废水水质检测化验误差分析与数据处理探讨

张振亮

摘要：水质检测可以及时了解水质状况，保证水资源安全、可靠。但在水质检测过程中，容易受到检测环境、设备、方法以及人员检测能力等主、客观因素的影响和制约，水质检测化验数据容易出现误差，影响了水质检测数据的真实性。因此，通过进行废水水质检测化验误差分析与数据处理，可以评定检测数据的精确，找出误差来源及影响，从而进一步排除无效数据，改进检测方案。

关键词：废水；水质检测化验；误差分析；数据处理

1废水水质检测化验误差分析

1.1废水水质检测化验误差概述

测量值与实际值之间存在的差异，叫作误差。现阶段水质检测通常在实验室进行，这样就造成检测出的水质数据与真实值存在一定的差距。尽管在测量取样时进行了比较精确的预处理，但是其中依然存在差异，而且在检验的时候，所用到的相关设备及实验室的环境都存在一定的差异，所以监测数据存在误差是不可避免的，但是这并不表示这个差异就是可以忽略的，因为水质检测的目的就是要最大程度的反映出实际水质情况，所以必须要对误差进行分析处理，使误差尽量的减小。

1.2废水水质检测化验误差类型特点

在废水水质检测化验过程中，根据不同属性判断，可以将误差分为多种类型。如根据误差形成的几个阶段，可以将废水水质检测化验误差分为分析前误差、分析中误差及分析后误差。而根据废水水质检测化验的精准度又可以将误差分为相对误差、绝对误差两组，其中绝对误差主要是受实验室精度的影响，如仪器损耗产生的误差，从而影响检测精准度。或者根据误差形成的原因，又可以将废水水质检测化验误差分为不确定误差、确定误差、过失误差、随机误差等几种情况，其中随机误差是无法做出控制的，属于废水水质检测化验过程中出现的一种偶然性，而过失误差则主要是因为检测人员引起的一种误差，是可以避免克服的。通常情况下，人为因素是导致废水水质检测化验形成误差的重要原因，如检测人员现场调查能力缺乏、踩点选择过于盲目、采样技术与实际检测不匹配，都会导致废水水质检测化验数据缺乏精准性，从而无法反映待测废水样品的真实水质。

2废水水质检测化验误差数据处理

2.1直接测量误差处理

在实际的测量当中，水质检测的相关数据可通过直接测量和间接测量两种方式得到。直接测量数据就是在测量过程中直接通过仪器读取的数据。间接测量数据就是将直接测量得到的数据代入相应的公式中，通过计算得到数据。一般来说，直接测量数据在检测时会存在两种类型的误差，分别是单次测量误差以及多次测量误差。在实验室进行水质检测的时候有时受一些条件的限制只能进行一次测量，并不能对其进行重复验证，所以有必要在实际测量数据的基础上对其进行修正。若是一些測量值的随机误差相对较小的话，可以在仪器允许的范围内对其进行一定的修正，如果不行的话则需取仪器最小刻度的一半作为其最大允许误差。为了得到准确的测量数据或者是使测量值最大程度接近准确值，要在条件允许的情况下尽可能多地进行重复测量并将重复测量得到的数据进行相应的计算。

2.2间接测量误差处理

将废水水质检测直接获取的数据代入到公式中进行计算，即可获取间接检测数值。可见，间接测量数值误差的大小既与直接测量数值误差大小有关，还与所选用的计算公式密切相关。间接测量误差与废水水质在不同误差情况下相加所获取的误差情况。即，（1）根据算术平均误差所获取的间接测量值误差=充分考虑各误差同时出现的最不利情形时的各绝对误差相加；（2）直接测量数值绝对误差之和=只含和、差运算间接测量值的绝对误差；（3）直接测量数值与间接测量数值之间函数关系中含乘、除、乘方、开方，则相对误差=各直接测量数值的相对误差之和。（4）只含加减运算的间接测量数值的计算公式中，应先计算绝对误差，再计算相对误差；（5）间接测量值计算公式中含有乘、除、乘方、开方时，则应先计算相对误差，再计算绝对误差。举这样的一个例子，如在进行废水水质检测化验时，测得废水溶质质量WB等于0.2499g，使用分析天平，两者之间的决定误差为0.0004g，而废水溶剂水的质量WA等于25g，通过天平秤测量，绝对误差为0.1g，将废水的溶质和溶剂水都放在绝对误差为±0.05ml的50ml容量瓶中，此时体积刻度为25ml，通过计算可以得出，溶质相对误差，即△WB/WB=±1.6×10-3，而溶剂相对误差即△WA/WA=±4×10-3，观测体积相对误差，即△V/V=±2×10-3，综合可以可以的出生配试剂的相对误差=△WB/WB+WA/WA+△V/V，从而得出更加精准的数据。

2.3异常误差数据处理

开展废水水质检测时，当检测人员发现数据异常时，应尽快从工况条件、检测条件以及人为因素等方面查找异常数据发生的原因，在深入地分析原因基础上，再根据不同类型的异常数据进行相应的处理。在进行异常误差数据处理时，可以使用格拉布斯准侧法、迪克逊准侧法、肖维涅准侧法进行数据处理，通常情况下，肖维涅准侧法应用最多。例如在进行废水PH检测时，测得了下列数据，即9.53、8.99、8.98、8.88、8.29、7.08、8.71、8.92、8.96、8.97这样十组数据，其中9.53和7.08看似偏差较大，是这组数据之中的异常数据，为了能够更好的保障废水水质检测化验的准确性，对猜测结果进行验证，可以计算平均值和标准偏差，通过计算可以发现，平均值为0.536，而K值=2.69，根据肖维涅准侧法，n=10时，K值=2.16，而2.69显然是大于2.16的，这表示7.08已经超出了监测范围，因此这一数据在进行废水水质检测化验可舍去，而9.53并没有超出测量范围，因此在废水水质检测化验中，9.53这一数据是可以保留的。在进行废水水质检测化验时，若是出现异常数据，检测人员可以通过不同形式的准侧法，从而对以此误差数据的舍留做出取舍，从而微测量结果的准确性提供保障。

3结束语

我国工业发达，工业用水量极大，因工业生产所排放的废水造成了极其严重的水污染，再加上生活污水废水的排放，空气污染产生的酸雨等，这些水污染问题严重危害着居民的生产生活和身体健康，甚至还带来很多社会问题以及政治问题。为了缓解其带来的污染，要开展环境监测，而水质检测化验是基础工作。近几年，污水水质成分越来越复杂，因此水质检测化验的难度也越来越大。因此，应该仔细研究废水水质检测化验中误差的处理方法，通过对水污染的具体原因进行分析并针对性地整治，从而达到净化环境、治理污染的目的。

参考文献：

[1]浅谈提高污水水质检测的准确性及稳定性[J].曾樱.资源节约与环保.2017（06）.

[2]水质检测方法及应用分析[J].史立新.科技经济导刊.2018（28）.

[3]水质检测化验误差数据处理与分析[J].李伟晶.黑龙江水利科技.2017（08）.

（作者单位：内蒙古赤峰市克什克腾旗大唐国际煤制天然气有限责任公司）