杨露

摘  要：油田开采作业中水质检验是重要工作之一，可为开采工作提供科学数据依据和作业指导。为提高水质化验分析结果准确性和精密度，本文针对水质化验分析误差进行研究，阐述了水质检验分析中主要误差类型，并且重点探讨有效控制误差的可行性措施。

关键词：水质化验;误差控制;油田;数据

前言：

在油田开采中进行水质化验分析具有重要意义，通过进行六项离子含量检测等，分析油田水变化情况，从而指导科学找油。此外，进行氯离子含量检测和pH值检测、矿化度检验等，辅助油田水位监测。但是受到多因素影响，水质化验结果较易产生误差，有效控制误差、提高数据精度对于油田高效率、安全开采油矿具有积极意义。

1水质检验常见误差类型

1.1系统误差

系统误差通常在化验过程中产生，常见影响因素包括化验采用的仪器设备、化验执行流程等。系统误差对数据信息影响相对较小，通常不会严重影响最终分析结果，对概括值也不会产生显著影响。

1.2过失误差

所谓过失误差即人为误差，此种误差对检验结果影响显著，可能导致水质化验结果与实际水质情况存在显著差异。过失误差发生率较低，同时无法通过有效措施加以规避。过失误差较易发生在精密仪器检测中，常规情况下，化验完成之前可发现和纠正人为误差。

1.3绝对误差

绝对误差即无法消除的误差，此种误差客观存在，对检测结果无显著影响。绝对误差是比较恒定的误差，测量后部分固定因素影响引起此类误差，可将其视为恒定变量，在控制变量环节中处理，对不同测试组测试结果差异不会产生显著影响。受到技术升级影响，此类误差逐渐减少，部分精密仪器化验检测时对绝对误差控制效果良好。化验中所使用的仪器、设备以及操作流程和人员技术经验等是产生绝对误差的常见原因。在水质检验中，即使经过完善准备、执行标准流程，检测值和实际值也会存在差异，此种数据差异可能通过技术干预持续趋近于0，但是将持续存在无法消除，因此被称为绝对误差。

1.4随机误差

所谓随机误差，即随机性因素影响造成的误差。在水质化验中，存在诸多不确定因素，这些因素均可能引起化验结果异常。随机误差诱因中既有主观因素也有客观因素，并非必然存在，可通过有效措施降低随机误差风险。在水质化验中此类误差较易严重影响最终结果，降低结果可靠性。该类误差发生范围较小，可通过科学分析确定误差诱因，加以预防或消除。

2控制水质化验结果误差的可行性措施

2.1直接误差控制

水质检验中为有效控制误差，应全面获取所需数据。常见测量方法包括直接测量与间接测量。其直接测量需要仪器设备，直接读取检测结果。所谓间接测量，即对直接测量结果进行公式计算分析，以计算结果作为测量值。常规情况下，直接测量获取检测数据后，单次检测结果准确性较低，多次检测结果存在差异。在油田水质检验中，检验人员进行水质检验过程中，检测条件等均会影响检验过程，在后续重复实验中，检验条件不同造成检验结果不同。受此影响，部分水质检验项目仅可实施一次检验，关于此类误差，必须结合实际检验情况予以纠正。对于部分检验项目难以通过计算等进行检验质量监控。部分测量值具有较小的随机误差，对于此类检验，在设备检验阶段有效控制误差。无法计算检验的项目测量结果最大允许误差要求低于50%仪器最小刻度数据。许多检验项目可通过重复测量即多次检验方法提高检验精度，但是在重复检验过程中应控制为相同环境和检验条件，获取检验数据后，采用数学方法测量和计算数据，得出平均值，该统计数据通常与实际情况符合度较高，误差较小。误差控制中，重复检验结果精度通常与检验次数正相关，即进行多次重复检验后取其平均值，在一定限度内检验次数越多其平均值越接近真实水平，目前研究认为10次为最优检验次数，检验次数超过10次后数据精度无更理想变化。通过10次处理获取平均误差，得出计算结果。根据算数平均值与平均误差，得出最终检验真值。在计算过程中应分析实际情况，科学控制真值范围，从而良好消除数据误差，提高检验精度。

2.2间接误差控制

水质化验时，将直接检测数据作为已知条件，使用公式计算可获取间接测量值。在此过程中直接测量数据对计算结果误差产生直接影响，与此同时计算公式是否科学实用也影响最终结果。直接和间接数据中一旦存在其他计算法则，较易产生较大绝对误差。在计算法则中，乘除法、平方或开方等均可能產生此种影响。在运算过程中可能放大或者缩小绝对误差和相对误差。分析间接数据误差时必须综合直接数据，直接数据精准度符合一定标准后分析间接误差。在此过程中应关注一些重点问题，例如在运算法则应用后，将改变间接数据误差和真值范围，为降低此种误差影响，应在数据分析中针对性说明此类情况，促进得出严谨化验结论。

2.3实测数据误差控制

水质化验数据计算分析中，不仅需要具有专业技术水平、执行标准操作，而且要求检验人员具有丰富工作经验。化验工作应由专业人员进行，同时规范处理数据。在水质检验中常用双盲法读取、校对和录入检验数据，在此过程中监控误差。处理数据时，可应用经验法进行直接处理。水样分析属于重复性较强的科学操作，油田水质检验中，通常检验结果具有一定稳定性，即水质相对稳定，一旦水质发生显著成分变化，提示该水样取样区域可能存在重大污染事故，例如石油泄漏等。因此在检验中应综合工作经验分析和校对检验数据，及时发现异常，进行有效误差控制。读取检验数据时，应合理使用技巧，执行规范操作。例如在读取化验操作后滴管数据时，应保证平视试管液面，科学读取数据，从而控制人为误差，提高检验精度，减少技术性操作对检验结果的消极影响。

2.4精密度控制

在水质化验数据质控中，通常使用两个关键指标作为质控评价依据，分别为精密度和准确度。所谓准确度，即真实值、测定值二者偏差大小，可对系统误差严重性进行反应，此种误差通常表示为相对误差。所谓精密度，即对检验环境进行控制，实施重复实验，均匀测定最终数据，最终数据可对测定结果可靠性进行随机反映，通过该数据可了解平均值、测定值存在的偏差。在上述两个指标中，精密度是基础，也是提高准确度的前提。通过需要通过消除测定误差，保证精准测定，然后使用检验精密度进行准确度描述。分析水质化验结果时，首先应严格监控数据精密度，然后分析数据准确度，基于二者关系科学控制误差。

2.5数据分析

水质化验分析中，应将每组化验误差、数据测量值控制在一定范围内。部分情况下可能出现某组数据与其他检测结果存在显著偏差的情况，此种情况通常被认定为异常数据，或者属于离群数据。当异常数据发生时，应充分分析数据，全面调查异常数据产生原因。在离群数据分析中，可采用肖维涅法和拉布斯法等多种检验方法，其中前者比较常用。使用该方法时，需要进行多次数据测量，其中最大值、最小值归入异常数据，对多组数据进行计算，获取平均数值和标准差，划定异常数据范围，将超出该范围的数据予以剔除，分析一定范围内的异常数据。在此过程中取舍处理数据，客观判断实际检测数据，从而提高结果准确性与真实性。

结论：综上所述，油田作业中应加强水质化验重视度，采用先进技术、仪器进行科學化验。在此过程中应全面控制消极影响因素，规范执行检验流程，加强实测数据应用和有效数据分析，优化数据处理方式，全方位降低误差，获取可靠性、精确性数据，保证检验结果科学。

参考文献：

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