原始数据库的误差通常以品位数据为基础来评估，误差主要由地质误差、采样误差、加工误差和测试误差组成，累计误差不能通过简单累计方式获得，因为误差之间有重置。通常，累计误差由分项误差的平方累加后再开方后获得，前提是分项之间没有误差重置。
ü地质误差：主要指矿化体解译(圈定)结果与客观实际之间的不同导致的误差，通常通过勘查工程的定位、控制网度和认可的技术规程来约束，在地质认识的基础上再现矿体的自然形态。如果勘查工程没有定位，或用手持GPS定位，其位置误差可能达10米左右，这样的工程获得的数据无论如何精确都不能满足332和331级别资源量的估算要求。同样，无限外推的矿化体，其误差在50%左右，无限外推的矿化体的精度只能满足333级别资源量要求。
ü采样误差：指同一地点两次采样之间的误差，受布样方向、采样规格、采取率、矿化物质的均匀性等因素影响。因为是同一地点重复采样，理论上不包括矿化自身不均匀产生的误差。布样方向如钻孔的倾向要尽可能垂直矿化体，如果不垂直，在同等条件下，品位会比实际降低。采样规格主要指采样长度和宽度，采样长度原则上要通过试验获得。其理论要求是，在同等条件下，在同一地点两次采样之间的误差在可接受的水平上。采样的宽度对钻孔来说就是岩芯直径，通常矿业项目的终孔口径不得小于NQ，而金矿项目不得小于HQ。如果样长或采样宽度较小，在同等条件下，品位会比实际降低。采取率对采样误差影响明显，如果一个项目的坑道采样统计品位中位数明显大于钻孔，则要考虑样长或采取率可能构成重要的影响因素。
ü样品加工误差：来自高低品位样品间加工污染和缩分最小样重的代表性，尤其是第一次缩分最小样重的代表性。西方一般不涉及切桥特公式和K值系数，但强调同一个样品缩分最小样重的两个样品之间的品位误差在可接受的水平上。这有点类似我们的粗副样，即指同一个样品两个粗副样之间的误差。通常，样品在加工程序上分粗碎、中碎和细磨，我们的粗副样通常指中碎后的第二次缩分结果，因此与西方的概念不完全相同。即第二次缩分检测的误差可能完全满足要求，但第一次缩分产生的误差已经存在，可能已经不能满足要求了。
ü测试误差：来自化验室内样品制样污染、化验室系统偏差和测试精度等，大致与我国的内检样误差概念相似。
由上述描述可知，不同分项误差之间存在重置，即样品加工误差=样品加工自身误差+测试误差;采样误差=采样自身误差+样品加工误差+测试误差。地质误差是相对独立的。
评估矿业项目原始数据库误差的理想方式是针对同一个矿业项目，在同等技术规程要求下，地质队A经过勘查获得一个数据库A，地质队B再去重复同样的勘查工作获得数据库B，基于数据库A和B，解译估算的资源量及资源量级别结果之间的误差在可接受的水平上，如±10%。显然，这一理想方式没有可操作性。为此，西方矿业界设计出一套质量控制程序，即将一套质量控制样品加入到基本样采集、加工和测试过程中。控制样品类型包括：野外重复样、粗空白样、粗碎重复样、粉末重复样、粉末空白样和标样等，其作用是：
测试误差：用粉末空白样监控化验室样品制样污染，用标样来监控化验室系统偏差，用粉末重复样监控测试误差。对金矿项目的经验标准是：不低于90%的粉末空白样测试数据不高于检测限的2倍数值。不低于90%的标样测试数据不大于标样已知方差的2倍数值，且没有明显的正偏或负偏系统误差。不低于90%的用粉末重复样测试数据与原数据相对误差不大于±10%。
样品加工误差：用粗空白样来来监控样品加工污染，用粗碎重复样测试第一次缩分最小样重的代表性。对金矿项目的经验标准是：不低于90%的粗空白样测试数据不高于检测限的3倍数值。不低于90%的粗碎重复样测试数据与原数据相对误差不大于±20%。
采样误差：用野外重复样来监控采样代表性误差，类似尽职调查过程中的采样验证。对金矿项目的经验标准是：不低于90%的野外重复样测试数据与原数据相对误差不大于±30%。
对金矿项目来说，如果控制样的检测结果能满足经验标准要求，则可认为除地质误差外的其它误差总和：在90%置信度水平上，品位数据的相对误差不大于±15%，因此因为上述误差统计是将正误差和负误差累加统计的。这样的数据库精度能满足331级别资源量估算要求。331、332和333级别资源量的精度通常分别控制在±10-15%、±25-35%和±50-100%水平上。如果控制样的检测结果不能满足上述经验标准要求，如大于50%的样品相对误差大于30%，则说明数据库精度明显存在不能满足331级别资源量估算要求的可能。资源量估算过程本身不能消除误差，即原始数据库误差会传导到资源量估算结果上来。地质误差通常通过工程定位和对资源量外推的限制来控制。
对其它有色金属矿项目来说，其矿化不均匀性小于金矿项目，在同等条件下，数据库精度会提高。
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