矿业项目的原始数据库是指勘查投入后形成的一整套资料，内容包括测量资料、地质填图、物化探、采样工程(探槽、坑道和钻孔)、测试数据、岩矿鉴定资料、各种解译矿化体平剖面图资料、勘查报告、选矿试验报告、可行性研究报告等。其中，品位数据为关键性资料，因为品位数据是资源量估算的基础，其精度/误差高低直接影响资源量级别的划分，因为不同级别的资源量也是有精度要求的。如何评估矿业项目原始数据库的误差呢?
原始数据库的误差通常根据成绩数据来评估。误差主要由地质误差、采样误差、加工误差和测试误差组成。累积的误差不能通过简单的累加得到，因为误差是被重置的。一般来说，累积误差是通过将分项误差的平方相加然后开出，前提是分项之间没有误差重置。
& uuml地质误差:主要指矿化体的解释(圈定)结果与客观实际存在差异而产生的误差。它通常受勘探项目定位、控制网和批准的技术规程的约束，在地质知识的基础上再现矿体的自然形态。如果勘探项目没有定位，或者用手持GPS定位，其位置误差可能达到10米左右。这样的项目得到的数据再精确，也无法满足332、331级资源的估算要求。同样，无限外推矿化体的误差在50%左右，无限外推矿化体的精度只能满足333级资源量的要求。
& uuml采样误差:指同一地点两次采样之间的误差，受样品分布方向、采样规格、采样速率、矿化物质均匀性等因素影响。因为是在同一个地方重复采样，所以理论上不包括矿化不均匀本身造成的误差。样品分布的方向，如钻孔，应尽可能垂直于矿化体。如果不是垂直的，同等条件下，等级会比实际的低。采样规格主要指采样长度和宽度，采样长度原则上应通过实验获得。理论上的要求是，在相同条件下，同一地点的两个样本之间的误差在可接受的水平。取样宽度是钻孔的岩心直径。一般来说，采矿项目的最终孔径不应小于NQ，而黄金项目的最终孔径不应小于HQ。如果样品长度或取样宽度较小，同等条件下，品位会低于实际。采样率对采样误差有明显的影响。如果一个项目的隧道取样的中值统计品位明显大于钻孔取样的中值统计品位，则样本长度或取样率应被视为一个重要的影响因素。
& uuml样品处理误差:来自高、低档样品的处理污染和最小样品量的代表性，特别是首次最小样品量的代表性。西方一般不涉及车乔特公式和K系数，但强调同一样本中样本重量最小的两个样本之间的品级误差在可接受的水平。这有点类似于我们的粗子样本，即同一样本的两个粗子样本之间的误差。一般来说，样品在加工程序中分为粗碎、中碎和细磨。我们的粗样通常是指中碎后的二次收缩结果，所以和西方的概念不完全一样。也就是说，第二次收缩检测的误差可能完全满足要求，但是第一次收缩检测的误差已经存在，可能不满足要求。
& uuml测试误差:来自于实验室的样品制备污染、实验室的系统偏差和测试精度，大致类似于国内样品内部误差的概念。
从上面的描述可以看出，不同子误差之间存在重置，即样本处理误差=样本处理误差+测试误差；抽样误差=抽样误差+样本处理误差+测试误差。地质错误是相对独立的。
评估采矿项目原始数据库误差的理想方法是针对同一采矿项目。在同样的技术规程要求下，地质队A勘探后得到一个数据库A，地质队B重复同样的勘探工作得到一个数据库B，基于数据库A和B，解释估算资源量的结果与资源量级之间的误差在可接受的水平，如& plusmn10%。显然，这种理想的方式不具有可操作性。因此，西方矿业设计了一套质量控制程序，即在基本的样品采集、处理和测试过程中增加一套质量控制样品。控制样本类型包括:现场重复样本、粗空白样本、粗碎重复样本、粉末重复样本、粉末空白样本和标准样本等。，它们的功能是:
测试误差:白色粉末空样品用于监测实验室样品的污染，标准样品用于监测实验室的系统偏差，重复粉末样品用于监测测试误差。黄金开采项目的经验标准是:不少于90%的粉空白样品的测试数据不得高于检出限的2倍。不少于90%的标准样品检验数据不超过标准样品已知方差的2倍，且不存在明显的正负系统误差。不少于90%的粉末重复样品测试数据的相对误差不超过& plusmn10%。
样本处理误差:粗空白样本用于监测样本处理污染，粗碎重复样本用于检验第一次减少的最小样本量的代表性。黄金开采项目的经验标准是:不少于90%的粗空白样品的测试数据不得高于检出限的3倍。不少于90%的粗、碎复样试验数据与原始数据的相对误差不大于& plusmn20%。
抽样误差:抽样代表性误差是通过实地重复抽样监测的，类似于尽职调查时的抽样验证。黄金开采项目的经验标准是:不少于90%的野外重复样品的测试数据与原始数据的相对误差不大于& plusmn30%。
对于黄金矿山项目，如果对照样品的检验结果能满足经验标准的要求，则除地质误差外的其他误差之和可考虑如下:在90%置信水平下，品位数据的相对误差不大于& plusmn15%，所以因为上述误差统计是正误差和负误差的累积统计。该数据库的精度可以满足331级资源估算的要求。31、332、333级的资源精度通常控制在& plusmn以内。10-15%、& plusmn25-35%和& plusmn50-100%水平。如果对照样本的检验结果不能满足上述经验标准的要求，如50%以上样本的相对误差大于30%，则说明数据库的精度明显存在不能满足331级资源估算要求的可能性。资源估算的过程本身并不能消除误差，即原来的数据库误差会传递到资源估算结果中。地质误差通常由工程定位和资源外推控制。
对于其他有色金属项目，其矿化不均一性比黄金项目小，在同等条件下，数据库精度会有所提高。
