导读:本文包含了裂缝深度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:超声波技术,无损检测,超声时距检测法,裂缝深度
裂缝深度论文文献综述
苏忠高,刘景熙,林发明,杨敏[1]（2019）在《基于超声波技术的水泥混凝土裂缝深度检测》一文中研究指出裂缝是混凝土构件最常见的病害之一,混凝土裂缝深度与构件及建筑物的安全性能密切相关。本实验采用具有强穿透力的超声波对裂缝深度进行无损检测,在超声波时距检测法的基础上对50mm以下的裂缝深度进行分析计算,根据此方法能准确地计算出50mm以下的裂缝深度。通过计算深度与裂缝试块预留深度进行对比得出误差小于5%。(本文来源于《福建建设科技》期刊2019年06期）
刘寅飞[2]（2019）在《分析超强凝胶深度封堵裂缝性油藏的研究与应用》一文中研究指出油田对西33-23区块块属于低渗透油藏,通过采用综合调整技术,实现了高效开发。开发初期,为充分利用萨尔图油层天然能量,仅对高台子油层实施同步注水,当萨尔图油层地层压力降到饱和压力附近时,对注水井的萨尔图油层进行补孔,实施笼统注水。中含水初期阶段,由于萨尔图油层层间矛盾突出,含水上升快,及时对萨一组和萨二组进行细分和层段调整,缓解了层间矛盾,2003～2004年进行了注采系统调整和整体调剖,扩大注水波及体积。中含水后期阶段,由于萨一、萨二油层组动用趋于均衡,依靠常规注水调整控制递减难度大。为此,在精细油藏描述和数值模拟的基础上,2007年对该区块实施加密调整,65口加密井初期平均单井日产油2.2t,加密后区块暴露出油水井数比高、注水井负担重的矛盾,为此在跟踪数值模拟研究的基础上,计划2009年实施注采系统调整,提高油田最终采收率。(本文来源于《化学工程与装备》期刊2019年11期）
程宏浩,尚俊娜,施浒立[3]（2019）在《一种基于视觉和深度信息的山体裂缝宽度测量方法仿真研究》一文中研究指出山体滑坡裂缝监测可以作为预测滑坡趋势的重要依据,可以有效地预警滑坡的产生。对此提出一种基于视觉和深度信息的山体裂缝宽度测量方法。采用近景摄影方式,通过霍夫变换识别预先设计的标志圆形,找出圆心坐标,进而转换到世界坐标系下计算出两圆心的距离,通过监测圆心距离来反映裂缝的大小变化。同时还深入探究了摄像头平移、旋转等因素对测试精度的影响。实验与测试结果显示本方法的测试精度达到2 mm以内。(本文来源于《传感技术学报》期刊2019年10期）
唐聚,彭博,张媛媛,谢济铭,蔡晓禹[4]（2019）在《基于深度学习的路面裂缝自动识别方法》一文中研究指出为了快速、高效、准确地识别路面裂缝,给路面养护管理、路面性能评价与预测、路面结构和材料设计提供参考,提出基于深度学习的路面裂缝自动识别方法。首先将源图像划分为128像素×128像素的子块以降低图像维度;其次,将子块人工分类为裂缝图像与非裂缝图像;然后将分类好的图像与5种深度学习模型结合进行模型训练与测试;最后将训练好的模型用于裂缝识别验证,选出准确率最高的模型。结果表明,该方法能达到裂缝识别准确率92.0%,可在无人为干预的情况下准确、高效地识别路面裂缝。(本文来源于《第十四届中国智能交通年会论文集》期刊2019-11-01）
卓林,李艳[5]（2019）在《超声法结合钻芯法检测大体积混凝土裂缝深度》一文中研究指出大体积混凝土浇筑后容易产生裂缝,为检测其裂缝开展深度一般采用无损检测方法—超声法检测,并结合微破损检测方法—钻芯法进行验证。本文实例为查明某水闸闸墩裂缝产生的原因,保证水闸的安全运行,采用超声法结合钻芯取样检测裂缝开展深度。根据两种检测方法对比,钻芯法检测的结果更准确、直接,但覆盖范围较小,不方便用于大面积的检测,超声法检测结果较钻芯法检测结果略有差异,且有周期短、成本低、操作简单、效率高等优点。因此采用两种检测方法相结合,基本能反应工程的实际情况,为裂缝的处理提供依据。(本文来源于《东北水利水电》期刊2019年10期）
张立敏[6]（2019）在《高速公路裂缝深度检测方法研究》一文中研究指出为研究高速公路裂缝深度检测方法。本文结合实际工程,介绍了一种瞬态瑞雷波法裂缝深度检测技术,分析了高速公路裂缝产生的主要原因,详细阐述了瞬态雷波法裂缝检测技术的检测原理,重点研究了瞬态雷波法的检测方法,并在实际工程中进行了应用。研究结果表明,采用瞬态瑞雷波法对高速公路裂缝进行检测,能精确检测道路横断面厚度以及裂缝深度,有助于对路面结构完整性及裂缝注浆效果进行评价分析,证明了瞬态雷波法检测技术具有很高的适用性和可行性。(本文来源于《工程与建设》期刊2019年05期）
薛宝亮,吴晓雨,李栋谋[7]（2019）在《住宅现浇板裂缝深度分析及处理方法探讨》一文中研究指出随着现浇钢筋混凝土楼板在工程建设中的广泛使用,由此带来的楼板裂缝问题日益突出。虽然此类裂缝一般表现为:表面龟裂、纵横向裂缝、45°斜向裂缝等,但是却在一定程度上影响了建筑物的美观和使用功能。本文分析和探讨了施工过程中现浇楼板裂缝出现的原因以及楼板裂缝防止措施,并探讨了如何对现浇楼板裂缝的治理。希望能给广大工程技术人员提供一些有益的参考与帮助。(本文来源于《建筑技艺》期刊2019年S1期）
杜小强,刘鑫,薛志波,张伟,张建勇[8]（2019）在《基于深度学习的电成像测井裂缝自动识别方法初探》一文中研究指出电成像测井技术将井剖面地质情况直观、细致地呈现出来,是我们深入了解地下情况的最有效测井资料之一。近年来,深度学习在图像分类等方面大放异彩,将其引入到电成像测井裂缝自动识别中来,意义非凡。文章先通过数值模拟生成电成像测井裂缝的图像,之后在DIGITS可视化深度学习框架下,利用AlexNet网络进行裂缝自动识别模型的训练,定性地对电成像测井裂缝的图像进行分类。通过对识别结果的分析,得出该模型对斜交裂缝和高角度缝的识别效果很好,对水平缝和低角度缝的识别效果较好,对实际的电成像测井裂缝也具有一定的识别能力。(本文来源于《化工管理》期刊2019年24期）
胡涛,贾军,陆俊,范向前,董茂干[9]（2019）在《基于示踪法的土石坝裂缝发育深度检测及成因分析》一文中研究指出根据探地雷达的检测原理,引入与土体介电常数差异较大、具有强烈反射性的示踪剂,结合探地雷达技术来检测某黏心墙土石坝裂缝的发育深度。通过对灌入示踪剂前后探地雷达检测剖面图像裂缝深度的对比分析,发现裂缝深度检测值提高了20%～50%。通过对坝体监测资料中坝体变形、库水位和裂缝开度进行相关性分析,发现土石坝正常运行情况下,坝体前后变形、水平竖向变形的不一致会引起坝体的开裂,库水位的变化是导致土石坝坝体开裂的主因。通过对坝体的裂缝发育深度的检测以及裂缝成因分析,为土石坝工程的管理和维修加固提供了科学的决策依据。(本文来源于《人民长江》期刊2019年07期）
吴郁蕾[10]（2019）在《智能裂缝深度测量仪深度示值误差的测量不确定度评定》一文中研究指出依据中华人民共和国国家计量技术规范JJF1059-2012《测量不确定度评定与表示》,选取智能裂缝深度测量仪,用标准块对其深度进行校准,分析智能裂缝测量仪深度示值误差的测量不确定度,评定内容包括不确定度来源、分类以及不确定度合成。(本文来源于《铜陵职业技术学院学报》期刊2019年02期）
裂缝深度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
油田对西33-23区块块属于低渗透油藏,通过采用综合调整技术,实现了高效开发。开发初期,为充分利用萨尔图油层天然能量,仅对高台子油层实施同步注水,当萨尔图油层地层压力降到饱和压力附近时,对注水井的萨尔图油层进行补孔,实施笼统注水。中含水初期阶段,由于萨尔图油层层间矛盾突出,含水上升快,及时对萨一组和萨二组进行细分和层段调整,缓解了层间矛盾,2003～2004年进行了注采系统调整和整体调剖,扩大注水波及体积。中含水后期阶段,由于萨一、萨二油层组动用趋于均衡,依靠常规注水调整控制递减难度大。为此,在精细油藏描述和数值模拟的基础上,2007年对该区块实施加密调整,65口加密井初期平均单井日产油2.2t,加密后区块暴露出油水井数比高、注水井负担重的矛盾,为此在跟踪数值模拟研究的基础上,计划2009年实施注采系统调整,提高油田最终采收率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
裂缝深度论文参考文献
[1].苏忠高,刘景熙,林发明,杨敏.基于超声波技术的水泥混凝土裂缝深度检测[J].福建建设科技.2019
[2].刘寅飞.分析超强凝胶深度封堵裂缝性油藏的研究与应用[J].化学工程与装备.2019
[3].程宏浩,尚俊娜,施浒立.一种基于视觉和深度信息的山体裂缝宽度测量方法仿真研究[J].传感技术学报.2019
[4].唐聚,彭博,张媛媛,谢济铭,蔡晓禹.基于深度学习的路面裂缝自动识别方法[C].第十四届中国智能交通年会论文集.2019
[5].卓林,李艳.超声法结合钻芯法检测大体积混凝土裂缝深度[J].东北水利水电.2019
[6].张立敏.高速公路裂缝深度检测方法研究[J].工程与建设.2019
[7].薛宝亮,吴晓雨,李栋谋.住宅现浇板裂缝深度分析及处理方法探讨[J].建筑技艺.2019
[8].杜小强,刘鑫,薛志波,张伟,张建勇.基于深度学习的电成像测井裂缝自动识别方法初探[J].化工管理.2019
[9].胡涛,贾军,陆俊,范向前,董茂干.基于示踪法的土石坝裂缝发育深度检测及成因分析[J].人民长江.2019
[10].吴郁蕾.智能裂缝深度测量仪深度示值误差的测量不确定度评定[J].铜陵职业技术学院学报.2019