电磁精细探测法在隐伏型导水地质裂缝勘探中的应用

针对传统隐伏型导水地质裂缝勘探方法存在勘测精度较差的问题,提出电磁精细探测法探析隐伏型导水地质裂缝。依照屏蔽系数、实测场强和理论场强数据绘制综合曲线图,通过该图获取隐伏型导水地质裂缝所处位置几何阴影范围,采用层析成像法得到网格化的工作面,获取隐伏型导水地质图像。通过图像直接观测隐伏型导水地质工作面裂缝所处位置,在此基础上,观测四个电磁场分量,采用正交电磁场分量计算介质视电阻率,依据计算视电阻率数值和视电阻率分布状态研究裂缝发育情况和裂缝富水程度。结果表明:采用该方法能较为精准地获取隐伏型导水地质裂缝位置。通过裂缝位置进一步检测出隐伏型导水地质裂缝最大发育高度为63.5 m。当视电阻数值不断增加时,隐伏型导水地质裂缝和裂缝富水性逐渐减小,与实际情况较为相符,说明该种方法探析效果较好。     

模拟环空流动状态的堵漏试验装置设计

对比分析了缝板窄槽流动、室内建立井筒环空和搅拌器搅拌3种动态漏失模拟方法,发现这3种方法并不适用于堵漏剂室内效果评价。鉴于此,结合井筒工作液实际流动状态,将井壁剪切速率作为流动相似准则,建立了环空水力学模型并优化计算,设计出剪切速率达到100～1 000 s~(-1)且能够真实模拟环空流动状态的堵漏试验装置。采用分体式人造岩心漏失模块,解决了漏失模块与地层物性相差大的问题。在裂缝性漏失试验中,API堵漏试验仪为静态评价方法,不能准确反映井筒工作液的真实状况,而堵漏试验装置可以模拟地层压力、温度和钻井液在井筒中的螺旋运动状态等条件,因此能够准确评价堵漏材料的适用性和封堵效果,优选出适合现场的堵漏剂和防漏堵漏钻井液。研究结果表明该装置能够准确评价堵漏剂的封堵效果。     

某教学楼结构安全检测与结构抗震特性分析

基于抽样检查、钻芯取样及弹塑性理论的力学检测方法,对某教学楼结构安全和整体结构抗震特性开展研究,并对该建筑进行了全面的安全检测,检测内容包含:建筑物外观质量、建筑结构构件混凝土强度、碳化深度、受力钢筋直径及其分布、加密区箍筋间距、楼板钢筋的混凝土保护层厚度、构件(梁、柱)的截面尺寸及建筑物倾斜量。根据检测结果及使用情况对结构进行了复核验算,提出了有效的应对措施,确保了该建筑物的安全性及稳定性。     

砌块墙体裂缝分析与防治措施

随着经济的发展,建筑行业也迎来了发展的春天,在我们的生活、工作、学习各个方面都有非常明显的体现。但是其中存在的问题也是比较多,在今天人们对于建筑行业的要求非常的高,与此同时很多方面都有一定的创意,这样就会有很大的难度,今天主要探讨的就是墙体裂缝这一难题。墙体裂缝一直困扰着建筑行业的发展,尤其在高层建筑中这样的问题极易影响工程的质量,严重的危害到人们的生命财产安全。本文主要针对这些方面的问题进行详细的归纳,并且提出了解决方案。     

铁路预制箱梁混凝土裂缝成因及防治措施

预制箱梁在铁路工程中取得广泛应用,但其裂缝问题较为普遍,箱梁混凝土表面常出现明显裂纹或龟裂现象,特殊情况下形成贯通裂缝,严重威胁到箱梁结构质量。文章从裂缝的类型出发,总结该结构较为典型的裂缝问题并总结成因,由此提出防治措施,以提高铁路工程建设的整体质量。     

C型环环向应力与加载载荷的公式推导与验证

基于任意C型环试样结构尺寸及其力学关系,建立了C型环内任意截面的力学模型,根据材料力学基本理论,推导出了其外壁和内壁任意一点环向应力与C型环试样加载位移、加载载荷之间的理论计算公式。为了验证本文推导的理论公式的正确性,建立了C型环试样的有限元计算的力学模型,当某试验要求C型环试样最大环向拉应力为650 MPa,对油管外径88.9 mm的C型环试样,通过有限元法和本文推导的理论公式对该结构工况进行计算和对比分析,得出有限元法和理论公式计算出需要施加的载荷和位移的误差分别为-1.82%和1.25%,证明推导文中推导的理论公式的正确性,为C型环硫化物应力腐蚀开裂(SSCC)和应力腐蚀开裂(SCC)实验加载参数的确定提供了简便的计算方法。     

高精度多环片自动装配控制技术

为了实现对微小环片零件的自动化装配,搭建了自动装配系统.通过4根直线导向轴与4个直线轴承来提高系统的导向精度和刚度.采用直线导轨进行各装配作业模块之间的切换,保证了微小环片零件的自动装配与取出.在环片的装配方向上,螺旋升降机和光栅尺实现环片的位置精度控制.在Lab VIEW编程环境中,采用分层软件架构和模块化控制思想,避免了不必要的数据循环检测与丢失,能够达到环片组件的装配精度要求.控制系统分为系统初始化模块、参数设置模块、装配模块和取出模块,自动装配系统通过各个模块间的相互交流配合完成装配任务.采用本文中自动装配系统装配环片的实验结果表明,环片零件装配的最大位置误差为26μm,垂直度误差为17μm,平均装配时间为75 s/片,可满足环片组件所需的精度要求.