论文合篇检测方法

在高校期内，假如论文没有根据大学的毕业论文查重，那么不但危害论文答辩，以至于也有将会会危害最后的大学毕业。可是有许多朋友对论文并非很看重，以至于最终不可以圆满大学毕业，荒芜了几年的时间，因小失大。尽管不可以与权威性中国知网一概而论，但针对毕业论文的改动是毫无疑问是有协助的。第一种：万方论文查重万方尽管没有永久免费检验的方式，可是人们能够到淘宝去选购万方冲值卡，10元能够买200面额冲值卡能够检验20万字，基本上相当于完全免费！第二种：反剽窃手机软件（ROST）ROST反抄袭查重网站是根据核对源文本文档和总体目标文本文档相似度得出相似性结果的一种信息处理系统。的ROST文本文档相似度测试工具可检验毕业论文的剽窃类似状况，现阶段已资金投入约好几家企业免费测试，反映优良，一定水平避免了有剽窃将会的论文投稿面世。该系统软件已经完全免费出示给大伙儿应用。第三种：paperfree论文查重系统该毕业论文查重系统软件以大量文献资源为基础，应用词义优化算法，能够检验毕业论文、学位论文、期刊发表的毕业论文，是论文初稿是坚实的靠山。第四种：毕业论文合篇检测大学给的是检验机遇，并没有要求每章论文查重篇幅，因此，把舍友的毕业论文合拼起来，那样就省下许多检验频次，最终依据结果改动以后再度合拼检验。是现阶段知网查重愈来愈智能化系统，对合测的鉴别愈来愈强。因此并不是提议应用，或许将会浪费检验的机遇。第五种：店家优惠促销大学没有太多的检验频次的机会，确实不太够用，只有挑选检验优惠卡了。这一能够关心人们网址的可靠店家可以信赖。常常会有优惠促销，大伙儿能够多多的关心。最该提示的是，免费论文查重尽管有一定的参照实际意义，可是因为现阶段绝大多数数高等院校全是以知网查重为标准，因此最终终稿最好是用收费标准的权威性网址知网查重下，以保证万无一失！

合篇检测有可能会导致检测结果不准确，知网查重重复率=重复字符数/总字符数。知网检测系统是根据结构来划分，有可能一点段落分段都会影响知网查重检测结果，建议不要合篇检测。

想必大家都知道论文完成后还有一个很重要的步骤，就是查重论文。学校和杂志对论文都有明确的查重标准，不同层次的论文重复率有不同的要求。那么，让我们和小编一起看看哪个软件可以检测最近的论文？现在我们市场上有很多论文检测系统，这些论文检测系统可以检测最近的论文，现在我们来详细介绍一下。第一个软件是学校内部查重系统，有很多高校都有自己选定的查重系统，在最终定稿查重时要求学生提交论文查重报告。论文查重检测率也相当准确，覆盖的资源也相当丰富。缺点是他的费用太贵，对于还是学生的同学来说可能负担不起。假如每一次都用内部查重系统查重，整篇论文写下来要查重七八次也是一笔很大的开销。第二个软件是Paperfree，是目前最安全、最快捷、最权威的论文检测软件。它涵盖了毕业论文查重、大学生抄袭率查重职称评定、相关学术成果查重等多种查重功能。他还与大多数机构合作。个人认为这个软件性价比会更高，因为它的收费比较便宜，对于还是学生的同学来说是负担得起的。因此在选择查重软件的时候，也要考虑这个软件的查重准确率是否符合我们的需求，以及他的查重价格。目前，我们市场上所有的论文检测系统都可以检测我们最近的论文。

1、首先要做的是选择一个可靠的论文检测系统，比如知网，paperfree，这些都是值得我们信赖的。但需要注意的是，知网不对个人开放，我们使用知网查重一般是学校提供的入口；但paperfree等查重系统可以随时多次进行查重。2、选择论文检测网站后，可以在选择的检测网站注册或者直接登录账号，然后就可以点击查重入口查重了。不过需要注意的是，如果选择的查重系统中有查重版本的区别，那么应该选择自己所需要的查重版本。3、之后输入论文的相关信息，点击上传论文。上传论文时，注意论文文档的格式是否正确。比如论文检测系统要求word文档，就不要上传成PDF格式，因为对查重结果也有很大影响。4、论文检测的时间一般是10到30分钟，查重结束后，我们可以下载论文检测报告。5、拿到论文检测报告后，我们要做的就是根据检测报告的内容对论文进行有针对性的修改，修改完成后，再次查重，步骤也与上述内容一致。

万方检测论文方法

1.找到官网

2.提交论文

3.等待检测

4.下载结果

万方查重软件跟大部分查重软使用方法类似。

第一：找到万方查重官网入口

第二步：在系统内提交论文，填写好作者、标题

第三步：等待几分钟

第四步：下载报告

去卖家那咨询一下

1.打开papersame检测网站,选中万方论文检测查重系统,然后点击立即检测按钮进入检测页面!2.粘贴论文标题作者以及论文原文,看看系统提示拍多少件,然后点击下一步!去淘宝购买检测号,检测号就是淘宝订单编号!如下图所示:3.购买完检测号后,回到检测页面粘贴淘宝订单编号然后提交检测,等待检测结果就可以了,最后下载检测报告!保存好就是永久的!检测完可以删除检测网址中的检测报告,这样更加安全!

论文检测的方法

首先，在写论文的过程中，就要严格规范自己，不能大段复制粘贴，只要根据自己对问题的理解，用自己的话表述出来，一般重复率都会比较低。其次，在最后用中国知网查重前，可先用PaperYY、paperdog、PassPaper、PaperCheck等

上中国知网去查，那里的论文最全也最专业，查出的结果也是比较靠谱的。但是价格不便宜，某宝上也有类似的服务，不过别的网站上准确率没有保证。要看你是什么情况了，要是一般的本科论文，没什么大必要查重。

论文查重方法：首先，通过百度搜索“PaperRight论文查重”然后，通过网站点击进去，注册/登录账户再次，进入个人用户中心点击“提交检测”（提醒下：如果账户没有财富值需要到充值中心进行充值检测。新老用户首次检测可以领取免费8000字论文查重机会）最后，等待检测报告，查看检测结果论文查重方法就这样完成，很简单的

检测方法的论文

原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。

超声波检测技术是现代科学技术发展的产物，其检测的过程会很好的保护试件的质量和性能，这是我为大家整理的超声波检测技术论文，仅供参考!

关于超声波无损检测技术的应用研究

摘要：超声波无损检测技术是现代科学技术发展的产物，其检测的过程会很好的保护试件的质量和性能，从而获取物品的性质和特征对其进行检测。超声波无损检测技术通过结合高科技的技术来完成检测的过程，检测的结果真实可靠，可以体现出超声波无损检测技术的应用性，同时超声波无损检测技术在检测时，也存在一些缺点。

关键词：超声波无损检测;脉冲反射式技术;检测技术

中图分类号：P631 文献标识码：A 文章编号：1009-2374(2014)05-0029-02

超声波无损检测技术在检测的过程中，会使用到很多的技术，这些技术既满足了检测的需要，又能有效的解决检测中出现的问题。经过技术人员的不断探索，通过人工神经网络的技术来减少检测的缺陷，并实现了降低噪音的效果，满足了超声波无损检测的更高要求。在检测的过程中，要合理科学的利用技术手法，来提高检测结果的准确性。

1 超声波无损检测技术的发展趋势和主要功能

超声波无损检测技术的发展趋势

在超声波无损检测技术应用的过程中，需要很多理论知识的支持，检测时也对检测的方法和工艺流程有严格的要求，这些规范的检测方式使超声波无损检测的结果可以更准确。发现检测缺陷时，技术人员应用非接触方式的检测技术，运用激光超声来提高检测的效果，所以未来超声波无损检测技术一定会向着自动化操作的水平去发展。自动化的检测方法可以简化检测工作，实现专业检测的目标，扩大超声波无损检测技术应用的范围，同时随着超声技术的应用，在检测的过程中，也会实现数字化检测的目标，利用超声信号来处理技术的应用，使检测技术可以实现统一使用的要求，同时数字化操作的检测过程也会提高检测的准确性，有利于检测技术的发展。所以超声波无损检测技术将会实现全面的现代化操作要求，利用现代化科学技术的发展，来规范超声波无损检测的检测行为，也具备了处理缺陷的功能，提高了检测的效率。

超声波无损检测技术系统的主要功能

目前，我国超声波无损检测主要应用的技术是脉冲反射式的检测方法，这种技术的应用可以准确的定位缺陷出现的位置和形式，具有非常高的灵敏度，简化了技术人员检查缺陷的工作，完善了技术标准。脉冲反射式的检测技术还具有非常高的灵活性和适用性，可以适应超声波无损检测的要求，并实现一台仪器检测多种波形的检测工作。根据脉冲反射式的检测技术要求，可以实现缺陷检查的功能、操作界面切换显示的功能、显示日历时钟的功能，在实际的检测过程中功能键的使用也非常方便，简化了技术人员的操作过程，并且脉冲反射式技术具有灵敏度高的功能，使其可以及时的发现检测过程中出现的缺陷，有利于技术人员进行检修的工作，提高了检测工作的工作效率。

系统主要功能的技术指标

脉冲反射式技术在使用的过程中有很多的要求，其中要满足功能使用的技术指标，从而实现规范化的操作标准。反射电压的电量要控制在400伏，实现半波或者射频的检波方式，检测的范围要在4000-5000毫米之间，只有满足了这些技术标准才能合理的设置出技术应用的框架。同时在超声波无损检测技术应用的过程中有严格要求的电路设计，如果不能满足技术的指标要求，那么在实际检测的过程中，会存在很大的风险，会对技术人员造成严重的生命安全威胁。所以在检测工作实施之前，必须要按照相关的技术指标来合理的构建检测的环境，提高检测工作的安全性，保障检测工作可以顺利的进行。

2 超声波无损检测技术检测的方法和缺陷的显示

超声波无损检测技术检测的主要应用方法

超声波无损检测技术的检测方法按照具体的分类可以分为很多种，从检测的原理进行分析，超声波无损检测技术应用的主要方法是穿透法、脉冲反射法、共振法，按照检测探头来分类，检测的主要方法有单探头法、双探头法、多探头法，按照检测试件的耦合类型来分类，检测的主要方法有液浸法、直接接触法。这些具体的方法可以满足很多情况下的检测工作，并且提高了检测结果的准确性，完善了超声波无损检测技术的检测要求，所以技术人员要根据具体的检测环境和试件的类型来选择正确的检测方法，通过方法的应用要提高检测工作的效率，降低缺陷出现的可能。随着我国现代化科学技术的不断发展，人们对检测技术的应用也提出了更高的要求，检测工作的检测范围也越来越广，同时要求在对试件检测的过程中，不可以损坏试件的质量和性能，同时还要保准检测结果的准确性，所以技术人员要严格的按照检测标准，完成检测的工作，要对检测的方法进行改善，使其可以满足时代发展的要求。

缺陷的显示

在超声波无损检测技术检测的过程中，会出现不同类型的缺陷，主要分为A、B、C三种类型的显示，在工业检测的过程中，A类显示是应用最广泛的一种类型，在显示器上以脉冲的形式显示出来，对显示器上的长度和宽度进行标记，从而当超声波返回缺陷信号时，可以在屏幕上明确的显示出缺陷出现的位置。B类显示是通过回波信号来完成显示的过程，回波信号发出时会点亮提示灯，通过显示器的显示可以观察到缺陷出现的水平位置，这种类型的显示比较直观，有利于技术人员的观察和分析。C类显示是通过反射的回波信号来调制显示的内容，通过亮灯和暗灯来显示接收的结果，检测到缺陷时会出现亮灯，因此技术人员只需要观察灯的变化，就可以判断缺陷出现的情况。所以在实际检测的过程中，技术人员一定要认真观察缺陷出现的位置和内容，从而制定出科学合理的改善方案，来降低缺陷出现的可能，提高超声波无损检测技术检测的效果。

缺陷的定位

对于脉冲反射式超声检测技术来说，显示器的水平数值变化就是缺陷出现的位置，这时技术人员要对缺陷出现的位置进行定位，从而可以分析在检测过程中出现缺陷的环节。根据反映出的缺陷声波，经过计算，得出准确的缺陷产生的位置。

3 结语

科学技术的发展会带动我国的生产力水平的提高，同时也会促进技术的研发，超声波无损检测技术就是因为科学技术的不断发展，才实现了检测的目标，在检测的过程中，可以结合现代化的技术来提高检测的效率和结果的准确性。超声波无损检测技术实现了无损试件的检测要求，提高了检测的质量和水平，应该得到社会各界的关注，扩大检测的范围。

参考文献

[1] 耿荣生.新千年的无损检测技术――从罗马会议看无损检测技术的发展方向[J].无损检测，2010，23(12)：152-156.

[2] 中国机械工程委员会无损检测分会编.超声波检测第二版(无损检测Ⅱ级培训教材)[M].北京：机械工业出版社，2012.

[3] 李洋，杨春梅，关雪晴.基于AD603的程控直流宽带放大器设计[J].重庆文理学院学报(自然科学版)，2010，29(16)：202-203.

[4] 段灿，何娟，刘少英.多小波变换在信号去噪中的应用[J].中南民族大学学报(自然科学版)，2012，28(12)：320-325

[5] 张梅军，石文磊，赵亮.基于小波分析和Kohonen神经网络的滚动轴承故障分析[J].解放军理工大学学报，2011，12(10)：14-15.

作者简介：李新明(1992―)，男，湖北人，大连理工大学学生。

长输管道超声波内检测技术现状

【摘要】超声波内检测技术是长输管道的主要检测技术。本文介绍了长输管道超声波内检测的技术优势、国内外的发展现状，以供参考。

【关键词】长输管道超声波内检测优势现状

一、前言

长输管道是石油、天然气重要的运输手段，要保证管道的稳定运行，就要加强日常的检测和维护，及时发现问题，防止重大事故发生。

二、管道内检测主要技术及优势

管道内检测是涵盖检测方案决策、管道检测、检测数据解释分析和管道安全评价等过程的系统工程。利用智能检测器进行管线内检测是目前较为普遍的方式，该方法是通过运行在管道内的智能检测器收集、处理、存储管道检测数据，包括管道壁厚、管道腐蚀区域位置、管道腐蚀程度、管道裂纹和焊接缺陷，再将处理数据与显示技术结合描绘管道真实状况的三维图像，为管道维护方案的制定提供决策依据。超声波内检测技术和漏磁检测技术是现在最常用的海管内检测技术。

超声波内检测技术是在检测器中心安放一个水平放置的超声波传感器，传感器沿着平行于管壁的方向发射声波，声波沿着平行于管壁的方向行进直至被一个旋转镜面反射后，垂直穿透管道壁，声波触碰管道外壁后按照原路径反射回传感器，计算机计算声波发射及反射回传感器的时间，该时间就被转换为距离及管道壁厚的测量值。声波反射镜面每秒旋转2周，检测器每米可以采集3万个左右的测量值。超声波内检测技术可以原理简单，数据准确可靠，该方法可以精确测量管道的壁厚，不仅可以测量金属管线，对于非金属管线，如高密度聚乙烯管也能够有效测量，并且可测管道管径的尺寸范围较大，甚至能够测量壁厚等级80以上的大壁厚管道，对于变径管道同样适用。

管道漏磁检测技术利用磁铁在管壁上产生的纵向回路磁场来探测管道内外壁的金属损失以及裂纹等缺陷，确定上述缺陷的准确位置，检测器所带磁铁将检测器经过的管壁饱磁化，使管壁周圈形成磁回路。若管道的内壁或外壁有缺陷，围绕着管道缺陷，管道壁的磁力线将会重新进行分布，部分磁力线会在这个过程中泄露从而进入到周围的介质中去，这就是所谓的漏磁场。磁极之间紧贴管壁的探头检测到泄漏的磁场，检测到的信号经过滤波、放大、转换等处理过程后会被记录到存储器中，通过数据分析系统的处理对信号进行判断和识别。管道的漏磁检测技术具有准确性高的优点，通过在气管线中低阻力和低磨损的设计取得较高质量的数据，可以在没有收球和发球装置的情况下完成检测，对于路径超过200公里的长输管道能够以每分钟200米左右的速度进行检测。

三、长输管道建设工艺技术发展现状

1、管道焊接

管道焊接是管道建设的最重要的一个方面，现场焊接的效率高，安全性和可靠性在每个管道的建设是重要的角色。从国内长途管道工程在1950年的第一条运输管道建设以来，管道现场焊接施工在我国发展的半个世纪里主要经历了有四个发展过程，分别是：手工电弧焊上向焊、手工电弧焊下向焊、半自动焊和自动焊。

(1)手工电弧焊上向焊和手工电弧焊下向焊。90年代初手工电弧焊下向焊和手工电弧焊下向焊作为当时国内传输管道的一种焊接方法，得到了广泛的应用，突出的优点是高电流、焊接速度高，根焊接速度可达20到50厘米/分钟，焊接效率高。目前在进行焊接位置相对困难的位置和焊接设备难进入的位置时采用手工电弧焊焊接。

(2)半自动焊。电焊工通过半自动焊枪进行焊接，由连续送丝装置送丝焊接的一种方式叫做半自动焊。半自动焊是长输管道焊接的主要方式，因为在焊接送丝比较连续，就省了换焊条和其他辅助工作时间，同时熔敷率高、减少焊接接头，减少焊接电弧，电弧焊接缺陷、焊接合格率提高，

(3)自动焊。自动焊方法使整个焊接过程自动化，人工主要从事监控操作。国内开始从西到东的天然气管道项目，就是大面积的自动焊接的应用程序。自动焊接技术在新疆，戈壁等地区比较适合。

2、非开挖穿越施工技术

遇到埋管道的建设，跨越河流，道路，铁路等障碍时，有许多问题如果使用传统开挖方法则会比较难实施，而“非开挖”铺设地下管道是当前国际管道项目进行了先进的施工方法，已广泛应用于这个国家。我国近年来建设大量的长输管道采用了盾穿越技术，有许多大河流使用了盾构穿越。顶管穿越通过短距离管道穿越技术在1970年代后期开始得到使用。传统意义上的顶管施工是以人工开采为主。后来当使用螺旋钻开采和输送管顶土，后来又派生出了土压力平衡方法，泥水平衡方法，通过顶管技术，可以达到超过1千米以上的距离。通过液压以控制管切割前方的覆土，以保证顶管的方向正确，和顶采用继电器，激光测距，头部方位校正方法顶推的施工工作，长距离顶管的问题和方向问题得到了解决。

3、定向穿越技术

我国从美国引进的定向钻是在1985年首次应用于黄河的长输管道建设。在过去的20年里，非开挖定向穿越管道技术在我国得到了迅速的发展。定向钻井在非开挖管道穿越技术已广泛应用于管道业。定向钻用于铺设管道取得了巨大的成就。我国在2002年2月以2308米和273米直径的长度穿越了钱塘江，是世界上最长的穿越长度，被载入吉尼斯世界纪录。定向穿越管道施工技术是一个多学科，多技术，根据于一体的系统工程，任何部分在施工过程中存在的问题的设备集成，并可能导致整个项目的失败，造成了巨大的损失。而被广泛使用，由于定向钻井，通过建设，使技术已经取得了长足的进步和发展的方向。硬石国际各种施工方法，如泥浆马达，震荡的顶部，双管钻进的建设。广泛采用PLC控制，电液比例控制技术，负荷传感系统，具有特殊的结构设计软件的使用。

四、管道超声内检测技术现状

1、相控阵超声波检测器

美国GE公司研制的超声波相控阵管道内检测器于2005年开始应用于油气管道内检测，目前已检测管道长度4700km，该检测器包括两种不同的检测模式：超声波壁厚测量模式和超声腐蚀检测模式，适用于管径610～660mm的成品油管道。该检测器有别于传统检测器的单探头入射管道表面检测的方法，采用探头组的形式来布置探头环，几个相邻并非常靠近(间距左右)的探头组成一个探头组，一个探头组内的探头按照一定的时间顺序来激发并产生超声波脉冲，而该激发顺序决定了产生的超声波脉冲的方向和角度，因此控制一个探头组内不同探头的激发顺序就可以产生聚焦的超声波脉冲。检测器包括3个探头环、44个探头组，每个探头环提供一种检测模式，可根据不同的管道检测需求来确定探头环。

该检测器与其他内检测器相同，包括清管器、电源、相控阵传感器、数据处理和储存模块4部分。清管器位于整个检测器的头部并装有聚氨酯皮碗，一方面负责清管以确保检测精度，另一方面起密封作用，使得检测器可以在前后压力差的作用下驱动前进。探头仓由3个独立的探头环组成，每个探头环的探头布置都能实现超声波信号周向全覆盖。检测器能够实现长25mm、深1mm的裂纹检测，检测准确率超过90%;最小检测腐蚀面积10×10mm ，检测精度大于90%。

2、弹性波管道检测器

安桥管道公司管理着世界上最长和最复杂的石油管道网络。其研发的内检测器已经在超过15000km的管道中开展检测。其中基于声波原理的检测器主要有弹性波检测器和超声波管道腐蚀检测器。弹性波检测器的弹性波信号可以在气体管道中传播，主要用于检测管道的焊缝特征，尤其是对长焊缝和应力腐蚀裂纹有较好的检测效果。最新的MKIII弹性波检测器最多可以装备96个超声波传感器，用于在液体祸合条件下发射接收超声波信号，进行管道检测。MKIII弹性波检测器的最大运行距离为150km，相对于二代产品的45km有了很大程度的提高。

五、结束语

综上所述，随着科技水平的快速发展和进步，超声波内检测技术也将更加完善，对于长输管道的检测也将更加准确，为管道的正常使用和安全运行发挥更大的作用。

参考文献

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论文合篇检测是什么意思

论文检测即为通常人们说的论文查重，通过将论文提交到检测工具中，各大期刊、高校大多选用知网查重工具检测论文，通过论文检测工具将论文与检测系统数据库中的数据进行对比，依据特定检测算法得出论文中重复字数和总字数的占比，得出全文复制比，机构依据此值鉴别论文作者是否存在抄袭行为。

来来往往，就像昨天一样，似乎一夜之间成长起来的年轻人正要踏出舒适的校园，在社会的海洋中搏击大海。最后一个障碍是论文测试和答辩。疲惫不堪，图书馆挤满了人，大楼里的灯光彻夜未眠，抬头是初升的太阳，低头是白纸黑字，笔记本电脑的屏幕一直亮着。写完的测试倾注了无数的心血，一些学生还没有理解就盲目奔波。那么论文检测是什么？今天paperfree小编给大家讲解。论文检测是什么？论文检测就是查重。上传论文到论文检测工具进行检测和查重，并根据设定的算法识别文章是否抄袭和抄袭程度。这一举动是为了有效打击学术不端行为，消除学术界的风气。论文是一篇具有一定学术价值的文章。如果抄袭，价值为零，那只是鹦鹉学舌。没有自己的成果和干货的论文是什么论文？而且在当今社会，信用问题极其严重。失信对任何人和企业来说都是安身立命的基础。诚信的人比不诚信的人有更多的机会，就像老赖一样。在中国，这些人不能享受很多福利待遇，诚信的重要性可见一斑。论文检测是在学术不端系统海量的内存数据库中进行检测和查找计算，反复比较各种材料，准确找出相似之处，然后根据规定的特殊标志，生成检测报告，提出相关的免费建议。

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