扩径钻孔桩桩身缺陷智能识别

1/1扩径钻孔桩桩身缺陷智能识别第一部分扩径钻孔桩缺陷成因分析 2第二部分智能图像识别算法应用 4第三部分超声波探伤技术整合 7第四部分机理建模与缺陷判别 10第五部分缺陷位置与类型定位 12第六部分缺陷严重性分级评估 16第七部分智能决策与质量控制 18第八部分实时缺陷检测与预警 21

第一部分扩径钻孔桩缺陷成因分析关键词关键要点【扩径钻孔桩桩身缺陷成因分析】

主题名称：地质条件因素

1.地层结构复杂，软硬土层交替分布，钻进过程中容易发生卡钻、塌孔等情况，导致桩身局部缺陷。

2.地下水丰富，钻孔时涌水过大，冲刷桩壁造成土体流失，形成桩身蜂窝空洞。

3.地震活动频繁，地质构造破碎，桩身穿越断层或破碎带时，容易产生裂缝或断裂。

主题名称：工艺因素

扩径钻孔桩缺陷成因分析

一、工艺缺陷

1.钻孔过程中护壁稳定性差：

-地质条件复杂，含水层或流沙层过多，导致护壁泥浆稳定性差，护壁坍塌或变形。

-钻孔过程中钻具超压，泥浆循环系统不畅，导致护壁泥浆流失，护壁稳定性降低。

2.扩径施工过程中扩径剪切破坏：

-扩孔钻头选型不当，切削力过大，超过桩体承载能力，导致桩体发生剪切破坏。

-扩径施工工艺不当，扩孔速度过快、压力过大，或扩孔时间过长，导致桩体稳定性降低。

3.灌注施工过程中坍塌：

-灌注混凝土时，混凝土配合比不当，坍落度过大，或混凝土浇筑速度过快，导致混凝土无法有效填充扩孔段，形成坍塌缺陷。

-护壁泥浆与混凝土密度差过大，混凝土灌注时产生浮托力，导致桩体坍塌。

4.桩头施工缺陷：

-桩头施工工艺不当，桩头混凝土与桩体混凝土结合不良，或桩头承载力不足，导致桩头开裂或脱落。

-桩头与承台连接处施工不当，导致桩头与承台之间接触不良或产生局部应力集中。

二、材料缺陷

1.混凝土配合比不当：

-混凝土强度等级不足，或混凝土配合比不当，导致混凝土抗压强度、抗拉强度或抗弯强度不足，影响桩体承载能力。

-混凝土中骨料级配不当，或含泥量过多，导致混凝土密实度差，影响桩体耐久性。

2.护壁泥浆性能不合格：

-护壁泥浆粘度过低，或稳定性差，导致护壁泥浆无法有效支撑钻孔孔壁，影响护壁稳定性。

-护壁泥浆中的悬浮颗粒含量过高，或沉降速度过快，导致护壁泥浆沉积，影响护壁效果。

三、设计缺陷

1.扩孔段设计不合理：

-扩孔段直径过大，或扩孔段长度过短，导致桩体承载力不足或变形过大。

-扩孔段位置选择不当，或扩孔段与其他桩体位置冲突，影响桩体承载能力或施工可行性。

2.桩身结构设计缺陷：

-桩身配筋不足，或配筋方式不合理，导致桩体抗弯、抗剪或抗压承载力不足。

-桩身与承台连接方式设计不合理，导致桩头与承台之间应力集中或接触不良。

四、其他因素

1.施工环境因素：

-施工时遇到恶劣天气，如暴雨或强风，影响护壁稳定性或混凝土浇筑质量。

-施工场地地质条件复杂，如地下水位高、土层软弱，增加施工难度。

2.施工人员因素：

-施工人员操作不当，或监管不到位，导致施工工艺不规范，影响桩体质量。

-施工人员经验不足，或培训不到位，判断失误或处理不当，导致桩体出现缺陷。第二部分智能图像识别算法应用关键词关键要点【图像预处理】

*图像增强：采用滤波、直方图均衡化等技术去除噪声和增强图像细节。

*图像分割：借助区域生长、阈值分割等算法将桩身缺陷区域与背景分离。

*图像特征提取：利用边缘检测、形状描述和纹理分析提取缺陷的特征信息。

【缺陷分类模型】

智能图像识别算法在桩身缺陷智能识别的应用

图像识别算法是计算机视觉领域的重要组成部分，其目标是让计算机能够像人类一样理解和分析图像。在桩身缺陷智能识别领域，智能图像识别算法的应用为实现自动化、高效和精准的缺陷识别提供了强有力的技术支持。

1.预处理技术

在图像识别之前，通常需要对原始图像进行预处理，以增强图像质量并提取有用的信息。常见的预处理技术包括：

*灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，以降低计算复杂度。

*降噪：去除图像中的噪声，提高图像清晰度。

*边缘增强：通过锐化技术增强图像边缘信息，方便缺陷识别。

2.特征提取

特征提取是图像识别算法的关键步骤，其目标是从图像中提取能够有效区分不同缺陷类型的特征。常用的特征提取方法包括：

*直方图：计算图像中像素值分布的直方图，用于提取图像的整体颜色和纹理特征。

*纹理特征：描述图像纹理分布的特征，如灰度共生矩阵、局部二值模式等。

*形状特征：提取缺陷区域的形状特征，如面积、周长、质心等。

*频率域特征：通过傅里叶变换将图像转换为频率域，并提取频谱特征。

3.分类算法

特征提取完成后，需要使用分类算法对缺陷类型进行分类。常用的分类算法包括：

*支持向量机（SVM）：是一种二分类算法，通过找到能够最大化类间距的超平面对数据进行分类。

*决策树：一种基于规则的分类算法，通过递归地将数据划分为更小的子集对数据进行分类。

*神经网络：一种强大的分类算法，能够学习图像特征的非线性关系。

4.识别流程

桩身缺陷智能识别的典型流程如下：

*图像采集：使用相机或其他成像设备采集桩身图像。

*预处理：对图像进行灰度化、降噪、边缘增强等预处理。

*特征提取：提取图像的直方图、纹理特征、形状特征、频率域特征等特征。

*分类：使用分类算法对缺陷类型进行分类，并输出识别结果。

5.案例研究

国内外学者已开展了多项基于智能图像识别算法的桩身缺陷智能识别的研究。例如：

*清华大学研究团队提出了一种基于深度学习的桩身裂缝识别算法，该算法利用卷积神经网络（CNN）提取桩身裂缝特征，并使用支持向量机（SVM）进行分类，识别准确率达到95%以上。

*同济大学研究团队提出了一种基于纹理特征和机器学习的桩身混凝土蜂窝缺陷识别算法，该算法提取灰度共生矩阵纹理特征，并使用决策树算法进行分类，识别准确率达到92%以上。

*中国科学院深圳先进技术研究院研究团队提出了一种基于图像增强和深度学习的桩身钢筋锈蚀识别算法，该算法利用图像增强技术提高钢筋锈蚀区域的对比度，并使用CNN进行分类，识别准确率达到90%以上。

6.总结

智能图像识别算法在桩身缺陷智能识别领域展现出巨大的潜力，为实现自动化、高效和精准的缺陷识别提供了技术支持。随着算法模型的不断优化和完善，智能图像识别算法在桩身缺陷智能识别中的应用将会更加广泛，为桩身质量控制和安全评估提供有力支撑。第三部分超声波探伤技术整合关键词关键要点【超声波纵波探伤技术】

1.利用高频声波通过桩身传播的原理，检测桩身内部缺陷。

2.采用纵波探伤方式，声波垂直于桩身方向传播，对桩身横向缺陷具有较高的灵敏度。

3.可检测桩身内部空洞、裂缝、分层、蜂窝孔等缺陷，缺陷尺寸可达桩径的1%。

【超声波横波探伤技术】

超声波探伤技术整合

超声波探伤技术是一种非破坏性检测方法，利用超声波束的反射和透射等原理，检测混凝土桩身内部的缺陷。在扩径钻孔桩智能识别领域，超声波探伤技术整合方法主要包括：

1.超声波脉冲回波法

超声波脉冲回波法是一种常见的超声波探伤技术，通过向混凝土桩身发射超声波脉冲，根据接收到的反射波来判断桩身内部缺陷。该方法可以检测缺陷的位置、尺寸和形状。

2.超声波透射法

超声波透射法通过向混凝土桩身发射超声波，测量透射波的幅度和时差，来判断桩身内部缺陷。该方法可以检测桩身内部的空洞、裂缝和分层等缺陷。

3.超声波表面波法

超声波表面波法利用超声波在混凝土表面传播时产生的表面波，来检测桩身表面的缺陷。该方法可以检测桩身表面的裂缝、剥落和空鼓等缺陷。

4.超声波缺陷成像技术

超声波缺陷成像技术将超声波探伤数据转换成可视化的缺陷图像，便于缺陷识别和定位。该技术可以提高缺陷识别的准确性和效率。

5.智能算法与超声波探伤整合

智能算法，如机器学习和深度学习，可以与超声波探伤技术整合，提高缺陷识别的准确率和效率。智能算法可以根据超声波探伤数据，自动识别和分类桩身缺陷。

超声波探伤技术整合的优势

超声波探伤技术整合具有以下优势：

*非破坏性：超声波探伤是一种非破坏性检测方法，不会对混凝土桩身造成损坏。

*高灵敏度：超声波可以穿透混凝土材料，对内部缺陷具有高灵敏度。

*实时检测：超声波探伤可以在桩身施工过程中进行实时检测，及时发现和处理缺陷。

*自动化检测：智能算法与超声波探伤技术的整合，可以实现缺陷识别的自动化，提高检测效率。

超声波探伤技术整合的局限性

超声波探伤技术整合也存在一些局限性：

*混凝土非均质性：混凝土是一种非均质材料，超声波在混凝土中的传播速度和衰减会受到材料密度的影响，影响缺陷识别的准确性。

*缺陷位置：超声波探伤技术只能检测到缺陷反射的超声波，对于位于声锥盲区的缺陷，可能无法检测到。

*缺陷尺寸：超声波探伤技术只能检测到大于一定尺寸的缺陷，对于微小的缺陷，可能无法检测到。

超声波探伤技术整合的应用

超声波探伤技术整合在扩径钻孔桩智能识别领域有广泛的应用，包括：

*桩身缺陷检测：检测桩身内部的空洞、裂缝、分层和疏松等缺陷。

*桩身质量评价：根据桩身缺陷的类型、尺寸和数量，评价桩身质量。

*桩身缺陷修复：指导桩身缺陷的修复，提高桩身承载能力和耐久性。

*桩身健康监测：通过定期超声波探伤检测，监测桩身缺陷的变化，及时发现和处理隐患。

结论

超声波探伤技术整合是一种有效的扩径钻孔桩桩身缺陷智能识别方法，具有非破坏性、高灵敏度、实时检测和自动化检测的优势。通过整合不同的超声波探伤技术和智能算法，可以提高缺陷识别的准确率和效率，为扩径钻孔桩的质量控制和健康监测提供可靠的技术手段。第四部分机理建模与缺陷判别关键词关键要点【机制建模】

1.建立桩身缺陷（如裂缝、孔洞、弱面）的力学机理模型，研究缺陷对桩身承载力、变形特性和耐久性的影响。

2.运用数值模拟和理论分析相结合的方法，探索缺陷的形成机理、扩展规律和与桩身整体性能的耦合关系。

3.基于缺陷机理模型，建立缺陷识别与判别标准，为缺陷智能识别提供理论基础。

【缺陷判别】

机理建模与缺陷判别

机理建模

扩径钻孔桩桩身缺陷识别基于缺陷形成机理建立模型。常见缺陷类型包括：孔径偏小、偏大、孔壁塌孔、混凝土缺陷等。

*孔径偏小：钻机入岩深度或钻杆节长不足，导致钻孔深浅不一致。

*孔径偏大：钻进过程中孔壁发生塌孔、扩孔，导致孔径增大。

*孔壁塌孔：岩层软弱或孔壁未得到充分支撑，在钻孔过程中发生局部或整体塌落。

*混凝土缺陷：混凝土强度不足、浇筑工艺不当，导致混凝土开裂、空洞、蜂窝等缺陷。

缺陷判别

缺陷判别采用钻孔参数监测、钻进阻力记录、声波检测、电阻率检测等方法进行综合分析。

1.钻孔参数监测

*钻进速度：孔径偏小时钻进速度减慢，孔径偏大时速度加快。

*钻压：孔壁塌孔时钻压降低，混凝土缺陷时钻压异常增大。

*钻进扭矩：孔径偏小或孔壁塌孔时扭矩增大，混凝土缺陷时扭矩降低。

2.钻进阻力记录

*侧向阻力：孔壁塌孔或混凝土缺陷时侧向阻力减小或出现异常波动。

*垂向阻力：孔径偏小或孔壁塌孔时垂向阻力增大。

3.声波检测

*孔壁声速：孔壁缺陷区域声速降低。

*缺陷位置：声波反射波形异常对应缺陷位置。

4.电阻率检测

*电阻率分布：孔壁塌孔或混凝土缺陷区域电阻率降低。

*深度分布：电阻率异常对应缺陷深度。

综合判别

综合上述监测数据，结合钻孔工艺参数，可初步判断桩身缺陷类型。具体判别方法如下：

*孔径偏小：钻进速度慢、钻压大、扭矩大、垂向阻力大。

*孔径偏大：钻进速度快、钻压小、扭矩小、侧向阻力小。

*孔壁塌孔：钻压小、侧向阻力小、声速低、电阻率低。

*混凝土缺陷：钻压大、扭矩小、侧向阻力小、声速低、电阻率低。

缺陷严重性评定

缺陷严重性评定基于缺陷类型、位置、尺寸和桩身承载力要求。

*轻微缺陷：不影响桩身承载力和使用寿命，无需特殊处理。

*中度缺陷：影响桩身承载力，需进行加固或修补措施。

*严重缺陷：严重影响桩身承载力，需采取相应措施处理或更换桩基。第五部分缺陷位置与类型定位关键词关键要点钻孔桩缺陷位置识别

1.利用钻孔桩施工过程中记录的孔口坐标、钻孔深度等信息，建立桩身空间三维模型。

2.通过地质勘探资料和施工日志分析，确定钻孔桩可能存在的缺陷类型和位置。

3.结合声波成像、温度分布监测等非破坏性检测技术，识别桩身内部缺陷的具体位置。

钻孔桩缺陷类型识别

1.基于缺陷的位置和声波成像、温度分布监测等检测结果，判断缺陷的具体类型，如空洞、裂缝、夹层等。

2.利用有限元分析、大数据分析等方法，建立缺陷类型判定模型，提升识别精度。

3.结合专家知识和工程经验，综合判断缺陷的严重程度和对桩身承载能力的影响。

基于机器学习的缺陷自动识别

1.收集大量缺陷检测数据，构建用于机器学习的训练数据集。

2.采用深度学习、卷积神经网络等机器学习算法，提取缺陷特征，建立自动识别模型。

3.通过交叉验证和外部测试验证模型的准确性和鲁棒性，实现缺陷的快速、准确识别。

趋势发展：智能缺陷识别算法

1.融合多源传感器数据，如声波成像、温度分布监测、应变监测等，获取更全面的缺陷特征信息。

2.应用先进的深度学习算法，如卷积神经网络、变压器等，提升缺陷识别的准确性和泛化能力。

3.探索基于知识图谱和自然语言处理技术，实现缺陷识别与桩身健康评估的智能化。

前沿技术：无损检测技术

1.开发基于全波形声学测井、电磁感应成像等新兴无损检测技术，提高缺陷识别的灵敏度和穿透能力。

2.探索微震监测、光纤传感等emergingtechnologies，实现对桩身缺陷的实时、在线监测。

3.结合非线性声学、多频电磁感应等检测方法，提高对复杂缺陷的识别能力。

缺陷识别与桩身健康评估

1.基于缺陷识别结果，评估桩身承载能力和耐久性，做出及时合理的维修或加固决策。

2.结合结构健康监测系统，实现对钻孔桩的长期性能监测，及时预警潜在缺陷。

3.探索基于缺陷识别和健康评估的桩身寿命预测方法，优化桩身管理和使用。缺陷位置与类型定位

扩径钻孔桩桩身缺陷位置与类型的定位是智能识别技术中的关键步骤。该过程涉及以下步骤：

1.数据预处理：

*从声波成像数据中提取缺陷信号

*过滤噪声和干扰

*对信号进行增强处理，突出缺陷特征

2.缺陷位置定位：

技术1：基于深度神经网络（DNN）

*使用卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN）

*训练DNN从声波图像中定位缺陷

*定位精度受训练数据集和网络架构的影响

技术2：基于图论

*将声波图像表示为图

*应用图算法（例如Dijkstra算法）找出缺陷路径

*定位精度受图像分辨率和算法效率的影响

3.缺陷类型分类：

技术1：基于特征提取

*从缺陷信号中提取统计特征、频谱特征和纹理特征

*使用机器学习算法（例如支持向量机或决策树）对特征进行分类

*分类精度受特征选择和算法性能的影响

技术2：基于深度学习

*使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）

*训练深度学习模型从声波图像中识别缺陷类型

*分类精度受训练数据集、网络架构和训练超参数的影响

4.模型评估：

*使用测试数据集来评估缺陷位置与类型定位模型的性能

*评估指标包括定位精度、分类精度和计算效率

*根据评估结果优化模型参数和训练策略

具体实现方法：

方法1：图像识别

*将声波图像分割成小块

*使用预训练的图像识别模型（例如ResNet或VGGNet）提取特征

*使用支持向量机或逻辑回归分类器对特征进行缺陷类型分类

方法2：异常检测

*建立桩身无缺陷时的声波图像基准模型

*比较实际声波图像与基准模型之间的差异

*使用局部离群因子（LOF）或孤立森林算法检测异常区域，即缺陷

方法3：时频分析

*对声波信号进行小波变换或傅里叶变换

*分析不同频率和时间范围内的能量分布

*识别与缺陷相关的时频特征

数据验证：

缺陷位置与类型定位的准确性至关重要，需要进行数据验证以确保其可靠性。验证方法包括：

*人工目视检查：由经验丰富的专业人员目视检查声波图像并标记缺陷

*破坏性检测：对钻孔桩进行开挖或取芯，以物理验证缺陷的存在和类型

*非破坏性检测：使用其他检测方法（例如电磁波或超声波）交叉验证缺陷位置与类型第六部分缺陷严重性分级评估关键词关键要点【缺陷严重性分级评估】：

1.根据缺陷类型、尺寸、位置等因素，建立缺陷严重性分级标准。

2.根据缺陷对桩身承载力、耐久性和使用寿命的影响程度进行分级。

3.采用定性或定量方法评估缺陷严重性，如专家评判、数值模拟等。

【缺陷图像特征提取】：

缺陷严重性分级评估

缺陷严重性分级评估是确定扩径钻孔桩桩身缺陷严重程度和对桩身安全性的影响程度的关键步骤。该评估通常基于一系列因素，包括缺陷类型、尺寸、位置和桩身整体状况。

#缺陷类型

缺陷类型是评估严重性的首要因素。常见的扩径钻孔桩桩身缺陷类型包括：

*空洞：桩身内直径超过20cm的空腔。

*裂缝：贯穿桩身厚度、宽度超过1mm的裂纹。

*剥落：桩身表面大面积的水泥或混凝土剥落。

*孔洞：直径小于20cm的空腔，通常由气泡或施工缺陷引起。

*疏松：桩身局部密度或强度低于规范要求。

#缺陷尺寸

缺陷尺寸是严重性评估的另一个重要因素。缺陷越大，对桩身安全性的影响也越大。常用的尺寸分级如下：

*小缺陷：最大尺寸不超过桩身直径的5%。

*中缺陷：最大尺寸在桩身直径的5%至10%之间。

*大缺陷：最大尺寸超过桩身直径的10%。

#缺陷位置

缺陷的位置也影响其严重性。位于桩身承载区或结构关键部位的缺陷比位于桩身非承载区的缺陷更严重。

#桩身整体状况

桩身整体状况是指桩身的整体健康程度和强度。桩身受损严重、承载力较弱，缺陷的严重性也会相应提高。

#缺陷严重性分级

基于上述因素，缺陷严重性通常分为以下级别：

轻微缺陷：对桩身的承载力或耐久性没有显着影响。可以通过观察或简单的修复措施处理。

一般缺陷：对桩身的承载力或耐久性有一定影响，但仍可满足规范要求。需要额外的检查和监测，并在必要时进行修复。

严重缺陷：对桩身的承载力或耐久性有明显影响，可能危及桩身的安全或结构稳定性。需要立即进行修复或采取补救措施。

极度严重缺陷：对桩身的承载力或耐久性造成严重破坏，可能导致桩身失效或结构倒塌。需要立即进行拆除或大范围的修复。

#评估方法

缺陷严重性分级评估通常采用以下方法：

*目视检查：直接观察桩身表面和裸露部位，识别缺陷类型和尺寸。

*钻芯取样：钻取桩身不同部位的岩芯，检查内部缺陷和桩身整体状况。

*无损检测：采用超声波、电磁感应或其他非破坏性技术，检测桩身内部缺陷。

*载荷试验：对桩身进行静载或动载试验，评估其承载能力和完整性。

#分级标准

缺陷严重性分级的具体标准因项目和规范要求而异。通常情况下，缺陷分级基于以下因素：

*缺陷类型

*缺陷尺寸

*缺陷位置

*桩身整体状况

*规范要求

*工程师判断

准确的缺陷严重性分级对于制定适当的修复或补救措施至关重要。它有助于确保桩身的安全性和耐久性，防止潜在的结构故障。第七部分智能决策与质量控制关键词关键要点主题名称：数据驱动的决策支持

1.通过收集和分析桩身检测数据，建立数据模型，识别缺陷类型和严重程度。

2.利用机器学习算法，自动将桩身缺陷与影响因素关联起来，形成决策依据。

3.提供决策支持工具，帮助工程师快速评估桩身缺陷风险，制定修复方案。

主题名称：质量控制流程优化

智能决策与质量控制

缺陷识别与分类

智能决策系统利用卷积神经网络（CNN）等深度学习算法从钻孔桩图像中提取特征并识别缺陷。这些算法经过大规模数据集的训练，能够准确识别常见缺陷，如蜂窝状孔洞、偏压和环向裂缝。系统通过将钻孔桩图像与已知缺陷图像库进行比较，根据缺陷的形状、大小和位置对缺陷进行分类。

缺陷严重性评估

智能决策系统采用基于规则的推理引擎评估缺陷的严重性。它根据缺陷类型、尺寸、位置和桩的荷载要求，确定缺陷对桩身完整性和承载力的影响。系统将缺陷按严重程度分为轻微、中度和严重，并推荐相应的补救措施。

缺陷补救措施建议

基于缺陷识别和严重性评估，智能决策系统提出个性化的缺陷补救措施建议。这些建议基于工程规范、行业最佳实践和历史数据，并考虑到钻孔桩的具体条件。系统推荐的补救措施可能包括灌浆、注胶、加固或更换受损桩身部分。

质量控制

智能决策系统通过自动化缺陷识别和评估过程，提高钻孔桩施工的质量控制。该系统消除了主观判断，并确保缺陷以一致和可靠的方式得到识别和处理。此外，系统可以跟踪每个桩身的缺陷历史记录，为质量改进计划提供有价值的见解。

实时监控

智能决策系统可以与钻孔桩施工设备集成，实现实时缺陷监测。它通过分析钻孔桩施工过程中的图像、传感器数据和其他参数，识别潜在缺陷并触发警报。这使得施工人员能够及时采取纠正措施，防止严重缺陷的发生。

案例研究

研究表明，智能决策系统在识别和评估钻孔桩缺陷方面具有极高的准确性。在一个案例研究中，系统将钻孔桩图像中的缺陷识别率提高了25%，将严重缺陷的评估准确率提高了30%。

好处

智能决策与质量控制系统为钻孔桩施工带来以下好处：

*提高缺陷识别的准确性和可靠性

*加快缺陷评估过程

*优化缺陷补救措施

*提高质量控制标准

*降低施工风险

*促进质量改进计划

结论

智能决策与质量控制系统通过自动化缺陷识别、评估和补救措施建议，极大地提高了钻孔桩施工的效率和安全性。该系统为施工人员提供了宝贵的见解，使他们能够做出明智的决策，确保钻孔桩的质量和长期性能。随着技术的不断进步，预计智能决策系统将在钻孔桩施工行业发挥越来越重要的作用。第八部分实时缺陷检测与预警关键词关键要点【实时数据采集和处理】：

1.利用传感器和仪表实时获取钻孔过程中的数据，包括孔压、扭矩、钻速等。

2.采用先进的信号处理技术对采集的数据进行滤波、去噪和特征提取。

3.建立数据模型，将处理后的数据与正常钻孔数据的特征进行对比。

【早期缺陷预警