混凝土强度的无损检测是非常重要的，了解检测细节才能更好的利用数据，每个细节的处理都非常关键，都要重视。鲁班乐标小编就混凝土强度的无损检测和大家说明一下。

随着无损检测技术的迅速发展和日臻成熟，无损检测技术在建设工程中的作用日益明显。它不仅已成为工程事故的检测和分析手段之一，而且正在成为工程质量控制和构筑物使用过程中可靠性监控的一种工具。可以说，在整个施工、验收及使用过程中都有其用武之地。

混凝土强度无损检测根据其原理可分为半破损法、非破损法、综合法。常见的主要有回弹法、超声法、拔出法、钻芯法、超声回弹综合法等。近年来，虽然在基础理论方面并无新的重大突破，但在检测方法、数据处理、评定技术等方面的研究取得了一定的成果。不仅使检测的范围更加广泛，而且检测精度也有不同程度的提高。例如：目前利用回弹法可以检测再生混凝土，利用超声―回弹综合法甚至可以用来评定冻融混凝土。与其他方法相比，在综合法的研究方面更是取得了很大进展，这表明综合法将是以后检测方法的主要研究方向。而在数据处理及评定技术方面最新的研究主要有：利用逆回归模型引入区间估计，引入了在非线性数据分析领域比较成熟的人工神经网络（ANN）技术等。

一、混凝土强度无损检测的基础理论及检测仪器

混凝土强度无损检测方法必须建立在混凝土的强度与适当物理量之间的相互关系的基础上。为了寻找与混凝土强度密切相关，而又能在结构或构件上用无损方法直接测量的物理量，往往采用回归法和演绎法。虽然与回归法相比，演绎法具有更好的普适性，但由于以往对强度与物理量的关系研究较少，目前用的较多的仍然是前一种方法。近年来随着基础科学的发展，为混凝土性能与物理量之间理论关系的研究奠定了基础。

目前，常用的无损检测强度方法多是通过混凝土应力应变性质或密实度和空隙率来推算混凝土强度的。因此，必须建立混凝土应力应变性质及空隙率与强度的理论关系。到目前为止，从已经取得的理论方面的研究成果，我们可以了解到混凝土强度不但是弹性性质的函数，而且还是塑性性质和实验条件的函数，要提高无损检测精度，必须同时反映这两个因素。同时研究结果还表明，要用材料密度或空隙率指标测定混凝土强度时，虽然空隙率是强度的主要影响因素，但单反映空隙率是不够的，还必须把材料潜在强度和孔结构作为重要参考因素，才能提高检测精度。从而为某些以空隙率为推算强度依据的无损检测方法，例如射线法、渗透法等，指明了方向。虽然基础理论的研究难度大、见效慢，近年来对其的研究方较少，但它是无损检测技术总体研究中不可缺少的组成部分，应给予足够的重视。

随着测试方法和电子技术的发展，无损检测仪器也发展到一个新水平。目前国内外关于检测仪器的研究动向主要有以下趋势：传感系统多样化、仪器智能化、专用化、小型化、一体化、集约化。检测仪器的研究同时也是无损检测技术发展的基础，我国目前电子工业发展水平足以提供各种先进仪器，但如何将电子技术与检测技术紧密结合起来，却是我们，目前有待解决的问题。

二、混凝土强度无损检测的方法

近年来，对混凝土强度无损检测方法的研究取得了一定的进展，下面我们从半破损法、非破损法、综合法几个方面进行说明。

1.半破损法

半破损法是以不影响结构或构件的承载能力为前提，在结构或构件上直接进行破坏性实验，或直接钻取芯样进行破坏实验。然后根据实验值与结构混凝土标准强度的相关关系，换算成标准强度换算值，并根据此推算出强度标准值的推定值或特征强度。属于这类方法的有拔出法、钻芯法、射击法等。这类方法的特点是以局部破坏性试验获得结构混凝土的实际抵抗破坏的能力，因而直观可靠，测试结果易为人们所接受。其缺点是造成结构物的局部破坏，须进行修补，而且不宜用于大面积的全面检测。

由于拔出法强度的离散性往往较大，可靠性不如钻芯法，而射击法的实验结果受骨料影响十分明显，所以钻芯法是目前工程中应用最为广泛的半破损法。并以制定了《钻芯法检测混凝土强度技术规程》（CECS03:08）。但由于要造成结构或构件局部破坏，不宜在同一结构中大面积使用，因此，国内外都主张把钻芯法与其他非破损法结合使用。一方面利用非破损方法检测混凝土的均匀性，以减少钻芯数量，另一方面又利用钻芯法来校正非破损法的检测结果，以提高可靠性。所以，近年来关于钻芯法单独检测混凝土强度的研究较少，更多的研究集中在钻芯法与其他非破损法结合使用方面。

近年来，随着人们对结构的安全度和抗震要求的提高，使构件配筋率越来越大，钢筋间距越来越小。如混凝土梁、柱内纵向受力钢筋和加密区箍筋的间距大多在100mm以下，有的在75mm以下。根据CECS03:88，在芯样中很难避免不取到钢筋，而钢筋对芯样抗压强度的影响是一个尚未解决的复杂问题，因此，极大地影响了钻芯法检测精度和可信度。所以，研究利用小直径芯样检测结构混凝土是钻芯法目前研究的主要方向。而且通过实验研究表明，采用小直径芯样检测商品混凝土及高强混凝土切实可行，且效果很好，可以在工程实际中推广应用。

2.非破损法

非破损法是指以混凝土强度与某些物理量之间的相互关系为基础，检测时在不影响结构或构件混凝土任何性能的前提下，测试这些物理量，然后根据相关关系推算被测混凝土的标准强度换算值，并根据此推算出强度标准值的推定值或特征强度。属于这类方法的有回弹法、超声法、成熟度法等。这类方法的特点是测试方便、费用低廉，但其测试结果的可靠性取决于被测物理量与强度之间的相关性。因此，必须在测试前建立严格的相关公式或校准曲线。由于这种相关关系往往受许多因素的影响。所以，所建立的相关公式有其局限性，当条件变化时，应进行相应的修正，以保证推算结果的可靠性。

在非破损法中，回弹法由于具有仪器构造简单、方法简便、测试值在一定条件下与混凝土强度有较好的相关性、测试费用低廉等特点，已成为我国应用最广泛的无损检测方法之一。因此，近年来的研究多集中在与回弹法相关的领域。目前，利用回弹法不仅可以检测常规的混凝土结构，而且可以检测再生混凝土，研究人员针对不同的再生粗骨料取代率，采用普通混凝土回弹仪对再生混凝土试块进行了抗压强度检测。结果表明，回弹法可以用于再生混凝土抗压强度检测。并且，通过采用多种回归模型进行比较分析，得到了再生混凝土统一测强曲线公式。定量分析表明，其测试精度满足混凝土质量控制要求。同时为了反映再生粗骨料取代率的影响，研究人员还给出了按再生粗骨料取代率分类的测强曲线及回归方程。最后，对比了再生混凝土与普通混凝土全国统一曲线。结果表明，再生混凝土的表面硬度小于普通混凝土，但其随抗压强度增加的速度快于普通混凝土。同时，在预应力钢筒混凝土压力管道的检测中对回弹法进行了尝识性的应用。经综合对比分析，证明回弹法可以用于管道混凝土强度的检测。但是目前采用回弹法测试管道强度还处于尝试阶段，还不能真正解决实际的工程问题。另外，在回弹法的修正方面的研究也比较活跃，目前主要是利用钻芯法对回弹结果进行修正，也有学者认为用钻芯法修正回弹法可看成是钻芯―回弹综合法，因此，这方面的研究成果在将下一部分进行阐述。

3.综合法

所谓综合法就是采用两种或两种以上的无损检测方法，获取多项物理参量，并建立强度与多项物理参量的综合相关关系，以便从不同角度综合评价混凝土强度。由于综合法采用多项物理参数，能较全面地反映构成混凝土强度的各种因素，并且还能抵消部分影响强度与物理量相关关系的因素，因而它比单一物理量的无损检测方法具有更高的准确性和可靠性。目前常用的有综合法有超声―回弹综合法、钻芯―回弹综合法等，其中超声―回弹综合法已在我国广泛应用，并以制定相应的技术规程（CECS02:08）。

近年来，随着人们对检测结果的要求不断提高，综合法越来越受到人们的重视。目前，利用超声―回弹综合法不仅可以检测负温混凝土强度，预测混凝土的早期强度，甚至可以用来评定冻融混凝土抗压强度。钻芯―回弹综合法则在检测已有结构混凝土和商品混凝土方面有较好的应用，同时，在对钻芯―回弹综合法中的修正系数η的研究中发现，其服从对数正态分布，这一结果为在实际工程中剔除异常数据提供了相应的理论依据。而目前关于综合法的其他研究还有“回弹一超声一拔出”综合法检测混凝土强度，钻芯拉剥法现场检测修补混凝土粘结强度等。为了更好的了解各种常用检测方法的发展现状，现列表对其进行比较说明：

三、数据处理

1.数据融合思想及以逆回归模型为基础的区间估计

为了进一步提高检测结果的精度，使回弹法的推定结果成为工程验收标准。最新的研究不仅引入了数据融合思想及逆回归模型，还利用置信检验理论给出了在一定置信度下的建筑结构混凝土强度的置信区间，并给出了混凝土强度的合格和不合格的判定标准，形成了逆回归回弹法检测建筑结构混凝土强度的新体系。与传统的回归模型和点估计方法相比，新的方法不仅能提高检测结果的精度，而且更加符合工程实际，并能对混凝土强度做出定量化的判断。

2.人工神经网络（ANN）技术

鉴于回归法在分析混凝土强度无损检测数据时存在局限性，最新的研究在处理数据时引入了在非线性数据分析领域比较成熟的人工神经网络（ANN）技术。结果表明ANN适合处理这类数据，并在一些方面补充了回归法的不足。表2则罗列了回归法与神经网络法细节和实质性的差异。

此外，回归法中难以处理的高维数据，反而可以成为ANN改善误差的一种途径。因此，ANN的引入将使混凝土强度无损检测数据分析中可以增加新的相关变量，以便更深入或更广泛的考察混凝土强度无损检测及其数据处理的有关问题。但是，目前ANN在混凝土强度无损检测数据处理方面的应用较少，还存在一些问题，需要进一步的完善。它的处理结果可以为回归法处理结果提供参考和补充。

四、结语

1.从目前的研究成果来看，综合法由于自身的优点，已成为目前研究的主要方向。同时随着人们对检测技术要求的进一步提高，相信综合法将是混凝土强度无损检测未来发展的主要趋势。

2.在数据处理方面，随着对检测结果精度要求的不断提高。利用传统的回归模型和点估计方法有时很难达到我们的要求。因此，寻找更加有效，精度更高的数据处理方法是以后研究的主要方向。

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