PVC—U分子问作用力大，敛集程度高，当受外力作用时，应力较集中，易产生裂纹，甚至因承受应力而破坏，虽已添加改性剂，但在加工时还要依靠调节注塑压力及注射速率来控制。PVC.U的熔体强度低，粘接力不高，容易产生熔体破碎。因此只有控制熔体流动性才能有利于提高制品的质量。VC—U管件的生产流程通常，PVC.U管件的生产流程如图2所示。集算料=]_+圈一[=j匪囹一管件图2PVC.U管件的生产流程图PVC.U管件的质量及各种性能取决于配料捏合工艺和注射成型工艺等。

　　      声测管主要分为两种，一种是钢质波纹管，一种是PVC塑料管。 钢质波纹管 钢质波纹管是一种较好的声测管材料，它具有管壁薄、钢材省和抗渗、耐压、强度高、柔性好等特点，通常用于预应力结构中的后张法预留孔道:用做声测管时。可直接绑扎在钢筋骨架上，接头处可用大一号波纹管套接。由于波纹管很轻，因而操作十分方便，但安装时需注意保持其轴线的平直。 PVC塑料管 塑料管的声阻抗率较低，用做声测管具有较大的透声率，通常可用于较小的灌注桩，在大型灌注桩中使用时应慎重，因为大直径桩需灌注大量混凝土，水泥的水化热不易发散:鉴于塑料的热膨胀系数与混凝土的相差悬殊，混凝土凝固后塑料管因温度下降而产生径向和纵向收缩，有可能使之与混凝土局部脱开而造成空气或水的夹缝，在声通路上又增加了更多反射强烈的界面，容易造成误判。 声测管规格及型号 直径大10mm即可，常用规格是内径50-60mm。

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　　 NAK55切削加工性能好，NAK8具有优良的镜面抛光性能。二者的缺点是补焊性能差，韧性较低，较细的圆柱凸起易折断（如喇叭窗网孔镶件）*NAK8预硬HRC37-43成分(％)CSiMnCrMoNiAlCuSNAK55.15.31.5.3.33.1.1..1NAK8.15.31.5.3.33.31.--42类耐蚀塑料模具钢参考成分(％):C:.3-.4Cr:12.-14.Si:≤1.2Mn:≤1.25S:≤.6Se:≥.15对应我国钢号:3Cr13或4Cr13日本DAIDOS-STAR预硬HRC31-34具有高耐蚀性、高镜面抛光性，热处理变形小，用于耐蚀镜面精密模具，G-STAR为易切削钢G-STARPAK9预硬HB3-33的耐蚀、耐磨和镜面抛光性，用于精密模具瑞典ASSABS136退火HB215耐蚀性好，淬回火后有较高硬度，抛光性好。    

　　       钳压式超声波声测管（液压式声测管）主要规格为:

　　 50薄壁钳压式声测管规格标准:50*0.9、50*1.0、50*1.1、50*1.2、50*1.3、50*1.4、50*1.5、50*1.8

　　 54薄壁钳压式声测管规格标准:54*1.0、54*1.1、54*1.2、54*1.3、54*1.4、54*1.5、54*1.8

　　 57薄壁钳压式声测管规格标准:57*1.0、57*1.1、57*1.2、57*1.3、57*1.4、57*1.5、57*1.8

　　 二、螺旋式（螺纹式）声测管主要规格也可做法兰式:

　　 螺旋式厚壁超声波声测管规格标准:50*1.5、50*1.8、50*2.0、50*2.2、50*2.5、50*2.75、50*3.0、50*3.5，

　　 螺旋式厚壁超声波声测管规格标准:54*1.5、54*1.8、54*2.0、54*2.2、54*2.5、54*2.75、54*3.0、54*3.5

　　 螺旋式厚壁超声波声测管规格标准:57*1.5、57*1.8、57*2.0、57*2.2、57*2.5、57*2.75、57*3.0、57*3.5

　　 声测管钳压缩表面蕴蓄的附件含有灰尘或其它金属元素这两者之间在湿润空气中多相金属微粒，冷凝水装置及声管钳压缩在一起形成微电池，引发了电化学反应，保护膜被破坏，称为电化学侵蚀。

　　 有机果汁的圆形钢表面的附着力(如蔬菜，汤等)，在水中的氧的情况下，形成有机酸，有机酸长时间侵蚀在金属表面上。钢表面粘附含有酸，碱，盐(如墙壁装饰碱，石灰喷溅)，引起局部侵蚀。在空气污染(如含有大量的硫化合物，，氮氧化物的)中，冷凝水的情况下形成，，醋酸液点，引起化学侵蚀。

　　 声测管配件以下是声测管的配件产品及作用，声测管密封胶圈密封胶圈主要起到密封作用第二，声测管底堵声测管底堵就是声测管下到桩基下面那那只管上面用的，因为要注浆所以地下不能漏水，焊接底堵起到防漏作用第。

　　 声测管放置时间长了肯定会生锈的，如果一旦生锈是否可以继续使用，这是很多用户都会关心的，声测管生锈了肯定是可以继续使用的。通常情况下从厂家购买的新管都是经过除锈处理的，但是如果是库存，肯定会稍微有一些生锈，但是这不会影响正常使用，只要声测管别漏水就可以了，在正常使用的时候只要将各个声测管连接起来就可以了

　　 人工神经网络(ANN)起源于2世纪4年代，它从某些方面反映了人脑的基本特征，但并不是人脑的真实描写，而只是它的抽象、简化和模拟，网络的信息处理由神经元间的相互作用来实现。神经网络控制的关键是选择一个合适的神经网络模型，并对其进行训练与学习，直至达到符合要求为止，即寻找的神经网络结构与权值。然而，神经网络的学习，需要一定的实验样本，同时，还需要运行成千上万次才能获得结构。有时获得的是一个局部解，而不是全局解，因方法的局限性，同样，也难于对本文所讨论的油田对象实现有效的控制。