4、大数据时代的无损检测-传统检测概念本身所受到的挑战
随着计算机技术的飞速发展以及大数据技术的出现,我们可能需要考虑未来的无损检测究竟应当是什么样子,传统的无损检测方式和管理体系是否需要变革以及有无可能进行变革。
对于大数据的重要性我们可能还缺乏充分认识,它究竟会为我们无损检测工作者带来什么革命性的变化也缺乏必要的准备,但大数据的核心内容我们其实并不陌生。云计算关键技术中的海量数据存储技术、海量数据管理技术、编程模型等都是大数据技术的基础。
大数据技术的最大优势是能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来,为人类的社会经济活动提供依据,这正是无损检测技术所需要的。
从多参数识别到数据融合,再到创立云检测,无损检测工作者最需要的就是能从复杂的海量数据中提取到有关材料或结构件缺陷的信息,并能对被检对象的总体安全性作出综合判断,这可能正是大数据的优势所在和我们对它的期待。
随着设计理念的变化,新型高强度、抗疲劳和抗腐蚀材料的不断问世,无损检测本身正面临错综复杂的被检测对象和检测数据。
大数据技术可以弥补数据中的误差和错误,对于同一问题的分析,基于大量数据的简单算法比基于小数据的复杂算法更高效,此外,大数据可以分析更多的研究对象,可以通过监测关联物的变化,预测被检对象未来可能发生的变化。
由于大数据可以通过数据的相关关系预测事物的发展规律,它在状态监测、健康监测和寿命预报中都会有很好的应用前景。
无损检测工作者需要在这一领域进行预先研究和领先研究,可喜的是无损检测领域已出现了一些这样的研究。
5、人才培养
我国在无损检测人才培养方面走在世界前列并已形成比较合理的人才培养机制。首先有为数较多的以开展无损检测职业教育、培养具有丰富实践经验无损检测人才为主的职业技术学院,例如渤海船舶职业学院、深圳职业技术学院、河北石油职业技术学院,长沙空军职业技术学院,陕西工业职业技术学院等。
其次,我国已在十多所高校设有无损检测本科专业,例如,南昌航空大学,北京交通大学,华东理工大学和海军航空工程学院等。
此外,一些重点大学还设有无损检测专业,培养具有博士学位或博士后的无损检测高端人才,例如,清华大学,北京航空航天大学,哈尔滨工业大学等。
建立相对合理的无损检测人才结构和人才梯次是面对工程应用难题挑战的重要策略,也是一项长期有效的方针。
除学术水平的培养外,能力特别是创新能力和解决工程应用中疑难问题能力的培养至关重要。最后,面对各种挑战,团队精神、吃苦耐劳和献身精神的培养也特别需要重视,这是由无损检测的工程应用背景所决定的最基本要素。
三、结束语