隧道无损检测

昝月稳在颁奖礼上　　西南交通大学教授昝月稳团队凭借“高效快速检测隧道衬砌结构状态车载探地雷达新技术”，获得国际隧道与地下空间协会(ITA)颁发的2015年度技术创新奖。　　这一被誉为隧道界“奥斯卡”的奖项今年吸引了全球103个项目参评，最终8个项目获奖。昝月稳团队的参评项目是中国今年获得的唯一奖项，也是ITA颁发的首个年度技术创新奖。这项检测技术，被ITA赞为“解决了国家铁路网隧道安全检查的重大问题，具有显著的社会效益”。　　历时14年，研制出隧道新型“体检设备”　　随着交通日益发达，地铁、公路隧道、穿山铁路隧道等地下交通在我们的生活中占有越来越大的比重。　　不过，这些隧道开始运营之后，就像人体一样，会产生生老病死等各种问题，随之出现的落石、漏水、开裂等等，会对交通和安全产生不可估量的危险。因此，需要经常对这些隧道进行“体检”。但是，目前的体检方式还依赖于人工，检测人员操纵笨重的机器一步步的检测，有时仅仅一公里的隧道，一天都检测不完。　　11月19日，国际隧道与地下空间协会在瑞士举行了一场颁奖典礼，由西南交通大学教授昝月稳、李志林等申报的“高效快速检测隧道衬砌结构状态车载探地雷达新技术”项目获得了年度技术创新大奖。这也是我国获得的唯一奖项。　　这种车载探地雷达系统大大颠覆了现在的隧道检测技术，不仅解放了人力，还将检测成本至少降低了一半。而今年10月，这种检车方法已经在成都铁路局所属的达成铁路上应用了。　　对比　　老方法　　检测人员手举天线一公里隧道一天都检测不完　　“目前，隧道的运行周期是一百年，它会不断地老化，会产生各种问题。”12月18日上午，在西南交大，昝月稳教授介绍起了他的这项研究。　　他说，隧道老化很正常，但列车在隧道运行的时候，最害怕的就是隧道掉块、漏水，掉块砸到列车，被迫停车，封锁线路十几个小时的事情都是有的。为了减少这种状况的发生，就需要经常对隧道进行体检。　　而现在平常检查隧道的方法比较“原始”，主要依靠人工，拿着手电筒在隧道走上一遍，照一下重点方位，靠人判断是否有状况发生。　　每隔一段时间，还会进行全面“体检”，通常用的是“探地雷达”，趁着列车行进的间歇，把机器开进隧道，由人工压着天线紧贴隧道墙壁，探头通过天线发射电磁波，检测人员再通过回波探测出墙下结构，分析墙面状况。这种人工检测的方法约莫需要七八个工作人员同时工作，检测时速在5公里左右，需要来回五次才能把整个隧道检测完毕。“因为检测必须在列车行进间歇进行，有时候一公里的隧道，一天都检测不完，”昝月稳说道。　　新成果　　6个探头安在列车尾部成都到西安一晚就能完成检测　　同传统人工检测使用一个探头不同，昝月稳研究的“车载探地雷达设备”是安装在一节列车车厢的尾部，上方和左右两侧共有6个探头同时探测，与此同时，它的最高时速可以高达175km，只需要两名工作人员监控系统，就可以在正常的列车运行条件下完成整条线的检测。　　“以前人工检测必须紧贴着墙壁，你看这个，安装在列车上的探头，距离墙壁的最远距离多达2.25米。”昝月稳指着图示解释说，以前的人工探测就像是照相机，而他的“车载探地雷达设备”就像是摄像机，列车一路行走，探头就能完成记录整个过程中的地质状况。“而为了保证质量，目前我们检测时列车运行时速为80公里。从成都到西安，坐在车上不用动，一晚上就可以完成整条线的检测。”　　从间歇式的5公里/时到目前的80公里/时，从原来的紧贴墙壁到现在可透过空气检测，从原来的单线检测到现在的6个探头同时检测，不仅减少了人力，还把检测费用降低到了原有的一半，昝月稳的“车载探地雷达设备”彻底地改变了国家铁路网隧道病害不能普查和定期体检的现状。这项技术不仅节省了人力成本，还降低了检测费用。2015年，这项技术在西安铁路局全面推广并在成都铁路局达成铁路上应用。　　应用　　2002年开始测试今年已应用在成都线路上　　这项技术是以昝月稳为主的科研团队从2002年开始研制，2012年，西南交通大学以此项技术申报国家发明专利，2014年4月获得国家发明专利权。　　2013年1月，这项科研项目通过铁道部科技司课题验收，2015年，这项检测技术开始在西安铁路局所管辖的线路上进行全面推广，并进行了所有线路的检测。今年10月，在成都铁路局所管辖的达成线上完成检测。　　“其实，这项技术不仅仅可以用在铁路隧道上的检测，在地铁隧道和公路隧道上，也具有广阔的应用前景。”这不，今年10月，这个项目还在广州地铁上进行了检测，测试效果也非常好。　　背后故事　　14年潜心研究　　曾背着主机显示屏徒步10公里去测试　　一个科研项目的成功，背后当然凝聚着研究人员的心血，而这项“车载探地雷达设备与技术”的成功，昝月稳整整用了14年的时间。　　2002年，作为某单位里的唯一一名博士，他辞掉安稳的科长职务，开始专心研究车载探地雷达技术。当时，研究人员少、资金短缺，他就和几个科研人员背着显示器、计算机主机、探头、天线等一整套的探测雷达系统，走上10多公里的小路，到大山中的隧道中去探测。科研经费短缺，他就自己边赚钱边研究。　　昝月稳说，因为需要跟着列车走，几天几夜吃住在车上的事情都是常有的。冬天内蒙古冷到零下28℃，那时候他就知道了手摸到铁皮要粘起来的感受。新隧道检测，里面全部是粉尘，他们就用被单把列车的车门、窗户全部蒙起来。　　不过，这些苦还不是最大的挑战。最让他们焦心的是，研究过程中机器设备的耗损，一不小心就会坏掉，三更半夜到了车站，来不及休息，就到处敲门找人去修，“没办法呀，不修好所有数据都没了，这一趟真的是白跑了，那时候半夜去敲门的状况还是很多的。”最让昝月稳印象深刻的是一次事故，列车到了陕南的一小站，山间容易起雾，设备都是放在露天的车站，早上五六点发车，一启动，接收器全部都烧了，没有办法，只能白跑一趟，回去再全部重新定做机器。　　昝月稳说，隧道的一般病态有漏水、断裂、腐蚀老化、掉块等，为保证运输隧道安全，需要对其进行病害普查，特别要对老龄隧道进行定期检查。该项目就是为铁路隧道提供“体检”的新设备与技术。

“从1969年10月1日北京地铁一号线试运行至今已经历50多年，我国地铁里程不断攀升。据中国城市轨道交通协会最新统计，2020年我国地铁运营总里程6200多公里，在建5000多公里，总历程达到超过一万公里。当前，我国北、上、广、深等特大城市，轨道交通里程处于世界前五的水平。”近日，北京交通大学副教授王耀东接受采访时说。　　而地铁隧道病害与表面状态检测则是保障安全运营的重要内容之一。“否则，地铁隧道一旦发生事故，将会给生命财产带来巨大损失。”在4月22日举行的聚焦2021年北京地区广受关注学术成果报告会上，王耀东说。随着隧道病害检测技术的快速发展，他和团队正在尝试将机器视觉、先进传感等技术引入相关检测，让这一过程变得更加高效、智能。　　隧道“体检”，从人工巡检到机器检视　　地铁交通极大方便了城市居民的出行，但是地铁隧道中出现的各种“病害”，如隧道裂缝、渗漏水、沉降、衬砌剥落、掉块等，给电客车安全运营带来挑战。　　以隧道裂缝为例，王耀东表示，其形成原因比较复杂，岩层性质、岩土压力、混凝土收缩、结构移位变形、侵蚀破坏、施工遗留等都是潜在诱因。别是南方的过江过河隧道或地下水较丰富区域的隧道，如果产生裂缝产生就会产生渗漏水，影响地铁运行的安全。因此需要定期巡检，及时养护、维修。　　王耀东还记得2012年回国之初跟随地铁巡检人员做现场数据采集的情形。“凌晨1点到4点，夜深人静，地铁停运，才会开始人工巡检，要用肉眼观察、手写记录。”　　他表示，尽管传统的超声波检测法、声发检测法、电磁波检测技术等不断提高检测精度，但速度低、效率慢，难以满足现代轨道交通快速发展的需求。而信息技术的发展，多维传感、机器视觉检测技术的使用则为这项检测工作的提速、高效提供了新的契机。　　“机器视觉的特点是效率高、可移动、非接触，特别是信息处理自动化、智能化、数字化，也是隧道巡检的发展方向。”王耀东说。他和同事在不断尝试把机器视觉技术、图像处理技术、多维感知、人工智能等技术，应用在隧道病害检测当中，这些智能巡检技术可以逐步代替人工，完成隧道基础设施的自动检测。　　裂缝识别，让机器拥有“人眼”和“大脑”　　“裂缝检测智能巡检技术主要分两个步骤，第一步是图像裂缝采集，利用高速相机和特制的辅助光源，保证采集到高质量的隧道图像 第二步是裂缝病害图像处理，对所有原始图像进行预处理，包括：匀光处理、连通区域分块化、噪声滤波等，提取纹理目标进行特征判断，最后识别裂缝区域，为后续速调维护提供技术支持。”王耀东介绍。　　这些听起来似乎很简单，但如何让机器像人眼一样，全面、精细采集图像，并像人脑一样准确地识别裂缝种类呢?每一步做起来都不简单，都需要精细化的算法研究和关键技术的攻克。　　例如，他们研发了图像采集系统样机引入了线阵相机(进行连续拍摄形成二维图像，避免图像重叠和数据冗余)、面阵相机(针对隧道中照明不佳，进行大面积强光源补光)、定向运动设备(对隧道进行扫描式图像采集降低漏检率)，来获得高质量的图像。他们还开发出一套表面裂缝图像的批量识别软件，设计出核心算法进行图像处理。　　经过近十年的“磨剑”，王耀东及团队成员克服各种挑战，2018年在发表于《铁道学报》的论文研究中，首次报告了基于局部图像纹理计算的隧道裂缝视觉检测技术。他们研发的一套图像采集系统实验样机，将线状激光光源、高速线阵相机、激光发生器、图像采集卡，安装在可调节移动式视觉检测平台上，可在隧道中进行巡检。然后将高分辨率裂缝图像分成子区域，针对性地进行算法研究，完成最后的检测。　　“这种智能巡检技术有助于解放人力，服务地铁运维。”王耀东说。他坦言，从综合指标看，目前这种技术对于背景简单的普通隧道裂缝识别率比较高，可以达到84%以上。但对于比较复杂环境下的裂缝，识别率还有待提高。”。　　2018年至今，随着深度学习卷积神经网络深入发展，对海量隧道图像的计算性能有了数十倍的提升，识别率也有较大提高。然而，王耀东表示，对于复杂恶劣环境下，肉眼难以观察的微小缺陷仍然很难检测到。　　增强自主创新，助力交通强国建设　　王耀东希望，在未来检测算法上，加强对不同类型纹理噪声的识别，提高图像处理的计算效率，进一步提高隧道病害检测效率。　　为此，他们建立了隧道病害样本库，基于深度学习，对隧道表面病害图像多分类智能识别。为了更好地采集图像，他们还对采集系统进行了模块化研发，并研制了隧道巡检机器人，对隧道裂缝、三维形变、沉降进行检测。　　目前，他们还在研制多种类、移动式隧道检测平台，如低速便携手推式(0-10公里/小时)检测平台，到中速紧凑自主行走式检测平台(0-30公里/小时)，再到高速车载式综合检测平台(0-100公里/小时)的，以及路轨两栖式综合平台(0-60公里/小时)。对隧道、轨道多维数据进行采集，并进行智能分析和大数据处理，最后生成区间报表提供给专业人员使用，用于隧道和轨道维护。　　“目前，我国轨道交通运营里程已经位居世界第一位，智能运维也处于世界前列。”王耀东说，但仍然亟需加强自主创新。他举例说，我国轨道交通智能数据采集设备、高精尖传感器还需要从国外进口，这些设备有的一套系统单一功能，但因为技术被国外垄断，报价却达到数百万元，甚至上千万元。　　“我们科技工作者还要继续努力，推动基础研究创新，将主动权掌握在自己手中。”他说，2035年我们国家要基本建成交通强国，这将推动我国城市轨道交通进一步向大数据、智能化、精准化方向去发展，让老百姓出行更安全、更便利，乘坐舒适性更高。

p style=" text-align: center " 　　 img width=" 413" height=" 310" style=" width: 413px height: 310px " alt=" " src=" http://img1.17img.cn/17img/old/NewsImags/images/2015210151949.png" / /p p & nbsp & nbsp & nbsp 以80公里/小时的速度驾车在隧道内跑上一趟，隧道的健康状况就尽在掌握中。昨日，被业界称为“隧道医生”的国内首台隧道快速检测车在武汉下线。未来，我国隧道的病害检测将告别肉眼观察。 /p p 　　昨日，坐落于光谷武大科技园内的武汉武大卓越科技有限责任公司用一台自主研发生产的“隧道快速检验车”，打破了国外对该技术的垄断。 /p p 　　记者现场看到，新下线的隧道快速检验车以中型卡车为载体，车厢内安装着数个精密传感器。该公司副总裁胡丹丹告诉记者，只需要一名司机驾车和一名操作员操控，这些传感器可以在最高时速80公里的状况下一路走一路测，采集隧道内的信息并形成数据，用无损检测的方式发现隧道内的裂缝及渗漏水等状况，宽度在0.2毫米以上的裂缝都“难逃法眼”，超越肉眼进行观察。 /p p 　　更重要的是，由于是国产，该车不仅在售价上比进口的便宜约三分之一，而且后期的数据分析也是免费的。以重庆使用的德国进口隧道快速检测车为例，后期数据分析的价格高达70美元/公里。 /p p 　　据悉，目前，该检测车下线前已在武汉黄龙山隧道多次试验，结果表明，其完全满足检测的各项技术需求，填补了国内空白。 /p p 　　据了解，目前，我国已是世界上公路隧道最多、发展速度最快的国家。截至2013年年底，我国隧道已超过1万座，特长隧道超过400座，位居各国前列。由于地质条件、地形条件、气候条件和设计、施工、运营过程中各种因素的影响，隧道在长期的使用过程中比普通道路更容易出现病害，如开裂、渗漏水、冻害、腐蚀等，需要经常对隧道的病害状况进行检查。 /p p 　　■揭秘 国内隧道病害检测 /p p 　　主要靠肉眼观察和钻孔测量 /p p 　　受制于技术原因，长期以来，国内对隧道的病害检测大多采取人工检测，靠使用肉眼观察和钻孔法进行测量。肉眼观察受人为因素影响较大，存在着效率低、准确性差、不能进行历史数据对比等问题。而钻孔方法虽然比较直观，但检测速度慢，同时易破坏隧道防排水系统，影响隧道寿命，以上两种方法都难以全面反映隧道整体及各部位质量。目前，以1公里的隧道为例，人工测量约需20人耗时4小时才能完成。虽然重庆曾在德国进口了一台隧道快速检验车，但由于使用成本太高而难以被其他地区效仿。 /p