地质雷达分段识别技术在隧道初期支护检测中的应用

李　洋,龚　伦,李　涛,杨位中

(西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室,土木工程学院,成都　610031)



地质雷达分段识别技术在隧道初期支护检测中的应用

李洋,龚伦,李涛,杨位中

(西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室,土木工程学院,成都610031)

摘要：随着国内基础设施的建设,隧道工程的投资也在不断增加。隧道工程内有诸多的隐蔽工程,其质量的控制与检查过程存在许多困难。地质雷达检测法作为一种较先进的检测手段,具有快速、高效、无损等优点,在隧道工程施工过程中得到广泛应用。以遂资眉高速公路万家沟隧道的质量检测项目为依托,针对检测过程中出现的钢架数量与实际不符等问题,提出钢架数据处理过程中的分段识别,检测结果与实际验证的准确率达97.2%。

关键词：隧道；地质雷达；分段识别技术；初期支护

随着我国交通基础设施的快速建设，隧道工程的建设也得到了极大的发展。隧道工程作为交通体系中的重要组成部分，其安全对于线路的通畅至关重要。2008年汶川地震时通往灾区汶川的多条公路受损，沿途受灾隧道多出现衬砌掉块、错台、仰拱隆起；更有甚者出现局部的压溃，垮塌。通过震后的调查发现：在大量出现衬砌掉块的部位存在质量缺陷，减少了隧道结构的安全储备[1-4]。

隧道的施工质量与隧道营运的安全息息相关，为了有效评价隧道的施工质量，各种检测手段应运而生[5-6]。地质雷达检测法作为一种先进的无损检测手段有许多优点：检测快捷，可靠度较高，成本低[6-9]。但雷达检测法也存在目标物定位易产生偏差，检测过程易受隧道内环境干扰，增加检测数据的处理难度，对检测结果的准确性有较大影响。

1工程概况及问题的提出

1.1依托工程

万家沟隧道位于遂资眉高速公路K161+350～K162+500段，左洞长1150 m，右洞长1124 m，隧道采用四心圆断面，内净空78.22 m2，宽11 m，高7.15 m，设计时速120 km。针对该隧道为复合式衬砌结构，隧道检测分为初期支护检测和二次衬砌检测，其中，初期支护检测布置左、右拱脚和拱顶3条测线。

1.2问题提出

在对万家沟隧道左线ZK162+380～+500段初期支护检测中，出现了钢架数量检测结果与现场验证不符。检测报告中ZK162+380～+500段钢拱架为196榀，与现场验证ZK162+380～+498段钢架212榀相比，两者相差较大。

2原因分析

2.1现场检测原因

现场检测时，因存在隧道内路面凹凸不平、两侧堆有材料、机具等情况，造成检测时地质雷达天线不能一直保持与检测面的良好接触，随即出现了天线脱离、停顿的情况(图1、图2)。

图1　存在天线脱离的地质雷达图像

图2　检测过程中的天线停顿

2.2数据处理原因

天线脱离、天线停顿在常规数据处理时通常会被剪掉，以形成有效的标记里程，完整的地质雷达图像，后续的结构厚度、钢架数量、背后缺陷等检测结果均在完整的地质雷达图像上进行分析获得。

在此次数据处理时，因地质雷达图像前期处理的剪辑、调距等数据处理人员的经验不足，仍按常规方法进行处理，将因天线脱离的雷达图像剪去，导致用于结果分析的地质雷达图像无法统计天线脱离处的钢架，造成钢架偏少(图3)。

注：该段因图像剪辑后造成钢架只有6榀，而原始图形中有钢架9榀，少了3榀。图3　ZK162+455～+460段右拱脚测线雷达图像

经对本次检测的原始雷达图形分析，左拱脚、拱顶、右拱脚测线天线脱离分别为30处、21处、31处。在数据处理过程中由于大量的数据被裁剪而造成数据缺失，是导致检测结果失真的主要原因。

3分段识别技术

根据以上分析知，本次检测结果不准确，存在着现场检测和数据处理两方面的问题。如何解决类似检测结果不准确的问题，是每个隧道检测工作者一定会面临、又不得不克服的难题。

而发现这类问题的时间，往往是在室内进行数据处理时暴露出来，此时又可能面临无法或难以重新采集数据，留给检测人员的只有通过充分利用已采集的数据、改进数据处理方法来弥补现场数据采集的缺失。

隧道钢拱架都是环向在拱墙部位设置，同时，根据《铁路隧道无损检测技术规程》对隧道进行检测时，往往沿隧道布置5～7条纵向测线进行检测，若现场检测时无异常，则每条测线都会检测到任意的一榀钢架。

若因隧道内道路不平或材料阻挡造成天线的脱离，该种脱离使其中1榀钢架在每条测线上都不反映的机率是相当小的，同时，每条测线检测时天线均有脱离，不能只以其中某一条测线进行分析。基于这一实际情况，提出了地质雷达分段识别技术，旨在通过其他几条测线的数据弥补其中一条测线在天线脱离时的数据缺失。

针对上述现象，提出摒弃剪除天线脱离、停顿后统计各条测线钢架数量取最大值的方式，在不剪除天线脱离、停顿雷达图像的前提下，采用地质雷达分段识别技术进行钢架检测结果的分析，即以沿纵向每5 m长度为1个单元，对每个单元分别进行钢拱架数量分析，取各条测线检测结果的最大值为该单元检测结果(表1)，再统计各单元的结果即得本次检测的钢拱架数量。

由表1可知，采用地质雷达分段识别技术分析所得ZK162+380～+500段钢架共计210榀，与现场验证钢架数量(216榀)对比的准确率达到97.2%。该方法也可用于隧道二次衬砌内钢筋数量的检测，因为隧道二次衬砌中钢筋的布置也是环向拱墙或全环设置的。

表1　各分段单元钢拱架数量

4结论

(1)在地质雷达检测前的准备工作中，应对检测车经过路线的路面进行平整并清除障碍，确保检测过程的连续性和检测结果的准确性。

(2)数据处理过程中，要根据实际情况具体分析，不能机械处理，避免将天线脱离时采集的数据当作无效数据，应做详细分析，保留有效数据，确保检测结果的准确性。

(3)采用地质雷达分段识别技术，分析检测过程中天线脱离较多的数据，可有效提高钢架检测结果的准确性，本次钢架检测结果的准确率达97.2%。

参考文献：

[1]高波，王峥峥，袁松.汶川地震公路隧道震害启示[J].西南交通大学学报，2009，44(3):337-341．

[2]王明年，崔光耀，林国进.汶川地震灾区公路隧道震害调查及初步分析[J].西南公路，2009(4):41-46．

[3]陈贵红，李海清，钟勇.国道213线都江堰至汶川段隧道震害调查与分析[J].西南公路，2009(4):114-119．

[4]孙有为，李平，薄景山.汶川特大地震龙溪隧道震害与原因浅析[J].世界地震工程，2010，26(S1):187-191．

[5]张建生.当前铁路隧道建设中几个问题的探讨[J].铁道标准设计，2013(7):78-80．

[6]王洁.对《铁路隧道衬砌质量无损检测规程》(TB10233—2004)的理解[J].铁道标准设计，2006(7):74-78．

[7]李霄凯，童正洪.高速铁路隧道地质雷达法检测技术[J].铁道标准设计，2012(2):88-91．

[8]杨艳青，贺烧辉，齐法琳.铁路隧道复合衬砌地质雷达检测模拟试验研究[J].岩土工程学报，2012，34(6):1159-1165．

[9]郭有劲.地质雷达在铁路隧道衬砌质量检测中的应用[J].铁道工程学报，2002(2):71-74．

[10]吴德胜，孙宗龙.地质雷达在公路隧道衬砌质量检测中的应用[J].工程地球物理学报，2009，6(6):778-782．

[11]刘玉乾，刘国伍.铁路隧道无损检测技术与应用[J].铁道标准设计，2004(11):69-72．

Application of Sectional Ground Penetrating Radar Detection Recognition to the Inspection of Tunnel Preliminary Support LI Yang, GONG Lun, LI Tao, YANG Wei-zhong

(Key Laboratory of Transportation Tunnel Engineering, Ministry of Education, School of Civil Engineering,

Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China)

Abstract：With the development of domestic infrastructures, tunnel project investments have been increasing. Tunnel engineering has many hidden works and many difficulties remain in quality control. Ground penetrating radar detection, as a kind of advanced detection method, has been widely used during tunnel construction due to fast speed, effectiveness, non destructiveness it offers. Based on the preliminary support quality testing of WanJiagou tunnel, located in SuiZiMei expressway, this paper addresses the problem that the number of steel frame detected are inconsistent with the actual one and proposes sectional recognition applied to steel frame data processing. The detection results reach 97.2% accuracy against actual verification.

Key words：Tunnel; Ground penetrating radar; Sectional recognition; Preliminary support; Steel frame

中图分类号：U456.3

文献标识码：A

DOI:10.13238/j.issn.1004-2954.2015.01.021

文章编号：1004-2954(2015)01-0083-03

作者简介：李洋(1993—)，男，硕士研究生，E-mail:346315607@qq.com。

基金项目：国家自然科学基金项目(51178399)；西南交通大学创新项目(2682013CX052)

收稿日期：2014-04-20； 修回日期：2014-05-11