李方震，沈宇鹏，黄乐艺，褚满帅

（1.北京市地质调查研究院,北京 102206；2.北京交通大学土木建筑工程学院,北京 100044）

探地雷达识别管线渗漏病害的试验研究

李方震1，沈宇鹏2，黄乐艺2，褚满帅2

（1.北京市地质调查研究院,北京 102206；2.北京交通大学土木建筑工程学院,北京 100044）

为提高供水管线渗漏病害的识别率，本文针对探地雷达识别管线渗漏病害开展试验研究。依据渗漏区渗流规律和渗漏区电磁参数特征，得到不同工况下的管线渗漏病害雷达图谱，总结了探地雷达图像判识过程中渗漏区图谱的典型特征, 得出探地雷达能够有效地反映地下管线的病害位置和泄漏程度。借助分频技术以及道积分技术对部分雷达病害数据做了进一步的属性分析。道积分技术能够可以提高数据的整体分辨率，凸显出渗漏部位波阻抗的变化，能实现渗漏程度差异的评价；S变换的分频技术消除了其它噪音的干扰，能刻画不同频带的渗漏程度；综合两种属性分析方法可以实现管线渗漏位置、大小程度综合的刻画和判断，凸显了渗漏区信号，提高了探地雷达数据的识别率。

探地雷达；管道渗漏；分频技术；道积分

0 前言

城市供水管道漏损不仅造成严重的资源浪费，而且由于供水管道的渗漏，导致管线周围土体产生变形，渗漏严重的地区还有可能导致道路及建筑物出现损害，给城市的正常生产、生活带来了许多安全隐患。目前，管线渗漏的主要探查方法分可为管内检漏法和管外检漏法两种,但是这些常规的管线渗漏的探查方法中，只能探测得到管线渗漏的位置，并不能够判断管线周围的影响的地质情况以及对漏损的程度进行评价。而探地雷达作为一种无损、高效、精确的地下介质探测工具,能够克服上述的问题。

探地雷达（GPR）技术主要是通过对地下目标物及地质现象进行高频电磁波扫描来确定其结构形态及位置的地球物理探测方法。当供水管线发生渗漏破坏时，将会在管线周围形成一定范围的渗漏区域，该区域内部力学特性以及电磁特性将会发生很大的变化。通过对地下渗漏点产生的渗漏区的形状和范围进行探测，结合现场的地质资料等，可以评价该管线的渗漏时间，通过对不同渗漏病害的探地雷达分析，可以得到一系列管线渗漏发展规律。在我国探地雷达探测，主要还是应用于地下管线管网的埋深以及走向的探测，而在管线病害的探查方面还是应用的较少。苏兆锋研究了探地雷达天线频率、测线布置以及电磁波传播速度等几个因素对城市管线病害探测的影响（苏兆锋等，2014）。高怀波针对部分燃气管线及供水管线事故进行统计及分析，并结合实际管线探测工程，对多处的管线漏损区域进行雷达探测，得到了相应的典型图谱，验证了探地雷达法探测管线病害的适用性（高怀波等，2015）。沈宇鹏建立了管线病害模型，通过对管线的病害进行正演模拟，并通过结合探地雷达数据的均方根属性、特点属性和分频属性技术对正演结果进行研究，证明了通过利用3个不同属性的结合，对城市水管泄露导致的地质工程灾害能进行有效的识别和监控（沈宇鹏等，2015）。

在国外，利用探地雷达管线探测管道泄漏已经有了很多年尝试和研究，Ahmed Atef等（2016）应用探地雷达（GPR）进行了供水管网的漏水的探测与定位；Cataldo等（2014）采用探地雷达（GPR）技术对管道泄漏进行了室内试验以及现场研究，并通过室内试验以及现场试验验证表明，探地雷达法在管线渗漏的探测方面，具有较高的精确度。

探地雷达法虽然在国内外的管线渗漏病害探测中得到广泛的应用，但对探地雷达的属性技术应用较少，缺少对探地雷达数据有用信息的充分利用。在实际应用过程中，探地雷达图谱资料的解释大多只能根据主观的经验进行解释，缺乏探地雷达的管线病害异常图像的评判客观标准，导致了探地雷达技术在管线病害探测方面的应用难以获得理想的效果。

本文通过渗漏理论分析、病害属性技术分析以及探地雷达现场试验方法研究城市供水管道的渗漏病害的渗流规律，并以此为基础研究渗漏病害的探地雷达信号正演与属性分析。

1 渗漏区电磁属性分析

由于探地雷达是通过接收发射波的信息来探测目标体，而反射波的强弱取决于介电常数和导磁系数的差异。利用探地雷达探测管线渗漏的先决条件是管线渗漏区电磁参数的异常。

1.1 介电常数

介电常数描述了物质材料储存和释放电磁能量的能力，介电常数可以描述为物质材料限制自由电荷流动的能力（Jol，2008）。探地雷达反射波的电磁波波速主要是由介电常数决定的，介电常数越大电磁波速越小。它通常以无量纲的相对介电常数来描述，符号为εr，其中：

εr=物质的介电常数（ε）/自由空间或真空的介电常数（ε0）

雷达波是高频脉冲电磁波，从介质物理学研究的角度看，材料的介电特性直接影响着雷达波的吸收、反射与传播，介电常数的大小决定着电磁波传播的速度和探地雷达的测量深度，地下管线在受到破坏后，管线内的介质在泄漏后，在与周围土层混合后其介电常数等电磁波动力学属性已发生了变化，由于水的介电常数很大，远高于土壤颗粒的介电常数，故土壤介电常数受土壤含水量和容重等因素的影响十分显著。

1.2 道积分和分频技术

道积分技术是20世纪80年代发展起来的处理

技术，它利用相对波阻抗来进行数据分析的技术，主要用于地震岩性解释，通过对信号记录的积分运算得到相对波阻抗剖面，剖面上各道信息反映了近于标定的对数波阻抗经滤波的波阻抗信息（罗春喜等，2007），基于线性模型假设，当地下存在一系列双程时间间隔为Δ t 的互相邻近的反射界面时，已知第k-1层及其以上各层的反射系数 R（i Δ t） 和第一层介质波阻抗Z1=ρ1ν1，经推导可以获得道积分的公式为：

式中：ν1是第一层的速度，νk是第k层的速度，wk是子波，C为系数，Xi是信号采集道。

不同频率的数据体所反映的地质信息往往是不同的，在探地雷达电磁波资料解释中，可以通过信号处理的方法对信号进行分频处理，得到不同主频的数据体，从而可以更好地进行解释。时频分析可以识别信号中的更多信息，提高探地雷达资料的分辨能力（王长江等，2013）。S变换的分频数据具有更好的时频分辨率，能够精确反映现有叠后资料更多的细节信息（谭辉煌等， 2011；沈宇鹏等，2016）。

信号的频率与窗函数的大小直接相关，在计算时对信号进行频率自适应采样，因而S变换可以使得分频结果时域分辨率和频域分辨率达到最佳匹配，所以在单一频率上的更多细节得到了保留，单一频率的能量对地质体的反应也更准确。同时，S变换是一种线性变换的算法，计算时不产生交叉项，不会对噪声信号造成放大作用，因而高频信息可信度更高。

2 现场试验分析

为了验证探地雷达对管线的渗漏病害探测的可行性，本文进行了一系列场地试验，利用了钢管和PVC管两种不同材质的管线进行了病害渗漏模拟，通过探地雷达对不同渗漏时间的病害探测，对实际的探地雷达数据进行了属性分析，得到了不同渗漏条件下的特征数据，并通过数据分析得到的结果指导探地雷达的病害分析。

2.1 试验场地及试验内容

试验场地位于北京市沙河的地质调查研究院内试验场地内。场地表层土为粘砂土，地下水位埋深约2m。场地钻探岩心以及土层剖面见图1。

图1 现场钻孔岩心以及场地土地层剖面图Fig.1 Site drilling core and a sectional view of the site land layer

（1）试验设备及管材选取与埋设

试验所采用的雷达为美国GSSI公司生产的SIR-20雷达，天线频率为400MHz。管材采用钢管与PVC管进行现场模拟，试验采用的塑料管线直径为110cm，长度为2.0m，金属管线直径为75cm，长度为1.2m，试验采用侧部开孔处理，管线基础开挖采用人工开挖，沟开挖宽度为150cm，开挖深度为0.8m，并采用原状土进行回填压实。为了便于探地雷达的探测，回填至基础顶部后，基础表面采用砂土找平（图3）。

（2）测线布置

为了保证探地雷达能够顺利进行采用探测，探地雷达扫描方式采用剖面法探测，天线采用400MHz天线进行探测（图2），所有探测方向都只沿着一个方向探测，测点A位于两管线的渗漏点处。在距离管线的20cm处设置了对照点，观察管线不同位置处的渗漏情况（B、C测点）。

图2 探地雷达测线布置图Fig.2 Layout of GPR survey line

2.2 试验结果

（1）PVC管探测结果分析

对于采集到的现场雷达数据，分别采用背景噪音去除、带通滤波、多道叠加和反褶积处理等方法，对原始信号进行保真保幅处理。通过对不同时间下的探测数据进行如图3到图6所示。

图3为PVC管未渗漏时（t=0min）时探地雷达数据处理结果，图4为PVC管渗漏4min时（t=4min）时探地雷达数据处理结果，图5为 PVC管渗漏17min时（t=16min）时探地雷达数据处理结果，图6为 PVC管渗漏30min时（t=35min）时探地雷达数据处理结果。

探地雷达数据显示结果分析：当管线未通水时（t=0），初期由于塑料管线的介电常数较小，探测效果并不明显，当管线开始渗漏后（t=4min），管线的反射波开始变得十分明显。由图4可以清晰的看到管线部分的反射波双曲线。当渗漏时间为16min时，可以明显看到管线双曲线右侧上方出现了渗漏区的反射波，表明管线渗漏区发育越来愈大。当渗漏时间增长至35min时，可以看到由于渗漏区的发展，导致原有土层的电损耗不断增大。因此，管线的反射波的右侧部分逐渐消失。

图3 未漏水（空管）Fig.3 No leakage(Empty pipe)

图4 4分钟漏水Fig.4 After 4 minute’s leakage

图5 16分钟漏水Fig.5 After 16 minute’s leakage

图6 35分钟漏水Fig.6 After 35 minute’s leakage

（2）钢管探测结果分析

钢管渗漏未渗漏时、渗漏4min时、渗漏16min时、渗漏35min时探地雷达数据处理结果见图7至图10。探地雷达数据显示结果分析：管线未存在渗漏时的雷达探测图可以看出，由于金属管线的反射强烈，因此即使在没通水的情况下依然能看到管线的反射波。管线渗漏至（t=4min）时，由于钢管的开口直径较大，漏水速度较快，此时在管线左侧就可以看到明显的双曲线的变化。当管线渗漏至16min时，管线双曲线左侧部分开始变得模糊不清。这是由于渗漏区不断发育导致电损耗的增大，减弱了回波信号造成的。当渗漏至35min时，管线左侧反射波缺失，并能看到缺失部分上部的明显渗漏区双曲线。

2.3 电磁波属性

由渗漏区电磁属性分析可知，当采用S变换的分频技术以及道积分的方法对雷达数据处理分析，可以很好的提取渗漏区的回波特性，对管线的渗漏状态进行评价。因此，本小节对实测数据进行了进一步处理，处理结果如下：

（1）PVC管相对波阻抗反演变化分析

为了能够描述地层管线渗漏程度，采用道积分得到相对波阻抗剖面图像，分析管线渗漏状况。通过对不同时间的相对波阻抗剖面分析，可以得到管线渗漏随时间的变化规律。

相对波阻抗剖面随时间的发展表现出不同的特征。图11分别为管线3个时间探测点PVC管的波阻抗剖面。管线渗漏之后，地层的相对波阻抗特性开始发生变化。由于含水率的提高，土体中薄层的相对波阻抗增大，因此在图中可以看到黄色椭圆内地层反射的层状分布得到加强。在渗漏至第4min时（图11-b）可以看到管线渗漏部位的波阻抗特性发生了较大的变化，右侧（图中椭圆区域）内部薄层的相对波阻抗增大，内部反射分辨率提高，整体相对于左侧位置，波阻抗相对降低，图形呈现非对称特征，这与实验的渗漏部位相吻合。在漏水达到35min时（图11-c），漏水侧（图右侧部分）出现了波阻抗的缺失，波阻抗信息在此处被屏蔽，说明漏水程度不断加深。

图7 未漏水Fig.7 No leakage(Empty pipe)

图8 4分钟漏水Fig.8 After 4 minute’s leakage

图9 16分钟漏水Fig.9 After 16 minute’s leakage

图10 35分钟漏水Fig.10 After 35 minute’s leakage

综上，随着时间的发展，在相对波阻抗剖面图中，右侧相对波阻抗减小直至缺失，并且缺失部位不断增大，表明渗漏区域不断扩大，并呈椭圆状不断发展，在相对采用相对波阻抗剖面图可以明显地显示分析地层中管线渗漏状态。

（2）PVC管分频解释处理结果

随着渗漏的不断发展，在低频条件下反映的岩性特征也不断变化，且变化范围不断增大。高频条件下捕获了管道和水渗漏的反射，从图12—图15中的（c）、（d）中可以很明显地看到水渗漏区域的发展，一方面向各个方向发散，另一方面可以看到向下发展的范围更大一些，这也证明了土体中水的渗漏趋势。不同渗水时间上，分频中300～450MHz、450～600MHz内部，凸显的低频成分更加突出（黄色圆圈），这是由于渗水程度的加深导致高频成分被吸收，从而在高频段内低频成分得到不断的凸显。

（3）钢管相对波阻抗反演变化分析

图16表示钢管渗漏时不同时间阶段的地质雷达剖面经过地震道积分得到的相对波阻抗剖面图。由于管材的不同，钢管与PVC管的相对波阻抗剖面存在较为明显的差异。主要表现在：未渗漏时，钢管的波阻抗明显大于PVC管，二是两种管的开孔特性和渗透特征不相同（图16-a）；在渗漏开始4min后，管道周围的土体吸水转化为饱和土，波阻抗消失（图16-b），图中显示波阻特性发生了较大的变化；随着渗漏的进一步发展，波阻抗隔绝的区域不断增大，表现为波阻抗剖面图中波阻抗大的区域面积减小，并且渗漏部位的波阻抗消失明显，表示渗漏区还在不断的发育（图16-c、图16-d）。

（4）PVC管分频解释处理结果

根据对钢管的分频处理结果可知：与PVC管类似，图像中低频显示了岩性的变化特征，并且随着频率的不断增大，管道的反射越发明显，分频结果显示了开挖土层与原始土层缝隙之间存在的渗水积累。低频反映的土体特性体现在图中含水量变化对分频结果的影响，如图17—图20（a）、（b）所示。高频条件下捕获了管道和水渗漏的反射，从图17—图20中（c）、（d）图中可以很明显地看到水渗漏区域的发展。从各图中可以看到管道的反射特性随时间减小，浅色区域不断变大，体现了渗漏区域的扩散。

3 结论

（1）通过建立实验模型，对管线病害进行探地雷达模拟分析，得出探地雷达能够有效的反映地下管线的病害位置和泄漏程度，通过不同的模式识别，可以直观的判断管线的漏水位置，对不同部位的渗漏均能够很好的区分。

图12 未漏水时分频解释Fig.12 Division explained of no leakage

图13 4分钟分频解释Fig.13 Division explained of 4 mimutes

图14 16分钟分频解释Fig.14 Division explained of 16 mimutes

图15 35分钟分频解释Fig.15 Division explained of 35 mimutes

图16 钢管不同漏水时间地质雷达相对波阻抗反演图Fig.16 Impedance inversion diagram in different leaking time of metal pipeline

图17 未漏水时分频解释结果Fig.17 Division explained of 0 mimute

图18 4分钟分频解释结果Fig.18 Division explained of 4 mimute

图19 16分钟分频解释结果Fig.19 Division explained of 16 mimute

图20 35分钟分频解释结果Fig.20 Division explained of 35 mimute

（2）通过引入属性分析技术，利用分频技术与道积分技术对部分渗漏雷达数据的属性分析结果表明：道积分处理可以对管线渗漏的位置、大小程度进行更加综合的刻画和判断；S变换的分频技术能够可以很好的消除其他噪音的干扰，对在不同频带对渗漏程度进行刻画；与传统基于反射特征的主观判断方式相比，两种属性分析的方法更加全面和精确的刻画了不同材质管线渗漏程度。

（3）原始地质雷达剖面数据仅能观察到波形的变化，而通过道积分法得到的相对波阻抗随时间变化分析结果，可以得到渗漏区域不断扩大的变化趋势，并清楚的显示出地层中管线渗漏状态；通过分频技术得到的实测结果分析，可以很容易的捕获渗漏区域的发展，并且高频状态下由于渗水程度的加深导致高频成分被吸收，从而在高频段内低频成分得到不断的凸显，通过这一现象可以对渗漏区反射域进行很好的捕获，并且根据低频成分的不断扩大趋势，也可以对管线和渗漏区与进行半定量的分析。

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Study on Application of Test Method for GPR Pipeline Seepage Defects

LI Fangzhen1, SHEN Yupeng2, HUANG Leyi2, CHU Manshuai2

(1. Beijing Geological Survey, Beijing 102200; 2. School of Civil Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044)

To improve the recognition rate of seepage defects of water supply pipelines, this paper conducted a series of studies on GPR pipeline seepage defects. On the basis of binding the seepage law and the electromagnetic parameters of the seepage area, through by field test, it obtained seepage defect radar maps under different conditions, summarized the typical characteristics of seepage map during GPR image identification judgment process, and got that GPR can effectively ref l ect the location and the seepage extent of the underground pipeline. According to the frequency dividing technology and trace integration method, we further analyzed the data attributes of the seepage defect map. It shows that trace integration method can improve the overall resolution of the data, and highlight the changes in wave impedance of the seepage area in order to evaluate the differences in the level of seepage; S-transform frequency dividing technology may well be able to eliminate interference from other noise, to describe the seepage degree of different frequency bands, to highlight the signal of seepage area and improve the recognition rate of GPR data, to provide a new detection idea for pipeline seepage defects.

GPR; Pipeline seepage; Frequency dividing technology; Trace integration method

TU991. 38；TN959

A

1007-1903（2017）01-0020-10

10.3969/j.issn.1007-1903.2017.01.004

北京市城市地下空间资源调查评价及关键技术研究（PXM2016_158203_000007）资助。

李方震（1976- ），男，工程师，从事地球物理探测研究。