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既有城市隧道损伤识别技术综述*

2021-04-10刘开之崔景川刘夏临蔡厚强

工程技术研究 2021年16期
关键词:修正灵敏度运维

刘开之,崔景川,刘夏临,蔡厚强

1.中国交建总承包经营分公司,北京 100032

2.中交第二公路勘察设计研究院有限公司,湖北 武汉 430056

城市隧道交通是城市发展的关键。20世纪以来,我国的城市化进程迅猛发展,城市规模急剧扩大,城市交通需求激增。经过几十年的发展,我国的城市隧道存在结构复杂多样、设施超标老化、运营环境复杂、管理水平欠缺等特点,使得我国的既有城市隧道运维安全问题突出。隧道结构是典型的线状结构,其结构损伤识别更是面临严峻的挑战。

在日常运营过程中,由于反复交通荷载以及环境荷载的共同作用,隧道结构发生灾害损伤是不可避免的。大量的研究表明,衬砌裂缝、剥落、渗漏水、空洞、结构暗病等病害损伤不仅会严重影响隧道结构的性能和寿命,还会直接威胁隧道交通的安全运行。因此,城市隧道的安全评估、灾害损伤识别、管养一体化是当前乃至今后迫切需要解决的主要问题之一。

基于以上背景,文章通过广泛的国内外调研,对当前国内外结构损伤方法进行了系统的归纳和梳理,为城市隧道损伤识别提供基准参考,同时为城市隧道损伤识别方法的革新提供有益的依据。

1 城市隧道损伤类别

城市隧道在漫长的服役期内,受建设期施工质量、运维期环境等影响出现各种结构损伤,如剥落掉块、开裂、接缝张开、材料劣化、渗漏水、严重变形、衬砌冻害、洞口病害、腐蚀、侵蚀、土砂流入等。尤其是特种衬砌类型,经常会发生衬砌背后空洞、衬砌裂缝、注浆不密实、衬砌厚度不足等病害;而盾构管片衬砌结构则易发生管片错位、不均匀沉降、衬砌裂缝、衬砌劣质老化等病害。除此之外,运营期的城市隧道受渗漏水、管片材料劣化及循环动荷载等因素的影响,隧道底部容易产生脱空病害。因此,有必要对城市隧道开展系统而有针对性的损伤识别研究,在运营期为其安全评估提供基础性资料,同时在灾害发生时,及时为灾害处置方案提供技术支持。

2 既有城市隧道损伤识别技术

近年来,城市隧道失事时有发生,严重影响了人们对隧道安全性和耐久性的信任,易引起公众恐慌,造成恶劣的社会影响。通常,隧道安全评估由安全检查员和(或)结构工程师手动执行,人工目视检查是最快捷也是最常用的方法,然而对于隐蔽性和不确定性的灾害损伤,比如衬砌背后空洞、注浆不密实、衬砌厚度不足、盾构管片螺栓屈服、接缝张开、衬砌劣质老化等,人工目视检查具有先天的不足和缺陷,无法达到预期的服务要求,因此需借助专业的损伤识别技术进行安全评估。到目前为止,国内外学者常用的城市隧道结构损伤识别技术可以大致可以归纳为如下几类。

2.1 基于损伤指标变化的损伤识别技术

通常,把反应结构动力性能变化的指标称为结构损伤指标[1]。在实际隧道工程中,经常采用的损伤指标有固有频率[2]、模态[3]、曲率、柔度矩阵[4]、频响函数[5]等,这种损伤识别技术在结构损伤识别领域有着广泛的应用。

2.2 基于模型修正的损伤识别技术

在损伤识别的过程中,根据动力特性的试验结果修正识别模型的技术被称为基于模型修正的损伤识别技术[6]。Berman等[7]提出模型修正法的一般形式,探讨扰动矩阵的最小值问题,并利用采集到的模态数据来修正模型。Fritzen等[8]基于灵敏度特性对结构模型进行了相应的修正,以此为基准对结构进行损伤识别研究。

2.3 基于时间序列分析的损伤识别技术

基于随机过程和数理统计学理论的动态统计方法是基于时间序列分析的损伤识别技术的核心,是基于局部时间域上的特性或在一段时间域上结构的振动响应特征的统计特性来识别结构的损伤。张凯玮等[9]应用盾构隧道缩尺模型来验证ARMA模型残差损伤指标的损伤识别正确性和有效性。

2.4 基于灵敏度的损伤识别技术

基于灵敏度的损伤识别技术是将实时采集的特征数据作为指标,对结构的损伤识别模型进行修正,以最大限度地使修正后的结构模型与相关试验的动力特性结果一致。龚球等[10]提出基于动力特性灵敏度解析代数算法的结构损伤识别方法,推导灵敏度解析式,并应用数值仿真验证其有效性。周玉锋等[11]基于灵敏度分析,对地下结构简化模型进行了系统的损伤识别方法研究。基于灵敏度的损伤识别技术输入参数较少,只计算一阶灵敏度,应用较为广泛。

2.5 基于智能算法的损伤识别技术

近几十年,基于智能算法的损伤识别方法越来越多,借助人工智能强大的深度学习算法,对结构的损伤识别开创了新的研究。丁政豪等[12]通过改进现有蜂群算法,提出了新的结构损伤识别方法,并进行了相关的验证。周梓檀等[13]基于模拟退火机制的蜂群算法,对结构损伤识别方法进行了详细研究。黄宏伟等[14]针对城市盾构隧道的渗漏水问题进行了深入研究,基于计算机视觉对渗漏水病害进行了快速精准的识别诊断,并提出了相应的算法。

2.6 健康监测技术

健康监测作为一种长期的手段,是城市隧道损伤识别技术的重要补充。谢雄耀等[15]对甬江沉管隧道进行了长期的沉降监测研究,结合监测数据进行了数值分析计算,得到了一些有益的结论。

3 城市隧道损伤识别存在的问题及下一步的研究重点

由于城市隧道的复杂性,隧道损伤识别研究还处于初级阶段,很多方法是借鉴其他领域的成熟方法,适用于城市隧道损伤识别的研究方法、识别程序等各方面尚未成熟,还存在诸多缺陷与不足。城市隧道损伤识别研究中尚存在以下问题需要进一步研究:

(1)传统单一的无损识别技术大多不能对整个结构进行检测,即需要提前知道损伤发生的大致区域,这些方法的另一个问题是成本高、耗时长,因此应重点研究针对整体结构的损伤识别方法;

(2)聚焦新型城市隧道损伤识别方法研究,借助人工智能技术,结合大数据、云技术、物联网形成城市隧道损伤智能识别技术;

(3)高寒、高海拔地区运营的城市隧道衬砌结构冻害问题日益突出,因此在隧道衬砌及保温层施工和运行过程中,温度的实时监测成为关键问题。

4 结束语

目前,我国依然处在隧道建设发展的关键时期,经过多年的快速发展,将有大量的城市隧道进入安全运维的关键时期,在漫长的服役期内,复杂的运维环境将不可避免地导致城市隧道结构的各种损伤,严重威胁城市隧道的运维安全和使用寿命。基于此,文章分析了国内外隧道的损伤类别,系统调研了现有的结构损伤识别技术。

通过综合分析可知,健康监测作为一种长期的有效的损伤识别手段,应用较为广泛,基于指标或模型修正的损伤识别方法大多依靠反演等技术手段,以结构相应误差最小为相应目标进行结构指标特征值的输出。基于智能算法等的新型损伤识别方法是今后的一大趋势,能以既有损伤的识别为样本进行深度学习,以此为基础进行后续损伤的识别,识别准确率较高。同时,文章分析了城市隧道损伤识别领域存在的问题及下一步的研究重点,为今后城市隧道运维的损伤识别提供了一定的基础经验,在具体的应用层面,城市隧道的损伤识别技术领域还有诸多关键技术问题尚需进一步研究和解决。

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