基于三维超声技术的铁路隧道二衬病害检测方法与流程

本发明涉及二衬病害检测，尤其涉及一种基于三维超声技术的铁路隧道二衬病害检测方法。

背景技术：

1、铁路隧道作为交通运输的重要组成部分，其二次衬砌（简称二衬）是承担围岩压力、保证隧道长期运营安全的关键结构层。然而，受地质水文条件、材料质量、施工工艺及施工装备等多种因素的影响，隧道二衬在施工及运营过程中可能出现空洞、脱空、裂缝、不密实、厚度不足及钢筋缺失等内部质量缺陷。在应力重分布、温湿度变化及列车气动载荷等条件的长期作用下，这些隐蔽缺陷极易发展为严重的结构病害，直接威胁铁路隧道的运营安全与服役寿命。因此，对铁路隧道二衬内部病害进行高效、精准的检测与识别，已成为保障铁路隧道结构安全的关键技术环节。

2、目前，隧道衬砌质量无损检测领域已发展出多种技术手段。地质雷达是当前应用较为广泛的检测方法之一，其通过发射高频电磁波穿透衬砌结构，根据反射波的时域和频域特征来识别衬砌厚度、钢筋分布及内部空洞等缺陷。然而，地质雷达在钢筋密集区域存在明显的技术瓶颈，钢筋网对电磁波产生强烈的反射和屏蔽效应，导致深部信号严重衰减，难以有效探测钢筋背后的衬砌缺陷，检测精度受到较大限制。

3、中国专利公开号cn106767515a公开了一种隧道病害快速诊断防治方法，包括隧道信息快速获取、隧道病害快速诊断和隧道病害防治三个步骤，其中，隧道信息快速获取包括衬砌结构变形快速量测和三维空间模型建立步骤，隧道病害快速诊断包括ansys位移反分析、ansys应力反演和隧道衬砌超声波缺陷无损诊断步骤，通过量测隧道衬砌的变形，并结合可靠的诊断技术和优化设计方法，准确得到衬砌结构具体的病害情况，并根据隧道病害问题采取相应的隧道病害预防及治理措施。

4、现有技术存在以下问题：无法根据实际病害情况动态调整检测点位，难以保证病害检测精度。

技术实现思路

1、为此，本发明提供一种基于三维超声技术的铁路隧道二衬病害检测方法，用以克服现有技术中无法动态调整检测点位，难以保证病害检测精度的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种基于三维超声技术的铁路隧道二衬病害检测方法，包括：

3、步骤s1，获取待检测铁路隧道二衬的结构参数以及裂缝参数，以将待检测铁路隧道二衬划分为若干检测区段，并在各检测区段内布设若干初始检测点位，以得到初始检测布局；

4、步骤s2，在各所述初始检测点位处布设三维超声检测设备，以得到初始超声检测数据，并基于所述初始超声检测数据初步识别各检测区段中的若干初始病害区域，其中，任意检测区段中可能不存在初始病害区域；

5、步骤s3，基于各所述初始病害区域与相邻检测区段之间的结构关联，确定若干关联检测组，并基于相同关联检测组中的各检测区段的病害关联度确定各关联检测组对应的主影响检测区段以及辅影响检测区段，其中，所述结构关联包括纵向连续关系、环向邻接关系以及与施工缝的位置关系；

6、步骤s4，根据主影响检测区段以及辅影响检测区段在所述待检测铁路隧道二衬纵向方向、环向方向以及施工缝两侧的分布关系确定病害关联方向，以对所述初始检测布局进行优化，其中，优化参数包括检测点间距；

7、步骤s5，基于优化后的初始检测布局进行二次超声检测，以得到当前时间窗口内的二次超声检测数据，基于所述初始超声检测数据以及所述二次超声检测数据构建病害分布模型，以确定若干病害异常变化区域，并确定是否发出病害预警提示。

8、进一步地，在所述步骤s1中，将待检测铁路隧道二衬划分为若干检测区段，包括：

9、步骤s11，将所述待检测铁路隧道二衬划分为若干网格区域，并基于所述待检测铁路隧道二衬的结构参数确定各网格区域对应的检测复杂度；

10、步骤s12，基于所述待检测铁路隧道二衬的裂缝参数确定各网格区域对应的裂缝影响度；

11、步骤s13，基于各所述网格区域对应的检测复杂度以及裂缝影响度将各网格区域划分为若干检测区段，其中，任一检测区段包括若干网格区域，相同检测区段内的各网格区域均具有至少一个相邻网格区域。

12、进一步地，在所述步骤s1中，在各所述检测区段内布设若干初始检测点位，包括：

13、步骤s14，基于各所述检测区段内网格区域对应的检测复杂度以及裂缝影响度确定纵向方向与环向方向的初始检测点间距；

14、步骤s15，基于纵向方向与环向方向的初始检测点间距在各检测区段内布设若干初始检测点位。

15、进一步地，在所述步骤s2中，初步识别各检测区段中的若干初始病害区域，包括：

16、步骤s21，基于所述待检测铁路隧道二衬的结构参数构建对应的数字孪生模型，并进行超声检测模拟，以得到模拟超声检测数据；

17、步骤s22，将所述模拟超声检测数据与所述初始超声检测数据进行比对，以初步识别各检测区段中的若干初始病害区域。

18、进一步地，在所述步骤s3中，确定若干关联检测组，包括：

19、若任一所述初始病害区域与纵向相邻检测区段中任一初始病害区域存在纵向连续关系，则确定所述初始病害区域对应的检测区段与对应纵向相邻检测区段为相同关联检测组；

20、若任一所述初始病害区域与环向相邻检测区段中任一初始病害区域存在环向邻接关系，则确定所述初始病害区域对应的检测区段与对应环向相邻检测区段为相同关联检测组；

21、若任一所述初始病害区域对应的检测区段或其相邻检测区段中存在施工缝，且确定所述初始病害区域对应的检测区段与对应相邻检测区段为相同关联检测组。

22、进一步地，在所述步骤s3中，确定各关联检测组对应的主影响检测区段以及辅影响检测区段，包括：

23、步骤s33，基于各所述关联检测组中各检测区段与其他检测区段的病害关联度确定各检测区段对应的综合病害关联度；

24、步骤s34，基于各所述关联检测组中各检测区段对应的综合病害关联度确定各关联检测组对应的主影响检测区段以及辅影响检测区段。

25、进一步地，在所述步骤s4中，对所述初始检测布局进行优化，包括：

26、步骤s41，基于各所述主影响检测区段以及各所述辅影响检测区段在所述待检测铁路隧道二衬纵向方向、环向方向以及施工缝两侧的分布关系确定病害关联方向；

27、步骤s42，基于各所述主影响检测区段以及各所述辅影响检测区段的结构差异构建布局优化约束；

28、步骤s43，基于所述病害关联方向以及布局优化约束对所述初始检测布局进行优化。

29、进一步地，在所述步骤s5中，构建病害分布模型，包括：

30、步骤s51，对所述初始超声检测数据以及所述二次超声检测数据进行时空配准处理，以得到融合超声检测数据；

31、步骤s52，基于所述模拟超声检测数据以及所述融合超声检测数据构建病害分布模型。

32、进一步地，在所述步骤s5中，确定病害异常变化区域，包括：

33、步骤s54，基于当前时间窗口对应的病害分布模型进行模型分割，以得到若干调用单元；

34、步骤s55，基于若干连续时间窗口内各所述调用单元的形态变化情况确定若干病害异常变化区域。

35、进一步地，在所述步骤s5中，确定是否发出病害预警提示，包括：

36、步骤s56，基于各所述病害异常变化区域的区域特征确定病害渗透深度以及病害扩展面积；

37、步骤s57，基于所述病害渗透深度以及所述病害扩展面积确定是否发出病害预警提示。

38、与现有技术相比，本发明的有益效果在于，本发明通过在获取待检测铁路隧道二衬结构参数的基础上，进一步引入裂缝参数作为检测区段划分和初始检测点位布设的依据，在检测启动阶段即实现了检测资源的合理分配。在各初始检测点位布设三维超声检测设备进行检测，能够在钢筋密集的铁路隧道二衬中获取高质量的内部结构回波信号，通过初步识别各检测区段中的初始病害区域，基于纵向连续关系、环向邻接关系以及与施工缝的位置关系三重结构关联确定关联检测组，通过病害关联度确定各关联检测组的主影响检测区段和辅影响检测区段，根据主影响检测区段和辅影响检测区段在纵向方向、环向方向以及施工缝两侧的分布关系确定病害关联方向，并以此优化初始检测布局中的检测测线及检测点间距，根据病害的实际空间分布方向进行定向加密，在保证病害边界精确定位的前提下减少冗余检测量。在优化后的检测布局基础上进行二次超声检测，获取当前时间窗口内的二次超声检测数据，通过将初始超声检测数据与二次超声检测数据进行对比构建病害分布模型，能够精准识别病害异常变化区域，当识别出病害异常变化区域时自动发出预警提示，实现待检测铁路隧道二衬病害异常识别与预警，能够提高待检测铁路隧道二衬的安全性。

39、进一步地，本发明将二衬划分为网格区域，通过分析结构参数确定各网格区域的检测复杂度，通过分析裂缝参数确定裂缝影响度，结合检测复杂度以及裂缝影响度对网格区域进行检测区段划分，能够实现检测区段精准划分，保证检测区段的空间连续性，避免孤立网格区域导致的检测盲区，进一步提高病害检测效率以及检测精度。

40、进一步地，本发明通过检测区段内网格区域的检测复杂度以及裂缝影响度确定纵向方向与环向方向的初始检测点间距，在纵向和环向上呈现不同的密度特征，实现自适应差异化布点，能够提高病害检测的针对性和有效性。

41、本发明通过检测区段内网格区域的检测复杂度以及裂缝影响度确定纵向方向与环向方向的初始检测点间距，在纵向和环向上呈现不同的密度特征，实现自适应差异化布点，能够提高病害检测的针对性和有效性。

42、进一步地，本发明通过构建数字孪生模型开展超声模拟，得到模拟超声检测数据，为实测超声结果提供参照基准，将模拟超声检测数据与初始超声检测数据比对，提高病害初步识别的准确性。

43、进一步地，本发明通过纵向连续关系、环向邻接关系以及施工缝分布情况分别确定若干关联检测组，三重规则并列互补，任一规则触发即确定关联关系，确保了各类成因机制的病害能被有效识别并纳入对应的关联检测组，避免了因仅采用单一关联规则而遗漏具有其他类型结构关联的病害组合，进一步提高病害监测精度。

44、进一步地，本发明通过关联检测组内各检测区段与其他各检测区段的病害关联度确定各检测区段的综合病害关联段，从而确定各关联检测区段对应的主影响检测区段以及辅影响检测区段，主影响检测区段的病害对于相同关联检测组内的辅影响检测区段中的病害演化具有一定影响，根据主影响检测区段以及辅影响检测区段的位置分布重新规划合并检测区段，从而修正各检测区段内的检测布点密度，以对初始检测布局进行优化，能够进一步提高病害检测精度。

45、进一步地，本发明通过基于各主影响检测区段以及各辅影响检测区段在纵向方向、环向方向以及施工缝两侧的分布关系确定病害关联方向，实现了对病害空间扩展趋势的多维度解析，以此实现了方向确定的自适应性和区段特异性，使得不同关联检测组的优化检测布局具有各自不同的优先加密方向。基于各主影响检测区段以及各辅影响检测区段的结构差异构建布局优化约束，确保了优化后的检测布局具有自适应特性的约束体系。基于病害关联方向以及布局优化约束对初始检测布局进行优化，实现了方向指引与边界约束的双重融合，确保了检测精度在关键方向上的最大化，实现检测效率与精度的协同提升。

46、进一步地，本发明通过对初始超声检测数据以及二次超声检测数据进行时空配准处理，以得到融合超声检测数据，避免因时空基准不一致导致的误判和误分析，融合超声检测数据包含了初始轮次和二次轮次两期数据的信息，能够增强病害区域的识别能力，进一步提高病害识别的准确性和完整性。基于模拟超声检测数据以及融合超声检测数据构建病害分布模型，能够更准确地区分结构固有特征与病害异常特征，减少病害误判，避免因数据稀疏导致的模型空洞。基于当前时间窗口对应的病害分布模型进行模型分割，以得到若干调用单元，降低整体分析的复杂度，当某一调用单元发生形态变化时，可以精确定位变化发生的具体空间位置，避免在整体模型中寻找变化区域，提高分析效率和精度。基于各病害异常变化区域的区域特征确定病害渗透深度以及病害扩展面积，确定是否发出病害预警提示，提高了预警的客观性和可靠性。