橋面鋪裝病害檢測技術研究

郭成超，許朋飛，崔璨

（鄭州大學水利與環境學院，鄭州 450001）

一、前言

美國是世界上基礎交通運輸網最稠密的國家之一。全美各種各樣的道路數以百萬千米計，僅洲際公路就超過了3×105km，這之上又包括了幾萬座橋梁[1]。同時，伴隨著人們對出行需求的增長，交通的便利性已經成為了人們的一項基本權利。美國土木工程師學會（ASCE）在2013年的一份報告中給橋梁的評價僅僅為C+級（分A、B、C、D四個等級）[1]，在美國102個較大的都市區，每天約有兩億人次行駛在有缺陷的橋梁上。為了解決橋梁的相關結構缺陷，美國聯邦公路管理局（FHWA）估計，到2028年，每年需要投入208億美元，而實際上目前每年的投入僅僅只有128億美元。各州及地方政府每年在橋梁方面需增加80億美元的投資，以解決全國所有存在結構缺陷的橋梁所需要的維護費用[2]。

在橋梁的全生命周期中，橋面板是最容易出現病害的部分。這主要是由于在冬季的幾個月里，除冰鹽的使用導致了鋼筋的銹蝕。因此，橋面板必須經常維修，并多次更換。為了判斷橋面板的狀況，目前在美國主要使用的方法有目測法和鏈拖法。另外，考慮到橋梁在交通系統中的重要性，如何對橋面狀況做出快速檢測與評價就顯得很重要了。下面介紹幾種常用的檢測技術，包括破壞性檢測與無損檢測。

二、橋面板破壞性檢測方法

在路面及橋面板的檢測中，鉆孔取芯機可以對強度較高的水泥混凝土取芯，如圖1 所示。然后檢測芯樣的強度和厚度，觀察其內部的密實性；也可以對瀝青混凝土取芯，檢測其厚度、密度、壓實度、空隙率、油石比、馬歇爾穩定度等。另外，對橋面鋪裝鉆孔，可判斷鋪裝與梁板間是否存在結合面。

三、橋面板無損檢測方法

圖1 鉆孔取芯機對水泥混凝土取芯

傳統的橋面板無損檢測主要依靠目測法和鏈拖法。目測檢查是在年度檢查的基礎上完成的，檢查人員提供的數字評級為0～9級，0級表示完全損壞，9級表示完好無損[3]。檢查人員采用目測法尋找橋面板表面和腹板處存在的表面磨損、裂縫、風化、受潮等劣化病害。然而，經過對這種方法的可靠性進行深入的分析后發現，用該方法評估橋面板存在的問題并不可靠。此外，對于同一座橋面板，不同的檢查人員的評價存在顯著不同。

鏈拖法檢查也是一種非破壞性的檢測方法，通過在橋面板的表面拖動振動鏈，由檢測者聽取振動鏈產生的聲音來判斷橋面板存在的問題。然而對這種方法的分析表明，只有在橋面板破損面積較大時才能應用此方法。此外，類似于目測法檢查，對于同一個橋面板，不同檢查人員的評價差異性也很大。

（一）半電池電位（HCP）法

美國材料與試驗協會頒布的ASTM C876標準[3]提供了確定橋面板內部鋼筋銹蝕區域的準則。例如，當檢測設備中的電壓表顯示電壓低于–350 mV時，表明內部鋼筋銹蝕的概率是90%。同樣，當電壓表顯示電壓高于–200 mV時，內部鋼筋沒有銹蝕的概率是90%。HCP布置圖如圖2所示，圖中的參考電極是銅–硫酸銅電極。將該電極放在混凝土的表面，參考電極的一端連接電壓表，另一端連接在暴露的鋼筋上。鋼筋銹蝕越嚴重，電壓表讀數會越小[4]。

（二）探地雷達（GPR）法

在橋面板的檢查中，高頻率（1～3 GHz）的探地雷達以與行車方向相同的走向快速地掃描橋面板。如果橋面板下的鋼筋發生銹蝕，探地雷達的反射信號會和檢測到沒有發生銹蝕的鋼筋不同，因此，探地雷達法可以用于評價橋面板的劣化狀態。

圖2 HCP布置圖

地面耦合的單極GPR數據采集如圖3所示。為了讓檢測設備能在橋面移動，將天線連接到一個帶輪子的小推車上，天線與數據采集單元相連接，該單元可以顯示實時數據，以便在獲得數據時進行實時檢查。為了獲得橋面板上的每一根鋼筋的詳細信息，沿橋面板寬度方向的每1 cm都要檢查，沿橋面板長度方向，每2 cm收集一次數據。數據處理通常是在收集到所有數據之后進行，主要包括每根鋼筋檢測信號的振幅、時間和坐標。

在我國，隨著高新技術的不斷發展以及新材料的不斷涌現，GPR技術也獲得了迅速的發展。到目前為止，GPR技術已經廣泛應用到了道路裂縫探測、地下空洞探測、地下埋設物探測、工程地質探測等多個領域。2007年，羅斌[5]針對橋梁病害，通過GPR在探測中的數據采集、信號處理和圖像識別，開展了GPR監測路面結構層厚度、破損狀況和路基隱患異常部位的工作，取得了路面隱含裂縫和橋梁空心板頂厚度探測的實際應用。2012年，郭士禮等[6]采用電磁波散射疊加原理，分析了垂直裂縫和傾斜裂縫的電磁波響應特征，快速、準確地檢測橋梁裂縫及空心板頂厚度，為舊橋的維修和加固提供了更全面的技術數據。2012年，潘海結等[7]運用GPR在介質間存在明顯電磁學性質差異的特征，無損、高效地檢測某大橋橋墩的鋼筋保護層厚度是否符合設計要求。

圖3 GPR數據采集

（三）沖擊回波（IE）法

IE法主要用于確定鋼筋混凝土分層區域的位置、厚度和破損程度，IE檢測設備見圖4。它的工作原理是通過機械激發或沖擊波產生的聲波在混凝土中傳播，在聲波遇到混凝土和空氣交界面時——通常是分層區或橋面板底部，反射回沖擊源。接收器接收到反射波后，通過快速傅里葉變換公式將時域數據轉換為頻域數據，然后確定回波的頻率峰值f，以計算混凝土的厚度或缺陷：

其中，d為分層深度或混凝土厚度，in (1 in≈2.54 cm)；V為應力波的規定速度，in/s； f為所記錄波的頻率峰值，Hz。

如果計算厚度等于橋面板，那么該部分無分層。為了更準確地確定分層區域或缺陷區域的大小，測試前先將橋面板網格化，然后沿網格收集測量信息。

張志清等[8]研究了IE法在鋼筋混凝土橋面局部精確檢測中應用的可行性，在單面測試中，形成2D或3D圖像，直接對反射信號進行分析，對橋面鋪裝層的內部缺陷、脫層、鋼筋網保護層厚度不足及鋼筋網下沉現象進行精確判定。

（四）紅外（IR）熱成像法

運用紅外設備測量材料的輻射溫度已經在橋梁的混凝土病害檢測中得到應用。IR檢測能快速檢測混凝土分層和空隙部位。由于鋼筋銹蝕造成的應力集中會導致鋼筋上方和下方的混凝土劣化，鋼筋附近會產生小空隙，這時混凝土就出現了分層，分層會阻斷熱量沿混凝土板的傳播，從而改變橋面板的熱分布，靈敏的紅外相機會捕捉到分層區和空隙區域呈現的“熱點”[9]。

圖4 沖擊回波（IE）檢測設備

紅外數據采集區域包括橋面板的全部位置。對安裝有紅外設備的車輛每行駛約30 cm收集一次數據，原始圖像如圖5所示。數據收集結束后，數據分析師使用專用的軟件將圖像按照每一條車道處理成單一的條帶圖像。在分析過程中，每一個圖像都會與參考溫度相統一，以便調整由風、過往車輛或其他因素引起的溫度波動，然后將每一個通道的條帶圖像放在相鄰通道的旁邊，以生成整個表面的熱圖像。

當混凝土受到破壞而疏松后，強度就會下降，這些疏松部位的溫度場分布與完好部位或周邊混凝土的溫度場分布會產生明顯差異，這種差異在紅外熱成像儀上就會顯示出比較明顯的“熱”“冷”點，這些顯示“熱”“冷”點的部位就是混凝土出現損傷的部位，如圖5所示，白色斑點區域表示分層區或空隙區。每個圖像中的異常區域都用光標進行了概述，隨后進行了映射和量化。圖6和圖7顯示了復合紅外熱圖像和所得到的映射量。

圖5 典型的原始圖像，箭頭表示分層區域

為了快速準確地評估橋面混凝土的分層和鋼筋的銹蝕情況，近年來各種傳感技術發展迅速，表1列出了目前用于公路橋面評估的商業傳感技術。

近幾年，紅外探測技術取得了飛速發展，特別是非制冷紅外焦平面陣列技術取得突破，紅外熱成像技術已成為國際上普遍關注的熱門技術。我國已將紅外熱成像儀廣泛應用于瀝青路面施工時的溫度檢測。在材料的缺陷檢測與評價方面，武漢理工大學黃鸝等人提出了基于碳纖維混凝土電熱效應的紅外熱成像無損檢測方法，并建立了碳纖維混凝土紅外熱成像方法的瞬態熱傳導溫度分析模型和缺陷體的電–熱耦合有限元分析模型。另外，哈爾濱工業大學、北方交通大學、東南大學、華南理工大學、西安交通大學、天津大學等高校的研究人員也對此進行了較為系統而深入的研究，取得了一些有價值的研究成果，為材料和構件的狀態檢測與評價奠定了理論和實驗基礎。

四、結論與展望

根據國內外橋面板無損檢測技術的文獻資料，筆者主要對四種無損檢測技術做了介紹，經過數十年的發展，現有的檢測技術以及設備和功能已經十分成熟與完善。在對國內外研究現狀進行調查和總結后，認為當前我國的橋面板無損檢測主要存在四個方面的問題：①檢測具有高度主觀性，耗時甚多，且會引起交通堵塞；②提供的信息有限，并不能完全做到定期、實時的檢查；③很多重大決策往往是基于有限的、主觀推測的、過時的信息作出的，檢測準確性有待提高；④在數據的后期處理尤其是圖像與音頻自動識別方面，還有所欠缺。

圖6 全橋面的復合紅外圖像(單位：cm)

圖7 紅外熱成像的映射結果（1 ft = 30.48 cm）

表1 用于公路橋面評估的商業傳感技術

因此，未來橋面鋪裝無損檢測的重點在于如何實現檢測圖像的完全、快速、自動識別，以及如何保證相當高的準確率，也是目前相關學者亟需解決的技術難題。

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Luo B. The Application GPR in the road subgrade anomaly detection of diseases [J]. Highway Engineering, 2007, 32(6)∶ 153–156.

[6] 郭士禮, 蔡建超, 張學強, 等. 探地雷達檢測橋梁隱蔽病害方法研究 [J]. 地球物理學進展, 2012, 27(4)∶1812–1821.

Guo S L, Cai J C, Zhang X Q, et al. Research on bridges hidden diseases detection method by GPR [J]. Geophysics, 2012, 27(4)∶1812–1821.

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Pan H J, Pan H J, Dai T S. GPR in bridge bondestructive testing application [J]. Journal of Chongqing Technology and Business University (Natural Science Edition), 2012, 29(2)∶ 85–89.

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Zhang Z Q, Liu X S, Cong C D, et al. Application of IES for local accurate detection in reinforced concrete bridge deck [J]. Journal of Transport Information and Safety, 2012, 30(5)∶ 135–138.

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