軌道交通隧道結構病害檢測技術綜述與發展趨勢

楊玲芝, 方恩權

(廣州地鐵集團有限公司, 廣州 510330)

軌道交通隧道結構病害檢測技術綜述與發展趨勢

楊玲芝, 方恩權

(廣州地鐵集團有限公司, 廣州 510330)

以近些年我國城市軌道交通隧道病害檢測技術為對象,總結目前針對不同隧道病害所采用的常用檢測技術以及新型檢測技術,其中新型檢測技術包括傳感器檢測技術、數字照相檢測技術、激光掃描檢測技術以及多功能集成的隧道檢測車技術。詳細介紹這幾種新技術的原理,對比這幾種檢測技術的適用范圍(檢測病害類型)以及在環境條件、檢測頻率、處理速度、費用、人工依賴程度等各個方面的優勢與劣勢,表明自動化、實時化和集成化將是未來隧道檢測技術發展的重要方向,傳統人工+設備的檢測模式將逐步轉化為設備自動檢測,技術人員的主觀判別將逐漸被自動化檢測代替；而集成化的檢測設備也必將成為未來隧道檢測設備的發展趨勢。

城市軌道交通； 隧道結構； 檢測技術； 傳感器； 數字照相； 激光掃描

1 隧道結構病害及其檢測的困難

城市軌道交通隧道結構受施工期質量缺陷、材料性能劣化、列車振動、周邊工程活動等多種內外因素的影響,在運營期會出現結構病害,主要表現為：滲漏水、襯砌裂縫、襯砌掉塊、接縫張開、管片錯臺、縱向沉降、橫向收斂變形等[1-3]。這些病害如果不予以控制,會影響隧道正常使用,甚至會影響結構安全,因此及時檢測并發現結構病害十分重要。

目前隧道結構病害檢測存在的困難主要有：隨著軌道交通數量的增加,日常檢測工作量隨之增加,但是可供結構病害檢測的窗口時間非常有限；以數字照相和激光掃描為代表的隧道結構檢測技術發展迅速,但是針對檢測獲取的海量數據缺乏病害快速提取方法；缺少能夠同時檢測多種病害的高效手段,尚未形成高效的隧道結構病害綜合檢測體系。

2 隧道結構病害檢測技術

2.1 不同隧道病害的檢測策略

從長期監測數據和人工巡檢結果可以看出,城軌隧道病害檢測大體可分為兩類,第一類為針對具體病害,如滲漏水、襯砌裂縫、襯砌掉塊、接縫張開、管片錯臺等,這些病害的特點有具體的表現形式,可以從隧道表面觀察或者通過儀器測量(如管片錯臺),可以觀察到錯臺量,而錯臺本身會對軌道造成影響；第二類為檢測引發病害的原因(如縱向沉降、橫向位移、收斂變形、限界侵入等),這些病害本身并沒有表現形式,但是這些病害如果發生,會引發第一類病害(如收斂變形會造成滲漏水、接縫張開、襯砌掉塊等),這類檢測工作一般需要制定檢測指標才能進行(如收斂變形的收斂直徑、限界尺寸等)。第一類檢測的病害是微觀的,可以定位到某一環的某一個管片或接縫,第二類檢測是宏觀的,往往是每5環得到一個測量值便可以估計隧道的健康狀況。因此針對不同的檢測內容,檢測策略也并不相同,第一類檢測有具體表現形式,便于觀察,一般采用人工巡檢就可以得到結果,第二類檢測則需要人工配合測量儀器進行檢測。

2.2 檢測技術

2.2.1 目前常用檢測手段

目前城軌隧道針對不同病害,常用的隧道病害檢測技術如表1所示,可以看出傳統的隧道病害檢測方法主要以人工為主,即依靠人眼檢測以及人工儀器檢測[4-10],這兩種方法的優點是技術成熟可靠,但同時存在對檢測人員要求較高,檢測人員的安全作業難以保證的缺點,存在安全不確定性,同時人工檢測具有較大的主觀性,即使經驗豐富的檢測人員也難以保證檢測結果的完整性與準確性。隨著當前檢測工作量的不斷增大,這種人工加儀器的方式越來越難以滿足檢測的需求,完成全部檢測所需時間也越來越長,檢測人員的安全性也無法得到保證。

表1 常用隧道病害檢測技術

2.2.2 隧道檢測新技術

針對目前常用的隧道檢測技術的弊端,國內外引入或研制了一些檢測新技術用于隧道檢測中。隧道檢測新技術可以分為4類:傳感器檢測技術、數字照相檢測技術、激光掃描檢測技術、手持式病害記錄技術。除以上4種之外,目前將上述技術綜合起來的隧道綜合檢測技術也發展迅速。

1) 在傳感器檢測技術方面,目前在隧道中的主要應用有4種：① 利用分布式光纖傳感器檢測隧道縱向變形[11](見圖1(a)),光纖傳感器屬于目前國際上最前沿的尖端技術,它與傳統監測技術相比具有分布式、長距離、精度高和耐久性長等特點[12],可對沿光纖的軸向應變進行分布式監測；② 利用無線傾角傳感器檢測地下隧道的結構變形(見圖1(b)),利用微機電系統(MEMS)技術和無線傳感器網絡技術實現傳感器自動檢測[12]；③ 程姝菲、黃宏偉[13]提出了基于溫度傳感器的滲漏水檢測法(見圖1(c)),以及基于電導率法的滲漏水檢測；④ 無線通信技術應用于隧道檢測中,配合傳感器技術可以發揮更大的作用(見圖1(d)),采用無線通信技術可靈活安裝在結構任意位置,監測節點可方便地增加或減少,并且可以減少供電設備和線路的使用,節約隧道空間,監測網絡節點愈多,其無線組網優勢愈加明顯[14]。

圖1 部分新型傳感器檢測技術Fig.1 Part of the new sensor detection

傳感器技術的應用可以實現實時檢測的效果,對于病害嚴重或需要重點監測的位置可以起到精密監測的作用,但是傳感器檢測也具有一定的缺點,例如供電問題,若使用隧道內電路則需要布設大量供電線,如果使用自帶電源又需要時常更換電池。同時,傳感器檢測的傳感器價格也比較昂貴,在隧道中如果布設位置不佳,還會對列車運行造成影響。

2) 數字照相技術主要是利用數字相機或攝像機采集隧道表面圖像,利用圖像處理技術可以檢測隧道滲漏水和裂縫[15]。在數字照相檢測技術方面,2007年由Masato Ukai[16]研制出針對隧道表面的監測設備。瑞士Terra研制出裂縫檢測設備tCrack,可以用于城軌隧道的裂縫檢測,速度為2.5 km/h。我國在數字照相隧道檢測方面,同濟大學黃永杰、柳獻等[17]提出的盾構隧道滲漏水自動檢測技術,可用于盾構隧道的定期檢測。與傳統的人工檢測方法相比,方便、省時和省力,具有較強的實用價值。盾構隧道滲漏水自動檢測系統能夠準確采集、識別和分析盾構隧道的管片滲漏,且其精度較高。經過現場試驗,驗證了該檢測系統的可操作性和適用性。數字照相技術的優點是,相對于傳統方式,可以采集圖片信息,信息量更豐富,利用圖像識別技術更是可以獲取精確的病害信息,如滲漏水邊緣信息甚至是裂縫寬度,但是數字照相對光源的要求較高,閃光燈頻繁閃爍會對操作人員的視覺造成影響,另外數字照相獲取的隧道內表面只能是局部信息,若想獲取完整的隧道內表面展開圖,還需大量圖像拼接工作,需要專業人員及使用專用圖像處理軟件處理。

3) 激光掃描技術主要是利用激光掃描儀得到隧道內表面點云數據,利用點云數據,判斷隧道結構變形狀態,如結構收斂變形等,目前利用地面三維激光掃描技術對地鐵隧道進行收斂變形監測,從地鐵隧道數據采集、三維模型建立、數據處理、成果輸出等幾個方面來看,三維激光掃描技術是一種高效的地鐵隧道收斂變形監測手段；也可以利用掃描點反射率數據得到隧道內表面圖像,從而獲取隧道滲漏水、襯砌掉塊與剝落、裂縫等病害信息。我國在三維激光掃描檢測方面,夏國芳、王晏民[18]提出利用三維激光掃描儀獲取隧道橫縱斷面圖,這種方法能夠在高程變化劇烈處反映隧道高程的真實變化；畢俊、馮琰等[19]研究了一種在地鐵隧道中應用定站式三維激光掃描儀快速檢測隧道變形的方法；謝雄耀、盧曉智等[20]提出了基于三維激光掃描技術的隧道全斷面變形測量方法,一方面給出了測站間距和掃描分辨率的最佳取值,另一方面提出了基于點云的隧道三維建模算法,使隧道變形可視化。目前三維激光掃描儀檢測多數用于隧道收斂變形檢測、滲漏水監測,高精度的三維激光掃描儀也可用于檢測裂縫。三維激光掃描儀的優點是采集信息量完整精確,采集隧道內表面點云信息豐富,并且不需要光源就可以得到隧道內表面圖像,但基于三維激光掃描儀的檢測方式也有缺點,例如定站式的測量方式需要不停地移動激光掃描儀,步驟相對復雜,采集信息的后期處理任務量大,相比于數字照相技術,其精度較低,不適用于細小裂縫的采集。

4) 手持式病害記錄技術是人工巡檢的輔助技術,例如由上海同巖土木公司研發的手持式地鐵隧道結構病害調查數據記錄儀[21]。在人工巡檢時,巡檢人員可以利用記錄儀記錄巡檢的病害信息,記錄儀保存有隧道內表面展開圖,檢測人員可以將發現的病害記錄在內表面展開圖上,并且可以利用記錄儀上的圖像采集工具獲得病害圖像,記錄儀采用專用符號記錄病害數據,這樣便于后期的數據處理和參考。病害記錄儀的優點是方便巡檢人員記錄檢查到的病害數據,也可以采集病害的圖像數據,不用再攜帶照相設備,但是病害記錄儀僅僅可以幫助巡檢人員記錄數據,病害還是要靠巡檢人員目視檢查,對巡檢人員的要求很高,并且不同的巡檢人員,最終得到的巡檢記錄也并不相同。

5) 除單項病害檢測設備外,目前隧道綜合檢測設備也逐漸發展完善,綜合監測設備可以集多種病害檢測功能于一身,可以達到高效率檢測的目的,從而節約人力成本。目前隧道檢測設備在公路隧道中已經獲得了巨大進步,如2013年西班牙Euroconsult開發出隧道檢測設備Tunnelings[22],其速度可達40 km/h。瑞士Terra研制出裂縫檢測設備tCrack,可以用于城軌隧道的裂縫檢測,速度為2.5 km/h。我國在攝影測量隧道檢測方面,西南交通大學王睿等[23]研制的數字照相檢測設備可以識別0.2 mm裂縫,檢測速度為13 km/h。北京交通大學李鵬等[24]研制的數字照相檢測設備采用11臺CCD相機,時速為70 km/h,該設備整體較大,適用于公路隧道。但是,在地鐵隧道中尚沒有像公路隧道檢測車那樣高效的檢測設備,一般是依靠人力推動(如隧道檢測車系統),瑞士AMBERG公司生產的GRP5000測量系統[25]目前在國內北京、上海均有應用,如圖2(a)所示,該儀器為可移動二維激光掃描儀,可形成基于反射率的隧道全斷面掃描圖像,其精度不滿足裂縫識別,但可以識別滲漏水、掉塊等病害,并且可以進行限界檢測,采集隧道內表面點云,最新型的GRP5000設備可以配合全站儀得到隧道真實內表面點云坐標,實現隧道真實點云建模,其結果與定站式三維激光掃描儀得到的結果類似,利用這種設備數據激光掃描儀,可以不用考慮搬站的問題,直接在軌道上推進,但由于檢測車在地鐵隧道中缺少動力,只能用人力推動,目前檢測速度很慢,難以達到代替人工的目的。此外,上海通芮斯克公司研發的MTI-100隧道檢測車也是一種集合多種傳感設備的綜合檢測車,該設備為利用數字照相技術,如圖2(b)所示,由6臺CCD相機組成,時速為3～5 km/h,適用于城軌隧道,該設備為人工推進,可以采集隧道內表面圖像信息,識別裂縫、滲漏水、掉塊與剝落等病害,并且記錄病害位置。但該設備不能掃描隧道內表面點云數據,因此對于隧道變形類的病害不能檢測。同濟大學袁勇[26]等研制了一種基于數字照相技術的隧道檢測車,其原理與MTI類似,利用多個攝像機采集不同方向的隧道內表面圖像,即檢測車每推進相同距離,攝機機組采集1次圖片信息,這種檢測車可以檢查滲漏水、裂縫、掉塊或剝落等病害,但是同樣不能采集點云數據。

通過介紹的幾種綜合檢測設備可以看出,綜合檢測設備或是基于激光掃描,或是基于數字照相,基于激光掃描的檢測車由于激光掃描儀本身的限制,往往不能檢測裂縫,而基于數字照相的檢測車設備,由于不具備掃描儀,不能獲取點云數據,因此無法檢測隧道變形。基于上述幾種隧道檢測新技術,筆者列出各種技術的優缺點如表2所示。

圖2 隧道綜合檢測車技術Fig.2 Technology of comprehensive tunnel inspection vehicle

表2 各種隧道檢測新技術的對比

從設備購買和維護成本來看,傳感器單價較其他儀器較低,但是其具有不可移動性,只可用于固定位置監測,并且要考慮電力供應、信號傳輸等成本；數字照相技術成本較低,只需要數字相機和穩定光源即可,但是后期處理需要專業的圖像處理軟件才能獲得檢測結果；手持式病害記錄儀相對成本較低,是以人工檢查為主的輔助性工具；綜合檢測車國外價格昂貴,國內處于研究試驗居多,目前還沒有完全商業化生產。

從數據存儲和處理時間成本來看,新型檢測技術所需的數據存儲空間非常大,例如傳感器的實時監測會帶來大量監測數據,數字照相獲取的照片均為高清圖像,而激光掃描儀獲得的點云數據也是海量數據(每秒50萬以上的采集點),所以新型隧道檢測技術所需的存儲空間和數據處理時間都是遠大于傳統人工檢測的。

當然,大量的數據可以帶來高質量的分析結果,例如傳感器數據可以超越人工測量的時間限制,實現實時監控；數字照相技術獲得的圖像識別結果可以提供人工檢測不能提供的數據類型(如滲漏水面積等)；激光掃描儀可以提供整個隧道的點云數據用于分析變形。這不僅帶來了檢測結果的精確化,更帶來了檢測內容的多樣化。同時,新型檢測技術逐漸減弱人工主觀經驗在檢測記錄過程中的作用,增加了檢測的客觀性。

3 結語

近年來隧道結構病害檢測技術發展可以看出3個趨勢： 1) 檢測自動化,雖然目前病害檢測仍以人工巡檢、全站儀和水準儀人工測量為主,但是各類傳感器和自動檢測設備越來越多地應用于病害檢測中,病害檢測方式由傳統的人工檢測趨向于半自動檢測和全自動檢測； 2) 檢測實時化,由于傳感器設備的發展和普及,特別是全自動監測設備(如預埋應力應變傳感器、傾角傳感器等),檢測頻率由定時檢測趨向于實時監測； 3) 檢測集成化,檢測工具由單一病害檢測儀器趨向于綜合病害檢測系統,可實現一種設備一次檢測多種病害,(如搭配數字相機的隧道綜合檢測設備或基于三維激光掃描的隧道新型檢測設備)。

自動化、實時化和集成化將是未來隧道檢測技術發展的重要方向。傳統人工+設備的檢測模式將逐步轉化為設備自動檢測,技術人員的主觀判別將逐漸被自動化檢測代替；而集成化的檢測設備也必將成為未來隧道檢測設備的發展趨勢。

同時,應認識到目前這些新型隧道檢測技術的不足,一是目前的隧道檢測車、三維激光掃描儀或是數字照相技術,都是需要大量人力配合完成,人力成本并沒有降低；二是采集的大量檢測數據需要專門人員分析處理,而目前檢測數據的綜合分析處理并沒有形成很好的體系。

筆者認為,未來的隧道檢測技術應重點關注3個方向的發展:硬件設備的發展,如提升傳感器性能,以及檢測速度和檢測精度的提升；相應的軟件技術應用,如獲取圖像的模式識別技術、傳感器數據的無線傳輸技術,海量傳感器數據和點云數據的存儲與處理技術；檢測人員身份的轉變,在未來的隧道檢測中,檢測人員的身份會逐步從數據獲取者向數據分析者轉換,為此檢測單位應逐漸加大人才培養,以適應未來隧道病害檢測的發展趨勢。

雖然目前各類新型隧道檢測技術還處在研究階段或試驗性使用階段,筆者相信,在不久的將來,應用上述新技術的隧道檢測體系會出現在我國城軌隧道日常的維護當中。

[1] 葉耀東,朱合華,王如路.軟土地鐵運營隧道病害現狀及成因分析[J].地下空間與工程學報,2007(1):157-160. YE Yaodong, ZHU Hehua, WANG Rulu. Analysis on the current status of metro operating tunnel damage in soft ground and its causes[J]. Chinese journal of underground space and engineering, 2007(1): 157-160.

[2] 王如路.上海軟土地鐵隧道變形影響因素及變形特征分析[J].地下工程與隧道,2009,1(1):1-6. WANG Rulu. Factors influencing deformation of shanghai soft soil metro tunneland deformation analysis[J]. Underground engineering and tunnels, 2009, 1(1): 1-6.

[3] 張明海,張乃涓.盾構隧道常見病害及其影響分析[J].城市道橋與防洪,2009(9):182-187. ZHANG Minghai, ZHANG Naijuan. Analysis on common disease and its influence on shield tunnel[J]. Urban roads bridges & flood control, 2009(9): 182-187.

[4] 季倩倩.帶裂縫的盾構隧道襯砌力學模型研究[J].地下空間與工程學報,2009,5(S2):1480-1483. JI Qianqian. Study on mechanical model of shield tunnel lining structure with cracks[J]. Chinese journal of underground space and engineering, 2009, 5(S2): 1480-1483.[5] 徐凌,黃宏偉,羅富榮.軟土地層盾構隧道縱向沉降研究進展[J].城市軌道交通研究,2007(6):53-56. XU Ling, Huang Hongwei, Luo Furong. Research on longitudinal settlement of shield tunnel in soft ground[J]. Urban mass transit, 2007(6): 53-56.

[6] 賴金星,邱軍領,潘云鵬,等.盾構隧道管片裂縫病害的綜合監測與分析[J].現代隧道技術,2015,52(2):186-191. LAI Jinxing, QIU Junling, PAN Yunpeng et al. Comprehensive monitoring and analysis of segment cracking in shield tunnels[J]. Modern tunnelling technology, 2015, 52(2): 186-191.

[7] 李玉寶,沈志敏,蘇明,等.地鐵盾構隧道收斂和沉降監測數據處理與分析[J].東南大學學報(自然科學版),2013,43(A02):296-301. LI Yubao, SHEN Zhimin, SU Ming, et al. Data processing and analysis for convergent and settlement monitoring in subway shield tunnel[J]. Journal of Southeast University (natural science edition), 2013, 43(A02): 296-301.

[8] 詹龍喜,唐繼民,張少夏.基于自動化監測技術的地鐵沉降數據一致性分析[J].上海國土資源,2013,34(4):84-86. ZHAN Longxi, TANG Jimin, ZHANG Shaoxia. The consistency of the subway subsidence data based on automatic monitoring technology[J]. Shanghai land & resources, 2013, 34(4): 84-86.

[9] 施斌,徐學軍,王鏑,等.隧道健康診斷BOTDR分布式光纖應變監測技術研究[J].巖石力學與工程學報,2005,24(15):2622-2628. SHI Bin, XU Xuejun, WANG Di, et al. Study on BOTDR-based distributed optical fiber strain measurement for tunnel health diagnosis[J]. Chinese journal of rock mechanics and engineering, 2005, 24(15): 2622-2628.

[10] 李悅,經緯.精密監測技術在天津地鐵運營維護管理中的應用[J].市政技術,2013，31(S2)：55-59. LI Yue, JING Wei. Application of precision monitoring technology in operation and maintenance management of tianjin metro[J]. Municipal engineering technology, 2013， 31(S2)： 55-59.

[11] 史彥新.分布式光纖應變監測系統研究[D].北京：中國地質大學(北京),2010. SHI Yanxin. Study for distributed fiber optic strain monitoring system[D]. Beijing: China University of Geosciences, 2010.

[12] 何斌,紀云,沈潤杰.地下隧道變形檢測的無線傾角傳感器[J].光學精密工程,2013,21(6):35-38. HE Bin, JI Yun, SHEN Runjie. Wireless in clinometer for monitoring deformation of underground tunnel[J]. Optics and precision engineering, 2013, 21(6): 35-38.

[13] 程姝菲,黃宏偉.盾構隧道長期滲漏水檢測新方法[J].地下空間與工程學報,2014,10(3):733-738. CHENG Shufei, HUANG Hongwei. Monitoring methods of long-term water seepage in shield tunnel[J]. Chinese journal of underground space and engineering, 2014, 10(3): 733-738.

[14] 謝雄耀,馮雷.無線傳感器網絡技術的研究進展及其在地鐵隧道中的應用挑戰[J].巖石力學與工程學報,2011(S2):4047-4055. XIE Xiongyao, FENG Lei. Development of wireless sensor network technology and its challenges in subway tunnel engineering[J]. Chinese journal of rock mechanics and engineering, 2011(S2): 4047-4055.

[15] 黃宏偉,孫龑,薛亞東.基于機器視覺的隧道襯砌表面病害檢測技術研究進展[J].現代隧道技術,2014(S1):19-31. HUANG Hongwei, SUN Yan, XUE Yadong. Research progress of machine vision for the tunnel based disease detecting techniques lining surface[J]. Modern tunnelling techivology, 2014(S1): 19-31.

[16] KUAI M. Advanced inspection system of tunnel wall deformation using image processing [J]. Quarterly report of RTRI, 2007, 48(2): 94-98.

[17] 黃永杰,柳獻,袁勇,等.盾構隧道滲漏水的自動檢測技術[J].上海交通大學學報,2012,46(1):73-78. HUANG Yongjie, LIU Xian, YUAN Yong, et al. Auto inspection technology for detecting leakage in a shield tunnel[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2012, 46(1): 73-78.

[18] 夏國芳,王晏民.三維激光掃描技術在隧道橫縱斷面測量中的應用研究[J].北京建筑工程學院學報,2010,26(3):21-24. XIA Guofang, WANG Yanmin. Application research of three-dimensional laser technology in the transect and vertical section surveying of tunnels[J]. Journal of Beijing University of Civil Engineering and Architecture, 2010, 26(3): 21-24.

[19] 畢俊,馮琰,顧星曄,等.三維激光掃描技術在地鐵隧道收斂變形監測中的應用研究[C]//地理信息與物聯網論壇暨江蘇省測繪學會 2010年學術年會論文集,2010:314-317. BI Jun, FENG Yan, GU Xingye, et al. Three dimensional laser scanning technology and its application in deformation monitoring of subway tunnel convergence development[C]// Geographic information and Internet of things forum and the Jiangsu Insitute of Surveying and Mapping 2010 annual meeting, 2010: 314-317.

[20] 謝雄耀,盧曉智,田海洋,等.基于地面三維激光掃描技術的隧道全斷面變形測量方法[J].巖石力學與工程學報,2013,32(11):2214-2224.

XIE Xiongyao, LU Xiaozhil, TIAN Haiyang, et al.Development of a modeling method rof monitoring tunnel deformation based on terrestrial 3D laser scanning[J].Chinese journal of rock mechanics and engineering, 2013, 32(11): 2214-2224.

[21] 上海同巖土木工程科技有限公司.手持式地鐵隧道結構病害調查數據記錄儀及記錄方法:CN201210297912.0[P].2012-12-19. Shanghai TONGYAN Civil Engineering Technology Co., Ltd.Hand-held subway tunnel structure diseases data recording apparatus and recording method: CN201210297912.0[P].2012-12-19.

[22] GAVILD M, SANCHEZ F, RAMOS J A, et al.Mobile inspection system for high-resolution assessment of tunnels[C]//The 6th International Conference on Structural Health of Intelligent Infrastructure, Hong Kong, 2013.

[23] 王睿.隧道襯砌裂縫車載檢測圖像分析研究[D].成都：西南交通大學, 2012. WANG Rui.Analysis and research on image analysis of vehicle detection in tunnel lining crack [D].Chengdu Southwest Jiaotong University, 2012.

[24] 李鵬.基于圖像處理的隧道檢測[D].北京:北京交通大學,2006. LI Peng.Tunnel inspection based on image processing [D].Beijing: Beijing Jiaotong University, 2006.

[25] 沈至毅，譚周.GRP5000隧道檢測車在上海地鐵的應用研究[J].山西建筑,2013,39(27):158-159. SHEN Zhiyi, TAN Zhou.Application research on GRP5000 tunnel inspection car in Shanghai subway[J].Shanxi architecture, 2013, 39(27): 158-159.

[26] 同濟大學.用于隧道的檢測車:中國,CN201110086992.0[P].2011-10-12. Tongji University.For tunnel inspection car: China, CN201110086992.0[P].2011-10-12.

(編輯：郝京紅)

Review and Developing Trend on Technology for Detecting Metro Tunnel Structure Diseases

YANG Lingzhi, FANG Enquan

(Guangzhou Metro Group Co., Ltd., Guangzhou 510330)

This paper looks at the technology for detecting tunnel diseases currently adopted by urban rail transit companies in China. The most frequently used detection technologies and the new detection technologies are highlighted. The latter involves application of sensor detection, digital photographic detection, laser scanning and multifunctional tunnel inspection cars. The principles of these new technologies are explored, and their applicability in terms of disease types detected is compared. Their advantages and disadvantages are viewed from the perspectives of environment conditions, detecting frequency, processing speed, cost, and dependence on manual inspection. It is shown that automation, real-time and integration will be an important direction for the future development of tunnel detection technology; the traditional detecting mode which combines manual inspection with machine inspection will be gradually replaced by sole machine detection; the subjective judgment of the technical personnel will gradually be substituted by automatic detection, and the integrated detecting devices will become the future development trend of equipment for detecting tunnel diseases.

urban rail transit; tunnel structure; detection technology; sensor; digital camera; laser scanning

10.3969/j.issn.1672-6073.2017.01.005

2016-09-19

2016-12-02

楊玲芝,女,高級工程師,工程技術研究開發中心研究員,主要從事城市軌道交通土建工程技術研究及管理工作,yanglingzhi@gzmtr.com

廣州地鐵科技項目資金資助(HT140561)

U231

A

1672-6073(2017)01-0020-06