基于NDT技术的脱空判别改进方法

薛彦卿 黄晓明

(东南大学交通学院，南京 210096)

基于NDT技术的脱空判别改进方法

薛彦卿 黄晓明

(东南大学交通学院，南京 210096)

首先，依托安徽省若干水泥混凝土路面典型路段，开展基于探地雷达检测技术的板底脱空调查，利用后处理分析软件Reflex Win获得反射波剖面图以判别样本板底是否脱空.其次，利用落锤式弯沉仪进行多级加载弯沉测试并回归荷载-弯沉关系曲线，以关系曲线斜率、截距以及板角最大弯沉这3项指标构建综合指标体系，采用可拓评价方法判别板底脱空状况.最后，以探地雷达判别结果为基准，通过细致划分脱空分类，科学确定各项指标节域、各脱空状态下经典域及权系数以获得较高的脱空识别率和较低的误判率.结果表明，经该改进方法计算，上述典型路段脱空率为33%，接近于探地雷达调查结果(35%).此外，该改进方法的脱空识别率为88.6%，相应的误判率仅为6.1%，说明该方法板底脱空的判别精度较高，能够满足工程检测、判别和结构评价的需要.

脱空判别;探地雷达;落锤式弯沉仪;可拓评价方法;识别率;误判率

作为水泥混凝土路面的结构性损坏之一，板底脱空同时也是路面后续更严重结构性损坏的重大隐患.研究表明，板底脱空对水泥混凝土路面的使用性能、耐久性及服务寿命均会造成不利影响，特别是路面断板与之几乎直接相关［1-2］.针对含脱空水泥混凝土路面，需采用一定的预防性养护手段，如以压浆封堵脱空并延缓路面断板的产生.因此，准确判别板底脱空状况对做好路面的预防性养护工作至关重要［3］.自20世纪80年代始，国际上开展了已运营或施工中公路关于其路基路面质量的无损检测(NDT)技术研究.根据美国测试与材料学会、国际标准组织和英国标准研究院共同提出的无损检测技术标准，水泥混凝土路面板底脱空判别NDT技术主要包括探地雷达检测技术和落锤式弯沉仪(FWD)多级加载检测技术［4］.探地雷达检测技术作为一种高效的脱空判别NDT技术，可实现快速化连续检测，并量化板底脱空状况.然而，由于昂贵的检测费用和专业化的后处理分析、判别过程，其应用无疑受到一定程度的限制.目前脱空判别中广为应用的有NDT技术和FWD多级加载弯沉测试技术.此外，尽管探地雷达能够量化板底脱空形态，但对压浆业务来说，只需明确路面板的下方是否存在脱空，对其具体形态并不关注［5-7］.FWD多级加载检测技术已被AASHTO规范所采纳，我国现行规范也建议以该技术判别脱空.

1 现行脱空判别NDT技术缺陷分析

尽管FWD弯沉传感器的分辨率可达1 μm，测试系统误差小于或等于2%，然而由于该技术下脱空的判据完全依赖经验，故判别结果与实际情况时有出入，其脱空识别率、误判率偏差较大.关于脱空的判据，美国NCHRP采用荷载-弯沉关系曲线后延线在弯沉轴上的截距(以下简称截距)或曲线的斜率(以下简称斜率)，我国则规定以板角最大弯沉作为脱空判据.板底脱空在荷载作用下会映射到上述几个响应指标上，但是上述诸指标的脱空判据量值仅为确定的经验值，难以统筹公路技术等级、路面结构组合、工程水文地质、交通荷载及环境等诸多复杂因素.此类单指标方法的最终判别结果会受误差或人为因素的影响，难免存在漏判或误判.广东最早将多指标可拓评价引入板底脱空的判别，采用板角最大弯沉、荷载-弯沉关系曲线斜率、截距、接缝传荷系数4项指标［8］，但是其做法存在几个突出问题，需要研究改进.首先，国内外大量研究表明，以接缝传荷系数大小判别脱空与否是错误的，脱空与接缝传荷系数之间不存在简单的单调递减关系，在一定条件下，接缝传荷系数将随脱空尺寸的发展先减小后增大，甚至于在相邻2块板的底部均有脱空的情形下，接缝传荷系数将随脱空尺寸的发展单调递增;其次，各评价指标的节域、经典域的取值范围是经验性的、人为决定的，缺乏必要的理论与数据支撑;最后，板底脱空判别的精度缺乏必要的验证，其准确性并无科学论证.

2 方法改进与可拓评价

以提高板底脱空识别率、降低误判率为目标，本文脱空判别改进方法的研究思路是:依托实体工程(安徽省若干典型路段)，以其路面板底脱空的探地雷达调查结果为基准，采用可拓评价分析FWD多级加载弯沉测试的试验数据，通过建立评价方法的综合指标体系，细致划分脱空分类，科学确定各项指标经典域、节域及权系数，最终形成一套改进的、基于NDT技术的脱空判别方法.可拓评价的理论基础是可拓论，其逻辑细胞则是物元.物元能够同时表达事物的特征及其量值，事物的名称P、特征C和量值V称为物元三要素.可拓评价流程如下:① 建立经典域物元和节域物元;② 确定待评价事物的物元;③ 计算关联函数值;④ 确定权系数与计算关联度;⑤ 确定事物水平等级［9-10］.其中，关联函数的构造是可拓评价的关键所在，一种简单、直观而广为应用的函数形式如下:

式中，距(点与区间的距离)的计算公式为

若可拓评价各项指标权系数为

n.计算待评价事物p关于事物水平等级j的关联度，则可确定待评价事物p属于P0j，即事物p处于水平等级j.此时令被称为p的级别变量特征值，从j*中可看出待评价事物偏向另一类的程度.

3 基于探地雷达技术的板底脱空调查

根据安徽的总体自然地理、气候环境特点并结合该省公路管理局建议，选取该省境内皖南山区、长江下游平原区、江淮丘陵区和淮北平原区若干水泥混凝土路面路段，开展基于探地雷达技术的板底脱空调查.这些路段所处的干线公路包括黄山的S103省道(皖南山区)、桐城的G206国道(长江下游平原区)、阜阳的S202省道(淮北平原区)和明光、五河交界处的G104国道(江淮丘陵区)，可涵盖安徽境内干线公路绝大部分行政等级、技术等级、路面结构组合、自然地理区域和自然气候环境，具有典型性.通过文献查阅、现场实测等手段，确定上述典型路段试验桩号等若干主要特征及地理环境信息，如表1所示.

表1 典型路段主要特征与环境

根据调查需要及安徽省公路工程检测中心的现有装备，配置了RAMAC探地雷达系统，并根据有关技术资料，雷达天线采用地面耦合屏蔽式天线，中心频率设定为800 MHz.针对上述典型路段，选取100块水泥混凝土路面板作为试验样本，以开展板底脱空调查试验及其后处理分析研究.沿行车方向及垂直行车方向对其1/4板划分网格(见图1)，网格线即雷达测线.其中，虚线为设计的雷达测线布设位置，阴影部分为测线对应的扫掠覆盖宽度.沿行车方向的雷达测线从板边到板中编号分别是 h1，h2，h3，h4，垂直行车方向的雷达测线从板边到板中编号分别是 v1，v2，v3，v4，沿这些雷达测线进行探地雷达板底脱空调查试验.为降低噪音、杂波的干扰，有效判别脱空，必须对该原始资料开展后处理分析，沿每条雷达测线进行的板底脱空调查试验都会得到一个相应的rd3格式文件，这是开展后处理分析的原始资料.所采用的探地雷达后处理分析软件是Reflex Win，借助该系数剖面软件可获得黑白反射图，从而可判别板底是否脱空.

图1 探地雷达测线布设示意图

根据滤波理论及技术，后处理分析主要包括6个步骤:去直流漂移(一维滤波)、校正移动开始时间(静校正)、衰减能量(增益)、抽取平均道(二维滤波)、巴特沃斯带通滤波(一维滤波)和滑动平均(二维滤波).其中，衰减能量(增益)是为了将深部信号进行放大，抽取平均道(二维滤波)是为了去除图像中的水平部分，滑动平均(二维滤波)是为了抑制噪声，使图像平滑［11］.完成一条雷达测线原始资料后处理分析这6个步骤，即可获得其基于反射系数的黑白剖面图像，按照相同方法，对800条雷达测线原始资料开展后处理分析，即得上述100块水泥混凝土路面试验样本板底脱空调查结果(见表2).由表2可看出，典型路段脱空率为35%，意味着安徽省水泥混凝土路面的干线公路中有超过1/3的路面板存在结构性损坏，或者存在进一步结构性损坏的隐患.

表2 基于探地雷达的板底脱空调查判别结果

4 脱空判别方法的改进

根据我国现行规范的建议，采用FWD在板角隅处进行多级加载弯沉测试，并利用试验结果点绘制荷载-弯沉关系曲线.然后，可结合板角最大弯沉等响应指标，采用可拓评价判别板底脱空状况.多级荷载定为3级，大小分别设定为46，50，80 kN.开展FWD多级加载弯沉测试的路面板块与表2完全一致，其试验现场如图2所示.FWD多级加载弯沉测试的试验数据处理结果如表3所示.

图2 FWD多级加载试验现场

本文以克服广东做法的3个突出问题为主要目的，改进板底脱空的判别方法.

首先，在指标体系的选择上，仅采用板角最大弯沉、荷载-弯沉关系曲线斜率和截距3项指标.

表3 多级加载弯沉测试试验数据处理结果

其次，在脱空判别过程中临时引入“轻微、疑似脱空”状态.计算时，根据“未发生脱空”、“轻微、疑似脱空”、“明确存在脱空”的顺序分别赋予数值1，2，3.计算得到的级别变量特征值j*越大，则说明板底脱空越明显.判别结果以“轻微、疑似脱空”状态的2为界，小于2判别为未脱空，大于2判别为脱空.关于本文选用3项指标各自“轻微、疑似脱空”状态的经典域，板角最大弯沉预设为200 μm，斜率预设为 4 μm/kN，截距预设为 50 μm;再根据表3，在上述预设值的基础上，变化各指标量值并以之为脱空判据，则可计算得到各指标不同判据量值所对应的脱空识别率及误判率，如表4～表6所示.

表4 不同板角最大弯沉对应的脱空识别率及误判率 %

表5 不同斜率对应的脱空识别率及误判率 %

表6 不同截距对应的脱空识别率及误判率 %

表4～表6显示，随着板角最大弯沉的判据量值从200 μm 减小到 160 μm，识别率从 82.9% 增加到97.1%，同时误判率仅从39.6%增加到43.3%，其增幅远小于识别率增幅;随着其判据量值从200 μm 增加到240 μm，误判率锐减至18.8%，而识别率仅降低到74.3%.综合识别率、误判率变化规律，板角最大弯沉“轻微、疑似脱空”状态的经典域可定为160～240 μm.随着斜率的判据量值从4.0 μm/kN 减小到 3.6 μm/kN，识别率仅从71.4% 增加到74.3%，而误判率却从32.4%大幅增加到44.7%;随着其判据量值从 4.0 μm/kN增加到 4.2 μm/kN，识别率仅略微降低至68.6%，误判率则迅速降低到 25.0%;当其判据量值继续从 4.2 μm/kN增加到4.4 μm/kN 时，误判率虽仅降低了0.9%，识别率却下跌了5.7%.综合识别率、误判率变化规律，斜率“轻微、疑似脱空”的经典域可定为4.0 ～4.2 μm/kN.随着截距的判据量值从 50 μm减小到42 μm，识别率从65.7%快速增加到74.3%，同时误判率从 14.8%降至 13.3%;而当其判据量值继续从42 μm减小到38 μm，误判率和识别率均无变化;随着其判据量值从50 μm增加到52 μm，尽管误判率从 14.8%降低到 9.5%，识别率却从65.7%锐减至54.3%.综合识别率、误判率变化规律，截距“轻微、疑似脱空”的经典域可定为42～50 μm.

最后，根据表3数据，以涵盖各指标90%的试验数据为目标，推荐板角最大弯沉的节域为60～350 μm，斜率的节域为 1.2 ～5.6 μm/kN，截距的节域为0～100 μm.至此，本文板底脱空判别改进方法所选用3项指标的节域、各状态下经典域可全部确定，如表7所示.

表7 本文方法各指标的节域与经典域

根据表7，分别建立关于“未发生脱空”、“轻微、疑似脱空”和“明确存在脱空”的经典域物元:

则节域物元为

5 脱空判别改进方法实例应用

以上述安徽省若干典型路段基于探地雷达技术的板底脱空判别结果(见表2)为目标，经试算初步确定本文脱空判别改进方法3项指标(板角最大弯沉、斜率、截距)的权系数，分别为 0.35，0.30，0.35.现以1号板为例说明本文方法的应用.

首先建立该板物元，然后由式(2)、(3)求距，进而由式(1)计算关联函数值，最后计算关联度.经计算，可确定p属于P03(明确存在脱空).计算级别变量特征值可得j*=2.87，则进一步说明板底存在脱空，且程度较严重，与探地雷达的检测结果相符合.对于其余路面板块，根据表7指标、标准及改进方法，可以得到其板底脱空判别结果，如表8所示.根据表8数据，则可确定上述典型路段的脱空率为33%，可见其接近于探地雷达调查结果(35%).

此外，为验证本文脱空判别改进方法的准确性(即精度)，以探地雷达判别结果为基准(见表2)，计算得到本文方法的脱空识别率为88.6%，相应的误判率仅为6.1%.无论从总体的脱空率，还是从脱空识别率、误判率角度，均表明本文改进方法关于板底脱空的判别精度较高，能够满足工程检测、判别和结构评价的需要.

表8 改进方法的板底脱空判别结果

6 结论

1)由探地雷达检测所得的典型路段脱空率为35%，改进方法以板角最大弯沉、荷载-弯沉关系曲线斜率、截距3项指标构成其指标体系，由改进方法计算得到的典型路段脱空率为33%，接近于探地雷达检测结果.

2)改进方法中“轻微、疑似脱空”状态下，板角最大弯沉的经典域为160～240 μm，斜率的经典域为4.0 ～4.2 μm/kN，截距的经典域为 42 ～50 μm.改进方法中，板角最大弯沉的节域为60～350 μm，斜率的节域为 1.2 ～5.6 μm/kN，截距的节域为0～100 μm.根据经典域与节域的关系，可得改进方法中“未发生脱空”和“明确存在脱空”状态下各指标对应的经典域.改进方法3项指标的权系数分别为 0.35，0.30，0.35.

3)对照探地雷达调查结果，本文方法的脱空识别率为88.6%，相应的误判率仅为6.1%，说明本文改进方法关于板底脱空的判别精度较高，能够一定程度上满足工程检测、判别与结构评价的需要.为进一步提高板底脱空的判别精度，可综合采用本文方法与探地雷达检测相结合的手段，必要时还可通过采取现场取芯手段对判别精度进一步加以检验分析.

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Improvement on recognition method of void beneath slab based on nondestructive testing technology

Xue Yanqing Huang Xiaoming
(School of Transportation，Southeast University，Nanjing 210096，China)

Based on the detection technology of ground penetrating radar(GPR)，the investigation of void beneath slab was carried out on Anhui province's several typical highway sections of cement concrete pavement.The reflected wave profile can be obtained by virtue of Reflex Win，a sort of GPR post-processing software，was adopted to determine whether voids existed on the bottom of these pavements.Falling weight deflectometer(FWD)was utilized to carry out multi-level load deflection test and the load-deflection regression models were established according to the test results.Additionally，the extension evaluation method was adopted to recognize void beneath slab and the corresponding index system was comprised by regression model slope，intercept and the maximum deflection.Finally，based on the recognition results of GPR，by way of adjusting and determining the section domains of the indices，the classical domains of different void statuses and the weight coefficients，relatively higher void recognition ratio and lower misjudgment ratio could be acquired.This study suggests that based on this improved method，the void ratio of the typical highway sections mentioned above is 33%，close to the GPR investigation results(35%).Moreover，the void recognition ratio of this method is 88.6%and the corresponding misjudgment ratio is merely 6.1%.The superior recognition accuracy of void beneath slab shows that the improved recognition method can satisfy the demands of engineering detection，recognition and structural evaluation.

void recognition;ground penetrating radar;falling weight deflectometer;extension evaluation method;recognition ratio;misjudgment ratio

U416.21

A

1001－0505(2012)06-1187-07

10.3969/j.issn.1001 －0505.2012.06.030

2012-05-07.

薛彦卿(1985—)，男，博士生;黄晓明(联系人)，男，博士，教授，博士生导师，huangxm@seu.edu.cn.

国家自然科学基金资助项目(51008071)、江苏省自然科学基金资助项目(BK2010413).

薛彦卿，黄晓明.基于NDT技术的脱空判别改进方法［J］.东南大学学报:自然科学版，2012，42(6):1187-1193.［doi:10.3969/j.issn.1001 －0505.2012.06.030］