交通气象埋入式路面状况检测器检测方法研究

蔡 蕾，张德才，李 斌，高兰达，汪 林，刘清彬

(1.交通运输部公路科学研究院，北京 100088;2.燕山大学车辆与能源学院，秦皇岛 066004)

0 引言

中国是雨雪、冰冻灾害性天气多发的国家，具有影响范围广、程度深、发生频次高等特点.恶劣气象条件产生的不良路面状况是引发公路交通事故的重要因素之一，对公众生命和财产安全构成巨大威胁.针对道路交通气象对车辆行驶安全的影响国内外学者做了相关研究.1997年，法国 METL(The Ministère del’Equipment des Transports et du Logement)机构受世界气象组织的委托，成立了道路气象信息项目组开展道路气象信息研究［1］;1999年10月6日，Aurora项目组起草了《路面状况检测器标准测试方法》的最终报告［2］;2002年，美国交通部公路管理局发布了《道路交通气象系统标准简介》［3］，这个标准的目的是进一步完善道路气象信息系统，但没有由美国交通部强制执行，只是鼓励企业和使用者尽量按照这个标准来建立道路交通气象系统;2005年Aurora项目组发表了《路面温度检测器的实验室以及场外测试研究》，提出了在实验室测试路面温度检测器的测试方法、试验结果以及试验结论和场外测试路面温度检测器的测试方法、试验结果以及试验结论［4］;2006年6月，由美国国家公路与运输标准协会主办的，与联邦高速公路管理部门一起合作完成了《道路气象信息系统检测器场外使用性能测试方法》的研究报告［5］，这个报告填补了美国路面状况检测器检测技术的空白，并且该项目力求建立可行的检测规范和指南，该规范最终由美国国家公路研究计划署执行;目前我国对于交通气象的研究主要集中于恶劣气象监测预警和评价领域［6-9］，在公开发表的报道中有关路面状态检测器检测技术以及规范的研究较少，仅有交通部公路科学研究所发布的2个行业标准《道路交通气象环境埋入式路面状况检测器》和《道路交通气象环境能见度检测器》，标准中并没有给出详细的测试参数、检定流程、试验环境和试验结果输出格式等［10-11］.

本文依托道路交通气象模拟实验室，开展埋入式路面状况检测器检测方法的研究，针对路面水膜厚度、路面状态给出了检测方法，搭建了实验环境，依次进行了水膜厚度标定实验、水膜厚度场外对比测试实验以及场外雨水、冰、雪路面状态识别实验，实验结果表明，本文所提出的埋入式路面状况检测器水膜厚度与路面状态检测方法具有准确性、可操作性和重现性，进一步完善了国内路面状况检测器检测方法.

1 路面状况检测器检测方法

根据埋入式路面状况检测器中水膜厚度传感器、路面雨水冰雪状态识别传感器的检测技术特点，提出以下检测方法.

1.1 水膜厚度检测方法

1)检测设备包括:用于仿真真实路面的测试槽，槽内包括埋入式路面状况检测器安装槽和排水结构;准备用于多点标定水膜厚度的三维光学轮廓仪;准备用于均匀喷洒水雾的喷雾器，如图1所示.

2)将埋入式路面状况检测器安装入测试槽，使检测器的表面与测试槽表面平齐.

3)通过喷雾器向测试槽均匀喷洒水雾，喷洒量相当于在测试槽中积水深度1mm左右.

4)利用三维光学轮廓仪对水膜厚度传感器处的水膜厚度进行测量，得出水膜厚度的准确值;

5)读取埋入式路面状况检测器的水膜厚度检测数据;

6)利用喷雾器继续对测试槽进行水雾的均匀喷洒，依次分别实现测试槽中积水深度为1 mm、2 mm、3 mm、4 mm、5 mm、6 mm、7 mm、8 mm 左右，通过三维光学轮廓仪分别对上述水膜厚度进行测量，分别得出水膜厚度的准确值;

7)在不同水膜厚度下，读取埋入式路面状况检测器的水膜厚度.

8)重复3～7操作步骤.

图1 水膜测试设备

1.2 路面状态识别检测方法

1)检测设备包括:用于进行温度环境控制的步入式高低温湿热试验箱;用于仿真真实路面的测试槽;用于测试槽水平状态调整的水平仪;用于均匀喷洒水雾的喷雾器;

2)将埋入式路面状况检测器安装入测试槽，使检测器的表面与测试槽表面平齐，并将测试槽放置在高低温湿热试验箱内，用水平仪校平;

3)不加任何覆盖物即为干燥情况，读取埋入式路面状况检测器干燥状态;

4)在测试槽中喷洒适量的水，使水均匀的摊开槽底，可根据测试需求调整测试槽中积水厚度，读取埋入式路面状况检测器状态;

5)在测试槽中喷洒适量的水，使水均匀的摊开槽底，调整高低温湿热试验箱的温度为－2℃，积水完全结冰后，读取埋入式路面状况检测器结冰状态;

6)通过一定方法采集或制作积雪，在－6℃的高低温湿热试验箱中保持积雪状态，并将积雪均匀铺满测试槽5 cm以上，随后压实积雪，读取埋入式路面状况检测器积雪状态.

2 测试环境搭建

2.1 切割路面

切割路面时，如果路面无法切出圆形的槽可以改切方形的，槽的大小与实物的大小越接近越好，这样利于传感器的水平和路面填平，如图2所示.

图2 切割路面

2.2 放置传感器

将传感器放入切好的槽中，V字型的金属支架架在路面上，传感器底部与槽底部的空洞要用砂石填平，填平后用水平仪检测传感器是否与路面水平.

2.3 填补检测器路面

填补传感器路面使用环氧树脂和凝固剂，一般调配的比例为4∶1.混合后要充分、迅速搅拌，在凝固剂开始凝固前用漏斗或者木棒引流进入切槽内，用环氧树脂封住传感器，如图3所示;浇注好传感器后，传感器的上方要用重物压住，待凝固剂干后拆除.安装好的传感器如图4所示.

图3 浇注传感器

图4 安装好的路面状况检测器

3 实验测试与分析

3.1 水膜厚度测试

3.1.1 水膜厚度标定测试

本测试采用三维非接触轮廓仪测试水膜高度为标定值，埋入式路面状态传感器测试结果为测试值.三维非接触轮廓仪的检测范围为0～8 mm，精度误差为0～1 mm±0.1 mm和1～6 mm±0.5 mm.

1)测试步骤

①将装有埋入式路面状态传感器的仿真真实路面的测试槽水平放置，将传感器表面清理干净、擦干.将JR-25的电源线，控制箱与马达的连接线，CCS、ΜMX与电脑连接的USB数据线，光学笔连接控制箱的光纤接好.

②打开电脑上的Nanovea 3D软件，调整光学笔至合适位置.

③通过针管对测试槽进行水雾的均匀喷洒，喷洒量相当于在测试槽中积水深度8 000 μm左右;

④利用三维光学轮廓仪对水膜厚度传感器处的水膜厚度进行测量，得出水膜厚度的准确值.

⑤对埋入式路面状况检测器的水膜厚度检测数据进行读取.

⑥用针管对测试槽进行水雾的均匀吸取，依次分别实现测试槽中积水深度为 7 000 μm、6 000 μm、5 000 μm、4 000 μm、3 000 μm、2 000 μm、1 000 μm、0 μm左右，并通过三维光学轮廓仪和埋入式路面状况检测器分别对上述水膜厚度进行测量，分别得出水膜厚度的准确值和标定值.

2)测试结果记录与分析

①测试数据记录如表1所示.

表1 水膜厚度标定测试记录表

②水膜厚度测试结果分析

根据原始数据，以测试次数为横坐标，以水膜厚度为纵坐标，绘制出三维光学轮廓仪和埋入式路面传感器测试结果对比曲线图，如图5所示.

图5 水膜厚度测试结果对比曲线

曲线分析:从曲线中可看出，埋入式路面传感器测出的标定值和三维光学轮廓仪测出的测试值近似一致，变化趋势也相同.从误差曲线可看出，两者误差接近于0，小于三维光学轮廓仪的精度0.5 mm.结论:埋入式路面传感器能较准确地测出水膜厚度.

3.1.2 水膜厚度场外对比测试

1)测试数据记录

场外路面状态检测器24 h运行，表2是下雨时3个厂家路面状态检测器的水膜厚度测试数据.

表2 水膜厚度场外测试记录表

2)水膜厚度场外对比测试结果分析

根据原始数据，以时间为横坐标，以3个厂家路面状况测量的水膜厚度为纵坐标，绘制出3个厂家埋入式路面传感器水膜厚度测试结果对比曲线图，如图6所示.从曲线中可看出，3个厂家的路面状态检测器测的水膜厚度值接近，由于精度不同，测试数据略有差异.结论:检测技术及检测方法准确，可适用于以上3个厂家的路面状况检测器.

图6 水膜厚度场外测试对比曲线

3.2 路面状态识别场外测试实验

3.2.1 雨水状态识别实验分析

1)实验步骤

将传感器表面清理干净，观察设备读数;14:50往埋入式传感器表面滴1滴水;读取传感器测试数据，记录实验结果.

2)实验结果分析

①实验结果记录如表3所示.

表3 水状态实验结果

②实验结果分析:在传感器表面滴1滴水后，待传感器数据采集软件更新后，路面状态变为潮湿，传感器能准确识别水状态.

3.2.2 冰状态识别实验分析

1)实验步骤

将传感器表面清理干净，观察设备读数;16:50往埋入式传感器表面放置1块冰;读取传感器测试数据，并记录实验结果.

2)实验结果及分析

①实验结果记录如表4所示.

表4 冰状态实验结果

②实验结果分析:在传感器表面放1块冰后，待传感器数据采集软件更新后，路面状态变为结冰，传感器能准确识别冰状态.

3.2.3 雪状态识别实验分析

1)实验步骤

将传感器表面清理干净，观察设备读数;9:50往埋入式传感器表面放置一定量的雪;读取传感器测试数据，并记录实验结果.

2)实验结果分析

①实验结果记录如表5所示.

表5 雪状态实验结果

②实验结果分析:在传感器表面放置雪后，待传感器数据采集软件更新后，路面状态变为雪，传感器能准确识别雪状态.

4 结论

1)提出了路面状态、水膜厚度的检测方法.

2)搭建了路面状况传感器的测试环境.

3)对vaisala、lufft及凯迈3个厂家的路面状况检测器进行了测试，并对测试结果进行了分析，测试结果验证了路面状况检测器检测方法的准确性、可操作性和重现性.

［1］Pettife R E W，Terpstra J.Road Meteorological Observations，Instrμments and Observing Methods REPORT No.61［R］.World Meteorological Organization/Technical Document，No.842，1997.

［2］Castle Rock Consultants.Standardized testing methodologies for pavement sensors-draft final report［R］.Prepared for the Aurora program，1999.

［3］Federal Highway Administration，U.S.Department of Transportation.An introduction to standards for road weather information systems(RWIS)［R］.Road weather management program，2002.

［4］Castle Rock Consultants.Laboratory and field studies of pavement temperature sensors-Final report［R］.Prepared for the Aurora program，2005.

［5］Fleege E J，Scott B，Minge E，et al.Test methods for evaluating field performanceofRWIS sensors［R］.NCHRPWeb-onlyDocμment87(Project6-15):Contractor’s Final Report and Field Manual，2006.

［6］卢辉忠，陈新华，邓明君.低能见度条件下高速公路应急指挥系统的建立及功能［J］.公路交通技术，2007(6):110-113.

［7］石茂清.恶劣气象条件下的道路交通安全研究［J］.交通标准化，2005(8):30-33.

［8］孙璐，周正兵，金姣萍，等.基于模糊熵和AHP的山区公路交通气象安全评价［J］.公路交通科技，2011，28(12):138-144.

［9］王磊，王子昕.恶劣气象监测预警预报系统的设计［J］.公路交通科技，2012，29(S1):135-141.

［10］交通部公路科学研究院.JT/T 714—2008.道路交通气象环境能见度检测器［S］.

［11］交通部公路科学研究院.JT/T 714—2008.道路交通气象环境埋入式路面状况检测器［S］.