探地雷达在评价道床清筛质量中的应用

秦怀兵

(神华集团 朔黄铁路发展有限责任公司，河北 肃宁 062350)

探地雷达在评价道床清筛质量中的应用

秦怀兵

(神华集团 朔黄铁路发展有限责任公司，河北 肃宁 062350)

朔黄铁路重载综合检测车在国内首次集成了路基道床检测系统。该系统由朔黄铁路公司与英国Zetica公司联合研发，采用美国GSSI公司SIR-30型4通道探地雷达及英国Zarp雷达处理软件，可对道床脏污指数、厚度等指标进行检测，并得出定量化评价指标。朔黄铁路公司探索性地利用该系统对道床清筛质量进行评价，并对清筛后道床脏污发展情况进行跟踪分析，通过对比清筛前后道床状态数据，验证了检测数据的可靠性及道床脏污数学模型的可信度。

探地雷达 道床清筛 质量评价

探地雷达作为一种快速、精确、无损的检测手段，广泛应用于铁路路基道床检测。国内现有探地雷达主要应用于新建铁路路基质量普查和既有线路基道床状态调查和病害检测。其主要特点是:①侧重于对路基的检测;②侧重于对病害的检测定位;③侧重于定性检测而非定量评价。相对而言，对道床脏污率、厚度等进行检测，形成道床状态定量综合评价指标，对道床清筛质量进行评价，进而按照道床状态制定道床清筛计划，国内相关研究较少。

朔黄铁路发展有限责任公司联合中、美、英、德等国内外铁路检测主流技术供应商和科研院所，历时4年于2013年共同研制成功世界首列重载铁路综合检测车，集成了路基道床、钢轨超声波探伤、轨道、接触网、信号、无线通信、地面红外线轴温探测站7大检测系统，于2014年1月正式投入运行。

由于重载铁路检测的需求，朔黄铁路综合检测车安装了路基道床检测系统。该系统由朔黄铁路公司与英国Zetica公司联合研发，采用SIR-30型4通道探地雷达、Zarp雷达处理软件，检测速度最高可达140 km/h。

综合检测车路基道床检测系统执行周期性检测，每月上线检测1次。应用一年多来，用于评定道床状态和道床清筛质量，查找路基病害，取得良好效果。本文介绍该系统的组成、功能及应用情况。

1 系统组成

路基道床检测系统按功能可以分为数据采集和数据处理两部分，采用在线采集和离线分析的方式。采集系统安装于车上，可在检测过程中实时采集和储存数据;处理系统位于地面数据处理中心，对检测数据进行处理、分析和管理。路基道床检测系统的组成如图1所示。

图1 路基道床检测系统组成

1.1 采集系统

采集系统共配有两套GSSI探地雷达和一套时空同步模块。每套探地雷达包括1台SIR-30控制单元、1套控制显示设备和3组空气耦合天线。其中一套探地雷达的天线中心频率为2 GHz，另一套探地雷达的天线中心频率为400 MHz。数据采集系统的组成设备和连接关系见图2。

2 GHz天线工作频率范围为1～4 GHz，采用时域为15 ns，最大检测深度为1.2 m，适合于道床的检测。400 MHz天线工作频率范围为200～800 MHz，采用时域为40 ns，最大探测深度为 2.5 m，侧重于路基的检测。

1.2 处理系统

处理系统采用英国 Zetica公司的技术，由朔黄铁路公司针对重载铁路的道床、路基结构和质量要求定制设计开发。该系统可对车载系统采集到的数据进行后期处理、离线分析，并可对原始数据和处理数据进行综合管理。处理系统主要由数据管理平台和处理终端组成，如图3所示。

图2 数据采集系统设备组成

图3 处理系统组成

2 系统主要检测项目

路基道床检测系统主要检测道床厚度、道床脏污指数、道床底面平整度、道床底面振幅超限(含水)4项指标，每项指标均能得出定量化评定值。朔黄铁路借鉴国外成熟的检测标准和评价标准，并结合线路设备实际情况，对每项指标进行合理分级，采用不同预警颜色代表各级别，使检测结果更直观。该系统共采用绿、黄、橙、红、蓝5种预警颜色。检测指标及分级标准见表1—表4。

表1 道床厚度分级标准

表2 道床脏污分级标准

表3 道床底面平整度分级标准

表4 道床底面振幅超限(含水)分级标准

3 道床清筛质量评价实例

2015年4月16日—5月15日，朔黄线道床大机清筛共完成15.97 km，其中上行线13.19 km，下行线2.78 km。

3.1 清筛地段道床平均脏污指数对比

大机清筛施工前后道床平均脏污指数对比见图4。

图4 清筛施工前后平均脏污指数对比

由图4可见，大机清筛前道床脏污指数多集中于2.5～7.0，平均值为2.83，清筛后道床平均脏污指数＜2.5，且脏污程度较均衡。清筛后道床脏污指数明显下降，清筛质量合格。

3.2 清筛地段道床平均厚度对比

大机清筛施工前后道床平均厚度对比如图5所示。

大机清筛施工后道床厚度合格标准为300 mm，考虑施工质量误差及检测数据误差，将平均清筛厚度≥280 mm评定为合格。由图5可知，大机清筛施工后道床平均厚度集中于280～320 mm。部分道床厚度不足地段补砟后厚度达标，且施工后清洁道床底面较平整，没有明显起伏地段。

图5 清筛施工前后道床平均厚度对比

部分地段清筛后道床厚度变小，其原因是原道床厚度超标，清筛后在清砟与混砟间形成明显分层。根据探地雷达扫描分层原理，清筛前扫描的是道床整体厚度，分界面为道床与路基的界面;清筛后扫描的是道床上部清砟的厚度，分界面为清砟与混砟的界面。

3.3 清筛综合质量对比分析

以朔黄上行线K346+197—K349+197清筛作业为例分析施工质量。清筛长度为3 km，在清筛前及清筛一个月后对该地段进行检测。施工前道床平均脏污指数为10.35，施工后为2.85;施工前道床平均厚度为422.1 mm，施工后为253.2 mm。清筛后道床的清洁程度得到明显改善，且在清筛层底部形成新的分界面，分界面以上为清筛后的清洁道床，分界面以下为未清筛的脏污道床。

3.3.1 清筛前后雷达图像对比

清筛前后雷达图像对比如图6所示，可以明显看出清筛后道床中出现较清晰的分层面。检测过程中回波在雷达图像上形成较明显的分层，说明在该分层面两侧的物质存在较大的电性差异，可以推断清筛前后该地段道床的清洁程度有了较大的变化。

3.3.2 清筛前后道床脏污对比

图7为道床清筛前后脏污分布情况对比。

由图7可知，清筛后道床中浅色区域明显减少，深色区域增加，说明大机清筛施工后道床清洁程度得到明显改善。

图8为清筛前后道床脏污指数对比。可知清筛后道床脏污指数明显下降。

3.3.3 清筛前后道床平均厚度对比

表5为清筛前后道床平均厚度对比。

由表5可见，清筛后道床上部形成新的清洁道床层，但清洁道床厚度不足，说明施工质量有缺陷。

图6 道床清筛施工前后检测图像对比

图7 清筛施工前后道床脏污分布情况对比

图8 清筛施工前后道床脏污指数对比

表5 清筛前后道床平均厚度对比 mm

4 清筛地段道床状态跟踪分析

为分析清筛后道床质量变化趋势，尤其是道床脏污指数的变化趋势，选取1 km清筛地段进行跟踪分析。所选地段位于直线区段，里程为K117+000—K118+ 000，道床设计厚度为300 mm，于2014年9月清筛。

按照轨道质量指数评定办法，将1 km清筛地段划分为5个200 m单元区段，分段进行道床状态跟踪统计，见表6。

由表6可知:①总体而言，清筛后当月道床平均脏污指数最低，然后脏污指数逐月递增。②清筛当月清砟与混砟形成明显分层，200 m单元区段各段清砟平均厚度较为一致，数值较低。清筛后随着脏污指数逐步提高，清砟与混砟分层不再清晰，道床厚度数值变大。③清筛当月清砟底层能够形成较为良好的排水坡，随着脏污指数变大，排水坡变差。

表6 清筛后道床状态跟踪统计

5 检测结果分析与讨论

2014年 7—12月，大机清筛道床 46处，累计44.443 km，检测结果分析如下。

1)道床脏污指数。清筛后所有清筛地段的平均脏污指数上行线为1.76，下行线为1.36。上行线(重车)比下行线(空车)道床受污染程度大，清筛后的道砟附着有一定的污染物，所以在道床清筛后上行线的平均脏污指数比下行线高。清筛后道床脏污指数逐月缓慢上升。清筛前脏污严重地段清筛后脏污指数明显下降但仍相对较高;清筛前较清洁的道床清筛后脏污指数较低。

2)道床厚度。清筛当月清砟与混砟形成明显分层，200 m单元区段各段清砟平均厚度较为一致，数值较低。清筛后随着脏污指数逐步提高，清砟与混砟分层不再清晰，道床厚度数值变大，直至探地雷达扫描至道床与路基分界面时，厚度数值不再增加。清筛后清洁道床厚度是否合格取决于清筛机参数设置，如设置不合理易造成厚度不足。

3)排水坡。通过合理设置清筛机，使得清筛后清砟与混砟之间能够形成合格的排水坡，但随着脏污指数增大，清砟与混砟不再有清晰的分界面后。该分界面排水坡消失，最终稳定后的排水坡为道床与路基分界面的排水坡。

4)系统检测数据的可靠性。部分清筛地段经人工挖验，道床厚度的检测数据与实际数据基本一致;通过估计清筛机污土车存放的污土量，脏污指数较高地段清筛后污土体积较多，脏污指数与污土体积呈正相关关系，说明检测数据基本可靠。

5)脏污指数数学模型的可信度。由于该系统是首次在中国应用，国内尚未建立探地雷达扫描数据与道床不洁率的数学模型，因此目前暂时借鉴英国Zetica公司为北美铁路建立的脏污指数模型。该模型以脏污指数评价道床脏污程度。脏污指数是指通过边长为5 mm筛孔颗粒的质量比。而我国铁路采用的评价指标是道床不洁率，是指通过边长为25 mm筛孔颗粒的质量比。

依据现有统计数据，可认为脏污指数 ＜2为清洁道床，但按照国内标准，道床不洁率不应≥25%。该不洁率对应的脏污指数应为何值，脏污指数与不洁率是否成线性关系，尚需积累大量资料加以分析。

朔黄铁路公司尝试在每次清筛后估算污土体积，通过计算得出污土与清筛道砟总量的体积比，以此作为不洁率指标来分析不洁率与脏污指数的对应关系。但由于筛出的污土体积完全由人工目视估算，误差较大且数值离散，使得计算的不洁率误差较大。长期而言还需继续积累资料，并通过数学模型分析不洁率与脏污指数的对应关系，或直接建立雷达扫描数据与不洁率的数学模型。

6 结语

朔黄铁路公司探索性地利用探地雷达评价道床清筛质量，建立了评价体系，验证了检测数据的可靠性，取得了一些阶段性的成果。下一步还需积累道床脏污数据，跟踪清筛后清洁道床逐渐污染变化的情况，分析总结道床脏污发展与线路通过总重的关系，探索合理的道床清筛周期，改变现有的周期性平推清筛模式，为制定线路清筛维修计划提供依据，实现线路大中修的“状态修”。

［1］刘杰.探地雷达技术在铁路既有线中的应用［J］.铁道建筑，2006(10):77-78.

［2］刘杰，张千里，马伟斌.采用探地雷达技术评估既有铁路路基状况的现状与发展［J］.铁道建筑，2008(1):52-54.

［3］中华人民共和国铁道部.铁运［2006］146号 铁路线路修理规则［S］.北京:中国铁道出版社，2006.

［4］中华人民共和国铁道部.铁运［2008］96号 铁路路基大维修规则［S］.北京:中国铁道出版社，2008.

［5］中华人民共和国铁道部.铁运［2006］227号 大型养路机械使用管理规则［S］.北京:中国铁道出版社，2006.

(责任审编 李付军)

U216.63

:ADOI:10.3969/j.issn.1003-1995.2015.11.38

2015-09-13;

:2015-10-19

秦怀兵(1969— )，男，高级工程师，硕士。

1003-1995(2015)11-0134-05