冲击回波法精细探测公路隧道衬砌空洞的模型试验及分析

方晓正, 薛亚东

(1. 同济大学 岩土及地下工程教育部重点实验室， 上海 200092； 2. 同济大学地下建筑与工程系， 上海 200092)

0 引言

近些年来，随着经济和城市化的快速发展，国内公路隧道发展迅速。据统计，截至2016年底，国内公路总里程达到4 693万km，高速公路总里程达到13.10万 km，国内共有公路隧道15 181处，总里程超过14 000 km[1]。随着公路隧道规模的增大，既有隧道的病害缺陷严重影响公路隧道的运营安全，因此，也逐渐成为研究的热点。

隧道衬砌空洞是公路隧道的常见病害之一， 会引起隧道结构强度降低、出现渗漏水、稳定性降低等[2]。为准确探测隧道衬砌空洞病害，不少研究者已经采用了不同的方法进行尝试和研究。Gao等[3]用微震法现场检测衬砌空洞，并进行了相关的数值模拟计算；王继飞[4]研发了可用于隧道空洞探测的探地雷达天线；杨睿等[5]采用探地雷达设备对隧道壁后空洞进行了现场探测效果验证，并建立相关的数值模型。

冲击回波法由于具有操作方便、检测深度大等特点，在检测混凝土病害缺陷方面得到了广泛的研究及应用。冲击回波法(impact-echo method，也被称为IE法)是从20世纪80年代开始兴起的一种新型无损检测方法。目前国内外已有很多关于冲击回波法检测混凝土结构缺陷的研究。肖国强等[6]采用冲击回波法研究了混凝土构件的表面裂缝深度、厚度和构件密实度等质量缺陷。顾轶东等[7]利用冲击回波法探测了混凝土试件的厚度和表面裂缝深度。张景奎等[8]研究了不同龄期和不同强度的混凝土对冲击回波法检测结果的影响，并对冲击回波法检测方法的影响因素和适用范围进行了详细研究。Hsiaoa等[9]采用冲击回波法研究了瞬时荷载作用下在有缺陷和无缺陷条件下混凝土构件的振动特征，并进行了模型试验和模拟计算。文献[10]采用超声波和冲击回波法对混凝土构件的内部缺陷进行了联合探测。文献[11]基于冲击回波法采用一种移动式振动特征分析仪对混凝土板节理面中的潜在缺陷进行了评估。马民等[12]采用小波分析方法对冲击回波法测得的振动信号进行了分析与研究。温一波等[13]通过对比冲击回波法的理论计算结果和实测结果，提出冲击回波法仍存在改进的空间。乔瑞社等[14]通过模块试验研究了冲击回波法检测缺陷尺寸与缺陷深度时所必须满足的条件。陈敏等[15]采用冲击回波法对火灾后的混凝土结构受损状况进行了检测。方志等[16]基于冲击回波法中主频和频谱的变化规律对预应力孔道注浆脱黏缺陷进行了研究。

目前冲击回波法的检测大多集中在对不同缺陷类型的检测，而对缺陷尺寸的大小可能造成的影响机制与程度尚缺少充分的研究。此外，关于检测点和震源点的位置对检测结果的影响、冲击回波法的检测精度研究也较少。为此，本文设计并进行了一系列混凝土模型试验，对采用冲击回波法检测隧道衬砌空洞的不同影响因素进行了研究，以期能够进一步提高冲击回波法的检测精度和效率。

1 冲击回波法

1.1 应力波的传播特点

冲击回波法是基于由弹性冲击产生的瞬时应力波理论，采用激振器冲击混凝土表面作为震源，在待测的混凝土上产生应力波。应力波在混凝土中的传播具有以下特征：

1)混凝土表面受到振动荷载作用后，会产生向四周传播的3种不同的应力波，即纵波(也被称作P波)、剪切波(也被称作S波)和表面波(也被称作Rayleigh波)，如图1所示。

2)质点的振动方向在P波的波前面上与P波的传播方向平行，力学上表现为在混凝土内部产生拉压应力； 质点的振动方向在S波的波前面上与S波的传播方向垂直，力学上表现为在混凝土内部产生剪切应力； Rayleigh 波的振动特征形式为椭圆。

3)P波和S波在混凝土内部呈球面状传播，Rayleigh 波则只在混凝土表面上呈放射状传播。在传播过程中，纵波在混凝土中的传播速度最快，引起的质点位移比剪切波、表面波大。因此，纵波是冲击回波法中检测混凝土病害的主要类型。

4)分界面是指2种具有不同声学性质的材料之间的交界面。应力波在材料的分界面上会产生折射与反射，其中，折射波与反射波的组成比例取决了交界面2种材料声学性质的差异性大小。应力波在混凝土-空气交界面上几乎会全反射，折射的应力波可忽略不计。

图1 应力波的组成

1.2 冲击回波法的检测原理

在混凝土表面施加一瞬时冲击荷载，从而产生应力波，纵波是其中考虑的主要应力波。纵波在混凝土衬砌内部传播，遇到混凝土内部缺陷(如蜂窝、空洞等)时，会产生反射波。反射波传回混凝土表面，其信号会被预先布设在混凝土表面的传感器接收。反射波在混凝土表面会产生新的反射波，重新传到混凝土衬砌内部。如此往复的多次反射会使波形具有明显的周期性，在频谱上可分解为众多不同频率和峰值的波。由于混凝土衬砌的内部缺陷会改变纵波的传播路径以及混凝土局部刚度和质量等，因此，应力波的峰值频率也会发生变化，进而可以通过对检测信号进行频谱分析判断混凝土衬砌内部是否存在缺陷病害。

2 模型试验

2.1 模型试件

根据现行的混凝土试验规程的基本要求，按常用配合比制作强度等级为C30的素混凝土试块来模拟衬砌管片。混凝土试块的几何尺寸(长×宽×高)为50 cm×50 cm×20 cm，如图2所示。

2.2 衬砌空洞的模拟

在素混凝土试件底面借助大功率水钻机开设3种不同尺寸的空洞，空洞深度均为50 mm，形状为圆柱形，直径分别为30、40、50 mm。将开设空洞的混凝土试块放置于另一混凝土试块上面，上下混凝土表面接触良好，形成较为封闭的空间，用以模拟隧道衬砌中的壁后空洞。

图2 混凝土试块(单位： cm)

2.3 测试方案与仪器

为提高测试的准确度，测试前对衬砌试件的表面进行清洁和平整。在试件的表面分别沿横向和纵向均匀布置间距相等的测点，形成了一个4×4、网格大小约为12 cm×14 cm的测试网，如图3所示。测试网与试件四周边缘的距离为3～7 cm，空洞缺陷位于节点10正下方。测试时，将网格的4个节点作为传感器的布置点，分别记为A、B、C和D。将2个传感器先后置于A与B、C与D2对布置点上，然后依次置于其余14个节点上对衬砌混凝土试件施加瞬时振动荷载。在试验过程中，采用人工激振的方式，即试验人员手持激振器在混凝土板表面施加能量为2.207 J的瞬时激振荷载，激振器采用ZC3-A型回弹仪，如图4所示。传感器为日本富士陶瓷公司的BA24CM型号压电传感器，信号采样频率设为6 400 Hz，选定的采样点数量为4 000个。

(a) 网格划分

(b) 测试点、节点标记

图4 激振器

3 试验数据与分析

3.1 原始数据

试验测得的具有不同尺寸空洞的混凝土试件的振动数据如图5—7所示。

(a) 测点A、B处的原始信号

(b) 测点C、D处的原始信号

Fig. 5 Original signal at monitoring point when void diameter is 30 mm

3.2 数据处理

将测得的原始数据以4 000个数据点为间隔进行分段，提取每次激振后混凝土板的振动波信号，按传感器所在测点和激振所在节点依次记为测试点A.2，A.3，A.4，…，D.15，其中，字母A、B、C、D代表传感器所在的测试点，数字1，2，3，…，16代表施加激振荷载的节点。

采用Matlab R2014a软件将测得的每个波的信号先后进行去线性、均一化处理后，再把波信号进行快速傅里叶变换，进而得到每个波的频域信号，并将频域中的低频信号(为混凝土板的自振频率)与峰值较低的频域信号进行过滤，得到每个波的峰值频域信号，例如空洞直径为30 mm时处理后的测点信号如图8—9所示。

(a) 测点A、B处的原始信号

(b) 测点C、D处的原始信号

图6空洞直径为40 mm时测点处的原始信号

Fig. 6 Original signal at monitoring point when void diameter is 40 mm

(a) 测点A、B处的原始信号

(b) 测点C、D处的原始信号

图7空洞直径为50 mm时测点处的原始信号

Fig. 7 Original signal at monitoring point when void diameter is 50 mm

(a) 测点A处的信号

(b) 测点B处的信号

1)图(a)中第1行图示出每一个网格点激振后测点A所采集到的每个波形的均一化信号，横坐标为数列序号，纵坐标为均一化的信号； 2)图(a)中第2行图示出将测点A均一化后的信号进行傅里叶变换后的结果，横坐标为频率，单位Hz，纵坐标为信号幅值，单位为1； 3)图(b)中情况同图(a)； 4)下同。

图8空洞直径为30 mm时处理后的A、B测点处的信号

Fig. 8 Frequency domain signal of monitoring pointsAandBwhen void diameter is 30 mm

3.3 数据分析

通过对试验结果进行综合分析，得到以下结果。

1)当混凝土试件内部存在空洞时，选择的激振点位置会对测得的应力波信号产生明显影响。当激振点距离缺陷较远时(如在网格的边缘节点处)，应力波的峰值频率处于1 400～1 500 Hz，如图10—11所示； 而当激振点距离缺陷较近时(如节点6、10、11等)，应力波则在2 500 Hz附近产生新的峰值频率，如图12—13所示。在实际探测中可通过分析激振点对应的振动信号的频域特征确定衬砌空洞的位置。当振动信号的频域分布中出现新的峰值频率时，则表明该激振点附近可能存在空洞病害。

2)衬砌空洞的尺寸大小会影响测得的应力波信号。当空洞的尺寸较小时(如30 mm直径空洞), 混凝土缺陷附近振动信号的峰值频率较为分散，如图14所示； 而当空洞的尺寸较大时(如40 mm和50 mm直径空洞)，缺陷附近振动信号的峰值频率较为集中,如图15—16所示。因此，可根据这一特点进一步确定和提高冲击回波法的检测精度。当激振点附近存在空洞缺陷时，可通过振动波频域上峰值频率的分布特征初步估计空洞缺陷的尺寸。当振动波存在多个峰值频率且峰值频率彼此之间分布较为分散时，则表明衬砌内部可能存在小尺寸的空洞病害；当振动波的峰值频率集中于某一频率附近时，则表明衬砌内部可能存在较为严重的空洞病害。

3)传感器的布置位置也会对测得的应力波信号产生一定的影响。传感器与空洞距离较近时(如点A和点C)，测得的应力波的频域信号较为集中，如图17—18所示； 当传感器与空洞距离大于25 cm时(如点B和点D),应力波的频域信号分布较为分散，如图19—20所示。在实际检测过程中，为提高衬砌空洞病害的检测效率，传感器应尽量成对、对称布置，这有利于快速定位衬砌空洞病害的位置。此外，为避免边缘效应对检测结果的影响，在对大体积混凝土衬砌的病害检测中，传感器的布置点距离衬砌边缘的距离应大于混凝土板的厚度。

(a) 测点C处的信号

(b) 测点D处的信号

(a) 均一化信号

(b) 频域信号

图10空洞直径为30 mm时处理后的C.1测点的信号

Fig. 10 Frequency domain signal of monitoring pointC.1 when void diameter is 30 mm

(a) 均一化信号

(b) 频域信号

图11空洞直径为50 mm时处理后的A.3测点的信号

Fig. 11 Frequency domain signal of monitoring pointA.3 when void diameter is 50 mm

(a) 均一化信号

(b) 频域信号

图12空洞直径为40 mm时处理后的C.6测点信号

Fig. 12 Frequency domain signal of monitoring pointC.6 when void diameter is 40 mm

(a) 均一化信号

(a) 均一化信号

(a) 均一化信号

(a) 均一化信号

(a) 均一化信号

(b) 频域信号

图17空洞直径为40 mm时处理后的测点A.10信号

Fig. 17 Frequency domain signals of monitoring pointA.10 when void diameter is 40 mm

(a) 均一化信号

(b) 频域信号

图18空洞直径为40 mm时处理后的测点C.10信号

Fig. 18 Frequency domain signals of monitoring pointC.10 when void diameter is 40 mm

(a) 均一化信号

(b) 频域信号

图19空洞直径为40 mm时处理后的测点B.10信号

Fig. 19 Frequency domain signals of monitoring pointB.10 when void diameter is 40 mm

(a) 均一化信号

(b) 频域信号

图20空洞直径为40 mm时处理后的测点D.10的信号

Fig. 20 Frequency domain signals of monitoring pointD.10 when void diameter is 40 mm

4 结论与体会

在已有研究成果的基础上，通过检测具有不同缺陷的混凝土板的振动信号，对采用冲击回波法检测隧道衬砌空洞的不同影响因素进行了一系列的研究。本文通过在混凝土中开设不同直径的空洞，采用了双通道传感器和网格化测点的探测方案，有效控制了试验的影响因素，保证了试验数据的准确性。

采用冲击回波法测得的振动信号与激振位置、缺陷尺寸、检测点位置等因素有关。当激振点位置附近存在缺陷时，应力波在频域信号上2 500 Hz附近产生新的峰值频率; 当缺陷尺寸从30 mm扩大至50 mm时，应力波的频域信号逐渐向新的峰值频率集中; 当检测点位置与空洞缺陷的距离超过30 cm时，应力波的频域信号较为分散。因此，在实际检测中，需合理布置测线之间的间距，保证应力波信号的精准度。

冲击回波法能够快速、有效地检测隧道衬砌中存在的空洞缺陷。相比其他的无损检测方法(如雷达探测等)，冲击回波法可以从位置和尺寸2方面探测隧道衬砌中的空洞缺陷，其定位精度在cm级别，尺寸的检测精度可实现mm级别，从而实现了隧道衬砌的精细探测。因此，实际应用中可利用这一特征来判断隧道衬砌空洞缺陷的定位和严重程度，也可利用这一特征来确定冲击回波法的检测精度。

目前的病害检测方法仍以人工分析信号为主，检测效率较低，且依赖于检测人员的经验。此外，快速傅里叶变换在分析非平稳信号时也有其固有的缺陷性。近年来，深度学习在地下工程的病害缺陷检测中不断得到应用，借此有望实现隧道衬砌病害检测的自动化和快速化。另外，小波分析作为一种新的非平稳信号分析方法也进一步得到推广，可用于分析隧道衬砌空洞的检测信号。这些新技术和方法可以进一步提高冲击回波法的检测精度和速度。