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测量型水下机器人在水下构筑物缺陷检测中的应用

2021-10-22沈清华朱长富

水利技术监督 2021年9期
关键词:消力池导墙构筑物

沈清华,杨 青,朱长富

(中水珠江规划勘测设计有限公司,广东 广州 510610)

随着我国水利水电工程、桥梁工程等的持续建设,水下构筑物覆盖范围越来越广泛。由于长期处于水下复杂环境中,大量的水下构筑物在长期服役后,不同程度地存在着基础冲刷、淘空、结构侵蚀以及自身老化等一系列的结构性损伤,给工程的整体运行带来了重要的安全隐患。为对相关建筑物的除险、加固工程提出科学合理的决策,需有效排查水下构筑物存在的各种缺陷,常规的人工探摸、水下摄像等方法由受水下环境、水质条件、作业时间、安全保障等各种因素影响,无法获得清晰图像,检测结果难以满足工程需求。针对这一技术性难题,国内外专家在该领域进行了大量研究并提出了诸如三维声呐技术[3- 5]、水下机器人[6- 7]、水下多波束测深系统[11]等多种解决方法,取得了一定的成效,但在精确描述缺陷边界特征方面仍存在不足。由于图像对比度相对较低、缺陷特征信息匮乏、模糊、残缺,致使不够细微,而且定位误差大、效率较低、适应性较弱等。

本文通过引进DOE T5N ROV系统及M900型图像声纳,构建了内外业一体化化的测量型水下成像系统,可实现自主导航、智能识别、图像采集及处理,并在某大型水利枢纽工程消力池底板、导墙混凝土等多项水下构筑物表观完整性检查、上游闸门工作状态巡检等方面实现了示范应用。

1 系统概况

1.1 DOE T5N ROV系统

DOE T5N ROV系统是一套高性能的可实现自主导航的测量型水下成像系统,包括ROV主机、地面控制系统两部分。其中,ROV主机标准配置深度计、姿态传感器、高清水下摄像头、水下照明、推进器等部件,采用框架结构,结实可靠;地面控制系统包括控制系统、电源控制箱等部件。具体技术参数见表1。

表1 系统技术参数

1.2 M900型图像声纳

M900型图像声纳是目前市场上应用最为广泛的高性能的水下二维多波束图像声纳系统,适合水下环境调查和检查。无论在狭窄还是宽广区域搜索,都能得到清晰流畅的目标声学图像。水下检测时可视范围100m,视角130°。具体技术参数见表2。

表2 M900型图像声纳主要技术指标

1.3 系统作业流程

检测作业时使用图像声呐M900进行水下导航,确认ROV在水下的位置,使用M900观察ROV相对于水下构筑物的的相对位置进行水下定位,并根据现场水质能见度进行测线间距布设,以确保测线可以覆盖所有的检测面,具体流程如图1所示。

图1 水下构筑物检测流程

2 检测区概况

为保证某大型水利枢纽安全运行,对枢纽大坝下游的消力池区域的相关构筑物进行完整性检测。消力池共分为左区、中区、右区3个区域,如图2所示,左区和中区导墙长度分别约为175m,右区导墙长度约为195m,消力池水深约为17m,总宽度约467m。

图2 消力池检测区域布置图

2.1 主要检测内容

对消力池底板、两侧导墙和坝前闸门闸墩进行视频检测,并通过视频查明消力池底板、导墙和闸墩混凝土表观完整性,同时使用ROV对上游闸门进行检测。包括23#~32#闸门间区域桩墩检测、右区海曼底板全覆盖检测、右区导墙全覆盖检测、中间导流墙全覆盖检测、中区海曼底板全覆盖检测、中区左侧导流墙全覆盖检测。

2.2 基本检测要求

(1)检测消力池和海漫底板、导墙结构冲刷破损情况,查明破损、露筋、骨料裸露等缺陷位置、性状等,检查泄洪闸闸室、检修门槽,闸门等的现状情况。

(2)对检测中发现的缺陷进行编号,列表对各缺陷位置、规模(长度、宽度、深度)、性状(破损、露筋、骨料裸露)等进行描述,同时绘制缺陷平面图,并提供相关照片,

(3)做好水下检测资料剪辑及成果报告编制,建立相应的基础数据库和数字化成果,形成检测成果报告等。

3 关键技术措施

3.1 测线布设

水下机器人进行检测工作时,沿水下机器人面向检测面的法线方向依次布置测线,测线布设宽度依水质能见度为依据,确保视频可以覆盖所有需检测的混凝土面,本项目测线间距设置为2m,如图3所示。

图3 水下机器人检测测线布置图

3.2 智能控制

水下机器人(ROV)通过连接脐带提供动力来进行操纵和控制,通过水下高清摄像、图像声呐等专用设备进行观察,提供缺陷影像资料。

检测作业时使用图像声呐M900进行水下导航,确认ROV在水下的位置,沿计划检测线进行水下构筑物的视频检测,并同步视频录像、对焦拍照、水深记录智能化操作,当发现混凝土缺陷,通过视频、图像信号估计缺陷尺寸并记录,然后继续本条测线的检查作业,依次循环,直至完成所有计划检测工作,如图4所示。

图4 检测路线示意图

3.3 影像解析

水下构筑物的缺陷一般包括:粗料暴露、掏蚀、水下盖板缺失、墩体破损等,这些缺陷在检测获取的影像中都会得到相应的体现,如图5所示。在水下机器人获取的影像的基础上,根据现场标注分析缺陷的位置与尺寸,生成缺陷位置图,如图6所示,及相关成果报告。

图5 缺陷特征影像

图6 缺陷E位置示意图

4 检测成果分析

4.1 检测成果

通过对23#~32#闸门间区域桩墩检测、右区海曼底板全覆盖检测、右区导墙全覆盖检测、中间导流墙全覆盖检测、中区海曼底板全覆盖检测以及中区左侧导流墙全覆盖检测,共发现缺陷33处,未发现对工程整体安全运行有严重影响的重大缺陷。

4.2 总体分析

(1)坝前闸门只发现一处较为严重桩墩底板脱落,位于0+816.3~0+832.3,轴0+043.0~轴0+045.0处30#右岸面墩体,尺寸达到长1m、宽0.8m、深0.5m,其他均为冲刷导致的轻微缺陷,对大坝及泄洪消能设施整体安全运行无严重影响,但也需长期跟踪观测。

(2)消力池导墙墙面未发现影响大坝及泄洪消能设施整体安全运行的异常情况,但仍存在局部冲刷缺陷,需长期跟踪观测。

(3)消力池海曼底板未发现影响大坝及泄洪消能设施整体安全运行的异常情况,但仍存在局部冲刷、导流墙区域存在大量树枝、生活垃圾、地势较低区域存在大面积淤泥等轻微缺陷需进行处理并长期跟踪观测。

5 结语

水下机器人可代替人工在水下长时间作业,能提供实时视频、声呐图像,在水下构筑物检测方面具有独特的优势。

实际作业中,由于受水下能见度影响,对于检测面特别是不规则检测面的全覆盖技术仍需进一步探讨。

下一步,可考虑与多波束水下扫描系统集成应用,利用多波束水下扫描系统获得的影像,进行更精细化的检测线布设,以期达到更理想的检测效果。

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