复杂环境公路隧道裂缝快速识别与分割算法研究

随着我国公路隧道由建设为主朝建养并重转化,在运营里程快速增长与既有隧道劣化加剧的双重作用下,移动检测及结构安全快速诊断已成为目前公路隧道运营维养领域的研究热点之一。我国已研发了多种类型的隧道检测车,为裂缝、渗漏水等表观病害的快速检测提供了手段,然而公路隧道衬砌图像背景复杂、干扰因素多、裂缝占比小的特点,给检测数据的快速分析带来巨大挑战,已成为制约技术推广的主要瓶颈。基于深度学习算法,本文提出了一种将目标识别与语义分割进行组合的裂缝快速提取方法,首先采用Faster R-CNN网络对原始衬砌图像进行目标识别,判定所采集图片是否存在裂缝并智能框选出裂缝区域;随后对框选出的裂缝区域自动裁切,由此过滤不含裂缝的图片并去除含裂缝图片中的干扰背景,再利用U-Net语义分割网络对裂缝进行像素级分割。通过实际工程验证发现,单幅图像裂缝整体分割时间小于0.15 s,在常见各类干扰因素下,目标识别F1值可达到92%,语义分割像素准确度可达到98%以上。与阈值分割和同类智能分割算法相比,本方法显著提高了识别速度与精度,为从隧道检测车海量数据中进行快速准确的裂缝提取提供了良好手段。     

Intelligent recognition of joints and fissures in tunnel faces using an improved mask region-based convolutional neural network algorithm

To address the challenges of low recognition accuracy, low robustness, and low detection efficiency in existing tunnel face joint and fissure recognition methods, we present a deep learning recognition segmentation algorithm called the mask region convolutional neural network (Mask R-CNN) that is enhanced by an advanced Transformer attention mechanism and deformable convolution network (Mask R-CNN-TD). The Transformer attention mechanism improves the backbone network's ability to extract image features by focusing on important areas. A deformable convolutional network enables the network to more precisely conform to the morphological characteristics of joints and fissures on the tunnel face, thereby enhancing the accuracy of detection. Experimental results demonstrate that Mask R-CNN-TD achieves superior performance, compared to Mask R-CNN series algorithms and other instance segmentation methods in terms of detection accuracy, with mean average precision scores of 70.5%, 70.8%, 53.2%, and 63.3% for detection box and mask segmentation at thresholds of 0.5 and 0.75, respectively. Based on the stable and efficient Mask R-CNN-TD model, we developed a mobile application called tunnel face detector to automatically detect tunnel faces on the construction site.     

一种改进的用于裂缝图像分割的Otsu方法

裂缝是隧道衬砌最常见的病害之一,基于近几年快速发展的工程检测系统与图像处理算法的研究,提出了一种CCD相机的衬砌裂缝快速检测系统采集裂缝图像。在提取裂缝特征之前,需要将裂缝区域与图像背景分离。采用Otsu法进行分割处理,然而传统的Otsu方法对裂缝区域过小的图像易产生欠分割;对背景不单一或光照度不均匀的裂缝图像易造成过分割的情况。根据Ostu方法分割特点对该方法进行改进,以达到更好的裂缝图像分割效果,从而为实现隧道裂缝的快速检测埋下基础。     

穿越软硬围岩隧道设置减震层振动台试验研究

以西部高烈度地震区浅埋公路隧道为依托,通过大型振动台模型试验,研究隧道穿越软硬围岩段在地震荷载作用下设置减震层的动力响应特性,并采用数值模拟方法对试验结果进行验证分析。试验及数值计算结果表明,从洞身段来看,减震层厚度存在最优值;从穿越软硬围岩段来看,增加减震层厚度可降低隧道沿纵向的动力响应差异,但加速度峰值会有所上升;拱顶围岩和隧道衬砌结构加速度响应频谱曲线均表现出“三峰值”现象,设置减震层并不会显著改变围岩频谱特性,衬砌结构也不显著体现自振特性,其响应主要取决所穿越围岩的动力特性;减震层处于最优值时可通过吸收更多的低频组分来降低隧道的动力响应;设置减震层可显著降低二衬动应力,但会使初支动应力呈现不同程度的放大,随减震层厚度的增加,二衬动应力先减小后增大,初支动应力先增大,后呈降低趋势;通过观察衬砌破坏形态,隧道拱顶、拱脚和仰拱易发生开裂,设置减震层后,仰拱相对容易发生破坏,应给予重点关注。研究成果可为西部高烈度地震区浅埋隧道抗震设计提供参考。     

隧道衬砌裂缝特征提取方法研究

 衬砌裂缝图像的分割和信息提取是裂缝自动检测系统中的重点。本文在采集图片大量试验的基础上对裂缝信息采集流程进行优化。其中,针对衬砌图像分割,提出结合prewitt算子和otsu的梯度类间阈值法,并用数学形态学对图片进行进一步优化,从而得到裂缝区域完整而杂质区域较少的二值图像;针对裂缝特征提取,通过对试验图片集合特征的分析确定描绘子为集中度、外接矩形长宽比、外接矩形占有率、平均宽度等。应用实例表明,梯度类间阈值法能够更好地实现对图像的分割,较常用的otsu算法更能适应复杂背景的裂缝图片。通过对优化图像的不同区域进行描绘特征提取统计,可形成具有一定代表性的图片库,为实现裂缝自动识别奠定基础。     

天马山隧道洞口二衬墙面渗漏水治理浅谈

天马山隧道为三车道长大隧道,其中洞口为破碎岩层浅埋段,岩层内富含裂隙水,水压较大,同时地表水可通过围岩裂隙直接渗透到隧道,因此在降雨后隧道二衬墙面（特别是边墙）出现比较严重渗漏水现象。本文通过治理天马山隧道洞口二衬墙面渗漏水的经验,分析和介绍“水大夫PU灌浆止漏胶（亲水型）”在天马山隧道治理渗漏水中的成功运用,为今后隧道处理渗漏水提供了一种新的方法。     

马蹄形隧道40°斜穿地裂缝的变形破坏机制试验研究

 从西安地铁隧道工程背景和西安地裂缝地质环境出发,根据相似理论设计马蹄形隧道衬砌结构40°斜穿地裂缝的物理模型试验。结构模型混凝土应变、纵向和环向钢筋应变、结构外围土压力、结构内部收敛位移、模型顶表面土体变形以及宏观变形破坏现象表明：整体式马蹄形隧道衬砌结构40°斜穿地裂缝时其破坏模式为扭转、弯曲、剪切变形破坏,变形破坏不对称;衬砌混凝土环向裂缝主要分布在上盘区0.83D(D = 1.8 m)、下盘区1.11D;纵向裂缝主要分布在上盘区1.11D、下盘区(1.94～2.22)D;下盘结构变形破坏范围和程度要高于上盘。马蹄形隧道结构在40°斜穿地裂缝时,宜采用分段方式来应对扭转、弯曲、剪切变形,应加强结构抗扭设计,扩大断面或提高混凝土强度等级来应对剪切变形。     

同进隧道二次衬砌开裂原因分析及治理

衬砌裂纹是隧道衬砌承受力超出其强度的反映,二次衬砌开裂是隧道工程常见的病害,针对同进隧道二次衬砌开裂段局部侵入净空进行了分析,围岩分级、地下水和施工因素是导致衬砌开裂的主要原因,对失效衬砌采取拆除重建进行整治,首先加固周围的围岩,加强对衬砌裂纹的监控量测,拆除旧衬砌时,及时进行初期支护,确保施工安全。提出了预防裂缝开裂的措施,设计方面正确判断围岩级别,选择支护和衬砌参数;施工方面规范操作,确保支护到位和衬砌强度,防患于未然。     

纵向裂缝对隧道衬砌承载力的影响分析

 基于隧道衬砌拱顶结构1∶1的荷载试验,建立衬砌裂缝深度与衬砌刚度的关系,提出裂缝处衬砌刚度计算的梁弹簧模型。基于梁弹簧模型分析裂缝位置、裂缝深度和地层抗力对衬砌结构承载力的影响。计算结果表明：隧道拱顶安全系数随裂缝深度增加呈线性降低,裂缝深度为衬砌厚度的50%时,安全系数则降低78%;相同裂缝深度情况下,裂缝在拱顶时最不利,裂缝在拱腰、边墙以及拱脚时对结构安全系数影响较小;地层抗力对拱顶、边墙以及拱腰的安全系数影响较大,对拱脚的安全系数影响较小。     

甘肃某高速公路隧道二衬裂缝成因及整治技术研究

依托甘肃某高速公路8座隧道维修工程,以专项检测数据、现场调查及维修期间揭露的情况为依据,结合各个隧道的原设计、施工、运营、检测评估情况,采用排除法对隧道二次衬砌裂缝的成因进行了深入分析,指出衬砌产生裂缝的主因是隧底仰拱缺陷,其引发衬砌不均匀沉降,致使衬砌局部混凝土受拉产生裂缝,而衬砌背后脱空和厚度不足减小了衬砌刚度,引发应力集中效应进一步恶化了衬砌受力状态。以衬砌裂缝病害的发育情况和隧道质量缺陷(衬砌厚度、仰拱厚度)二者间的相关性情况为出发点,提出了针对衬砌裂缝产生原因的处治方案,取得了良好的维修效果。     

浅谈隧道洞身衬砌检测的一些体会

研究证实,隧道洞身衬砌裂损会破坏工程结构、降低工程整体质量、缩短工程使用年限。因此,加强对公路隧道洞身衬砌检测具有现实意义。本文基于公路隧道洞身衬砌检测问题,浅析了公路隧道洞身衬砌裂损的防治。     

电力电缆隧道结构病害及检测评估方法探讨

电力电缆隧道是目前常见的城市地下空间利用形态之一,但是该类隧道的结构病害检测技术体系和规范尚不完善,影响了该类隧道的病害评定及相应处治。电力电缆隧道的病害类型主要包括隧道渗漏水、隧道衬砌裂损、衬砌结构腐蚀这三大类型,其中影响较大的为隧道渗漏水。在电力电缆隧道的检测工作中,需要结合电力隧道的工作环境条件、功能特点,明确检测的目的和需求,有针对性地调查和收集相关的信息和资料以制定检测方案。检测的内容可以划分为外观检查、结构安全性检查、结构耐久性检查这三大类内容,以便选取适宜的仪器和方法开展电力隧道检测工作。论文提出了确定电力隧道结构区段的分项评定标准及综合技术状况评定方法,并建议依据检测评定结果对电力隧道采取对应的养护措施。     

大跨度浅埋隧道二次衬砌结构静力分析

结合大跨度浅埋隧道衬砌的受力情况比较复杂的特点,通过对广乐高速公路某隧道的二次衬砌结构进行静力分析,验证了设计采用的二次衬砌厚度和配筋率是合理可行的,可为同类大跨度浅埋隧道的二次衬砌结构设计提供参考。     

基于弹性地基梁法的隧道衬砌裂缝间距和宽度的计算

基于弹性地基梁建立了隧道衬砌的控制微分方程,根据圣维南原理推出裂缝间距相应中心角应满足的卓越方程,由此求出了隧道衬砌在荷载作用下产生的裂缝间距,进而确定相同裂缝间距和不同裂缝间距情况下的裂缝宽度。     

运营公路隧道衬砌正常使用极限状态模糊随机可靠度分析

该文基于运营公路隧道衬砌正常使用极限状态的特征,针对钢筋混凝土偏心受压构件的最大裂缝宽度极限状态开展了研究。建立了考虑衬砌结构抗力模糊性及荷载效应随机性的正常使用极限状态下模糊随机可靠度分析方法,并对某海底隧道海域Ⅲ级（Ⅳ类）围岩下衬砌结构最大裂缝宽度的可靠度进行了计算。计算结果表明：（1）在考虑结构安全重要性系数、结构的使用环境及荷载条件等因素前提下,模糊失效准则的边界应根据规范规定的允许裂缝宽度值确定;（2）某海底隧道海域Ⅳ类围岩下左洞某断面衬砌拱顶处出现最大宽度裂缝时的失效概率pf=0.194,小于50%,可以满足使用要求;（3）某海底隧道海域Ⅳ类围岩下左洞某断面衬砌拱腰处出现最大宽度裂缝时的失效概率pf=0.322,小于50%,可以满足使用要求。     

深埋长大隧道交叉段衬砌裂缝成因分析与处治

通过对某高速公路深埋隧道主、横洞交叉段开洞侧主洞衬砌裂缝的现场检测及性状分析，研究对比了可能引起衬砌开裂的各种因素，得出了开裂的主要原因，认为隧道交叉段地层工程地质情况复杂，构造应力在应力场构成中占有很大比例，水平应力要比竖向应力大，且在横洞开挖后。主洞开洞侧截面承载能力一定程度上有所削弱，衬砌受力不均匀，出现应力集中现象，从而导致混凝土开裂；基于现场地质参数及裂缝成因初步分析，利用有限元分析软件对衬砌开裂段的应力场及位移场进行了模拟，模拟结果验证了现场成因分析所得结论的正确性；基于现场裂缝实际情况，提出了详细的裂缝处治措施，可为今后解决类似隧道衬砌开裂问题提供参考。     

氯盐和冻融循环复合作用对浅埋公路隧道安全性能的影响

对氯盐和冻融循环复合作用后V级围岩中埋深为10 m的隧道,运用同济曙光软件建立荷载—结构法拉压弹簧模型进行分析计算.计算表明:1)随着环向裂缝宽度(钢筋锈蚀程度的增加)以及纵向裂缝深度的增加,隧道安全性能逐渐降低;2)衬砌具有相同钢筋锈蚀程度和纵向裂缝深度时,拱顶处病害比拱腰处病害对隧道安全性能的影响大;3)当环向裂缝宽度小于0.2 mm时,环向裂缝宽度的变化对隧道衬砌安全性能影响不大.     

隧道衬砌混凝土开裂原因分析及加固措施

2008年后,隧道工程在新建、改建铁路中所占比例越来越大,隧道运营后的病害也屡屡出现,其中隧道二衬混凝土开裂较多,常见的裂缝形态有水平裂缝、斜向裂缝和不规则裂缝等。通过分析裂缝产生原因,在此基础上给出新建隧道预防二衬混凝土开裂过程控制以及既有隧道裂缝的注浆加固处理等措施,以期对类似工程有借鉴意义。     

Automatic pixel-level crack detection with multi-scale feature fusion for slab tracks

Cracks are common defects in slab tracks, which can grow and expand over time, leading to a deterioration of the mechanical properties of slab tracks and shortening service life. Therefore, it is essential to accurately detect and repair cracks before they impact services. This study developed a systematic pixel-level crack segmentation–quantification method suited for nighttime detection of slab tracks. To be specific, slab track crack network II, a pixel-level segmentation network that aggregates multi-scale information was proposed to extract the morphology of slab track cracks, and then their widths were calculated by an alternative quantification method proposed in the paper. The model performs best when the initial learning rate is 0.0001, with intersection over unions (IOUs) 84.94% and 83.84% observed on the training set and validation set, respectively. In the test set, the IOU value is 81.07%, higher than that derived from similar segmentation algorithms, indicating higher robustness and better generalization of the network architecture. In addition, the average errors in predicting crack widths resulting from the proposed method are 0.13 and 0.12 mm, compared to the results measured by a vernier caliper and a 3D scanner, respectively. The proposed pixel-level segmentation–quantification system provides a new method and theoretical support for slab track maintenance and repair.     

纵向裂缝隧道衬砌结构的安全评价与加固研究

 裂缝是运营期隧道衬砌结构的主要病害形式之一,特别是拱部纵向裂缝对隧道原有结构的承载力影响较大。通过公路隧道衬砌结构裂缝评价方法,对隧道主要裂缝进行安全评价,给出安全等级,同时应用刚度退化模型对隧道原结构进行承载力评价,给出加固前的隧道结构安全系数,通过工程实例验证说明,通过刚度退化模型计算承载力是可行的,为隧道的加固补强提供重要依据,并为今后纵向裂缝情况下衬砌结构的安全性评价、承载力的计算分析以及加固设计提供新的技术方法。