截至2020年底我国运营公路隧道2.131 6×104 座、2.199 9×104 km[1]，居世界第一．隧道运营过程中，受环境、施工、设计等因素影响，结构会出现不同程度的变形和病害，导致服役性能降低．2 200 km隧道检测数据表明：平均每公里有43处裂缝、17处渗漏水，轻微破损和中等及以上破损的隧道所占比例为80%．病害是隧道服役性能衰退的“头号元凶”，严重威胁结构及交通运行安全．隧道“带病”服役成为常态，养护检查、诊断和处治任务艰巨．养护检查与服役性能诊断是隧道科学养护的关键，围绕检查、诊断技术，国内外学者已开展大量研究[2-4]．对于表观病害，目前主要有三维激光扫描检测技术、基于相机阵列的数字摄影测量技术及移动车载检测装置[5]．面临的难题有：隧道内环境复杂，属于典型的受限空间，无卫星信号且行车姿态多变，仅依靠编码器和惯导测量定位误差大，导致病害数据历史溯源难；采用两次或多次检测的方法，检测后表观图像拼接，里程定位不准导致病害错位严重，严重影响检测质量及后续的评估诊断；现有技术(检测能力0.2 mm)无法满足结构耐久性控制的病害[6]检测要求．对于内部病害，目前主要采用雷达、超声等技术检测，检测对象为衬砌厚度、背后空洞、结构密实度；检测方式多为接触式，速度慢、效率低[7-8]．针对隧道结构浅层(特别是距离表面50 mm、即保护层厚度范围内)的剥离、钢筋锈蚀等病害的非接触快速检测技术研究较少．公路隧道结构病害快速检测面临的技术挑战是在不中断交通的情况下，高速行驶过程中如何识别0.1 mm裂缝、精准定位病害里程和快速检测内部病害，实现表里同步检测．针对带病结构的力学性能，目前主要借助断裂力学理论模拟裂缝发生、发展，分析不同裂损状态下结构受力特征与承载安全系数；ANSYS，ABAQUS等通用分析软件提供了相应的求解分析模块[9-11]，但这类方法较难获取断裂力学参数、分析求解效率低且难于构建精细化数值仿真模型．服役性能诊断所面临的技术挑战是如何实现病害特征的精确模拟与服役性能的高效分析．本研究围绕快速检测和精确诊断的行业重大需求，探索了公路隧道结构服役性能快速感知关键技术，采用一次性全断面采集图像、隧道内结构特征校准定位、病害自动识别、基于红外热效应的“冷-热斑”探测、病害刚度等效和基于数字模型的一体化数值仿真技术，实现表观、浅层病害快速检测、带病结构服役性能精确诊断．1 隧道结构病害快速采集技术1.1　表观病害的全断面采集技术采用全断面检测技术方案，通过相机阵列同步控制系统、高强红外补光(不可见光)装置、隧道受限空间内多层次精准定位模型等技术，实现隧道内一次行驶模式下的表观病害全断面采集，检测采集速度可达80 km/h，解决半断面检测潜在的交通安全隐患高、病害定位误差大、历史溯源难等问题．1.1.1　纳秒级相机阵列同步控制与存储系统隧道表观病害采用多台高清高速工业相机进行数据采集，覆盖隧道内轮廓．为保证高速移动下采集数据的稳定性和耐久性，采用定焦镜头并根据不同位置设置各相机镜头的焦距，以满足图像分辨率0.2 mm、0.1 mm(宽度)裂缝可检测的要求，相机布局如图1所示，近端与隧道结构表面的距离为3~4 m，远端为6~7.5 m．10.13245/j.hust.220802.F001图1相机布局示意图采用纳秒级脉冲信号并行激励手段，实现30多台相机的同步控制，确保各相机拍摄图像错位不超过1 mm；研发了千兆级图像实时编码系统，智能区分病害和背景信息、分区压缩，降低数据传输存储压力，解决高速采集的存储丢帧难题．1.1.2　全断面红外补光装置隧道内光线环境复杂，严重影响图像质量和识别效果，须进行高强度补光．但可见光补光会致盲、对交通安全威胁极高，不适用于正常通车模式下的隧道检测，特别是全断面检测．红外光是适应隧道环境的理想补光光源，但其随距离的衰减极为明显，远距离(6.0~7.5 m)条件下补光效果差，无法满足检测需求．本研究联合上海半导体照明工程技术研究中心研制了适用于隧道表面材料复杂特性的高功率低热阻红外补光装置，在7.5 m处检测图像的亮度均匀度达到95%，保证了速度80 km/h下全断面检测的图像质量．红外补光灯阵列装置如图2所示．10.13245/j.hust.220802.F002图2红外补光灯阵列装置1.1.3　隧道轮廓变形激光扫描辨识系统隧道轮廓变形是服役性能评价的关键指标，采用激光扫描仪进行点云数据采集，同时利用坐标转化、噪点剔除、车辆姿态修正等手段实现隧道结构内轮廓的精准拟合，通过多次检测比对计算隧道结构变形，为隧道结构服役性能评价提供有力的数据支撑．采用如下方法实现隧道内线缆、机电设备等噪点的剔除．a. 以设备的扫描原点建立坐标系，利用不同象限的距离变化趋势初步剔除激光扫描噪点．b. 对初步剔除噪点后的扫描点数据进行二次曲线拟合，并基于距离阈值LT进行二次剔除，当ΔL1LT时点剔除，当ΔL1≤LT时点保留，∆L1为点至拟合曲线垂足的距离．c. 对二次剔除后的点云，基于几何距离最小二乘法进行椭圆拟合，并利用距离阈值进行三次剔除．重复上述步骤，即可处理完所有点云数据．1.1.4　隧道受限空间高精准定位模型隧道受限空间内卫星信号弱，且隧道呈线形，行车环境复杂，难以实现隧道空间内的精准定位；但病害数据采集定位精度要求高，因此建立环向激光扫描-纵向编码器定位-图像特征校准的多层次定位模型，实现隧道受限空间的高精准定位，确保重复检测时病害定位的一致性，便于病害精准溯源和历史比对．A. 纵向定位利用同步卡对采集设备进行控制，建立编码器、激光扫描仪、相机阵列同步采集数据的时间序列，步骤如下．a. 利用编码器获取初步的里程定位，记为Lb．b. 对施工环缝、百米标等标志物进行识别；施工环缝的识别依据展布图的灰度累加值变化趋势进行判定；通过图像识别对目标物的位置进行识别，结合先验里程信息，用于后续的里程修正．对编码器采集的Lb及获取的标志物信息，利用时间信息进行关联和修正，获取真实的里程信息记为Lr，距离修正示意如图3所示，图中：∆L为误差；L为测量距离．10.13245/j.hust.220802.F003图3距离修正示意图B. 环向定位环向定位与隧道轮廓息息相关，不同类型、地区的隧道轮廓不同，采用固定的位置分配方式与实际位置偏差大；利用激光扫描获取的隧道轮廓数据及相机拍摄范围与隧道轮廓之间的关系，计算每个相机的拍摄范围；再利用相机分辨率和隧道内标志物的位置信息进行环向精准定位．如图4所示，以底盘车为载体，搭载相机阵列、高强红外补光装置、多层次定位装置、激光扫描、纳秒级相机阵列同步控制与存储系统等，研制了红外补光的环境友好型全断面检测装备，实现了80 km/h下隧道裂缝、渗漏水、剥落等病害的全断面、零干扰、高精度快速检测．10.13245/j.hust.220802.F004图4全断面检测车1.2　结构内部浅层病害的非接触式定量探测技术相比雷达、超声等手段，红外热成像检测技术更适用于结构内部浅层病害的远距离、非接触检测，文献[12-14]已开展相关研究．现场实测表明：隧道结构内外存在温差，且冬夏两季较为明显，一般可达5 ℃以上，为红外热成像探测技术的应用提供了良好条件．不同季节隧道结构内外两侧的温度差异如图5所示，图中Δt为衬砌内外温差．10.13245/j.hust.220802.F005图5不同季节隧道结构内外两侧的温度差异通过试验与数值分析发现：当隧道内外温差显著时，伴随明显的热传递过程，内部浅层病害区域的热传导系数与混凝土结构存在较大差异，会阻碍热传递过程，由此激发病害区域的“冷斑”或“热斑”现象．“冷-热斑”的发生、斑块位置及尺寸由隧道结构内外温差、内表面温差(病害侧)及病害的几何特征(范围、深度)决定，外部热激励条件下“冷-热斑”现象更为显著．不同内外温差条件下病害处热斑现象如图6所示．10.13245/j.hust.220802.F006图6不同内外温差条件下病害处热斑现象在分析内部浅层病害区域“冷-热斑”发生机制的基础上，探究了衬砌混凝土内部浅层剥离深度、剥离范围和隧道结构内外温差对混凝土热传导效应的影响规律，分析了剥离处的内表面温差与剥离深度及隧道结构内外温差的关系(见图7和8，图中：a为剥离的边长；h为剥离深度；Δtn为衬砌内表面最大温差)，论证了红外热成像技术定量检测浅层剥离的可行性及适用条件．为准确判定剥离的边缘，建议表面温差最小辨识能力不低于0.5 ℃．10.13245/j.hust.220802.F007图7内表面温差与剥离深度的关系10.13245/j.hust.220802.F008图8内表面温差与结构内外温差的关系对于钢筋锈蚀，研究了红外热成像技术的可行性及适用条件．钢筋锈蚀主要测定锈蚀位置和锈蚀程度，内表面温差最小辨识能力可取红外热像仪的感温分辨率，即0.05 ℃．图9为不同内外温差下的结构内表面温差变化规律，图中：ξ为钢筋锈蚀率；tb为最小可辨温差．可以看出：结构内表面温差与隧道结构内外温差表现为线性正相关的特征，对于ξ=6.51%，19.02%和23.16%的隧道结构，钢筋锈蚀检测需要的最小结构内外温差约为6.5 ℃，3.5 ℃和2.5 ℃．10.13245/j.hust.220802.F009图9不同内外温差下的结构内表面温差变化规律依据上述分析，并结合红外热感应的温度分辨率，确定了内部病害检测所需要的隧道结构内外温差及可检测的病害特征，提出了基于红外热成像的隧道结构内部浅层病害非接触定量探测技术，主要特点如下．a. 可检测距结构表面深度50 mm以内(不超过钢筋保护层厚度)的剥离和钢筋锈蚀病害，及时判定潜在剥落风险．b. 剥离深度越小，内外温差要求越低，检测效果越好．当混凝土剥离深度为10 mm、探测范围为80 mm时，隧道内外温差应大于8 ℃；当剥离深度为50 mm、剥离范围为150 mm时，内外温差12 ℃时可以检测，但该技术尚无法有效探测边长小于20 mm的浅层剥离病害．c. 钢筋锈蚀程度越大，内外温差要求同样越低．当钢筋锈蚀率为10%时，内外温差仅需5 ℃；当钢筋锈蚀率为1%时，内外温差应不低于30 ℃．自然条件下，该技术可用于检测锈蚀率3.3%及以上的钢筋锈蚀部位．d. 当考虑表观病害与内部病害同步快速检测时，应在隧道内外温差较为明显的冬、夏两季实施监测，且内外温差不宜低于5 ℃．春秋两季等隧道内外温差不明显的时段，可通过外部热激励，以保障内部病害探测效果．2 表观病害的AI识别技术利用机器视觉的手段进行隧道表观病害检测，关键在于如何从海量检测数据中获取包含病害的图像，判定病害类型，识别病害特征．2.1.　病害分类与识别网络由于检测数据海量，而真正包含病害的图像却很少，为了提升病害识别效率，优先对包含病害的图像进行分类与目标识别．对检测数据按照病害类型进行样本标注，样本量为5×105张，样本包含不同的材质、位置、亮度等信息．搭建图像分割、识别卷积神经网络模型，采用ReLU作为激活函数，避免梯度消失，使用Dropout层和批标准化层作为辅助层，加快网络训练速度、提升模型泛化能力，实现病害快速筛选、判定与目标定位．2.2　病害目标分割为实现病害的精准边界分割，设计多层级联式网络结构．利用金字塔网络提取不同尺度下的全图特征，并将深层特征与浅层特征进行结合，提高了特征提取的效率，可适应不同尺寸的病害．在分类层中，将图像进行区域划分，剔除大量无病害的背景区域，可在较大程度上减小网络分割计算量．在分割层中，采用跳跃式网络结构，通过相应的特征层级，与之后的特征图实现区域像素的分割．采用滑动窗口的手段，对整张图进行分割，病害分割结果如图10所示．10.13245/j.hust.220802.F010图10病害分割结果2.3　几何参数计算与修正对图像网络分割后的效果进一步细化与精细化分割，利用分割结果计算裂缝的宽度、长度和剥落、渗漏水的面积．采用u(x)和v(x)作为裂缝的上边界和下边界，获取裂缝中轴线．中轴线法向与上下边界交点之间的长度为裂缝宽度，裂缝长度可为中轴线逐点之间距离的累加，区域面积则计算分割后边界内面积．将实际计算结果与真实测量值进行比对，分析不同拍摄角度θ、距离D、亮度L、清晰度Q、粗糙度C等因素对宽度计算造成的影响，建立不同照度、成像距离及角度等条件下的裂缝宽度计算修正模型f(θ,D,L,Q,C,…)并进行裂缝宽度的修正．微裂缝识别的现场检验认证如图11所示．经现场比对和检验，该方法可实现微裂缝(宽度不超过0.1 mm)的识别与定位．10.13245/j.hust.220802.F011图11微裂缝识别的现场检验认证3 结构服役性能精确诊断方法3.1　隧道围岩与结构的数字重构数字模型包括地质和结构模型，是数值仿真分析的基础，三维地质建模方法目前已较为成熟．通过结构三维激光扫描点云数据可快速构建隧道内表面模型，隧道结构表观影像经图像裁剪与拼接等处理后，可形成隧道表观病害的二维影像展布图．在此基础上，借助隧道三维轴线解算分析(DTA)与三维空间映射关系，快速构建隧道内表面三维实景模型，并与隧道结构三维数字模型(BIM)耦合，形成隧道三维数字化模型．以隧道三维数字化模型为载体，动态集成隧道轮廓、裂缝、渗漏水、剥落剥离、背后脱空和内部缺陷等病害信息，实现病害数据的三维可视化、信息化管理，为结构服役状态诊断提供基础数字模型，病害三维可视化集成如图12所示．10.13245/j.hust.220802.F012图12病害三维可视化集成3.2　基于数字模型的一体化数值仿真分析方法数字模型转换为数值分析模型是一体化分析的关键，重点是属性数据和几何数据的传递．针对数字-数值模型属性数据传递的问题，已有学者探讨了不同软件之间(Revit等数字建模软件、ABAQUS等数值软件)数据导出导入的方式，但存在数据标准不统一、数据丢失的问题[15]．为此，依据建设与运营期围岩和结构工程编码体系，制定了围岩、结构、病害及时间等多源数据的融合标准[16]；在自主研发的同济曙光数值分析平台框架下，基于同一平台，以几何对象空间位置参量和工程编码为索引，通过数据链接方式快速准确地将公路隧道三维数字模型中的几何、物理、空间拓扑和病害等属性信息，自动转换成数值分析模型所需要的数据，提出了同一平台下数字-数值模型属性数据的自动提取与传递方法，数字模型到数值模型的属性数据流如图13所示．10.13245/j.hust.220802.F013图13数字模型到数值模型的属性数据流数字-数值模型几何数据传递的核心技术是几何边界提取与网格重构剖分算法．三维数字模型一般通过中空三角面片网格表达，网格质量要求低、允许存在畸形和尺寸突变等情况；但有限元计算对网格尺寸、三角形内角、边长比要求极为严格，网格质量的好坏直接决定了计算结果的准确性与计算效率，因此无法直接将剖分好的数字模型网格用于有限元计算．如何将三维数字模型充分地、自动地转化为工程分析所用的有限元模型是目前学术界一直关心的技术难题．文献[17]提出了空间多连通域封闭面自动搜索算法与模型网格智能重构技术，解决数字模型的几何边界自动搜索和网格剖分难题，实现了基于数字模型的一体化数值仿真分析．由于地层结构法力学计算模型的创建难度更大，因此本研究以地层结构法中地质模型的转换为例，阐述具体实现技术，转换方法同样适用于结构模型．一体化数值仿真分析技术思路如图14所示．10.13245/j.hust.220802.F014图14一体化数值仿真分析技术思路模型转换首先须解决空间范围内封闭面搜索算法和几何边界确定方法．文献[18-19]研究了二维平面内封闭区域的自动识别方法，未涉及空间范围内多连通域的封闭面搜索方法．本研究采用单点围绕法检索数字模型最小封闭区域，借助线框包围盒建立线集拓扑关系并判断封闭区域内外边界，形成空间多连通域封闭面的自动搜索算法，快速提取数字模型的几何边界．详细算法参考文献[20]．通过封闭面搜索确定模型几何边界后，须进行网格剖分．为控制单元数量，同时保障网格质量和数值模型建模效率，设计了边界约束网格的差异化剖分方法[21]．网格剖分后，利用TIN半边数据结构的特点，将隧道轴线附近的没有兄弟边的半边附上梁单元属性，梁单元的材料参数由三维隧道模型中的衬砌结构自动确定．同理，找出地质剖面外围边界没有兄弟边的所有边界，依据计算模型的特点(如模型的左右及底部边界均为直线段)，将模型的左右边线及底部边线施加相应的节点位移约束，作为有限元模型的约束边界条件．至此，地层结构法所须的有限元模型网格及边界条件确定完毕．以同济曙光数值分析平台为载体，集成上述提出的数值分析技术及病害特征精确模拟方法[22]、围岩三维广义H-B破坏准则[23]等成果，研发了公路隧道结构服役性能分析平台，不仅可以实现病害检测结果的信息化管理与历史溯源、跟踪，还可以快速构建精细化的带病结构仿真模型，分析结构在各类病害特征下的承载状态与服役性能，精细化数值模型高效创建与分析如图15所示．10.13245/j.hust.220802.F015图15精细化数值模型高效创建与分析3.3 成果与应用上述成果已累计用于全国16省市、3 563 km的隧道工程，及时指导隧道维修加固，并已推广应用至地铁领域，有力推动了我国公路隧道养护技术进步和标准化进程(主编产品标准《公路隧道检测车》T/CECS 10024—2019，参编行业标准《公路隧道加固技术规范》JTG/T 5440—2018、团体标准《公路隧道衬砌结构快速检测规程》T/CECS G：J61—01—2021等)，显著提升了养护检查作业的效率与质量．4 结论开展了隧道结构表观与浅层内部病害快速检测技术及装备、带病结构承载性能快速高效分析方法及平台的研究工作．主要结论如下．a. 研发了高强红外补光、纳秒级相机阵列同步控制装置，隧道内一次行驶即可快速获取高精度的全断面表观图像，检测速度可达80 km/h，实现了无交通管制情况下的快速检测；构建线状、面状病害图像分割算法和卷积神经网络识别模型、病害特征分区识别动态修正算法，实现了裂缝、渗漏水、剥落等表观病害的自动识别，裂缝宽度识别能力达0.1 mm；通过构建环向激光扫描-纵向编码器定位-图像特征动态校准的多层次定位模型，实现了隧道内厘米级定位，解决了80 km/h行驶速度下0.1 mm裂缝精准检测的瓶颈难题．b. 揭示了带有浅层剥离、钢筋锈蚀等内部病害的隧道结构热传递规律、影响机制和病害部位的冷热斑形成机制；建立了冷热斑特征参数与隧道结构内外温差、内部病害特征的对应关系；分析了内部病害非接触检测的可行性，研究结果表明，隧道结构内外温差不低于5 ℃时检测效果较好．c. 提出了数字-数值模型属性数据智能交互传递标准、封闭面自动搜索算法及网格智能剖分算法，解决了基于数字模型的一体化数值仿真分析的技术难题，实现了带病结构力学行为的快速分析和服役性能的快速、精准诊断．