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隧道“檢驗”,從人工巡檢轉向大數據、智能化電子巡更時代
發布時間:2021-05-31 15:56

  地鐵交通極大方便了城市居民的出行,但是地鐵隧道中出現的各種“病害”,如隧道裂縫、滲漏水、沉降、襯砌剝落、掉塊等,給電客車安全運營帶來挑戰。以隧道裂縫為例,其形成原因比較復雜,巖層性質、巖土壓力、混凝土收縮、結構移位變形、侵蝕破壞、施工遺留等都是潛在誘因。特別是南方的過江過河隧道或地下水較豐富區域的隧道,如果產生裂縫產生就會產生滲漏水,影響地鐵運行的安全。因此需要定期巡檢,及時養護、維修。

  地鐵隧道病害與表面狀態檢測則是保障安全運營的重要內容之一。否則,地鐵隧道一旦發生事故,將會給生命財產帶來巨大損失。盡管傳統的超聲波檢測法、聲發檢測法、電磁波檢測技術等不斷提高檢測精度,但速度低、效率慢,難以滿足現代軌道交通快速發展的需求。而巡更信息技術的發展,多維傳感、機器視覺檢測技術的使用則為這項檢測工作的提速、高效提供了新的契機,將主動權掌握在自己手中這將推動我國城市軌道交通進一步向大數據、智能化、精準化方向去發展,讓老百姓出行更安全、更便利,乘坐舒適性更高。

                         

  電子巡更的特點是效率高、可移動、非接觸,特別是信息處理自動化、智能化、數字化,也是隧道巡檢的發展方向,應用于隧道病害檢測當中,這些智能巡檢技術可以逐步代替人工,完成隧道基礎設施的自動檢測。裂縫檢測智能巡檢技術主要分兩個步驟,第一步是圖像裂縫采集,利用電子巡更系統和特制的輔助光源,保證采集到高質量的隧道圖像。

  智能巡更技術有助于解放人力,服務地鐵運維,目前這種技術對于背景簡單的普通隧道裂縫識別率比較高,可以達到84%以上。但對于比較復雜環境下的裂縫,識別率還有待提高。在未來巡檢算法上,加強對不同類型紋理噪聲的識別,提高圖像處理的計算效率,進一步提高隧道病害檢測效率。我們科技工作者還要繼續努力,推動基礎研究創新。

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