隧道掉块风险衬砌振动特性及其潜在掉块识别方法

冯万林 ,  林志 ,  龚怀章 ,  杨红运 ,  苟小英 ,  郭贤德

科学技术与工程 ›› 2026, Vol. 26 ›› Issue (7) :3052-3059

PDF (10729KB)
科学技术与工程 ›› 2026, Vol. 26 ›› Issue (7) :3052-3059 DOI: 10.12404/j.issn.1671-1815.2504292
交通运输

隧道掉块风险衬砌振动特性及其潜在掉块识别方法

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Vibration Characteristics of Tunnel Lining with Spalling Risk and Identification Methods of Potential Spalling Block

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摘要

中国在役隧道规模庞大,随着结构服役时间的增加,衬砌结构的运维安全成为行业关注的重点。近年来频发的衬砌掉块事故造成了巨大的经济损失,以及既有隧道衬砌掉块有效检测方法的缺乏与测试技术手段的落后,导致实现掉落风险块的早期识别,成为从业人员的迫切诉求。提出一种结合定向声波发生装置与激光多普勒测振技术的隧道衬砌非接触式检测方法,并通过模型试验获取了含掉落风险块的隧道衬砌振动特征。研究结果表明,隧道衬砌掉落风险块的存在,在显著降低结构整体刚度的同时,会削弱裂缝所在截面的局部刚度。这些特征在监测数据中表现为:①局部测点振动主频的陡降;②掉落风险块区域与完好区域处振动信号谱峭度面积变化率在数值上的巨大波动。这些对潜在掉块位置敏感的信号特征,可有效用于隧道衬砌掉落风险块的准确定位,进一步促进隧道衬砌潜在掉块的非接触式识别技术发展。

Abstract

China possesses a vast scale of in-service tunnels. With their increasing service life, ensuring the operational safety of lining structures has become a critical industry concern. The frequent occurrence of lining spalling incidents in recent years has resulted in substantial economic losses. This issue is compounded by a lack of effective detection methods and the limitations of conventional techniques for assessing existing tunnel lining defects, making the early identification of loosened lining segments an urgent demand for practitioners. A non-contact detection method was proposed for tunnel linings that integrates a directional acoustic wave generation device with laser Doppler vibrometry technology. Model tests were conducted to obtain the vibration characteristics of tunnel linings containing loosened segments. Findings indicate that the presence of loosened lining segments significantly reduces the overall structural stiffness while simultaneously weakening the local stiffness at the section containing the crack. These characteristics manifest in the monitoring data as: a sharp drop in the dominant vibration frequency at local measurement points. Significant fluctuations in the rate of change of the spectral kurtosis area of vibration signals between the loosened segment zone and the intact zone.These features that are sensitive to potential spalling locations can be effectively used for the accurate localization of potential spalling blocks, thereby further promoting the development of non-contact identification technologies for potential tunnel lining spalling.

Graphical abstract

关键词

公路隧道 / 掉块识别 / 振动响应 / 非接触式振动测试 / 振动信号重构

Key words

highway tunnel / spalling identification / vibration response / non-contact vibration testing / vbration signal reconstruction

引用本文

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冯万林, 林志, 龚怀章, 杨红运, 苟小英, 郭贤德. 隧道掉块风险衬砌振动特性及其潜在掉块识别方法[J]. 科学技术与工程, 2026, 26(7): 3052-3059 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2504292
FENG Wan-lin, LIN Zhi, GONG Huai-zhang, YANG Hong-yun, GOU Xiao-ying, GUO Xian-de. Vibration Characteristics of Tunnel Lining with Spalling Risk and Identification Methods of Potential Spalling Block[J]. Science Technology and Engineering, 2026, 26(7): 3052-3059 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2504292

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中国在役公路隧道规模庞大,截至2023年年底,中国运营隧道27 297座,总长3 023.18万延米[1]。取得瞩目成就的同时,庞大的体量对隧道工程的运维安全提出了严峻挑战[2]。近年来,掉块事故频繁发生:2012年,达成线苟家沟隧道掉块事故;2017年,重庆北碚隧道发生10 m2规模的素混凝土衬砌掉块事故;2017年,重庆太平隧道突发掉块中断交通;2020年,雅安青鼻山隧道掉块造成1人死亡。这些事故加深了从业人员对隧道运营安全的认知,即实现隧道衬砌掉落风险块的早期识别与发展趋势预测是保障运营通畅与结构安全的重要途径。然而,受检测技术发展程度限制,隧道工程中缺乏智能、快速的衬砌掉落风险块检测评估手段[3]。这进一步了推动从业人员引进新技术并探索其有效性。
调查结果表明,尽管衬砌掉块形成原因复杂多样,但其发育与形成的本质为裂缝或既有界面的损伤扩展。Jiang等[4]充分调研了在役裂损隧道事故案例,指出围岩压力重分布、冻融循环及施工冷缝是裂缝发育的主要诱因。其中福冈铁路隧道掉块事故的溯源研究表明,高速气动荷载扰动与冷缝闭合效应的耦合作用是关键致灾因素,但现象学层面的解释难以阐明力学演化本质。Elbaz等[5]通过现场调研地质条件,提出日本佐贺隧道局部掉块塌方的关键诱因是人为活动。例如,过度开挖、设计与施工缺陷、地基加固不足,引起结构开裂损伤严重,并最终发生严重事故。Tsuno等[6]创新开发了双剪切试验,重点研究组合裂缝贯通后几何参数(裂缝间距/倾角/粗糙度)对块体抗滑稳定性的影响规律,为掉块力学行为分析提供了新方法。
部分学者从损伤力学与振动力学基础理论出发,提出既有裂缝会通过界面削弱效应显著降低结构刚度,降低其承载性能[7-13],并初步建立了隧道衬砌裂缝、空洞等病害的初步识别方法,代表性研究成果包括:抛物线拱结构的模态参数变异分析[14]、含缺陷混凝土标准试块基频损伤度评估[15]、刚度退化混凝土构件模型的振动传递率函数研究[16]、以及Euler-Bernoulli梁归一化曲率特征提取[17]。然而,隧道衬砌掉块风险管控的既有识别方法仍以锤击检测与目视检测为主。通过现场观测或机器视觉获取的数字图像判定是否存在多条相交裂缝形成的封闭块体。在目视检查确定存在风险块后,进一步通过人工锤击检测,识别锤击时的声音[18]、手感等差异评估掉块风险。然而,上述既有方法的结合仅能实现部分掉落风险块的定性识别,无法进一步判断其稳定状态。
综上,受隧道安全形势推动,研究前沿开始向振动特征评估延伸。既有成果充分论述了损伤振动识别理论在隧道结构病害识别中的强大潜力。然而,未见相关成果将振动损伤检测技术应用于衬砌掉落风险块识别。现提出一种隧道衬砌掉落风险块非接触式振动测试方法,通过模型试验获取并分析不同荷载作用下结构的振动响应特征。该方法可实现隧道衬砌掉落风险块的非接触式远距离识别,将有力推动隧道工程的安全运维与智能检测发展。

1 模型试验

1.1 构件设计

以隧道拱部衬砌为原型,在充分调研的基础上,综合荷载的加载区间、仪器检测精度、试验场地要求等,最终确定本次试验所采用的几何相似比为1∶5。试验使用C30混凝土和钢模板进行试件浇筑,预制裂缝片采用厚度为1 mm的钢板制成,在损伤构件浇筑时嵌入对应位置并在混凝土初凝阶段及时拔出。

为探究含不同规模与不同发展程度的掉落风险块下,隧道衬砌振动特性。选取底部裂缝间距为200 mm和300 mm以及裂缝贯通度为0.2、0.4四个参数控制变量,在300 mm裂缝底部间距的设置下研究不同贯穿度的情况;在0.4贯通度设置下研究不同裂缝底部间距的情况。为便于进行竖向荷载施加,将拱部衬砌构件由弯梁简化为直梁,并设计了四种不同的试验构件,如表1所示。构件示意图如图1所示。四种工况分别代表完好衬砌(构件1)、大规模但低发育的掉块(构件2)、大规模且高发育的掉块(构件3)、小规模且高发育的掉块(构件4)。

1.2 加载系统

加载试验系统为自主研发的隧道衬砌全环加载台架,如图2所示。台架由框架梁提供自反力,上部荷载由分载梁进行加载,以模拟局部集中荷载,两侧由两个作动器提供轴力。在构件与延长杆、作动器接触位置布设橡胶垫片,以起到减隔震作用。该加载系统可有效模拟轴弯共同作用下,含掉块风险衬砌的力学行为。

1.3 监控系统

综合采用定向声波激励与激光多普勒测振的非接触式振动测试方案,是近年无损检测领域研究的前沿与热点。

当混凝土浅表层存在空腔或裂缝等缺陷时,缺陷所形成空腔上方的混凝土的抗弯刚度相较于完好区域会有所下降。此时定向声波会引起缺陷上方混凝土的弯曲振动,其振动行为类似于简支薄板[19-20]。相较于传统力锤激励,定向声波激励可根据测试对象的固有频率,预设激励信号频率范围,实现参数化激励[21],同时获取更多特征频率峰[22]。

采用该激励与测振技术方案,将定向声波发生装置放置在距离构件5 m位置,使用自制支架将激光测振仪(挚感光子MotionGo微型激光多普勒测振仪)固定在构件下方,以保证激光垂直入射构件表面。利用定向声波发生装置进行脉冲激励。测试系统如图3所示。

为深入揭示不同损伤状态下含掉落风险块隧道衬砌的振动响应特征,制定如图4所示的各构件振动测点布设方案(D1~D7)。

1.4 试验工况

试验采用立式加载方式,对构件进行非破坏性测试。在构件和台架接触面间设置阻尼垫层,以模拟围岩与衬砌接触的情况。参考拱部隧道衬砌构件的加载方式[23],侧压系数为0.45(对应Ⅳ级围岩),共设置三种荷载情况,分别是无荷载、竖向0.5 kN和竖向1 kN。在预加载后,采用分级加载,先施加水平荷载再施加竖向荷载,每级竖向荷载增量为0.1 kN。

2 试验结果

2.1 振动信号重构

提出一种隧道衬砌振动信号重构算法:首先,对原始信号进行快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT),分析并去除其中的直流分量;其后,采用改进的互补集成经验模态分解与自适应噪声算法(improved complementary ensemble empirical mode decomposition and adaptive noise, ICEEMDAN)将信号分解为若干本征模态函数(intrinsic mode function, IMF);然后,计算并比较各IMF与信号的方差贡献率(variance of contribution rate, VCR),筛选信号中的重要IMF[24];其后,将筛选出来的IMF进行小波阈值降噪;最后,将所有处理后的IMF通过逆变换形成重构信号,实现原始信号降噪,算法实施路径如图5所示。

分别计算了各构件D1处测试信号在使用该算法前后的信噪比(signal-to-noise ratio, SNR),结果如表2所示。相比于原始信号,重构信号的信噪比得到大幅增加。这表明该算法在降噪方面的优秀性能。

此外,以无损构件D1测点数据为例,分别对原始信号、小波降噪信号与重构信号进行了高斯检验,结果如表3所示。结果表明,原始信号峰度均值超过40,呈现典型的厚尾分布特征,且原始信号偏度较大,与标准正态分布相比,呈现不同程度的左偏或右偏。采用小波降噪后,可以有效降低信号的偏度与峰度,但采用重构算法,信号的偏度与峰度进一步降低,更加符合标准正态分布。

上述数据表明,本文提出的方法能够有效地去除噪声,同时保留原始信号的有用信息,增强信号的清晰度与准确性,在后续振动特性分析中会更有优势。

2.2 主频演变规律

2.2.1 外部荷载对主频分布的影响规律

如图6所示为不同构件各测点的主频与不同荷载下主频衰减率。分析可知,随着荷载水平的增加, 所有构件各测点主频出现不同幅度的降低。图6表明,除支座附近(D1与D7处),在三种荷载水平下,构件1各测点的主频基本保持不变,分别约为275、250、200 Hz,构件2各荷载水平下各测点的主频水平分别降低为265、247、200 Hz;与构件2各测点主频衰减规律类似,构件3与构件4的在各荷载作用下的平均主频均得到不同幅度的降低。相对于构件1,存在裂缝的构件均在裂缝位置出现显著的主频波动特征,结合结构主频与刚度的关联特性[25]可知,裂缝的存在显著削弱了结构的局部刚度。

对比非支座附近测点的主频衰减特性可知,随着外部荷载的增加,各测点主频出现不同幅度的衰减。以D2~D6测点数据为例:当竖向荷载从0 kN增大至0.5 kN时,构件1~构件4的各测点平均主频衰减率分别为8.89%、6.87%、14.28%与5.85%,数值波动范围较大;当竖向荷载从0 kN增大至1 kN时,构件1~构件4的各测点平均主频衰减率分别为25.71%、25.89%、23.62%与19.09%。这表明,外部荷载的增加诱发了构件的损伤发育。值得注意的是,尽管构件初始损伤(通过双裂缝几何特征表示的掉块规模与掉块发展程度)存在显著差异,但各测点平均主频衰减率基本保持在同一水平。

2.2.2 掉块特征对主频分布的影响规律

将各荷载水平下,各构件的主频归纳整理并绘制成图7,以更清晰地展示外部荷载对主频的影响规律。

分析图7(a)可知,无荷载情况下,构件两段支座附近的D1与D7测点处主频显著低于其他测点,这是受到了边界约束作用,因此后续分析中不考虑D1与D7的数据。与构件1各测点主频基本保持同一水平不同,构件2与构件3在裂缝处的主频出现波动,且数值十分接近。其他测点处以构件1主频最大,构件2次之,构件3最小。

此外,构件4的D6测点呈现类似于支座附近D7测点的主频降低现象。当裂损出现时,位于裂损区域内的D3和D5测点主频相对于周边区域有明显下降,这为初步判定损伤位置提供了依据。

相对于图7(a)中清晰的主频分布特征,随着荷载的增加,测试结果更为复杂,如图7(b)所示。此时,各试件靠近支座处的测点表现出如下特点:构件4和构件3的D6测点出现显著的主频降低。在此荷载条件下,仅构件2在D3与D5测点的主频较周围有显著下降,能够较准确地反映出损伤区域;而其他构件由于损伤位置和复杂边界条件的影响,只能在远离激励点的D3处捕捉到损伤迹象,无法精确判断D5处的状况。由图7(b)可以观测到,在裂缝位置(D3与D5处)附近,出现了不同程度的主频波动。

当外部荷载达到1 kN后,各构件测点间主频抖动更为显著,仅有带裂缝构件在裂缝位置(D3和D5)测点处较相邻测点处主频出现显著下降,如图7(c)所示。这反映出裂缝扩展对振动传递所造成的多因素耦合效应。随着荷载增加和裂缝扩展,构件整体刚度降低,结构非线性振动增多,在主频分布上波动更加明显。

对比构件1、构件2与构件3数据可知,当掉块规模相同时,掉块发育程度越高(裂缝贯通度越高),构件主频衰减幅度越大。同时,随着外部荷载的增加,各测点处的主频差异特征将进一步放大。这是因为裂缝的发育加剧了构件局部刚度的差异化特征。

对比构件1、构件2与构件4可知,当掉块发育程度相同时,掉块规模对主频衰减的影响更大。这是因为裂缝对构件的局部刚度影响存在一个作用范围,由于衬砌掉块是由邻近的两条纵向裂缝与既有边界封闭形成的,裂缝布置间距越小(掉块规模越小),其对局部刚度的削弱产生叠加[26],进一步加剧了主频衰减。

2.3 基于谱峭度分析的掉块识别

峭度通常用于衡量序列数据分布的尖锐程度或尾部的厚度,因此谱峭度在分析频域信号的突变特性中得到广泛应用[27-28]。

基于数值模拟和试验分析,李鸿桥[29]提出以谱峭度曲线在频率方向上的积分的变化率,作为识别信号异常的指标TDIASK,它的计算依赖于短时傅里叶变换(short-time fourier transform, STFT)和窗口长度的选择。

假设通过STFT计算得到时间序列X(t)的谱峭度曲线为K(f),x轴为频率,y轴为峭度值,谱峭度曲线与x轴所夹面积ASK可以用积分形式求出[30],即

ASK=${\int }_{0}^{{f}_{x}/2} $K(f)df

式(1)中:fx为原始信号的采样频率。其离散形式为

ASK=$\sum _{i=1}^{N}$K(fi)Δf

式(2)中:fi为谱峭度的第i个频率值;K(fi)为相应的峭度值;Δf为频率域的采样步长。

最后,TDIASK计算公式定义为

TDIASK=$\left|\frac{AS{K}_{D}-AS{K}_{H}}{AS{K}_{H}}\right|$

式(3)中:ASK为时间信号的谱峭度曲线与x轴所夹面积之和;下标D为结构异常状态的信号,H为健康状态的信号。

以不同荷载水平下构件1的各测点主频为基准,对三种不同程度损伤的构件在其主要频率范围(500 Hz以内)对应测点进行不同荷载作用下的谱峭度面积变化率(spectral kurtosis area change rate, SKACR)计算,以得到各测点TDIASK,计算结果如表4所示。

根据表4中不同程度损伤构件在三种荷载下对应测点参照无损构件在不同荷载下的谱峭度面积变化率的结果,绘制了不同外部荷载作用下,各构件各测点处的TDIASK指标演化规律,如图8所示。

由图8(a)可知,当外部荷载为0 kN时,各测点处TDIASK均小于1.0,且呈现显著的从D1~D7先增长后降低的整体趋势,并在D4处出现陡降,极大值分别出现在D3与D5处,由此可推断其为最可能出现损伤的区域,与实际裂缝所在位置吻合,并由此界定两块损伤位置之间区域为掉落风险块。尽管其他测点处数值存在波动,但变异幅度远低于D3至D5处,因此外部荷载为0 kN时,该方法可有效实现掉块识别。

由图8(b)可知,当外部荷载为0.5 kN时,除D3与D5,其余测点处TDIASK均小于等于1.0,各测点处TDIASK的波动趋势与图8(a)中基本一致。构件2与构件3处的数值显著大于1,表明此处振动特性突变明显。同时,尽管D4位置处数值显著小于D3与D5处,其仍明显高于其他完好区域处测点处(D1、D2、D6、D7)的数值水平。

由图8(c)可知,当外部荷载相对较高时,D3与D5处数值的突变幅度会进一步增加。这是由于构件在外部荷载的作用下,掉落风险块区域更易引起损伤发育,从而增加此处谱峭度面积变化率。

上述数据表明,该方法可有效实现隧道衬砌的潜在掉块识别。

3 结论

交通隧道作为国家关键交通基础设施的承载主体,保障其在役期间的结构安全是保证交通高效畅通的关键。针对在役隧道衬砌掉块事故频发,且缺乏有效识别掉落风险块的技术难题,提出了一种基于定向声波激励与激光多普勒测振的非接触式掉块检测与识别方法,实现了隧道衬砌潜在掉块的远距离非接触式全域拉网式检测。后续研究可从封闭的组合裂缝扩展特征与掉块失稳过程的关联规律出发,建立基于衬砌损伤演化规律的隧道衬砌掉落风险块失稳模型,并使用损伤振动识别方法实现隧道衬砌掉落风险块稳定程度的量化评估。取得的主要结论如下。

(1)提出的基于EMD变体的隧道衬砌振动信号重构算法,可有效提高信噪比,抑制环境干扰,该方法为隧道衬砌振动信号特征提取提供了新的思路。

(2)隧道衬砌掉落风险块的存在,在显著降低结构整体刚度的同时,会削弱裂缝所在截面的局部刚度。

(3)构件初始损伤(通过双裂缝几何特征表示的掉块规模与掉块发展程度)存在显著差异,但各测点平均主频衰减率基本保持在同一水平。

(4)掉落风险块会显著衬砌表面各测点振动信号的谱峭度面积变化率。该指标对结构损伤极其敏感,基于其波动特征,可有效定位衬砌潜在掉块。

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基金资助

国家自然科学基金(52078089)

国家自然科学基金(52274176)

云南省重点研发计划(202203AA080006)

三峡库区奉建高速公路安全智能建造科技示范工程[(2021)

重庆英才创新创业领军人才项目(CQYC20220302517)

重庆市自然科学基金创新发展联合基金(CSTB2022NSCQ-LZX0079)

重庆交通大学研究生科研创新项目(CYB25266)

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