引水隧洞表观缺陷智能检测与规律分析

黄会宝，谢 辉，马芳平，彭 涛，李佳龙，彭 望

（1. 国能大渡河流域水电开发有限公司，四川 成都 610041； 2. 四川大学水利水电学院，四川 成都 610065；3. 清华四川能源互联网研究院，四川 成都 610071； 4. 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司，云南 昆明 650051）

0 引 言

随着我国水利水电技术的快速发展，高坝大库、大型引调水工程总量稳居世界第一，极大地支撑了区域防洪、发电、灌溉、供水等民生需求和社会经济发展。作为关键构筑物的引水隧洞具有洞线长、洞径大、围岩地质复杂、结构形式多样等特点，长期运行会出现磨蚀、裂缝、渗漏等缺陷，极大影响工程安全，缩短隧洞使用寿命［1，2］。如不及时发现，甚至会引起隧洞垮塌，不仅对水利水电工程效益造成巨大损失，也会威胁居民生活生产安全。因此，引水隧洞缺陷定期检测是保障水电工程安全运行的重要基础。

目前，行业内普遍采用人工巡检方式，对引水隧洞实施放空后检查及维修，但存在检查不及时、作业风险高、人力需求大、检测周期长、误检率高等问题。因而无法客观、精准和完整地检测，难以对引水隧洞结构的缺陷和隐患做出及时全面地发现和消除，严重制约了引水隧洞的运维和管控。同时，引水隧洞大坡度斜井段壁面光滑，人工巡检通常难以覆盖，因而斜井段也成为引水隧洞巡检的盲区。伴随着机器人搭载三维成像声呐、光学摄像等智能无损检测手段在水电行业的推广应用，采用先进创新方法对引水隧洞进行巡检是解决盲区段检测的有效途径［3，4］。当前学者分别从引水隧洞巡检机器人、缺陷识别技术与方法、缺陷演变机理等方面进行了研究［5-8］，相关成果总结了引水隧洞的特点及巡检难点，攻克了机器人巡检部分关键技术，也取得了初步的探索性创新成果。

然而对引水隧洞复杂结构段的巡检方法仍处于应用的初级阶段，针对巡检数据的处理与分析还相对较少，不同结构段的缺陷特征与规律依然是亟待探明的行业热点，需要通过有效途径解决隧洞全断面巡检与分析难题。为实现引水隧洞全断面混凝土表观缺陷检测，本研究通过巡检机器人搭载三维激光扫描仪在隧洞放空状态下开展衬砌表观缺陷检测，采集缺陷数据与图像，并对缺陷分布规律进行综合分析，解决引水隧洞人工检测的难题，为引水隧洞后期结构安全评价与施工处理提供依据。

1 引水隧洞缺陷检测方法

1.1 应用背景

某水电站引水隧洞洞径9.5 m，全长约507 m，其中上平段长193.66 m，且设有8%的下降坡度，上弯段长26.4 m，斜井段长86.5 m，斜井段与水平线存在55°夹角，接着下弯段长28.8 m，下平段长171.36 m，下平度坡度为0。引水隧洞上平段底板高程765 m，下平段底板高程656.25 m。隧洞衬砌采用两种形式，进口渐变段至下平段为钢筋混凝土衬砌结构，下平段部分隧洞段为钢板衬砌。引水隧洞各段示意图如图1所示。为检测引水隧洞运行期出现的表观缺陷，采用巡检机器人搭载三维激光扫描仪在开展衬砌表观巡检。

图1 引水隧洞分段示意图Fig.1 Segmentation of the diversion tunnel

1.2 三维激光扫描原理

三维激光扫描仪是由高速精确的激光测距仪与反射棱镜组成。其工作原理是激光测距仪主动发射激光，同时接受由自然物表面反射的信号从而可以进行测距，针对每一个扫描点可测得测站至扫描点的斜距，再配合扫描的水平和垂直方向角，可以得到每一扫描点与测站的空间相对坐标。如果测站的空间坐标是已知的，则可以求得每一个扫描点的三维坐标，三维激光扫描仪如图2所示。

图2 三维激光扫描仪Fig.2 3-dimensional laser scanner

通过高速精确的激光测距仪，配上一组可以引导激光并以均匀角速度扫描的反射棱镜。其设备能够水平和垂直360°扫描，其测距范围为0.6～330 m，测距在25 m 内点云密度小于1.5 mm，且测距在25 m 内精度优于±2 mm，通过高分辩率大屏幕液晶显示屏，直接操作进行数据采集，无需外置电脑。该仪器是集光、电和计算机于一体的高新技术，主要对物体的空间外形进行扫描，以获得物体表面的空间坐标，就是将实体的立体信息转换为可直接处理的数字信号，是对传统测量方法的革命性创新，极大提高了生产效率。目前已广泛应用于文物保护、工业应用、工程变形的监测等领域，尤其是隧道工程的三维模型、横纵断面分析、超欠挖分析、完工质量检查等［9］。

1.3 缺陷检测方法

采用巡检机器人对引水隧洞水平段、斜井段缺陷的检测，现场检测作业如图3所示。该机器人系统单元为各种检测传感器等集成的运动平台，地面控制单元通过脐带缆将动力和控制命令下传到爬行器单元，将获取的传感器数据上传到地面控制单元。利用人工控制巡检机器人对引水隧洞上平段和下平段实施检测。三维激光扫描以10 m间距布设测站，巡检机器人行至测站位置后停顿，三维激光扫描仪开始扫描，扫描时间控制在10 min/站以内，以此形式逐一完成各测站的扫描工作，直至扫描结束。

图3 引水隧洞现场检测作业Fig.3 On site detection work in the diversion tunnel

对于引水隧洞的斜井段检测需要在靠近斜井段的上平段安装机器人牵引的固定锚点，将安全绳通过锚点进行临时固定，确保机器人进入斜井段时能够保持相对静止。三维激光扫描测站间距以10 m 为原则，扫描时间为8 min/站。每往下行进10 m，固定锚点将安全绳固定好，随即启动扫描仪，完成扫描后，依次向下推进，直至完成斜井段扫描工作，现场检测流程示意图如图4所示。

图4 引水隧洞巡检流程示意图Fig.4 Flow diagram of diversion tunnel patrol inspection

2 检测成果处理

2.1 数据处理

为避免人为数据处理的误差，采用基于图像特征的三维重建方法，利用特定算法对图像序列进行特征提取与匹配，并结合图像特征实现稠密重建，最终利用点云网格化与纹理映射得到所需的三维模型。针对三维激光数据的处理流程为建立工程文件、导入原始数据、点云数据定位、点云数据拼接、点云飞点去噪、成果图像处理和检测缺陷标识，数据处理流程如图5所示。

图5 数据处理流程与拼接成果Fig.5 Data processing flow and splicing results

数据处理的核心是根据特征点云进行图像拼接，将相邻两站数据通过一定数量的相同特征点云进行拼接，以第一站作为基准站，依次完成各测站的数据拼接，将各测站数据拼成一个整体，再对数据逐站进行精度检查，从而客观反映真实的巡检成果。将已经拼接完成的三维点云模型导入处理软件中，沿隧洞三维点云中轴线展开，再根据激光反射率信号强弱和三维坐标进行隧洞缺陷检测和定位，将带有缺陷信息的激光影像图输出到AutoDesk Navisworks 中进行人工校核，最后编辑整理成果。

2.2 缺陷解析与标定

以实测点云数据为基础，拟合出隧洞实测的中轴线，通过与往期最新的实测数据对比，可以分析隧洞体型的变化情况，如图6 所示。图6 中黑色断面为前次实测断面，红线为最新的实测断面，向内变化为负值，向外变化为正值，通过多次检测对比可以分析隧洞的变形趋势。然而本次为初次检测，没有形成对比数据，后期可通过该方法开展分析。

图6 断面对比分析图Fig.6 Cross section comparison analysis diagram

根据隧洞的设计资料构建出隧洞三维模型，把实测点云和设计模型通过轴线重合的方式，放置在同一个位置，将隧洞的三维点云数据正摄投影到设计模型上，同时附着上每个点云的激光反射率信息，最终生成带有激光反射率信息的正摄影像图，如图7所示。

图7 引水隧洞不同洞段缺陷分布影像图Fig.7 Orthophoto map of defect distribution in different sections

通过数据整理后发现有引水隧洞缺陷113 处，缺陷类型主要是裂缝、渗水，其中渗水裂缝有97条，长度在0.362～16.281 m之间。渗漏点有16 处，其中下平段靠后位置，由于隧洞采用钢板衬砌，没有发现明显的结构缺陷。典型缺陷三维激光灰度影像图与拍摄照片对比，如图8 所示，图8 中“2FYSD-SPD-F6 5.407 m”是指第2 条引水隧洞，上平段的第6 条裂缝，长5.407 m。对检测到的每一处缺陷进行编号。可以看到，引水隧洞混凝土表面主要以线状轻微渗水裂缝为主，裂缝表面局部伴有钙质析出现象，三维激光成果数据与拍摄成果数据一致。

图8 三维激光灰度影像和高清相机拍摄照片比对图Fig.8 Contrast image of 3-dimensional laser grey scale map and picture taken with high-definition camera

3 缺陷规律分析

3.1 缺陷分布规律

根据不同洞段缺陷分布整理出的数据对比。上平段共有缺陷47处，斜井段缺陷共有24处，下平段共有缺陷42处。其中下平段靠后位置，由于隧洞采用钢板衬砌，没有发现明显的结构缺陷。可见，引水隧洞缺陷主要分布在水平段，斜井段缺陷较少。

根据隧洞缺陷分布情况，按隧洞轴线方向整理出裂缝沿程分布特征如图9所示。可以发现，相对于斜井段，裂缝在上平段和下平段分布较为密集，尤其是在下平段350～400 m区间范围，裂缝分布最密集，这也说明该段范围是引水隧洞风险较高的位置。

图9 裂缝沿隧洞轴线方向分布特征Fig.9 Distribution characteristics of cracks along the tunnel axis

同时，整理不同洞段缺陷在断面分布如图10所示。可以发现，隧洞上平段、斜井段、下平段缺陷均主要分布于洞顶位置，洞底缺陷数量较少，这与隧洞断面受力情况由密切关系，一般情况洞顶受较大拉应力，容易产生更多的裂缝等缺陷。

图10 缺陷在隧洞断面分布位置统计图Fig.10 Statistical graph of the location of defects in the tunnel

不同洞段缺陷类型由图11 所示，可见，上平段裂缝有43处，其中10 处为环向结构缝局部渗水，斜井段裂缝共有17 处，下平段裂缝共有37 处，其中4 处为环向结构缝局部渗水。因此，无论是上、下平段还是斜井段，裂缝均是引水隧洞结构缺陷的主要类型。这与隧洞衬砌施工过程有一定的关联，由于施工顺序一般为先洞顶接着洞腰之后洞底，混凝土收缩会在洞顶与洞腰之间形成“反缝”。在两者之间形成的施工缝只能通过下部“塞入”形式进行，因而产生混凝土的振捣不彻底、填料不密实的现象，导致容易形成透水通道。这种“反缝”现象是产生裂缝与渗水的重要原因。

图11 不同洞段缺陷类型对比图Fig.11 Contrast chart of the type of defects in different sections

3.2 裂缝特征

针对引水隧洞不同洞段的裂缝长度进行分析，将裂缝分为小于2 m，2～5 m，大于5 m 三种类型，不同裂缝长度在隧洞的分布统计如图12所示。可见，上平段和下平段主要以中长裂缝为主，没有小于2 m 的裂缝，其中上平段大于5 m 的长裂缝明显更多，而斜井段裂缝数量相对较少，且各种不同长度的裂缝数量相近。

图12 不同长度裂缝在隧洞的分布统计图Fig.12 Distribution graph of crevices of different

不同长度裂缝在隧洞断面位置统计图如图13 所示。大于5 m 的长裂缝主要分布于洞顶，洞腰的裂缝以2～5 m 的长度为主，洞底的裂缝较少且较短。

图13 不同长度裂缝在隧洞断面位置统计图Fig.13 Statistical graph of the location of crevices length of different length

3.3 缺陷原理分析

引水隧洞位于地层空间内，受隧洞上覆岩层的影响，隧洞衬砌结构主要作用荷载为垂直应力和水平应力。当隧洞埋深较浅时，通常不考虑地层构造作用，围岩应力十分接近于弹性理论所确定的应力状态。那么，隧洞衬砌所受垂直应力为：

式中：σx、σy为两个水平方向的主应力；σz垂直方向的主应力；K0为岩石的静止侧压力系数；μ为泊松比，一般在实验条件下测试的泊松比为0.2～0.3，此时的侧压力系数为0.25～0.4［10］。可见，在自重应力影响下，围岩水平方向主应力一般小于垂直方向主应力。

对于引水隧洞水平段而言，衬砌结构顶部受到的垂直压力荷载则大于两侧洞腰的水平荷载，且在洞顶衬砌结构内侧形成较大拉应力，容易在顶部位置出现较大的受拉裂缝，因而洞顶出现较大裂缝的数量要高于其他位置。

然而，对于引水隧洞斜井段，由于隧洞在岩体内部是倾斜布置，衬砌结构的垂直应力与地层竖向应力存在夹角，其受力示意图如图14所示。

图14 隧洞斜井段受力示意图Fig.14 Stress Diagram of Tunnel Inclined Shaft Section

由于斜井段洞顶、洞底、洞腰均有水平方向的作用力，衬砌结构四周受力协调性较好，而围岩竖向应力作用于斜井段顶部为垂直于洞身的应力分量，可表示为：

式中：σz′为竖向应力作用于斜井段的分量。

那么，当倾角为90°时，斜井段为一隧洞竖井，其洞壁受力仅有围岩水平方向作用力，这与实际情况相符。可见，斜井段洞顶压力受围岩自重应力影响明显小于水平段，在检测过程中，缺陷数量也呈现出水平段多于斜井段的现象。

为深入分析不同结构形式的隧洞缺陷的产生原理，下一步将结合数值分析的方法，模拟地层中隧洞变形特征，本文的检测成果将对隧洞变形分析提供重要的数据支撑。

4 结 论

本文针对引水隧洞常规检修的迫切需求，采用机器人搭载三维激光扫描仪对隧洞进行了全范围巡检作业，是智能检测技术在水电领域的应用创新，具备重要的实践意义和推广价值。主要结论包括：

（1）采用巡检机器人搭载三维激光扫描仪在隧洞放空状态下进行衬砌表观缺陷检测，可解决了斜井段壁面光滑的人工检测难题，有效实现隧洞水平段、斜井段缺陷信息的高效准确检测。

（2）根据智能检测图像的点云拼接与数据处理得到的缺陷影像分布图，可以发现裂缝是隧洞衬砌存在的主要缺陷类型，工程检修时应重点关注隧洞顶部裂缝的扩展情况。

（3）受围岩竖向作用力与水平作用力的差异影响，隧洞斜井段洞顶所受压力小于水平段，因此引水隧洞衬砌表观缺陷主要分布于上、下平段，斜井段的缺陷相对较少。