服役期隧道结构安全控制技术研究综述

黄 俊，张顶立，梁文灏，董飞，李奥，赵光，杨奎，牛晓凯

(1.苏交科集团股份有限公司城市建设与轨道交通设计院,南京 210019; 2.江苏省水下隧道绿色智慧技术工程研究中心,南京 210019; 3.自然资源部城市地下空间探测评价工程技术创新中心,南京 210016;4.北京交通大学城市地下工程教育部重点实验室,北京 100044; 5.中铁工程设计咨询集团有限公司,北京 100055; 6.中国铁建股份有限公司,北京 100855; 7.北京市政路桥科技发展有限公司,北京 100037)

引言

截至2022年年底,中国运营铁路隧道达17 873座,长度达到21 978 km,投入运营高速铁路隧道4 178座,总长7 032 km[1];城市轨道交通运营线路总长10 287.45 km,其中以隧道形式敷设的地下线路长7 129.96 km[2];公路隧道24 850座,长度为26 784.3 km[3]。

受工程环境、施工质量与运营荷载等因素的影响,隧道渗漏水、混凝土开裂、结构变形超限等病害极为常见,隧道结构“带病”服役的情况较为普遍。北京、上海、南京等城市相继报道过城市轨道交通、过江隧道等由于病害恶化而导致的停运事件,产生了极为不利的社会影响。

与建设期相比,隧道等基础设施的运营与维护是其全寿命周期内工作的重点。快速、精准、全面地感知病害,准确判断隧道服役状态,防患于未然,保障结构安全与线路的正常通行,成为隧道全寿命周期所面临的重大难题之一。

本文以服役期隧道为对象,从典型病害类型、病害机理、病害感知、病害整治等方面进行分析与总结,以期为隧道的安全运营提供参考与借鉴。

1 服役期隧道结构典型病害

1.1 隧道水害

渗漏水在隧道服役期内较为普遍,业内历来有“十隧九漏”的认知。渗漏水的出现与地层水源、驱动力和渗漏通道有关,其中渗漏水通道包含透水地层与结构通道(如变形缝、接缝、裂缝以及混凝土材料的自防水性能等)。实践经验表明:隧道结构“三缝”是渗漏水病害的多发位置;预制衬砌接缝、工作井、管片螺栓孔、二次注浆孔是盾构隧道中渗漏水的多发区域[4]。

特定条件下,隧道渗漏水还会诱发包括冻害、底板反水以及翻浆冒泥在内的衍生病害(图1)。其中,冻害主要是由于低温所造成的渗漏水结冰,常见于高寒低温地区;底板反水主要是由于地下水从底板涌出,造成沥青铺装层与混凝土底板之间的窜流与路面出水;翻浆冒泥则是在底板反水的基础上,受车辆动荷载(高频振动或冲击荷载)影响下的泥沙带出,常见于轨道交通隧道,也有出现在公路隧道的情况。

图1 服役期隧道不同水害类别Fig.1 Different water hazard categories of tunnels in service

从现场调研的结果看,隧道渗漏水的分布与结构的复杂程度有一定关系。以江苏省某地下互通立交隧道为例,在工程周边地层条件与地下水条件基本相同的前提下,渗漏点多出现在匝道交汇点、上下层隧道交叠段、小转弯半径区段以及埋深最大位置附近的变形缝及邻近区域(图2)。

图2 某地下互通立交隧道渗漏水位置分布Fig.2 Distribution of leakage location in an underground interchange tunnel

从表观形态上看,可将隧道渗漏水分为面状渗湿、点状渗漏、线状渗漏和面状渗漏。

1.2 结构变形超限

接缝与变形缝是隧道的薄弱环节,也是渗漏水与错台等常见病害多发的位置。盾构隧道由管片经螺栓拼装而成,内部存在大量接缝,属于柔性结构。盾构隧道结构的整体变形在细观层面上表现为管片接缝的错台与张开(图3)。

图3 盾构隧道管片接缝变形Fig.3 Deformation of segment joint of shield tunnel

受拼装精度与地层条件的影响,盾构隧道管片接缝错台与张开现象较为普遍。现场调研结果表明,区间隧道全长范围内均出现了不同程度的管片错台,部分位置错台量超过限值[5-6]。对于矿山法隧道、明挖隧道、沉管隧道等设置变形缝的结构,变形缝的错台也是屡见不鲜(图4)。

图4 某综合管廊变形缝错台Fig.4 Joint dislocation of comprehensive pipe gallery

软弱地层、地下水、临近施工扰动等条件下,盾构隧道断面的椭圆化变形与纵向不均匀沉降是服役期内的常见问题。如北京地铁15号线某盾构区间隧道在临近桥梁改造施工完成后,隧道椭圆度超限率最高达到了39.22%[7]。纵向不均匀沉降方面,上海地铁1号线已经出现了2处较为明显的沉降槽[8];处于长江漫滩地层中的南京地铁2号线亦出现了沿隧道纵向的不均匀沉降问题[9]。

对于轨道交通隧道,纵向不均匀沉降通常会导致整体式道床的剥离脱空(图5),即隧道纵向不均匀沉降出现后,道床与隧道结构无法协调变形而导致的病害。

图5 整体式道床剥离脱空Fig.5 Stripping and void of monolithic track bed

1.3 混凝土构件裂损

衬砌混凝土结构裂损与围岩压力、施工扰动、工程质量、运营荷载、材料劣化等因素有关。如图6所示,根据衬砌裂缝与隧道纵向的相互关系可分为:环向裂缝、纵向裂缝、斜向裂缝以及网状裂缝。此外,衬砌混凝土的破损与掉块也是隧道病害的常见类型。

图6 隧道衬砌混凝土裂损[10]Fig.6 Concrete cracking of tunnel lining

除衬砌结构外,大直径盾构隧道内用于实现车辆通行与消防排烟等既定设计功能的烟道板、中隔墙、口型件、牛腿、结构柱以及轨道交通隧道道床、疏散平台等内部结构的开裂情况如图7所示[11]。目前,对于隧道内部结构裂损的研究,尚不多见。

图7 大直径盾构隧道内部结构裂损情况Fig.7 Internal structure cracks of large-diameter shield tunnel

除前述常见典型病害外,特定环境中的混凝土腐蚀劣化与碳化、衬砌表面结晶等亦会对隧道结构安全造成不良影响。

2 服役期隧道典型病害成因与机理

服役期隧道典型病害的成因包括内因与外因两个方面。其中,外因主要包括气候条件、水文地质条件、运营环境以及偶然因素(地震、爆炸、碰撞等);内因主要包括设计、施工和养护等工程因素。

2.1 隧道水害

外因方面:丰富的地表降水为地层中的潜水、暗河等提供了充足的水源补给;岩溶、破碎围岩、岩体裂隙、砂性地层等形成了储水构造与渗流通道;低洼汇水区域等不利外界条件为服役期隧道结构渗漏水病害的出现埋下了巨大的隐患。若隧道处于低温高寒地区,在极寒气候下会引发隧道渗漏水结冰,形成冻害。

设计方面:主要指工程的实际受力条件与设计工况不符,以及缺乏对隧道渗漏水病害认知而导致的在防排水体系方面的设计缺陷或不足。文献[12]的研究结果显示,运营10年以上隧道的严重漏水与防水设计缺陷有关。对于高寒地区防冻措施设计不到位而导致的排水管路冰冻堵塞引起的渗漏,亦可归于此类。

施工方面:主要与防水卷材粘接不密实、排水管路不通畅、“三缝”施工不满足要求有关。此外,由于施工不满足要求而引起的衬砌结构开裂亦是隧道出现渗漏水的重要原因之一。

养护方面:主要指服役期内对隧道结构的养护不到位而导致的衬砌结构开裂、排水管路堵塞等问题。

隧道结构的修建改变了地层中原有的水力联系和通道,在相当长的一段时间内将使地下水渗流路径重新调整。隧道渗漏水的机理可用正常工作状态、高水压工作状态和低水压工作状态3种情况加以阐述[13]。

正常工作状态:隧道修建完成后,在一定范围内阻断了地下水原有的渗流通道,地下水向隧道周围汇集。隧道防水体系与外部注浆圈阻止了地下水向隧道周围的无限补给,加之注浆减小了围岩的渗透系数,大大减少了地下水向隧道的补给量。同时,隧道建成初期,其防排水体系较为完善,隧道的排水能力大于地下水的补给能力。当地下水补给能力和排水能力处于动态平衡时,隧道处于正常工作状态。

高水压工作状态:隧道建成一段时间后,地下水渗流路径调整完毕。雨季过后隧道局部地区地下水位上升,在隧道设计排水能力一定的前提下,衬砌背后地下水无法及时排出,造成衬砌背后水压力上升,即隧道处于高水压状态。当水压升高到一定程度后,地下水突破隧道结构防水的薄弱环节,从诸如隧道三缝、螺栓孔、二次注浆孔、拱顶等位置突入隧道,发生渗漏水病害。

低水压工作状态:隧道渗漏水的本质是在高水压工作状态下的一种减压消能现象,在一定程度上使得结构受力向更为有利的方向发展。当地下水补给能力和隧道排水能力基本持平,两者达到一个新的平衡。隧址区降雨结束,地下水补给能力减弱,隧道结构渗漏水病害减轻。

2.2 结构变形超限

混凝土构件在承担外力后必然会出现变形,衬砌变形超限主要受结构自身特点、地层条件的影响,主要体现在以下几个方面。

结构自身特点:接缝与变形缝阻断了衬砌结构的连续性,是隧道的薄弱环节。相较于复合式衬砌隧道、明挖隧道、沉管隧道,盾构隧道具有更多的管片接缝,其抵抗变形的能力也更差。断面收敛与纵向不均匀沉降超限的问题更多出现在盾构隧道,其他类型的隧道则主要是变形缝两侧的不均匀沉降与管节的相对转动。

水文地质条件:区域整体的地层沉降、软弱地层、纵向不均匀地层、粉土与粉细砂层等不良地质条件在轨道交通振动荷载作用下的沉降作用是前文所述的上海、南京等软土地区地铁隧道沉降的根本原因。高地应力也是隧道断面收敛变形的重要原因之一。

运营环境:主要指运营荷载与周边环境,如前述的轨道交通振动荷载以及隧道周边的施工活动所导致的结构变形。

2.3 混凝土构件裂损

混凝土构件裂损与隧道结构变形、受力密不可分,结构的变形与裂损也是隧道在外部环境变化条件下自身结构体系的调整与适应。

根据构件应力状态,将裂缝分为Ⅰ型裂缝(张开型)、Ⅱ型裂缝(滑开型)、Ⅲ型裂缝(撕开型)的基本型。隧道混凝土构件的裂损与其受力密不可分,通常是正应力和剪应力的组合,其裂缝类型是前述3种基本型的叠加组合。

依据混凝土断裂力学理论,当混凝土裂缝尖端应力强度因子K大于材料的断裂韧度Kc时,裂缝开始扩展[14]。混凝土裂缝尖端存在微裂缝区,断裂过程伴随着裂缝的亚临界扩展,两者被合称为断裂过程区(Fracture Progress Zone, FPZ),是裂缝扩展的先导。从宏观尺度上看,混凝土骨料、硬化水泥浆、空穴等随机分布于裂缝扩展的尖端,裂缝总是向着能量耗散最小的方向扩展延伸。

实践经验表明,服役期隧道结构病害从来都不是单一类型。通过文献调研和分析,不同类型病害之间关系密切,病害1是病害2的因,而病害2在特定情况下又对病害1起到了加剧作用,同时引发病害3。图8为服役期隧道结构典型病害间的相互关系。

3 服役期隧道结构安全状态感知

3.1 典型病害感知

3.1.1 基于深度学习的隧道病害感知

随着人工智能技术的快速发展,基于深度学习的病害感知逐渐成为获取隧道运营状态的重要手段之一。深度学习是基于人工神经网络,通过模仿人脑在训练过程中从数据中学习特征信息,在自适应构建的基础上进行预测或分类[15]。

(1)数据集构建

数据信息是服役期隧道病害智能识别的基础。混凝土裂损、渗漏水等表观病害,可采用高清数字图像、激光点云图像等构建数据集(图9)。

图9 隧道病害智能感知数据集类型Fig.9 Types of intelligent perception dataset

通常采用裁剪、翻转、亮度与对比度调整、模糊处理、植入噪声、随机擦除、缩放等手段对数据集进行增强,以此增加深度学习模型训练的精度。LabelImg、LabelMe、EISeg、label-image-CARS等是人工标注病害的常用工具。目前已有学者结合图像特征提取和深度学习,实现了隧道裂缝样本的自动标注与识别,极大地降低了人工标注的工作量[16]。此外,需对不同设备、不同条件、不同时间拍摄的图片进行拼接,用于满足后期的识别需求。

三维激光扫描通过动态或静态形式以数以亿计的包含测点的三维坐标、RGB、入射角、强度等关键信息的激光点,真实还原隧道内的三维空间形态。根据点云反射率生成隧道衬砌正射影像图,借助深度挖掘可准确识别隧道的病害信息。此外,亦可将点云数据转化为灰度图,采用与前述数字图像相同的方法做进一步的病害识别。为解决单独采用数字图像或激光点云手段所带来的问题,已有文献公开报道了基于多源数据融合,准确识别病害类型与位置信息[17-18]。

隐蔽病害方面,基于探地雷达图像,采用深度学习构建神经网络进行自动识别,进而获得隧道衬砌内部病害的类型、位置和轮廓(图10)。英国将μ子成像技术应用于巴尔格雷隧道衬砌背后的缺陷探测,但其对于缺陷的识别方法尚未见深度报道[19]。

图10 隧道衬砌内部病害识别效果[20]Fig.10 Identification effect of internal defects in tunnel

(2)神经网络构建、训练与调优

神经网络模型由输入层、隐藏层(中间层)和输出层构成,图11中圆圈表示神经元的内部加权求和与激活函数(表1)。预测结果通常是一个概率向量,其维度与所有可能的结果数量相同。

表1 常见激活函数Tab.1 Common activation function

图11 神经网络结构Fig.11 Neural network structure diagram

通常情况下,所设计的输入层与输出层的节点数是固定的,隐藏层可以自由设定。随着隐藏层层数的增加,模型具有了更为深入的表示特征和更强的函数模拟能力,每一层对于前一层的抽象表示更为深入。模型层数越多,整个网络的参数就越多,在参数数量一定的情况下,更深的网络往往具有更好的识别效果。

以隧道表观病害识别为例,常用的算法可分为:图像分类算法、目标检测算法和语义分割算法3类(表2)[21]。过小的样本训练数量会导致欠拟合的问题,当神经网络的学习能力高于样本的复杂程度时又会引起过拟合的问题。泛化技术是解决参数增加而产生过拟合现象的关键手段,目前较为常用的是Dropout技术和数据扩容(Data-Augmentation)技术。当检测目标发生变化时,需要对现有的网络模型进行调优。

表2 表观病害图像识别常用算法Tab.2 Common algorithms for image recognition of apparent defects

(3)识别精度评价

对于图像识别精度的评价,可采用精确率(Precision Rate,P)、召回率(Recall Rate,R)、平均精度均值(mean Precision Rate,mPA)、F1值[36]。其中,精确率(查准率)表示识别结果正确的占比,即

(1)

召回率(查全率)表示识别结果为正确的数量与该类别病害的真实数量之间的比值,即

(2)

F1值用于评价精确率与召回率,即精确率与召回率的调和均值

(3)

用AP表示每种病害类别的平均精确率,即

(4)

那么,表示针对所有类别病害识别的平均准确率mPA即可用下式表示

(5)

式中,TP表示真实情况为真,识别结果亦为真的样本数量;FP表示真实情况为假,识别结果为真的样本数量;FN表示真实情况为真,识别结果为假的样本数量;n表示隧道中病害的类别数量。可用参数量(Params)、浮点运算量(Flops)、权重文件大小对识别程序进行模型规模的评价;采用检测帧率(FPS)对模型效率进行评价。

受隧道内附属设施、光线、拍摄角度等的干扰,依靠高清数字照片作为单一的信息输入来源,无疑会增加病害识别的难度;神经网络优化对于识别精度的提升效果也极为有限。此时应考虑集成高清相机、三维激光扫描仪、红外相机等设备,发挥各自优势,通过神经网络模型匹配,提升病害的识别效率与精度。此外,高性能计算机、图形加速卡(GPU)以及更为优化的神经网络模型,可极大地提升隧道病害的识别效果。根据行业发展趋势,依托于量子计算、云计算的人工智能将会是服役期内隧道结构病害感知的发展方向。

实际应用中通常将病害信息采集设备搭载于机动车辆、轨道检测车、机器人等移动平台,以提高病害检测的自动化程度与检测效率,信息处理可于移动端或后台进行(图12)。图12(d)所示的小型智能化监测机器人是隧道内狭小空间实时监测的有效解决方案。

图12 隧道病害检测装备Fig.12 Tunnel defects detection equipment

3.1.2 结构变形感知

宏观层面,隧道结构变形包括纵向不均匀沉降和横断面收敛变形两个方面。从细观层面上看,隧道结构的变形主要表现为变形缝或管片接缝的张开与错台,以及衬砌混凝土材料的应变。

(1)隧道沉降

利用全站仪对隧道结构的沉降与断面收敛监测已有多年的历史,相关的工程经验也极为丰富[37]。近年来,基于自动化监测手段的隧道沉降监测发展极为迅猛。

刘恒材采用光纤传感技术对南京地铁2号线集庆门大街站—云锦路站区间开展沉降监测[38]。方案中将分布式应变感测光缆沿隧道纵向布设,在隧道管片上按照“Z”字形布设,光缆固定在每个管片的圆环之上(图13)。通过平面几何关系将管片竖向沉降转换为光缆的轴向拉伸变形,进而换算成管片间的沉降变形。

图13 基于分布式应变感测光缆的隧道沉降监测Fig.13 Tunnel settlement monitoring based on distributed strain sensing optical cable

张方文构建基于激光准直技术和嵌入式技术的“双回路”光电自校准地铁隧道沉降监测系统[39]。系统采用节点组网方式,主要由全站仪、ARM开发板、倾角传感器、点激光器、靶标、4G通信模块、云服务器与客户端组成(图14)。

图14 隧道沉降监测的光电自校准系统Fig.14 Photoelectric self-calibration system for tunnel settlement monitoring

健康监测系统中常采用沿隧道纵向布设的静力水准仪,以仪器间的相对高程变化表征隧道的纵向沉降(图15)。常用的类型包括连通管式、振弦式、电容感应式、差动变压器式、磁致式及光电式等。

图15 静力水准传感器Fig.15 Static level sensor

(2)隧道断面收敛

如图16所示,部分规范中推荐采用基线法对隧道断面收敛量的测量,通常有一条水平基线、两条水平基线、三条基线和多条基线的方法。可采用钢尺收敛计或激光测距仪完成基于基线的隧道断面收敛检测。

图16 隧道断面收敛检测方法Fig.16 Convergence detection method of tunnel section

此外,可采用激光断面仪进行隧道断面收敛检测。其基本原理是沿隧道纵向按一定间距(距离、角度)逐个断面测量仪器旋转中心与隧道衬砌交点之间的矢径与起始方向之间的夹角,矢径末端的连线即为隧道实际内轮廓线。相较于基线法,此种方法无疑具有更高的检测效率和精确度(图17)。

图17 珠海某大直径海底盾构隧道及断面扫描结果Fig.17 Scanning results of a large diameter submarine shield tunnel in Zhuhai

如图17(b)所示,由于内部构件、装饰板及防火板等的遮挡,采用激光断面仪并无法获取完整的断面形状,在一定程度上限制了其应用范围。此时,可考虑采用如图18所示的阵列式位移计进行隧道断面收敛的自动化监测。其原理在于通过微机电系统测量重力加速度在不同轴向上的数据,据此反算对应轴力与中立方向的角度,基于角度变化计算对应长度杆的位移量,进而拟合隧道断面的收敛变形。

图18 阵列式位移计测量隧道断面收敛Fig.18 Convergence of tunnel section measured by array displacement meter

(3)变形缝/管片接缝的张开与错台

规范中推荐采用直尺和塞尺分别开展隧道变形缝/管片接缝变形量的测量。该方法依赖于人工的手段,对于定点的专项检测可作为备选的测量手段之一。对于需要连续监测的盾构管片接缝或隧道变形缝而言,可采用位移计或测缝计进行自动化监测(图19)。从测量原理上可分为振弦类和光纤类,通常情况下辅以支架实现接缝错台或张开量监测。此外,亦可采用光纤传感技术实现对管片接缝张开和错台监测。

图19 盾构隧道管片接缝变形量监测Fig.19 Deformation monitoring of segment joint of shield tunnel

(4)混凝土应变

如图20所示,可采用应变计对隧道衬砌混凝土应变进行监测,常用的有埋入式、无应力式和表面应变计;从工作原理上可分为差动电阻式、振弦式、差动电感式、差动电容式和电阻应变片式等。

图20 混凝土应变应变计Fig.20 Concrete strain gauge

(5)整体式道床脱空

地铁盾构隧道变形引发的整体式道床与管片之间的局部剥离称之为“脱空”,常规的检测手段有:超声波法、地质雷达法、冲击回波法等。此外,也有不少新方法用于道床脱空的检测,如魏纲等提出了针对道床脱空前后车轨敏感信号开展希尔伯特-黄变换(HHT),基于变换谱信息识别道床脱空长度和范围的新方法(图21)[40]。

图21 道床脱空状态下转向架竖向加速度HHT谱Fig.21 HHT spectrum of vertical acceleration of bogie under the condition of track bed detachment

陈鹏涛设计了一种剥离测缝计(图22),结合电阻式表面应变计、CCD工业相机,开展道床剥离量、轮轨垂向力以及管片沉降监测,实现了盾构隧道的管片-整体式道床剥离病害动态监测[41]。

图22 剥离测缝计Fig.22 Stripping seam gauge

3.2 隧道结构健康监测系统

隧道结构健康监测系统是全面掌握服役期隧道结构安全状态的重要手段之一。如图23所示,服役期隧道结构健康系统通常包括传感器子系统、数据采集与传输子系统、数据处理与控制子系统、数据存储与管理子系统、数据分析与预警子系统和用户界面子系统。

表3所示为国内隧道健康监测的典型案例。可以看到,隧道薄弱位置的变形缝与管片接缝是监测的重点区域;反映结构受力与正常使用功能的混凝土应变(裂缝)、钢筋受力、横断收敛与不均匀沉降是健康监测系统中出现频率较高的监测项,监测项和监测断面的设置方案与投资预算息息相关。根据传感器的敷设方式,可将其分为预埋式和表贴式。条件具备的情况下,应在隧道施工阶段同步建立隧道健康监测系统,将传感器埋置于隧道构件之中,提高健康监测系统的有效性、连续性与实施效果。

表3 国内隧道健康监测系统典型案例Tab.3 Typical cases of domestic tunnel health monitoring system

目前常规的隧道健康监测系统基于数量庞大的传感器、工控机、传输光缆等硬件设施,对供电和通讯等的要求较高,成本投入巨大。以南京定淮门长江隧道为例,其健康监测系统先后经过3批次的实施和完善,共计布设传感器2 019支,投资逾3 000余万元。数量巨大的硬件设施,在运营过程中不可避免地会出现各种各样的故障,在一定程度上影响着系统对于隧道安全状态的评价效果。以南京应天大街长江隧道为例,其第一代健康监测系统在运行10年后,出现传感器失效、解调仪损坏、LAN口接触不良以及线路传输故障等问题[42]。为保证隧道的运营安全,于2020年进行隧道健康监测系统的升级改造,采用“区段+断面”的形式建立传感器子系统,获得良好的监测效果[43]。

针对当前服役期隧道结构健康监测系统所暴露出来的诸多缺陷,笔者团队已开始探索隧道健康监测系统的轻量化解决方案。所谓“隧道轻量化健康监测系统”是指在不降低监测有效性的前提下,以更为优化的系统架构、更为合理的监测断面、更具代表性的监测项目、更高效的传感器布置方案、更少的前期投资与后期养护成本为基本特征的新一代健康监测系统,远期可结合新型传感器研发实现系统的迭代和升级。

3.3 隧道结构安全评价

部分规范对于隧道结构服役性能的评价推荐采用单指标评价法或综合评价法。单指标评价将最严重的病害作为评价依据;综合评价法考虑分项权重、病害程度与发展趋势,以及对行车和结构安全的影响。单指标评价较综合评价结果严重时,以单指标评价结果为准。

与规范中的综合评价法相似,基于层次分析法(AHP)或网络层次分析法(ANP)建立隧道安全评价指标体系,获得指标权重后,结合模糊数学理论[5]、可拓学理论[44]以及灰色关联方法[45]是服役期隧道结构安全状态评价的有效手段。

除前述方法外,王景鑫[46]提出了隧道结构安全评价的阈值区间法,其基本思想是以影响隧道结构安全的评价指标为基础,建立隧道结构安全阈值函数T=f(x1,x2,…,xn),其中的自变量为评价指标的现场实测值,函数T的取值介于0～1之间,且结果越靠近0表示越不利。

贝叶斯网络法结合结构风险识别和风险概率分析,建立隧道风险评估模型,以分析运营隧道结构风险的发生概率以及各风险因子对风险事件的控制程度[47]。

人工神经网络是以神经元为基本单元组成的数学模型,通过提供病害分级及结构安全分级的训练集,帮助神经网络模型调整其中各个神经元的连接权值,从而使学习后的人工神经网络模型在接收到新的输入时,可以给出合理的输出。常用的网络模型包括:自适应神经-模糊推理系统[48]、GA-BP神经网络模型[49]等。

基于环境因素(地质条件、内外部荷载变化、周边工程活动)、施工质量等工程数据建立模型,采用机器学习算法,通过大量的隧道结构特征数据构建训练集合获得病害与其影响因素之间的复杂非线性关系,依托建模条件实现对隧道结构的病害、安全状态的定量评价[50]。

针对衬砌裂缝对隧道结构安全状态影响的评价,余顺等基于断裂力学理论,采用裂缝尖端稳定系数作为判定隧道衬砌结构安全的参数[51]。薛晓辉等基于可拓学理论,建立物元与可靠性等级间的关联性,对带裂缝隧道衬砌的可靠性进行安全评价[52]。

此外,还有采用聚类分析[53]、变权理论[54]、Vine Copula理论[55]、云模型[56]等进行服役期隧道结构安全状态评价的方法见诸报道。亦有学者采用数值模拟仿真软件,基于实际工程的地质条件、结构参数、外部荷载等建立等仿真模型,获得隧道结构的应力、变形等定量数据,进而评价隧道结构的安全状态[57]。

规范中的方法重点考虑通用性和便捷性,直接给出各项的权重以及评价值,但是对于具体工程的适用程度有限。实际应用中,针对重大工程依托服役期隧道健康监测系统构建评价体系,在权重分析的基础上,结合相关安全理论进行评价,其中如何客观评价分项指标的权重,是评价准确性的关键。此外,目前规范中给出的评价指标限值,在未获得隧道初始状态的前提下,无法作为健康监测系统预警、报警的依据。基于贝叶斯网络、机器学习、断裂力学、聚类分析等复杂理论的数十种方法,都是关于隧道安全状态评价的有益探索。总体上看,理论依据较为复杂,未来应以工程应用作为主要研究方向。

4 隧道服役期结构病害整治技术

4.1 混凝土结构开裂

隧道结构裂缝的整治,需综合考虑裂缝的状态。稳定裂缝可直接进行修补;对于非稳定裂缝,在对结构补强加固后进行修补;对于存在渗水的裂缝,应结合堵漏综合治理。常用的裂缝修补方法有:表面处理法、填充法、灌浆法[58]。

(1)表面处理法

主要包括喷浆、涂抹和贴补。表面喷浆适用于表面细微裂缝;表面涂抹处理方式主要针对浆液很难注入的细长裂缝,可选用的材料有水泥砂浆或环氧厚浆;裂缝发育且伴有积漏水的位置可采用表面贴补。

(2)填充法

主要适用于裂缝宽度超过0.3 mm的情况,把修补材料直接填充到裂缝中。当现场条件不允许灌浆或灌浆无法达到预定效果,小规模裂缝可采用U形或V形槽法进行处理(图24)。根据现场条件,可选用不同的材料加以填充。

图24 U形和V形槽法Fig.24 U-shaped and V-shaped groove method

(3)灌浆法

灌浆法除起到修补裂缝、防渗止水的作用外,在一定程度上还具有加固结构体的效果,主要应用在深层裂缝和贯通裂缝的治理。目前主要有水泥灌浆法(裂缝宽度大于2.0 mm)和化学灌浆法两种(裂缝宽度介于0.5～2.0 mm)。此外,还有利用微生物诱导碳酸钙沉积原理而衍生的微生物灌浆修补裂缝的方法[59]。

除前述方法外,徐靖威等[60]还提出采用钢板-短锚结构修补张开型裂缝的方法。对于隧道衬砌开裂较为严重,混凝土有掉块风险的情况,考虑到其对行车安全的影响,目前常采用钢板套衬施作[61]、高分子材料涂装[62-63]、碳纤维筋加固[64]等手段。此外,对于开裂极为严重,影响隧道结构安全的情况,可采用拆除置换工艺,替换衬砌裂损病害严重的衬砌结构,以保持结构的承载力和运营安全[65-68]。

此外,亦可从材料本身出发,采用自修复混凝土实现隧道混凝土结构细微裂缝的自我修复[69]。但受制于技术水平、行业发展、实施效果及实施成本等因素,目前的应用范围极为有限,可以作为未来发展的方向之一。

4.2 渗漏水

(1)整治工艺

渗漏发生的要素包括水源、驱动力及渗漏通道。由于前两者较难针对,目前渗漏水治理主要技术思路是堵塞渗漏通道,即通过工艺与材料的结合,挤出结构裂隙和孔隙中的水,恢复缺陷混凝土的密实度和结构整体性。而堵塞渗漏通道的主要方法有注浆止水、设置防水层等,需要根据隧道结构类型与病害产生部位的不同,有针对性地采取处治措施(表4、表5)。

表4 现浇混凝土结构隧道渗漏整治工艺Tab.4 Treatment technology of seepage in cast-in-situ tunnel

表5 预制管片隧道渗漏整治工艺Tab.5 Treatment technology of seepage in precast-pipe tunnel

对于隧道衬砌背后存在水源的情况,通常采用隧道背后注浆的手段将围岩中的地下水挤出。通过设置观察孔、内窥镜检查、注水检查等手段检查注浆效果,配合变形缝改造与防水层再造等手段,提升隧道渗漏水整治效果。

(2)整治材料

隧道渗漏水处治材料主要包括建设过程中常用的嵌缝材料、止水带以及堵水过程中采用的注浆浆液(表6)。

表6 常用渗漏水处治材料基本性质Tab.6 Basic properties of commonly used water seepage treatment materials

注浆浆液一般由主剂、溶剂(水或其他溶剂)及外加剂混合而成,主剂化学成分可以分为无机材料、有机高分子材料和改性无机材料。无机材料主要是传统的水泥浆、水玻璃、黏土、等黏土、水泥-水玻璃双浆液等;有机高分子材料主要有丙烯酰胺类、环氧树脂类、聚氨酯类、脲醛树脂、阴离子乳化沥青(图25)等。

图25 阴离子乳化沥青Fig.25 Anionic emulsified asphalt

目前也出现多种新型的渗漏水整治措施。冯勇等[70]提出采用“埋管引排+电防渗”的综合处治方案,其基本原理如图26所示。渗漏水引排封堵完成后,在衬砌表面分别构建由钛合金金属丝和铜棒组成的正负极系统,在低压正负脉冲电流作用下将水电离,混凝土内水分子向负极不断流动,从而使混凝土衬砌保持干燥。

图26 电防渗技术处治隧道渗漏水方案(单位:cm)Fig.26 Electric anti-seepage technology for tunnel leakage (unit: cm)

翁杨等[71]提出利用虹吸排水原理解决富水区隧道的渗漏水问题(图27),其基本原理是由隧道围岩内下倾钻孔形成的孔内储水管和隧道竖向外储水管组成连通器,利用两者之间的虹吸效应,使围岩裂隙水进入隧道排水沟。

图27 隧道虹吸排水示意Fig.27 Diagram of tunnel siphon drainage

对于由于隧道排水管结晶堵塞引起的渗漏水问题,以消除结晶体,疏通管道的手段为主。目前可采用的手段包括:物理阻垢、化学阻垢、生物阻垢以及优化工程设计等[72]。叶飞等[73]提出通过优化喷射混凝土配合比降低钙离子流失量,来达到预防排水系统结晶堵塞的目的;詹树高等[74]提出结合超声波和有机酸治理结晶堵塞的方案;蒋雅君等[75]基于3种结晶溶解试验,验证以柠檬酸和草酸为主要成分的清洗剂,在初始饱和溶液条件下,结合高压循环清洗工艺具有较好的除垢效果。

对于高寒地区隧道由于渗漏水引发的冻害整治,主要以预防为主,可采用增设保温层、延长埋深水沟、增加竖向盲沟等措施加以预防和处治[76-77]。关喜彬[78]提出一种新型隧道侧吹式空气幕保温系统,用于预防隧道冻害。

4.3 隧道结构变形

隧道结构变形的治理分为外治和内治,外部治理包括上部卸载、洞外侧微扰动注浆;内部治理则以隧内壁后微扰动注浆、结构补强加固为主。

(1)隧道上部卸载

此种方案主要针对隧道上方由于堆载引起的结构变形与受力改变。基本方案是在隧道上方,通过土方挖运等减小上部荷载,减小结构内力,使结构实际受力与设计工况更为接近[79]。

(2)洞外微扰动注浆

如图28所示,隧道外微扰动注浆[80]是通过隧道两侧外部地面钻孔注浆,对隧道外两侧土体进行充填,提高周围土体的强度和刚度,改善隧道的椭圆度,从而实现对管片收敛变形的控制。

图28 隧道地面微扰动注浆示意(单位:m)Fig.28 Tunnel ground micro-disturbance grouting (unit: m)

(3)隧道内壁后微扰动注浆

如图29所示,隧道内壁后微扰动注浆[81]是利用管片两侧腰部原有注浆孔,对两侧土体进行分层压密注浆,充填外部土体空隙改善其力学性能,在注浆充填挤压和外部土体压力共同作用下控制管片收敛变形。

(4)隧道补强加固

通过在隧道拱顶、侧墙等内侧受拉区域粘贴复合材料,通过发挥粘贴材料的抗压强度抵御整体变形。其作用机理在于复合材料与衬砌结构有效粘接后,形成叠合衬砌结构,改善隧道的受力状态,从而有效抑制断面收敛[82-85]。常用的复合材料类型主要有:碳纤维、芳纶纤维(图30)、纤维增强复合材料(FRP)等。

图30 内贴芳纶布加固Fig.30 Reinforcement with aramid cloth inside

钢环加固在已有圆形管片结构内弧面加装一层钢板(图31),通过化学锚栓和环氧浆液将原有管片和新加装的钢板连接起来,形成新的受力体,在提高整体承载力的同时确保新组合结构的防水和耐久性满足设计要求[86-87]。其中,钢板可根据现场条件及安装要求分成多块,块与块之间通过焊接形成整体。

图31 钢环加固Fig.31 Steel ring reinforcement

装配式复合型材是一种由纤维布经热加工工艺,并与钢管复合成型的加固构件,钢管内可采用灌浆料灌注,以增强构件的加固性能[88]。图32中单个腔体的数量和尺寸可根据现场情况予以适当调整。

图32 装配式复合型材结构Fig.32 Prefabricated composite structure

对于此种结构,亦有学者将其称之为“复合腔体”,对于所使用的管材、灌浆料、纤维布以及尺寸,目前存在多种形式。业内学者对此种结构的力学性能开展了包括室内试验、理论分析、数值模拟以及现场验证等多种手段的研究[89-91]。复合型材针对盾构隧道结构的加固,已成功应用于北京地铁某区间隧道,实施效果良好(图33)。

图33 装配式复合型材工程应用Fig.33 Engineering application of prefabricated composite

(5)整体式道床脱空

对于整体式道床脱空的整治,要结合实际情况而定,通常情况下有前置处理、注浆、锚固、道床换做4种方法[92]。

当道床与隧道衬砌结构之间含水量较大且水压较高时,应首先在道床上钻取泄压孔,待水压稳定后进行后续处治。当道床脱空量影响列车轨道平顺度时,需首先对道床进行顶升,使轨道标高恢复至设计值[93]。

如图34所示,对于道床与衬砌之间形成的缝隙,通常采用注浆的方法加以充填,可供选择的浆液类型包括:普通水泥砂浆、聚氨酯材料、聚合物水泥砂浆以及树脂材料等。对于不良地质区域的道床脱空,单纯采用注浆手段填充道床与衬砌之间的缝隙无法彻底解决脱空的问题;此时应先对不良地质进行加固,之后采用锚固手段将道床与隧道连接成一个整体,通常情况下锚固体需打穿道床与隧道结构,锚入地层之中。当道床脱空病害极为严重时,可将原道床凿除后重新浇筑。

图34 整体式道床脱空整治方案Fig.34 Rectification plan for void of monolithic track bed

总体上看,注浆是隧道病害整治的重要手段之一,广泛地应用于结构裂缝修补、渗漏水封堵、隧道结构变形控制等情况;根据所注浆液的主要成分,可分为:有机注浆料、无机注浆料、复合注浆料和微生物注浆料。隧道病害整治的新技术、新工艺、新方法、新装备层出不穷,也极大提升了行业的技术水平。受限于实施成本和效果,新技术的推广应用具有一定的难度。目前关于隧道病害整治效果的后评估体系尚未建立,需开展深入研究。

5 结语

(1)服役期隧道结构典型病害类型主要包括:水害类、混凝土结构裂损、结构变形超限,隧道病害的成因与周边环境、结构自身特点相关。不同病害之间相互影响、关系密切,在特定情况下互为因果。

(2)基于深度学习理论的智能识别是当前隧道病害感知的重要手段。将智能识别设备搭载于移动平台可极大提升服役期隧道病害的检测效率。小型化智能监测机器人是解决隧道内狭小空间病害监测的有效手段。从深度神经网络的发展历程来看,依托云计算、量子计算的人工智能将是服役期内隧道结构病害状态感知的发展方向。

(3)健康监测系统是目前获取服役期隧道结构安全状态的重要手段之一,较多应用于重大风险工程,在一定程度上保障了隧道的正常运行。目前业内已开始探索轻量化监测技术,以期达到不降低健康监测系统有效性的前提下,降低隧道健康监测系统投资与后期养护成本的目标。

(4)隧道结构安全评价理论包括模糊数学理论、可拓学理论、灰色关联理论、阈值区间法、贝叶斯网络法、人工神经网络、机器学习、聚类分析、变权理论、Vine Copula理论、云模型等,未来应将相关理论的工程应用作为主要研究方向之一。

(5)病害整治是保障服役期隧道结构安全与正常运营的关键举措,除常规整治措施外,越来越多新技术的应用,极大促进了行业的进步。注浆是隧道病害整治的重要手段之一,目前尚未建立隧道病害整治的后评价体系。从调研结果看,关于病害整治效果的后评估尚需开展深入研究。