服役期隧道结构安全控制技术研究综述

U25%U45; 结构安全问题始终贯穿着隧道全寿命周期,是保障交通线路正常通行的关键节点之一.从隧道结构典型病害类型、病害感知、结构安全状态评价与病害整治等方面入手,梳理服役期隧道结构安全控制技术的研究现状.研究结果表明:服役期隧道结构病害主要包括水害、混凝土结构裂损、结构变形超限以及衍生病害;渗漏点的分布与隧道结构的复杂程度有一定关联.隧道病害受周边环境和结构自身共同影响,不同病害之间相互影响、关系密切,在特定情况下互为因果.高清数字图像、激光点云、探地雷达图像均可作为深度学习的训练数据集,病害识别的效果与计算机性能、GPU以及神经网络模型有直接关系,工程中通常借助快速移动平台提高病害的识别...

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Published in铁道标准设计 Vol. 68; no. 4; pp. 1 - 19
Main Authors 黄俊, 张顶立, 梁文灏, 董飞, 李奥, 赵光, 杨奎, 牛晓凯
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 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%北京交通大学城市地下工程教育部重点实验室,北京 100044%中铁工程设计咨询集团有限公司,北京 100055 01.04.2024
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
中国铁建股份有限公司,北京 100855%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
江苏省水下隧道绿色智慧技术工程研究中心,南京 210019
江苏省水下隧道绿色智慧技术工程研究中心,南京 210019%北京市政路桥科技发展有限公司,北京 100037
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ISSN1004-2954
DOI10.13238/j.issn.1004-2954.202402020003

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Summary:U25%U45; 结构安全问题始终贯穿着隧道全寿命周期,是保障交通线路正常通行的关键节点之一.从隧道结构典型病害类型、病害感知、结构安全状态评价与病害整治等方面入手,梳理服役期隧道结构安全控制技术的研究现状.研究结果表明:服役期隧道结构病害主要包括水害、混凝土结构裂损、结构变形超限以及衍生病害;渗漏点的分布与隧道结构的复杂程度有一定关联.隧道病害受周边环境和结构自身共同影响,不同病害之间相互影响、关系密切,在特定情况下互为因果.高清数字图像、激光点云、探地雷达图像均可作为深度学习的训练数据集,病害识别的效果与计算机性能、GPU以及神经网络模型有直接关系,工程中通常借助快速移动平台提高病害的识别效率;依托量子计算的人工智能手段将是隧道病害感知发展的方向.健康监测系统的实施是掌握隧道结构安全状态的重要手段之一,针对其故障率高、成本高、条件要求高的缺点,业内已开展了关于轻量化监测的有关探索.规范中推荐的隧道安全评价方法有单指标评价和综合评价,目前常用的安全评价理论有数十种之多,未来应将相关理论与实际工程应用相结合作为研究的重点.注浆是隧道病害整治的重要手段之一.新技术的应用极大提升了隧道病害整治行业的技术水平,但距离大面积推广尚有一段距离,目前隧道病害整治效果的后评估体系尚未建立.
ISSN:1004-2954
DOI:10.13238/j.issn.1004-2954.202402020003