CN104483389A - 基于组合震源法检测桥梁预应力管道注浆质量的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于组合震源法检测桥梁预应力管道注浆质量的方法，将锤击震源和Chirp震源有效地结合在一起，充分发挥了锤击震源和Chirp震源的优势，同时有效规避了锤击震源和Chirp震源的劣势，既能准确的确定初至波的位置，又能够获得高分辨率的弹性波波场图，从而能够对桥梁预应力管道注浆质量进行精密检测，还具有以下优点：检测结果更加准确、检测效率高、对环境要求低、抗干扰能力强，在无剧烈振动和冲击的情况下均可以使用。操作安全，对人体无害。

Description

基于组合震源法检测桥梁预应力管道注浆质量的方法

技术领域

本发明属于注浆质量检测技术领域，具体涉及一种基于组合震源法检测桥梁预应力管道注浆质量的方法。

背景技术

桥梁预应力管道的注浆质量对桥梁的耐久性具有重要影响，据统计，由于注浆不密实导致管道内钢绞线锈蚀，预应力提前丧失，可造成桥梁实际寿命缩短至设计寿命的十分之一。因此，预应力管道的注浆质量检测是保证桥梁施工质量的重要措施，具有重要的理论价值与实际应用价值。

在预应力管道的注浆质量检测中，常用的检测方法为弹性波检测法，原理为：在预应力管道的一端布置震源，通过震源激发弹性波；在预应力管道的另一端布置检波器，通过检波器采集该弹性信号，以数字形式收集记录；然后，将检波器记录的弹性波信号处理成反映管道注浆质量的弹性波波场图，该弹性波波场图能够反映弹性波的频率、振幅等信息；最后，对剖面图进行解释，得到管道的注浆质量。

在上述的数据采集过程中，首先到达检波器的弹性波称为初至波，一般在初至波之后的数据记录才包含了有效的结构信息，而在初至波之前的数据为环境噪声。因此，需要准确的确定初至波的位置，从而分离出环境噪声。此外，为对管道的注浆质量进行精密分析，也需要尽可能提高弹性波波场图的分辨率。而准确的确定初至波的位置和弹性波波场图的分辨率之间是相互矛盾的，现有技术所采用的各类注浆质量检测中，或者为弹性波波场图的分辨率高、但难以准确确定初至波的位置；或者，可以准确确定初至波的位置，但弹性波波场图的分辨率有限。因此，现有的各类方案，均具有一定的局限性，难以满足预应力管道的注浆质量检测需求。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种基于组合震源法检测桥梁预应力管道注浆质量的方法，可有效解决上述问题。

本发明采用的技术方案如下：

本发明提供一种基于组合震源法检测桥梁预应力管道注浆质量的方法，包括以下步骤：

S1，对于被检测的预应力管道，在所述预应力管道的A端分别设置震源标记点和检波器标记点A，在所述预应力管道的B端设置检波器标记点B，在所述检波器标记点A安装检波器A，在所述检波器标记点B安装检波器B；

S2，在所述震源标记点，首先采用锤击方式激发振动波，在激发时刻触发所述检波器A和所述检波器B同步计时，所述振动波在所述预应力管道传输并分别被所述检波器A和所述检波器B记录，所述检波器A记录得到第1-A有效波形图，所述检波器B记录得到第1-B有效波形图；其中，所述有效波形图以时间为横坐标，以振动波振幅为纵坐标；

S3，然后，在所述震源标记点，采用可控震源第1次激发Chirp信号，在激发时刻触发所述检波器A和所述检波器B同步计时，所述Chirp信号在所述预应力管道传输并分别被所述检波器A和所述检波器B记录，所述检波器A记录得到第2-1A有效波形图，所述检波器B记录得到第2-1B有效波形图；

S4，重复S3，依次采用可控震源第2次激发Chirp信号、第3次激发Chirp信号…第n次激发Chirp信号，由此分别得到第2-2A有效波形图、第2-2B有效波形图、第2-3A有效波形图、第2-3B有效波形图…第2-nA有效波形图、第2-nB有效波形图；其中，n为自然数；

S5，分析所述第1-A有效波形图，得到第1-A有效波形图的初至波旅行时t_1-A；分析所述第1-B有效波形图，得到第1-B有效波形图的初至波旅行时t_1-B，由于所述检波器A到所述检波器B的距离等于预应力管道的长度，为已知值l，则：依照公式计算得到平均波速

S6，分析所述第2-1A有效波形图，在所述第2-1A有效波形图上，查找到t_1-A对应的位置即为初至波；分析所述第2-1B有效波形图，在所述第2-1B有效波形图上，查找到t_1-B对应的位置即为初至波；进而求出频差Δf₁和能量衰减比a₁；

依此类推，分析定位到第2-2A有效波形图的初至波，以及，分析定位到第2-2B有效波形图的初至波，进而求出频差Δf₂和能量衰减比a₂；…分析定位到第2-nA有效波形图对应的初至波，以及，分析定位到第2-nB有效波形图对应的初至波，进而求出频差Δf_n和能量衰减比a_n；

S7，依下式计算平均频差Δf和平均能量衰减比a；

Δf＝(Δf₁+Δf₂+…Δf_n)/n；a＝(a₁+a₂+…a_n)/n；

S8，通过平均频差Δf、平均能量衰减比a和平均波速求出注浆饱满度D。

优选的，S8具体为：

S8.1，建立包含输入层、隐层及输出层的初始的BP神经网络模型；

S8.2，通过多个训练样本对所述初始的BP神经网络模型进行训练，得到所述BP神经网络模型的连接权值，最终确定BP神经网络模型中输入与输出之间的关系；其中，所述BP神经网络模型的输入为波速、能量衰减比和频差，所述BP神经网络模型的输出为注浆饱满度；

S8.3，将平均频差Δf、平均能量衰减比a和平均波速输入已确定的BP神经网络模型，从而输出注浆饱满度D。

本发明的有益效果如下：

本发明提供的基于组合震源法检测桥梁预应力管道注浆质量的方法，将锤击震源和Chirp震源有效地结合在一起，充分发挥了锤击震源和Chirp震源的优势，同时有效规避了锤击震源和Chirp震源的劣势，既能准确的确定初至波的位置，又能够获得高分辨率的弹性波波场图，从而能够对桥梁预应力管道注浆质量进行精密检测

附图说明

图1为锤击震源法检测桥梁预应力管道注浆质量采集得到的波形图；

图2为Chirp震源法检测桥梁预应力管道注浆质量采集得到的波形图；

图3为透射波检测法的系统布置示意图；

图4为应用本发明提花的组合震源法检测桥梁预应力管道注浆质量采集到的波形图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明进行详细说明：

在桥梁预应力管道注浆质量检测中，对于传统的锤击震源来说，具有能量大、余震短等优点，获得信号能量大，如图1所示，为锤击震源法检测桥梁预应力管道注浆质量采集得到的波形图；从图1可以清晰的读取初至波位置，从而准确确定波速；但具有能量和频率不可控、重复性差等问题，故不能准确地检测桥梁预应力管道注浆质量。而Chirp震源发射的是线性调频信号，相比锤击震源，其优点是发射信号可调、能量可调、且一致性好；但是其能量较小，很难准确确定初至波位置。如图2所示，为Chirp震源法检测桥梁预应力管道注浆质量采集得到的波形图；由图2可以看出，由于初至波较弱，较难精确读取初至波位置。

鉴于上述情况，本发明提供一种组合震源法检测桥梁预应力管道注浆质量的方法，大致思路为：

(1)首先采用锤击震源激发振动信号，通过分析检波器记录得到的波形图，准确确定初至波位置，进而可分析得到平均波速

此处，由于锤击震源激发振动信号的能量较大，因此，只需要进行一次激发测试，即可精确的获得平均波速

(2)采用Chirp震源激发振动信号，检波器记录得到波形图；然后，通过锤击震源所确定的初至波位置，而在Chirp震源得到的波形图上确定初至波位置，从而解决了Chirp震源由于能量小而难以准确确定初至波位置的不足。

此外，本发明中，为进一步提高检测精度，对于Chirp震源，由于其能量较小，因此，可根据实际测试精度需求，进行多次Chirp震源的测试，对于每一次测试，通过分析得到的波形图，从而确定能量衰减比a和频差Δf；最终，将各次测试得到的能量衰减比a和频差Δf进行平均计算，得到最终的能量衰减比a和频差Δf。

通过上述过程，共获得三个参数，分别为：平均波速能量衰减比a、频差Δf。这三个参数可综合反映桥梁预应力管道注浆质量。

基于上述发明构思，本发明提供的基于组合震源法检测桥梁预应力管道注浆质量的方法，为一种透射波检测法，如图3所示，为应用该方法的系统布置示意图，在图3中，1-被检测的预应力管道，2-检波器A，3-检波器B，4-震源，5-主机；

包括以下步骤：

S1，对于被检测的预应力管道，在所述预应力管道的A端分别设置震源标记点和检波器标记点A，在所述预应力管道的B端设置检波器标记点B，在所述检波器标记点A安装检波器A，在所述检波器标记点B安装检波器B；

S2，在所述震源标记点，首先采用锤击方式激发振动波，在激发时刻触发所述检波器A和所述检波器B同步计时，所述振动波在所述预应力管道传输并分别被所述检波器A和所述检波器B记录，所述检波器A记录得到第1-A有效波形图，所述检波器B记录得到第1-B有效波形图；其中，所述有效波形图以时间为横坐标，以振动波振幅为纵坐标；参考图4，为应用本发明提花的组合震源法检测桥梁预应力管道注浆质量采集到的波形图；在图4中，001对应的波形图即为第1-A有效波形图；[1]对应的波形图即为第1-B有效波形图。

本发明中，各检波器最终记录得到的均为有效波形图，有效波形图的含义可理解为可用的波形图，例如，当采用锤击方式激发振动波时，有可能存在激发力度不够而导致检波器A或检波器B记录到的波形图信号均非常弱的情形，则此时需要重新激发记录。

S3，然后，在所述震源标记点，采用可控震源第1次激发Chirp信号，在激发时刻触发所述检波器A和所述检波器B同步计时，所述Chirp信号在所述预应力管道传输并分别被所述检波器A和所述检波器B记录，所述检波器A记录得到第2-1A有效波形图，所述检波器B记录得到第2-1B有效波形图；

S4，重复S3，依次采用可控震源第2次激发Chirp信号、第3次激发Chirp信号…第n次激发Chirp信号，由此分别得到第2-2A有效波形图、第2-2B有效波形图、第2-3A有效波形图、第2-3B有效波形图…第2-nA有效波形图、第2-nB有效波形图；其中，n为自然数；

在图4中，n等于6。

S5，分析所述第1-A有效波形图，得到第1-A有效波形图的初至波旅行时t_1-A；分析所述第1-B有效波形图，得到第1-B有效波形图的初至波旅行时t_1-B；在图4中，t_1-A为0，t_1-B为10秒；由于所述检波器A到所述检波器B的距离等于预应力管道的长度，为已知值l，则：依照公式计算得到平均波速

S6，分析所述第2-1A有效波形图，在所述第2-1A有效波形图上，查找到t_1-A对应的位置即为初至波；分析所述第2-1B有效波形图，在所述第2-1B有效波形图上，查找到t_1-B对应的位置即为初至波；进而求出频差Δf₁和能量衰减比a₁；

依此类推，分析定位到第2-2A有效波形图的初至波，以及，分析定位到第2-2B有效波形图的初至波，进而求出频差Δf₂和能量衰减比a₂；…分析定位到第2-nA有效波形图对应的初至波，以及，分析定位到第2-nB有效波形图对应的初至波，进而求出频差Δf_n和能量衰减比a_n；

S7，依下式计算平均频差Δf和平均能量衰减比a；

Δf＝(Δf₁+Δf₂+…Δf_n)/n；a＝(a₁+a₂+…a_n)/n；

S8，通过平均频差Δf、平均能量衰减比a和平均波速求出注浆饱满度D。

本步骤中，可采用BP神经网络模型的方式进行计算，具体步骤为：

S8.1，建立包含输入层、隐层及输出层的初始的BP神经网络模型；

S8.2，通过多个训练样本对所述初始的BP神经网络模型进行训练，得到所述BP神经网络模型的连接权值，最终确定BP神经网络模型中输入与输出之间的关系；其中，所述BP神经网络模型的输入为波速、能量衰减比和频差，所述BP神经网络模型的输出为注浆饱满度；

S8.3，将平均频差Δf、平均能量衰减比a和平均波速输入已确定的BP神经网络模型，从而输出注浆饱满度D。

本发明中，通过上述分析，可精度获得三个参数，分别为：平均波速能量衰减比a、频差Δf。综合这三个参数，可精确分析出桥梁预应力管道注浆质量。此处也为本发明的一个创新。

这三个参数反映桥梁预应力管道注浆质量的原理为：

对于平均波速当波纹管未注浆或注浆差时，弹性波传播速度较高(接近钢绞线波速)；当波纹管注浆饱满时，弹性波传播速度较低(钢绞线、水泥浆的复合速度)，故平均波速越小，注浆饱满度D越大，与D成负相关。

对于能量衰减比a：当波纹管未注浆或注浆很差时，弹性波散射少，能量衰减慢；当波纹管注浆饱满时，弹性波散射大，能量衰减快。假设检波器B接收到的波与检波器A接收到波的能量比为a，检波器A接收到波的能量为A₁，检波器B接收到的波的能量为A₂,则故能量比a越小，注浆饱满度D越大，a与D成负相关。

对于频差Δf：假设主频变化为Δf，检波器B接收到波的主频为f₂，检波器A接收到波的主频为f₁，当波纹管未注浆或注浆很差时，频率变化小，频移值较小；当波纹管注浆饱满时，检波器B接收到的波高频成分迅速衰减，频移(向低频移动)值较大，Δf＝f_2-f₁，所以主频变化Δf越大，注浆饱满度D越大，Δf与D成正相关。

因此，本发明中，用平均波速能量衰减比a、频差Δf综合反映注浆饱满度D,从而建立一个数学表达式，通过D来评定桥梁预应力管道注浆质量。

综上所述，本发明提供的基于组合震源法检测桥梁预应力管道注浆质量的方法，将锤击震源和Chirp震源有效地结合在一起，充分发挥了锤击震源和Chirp震源的优势，同时有效规避了锤击震源和Chirp震源的劣势，既能准确的确定初至波的位置，又能够获得高分辨率的弹性波波场图，从而能够对桥梁预应力管道注浆质量进行精密检测，还具有以下优点：检测结果更加准确、检测效率高、对环境要求低、抗干扰能力强，在无剧烈振动和冲击的情况下均可以使用。操作安全，对人体无害。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种基于组合震源法检测桥梁预应力管道注浆质量的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，对于被检测的预应力管道，在所述预应力管道的A端分别设置震源标记点和检波器标记点A，在所述预应力管道的B端设置检波器标记点B，在所述检波器标记点A安装检波器A，在所述检波器标记点B安装检波器B；

S2，在所述震源标记点，首先采用锤击方式激发振动波，在激发时刻触发所述检波器A和所述检波器B同步计时，所述振动波在所述预应力管道传输并分别被所述检波器A和所述检波器B记录，所述检波器A记录得到第1-A有效波形图，所述检波器B记录得到第1-B有效波形图；其中，所述有效波形图以时间为横坐标，以振动波振幅为纵坐标；

S3，然后，在所述震源标记点，采用可控震源第1次激发Chirp信号，在激发时刻触发所述检波器A和所述检波器B同步计时，所述Chirp信号在所述预应力管道传输并分别被所述检波器A和所述检波器B记录，所述检波器A记录得到第2-1A有效波形图，所述检波器B记录得到第2-1B有效波形图；

S4，重复S3，依次采用可控震源第2次激发Chirp信号、第3次激发Chirp信号…第n次激发Chirp信号，由此分别得到第2-2A有效波形图、第2-2B有效波形图、第2-3A有效波形图、第2-3B有效波形图…第2-nA有效波形图、第2-nB有效波形图；其中，n为自然数；

S5，分析所述第1-A有效波形图，得到第1-A有效波形图的初至波旅行时t_1-A；分析所述第1-B有效波形图，得到第1-B有效波形图的初至波旅行时t_1-B，由于所述检波器A到所述检波器B的距离等于预应力管道的长度，为已知值l，则：依照公式计算得到平均波速

S6，分析所述第2-1A有效波形图，在所述第2-1A有效波形图上，查找到t_1-A对应的位置即为初至波；分析所述第2-1B有效波形图，在所述第2-1B有效波形图上，查找到t_1-B对应的位置即为初至波；进而求出频差Δf₁和能量衰减比a₁；

依此类推，分析定位到第2-2A有效波形图的初至波，以及，分析定位到第2-2B有效波形图的初至波，进而求出频差Δf₂和能量衰减比a₂；…分析定位到第2-nA有效波形图对应的初至波，以及，分析定位到第2-nB有效波形图对应的初至波，进而求出频差Δf_n和能量衰减比a_n；

S7，依下式计算平均频差Δf和平均能量衰减比a；

Δf＝(Δf₁+Δf₂+…Δf_n)/n；a＝(a₁+a₂+…a_n)/n；

S8，通过平均频差Δf、平均能量衰减比a和平均波速求出注浆饱满度D。

2.根据权利要求1所述的基于组合震源法检测桥梁预应力管道注浆质量的方法，其特征在于，S8具体为：

S8.1，建立包含输入层、隐层及输出层的初始的BP神经网络模型；

S8.2，通过多个训练样本对所述初始的BP神经网络模型进行训练，得到所述BP神经网络模型的连接权值，最终确定BP神经网络模型中输入与输出之间的关系；其中，所述BP神经网络模型的输入为波速、能量衰减比和频差，所述BP神经网络模型的输出为注浆饱满度；

S8.3，将平均频差Δf、平均能量衰减比a和平均波速输入已确定的BP神经网络模型，从而输出注浆饱满度D。