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三維激光掃描技術在地鐵結構現狀調查中的應用

2019-09-05 01:10:30白殿有
城市勘測 2019年4期
關鍵詞:作業結構

白殿有

(天津軌道交通運營集團有限公司,天津 300392)

1 引 言

地鐵結構的施工質量、周邊復雜的工程地質、水文地質條件、臨近施工擾動都是影響地鐵結構穩定性的重要因素。隨著地鐵運營時間增長,在各種影響因素的作用下地鐵結構會發生不同程度的形變,各種隧道病害如洇濕、滲水、裂縫、掉塊、錯臺、管片破損等會隨之顯現出來。為了了解地鐵結構現狀,評估其結構健康狀態,需對其現狀進行調查。

常用地鐵現狀調查設備主要是采用游標卡尺、皮尺、全站儀、收斂儀、斷面儀、工業測量相機等,主要通過人工進行數據采集,自動化程度低、數據采集的效率相對低下,且其獲得數據多為重點部位斷面數據或點位數據,數據不全面。

三維激光掃描技術又稱三維實景復制技術,通過發射高密度的激光實現點云數據的全面采集,具有采集范圍大、距離遠、速度快、數據密度大、連續性高、全面等優點,利用其配套的點云處理軟件根據點云數據及其生成的激光全息影像可快速、準確、全面地實現地鐵結構形態的快速獲取及隧道病害識別。作業生產中可單獨利用站式掃描儀進行測量作業,也可利用集成設備以三維激光掃描儀為主體同步各種傳感器進行數據的協同采集。后者的作業化程度更高,應用也更為廣泛[1~3]。瑞士安伯格技術公司生產的GRP5000三維激光全息成像掃描系統是目前在地鐵現狀調查中應用較多和技術較為成熟的一套設備[4,5]。

2 GRP5000三維激光全息成像掃描系統介紹

如圖1所示,GRP5000三維激光全息成像掃描系統是將慣導、距離傳感器、傾斜傳感器、里程計等各種高精度的傳感器與可進行高速測量數據采集的三維激光掃描儀集成在軌道小車上,協同完成高精度點云測量數據的采集。

圖1 GRP5000三維激光全息成像掃描系統

三維激光掃描儀隨著小車在軌道上行以螺旋線形式對隧道進行高密度掃描。利用發射和接收激光信號的相位差,計算獲得隧道襯砌表面掃描點的二維坐標,配合慣導的外部絕對定位,可以獲得所有測量點的三維絕對坐標,最終獲得三維點云數據。通過分析發射和接收激光信號的強度,可以獲得隧道襯砌內表面的影像信息,形成灰度圖。利用該系統可獲得5 mm×5 mm的狀態評估影像以及 10 mm的斷面測量數據。相對于傳統調查方式,其采集的點云全面反映了地鐵結構的狀態,通過后處理軟件處理可生成任意斷面任意位置的報表數據,生成的灰度圖可應用病害的初判及展示,且設備的行進在小車載體上省人省工,應用于隧道結構調查的實際適宜作業行進速度約為 600 m/h左右,效率更高。

3 GRP5000在地鐵現狀調查中的作業流程

因地鐵運營的特殊性,地鐵現狀調查多在夜間天窗點進行,作業時間較為寶貴。一般在接受完任務應制定詳細的測量方案做好充足的工前準備。在作業現場設備組裝完畢儀器完成初始化后即可推進小車輕松完成外業數據采集。在外業數據采集完畢后將采集成果導入TunnelMap軟件中,經過數據預處理、投影變換、限界處理、3D變換后即可建立隧道結構模型以獲取結構的形態、錯臺、收斂等測量信息以及用于病害識別、量測的高清影像圖。為謹慎起見,標注病害的高清影像圖經外業現場確認修正后方可正式輸出。具體的工作流程如圖2所示。

圖2 地鐵現狀調查中GRP5000三維激光全息成像掃描系統的作業流程

4 應用實例

某項目臨近地鐵,在施工前為了解其地鐵現狀,為相應的評估提供基礎數據,采用GRP5000三維激光全息成像掃描系統配合人工調查的方式對其現狀形態及其病害狀況進行了現狀調查。圖3~圖6展示了部分成果數據,其中圖3為采集的部分點云數據,圖4展示了利用三維點云獲取的某結構斷面重點信息(因數據保密需要,距離及高程標注數據已隱去),圖5為其隧道結構的橢圓度統計圖,圖6展示了三維點云數據及其灰度信息生成的高清影像圖識別標注的病害數據。本次作業范圍左右線各約 280 m,作業過程耗時兩個地鐵天窗時間,第一個天窗時間進行作業準備及點云數據采集耗時2小時左右,第二個天窗時間進行病害確認耗時3個小時。同樣的作業量采用原始作業方式,需在采用全站儀或斷面儀器根據作業要求每隔一定的距離對隧道的形態進行測量同時,采用人工檢視、記錄、拍照等多種手段對每個環面進行病害調查,耗時約4~5個天窗時間。相對傳統方式,采用三維激光掃描技術的效率更高、數據更全面、成果更直觀。

圖3 部分點云數據

圖4 某里程斷面重點信息

圖5 為其隧道結構的橢圓度統計圖

圖6 標注病害的高清影像圖

5 結 語

三維激光掃描技術相對于常規地鐵現狀調查方式具有采集數據全面、高效便捷、數字化、成果形式豐富多樣、系統化等特點,特別是集成度更高的三維激光全息成像掃描的自動化程度更高,優勢更加明顯,利用其獲取地鐵結構的形態及病害數據,并結合物探等手段提供更加全面的結構現狀數據是未來地鐵結構現狀調查的發展方向,具有廣闊的前景。

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