城市排水管道缺陷檢測方法及發展現狀探析

王新妍

(中鐵十八局集團建筑安裝工程有限公司 天津 300308)

1 引言

地下管線被稱為是城市的“血管”和“神經”，根據管道運行壓力的大小可以將市政管道分為重力管道、壓力管道和無壓管道三類。城市地下管線作為城市基礎設施的重要組成部分，是城市安全穩定運行、可持續發展的重要基礎和保障。

據《2016年城鄉建設統計公報》，截至2016年底，全國用水普及率98.42%，給水管道總長9.68×105km，管道密度13.63 km/km2，投資693.5億元；污水處理率93.44%，排水管道總長7.49×105km，管道密度10.36 km/km2，投資1 493.8億元。近10年，雖然我國城市給排水量每年都在增加，但是市政管道的改造卻沒有能夠同步進行，早期鋪設的管道一是由于材質相對比較劣質，二是由于埋設年限比較久遠，因此，市政管網不可避免地會出現各種各樣的管道缺陷。

本文以福州市連坂片區排水管網改擴建工程前期排水管道健康排查為研究背景，首先分析傳統檢測方法和現代排水管道檢測法的優缺點；其次，主要對城市管道檢測方法中的CCTV、聲吶檢測技術及激光檢測技術發展與研究現狀進行總結，并分析其發展趨勢。

2 管道缺陷分類

管道缺陷可以分為兩大類(見圖1)，即結構性缺陷和功能性缺陷[1]。功能性缺陷是指管道過水斷面發生變化，影響排水功能的缺陷(見圖2)；結構性缺陷是指管道結構受到損傷，從而影響管道結構、剛度和使用壽命的缺陷(見圖3)。

圖1 管道缺陷分類

圖2 功能性缺陷實例

圖3 結構性缺陷實例

3 管道檢測方法

3.1 傳統檢測方法

傳統檢測方法主要有潛水檢查法、反光鏡法、量泥斗檢測法和觀察法等，見表1。

表1 傳統檢測方法

傳統的排水管網檢測方法不僅具有一定的盲目性，而且成本也高，檢測結果與實際情況也存在一定的差異，無法實現高精度檢測，也無法實現實時監測管道的目的。

3.2 現代排水管道檢測方法

現代排水管道檢測方法有潛望鏡檢測(Quick View Inspection，QV)、閉路電視檢測(Close Circuit Television Inspection， CCTV)、聲納檢測(So-nar Inspection)、電法測漏檢測(Electric method leak measure Inspection)和激光檢測(Laser Inspection)等。表2為現代排水管道檢測方法的優缺點。

表2 現代檢測方法優缺點

3.2.1 CCTV檢測方法及發展研究現狀

CCTV(Closed Circuit television)檢測系統主要包括CCD攝像機、光源、爬行器、控制器和電纜卷盤等。CCD攝像機和光源裝載在爬行器上，控制器可控制爬行器在管道中行走，攝像機采集的管道24位真彩圖像可通過電纜傳到操作器上。CCTV檢測具體流程見圖4(D代表管道內徑)。

20世紀50年代，CCTV管道檢測技術開始出現，近年來 CCTV管道檢測技術已逐漸趨于成熟，國內外學者的研究大多集中在CCTV圖像預處理技術及管道缺陷類型智能識別方面。

圖4 CCTV檢測流程

Yang、Su等利用SVM算法對提取的管道缺陷特征進行訓練，但訓練好的識別模型對管道缺陷識別正確率只有60%。王鵬等對比了SVM，RBN，BPN三種方法的管道缺陷識別效果，得出SVM訓練的分類器訓練效果最好的結論。Iraky等利用形態學來分割管道裂痕，并通過模糊邏輯估算裂痕的嚴重等級，但該方法只能識別裂痕。Mahmoud R.Halfawy等通過閾值分割等方法分割出管道缺陷整體區域特征，并通過RBF SVM訓練分類器，但只能對樹根侵入進行識別。李波鋒采用低通濾波求差法去除背景提取功能性缺陷，再融合三維激光掃描技術獲取了管道輪廓圖像，利用極坐標比較法可以判斷結構性缺陷的種類。何嘉林提出了結合Ostu及Kmeans的方法分離缺陷區域，并選用隨機森林分類器對管道缺陷進行識別[2-5]。

目前，管道缺陷的智能識別技術在排水管道檢測中還未得到推廣，因此，急需將其引入到管道缺陷檢測中，以加快其智能化的發展。

3.2.2 聲吶檢測方法及發展研究現狀

當排水管道充滿水時，管內的能見度很低，無法采用CCTV檢測，此時，可采用聲吶管道檢測儀對充滿水的管道狀況進行檢測。聲吶檢測分為主動聲吶和被動聲吶，主動聲吶在探測能力上比被動聲吶好，因此，在排水管道檢測方面，一般運用的是主動聲吶。聲吶檢測中超聲波必須要以水為介質，所以，只能對水面以下的管道進行檢測。聲吶系統檢測原理：探頭旋轉并向外發射信號，然后由接收器接收經管壁返回的信號，最后，利用計算機將其處理成管道的橫斷面圖。水下聲學成像系統主要包括側掃、前視、實時三維成像聲吶等。

國外學者在上世紀就開始對聲吶技術進行研究，第一臺聲吶儀在1906年由英國海軍研究員發明，主要用于海底阻礙物的偵探。隨著聲吶技術逐漸發展，學者王雷等利用BEMD和GMRF改進模糊C均值聚類算法，提出一種新的模糊聚類算法。王麗娜提出了一種側掃聲吶目標特征提取方法，設計了側掃聲納圖像的霍夫變換目標特征提取方法。朱兆彤等針對逆合成孔徑聲吶對水下目標進行探測，提出一種基于多亮點拓撲矢量特征的ISAS水下目標識別方法，并采用K-means聚類的方法克服目標亮點缺失的問題。王濤等采用K-means聚類算法與數學形態學相結合對海底目標輪廓進行自動提取[6-9]。

現在對聲吶相關技術的要求不再僅僅只是局限于發現目標，而是要對目標準確定位和識別，并且，聲吶檢測技術研究的最終目的是對目標的自動判讀與智能識別，而其中圖像分割又是目標識別的基礎和關鍵。

3.2.3 激光檢測方法與發展研究現狀

激光檢測的工作原理是利用激光發射器，在管道中發射出垂直于管道的激光圓環，通過CCTV檢測系統采集管道各個距離值的圓環，獲得完整管道激光圓環檢測的視頻數據，再利用激光處理軟件完成對不同距離下各個激光圓環的提取，得出數據結果，形成三維模型模擬管道內壁詳細情況，從而對檢測管道進行分析評估。其工作原理如圖5所示。

圖5 激光檢測工作原理

在激光檢測方面，學者孟娜根據激光掃描點云數據的特點，給出了噪聲點的產生機理及其數學描述，根據建立的數學模型，把噪聲點進行分類。閔玲偉把CCTV檢測系統和激光測距的數據信息進行融合，以提高管道檢測能力。許孟君利用MATLAB對圖像采集單元采集的激光環圖像進行處理，獲得管道的集合形變信息。劉洋使用canny邊緣算法對激光環圖像的邊緣形狀進行提取，提高了管道形變檢測的精確性。李甜甜利用三維線激光研究路面車轍特征，利用大量的室內試驗激光數據提出了車轍激光點云數據去噪及傾斜校正法，并構建了車轍多維度特征參數提取軟件[10-12]。

激光檢測系統對管道的材質沒有要求，金屬與非金屬均可檢測。與CCTV管道檢測技術相比，激光檢測系統可對CCTV不易分辨的管道變形進行量化分析。

3.2.4 電法測漏檢測

電法測漏儀主要包括主機、電纜盤和探頭三部分。檢測原理：非金屬管道內壁對電流表現為高阻抗特性，管道內的水和大地表現為低阻抗。利用兩個電極與大地之間構成的回路，當檢測探頭在管道內勻速前進時，在管壁完好狀態下，兩接地電極之間的電流很??；若管壁破損時，由于水和大地為低阻抗介質，則會導致兩電極之間電流增加，以此來判斷管道泄漏的位置(見圖6)。電法測漏儀檢測要求管內被檢測的部分必須充滿水，被檢測管道材質應為非金屬或者包有絕緣材料的金屬管道，但其檢測結果僅可作為管道檢測的初步判別依據。

圖6 電法測漏儀工作原理

4 福州連坂片區管道檢測及分析

本文以福州市連坂片區排水管網改擴建工程為研究背景，通過對連坂片區吳嶼路A、吳嶼路B和中騰路排水管道綜合比較分析，考慮該地區排水管道的具體操作空間、管道內部環境等條件，該工程主要采用CCTV排水管道檢測方法。經檢測已探明的管道缺陷類型有沉積、結垢、樹根、變形、錯口、腐蝕、破裂、滲漏、脫節、起伏和材料脫落。其中連坂片區吳嶼路A、吳嶼路B和中騰路排水管道檢測結果如圖7～圖9所示。

圖7 連坂片區吳嶼路A管道檢測結果

圖8 連坂片區吳嶼路B管道檢測結果

圖9 連坂片區中騰路管道檢測結果

其中吳嶼路A檢測了53段管道，共1 418.5 m吳嶼路B檢測了4段管道，共103.2 m；中騰路檢測了14段管道，共313.2 m。從圖中可以看出連坂片區吳嶼路A區管道有樹根侵入多達76處，3個區域中的破裂、變形、滲漏等結構性缺陷分布較為廣泛，已經影響了管道的結構、剛度和使用壽命。

5 結論

本文結合福州連坂片區排水管網改擴建工程前期排水管道檢測具體應用成果得出如下主要結論：

(1)城市排水管道檢測分為傳統檢測法和現代排水管道檢測法，傳統檢測成本高、精度低?，F代排水管道檢測方法主要有潛望鏡檢測、CCTV檢測、聲吶檢測、激光檢測和電法檢測等。

(2)管道檢測方法各有其優缺點，采用CCTV管道檢測時要求管道內水位深度不大于管道直徑的30%，淤泥深度不大于管道直徑的20%。國內外學者在CCTV管道檢測方面的研究大多集中在管道圖像的識別分割以及缺陷的智能識別方面。

(3)聲吶檢測中超聲波必須要以水為介質，故聲吶檢測只能檢測水面以下的管道狀況。聲吶檢測對目標的更加精準定位和智能識別一直是學者們研究的方向。

(4)激光檢測系統對管道的材質沒有要求，金屬與非金屬均可檢測，可對CCTV不易分辨的管道變形進行量化分析。電法檢測一般用于非金屬管道或包有絕緣材料的金屬管道，要求管內被檢測的部分必須充滿水。

(5)根據福州市連坂片區吳嶼路A、B和中騰路排水管網檢測結果可知，管道檢測可直觀、準確查明管道缺陷類型及位置分布，并為管道采用何種修復方法提供可靠依據。