基于熱成像的高速鐵路軌道板表面裂縫檢測方法研究

王登濤，李再幃，何越磊，張志遠，路宏遙

(1.上海工程技術大學城市軌道交通學院，上海 201620； 2.中國鐵路上海局集團有限公司上海高鐵維修段，上海 200439)

無砟軌道是我國高速鐵路的主要軌道結構形式，其在復雜服役環境以及長期列車荷載等因素的綜合影響下，服役性能劣化特征逐步顯現，呈現了大量裂縫病害，極大地威脅著列車的平穩運行及行車安全[1-3]。作為CRTS Ⅱ型軌道板的典型結構特征，預裂縫的設置是對軌道板表面裂縫的預先控制，防止其無規律開裂及擴展[4-5]。而對于非預裂縫處裂縫，其出現和發展往往具有不可預測性和無規律性，潛在危險巨大，因此，如何實現對非預裂縫處裂縫及時有效檢測就成了軌道板結構維修中需要重點關注的問題。目前，對于軌道板表面裂縫的檢測主要依靠人工巡檢和超聲波檢測；受限于線路養修條件，在深夜進行人工巡檢往往受到照明設備、人員經驗和線路條件的影響，檢測隨機性和漏檢性較高；超聲波檢測往往需要輔助耦合劑，檢測效率低下，且后續分析復雜[6-7]。所以，在目前高速鐵路工務維修作業量大且時間短的現實條件下，上述方法并不能實現對軌道板的大面積、高效率有效檢測，因此有必要探究新的適用于工務現場的檢測方法。

紅外熱成像技術是一種利用物體自身紅外輻射差異進行檢測的新型無損檢測技術，具有全天候、高效率的優點，已在多個領域獲得廣泛研究和應用[8]。Titman和Mian等[9-10]利用紅外熱成像技術對道路、建筑外墻等大型混凝土結構進行了檢測研究，發現紅外熱成像技術能夠有效地對混凝土表面裂縫、空鼓和滲水缺陷進行探測識別。賈庸等將熱成像技術成功應用于航空合金材料表面裂縫的檢測工作之中，并總結了最佳檢測方法[11]。但在軌道工程領域，該技術的研究與應用仍處于起步階段，尤其是對軌道板表面裂縫檢測方面更是少有涉及。

基于此，針對高鐵工務維修天窗期軌道板表面裂縫檢測問題，在現場調研基礎上，通過建立含表面裂縫的軌道板紅外熱成像檢測有限元三維模型，分析了裂縫長度、裂縫寬度和環境溫度對檢測效果的影響規律，并分別對不同熱激勵輻射強度和激勵時間進行了檢測優化研究，以期為工務部門針對性維修提供一定的技術支撐。

1 裂縫現狀調查與分析

選取華東地區某高速鐵路進行軌道板表面裂縫調研，區間全長為10 km。統計調研結果發現，除可控的預裂縫處裂縫之外，軌道板表面還存在大量非預裂縫處裂縫，主要表現為沿承軌臺枕角分布的“八”字形短裂縫和靠近承軌臺側邊的橫向裂縫。

這是因為在長期列車荷載作用下，承軌臺與軌道板連接處將產生明顯的應力集中，導致其所受拉應力明顯大于其抗拉強度，產生開裂。同時，在溫度荷載作用下，軌道板結構不斷發生伸縮變形，導致裂縫沿軌道板橫向逐步擴展連通，直至發展為貫穿式裂縫[12-14](圖1)。具體結果如表1所示。

圖1 現場貫穿式裂縫

表1 軌道板裂縫情況統計

分析表1可知，軌道板表面非預裂縫處裂縫占比高達47%，損傷情況嚴重，且形態細小不易發現，嚴重威脅著軌道板結構安全服役性能。因此，如何實現在天窗時間內對非預裂縫處裂縫及時有效檢測是工務部門亟需解決的問題。

2 紅外熱成像檢測原理與熱力學計算

2.1 紅外熱成像檢測原理

任何溫度高于絕對零度的物體都會不斷地向外界進行紅外輻射，由于物體的表面溫度和熱物性參數各不相同，物體向外界進行紅外輻射的能力也各不相同。物體的溫度越高，進行紅外輻射的能力就越強。紅外熱成像技術通過檢測物體表面所發射的不同強度紅外熱波，并將其轉化為顏色不一的紅外熱像圖，以此達到對物體進行檢測的目的[15]。

對于軌道板結構而言，當其表面出現裂縫病害時，由于裂縫內空氣介質的導熱性能與混凝土材料的導熱性能相比相對較差，當熱流流入時，熱量將在裂縫區域產生積聚；當熱流流出時，裂縫內空氣介質又減緩了熱量的耗散，從而導致裂縫區域與非裂縫區域產生溫度差異，利用紅外熱成像儀對這種溫度差異進行采集，即可實現對軌道板表面裂縫病害的檢測。

2.2 表面溫差計算理論

由于軌道板的厚度(0.2 m)遠小于其長度(6.45 m)和寬度(2.55 m)，因此可將其看作無限大平壁結構，根據傅里葉熱傳導定理，滿足一維熱傳導方程[16-17]

初始條件：t=0，T=T0

邊界條件：x=0，?T/?x=0

x=d，-λ·?T/?x=h(T-Te)

式中，T為某時刻軌道板內任意某點溫度，℃；λ為軌道板導熱系數，W·m-1·℃-1；ρ為軌道板密度，kg·m-3；c為軌道板比熱容，J·kg-1·℃-1；x為厚度方向坐標；d為軌道板厚度，m；T0為初始溫度，℃；Te為環境溫度，℃；h為綜合換熱系數，為輻射換熱系數與對流換熱系數之和，W·m-2·℃-1。

假設裂縫上方有一厚度趨近于無窮小的混凝土層，則可將裂縫病害視為內部缺陷病害。設軌道板表面裂縫區域溫度T1與非裂縫區域溫度T2的溫差為ΔT，考慮裂縫寬度s和長度l因素

ΔT=g(T0，Te，t，ρ，c，d，λ，h，l，s)

為了方便表述將上式轉化為

ΔT=F·C·R

式中，F為溫度系數，主要影響因素為環境溫度；C為尺度系數，在軌道板厚度確定時主要影響參量為裂縫寬度和裂縫長度；R為熱力學系數，默認為常數。

所以，要實現對軌道板表面裂縫有效檢測，需要對裂縫長度、裂縫寬度和環境溫度等因素進行深入分析，后文將采用有限元的理論方法進行研究。

3 有限元仿真

3.1 軌道板模型建立

按照實際尺寸建立含表面裂縫的CRTSⅡ型軌道板紅外熱成像檢測有限元三維模型。其中，軌道板、承軌臺、CA砂漿層和支承層均采用Solid70實體單元進行設定，各層之間采用粘接處理保證連接[18]；利用布爾運算在軌道板表面設置裂縫，并將實際條件下的不規則裂縫簡化成橫截面為矩形的規則裂縫，同時，對裂縫區域網格劃分進行加密處理，如圖2所示。主要計算參數如表2所示。

圖2 CRTSⅡ型軌道板紅外熱成像檢測三維模型

由于軌道板溫度場受時間因素影響較大，需先進行30 min短時程穩態熱分析，并將結果定義為軌道板結構初始溫度場。同時，根據熱力學分析，將輻射換熱和對流換熱產生的熱效應全部轉換成對流換熱熱流密度，并作為第三類邊界條件施加在模型上表面，模型側面默認絕熱(熱流密度為0)[19]。

表2 CRTSⅡ型軌道板主要計算參數

3.2 模型驗證

由于該檢測模型本質上為傳熱模型，因此采用軌道板不同深度處現場實測數據與仿真計算數據對比的方式進行模型驗證。

選取調研區段開展現場監測試驗，分別對氣象參數和距離軌道板表面0,50,100,150 mm及200 mm的溫度數據進行監測。采樣頻率為30 min，采樣精度為0.01 ℃，監測期間環境溫度與軌道板全時程溫度數據如圖3所示。

圖3 監測期間全時程溫度數據

可以看出，軌道板溫度整體高于環境溫度，不同深度的溫度變化規律與氣溫在時序上保持一致，且深度越大，溫度日波動幅度越小，符合基本變化規律。選取監測期間內某一晴好天氣，將對應氣象參數輸入進行仿真計算，結果如圖4所示。可以看出，實測值與計算值存在一定的誤差，在深度0 mm及50 mm處較為明顯，最大差值出現在板表面，為4.14 ℃。這是因為檢測模型對邊界條件進行了簡化，將輻射換熱等效轉換為對流換熱，同時，相關熱力學參數的取值也存在誤差。但是總體看來，在不同深度處，實測值與計算值的變化趨勢相同，兩者的差值基本在合理范圍內，異常值較少，且峰值出現時刻也基本吻合，因此，利用該模型進行相關仿真計算是可靠的。

圖4 不同深度處實測值與計算值對比

3.3 計算參數選取

對于環境溫度參數，結合軌道板結構檢修實際情況，統計夜間0:00～03:00檢修天窗時間內環境溫度數據，發現環境溫度最大值為28.3 ℃，最小值為-3.6 ℃，且隨季節呈現規律變化(圖5)。因此，分別選取環境溫度為-5，0，5，10，15，20，25 ℃和30 ℃進行仿真計算。

根據《高速鐵路無砟軌道線路維修實施細則》[20]，分別選取裂縫寬度為0.1，0.2 mm和0.3 mm作為計算參量。考慮到當裂縫長度較小時對軌道板結構影響微小，且根據表1統計結果，現場裂縫平均寬度在15 cm左右，隨著服役時間的增加，裂縫將不斷擴展延伸，因此分別選取裂縫長度為1、1/4和1/16倍軌道板寬度，約合2.550，0.638，0.159 m。

圖5 監測區段0:00～03:00時段環境溫度分布

3.4 結果分析

采用控制變量法，依次對環境溫度、裂縫長度和裂縫寬度參數的不同取值進行共計72種工況的有限元仿真計算。

圖6和圖7為分別提取各工況下裂縫區域與軌道板表面非裂縫區域的最大溫差結果。可以看出無論何種形式的裂縫，隨著環境溫度的升高，裂縫區域與非裂縫區域的最大溫差都呈現出不斷增大的趨勢。當環境溫度小于10 ℃時，隨著溫度的升高，最大溫差的上升幅度相對較為平緩，總體溫升并不明顯，基本處于0.1 ℃以下，難以實現有效檢測；當環境溫度大于10 ℃時，隨著溫度的升高，最大溫差開始大幅上升，檢測效果也越來越好。

圖6 不同環境溫度下裂縫寬度-最大溫差變化關系

圖7 不同環境溫度下裂縫長度-最大溫差變化關系

進一步對比分析發現，裂縫寬度越大、長度越長，裂縫區域與非裂縫區域的最大溫差也越大，檢測的效果也越好。這是因為裂縫越大，裂縫內部填充的空氣介質也越多，在不同導熱性能的影響下，兩者的溫度效應愈發明顯，裂縫區域與非裂縫區域的溫度差異也愈發突出。以貫穿式裂縫為例，在30 ℃條件下，當裂縫寬度為0.3 mm時，裂縫區域與非裂縫區域的最大溫差可達0.45 ℃，而當裂縫寬度縮小到0.1 mm時，最大溫差也快速縮小到0.23 ℃。

綜合可以看出，只有當環境溫度大于20 ℃，才能實現對寬度大于0.1 mm、長度大于1/16軌道板寬度裂縫的有效檢測。因此，雖然利用紅外熱成像技術可以實現在夜間對軌道板表面裂縫的檢測，但在無輔助條件下，檢測效果受環境溫度制約較強，檢測范圍相對較小，為實現在夜間對軌道板表面裂縫完全有效的檢測，有必要對檢測條件進行優化。根據現場監測數據發現，在白天有太陽照射的條件下，軌道板表面溫度會出現快速大幅的上升，因此在夜間環境溫度和風速不可控的情況下，考慮采用施加外部熱激勵的方式進行檢測優化，并進行有限元計算。

4 檢測條件優化

考慮最不利檢測條件，設置環境溫度為-5 ℃，裂縫寬度和裂縫長度分別為0.1 mm和10 cm。模擬動態檢測，設定激勵時間為1 s。

4.1 熱激勵輻射強度的影響

分別設置500，1 000，1 500，2 000 W/m2和2 500 W/m2五種熱激勵輻射強度，依次對模型進行仿真求解計算，各輻射強度條件下局部溫度云圖如圖8所示。

圖8 不同輻射強度下裂縫局部溫度云圖

可以看出，在施加熱激勵的條件下，裂縫區域溫度明顯高于軌道板表面非裂縫區域，且隨著熱激勵輻射強度的逐漸增大，裂縫區域的溫度不斷升高，同非裂縫區域的溫差也逐漸增大，檢測效果越來越好。這是因為隨著輻射強度的增加，產生的熱量越來越多，裂縫區域積聚的熱量也越來越多，當輻射強度為2 500 W/m2時達到最大，最大溫差為0.43 ℃。同時，裂縫區域的熱量由裂縫邊緣逐漸向非裂縫區域擴散，形成沿裂縫擴展方向的溫差帶，溫差帶受承軌臺熱傳導影響，在靠近承軌臺一側表現為不均勻波動狀態，擴散幅度較大，而在遠離承軌臺一側則較為均勻。

當熱激勵輻射強度為1 000 W/m2時，裂縫區域與非裂縫區域的最大溫差為0.23 ℃，已經可以實現有效的檢測，因此，為避免軌道板受到過高的局部溫度荷載，選擇熱激勵輻射強度為1 000 W/m2較為適宜。

4.2 激勵時間的影響

設置熱激勵輻射強度為1 000 W/m2，分別選取激勵時間為2 s(1.25 km/h)、1 s(2.5 km/h)、23 s(3.75 km/h)、12 s(5 km/h)和25 s(6.25 km/h)進行仿真計算，各檢測速率裂縫局部放大圖如圖9所示。

圖9 不同檢測速率下裂縫局部溫度云圖

隨著激勵時間的減小，裂縫區域與軌道板表面非裂縫區域的溫差不斷縮小，檢測效果越來越差。當激勵時間為2/5 s時，兩者的溫差為0.07 ℃，已經不能實現有效檢測。這是因為混凝土導熱性能較差，熱傳導進程緩慢，當激勵熱源快速通過時并不能對其產生明顯的熱效應。裂縫區域與軌道板表面非裂縫區域的最大溫差與激勵時間關系如圖10所示。可以看出，當激勵時間由1 s增加到2 s時，最大溫差上升幅度最大，升幅為0.09 ℃。當激勵時間縮短為1/2 s時，裂縫區域與非裂縫區域的最大溫差已縮小到0.13 ℃，接近紅外熱成像檢測精度臨界值，檢測效果變差。因此，為保證對裂縫的快速有效檢測，激勵時間應大于1/2 s，即檢測速率控制在5 km/h較為合適。

圖10 激勵時間-最大溫差變化關系

5 結論

(1)利用紅外熱成像技術可以實現對軌道板表面裂縫的夜間檢測，環境溫度越高、裂縫的寬度和長度尺寸越大，檢測的效果越好。

(2)環境溫度小于10 ℃時，不同裂縫寬度和裂縫長度對裂縫區域與非裂縫區域最大溫差的影響效果并不明顯。在20 ℃條件下，可以實現對寬度大于0.1 mm，長度大于15 cm裂縫的有效檢測。

(3)通過優化檢測條件，有效地擴大了環境溫度適用范圍、提高了檢測精度和檢測效果。當對軌道板施加輻射強度為1 000 W/m2、激勵時間為1/2 s的熱激勵時，可實現對軌道板表面細小裂縫5 km/h檢測速率的動態檢測。