城市地铁盾构隧道病害快速检测与工程实践(复杂地质与环境条件下隧道建设关键技术丛书)_钱七虎黄宏伟薛亚冬邵华杜军_9787547842034

本书针对城市地铁盾构隧道结构病害检测，介绍了隧道常见病害的机理，相应病害的检测方法、原理、仪器设备、数据处理等内容。具体包括现有的隧道人工巡检内容、方式、要求等；重点针对三维激光扫描、摄影成像扫描、地质雷达探测等新技术新方法在盾构隧道结构检测中的应用；特别对隧道检测获取的各类图像论述了基于人工智能深度学习方法的图像处理框架与模型；*后给出了三维激光扫描、摄影成像扫描、地质雷达探测等检测方法的实际工程案例。

本书理论与实践相结合，可供地铁工程、隧道工程结构病害检测领域的科研人员、技术人员以及高等院校相关专业师生参考。

随着我国城镇化率接近60%，城市地铁工程正由建设为主向建养并重转变。有关统计表明，城市地铁采用盾构法的隧道平均比例在70%～80%。由于建设速度快、工期紧张、技术人员及现场工人短缺、隧道施工拼装存在问题、运营后隧道周边环境扰动等原因，盾构隧道运营中存在不同程度的结构病害。这些病害已经严重威胁到隧道结构运营安全和结构耐久性，其引起的地铁安全问题已经成为各级政府和全社会的关注热点。为此，对地铁盾构隧道结构安全评估与管理提出了更高的要求，更需要掌控结构安全状态的精细化信息，这其中包括表观与隐蔽结构问题，如渗漏水、裂缝、裂损、错台、掉块、注浆层不均、轨道板缺陷或脱空等。如何来精准地检测这些病害，基于什么原理、方法及技术，对这些问题进行介绍和讨论，就成为本书的主要内容。

撰写本书时，我们不由得联想起整整十年前，当时同济师生连续三年与上海申通地铁维保公司通力合作，开展上海运营地铁隧道结构病害的检查工作。主要方式为人工手电筒照明、人眼观察、相机拍照、手工记录、第二天分析整理。每天晚上00：00地铁完全停运后开始工作，凌晨3：00结束，平均每天检查2～3个区间单洞。另外由于是手工记录，现场检查完成后还需要进行数据整理，也因隧道环境灰暗，经常出现病害照片模糊、部分病害遗漏拍照、病害所在隧道位置不够准确或无记录等情形，所以总体效率很低。后来虽然开发了基于iPad的检查助手，但仍然没有从根本上解决问题。随着地铁隧道运营里程以及服役年限增加，基于自动化、智能化的隧道结构病害检测与分析评估成为发展的必然需求。

本书基于这十年来的隧道病害机理、检测监测、仪器开发、诊断评估等研究成果，在各类病害调查分析的基础上，重点讨论了相应病害的检测方法、原理、仪器设备和数据处理等内容。为了增加本书的实用性与可操作性，书中除了这些重点讨论的内容外，特别针对三维激光扫描、摄影成像扫描、地质雷达探测等技术提供了实际工程应用案例。

全书共分为10章：第1章绪论，主要介绍了城市轨道交通的发展、隧道主要结构形式以及隧道病害检测技术现状（黄宏伟、薛亚东）；第2章城市地铁隧道结构病害，基于大量隧道结构病害调查结果，总结分析了结构病害的类型与特征（薛亚东）；第3章盾构隧道结构病害常规人工检查，对现有的人工巡检内容、方式、要求等做了阐述（邵华）；第4章盾构隧道三维激光扫描检测，针对目前常用的地面三维激光与移动三维激光技术，介绍了相关的设备、原理以及操作，并对隧道测量激光点云数据的处理方法做了讲述与案例说明（黄宏伟、薛亚东）；第5章盾构隧道摄影成像扫描检测，介绍了摄影测量原理，并重点针对隧道结构特点，详细论述了移动式隧道病害检测系统的组成及其使用方法，对扫描图像的传统处理方法做了简要介绍（薛亚东、黄宏伟）；第6章盾构隧道壁后注浆探地雷达无损探测，介绍了地质雷达的基本原理，并通过大量实验建立了盾构隧道衬砌管片壁后注浆层的雷达探测方法与解译程序（杜军、黄宏伟）；第7章基于深度学习的图像处理，针对隧道检测技术发展趋势，重点论述了基于深度学习方法的图像处理框架与模型（薛亚东、黄宏伟）；第8章盾构隧道结构检测的其他方法，介绍了用于渗漏水检测的红外摄像方法和用于隧道纵向沉降的静动态监测方法（黄宏伟、薛亚东）；第9章盾构隧道结构检测实例，给出了有关上述三维激光扫描、摄影成像扫描、地质雷达探测等检测方法的实际工程应用案例（邵华、杜军）；第10章总结与展望，分析展望了城市地铁盾构隧道结构病害检测的技术发展（黄宏伟、薛亚东）。

本书汇集了各类比较实用的盾构隧道检测方法及我们的最新研究成果，希望帮助读者对地铁盾构隧道结构病害相关的检测研究有一个较为系统的了解，并能把握现有最新技术及发展方向。研究承蒙国家自然科学基金委员会、同济大学、上海勘察设计研究院（集团）有限公司、瑞士安伯格公司（肖书安博士）、上海通芮斯科土木工程技术有限公司（刘铁中）、无锡悟莘科技有限公司等的大力支持；感谢课题组孙龑、吴昌睿、杨睿、李庆桐、张森等研究生参与地铁隧道结构病害的现场检测工作；本书的出版承蒙笔者的恩师孙钧院士的多次指导，在此一并表示我们作者团队最衷心的感谢。

由于作者水平有限，加之相关的检测技术及图像处理算法的快速更新，书中错误、不足或不妥之处在所难免，请广大读者批评指正。

黄宏伟2018年8月于同济园

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