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我国轨道交通已经进入新建与维护并重期。随着地铁隧道服役年限的增加,其病害种类不断增加,且各类病害呈逐渐加重的趋势。以三维激光测量隧道逐环监测数据为基础,研究隧道区间的病害空间分布特征和自相关性,全面掌握地铁隧道运营状态和病害发展趋势,是进行隧道病害防治的前提。本文利用某地地铁上行线隧道逐环三维激光测量数据,分析了错台、掉块、裂缝和渗漏水等病害在线路走向的空间分布特征,分析了病害与周边地质环境的关系。利用灰色关联分析算法研究了病害之间的相关性,为掌握隧道病害的发展趋势和认识病害之间的耦合关系建立了定量化的分析手段。本文为掌握隧道病害空间分布规律,预测隧道病害的发生、治理提供了有效依据,可以为地铁安全运营提供有力保障。 相似文献
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地铁隧道具有线路长、地质环境复杂、环片数量多、检测作业时间短等特点.隧道结构渗漏水病害检测是保障地铁隧道安全的重要工作,传统人工巡查检测方法检测速度慢,需耗费大量的人力物力,不能满足地铁更好运营需求.为提高隧道渗漏水检测效率,更好地适应轨道交通运营需求.本文依托高速移动三维激光扫描技术获取点云数据,提出局部图像分割方法,获取隧道渗漏水病害信息.首先通过空间变换法将三维点云数据转换为二维正射影像,采用图像二值化处理算法增强隧道渗漏水病害区域的边缘信息;然后利用区域描述算法对图像内的渗漏水区域进行分析,获取渗漏水病害区域的大小和里程信息,从而达到自动化识别隧道结构病害.研究结果表明,本文方法可快速检测地铁隧道内渗漏水病害的位置、面积等信息,节约检测时间和检测成本的同时保证了检测结果的准确性. 相似文献
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三维激光扫描技术具有不接触、高密度、高精度和数字化等特点，可实现地铁隧道全息、全面、快速三维测量。在土建施工阶段，分别对隧道初支及二衬进行三维扫描，可快速获取初支断面的超欠挖情况及二衬限界情况；将初支与二衬扫描获取的点云进行叠加计算，可分析隧道施工二衬的厚度。在地铁隧道运营阶段，采用移动三维激光扫描技术对隧道进行扫描，可快速获取隧道的全息数据，从点云中可分析、提取隧道渗水、裂缝、管片错台等病害信息。本文采用三维激光扫描技术对青岛地铁部分工点的施工质量及病害检测进行了测试、应用，介绍了其数据采集流程及点云分析处理，为三维激光扫描技术在地铁隧道的推广应用提供了一定的借鉴意义。 相似文献
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随着地铁的不断建设与投入使用,我国正在逐步进入地铁运营养护期,地铁病害检测与运营养护也逐渐得到重视。随着地铁运营年限的增加,病害也呈现加重趋势。通过三维激光扫描技术获取隧道病害全面信息,利用空间自相关性分析地铁隧道病害的地理空间分布特征,对于认识病害形成机理,防治病害具有重要意义。本文以某地铁隧道通过三维激光扫描所获得的水平收敛数据为基础,利用空间自相关分析法定量分析了病害在地理空间上的分布特征,以及与周边水文地质环境的关系。结果表明,隧道病害在地理空间分布上呈现显著的空间正相关与空间集聚特性,且病害严重区与隧道周边水文地质环境密切相关。本文结果为隧道病害地理空间分布特征研究、认识病害分布规律及后期病害治理提供了有效依据。 相似文献
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地铁运营阶段对隧道结构的变形监测保证了地铁运行的安全。现阶段我国地铁隧道监测主要采用传统的全站仪等设备进行人工测量，该方法布设的变形监测点有限，且监测过程缓慢，难以全面反映隧道结构的整体变形特征。本文将移动式三维激光技术引入地铁隧道监测，采用推行式扫描方法快速获取隧道完整结构信息，自动化后处理软件全面监测隧道结构变形信息。该方法在满足监测精度要求的情况下，实现了地铁隧道快速、全面、可靠的结构监测结果。 相似文献
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随着地铁运营时间的不断增加、地下水位的上涨,地铁隧道渗漏水情况日益严重,已严重影响地铁隧道的安全运行。传统的检测方法为人工现场巡查,效率低、准确率差,高自动化、高精度、高稳定性的漏水检测方法是改进传统检测方法的关键。因此,本文提出了一种利用移动激光扫描隧道进行渗漏水检测的深度学习方法。该方法由以下部分组成:①利用获取的隧道衬砌点云建立渗漏水数据集;②通过基于掩码区域卷积神经网络进行自动渗漏检测。在南京地铁2号线奥体东—兴隆大街测试结果表明,本文方法实现了隧道衬砌漏水在二维平面的自动化检测和评价,为检测人员提供了直观的漏水信息展示。 相似文献