JP4553458B2

JP4553458B2 - Tunnel diagnostic apparatus and method

Info

Publication number: JP4553458B2
Application number: JP2000242012A
Authority: JP
Inventors: 晋一服部; 隆史島田; 公一郎甲斐; 修一中村; 義信山口; 精一松井
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp; West Japan Railway Co
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp; West Japan Railway Co
Priority date: 2000-08-10
Filing date: 2000-08-10
Publication date: 2010-09-29
Anticipated expiration: 2020-08-10
Also published as: JP2002055089A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、トンネル構造物壁面の内部に存在する欠陥を、音響弾性波を用いて診断するトンネル診断装置及び方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
トンネル覆工は、コンクリート構造体で、モルタルと骨材の混合物であり、剥離に至る欠陥モードとしてクラック、ジャンカ等がある。クラックは、覆工内の亀裂、空隙であり、ジャンカは、コンクリート成分の内のモルタル分が流出、あるいは過小の領域であり、骨材が不十分なモルタル成分で埋められた状態、場合によっては微少空隙が多数存在する状態と言える。このような現象が発生すると、コンクリート内部で、構造的に不安定な状態を顕現し、剥落の危険につながる。
トンネルの覆工を診断する方法としては、従来よりハンマーを使った打音検査がある。これはハンマーをトンネル覆工表面に打診し、この時に発生する衝撃弾性波により覆工内部の欠陥を検知しようとするものである。
また、超音波を用い超高周波の音響を覆工内部に入射し、覆工内部の欠陥を捉えようとする方式として超音波探査方式がある。この方法はパルス性の超高周波音響信号を使用することに特徴がある。原理としては覆工内部の欠陥部から反射される音響信号の伝搬時間から欠陥部の位置を検出しようとするものである。周波数が高いため音響信号の指向性が高く分解能高い計測ができるメリットがある。
【０００３】
また、電磁波レーダによる方法もあり、電磁波を入射し、誘電率の異なる境界面からの反射を捉えることにより、覆工内部の空隙、覆工背面の空隙を検出する。
さらに、最近では、赤外線を用いた非接触のトンネル覆工検査方法が発明されているが、この方法は、トンネル覆工を加熱し、覆工表層に存在する剥離部位の温度差を赤外線により検出し、剥離の有無を非接触に検出する。非接触であるため高速な計測が可能である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ハンマーを用いた方法では、ハンマリングを一定の力で行うことができなかったり、また、判断基準も実施者の経験や勘によるところが大きく、診断結果が曖昧になる課題があり、また診断結果を定量的に残せない課題もあった。
これを解決するため、ハンマーの打撃音をマイク等で集音し、ＦＦＴアナライザ等により解析する方法も考えられている。但しこの方法でもデータの定量性は実現できるが、打診表面からの反響波を空中伝搬により記録するため、伝搬する音響の帯域が制限され、このため覆工内部の情報が欠落するという課題があった。さらには空中伝搬を使用する関係上、周囲の雑音の影響を受けやすく、また、ハンマリングの衝撃で発生する表面波の影響により、内部から伝搬してくる反響音が干渉を受けるという課題があった。またハンマー自身の固有振動音が干渉するという課題もあった。
【０００５】
以上を解決するため、一定の加振力で鋼をトンネル壁面に打ち付け、衝撃音を加速度センサで受信し、ＦＦＴアナライザで解析する方法が考えられた。この方法では衝撃音が内部の欠陥部にて反射してくる反射時間から欠陥部位までの距離を計測する原理を用いている。しかし、この方法では加振が機械的な制御のため衝撃音の入力を正確に制御できないこと、また対象表面の状況によっても加振が影響を受ける可能性があり、さらには、欠陥部からの反射信号は一般に小さく、反射信号の立上がりを分解能高く検出できない課題がある。また衝撃により覆工表層に発生する表面波の影響でトンネル覆工内部より返ってくる反射信号が遮蔽され精度高い計測ができない課題もある。
【０００６】
一方、超音波を用いる方法では、高周波のため、覆工を構成するコンクリートの骨材の影響を受け深部へ、信号が到達しないという問題がある。また高周波の音響信号を効率良く注入し、接触面の凹凸影響を避けるため、研削、グリース塗布等前処理が不可欠であり、計測のための準備に多大の時間と手間を要するという課題がある。
【０００７】
電磁波レーダによる方法は、電磁波の反射現象を利用するため、空洞等ボリュームのある変状は検出可能であるが、クラック等の剥離の検出精度は低い課題がある。また、電磁波のため、漏水、鉄骨等により信号が減衰し、検出が困難になる課題がある。さらに直接的な構造不安定は検出不可である。
【０００８】
また、赤外線を用いた方法では、覆工壁面に入射されるエネルギーに限界があり、表層部（０〜２０ｍｍ）の剥離しか検知できない。また、ジャンカの存在を検知することが困難、コンクリートの機械強度は検出困難、さらに覆工厚の計測が困難という課題がある。
【０００９】
従来の各方法及びその課題については上述のとおりであるが、構造的不安定な状況から剥離を検知するためには、構造不安定がもたらす振動現象を捉えるのが、最も直接的で、信頼性の高い検出方法といえる。従来の方法の内の打音、衝撃弾性波法は、打診のエネルギーが大の場合、振動を励起する可能性がある。しかし、これらの方法は衝撃性の音響信号がもつ周波数帯域の中で、とくにコンクリートを構成する骨材による散乱を受けず、浸透性の高い低周波領域を、選択的に駆動することができず、また低周波振動を高感度に検出する方法を提供するものではなかった。
また、電磁波レーダ、あるいは赤外線方式では原理的に覆工内部の構造的不安定を直接的に検知する方法ではなく、電気的、熱的特性から間接的に内部構造を検出するものである。
【００１０】
また、従来技術では、単一方式でトンネル覆工の診断を行う十分なデータが得られないため、トンネル覆工の健全性診断を種々の方法を組合せ、あるいは逐次、幾度も検査を行わなければならないという課題があった。このため診断に要する時間が長期化し、多大のコストを要するという課題があった。
【００１１】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、コンクリートを構成する骨材による散乱を受けず、トンネル覆工の表層部及び深部の欠陥を検出するトンネル診断装置を得ることを第一の目的にしている。
また、コンクリートを構成する骨材による散乱を受けず、トンネル覆工の表層部及び深部の欠陥を網羅的に検出するトンネル診断方法を得ることを第二の目的にしている。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
この発明に係わるトンネル診断装置においては、トンネル覆工に低周波の音響弾性波を入射する音響発振子、この音響発振子によって入射された音響弾性波がトンネル覆工によって励振された反射信号を検出する受信センサ、この受信センサによって検出された反射信号の反射エネルギ−レベルを算出すると共に、算出された反射エネルギーレベルを予め設定された閾値と比較することにより剥離欠陥の有無を判定する信号処理装置を備え、信号処理装置は、反射信号の減衰特性を計測する減衰特性計測機能と、剥離欠陥有りと判定した場合に、反射信号の減衰時定数を、予め記憶されている減衰時定数の閾値と比較することにより、剥離欠陥の種類を識別する剥離欠陥識別機能とを有するものである。
【００１３】
また、信号処理装置は、反射信号をＦＦＴ演算した後、反射エネルギーレベルを算出するものである。
また、反射信号は、可変帯域フィルタを介して信号処理装置に入力され、積算されるものである。
【００１４】
さらに、音響弾性波は、低周波から高周波へ向けて変化する連続波であるものである。
また、反射エネルギーレベルと比較するための閾値は、トンネル覆工内部の剥離欠陥部と覆工表面とが形成する板構造の横振動によって励起された反射信号を、信号処理装置によって剥離欠陥有りと判定されるように、設定されているものである。
また、反射エネルギーレベルと比較するための閾値は、予めコアリングにより剥離欠陥の存在が確認された反射エネルギーレベルを用いて設定されているものである。
【００１５】
さらにまた、反射エネルギーレベルと比較するための閾値は、上限値及び下限値を有すると共に、信号処理装置は、反射エネルギーレベルが、上限値を越えたとき剥離欠陥有りと判定し、反射エネルギーレベルが下限値より小さいとき剥離欠陥無しと判定し、反射エネルギーレベルが上限値と下限値の間のときは、不定状態とするものである。
また、反射エネルギーレベルと比較するための閾値の上限値は、剥離欠陥無しの場合の反射エネルギーレベルの内、最大の反射エネルギーレベルを用いて設定されているものである。
また、反射エネルギーレベルと比較するための閾値の下限値は、剥離欠陥有りの場合の反射エネルギーレベルの内、最小の反射エネルギーレベルを用いて設定されているものである。
【００１６】
加えて、信号処理装置は、剥離欠陥有りと判定した場合に、反射エネルギーレベルを用いて、剥離の厚みを推定するように構成されているものである。
また、信号処理装置は、剥離欠陥無しと判定した場合に、反射信号の減衰特性を用いて、トンネル覆工の音速または圧縮強度を推定するように構成されているものである。
また、信号処理装置は、剥離欠陥無しと判定した場合に、トンネル覆工背面までの縦振動を用いて、トンネル覆工の厚みを推定するように構成されているものである。
【００１７】
さらに、この発明に係わるトンネル診断方法においては、トンネル覆工に低周波の音響弾性波を入射し、入射した音響弾性波のトンネル覆工によって励振された反射信号から反射エネルギ−レベルを算出すると共に、算出された反射エネルギーレベルを用いて、トンネル覆工の欠陥の有無を判定し、欠陥有りと判定した場合に、反射信号の減衰時定数を、予め記憶されている減衰時定数の閾値と比較することにより、剥離欠陥の種類を識別するものである。
また、トンネル覆工への音響弾性波の入射は、トンネル覆工表面に圧接された鉄及びコバルト系の磁歪素子からなる音響発振子により行われると共に、反射信号の検出は、トンネル覆工表面に圧接された鉄及びコバルト系の磁歪素子からなる受信センサによって行われるものである。
【００１８】
また、トンネル覆工に低周波の音響弾性波を入射し、入射した音響弾性波のトンネル覆工によって励振された反射信号から反射エネルギーレベルを算出すると共に、算出された反射エネルギーレベルを用いてトンネル覆工の剥離欠陥の有無を判定する第一の手順、
この第一の手順によって剥離欠陥有りと判定された場合に、反射エネルギーレベルを用いて、剥離の厚みを推定する第二の手順、
第一の手順によって剥離欠陥有りと判定された場合に、反射信号の減衰時定数を、予め記憶されている減衰時定数の閾値と比較することにより、剥離欠陥の種類を識別する第三
の手順を含むものである。
【００１９】
また、第一の手順によって剥離欠陥無しと判定された場合に、反射信号の減衰特性を用いて、トンネル覆工中の音速またはトンネル覆工の圧縮強度を推定する第四の手順、
この第四の手順によって推定されたトンネル覆工中の音速またはトンネル覆工の圧縮強度を用いて、トンネル覆工の厚みを推定する第五の手順、
第四の手順によって推定されたトンネル覆工中の音速またはトンネル覆工の圧縮強度を用いて、トンネル覆工は健全であると判定する第六の手順、
第五の手順によって推定されたトンネル覆工の厚みを用いて、トンネル覆工は健全であると判定する第七の手順を含むものである。
【００２２】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
以下、この発明の実施の形態１を図に基づいて説明する。
図１は、一般的なトンネル覆工構造と欠陥を示す図である。
図１において、１は地山、２は地山１を覆うトンネル覆工、３はトンネル覆工２の表面であるトンネル覆工表面、４はトンネル覆工２に生じたクラック、５はトンネル覆工２に生じたジャンカ、６はトンネル覆工２のコールドジョイント、７は地山１とトンネル覆工２の間の空洞である。
【００２３】
図２は、この発明の実施の形態１によるトンネル診断装置を示す構成図である。
図２において、１１は音響弾性波をトンネル覆工２に注入する音響発振子で、トンネル覆工２に圧接させて使用する。１２は音響発振子１１を駆動する駆動波形信号を生成する駆動制御装置、１３は駆動制御装置１２によって生成された駆動波形信号を駆動電流に変換増幅して音響発振子１１に出力する発振電流生成装置である。１４はトンネル覆工２の応答振動を受信する受信センサで、トンネル覆工２に圧接させて使用する。１５は受信センサ１４によって検出された受信信号を増幅する受信信号増幅器、１６は増幅された受信信号が入力される可変帯域フィルタである。１７は設定表示装置である。２０は受信信号処理装置で、波形メモリ２１と、ＦＦＴ（ＦａｓｔＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍ：高速フーリエ変換）演算機構２２と、反射エネルギーレベル演算装置２３と、内部欠陥判定装置２４と、閾値決定装置２５から構成される。ＦＦＴ演算機構２２は、時間変化で表された信号を周波数変換するものであり、具体的にはその信号がどのような周波数成分で構成されているか周波数のゲイン、位相で表現する処理である。
なお、音響発振子１１は、低周波の振動を励振するため、低周波で歪みが大きい金属音響発振子とし、受信センサ１４は、低周波の振動を検出するため、低周波に感度が高い金属音響受信センサとする。この金属音響発振子及び金属音響受信センサとしては、例えば、鉄、コバルト系の磁歪素子を適用することにより、低周波で歪が大きく、また低周波で感度が高い受信センサを実現できる。
【００２４】
図３は、この発明の実施の形態１によるトンネル診断装置の駆動信号波形（チャープ波）を示す図であり、駆動制御装置１２から音響発振子１１へ出力される信号波形の１例を示し、時間と共に周波数が変化するチャープ波を示している。
図３において、縦軸は信号波形の電流、横軸は時間を示す。
図４は、この発明の実施の形態１によるトンネル診断装置の剥離欠陥部の振動状況を示す模式図であり、覆工表面と欠陥部がなす板状構造部が振動しているところを示している。
図５は、この発明の実施の形態１によるトンネル診断装置の周波数応答を示す図であり、図５（ａ）は、正常時の応答、図５（ｂ）は欠陥存在時の応答である。
【００２５】
図６は、この発明の実施の形態１によるトンネル診断装置の反射エネルギーレベルとコアの照合結果を示す図である。
図６において、横軸は各サンプル点を表し、縦軸は各サンプル点での反射エネルギーレベルを示している。３１は閾値である。
図６は、各計測位置で、後述するコアリングした結果について、クラック、ジャンカ等の剥離異常を呈する現象が検出された箇所は、黒三角（クラック）、黒四角（ジャンカ）で、正常であった箇所は、白四角で示している。
図７は、この発明の実施の形態１によるトンネル診断装置の反射エネルギーレベルの閾値を決定するフローチャートである。
図７において、Ｅ_iはコアリングを行う第ｉ番目の計測ポイントにおける反射エネルギーレベルを表す。Ｌ₁は閾値の下限レベル、Ｌ₂は閾値の上限レベルを表す。当初Ｌ₁とＬ₂は同一のレベル、あるいはＬ₁＞Ｌ₂である。
【００２６】
次に、動作について説明する。
図２の駆動制御装置１２から、音響発振子１１を駆動する駆動波形信号が生成され、発振電流生成装置１３に出力される。発振電流生成装置１３は、駆動波形信号を音響発振子１１を駆動する駆動電流に変換増幅し、音響発振子１１に印加する。音響発振子１１は、印加された駆動電流の大きさに応じた歪みを発生するように構成されているため、音響発振子１１を測定対象面であるトンネル覆工２の表面に接触させることで、トンネル覆工２に音響弾性波を注入することが可能となる。駆動制御装置１２が出力する駆動波形は、図３に示すような低周波から高周波に至る連続波である。
音響発振子１１から注入された音響弾性波は、トンネル覆工２内部を伝搬し、トンネル覆工の内部構造に依存した特徴周波数で共振し、応答する。内部に欠陥がない場合は、覆工背面まで音響弾性波が伝搬し、覆工表面と、覆工背面の距離に対応する縦振動が発生する。もし内部にクラック４、ジャンカ５、コールドジョイント６等の剥離欠陥が存在していれば、この欠陥部と覆工表面が形成する板構造の深度、広さによって異なった振動現象を示す。
【００２７】
この振動現象は、覆工表面に圧接されている受信センサ１４から受信信号として検出され、受信信号増幅器１５により増幅され、可変帯域フィルタ１６で予め設定された周波数帯域の信号が、受信信号処理装置２０内の波形メモリ２１に取り込まれる。この受信波形に対し、ＦＦＴ演算機構２２で演算処理を行い、周波数応答を波形メモリ２１に出力する。
【００２８】
ここでトンネル覆工内部の振動現象について説明する。
欠陥が存在しない場合の縦振動は、覆工の巻き厚、覆工の音速から、以下の周波数で共振する。
【数１】

ここで、ｆ_Lは縦振動の共振周波数、ｄは覆工の巻き厚、ｖは覆工コンクリートの音速である。
【００２９】
次に、内部に欠陥が存在する場合は、図４に示すように覆工表面と欠陥部が構成する板構造が横振動を呈する。この振動は、板構造が厚さ２ｈ、半径ａの形状と仮定すると、下記のような周波数で共振する。
【数２】

ここで、σはポアソン比、λは境界条件及び振動モードによって決まる定数（無次元）である。欠陥が表層に近く、剥離面積が大きい程、低周波の現象として現れる。
【００３０】
今、図３に示す駆動波形が、トンネル覆工２に注入されると、欠陥が存在しない場合は、式（１）に示す縦振動周波数で共振振動が発生し、受信波形をＦＦＴ演算処理した結果、式（１）の共振周波数ｆ_Lがピークとして検知される。一方、内部に欠陥が存在する場合、式（２）に示す横振動周波数で共振振動が発生し、受信波形をＦＦＴ演算処理した結果、式（２）の共振周波数ｆ_Tがピークとして検知される。
図５に周波数応答のＦＦＴ波形例を示し、図５（ａ）が正常時の周波数応答、図５（ｂ）が欠陥存在時の周波数応答である。
この周波数応答に対し、反射エネルギーレベル演算装置２３は、反射エネルギーレベルの計算を行う。この反射エネルギーレベルの計算は、周波数領域では、下記のように計算される。
【数３】

ここで、Ｋは定数、ｆ₁は下限周波数、ｆ₂は上限周波数である。ＧはＦＦＴ演算結果の各周波数でのゲインを示している。図２に示す反射エネルギーレベル演算装置２３では、式（３）に示す演算を行い、反射エネルギーレベルを算出している。
【００３１】
一方、図２に示す構成が、通過帯域に制限がある可変帯域フィルタ１６を装備している場合は、この可変帯域フィルタの下限周波数ｆ₁、上限周波数ｆ₂と設定することにより、可変帯域フィルタの出力から得られる受信波形を直接積分することによっても反射エネルギーレベルを算出できる。
以上の正常、欠陥存在時に検出されるそれぞれの反射エネルギーレベルは、正常時の縦振動時は小さく、内部に欠陥が存在し横振動を発生するときの反射エネルギーレベルは高くなる。
これは、反射エネルギーレベルが欠陥部の呈する板構造（厚さ／広さ）に反比例するためであり、欠陥が浅く、広い程、エネルギーレベルは大になる。
【００３２】
この反射エネルギーレベルが、実際のトンネル覆工２で、どのような値を示すか以下に説明する。
図６は、実トンネルで採取された受信信号から計算された反射エネルギーレベルを計算しプロットした例である。図６中のマークは、各サンプル点でコアリングを行い、欠陥の有無を判断した結果を示している。ここでいうコアリングは覆工の壁面をドリリングマシンで刳り抜き、例えば１００φの円筒状サンプルを覆工壁面から取り出すことである。
このようにコアリングした結果、クラック状の剥離欠陥が検出されたポイントでは黒三角を付記した。またジャンカ状の剥離欠陥が検出されたポイントでは黒四角を付記した。一方このような欠陥が検出されなかった場合は、白四角にて非剥離の状態を付記している。
図６で明らかなように、クラック等剥離が内部にあるポイントでは、反射エネルギーレベルは高く、剥離が発生していない正常なポイントでは、反射エネルギーレベルは低い。
従って、剥離がある欠陥状態と、剥離がない正常状態は、反射エネルギーレベルにより２領域に区分されることがわかる。この区分けの境界値を、図６の閾値３１で示す。この正常、異常の境界を閾値として使用すれば、新しく計測したポイントの欠陥の有無が、コアリング等の破壊検査を行うことなく推定できる。
【００３３】
以下、非破壊で判定する手順を説明する。
例えば、図６に示しているポイントと異なったポイントへ行き、そこで計測し、反射エネルギーレベルを算出するものとする。その出力が図６の閾値３１より低いレベルであれば、そのポイントは健全と判定される。逆に、その出力が、図６の閾値レベルより高いレベルにあれば、そのポイントは剥離ありと判定される。すなわち、そのポイントでコアリングをすることなく覆工内部の剥離診断を非破壊で実施できる。
【００３４】
この動作を、図２において説明する。
まず計測が完了すると、波形メモリ２１の計測結果を基に、ＦＦＴ演算機構２２がＦＦＴ演算結果を出力し、さらに反射エネルギーレベル演算装置２３が反射エネルギーレベルを演算する。
内部欠陥判定装置２４には、予め図６に示す閾値３１の値を入力されており、反射エネルギーレベル演算装置２３により出力された反射エネルギーレベルに対し、反射エネルギーレベルが閾値以上か閾値以下を判断し、結果を出力する。この場合、閾値３１以上の反射エネルギーレベルに対しては、剥離異常を設定表示装置１７に出力し、閾値３１より小さい反射エネルギーレベルに対しては、非剥離状態を出力する。
以上のような手順及び計測で診断作業を、長期に亘り実施する。
保守工事の中で新たにコアリングを行う場合は、さらに本装置の判定の精度向上を図るため、そのポイントの反射エネルギーレベルを算出し、コアリングと照合した結果を、図６に追記していく。この照合によるサンプル数が増えれば増える程、この剥離有無の推定精度は向上する。
【００３５】
このためサンプルポイントを追加する場合の閾値の決定フローを、図７を用いて、以下に説明する。
まず、これまで得られたコアリングポイントに対し、さらに新たなコアリングポイントｉが得られるとき、この点で反射エネルギーレベルＥ₁を計測する（ステップＳ１）。また、コアリングによって得られたコアサンプルの所見（クラックの有無、ジャンカの有無）を記録する（ステップＳ２）。
次いで、ステップＳ３で、もしコアサンプルに剥離が発生していず、ステップＳ４で得られた反射エネルギーレベルＥ₁が、閾値の上限レベルＬ₂より大であれば、閾値の上限レベルＬ₂は新たに得られたＥ₁に置き換えられる（ステップＳ５）。但し、得られた反射エネルギーレベルＥ_iが、閾値の上限レベルＬ₂より小であれば、Ｌ₂は変化なしである。
【００３６】
ステップＳ３で、もし剥離が発生しており、ステップＳ６で得られた反射エネルギーレベルＥ_iが、閾値の下限レベルＬ₁より小であれば、Ｌ₁は新たに得られたＥ₁に置き換えられる（ステップＳ７）。但し、得られた反射エネルギーレベルＥ_iが、Ｌ₁より大であれば、Ｌ₁は変化なしである。
次いで、ステップＳ８で、追加コアリングポイントがあれば、ステップＳ１に戻り、なければ処理を終了する。
以上のように動作すると、閾値の下限レベルＬ₁は、これまで得られた剥離のあるコアサンプルの反射エネルギーレベルの集合の内、最小の反射エネルギーレベルになる。一方、閾値の上限レベルＬ₂は、これまで得られた剥離のない健全なコアサンプルの反射エネルギーレベルの集合の内、最大の反射エネルギーレベルになる。
コアサンプルの状況によっては、Ｌ₁＜Ｌ₂となり、Ｌ₁〜Ｌ₂間は剥離とも健全とも言えない不定領域が発生する。この場合は不定状態を設定表示装置１７に出力することとなる。以上の処理は、閾値決定装置２５で実行される。
【００３７】
実施の形態１によれば、トンネル覆工内部の剥離等欠陥状況を、反射エネルギーレベルから精度高く診断することができる。
【００３８】
実施の形態２．
以下、実施の形態２につき説明する。
実施の形態２は、従来診断に要する時間が長期化し、コスト増を要した問題に対処するもので、音響弾性波を用い、コンクリート覆工内部の欠陥を逐次、網羅時に診断する方法についてのものである。
図８は、この発明の実施の形態２によるトンネル診断装置の診断機能を示す構成図である。
図８において、９０は周波数掃引機能、９１は剥離検出機能、９２は剥離厚推定機能、９３は周波数特性計測機能、９４は減衰特性計測機能であり、対象物の固有周波数にて所定時間励振し、その後その励振を遮断した後に固有周波数の振動が減衰する特性である減衰特性を、減衰時間によって計測する。９５は音速推定機能、９６は圧縮強度推定機能、９７は覆工厚推定機能である。９８はクラック・ジャンカ識別機能である。９０〜９８は受信信号処理装置２０に内蔵されている。ここで周波数特性計測機能９３は受信された信号をＦＦＴ変換し、周波数応答を算出し、またその応答からピーク周波数を算出する機能である。減衰特性計測機能９４は、音速推定機能９５と圧縮強度推定機能９６を有している。
【００３９】
一方、これらの基本機能を組合せた以下のステップが存在する。
図９は、この発明の実施の形態２によるトンネル診断装置の診断フローチャートである。
図９において、９１１は受信センサが検出した反射エネルギーレベルから剥離の有無を検出する実施の形態１に示す診断機能を実施する剥離検出ステップで、周波数掃引機能９０と剥離検出機能９１を有する。９１２は反射エネルギーレベルから剥離厚を推定する剥離厚推定ステップで、剥離厚推定機能９２を有する。
９１３は反射エネルギーレベル、減衰特性からクラック、ジャンカの識別を行うクラック・ジャンカ識別ステップで、周波数特性計測機能９３、減衰特性計測機能９４及びクラック・ジャンカ識別機能９８を有する。９１４は覆工厚推定ステップで、周波数特性計測機能９３、減衰特性計測機能９４、音速推定機能９５、圧縮強度推定機能９６及び覆工厚推定機能９７を有し、周波数特性から覆工厚ピーク周波数を検出するサブステップ、減衰特性から減衰時定数を計測するサブステップ、減衰時定数から音速、圧縮強度を推定するサブステップ、先程算出された音速と周波数応答から覆工厚を推定するサブステップから成る。
図１０は、この発明の実施の形態２によるトンネル診断装置の欠陥モードの存在位置と診断機能を示す図である。
【００４０】
図９に示す診断の流れは、大きく２つのステップに分かれる。
第一の診断ステップは、剥離の有無検出を実施する剥離検出ステップ９１１（第一の手順）である。第一の診断ステップの結果に基づき、第二の診断ステップは、剥離ありの場合は剥離厚を推定する剥離厚推定ステップ９１２（第二の手順）、及び剥離原因のクラック及びジャンカの識別を実施するクラック・ジャンカ識別ステップ９１３（第三の手順）、並びに剥離なしの場合は、音速、圧縮強度を推定する（第四の手順）と共に、覆工厚を推定する覆工厚推定ステップ９１４（第五の手順）により構成される。
以下、図９の各ステップについて説明する。なお、ステップＳ９０〜ステップＳ９８は、９０〜９８の各機能に対応している。
【００４１】
（１）第一の診断ステップ
第一の診断ステップは、計測箇所が剥離しているか否かを検出することを目的としたものである。剥離がある場合、剥離層において横振動が発生する。この横振動は欠陥形状によって決定される固有振動にて励振される。このため音響弾性波はそれ以上深部に到達しないか、大半のエネルギーが剥離層で消費、反射され、それ以上深部に伝搬しなくなる。言い換えれば、剥離が発生していれば、その剥離により、以深の診断はエネルギーが到達せず無効になる。このため、最初のステップで剥離の有無を判定する。ステップＳ９０で周波数掃引を行い、ステップＳ９１で剥離検出機能９１により、実施の形態１で述べたように反射エネルギーレベルを演算して、剥離有無を判定する。
【００４２】
（２）第二の診断ステップ
第一の診断ステップの結果に基づき、覆工内部状態をより詳細に推定する第二の診断ステップへ移行する。第二の診断ステップにおいては、第一の診断ステップにて剥離が検出された場合と、検出されなかった場合について、それぞれ異なるステップにて診断を実施する。
【００４３】
（２−１）剥離ありの場合
第一の診断ステップにて剥離が検出された場合は、ステップ９１２で、その剥離状態のより詳細な情報収集が可能になる。このため、剥離厚（表面から剥離面までの距離）の推定、及びステップ９１３でその剥離の原因となっている変状のクラック／ジャンカの識別を実施する。
剥離厚の推定は、剥離厚データベースを基に剥離厚推定機能９２によって算出される。剥離厚推定が完了すると、ステップＳ９３で周波数特性計測を行い、ステップＳ９４で減衰特性を計測することにより、減衰時定数を基にしたクラック／ジャンカデータベースからクラック、ジャンカの識別がステップＳ９８で実行される。
【００４４】
減衰時定数を基に、クラック／ジャンカデータベースからクラック及びジャンカを識別する方法は、以下の通りである。
クラック及びジャンカの減衰特性は、クラック及びジャンカの構造的特性に依存する。クラックの減衰時定数は、ジャンカの減衰時定数より大きい。
従って、クラックがある欠陥状態と、ジャンカがある欠陥状態は、減衰時定数により２領域に区分される。この区分けの境界値は閾値として予めクラック／ジャンカ識別機能９８に記録されている。新しく計測し剥離ありと判定されたポイントの減衰時定数をクラック、ジャンカの識別機能に入力すると、判定結果が出力される。
【００４５】
（２−２）剥離なしの場合
一時診断にて剥離が検出されなかった場合は、覆工深部へのエネルギー伝達が可能になり、ステップ９１４により、覆工厚が推定できる。
まず、ステップＳ９３で、周波数特性計測を実施することにより、覆工厚からの縦振動応答を計測する。次にステップＳ９４で、減衰特性計測を実施することにより、減衰時定数が計算される。ステップＳ９５、Ｓ９６で、減衰時定数−音速／圧縮強度データベースは、この減衰時定数から音速、圧縮強度をそれぞれ出力する（第四の手順）。この結果、音速が求まれば、覆工厚からの縦振動応答（式１）に、得られた音速値を適用し、ステップＳ９７で、覆工厚さが求められることになる。
覆工厚の推定値から、覆工が設計巻厚を確保しているかを確認する（第七の手順）。また、表面から覆工背面までの平均音速またはトンネル覆工の圧縮強度の推定値から、覆工内部に音速の低下した部分（弱ジャンカ状態）が存在していないか診断する（第六の手順）。
【００４６】
以上の診断フローを、トンネル覆工内部の欠陥（トラック、ジャンカ）とその存在位置（表層：０〜２５ｃｍ、深層：覆工背面）別に分類した表を図１０に示す。
この診断アルゴリズムは、以上のように構成されているため、これらの欠陥モード診断において、表層、深層、健全の各部分において、それぞれに合致した手法を適用することにより、各診断モードの診断が実現できる。
【００４７】
実施の形態２によれば、覆工内部の欠陥状況を反射エネルギーレベルから精度高く診断することができる。
【００４８】
【発明の効果】
この発明は、以上説明したように構成されているので、以下に示すような効果を奏する。
トンネル覆工に低周波の音響弾性波を入射する音響発振子、この音響発振子によって入射された音響弾性波がトンネル覆工によって励振された反射信号を検出する受信センサ、この受信センサによって検出された反射信号の反射エネルギ−レベルを算出すると共に、算出された反射エネルギーレベルを予め設定された閾値と比較することにより剥離欠陥の有無を判定する信号処理装置を備え、信号処理装置は、反射信号の減衰特性を計測する減衰特性計測機能と、剥離欠陥有りと判定した場合に、反射信号の減衰時定数を、予め記憶されている減衰時定数の閾値と比較することにより、剥離欠陥の種類を識別する剥離欠陥識別機能とを有するので、トンネル覆工の表層部及び深部の剥離欠陥を効率よく判定することができるとともに剥離欠陥の種類を識別することができる。
【００４９】
また、信号処理装置は、反射信号をＦＦＴ演算した後、反射エネルギーレベルを算出するので、ＦＦＴ演算後の反射エネルギーレベルを算出することができる。
また、反射信号は、可変帯域フィルタを介して信号処理装置に入力され、積算されるので、所定の周波数帯域の反射信号について、反射エネルギーレベルを算出することができる。
【００５０】
さらに、音響弾性波は、低周波から高周波へ向けて変化する連続波であるので、剥離欠陥を検出しやすい波形とすることができる。
また、反射エネルギーレベルと比較するための閾値は、トンネル覆工内部の剥離欠陥部と覆工表面とが形成する板構造の横振動によって励起された反射信号を、信号処理装置によって剥離欠陥有りと判定されるように、設定されているので、剥離欠陥を容易に判定することができる。
【００５１】
また、反射エネルギーレベルと比較するための閾値は、予めコアリングにより剥離欠陥の存在が確認された反射エネルギーレベルを用いて設定されているので、剥離欠陥の判定を有効に行うことができる。
さらにまた、反射エネルギーレベルと比較するための閾値は、上限値及び下限値を有すると共に、信号処理装置は、反射エネルギーレベルが、上限値を越えたとき剥離欠陥有りと判定し、反射エネルギーレベルが下限値より小さいとき剥離欠陥無しと判定し、反射エネルギーレベルが上限値と下限値の間のときは、不定状態とするので、剥離欠陥有りと剥離欠陥無しと、不定状態を判定することができる。
【００５２】
また、反射エネルギーレベルと比較するための閾値の上限値は、剥離欠陥無しの場合の反射エネルギーレベルの内、最大の反射エネルギーレベルを用いて設定されているので、剥離欠陥有りを精度よく判定することができる。
また、反射エネルギーレベルと比較するための閾値の下限値は、剥離欠陥有りの場合の反射エネルギーレベルの内、最小の反射エネルギーレベルを用いて設定されているので、剥離欠陥無しを精度よく判定することができる。
【００５３】
加えて、信号処理装置は、剥離欠陥有りと判定した場合に、反射エネルギーレベルを用いて、剥離の厚みを推定するように構成されているので、剥離の厚みを推定することができる。
また、信号処理装置は、剥離欠陥無しと判定した場合に、反射信号の減衰特性を用いて、トンネル覆工の音速または圧縮強度を推定するように構成されているので、剥離欠陥無しと判定した場合に、トンネル覆工の音速または圧縮強度を推定することができる。
また、信号処理装置は、剥離欠陥無しと判定した場合に、トンネル覆工背面までの縦振動を用いて、トンネル覆工の厚みを推定するように構成されているので、トンネル覆工の厚みを推定し、健全性を判定することができる。
【００５４】
さらに、この発明に係わるトンネル診断方法においては、トンネル覆工に低周波の音響弾性波を入射し、入射した音響弾性波のトンネル覆工によって励振された反射信号から反射エネルギ−レベルを算出すると共に、算出された反射エネルギーレベルを用いて、トンネル覆工の欠陥の有無を判定し、欠陥有りと判定した場合に、反射信号の減衰時定数を、予め記憶されている減衰時定数の閾値と比較することにより、剥離欠陥の種類を識別するので、トンネル覆工の表層部及び深部の欠陥を効率よく判定することができるとともに剥離欠陥の種類を識別することができる。
また、トンネル覆工への音響弾性波の入射は、トンネル覆工表面に圧接された鉄及びコバルト系の磁歪素子からなる音響発振子により行われると共に、反射信号の検出は、トンネル覆工表面に圧接された鉄及びコバルト系の磁歪素子からなる受信センサによって行われるので、確実に欠陥を検出することができる。
【００５５】
また、トンネル覆工に低周波の音響弾性波を入射し、入射した音響弾性波のトンネル覆工によって励振された反射信号から反射エネルギーレベルを算出すると共に、算出された反射エネルギーレベルを用いてトンネル覆工の剥離欠陥の有無を判定する第一の手順、
この第一の手順によって剥離欠陥有りと判定された場合に、反射エネルギーレベルを用いて、剥離の厚みを推定する第二の手順、
第一の手順によって剥離欠陥有りと判定された場合に、反射信号の減衰時定数を、予め記憶されている減衰時定数の閾値と比較することにより、剥離欠陥の種類を識別する第三の手順を含むので、トンネル覆工の表層部及び深部の剥離欠陥を効率よく判定することができるとともに剥離欠陥の種類を識別することができる。
【００５７】
また、第一の手順によって剥離欠陥無しと判定された場合に、反射信号の減衰特性を用いて、トンネル覆工中の音速またはトンネル覆工の圧縮強度を推定する第四の手順、
この第四の手順によって推定されたトンネル覆工中の音速またはトンネル覆工の圧縮強度を用いて、トンネル覆工の厚みを推定する第五の手順、
第四の手順によって推定されたトンネル覆工中の音速またはトンネル覆工の圧縮強度を用いて、トンネル覆工は健全であると判定する第六の手順、
第五の手順によって推定されたトンネル覆工の厚みを用いて、トンネル覆工は健全であると判定する第七の手順を含むので、音速またはトンネル覆工の圧縮強度及びトンネル覆工の厚みを推定するとともにトンネル覆工が健全であることを判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】一般的なトンネル覆工構造と欠陥を示す図である。
【図２】この発明の実施の形態１によるトンネル診断装置を示す構成図である。
【図３】この発明の実施の形態１によるトンネル診断装置の駆動信号波形（チャープ波）を示す図である。
【図４】この発明の実施の形態１によるトンネル診断装置の剥離欠陥部の振動状況を示す模式図である。
【図５】この発明の実施の形態１によるトンネル診断装置の周波数応答を示す図である。
【図６】この発明の実施の形態１によるトンネル診断装置の反射エネルギーレベルとコアの照合結果を示す図である。
【図７】この発明の実施の形態１によるトンネル診断装置の反射エネルギーレベルの閾値を決定するフローチャートである。
【図８】この発明の実施の形態２によるトンネル診断装置の診断機能を示す構成図である。
【図９】この発明の実施の形態２によるトンネル診断装置の診断フローチャートである。
【図１０】この発明の実施の形態２によるトンネル診断装置の欠陥モードの存在位置と診断機能を示す図である。
【符号の説明】
１地山、２トンネル覆工、３トンネル覆工表面、４クラック、
５ジャンカ、６コールドジョイント、７空洞、１１音響発振子、
１２駆動制御装置、１３発振電流生成装置、１４受信センサ、
１５受信信号増幅器、１６可変帯域フィルタ、１７設定表示装置、
２０受信信号処理装置、２１波形メモリ、２２ＦＦＴ演算機構、
２３反射エネルギーレベル演算装置、２４内部欠陥判定装置、
２５閾値決定装置、３１閾値、９０周波数掃引機能、
９１剥離検出機能、９２剥離厚推定機能、９３周波数特性計測機能、
９４減衰特性計測機能、９５音速推定機能、９６圧縮強度推定機能、
９７覆工厚推定機能、９８クラック・ジャンカ識別機能。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a tunnel diagnosis apparatus and method for diagnosing a defect existing inside a wall surface of a tunnel structure using an acoustic elastic wave.
[0002]
[Prior art]
The tunnel lining is a concrete structure, which is a mixture of mortar and aggregate, and there are cracks, jumpers, etc. as defect modes leading to peeling. A crack is a crack or void in the lining, and a junker is a region where the mortar content of the concrete component has flowed out or is too small, and the aggregate is filled with insufficient mortar component, in some cases It can be said that there are many minute voids. When such a phenomenon occurs, a structurally unstable state is manifested inside the concrete, leading to a risk of flaking off.
As a method for diagnosing tunnel lining, there is a conventional hammering test using a hammer. In this method, a hammer is hit on the tunnel lining surface and a defect inside the lining is detected by a shock elastic wave generated at this time.
In addition, there is an ultrasonic exploration method as a method of making an ultra high frequency sound incident on the inside of the lining by using an ultrasonic wave and capturing a defect inside the lining. This method is characterized by the use of pulsed super-high frequency acoustic signals. In principle, the position of the defective portion is detected from the propagation time of the acoustic signal reflected from the defective portion inside the lining. Since the frequency is high, there is an advantage that the directivity of the acoustic signal is high and the measurement can be performed with high resolution.
[0003]
There is also a method using an electromagnetic wave radar, in which an electromagnetic wave is incident and a reflection from a boundary surface having a different dielectric constant is detected to detect a void inside the lining and a void on the lining back.
Furthermore, recently, a non-contact tunnel lining inspection method using infrared rays has been invented. This method heats the tunnel lining and detects the temperature difference of the peeling site existing on the lining surface by infrared rays. Then, the presence or absence of peeling is detected in a non-contact manner. Because it is non-contact, high-speed measurement is possible.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
In the method using a hammer, hammering cannot be performed with a certain force, and the judgment criteria are largely based on the experience and intuition of the practitioner, and there are problems that the diagnosis result is ambiguous, and the diagnosis result is There was also a problem that could not be left quantitatively.
In order to solve this, a method of collecting hammering sound with a microphone or the like and analyzing it with an FFT analyzer or the like is also considered. However, this method can achieve the quantitativeness of data, but since the echo wave from the percussion surface is recorded by air propagation, there is a problem that the propagation band of the sound is limited and information inside the lining is lost. It was. Furthermore, due to the use of airborne propagation, there is a problem that it is easily affected by ambient noise, and reverberant sound propagating from the inside is subject to interference due to the influence of surface waves generated by hammering impacts. It was. Another problem is that the natural vibration sound of the hammer itself interferes.
[0005]
In order to solve the above problems, a method has been considered in which steel is hit against a tunnel wall surface with a constant excitation force, impact sound is received by an acceleration sensor, and analyzed by an FFT analyzer. This method uses the principle of measuring the distance from the reflection time at which the impact sound is reflected by the internal defect to the defect site. However, this method cannot accurately control the input of the impact sound due to mechanical control of the vibration, and the vibration may be affected by the condition of the target surface. The reflected signal is generally small, and there is a problem that the rising of the reflected signal cannot be detected with high resolution. In addition, there is a problem that the reflected signal returning from the inside of the tunnel lining is shielded by the influence of the surface wave generated on the lining surface due to the impact, and the measurement cannot be performed with high accuracy.
[0006]
On the other hand, in the method using ultrasonic waves, there is a problem that a signal does not reach the deep part due to the influence of the concrete aggregate constituting the lining because of the high frequency. In addition, in order to efficiently inject a high-frequency acoustic signal and avoid the influence of unevenness on the contact surface, pretreatment such as grinding and grease application is indispensable, and there is a problem that preparation for measurement requires a lot of time and labor.
[0007]
Since the method using the electromagnetic wave radar uses a reflection phenomenon of electromagnetic waves, it is possible to detect a deformation with a volume such as a cavity, but there is a problem that the detection accuracy of peeling such as a crack is low. In addition, because of electromagnetic waves, there is a problem that a signal is attenuated due to water leakage, a steel frame, and the like, making detection difficult. Furthermore, direct structural instability cannot be detected.
[0008]
Moreover, in the method using infrared rays, there is a limit to the energy incident on the lining wall surface, and only peeling of the surface layer portion (0 to 20 mm) can be detected. In addition, it is difficult to detect the presence of the jumper, the mechanical strength of the concrete is difficult to detect, and the lining thickness is difficult to measure.
[0009]
The conventional methods and their problems are as described above, but in order to detect delamination from structurally unstable conditions, it is the most direct and reliable to detect the vibration phenomenon caused by structural instability. It can be said that this is a high detection method. The hitting sound and impact acoustic wave method among the conventional methods may excite vibration when the energy of percussion is large. However, these methods are not subject to scattering by the aggregate that constitutes concrete in the frequency band of impact acoustic signals, and cannot selectively drive the low-frequency region with high permeability. Also, it did not provide a method for detecting low frequency vibration with high sensitivity.
The electromagnetic radar or infrared method is not a method for directly detecting the structural instability inside the lining in principle, but indirectly detects the internal structure from the electrical and thermal characteristics.
[0010]
In addition, since the conventional technology does not provide sufficient data for diagnosing tunnel lining by a single method, the diagnosing of tunnel lining must be combined with various methods or must be inspected several times in succession. There was a problem of not becoming. For this reason, the time required for diagnosis is prolonged, and there is a problem that a great deal of cost is required.
[0011]
The present invention has been made to solve the above-described problems, and obtains a tunnel diagnosis apparatus that detects defects in the surface layer portion and deep portion of a tunnel lining without being scattered by aggregates constituting concrete. That is the primary purpose.
A second object of the present invention is to obtain a tunnel diagnosis method that comprehensively detects defects in the surface layer and deep part of the tunnel lining without being scattered by the aggregate constituting the concrete.
[0012]
[Means for Solving the Problems]
  In the tunnel diagnostic apparatus according to the present invention, an acoustic oscillator that inputs a low-frequency acoustic elastic wave to a tunnel lining, and a reflected signal that is excited by the tunnel lining is detected. And a signal processing device that calculates the reflection energy level of the reflection signal detected by the reception sensor and determines the presence or absence of a peeling defect by comparing the calculated reflection energy level with a preset threshold value. WithThe signal processing device compares the attenuation time constant of the reflection signal with a threshold value of the attenuation time constant stored in advance when the attenuation characteristic measurement function for measuring the attenuation characteristic of the reflection signal is determined and when it is determined that there is a peeling defect. And having a separation defect identification function for identifying the type of separation defectIs.
[0013]
Further, the signal processing device calculates the reflected energy level after performing the FFT operation on the reflected signal.
The reflected signal is input to the signal processing device via the variable band filter and integrated.
[0014]
  Furthermore, the acoustic elastic wave is a continuous wave that changes from a low frequency to a high frequency.
  Also,To compare with reflected energy levelThe threshold value is set so that the reflection signal excited by the lateral vibration of the plate structure formed by the peeling defect portion inside the tunnel lining and the lining surface is judged as having a peeling defect by the signal processing device. Is.
  Also,To compare with reflected energy levelThe threshold value is set using a reflection energy level in which the presence of a peeling defect is confirmed in advance by coring.
[0015]
  Furthermore,To compare with reflected energy levelThe threshold value has an upper limit value and a lower limit value, and the signal processing apparatus determines that there is a peeling defect when the reflected energy level exceeds the upper limit value, and determines that there is no peeling defect when the reflected energy level is smaller than the lower limit value. When the reflection energy level is between the upper limit value and the lower limit value, an indefinite state is assumed.
  Also,To compare with reflected energy levelThe upper limit value of the threshold is set using the maximum reflected energy level among the reflected energy levels when there is no peeling defect.
  Also,To compare with reflected energy levelThe lower limit value of the threshold is set by using the minimum reflected energy level among the reflected energy levels when there is a peeling defect.
[0016]
  In addition, the signal processing device is configured to estimate the thickness of the peeling using the reflected energy level when it is determined that there is a peeling defect.The
AlsoThe signal processing device is configured to estimate the sound speed or compressive strength of the tunnel lining by using the attenuation characteristic of the reflected signal when it is determined that there is no peeling defect.
  Further, the signal processing device is configured to estimate the thickness of the tunnel lining using the longitudinal vibration up to the tunnel lining back when it is determined that there is no peeling defect.
[0017]
  Furthermore, in the tunnel diagnosis method according to the present invention, a low-frequency acoustic elastic wave is incident on the tunnel lining, and the reflected energy level is calculated from the reflected signal excited by the tunnel lining of the incident acoustic elastic wave. Using the calculated reflected energy level, determine if there is a defect in the tunnel liningWhen it is determined that there is a defect, the type of the peeling defect is identified by comparing the attenuation time constant of the reflected signal with a threshold value of the attenuation time constant stored in advance.Is.
  In addition, the acoustic acoustic wave incident on the tunnel lining was pressed against the tunnel lining surface.Composed of iron and cobalt magnetostrictive elementsWhile being performed by the acoustic oscillator, the detection of the reflected signal was pressed against the tunnel lining surface.Composed of iron and cobalt magnetostrictive elementsIt is performed by the receiving sensor.
[0018]
  In addition, a low-frequency acoustic elastic wave is incident on the tunnel lining, and the reflected energy level is calculated from the reflected signal excited by the tunnel lining of the incident acoustic elastic wave, and the calculated reflected energy level is used for the tunnel lining. First procedure to determine the presence or absence of peeling defects in lining,
When it is determined that there is a peeling defect by this first procedure, the second procedure for estimating the thickness of the peeling using the reflected energy level,
When it is determined that there is a peeling defect by the first procedure, the type of the peeling defect is identified by comparing the attenuation time constant of the reflected signal with a threshold value of the attenuation time constant stored in advance.
ProcedureIs included.
[0019]
MaThe fourth procedure for estimating the sound velocity during tunnel lining or the compressive strength of tunnel lining using the attenuation characteristics of the reflected signal when it is determined that there is no peeling defect by the first procedure.,
A fifth procedure for estimating the thickness of the tunnel lining using the sound velocity during tunnel lining estimated by the fourth procedure or the compressive strength of the tunnel lining,
A sixth procedure for determining that the tunnel lining is sound, using the speed of sound during the tunnel lining estimated by the fourth procedure or the compressive strength of the tunnel lining,
The seventh procedure to determine that the tunnel lining is sound using the tunnel lining thickness estimated by the fifth procedureIs included.
[0022]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiment 1 FIG.
Embodiment 1 of the present invention will be described below with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram showing a general tunnel lining structure and defects.
In FIG. 1, 1 is a natural ground, 2 is a tunnel lining covering the

natural ground

1, 3 is a tunnel lining surface which is the surface of the tunnel lining 2, 4 is a crack generated in the tunnel lining 2, and 5 is a tunnel covering. A jumper generated in the

work

2, 6 is a cold joint of the tunnel lining 2, and 7 is a cavity between the ground 1 and the tunnel lining 2.
[0023]
FIG. 2 is a block diagram showing a tunnel diagnosis apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
In FIG. 2, reference numeral 11 denotes an acoustic oscillator that injects an acoustic elastic wave into the tunnel lining 2 and is used while being pressed against the tunnel lining 2. Reference numeral 12 denotes a drive control device that generates a drive waveform signal for driving the acoustic oscillator 11, and reference numeral 13 denotes an oscillation current generator that converts and amplifies the drive waveform signal generated by the drive control device 12 into a drive current and outputs the drive current signal to the acoustic oscillator 11. Device. Reference numeral 14 denotes a receiving sensor that receives the response vibration of the tunnel lining 2 and is used while being pressed against the tunnel lining 2. A reception signal amplifier 15 amplifies the reception signal detected by the reception sensor 14, and a variable band filter 16 receives the amplified reception signal. Reference numeral 17 denotes a setting display device. Reference numeral 20 denotes a received signal processing device, which includes a waveform memory 21, an FFT (Fast Fourier Transform) calculation mechanism 22, a reflected energy level calculation device 23, an internal defect determination device 24, and a threshold value determination device 25. The The FFT operation mechanism 22 performs frequency conversion on a signal represented by a time change, and specifically, is a process of expressing what frequency component the signal is composed of by a frequency gain and phase.
The acoustic oscillator 11 is a metal acoustic oscillator having a large distortion at a low frequency in order to excite a low-frequency vibration. The reception sensor 14 is a metal having a high sensitivity to a low frequency in order to detect a low-frequency vibration. An acoustic reception sensor is used. As the metal acoustic oscillator and the metal acoustic reception sensor, for example, by applying an iron or cobalt magnetostrictive element, a reception sensor having a large distortion at a low frequency and a high sensitivity at a low frequency can be realized.
[0024]
FIG. 3 is a diagram showing a drive signal waveform (chirp wave) of the tunnel diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention, showing one example of a signal waveform output from the drive control device 12 to the acoustic oscillator 11, It shows a chirp wave whose frequency changes with time.
In FIG. 3, the vertical axis represents the current of the signal waveform, and the horizontal axis represents time.
FIG. 4 is a schematic diagram showing the vibration state of the separation defect portion of the tunnel diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention, showing that the plate-like structure portion formed by the lining surface and the defect portion is vibrating. Yes.
FIGS. 5A and 5B are diagrams showing the frequency response of the tunnel diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. FIG. 5A shows a response at the normal time, and FIG. 5B shows a response when a defect exists.
[0025]
FIG. 6 is a diagram showing a result of collation between the reflected energy level and the core of the tunnel diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
In FIG. 6, the horizontal axis represents each sample point, and the vertical axis represents the reflected energy level at each sample point. 31 is a threshold value.
FIG. 6 shows that black corrugated areas (cracks) and black squares (junkers) where normal peeling phenomenon such as cracks and jumpers were detected in the results of coring described later at each measurement position were normal. The white spots are indicated by white squares.
FIG. 7 is a flowchart for determining the threshold value of the reflected energy level of the tunnel diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
In FIG._iRepresents the reflected energy level at the i-th measurement point for coring. L₁Is the lower threshold level, L₂Represents the upper threshold level. Initial L₁And L₂Are the same level or L₁> L₂It is.
[0026]
Next, the operation will be described.
A drive waveform signal for driving the acoustic oscillator 11 is generated from the drive control device 12 in FIG. 2 and output to the oscillation current generation device 13. The oscillation current generator 13 converts and amplifies the drive waveform signal into a drive current that drives the acoustic oscillator 11 and applies the amplified signal to the acoustic oscillator 11. Since the acoustic oscillator 11 is configured to generate distortion according to the magnitude of the applied drive current, the acoustic oscillator 11 is brought into contact with the surface of the tunnel lining 2 that is a measurement target surface. The acoustic elastic wave can be injected into the tunnel lining 2. The drive waveform output by the drive control device 12 is a continuous wave from a low frequency to a high frequency as shown in FIG.
The acoustic elastic wave injected from the acoustic oscillator 11 propagates inside the tunnel lining 2 and resonates and responds at a characteristic frequency depending on the internal structure of the tunnel lining. When there is no defect inside, the acoustic elastic wave propagates to the back surface of the lining, and longitudinal vibration corresponding to the distance between the lining surface and the back surface of the lining occurs. If there are peeling defects such as cracks 4, jumpers 5, cold joints 6, etc., the vibration phenomenon varies depending on the depth and width of the plate structure formed by the defective part and the lining surface.
[0027]
This vibration phenomenon is detected as a reception signal from the reception sensor 14 pressed against the lining surface, amplified by the reception signal amplifier 15, and a signal in a frequency band preset by the variable band filter 16 is received by the reception signal processing device. The waveform is stored in the waveform memory 21 in 20. An arithmetic processing is performed on the received waveform by the FFT operation mechanism 22, and a frequency response is output to the waveform memory 21.
[0028]
Here, the vibration phenomenon inside the tunnel lining will be described.
When there is no defect, the longitudinal vibration resonates at the following frequency from the winding thickness of the lining and the sound speed of the lining.
[Expression 1]

Where f_LIs the resonance frequency of the longitudinal vibration, d is the winding thickness of the lining, and v is the sound velocity of the lining concrete.
[0029]
Next, when a defect exists inside, the board structure which a lining surface and a defect part comprise as shown in FIG. 4 exhibits a lateral vibration. This vibration resonates at the following frequency assuming that the plate structure has a thickness of 2h and a radius a.
[Expression 2]

Here, σ is a Poisson's ratio, and λ is a constant (dimensionless) determined by boundary conditions and vibration modes. As the defect is closer to the surface layer and the peeled area is larger, it appears as a low frequency phenomenon.
[0030]
Now, when the drive waveform shown in FIG. 3 is injected into the tunnel lining 2, if there is no defect, resonance vibration occurs at the longitudinal vibration frequency shown in the equation (1), and the received waveform is subjected to FFT calculation processing. As a result, the resonance frequency f of equation (1)_LIs detected as a peak. On the other hand, when there is a defect inside, resonance vibration occurs at the transverse vibration frequency shown in Expression (2), and the received waveform is subjected to FFT calculation processing._TIs detected as a peak.
FIG. 5 shows an example of the FFT waveform of the frequency response. FIG. 5 (a) shows the frequency response when normal, and FIG. 5 (b) shows the frequency response when there is a defect.
In response to this frequency response, the reflected energy level calculation device 23 calculates the reflected energy level. This reflection energy level is calculated as follows in the frequency domain.
[Equation 3]

Where K is a constant, f₁Is the lower limit frequency, f₂Is the upper limit frequency. G indicates the gain at each frequency of the FFT operation result. In the reflected energy level calculation device 23 shown in FIG. 2, the calculation shown in Expression (3) is performed to calculate the reflected energy level.
[0031]
On the other hand, when the configuration shown in FIG. 2 is equipped with the variable band filter 16 having a limited pass band, the lower limit frequency f of the variable band filter is set.₁, Upper limit frequency f₂Therefore, the reflected energy level can also be calculated by directly integrating the received waveform obtained from the output of the variable band filter.
The respective reflected energy levels detected when normal and defects are present are small during normal longitudinal vibration, and the reflected energy levels are high when a defect exists inside and causes lateral vibration.
This is because the reflected energy level is inversely proportional to the plate structure (thickness / width) exhibited by the defect, and the energy level increases as the defect becomes shallower and wider.
[0032]
The value of the reflected energy level in the actual tunnel lining 2 will be described below.
FIG. 6 is an example in which the reflected energy level calculated from the received signal collected in the actual tunnel is calculated and plotted. The marks in FIG. 6 indicate the results of coring at each sample point and determining the presence or absence of defects. As used herein, coring means that the wall surface of the lining is removed by a drilling machine, and for example, a cylindrical sample of 100φ is taken out from the lining wall surface.
As a result of coring as described above, black triangles are added at points where crack-like peeling defects are detected. In addition, black squares are added at points where a jumper-like peeling defect is detected. On the other hand, when such a defect is not detected, a non-peeled state is indicated by a white square.
As is clear from FIG. 6, the reflection energy level is high at the point where cracks and other peelings are inside, and the reflection energy level is low at normal points where no peeling occurs.
Therefore, it can be seen that the defect state with separation and the normal state without separation are divided into two regions according to the reflected energy level. The boundary value of this division is indicated by the threshold value 31 in FIG. If this normal / abnormal boundary is used as a threshold value, the presence or absence of a newly measured point can be estimated without performing a destructive inspection such as coring.
[0033]
Hereinafter, a procedure for nondestructive determination will be described.
For example, it is assumed that a point different from the point shown in FIG. If the output is a level lower than the threshold value 31 in FIG. 6, the point is determined to be healthy. Conversely, if the output is at a level higher than the threshold level in FIG. 6, the point is determined to be peeled. That is, the peeling diagnosis inside the lining can be carried out non-destructively without coring at that point.
[0034]
This operation will be described with reference to FIG.
First, when the measurement is completed, based on the measurement result of the waveform memory 21, the FFT calculation mechanism 22 outputs the FFT calculation result, and the reflection energy level calculation device 23 calculates the reflection energy level.
The threshold value 31 shown in FIG. 6 is input to the internal defect determination device 24 in advance, and it is determined whether the reflection energy level is equal to or higher than the threshold with respect to the reflection energy level output from the reflection energy level calculation device 23. And output the result. In this case, the peeling abnormality is output to the setting display device 17 for the reflection energy level of the threshold value 31 or higher, and the non-peeling state is output for the reflection energy level lower than the threshold value 31.
Diagnosis work is carried out over a long period of time with the above procedure and measurement.
When new coring is performed during maintenance work, in order to further improve the accuracy of the judgment of this device, the reflected energy level at that point is calculated, and the result collated with coring is added to FIG. Go. As the number of samples by this collation increases, the estimation accuracy of the presence / absence of peeling improves.
[0035]
For this reason, the flow for determining the threshold when adding sample points will be described below with reference to FIG.
First, when a new coring point i is obtained with respect to the coring points obtained so far, the reflected energy level E is determined at this point.₁Is measured (step S1). In addition, the findings (the presence or absence of cracks, the presence or absence of jumpers) of the core sample obtained by coring are recorded (step S2).
Next, in step S3, if the core sample does not peel, the reflected energy level E obtained in step S4.₁Is the upper threshold level L₂If greater, the upper threshold level L₂Is the newly obtained E₁(Step S5). However, the obtained reflected energy level E_iIs the upper threshold level L₂L is smaller₂There is no change.
[0036]
In step S3, if peeling occurs, the reflected energy level E obtained in step S6._iIs the lower threshold level L₁L is smaller₁Is the newly obtained E₁(Step S7). However, the obtained reflected energy level E_iBut L₁If greater, L₁There is no change.
Next, in step S8, if there is an additional coring point, the process returns to step S1, and if not, the process ends.
When operating as described above, the lower threshold level L₁Is the lowest reflected energy level among the set of reflected energy levels of the peeled core sample obtained so far. On the other hand, the upper threshold level L₂Is the maximum reflected energy level of the set of reflected energy levels of the healthy core sample without peeling obtained so far.
Depending on the status of the core sample, L₁<L₂And L₁~ L₂An indefinite region that cannot be said to be peeled off or sound is generated. In this case, an indefinite state is output to the setting display device 17. The above processing is executed by the threshold value determination device 25.
[0037]
According to the first embodiment, it is possible to diagnose a defect situation such as peeling inside the tunnel lining with high accuracy from the reflected energy level.
[0038]
Embodiment 2. FIG.
Hereinafter, the second embodiment will be described.
The second embodiment deals with the problem that the time required for the conventional diagnosis is prolonged and the cost is increased, and relates to a method for diagnosing defects inside the concrete lining sequentially and at the time of coverage using acoustic elastic waves. It is.
FIG. 8 is a block diagram showing the diagnostic function of the tunnel diagnostic apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
In FIG. 8, 90 is a frequency sweep function, 91 is a peeling detection function, 92 is a peeling thickness estimation function, 93 is a frequency characteristic measurement function, and 94 is an attenuation characteristic measurement function. Then, after the excitation is cut off, an attenuation characteristic that is a characteristic in which the vibration of the natural frequency attenuates is measured by the attenuation time. Reference numeral 95 is a sound speed estimation function, 96 is a compression strength estimation function, and 97 is a lining thickness estimation function. Reference numeral 98 denotes a crack / junker identification function. Reference numerals 90 to 98 are built in the received signal processing apparatus 20. Here, the frequency characteristic measuring function 93 is a function of performing FFT conversion on the received signal, calculating a frequency response, and calculating a peak frequency from the response. The attenuation characteristic measurement function 94 has a sound speed estimation function 95 and a compression strength estimation function 96.
[0039]
On the other hand, there are the following steps that combine these basic functions.
FIG. 9 is a diagnosis flowchart of the tunnel diagnosis apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
In FIG. 9, reference numeral 911 denotes a peeling detection step for performing the diagnostic function shown in the first embodiment for detecting the presence or absence of peeling from the reflected energy level detected by the receiving sensor, and has a frequency sweep function 90 and a peeling detection function 91. 912 is a peeling thickness estimation step for estimating the peeling thickness from the reflected energy level, and has a peeling thickness estimation function 92.
913 is a crack / junker identification step for identifying cracks and jumpers based on the reflected energy level and attenuation characteristics, and has a frequency characteristic measurement function 93, an attenuation characteristic measurement function 94, and a crack / junker identification function 98. Reference numeral 914 denotes a lining thickness estimation step, which has a frequency characteristic measurement function 93, an attenuation characteristic measurement function 94, a sound velocity estimation function 95, a compression strength estimation function 96, and a lining thickness estimation function 97. From the sub-step to detect the decay time constant, the sub-step to measure the decay time constant from the attenuation characteristics, the sub-step to estimate the sound speed and compression strength from the decay time constant, the sub-step to estimate the lining thickness from the sound speed and frequency response calculated earlier Become.
FIG. 10 is a diagram showing a defect mode existence position and a diagnostic function of the tunnel diagnostic apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
[0040]
The diagnosis flow shown in FIG. 9 is roughly divided into two steps.
The first diagnostic step is a peeling detection step 911 (first procedure) for detecting the presence or absence of peeling. Based on the results of the first diagnostic step, the second diagnostic step performs a peeling thickness estimation step 912 (second procedure) for estimating the peeling thickness when there is peeling, and identifies cracks and jumpers causing peeling. Crack / junker identification step 913 (third procedure), and in the case of no peeling, the sound speed and compressive strength are estimated (fourth procedure), and the lining thickness estimation step 914 (first procedure) for estimating the lining thickness Consists of five procedures).
Hereinafter, each step of FIG. 9 will be described. Steps S90 to S98 correspond to the functions 90 to 98.
[0041]
(1) First diagnosis step
The first diagnostic step is intended to detect whether or not the measurement location is peeled off. When there is peeling, lateral vibration occurs in the peeling layer. This lateral vibration is excited by a natural vibration determined by the defect shape. For this reason, the acoustic elastic wave does not reach the deep part any more, or most of the energy is consumed and reflected by the release layer and does not propagate further into the deep part. In other words, if peeling occurs, the subsequent diagnosis becomes invalid due to the peeling because energy does not reach. For this reason, the presence or absence of peeling is determined in the first step. In step S90, frequency sweeping is performed, and in step S91, the peeling detection function 91 calculates the reflected energy level as described in the first embodiment to determine the presence or absence of peeling.
[0042]
(2) Second diagnostic step
Based on the result of the first diagnosis step, the process proceeds to a second diagnosis step for estimating the lining internal state in more detail. In the second diagnosis step, diagnosis is performed in different steps for the case where the separation is detected in the first diagnosis step and the case where the separation is not detected in the first diagnosis step.
[0043]
(2-1) With peeling
When peeling is detected in the first diagnosis step, in step 912, more detailed information collection of the peeling state can be performed. For this reason, estimation of the peeling thickness (distance from the surface to the peeling surface) and identification of the deformed crack / junker causing the peeling are performed in Step 913.
The estimation of the peel thickness is calculated by the peel thickness estimation function 92 based on the peel thickness database. When the peeling thickness estimation is completed, the frequency characteristics are measured in step S93, and the attenuation characteristics are measured in step S94, whereby cracks and jumpers are identified from the crack / junker database based on the attenuation time constant in step S98. The
[0044]
The method for identifying cracks and jumpers from the crack / junker database based on the decay time constant is as follows.
The damping characteristics of cracks and jumpers depend on the structural characteristics of the cracks and jumpers. The decay time constant of the crack is greater than the decay time constant of the jumper.
Therefore, the defect state with a crack and the defect state with a jumper are divided into two regions by the decay time constant. The boundary value of this classification is recorded in advance in the crack / junker identification function 98 as a threshold value. When the decay time constant of a point that has been newly measured and determined to be peeled is input to the crack and jumper identification function, the determination result is output.
[0045]
(2-2) No peeling
When peeling is not detected in the temporary diagnosis, energy transmission to the lining depth is possible, and the lining thickness can be estimated in step 914.
First, in step S93, the longitudinal vibration response from the lining thickness is measured by performing frequency characteristic measurement. Next, in step S94, the attenuation time constant is calculated by performing attenuation characteristic measurement. In steps S95 and S96, the attenuation time constant-sound speed / compression intensity database outputs the sound speed and the compression intensity from the attenuation time constant, respectively (fourth procedure). As a result, if the sound speed is obtained, the obtained sound speed value is applied to the longitudinal vibration response (Equation 1) from the cover thickness, and the cover thickness is obtained in step S97.
It is confirmed from the estimated value of the lining thickness whether the lining secures the design winding thickness (seventh procedure). In addition, from the average sound velocity from the surface to the back of the lining or the estimated value of the compressive strength of the tunnel lining, diagnose whether there is a portion where the sound velocity has decreased (weak jumper state) inside the lining (sixth procedure) ).
[0046]
FIG. 10 shows a table in which the above diagnosis flow is classified according to defects (tracks, junkers) inside the tunnel lining and their existing positions (surface layer: 0 to 25 cm, deep layer: lining back surface).
Since this diagnostic algorithm is configured as described above, in each of these defect mode diagnostics, diagnostics in each diagnostic mode are realized by applying methods that match each of the surface layer, deep layer, and sound portions. it can.
[0047]
According to the second embodiment, it is possible to diagnose the defect situation inside the lining with high accuracy from the reflected energy level.
[0048]
【The invention's effect】
  Since the present invention is configured as described above, the following effects can be obtained.
  An acoustic oscillator that injects low-frequency acoustic elastic waves into the tunnel lining, a receiving sensor that detects a reflected signal excited by the tunnel lining, and is detected by the receiving sensor. And a signal processing device for calculating the reflected energy level of the reflected signal and comparing the calculated reflected energy level with a preset threshold value to determine the presence or absence of a peeling defect.The signal processing device compares the attenuation time constant of the reflection signal with a threshold value of the attenuation time constant stored in advance when the attenuation characteristic measurement function for measuring the attenuation characteristic of the reflection signal is determined and when it is determined that there is a peeling defect. And having a separation defect identification function for identifying the type of separation defectTherefore, it is possible to efficiently determine peeling defects in the surface layer portion and deep portion of the tunnel lining.Can identify the type of peeling defect.
[0049]
In addition, since the signal processing apparatus calculates the reflection energy level after performing the FFT operation on the reflected signal, it is possible to calculate the reflection energy level after the FFT operation.
In addition, since the reflected signal is input to the signal processing apparatus via the variable band filter and integrated, the reflected energy level can be calculated for the reflected signal in a predetermined frequency band.
[0050]
  Further, since the acoustic elastic wave is a continuous wave that changes from a low frequency to a high frequency, it can be a waveform that can easily detect a peeling defect.
  Also,To compare with reflected energy levelThe threshold value is set so that the reflection signal excited by the lateral vibration of the plate structure formed by the peeling defect portion inside the tunnel lining and the lining surface is judged as having a peeling defect by the signal processing device. Therefore, a peeling defect can be easily determined.
[0051]
  Also,To compare with reflected energy levelSince the threshold is set using a reflection energy level in which the presence of a peeling defect is confirmed in advance by coring, the peeling defect can be determined effectively.
  Furthermore,To compare with reflected energy levelThe threshold value has an upper limit value and a lower limit value, and the signal processing apparatus determines that there is a peeling defect when the reflected energy level exceeds the upper limit value, and determines that there is no peeling defect when the reflected energy level is smaller than the lower limit value. When the reflection energy level is between the upper limit value and the lower limit value, the indefinite state is set, so that the indefinite state can be determined as having a peeling defect and having no peeling defect.
[0052]
  Also,To compare with reflected energy levelSince the upper limit value of the threshold is set using the maximum reflected energy level among the reflected energy levels when there is no peeling defect, it can be accurately determined that there is a peeling defect.
  Also,To compare with reflected energy levelSince the lower limit value of the threshold is set using the minimum reflected energy level among the reflected energy levels when there is a peeling defect, it is possible to accurately determine that there is no peeling defect.
[0053]
  In addition, since the signal processing apparatus is configured to estimate the thickness of the peeling using the reflected energy level when it is determined that there is a peeling defect, the thickness of the peeling can be estimated.The
AlsoWhen the signal processing device is configured to estimate the sound speed or compressive strength of the tunnel lining using the attenuation characteristic of the reflected signal when it is determined that there is no separation defect, when it is determined that there is no separation defect In addition, the sound velocity or compressive strength of the tunnel lining can be estimated.
  In addition, the signal processing device is configured to estimate the thickness of the tunnel lining by using the longitudinal vibration up to the tunnel lining back when it is determined that there is no peeling defect. It can be estimated and soundness can be determined.
[0054]
  Furthermore, in the tunnel diagnosis method according to the present invention, a low-frequency acoustic elastic wave is incident on the tunnel lining, and the reflected energy level is calculated from the reflected signal excited by the tunnel lining of the incident acoustic elastic wave. Using the calculated reflected energy level, determine if there is a defect in the tunnel liningWhen it is determined that there is a defect, the type of the peeling defect is identified by comparing the attenuation time constant of the reflected signal with a threshold value of the attenuation time constant stored in advance.Therefore, it is possible to efficiently determine defects in the surface layer portion and deep portion of the tunnel lining.Can identify the type of peeling defect.
  In addition, the acoustic acoustic wave incident on the tunnel lining was pressed against the tunnel lining surface.Composed of iron and cobalt magnetostrictive elementsWhile being performed by the acoustic oscillator, the detection of the reflected signal was pressed against the tunnel lining surface.Composed of iron and cobalt magnetostrictive elementsSince it is performed by the receiving sensor, it is possible to reliably detect the defect.
[0055]
  In addition, a low-frequency acoustic elastic wave is incident on the tunnel lining, and the reflected energy level is calculated from the reflected signal excited by the tunnel lining of the incident acoustic elastic wave, and the calculated reflected energy level is used for the tunnel lining. First procedure to determine the presence or absence of peeling defects in lining,
When it is determined that there is a peeling defect by this first procedure, the second procedure for estimating the thickness of the peeling using the reflected energy level,
The third procedure for identifying the type of the peeling defect by comparing the attenuation time constant of the reflected signal with the threshold value of the attenuation time constant stored in advance when it is determined that there is the peeling defect by the first procedure.Therefore, it is possible to efficiently determine the peeling defects in the surface layer portion and deep portion of the tunnel lining.Can identify the type of peeling defect.
[0057]
  In addition, the fourth procedure for estimating the sound velocity during tunnel lining or the compressive strength of the tunnel lining using the attenuation characteristic of the reflected signal when it is determined that there is no peeling defect by the first procedure.,
A fifth procedure for estimating the thickness of the tunnel lining using the sound velocity during tunnel lining estimated by the fourth procedure or the compressive strength of the tunnel lining,
A sixth procedure for determining that the tunnel lining is sound, using the speed of sound during the tunnel lining estimated by the fourth procedure or the compressive strength of the tunnel lining,
The seventh procedure to determine that the tunnel lining is sound using the tunnel lining thickness estimated by the fifth procedureSo including the speed of sound or compressive strength of tunnel liningAnd tunnel lining thicknessEstimateAnd determine that the tunnel lining is healthybe able to.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a general tunnel lining structure and defects.
FIG. 2 is a block diagram showing a tunnel diagnosis apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 3 is a diagram showing a drive signal waveform (chirp wave) of the tunnel diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 4 is a schematic diagram showing a vibration state of a peeling defect portion of the tunnel diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 5 is a diagram showing a frequency response of the tunnel diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 6 is a diagram showing a result of collation between the reflected energy level and the core of the tunnel diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 7 is a flowchart for determining a threshold value of a reflected energy level of the tunnel diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 8 is a configuration diagram showing a diagnostic function of a tunnel diagnostic apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
FIG. 9 is a diagnosis flowchart of a tunnel diagnosis apparatus according to Embodiment 2 of the present invention;
FIG. 10 is a diagram showing a defect mode existence position and a diagnosis function of a tunnel diagnosis apparatus according to Embodiment 2 of the present invention;
[Explanation of symbols]
1 ground, 2 tunnel lining, 3 tunnel lining surface, 4 cracks,
5 jumpers, 6 cold joints, 7 cavities, 11 acoustic oscillators,
12 drive controller, 13 oscillating current generator, 14 receiving sensor,
15 reception signal amplifier, 16 variable band filter, 17 setting display device,
20 reception signal processing device, 21 waveform memory, 22 FFT operation mechanism,
23 reflection energy level calculation device, 24 internal defect determination device,
25 threshold determination device, 31 threshold, 90 frequency sweep function,
91 peeling detection function, 92 peeling thickness estimation function, 93 frequency characteristic measurement function,
94 attenuation characteristic measurement function, 95 sound speed estimation function, 96 compression strength estimation function,
97 Overlay thickness estimation function, 98 Crack / junker identification function.

Claims

An acoustic oscillator that injects low-frequency acoustic elastic waves into the tunnel lining,
A receiving sensor for detecting a reflected signal in which the acoustic elastic wave incident by the acoustic oscillator is excited by the tunnel lining;
A signal processing device that calculates the reflected energy level of the reflected signal detected by the receiving sensor and determines the presence or absence of a peeling defect by comparing the calculated reflected energy level with a preset threshold value ,
The signal processing device includes an attenuation characteristic measurement function for measuring the attenuation characteristic of the reflected signal,
When it is determined that there is a peeling defect, it has a peeling defect identification function for identifying the type of the peeling defect by comparing the attenuation time constant of the reflected signal with a threshold value of the attenuation time constant stored in advance. A tunnel diagnostic device.

The tunnel diagnostic apparatus according to claim 1, wherein the signal processing apparatus calculates a reflected energy level after performing an FFT operation on the reflected signal.

The tunnel diagnostic apparatus according to claim 1, wherein the reflected signal is input to the signal processing apparatus via the variable band filter and integrated.

The tunnel diagnostic apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the acoustic elastic wave is a continuous wave that changes from a low frequency to a high frequency.

The threshold value for comparison with the above-mentioned reflection energy level is determined by the signal processing device that there is a peeling defect in the reflected signal excited by the lateral vibration of the plate structure formed by the peeling defect part inside the tunnel lining and the lining surface. The tunnel diagnosis apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the tunnel diagnosis apparatus is set as described above.

The threshold value for comparison with the reflected energy level is set using a reflected energy level in which the presence of a peeling defect has been confirmed by coring in advance. Tunnel diagnostic device according to item.

The threshold value for comparison with the reflected energy level has an upper limit value and a lower limit value, and the signal processing apparatus determines that there is a peeling defect when the reflected energy level exceeds the upper limit value, and the reflected energy level is It is determined that there is no peeling defect when smaller than the lower limit value, and when the reflection energy level is between the upper limit value and the lower limit value, an indefinite state is set. Tunnel diagnostic equipment.

8. The tunnel according to claim 7, wherein the upper limit value of the threshold value for comparison with the reflected energy level is set by using the maximum reflected energy level among the reflected energy levels when there is no peeling defect. Diagnostic device.

The lower limit value of the threshold value for comparison with the reflected energy level is set by using the lowest reflected energy level among the reflected energy levels when there is a peeling defect. 8. The tunnel diagnostic apparatus according to 8.

The signal processing device is configured to estimate the thickness of the peeling using the reflected energy level when it is determined that there is a peeling defect. The tunnel diagnostic device described.

The signal processing device is configured to estimate the sound speed or compressive strength of the tunnel lining by using the attenuation characteristic of the reflected signal when it is determined that there is no peeling defect. The tunnel diagnostic apparatus according to any one of Items 10 .

The signal processing device is configured to estimate the thickness of the tunnel lining using longitudinal vibration up to the tunnel lining back when it is determined that there is no peeling defect. Item 12. The tunnel diagnostic apparatus according to any one of items 11 to 11 .

A low-frequency acoustic elastic wave is incident on the tunnel lining, and the reflected energy level is calculated from the reflected signal excited by the tunnel lining of the incident acoustic elastic wave, and the calculated reflected energy level is used. Then, the presence or absence of defects in the tunnel lining is determined, and when it is determined that there is a defect, the decay time constant of the reflected signal is compared with a threshold value of the decay time constant stored in advance, thereby A tunnel diagnosis method characterized by identifying a type .

The acoustic acoustic wave is incident on the tunnel lining by an acoustic oscillator composed of an iron and cobalt magnetostrictive element pressed against the tunnel lining surface, and the reflected signal is detected on the tunnel lining surface. 14. The tunnel diagnosis method according to claim 13 , wherein the tunnel diagnosis method is performed by a receiving sensor comprising a pressure-contacted iron and cobalt magnetostrictive element .

A low-frequency acoustic elastic wave is incident on the tunnel lining, and the reflected energy level is calculated from the reflected signal excited by the tunnel lining of the incident acoustic elastic wave, and the calculated reflected energy level is used. A first procedure for determining the presence or absence of a peeling defect in the tunnel lining ,
When it is determined that there is a peeling defect by this first procedure, the reflected energy level is used to estimate the thickness of the peeling,
When it is determined by the first procedure that there is a peeling defect, a third time for identifying the type of the peeling defect is determined by comparing the attenuation time constant of the reflected signal with a threshold value of the attenuation time constant stored in advance. A tunnel diagnosis method comprising a procedure .

A fourth procedure for estimating the sound velocity during tunnel lining or the compressive strength of the tunnel lining using the attenuation characteristics of the reflected signal when it is determined that there is no peeling defect by the first procedure ;
A fifth procedure for estimating the thickness of the tunnel lining using the sound velocity during tunnel lining estimated by the fourth procedure or the compressive strength of the tunnel lining,
A sixth procedure for determining that the tunnel lining is sound, using the sound velocity during the tunnel lining estimated by the fourth procedure or the compressive strength of the tunnel lining,
The tunnel diagnosis method according to claim 15 , further comprising a seventh procedure for determining that the tunnel lining is healthy by using the thickness of the tunnel lining estimated by the fifth procedure .