大型水電工程百米級(jí)引水豎井的病害檢測(cè)技術(shù)

唐爐亮，字陳波，李清泉,3，初 旭，劉海波，陳 西，孫 飛

1. 武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430079； 2. 華能瀾滄江水電股份有限公司,云南 昆明 650214； 3. 深圳大學(xué)空間信息智能感知與服務(wù)深圳市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 深圳 518060

水電作為一種可再生資源和清潔能源，在發(fā)達(dá)國(guó)家發(fā)電總量中占有很大比重，如挪威水電發(fā)電量占全國(guó)總發(fā)電量的95%以上，巴西水電比重超過70%，加拿大水電比重接近60%，截至2016年底，我國(guó)水電比重大約12.2%。在水力發(fā)電站運(yùn)行過程中，水庫(kù)中的水經(jīng)過一條高差較大的引水道豎井或者斜井來獲得較大流速，推動(dòng)引水道底端的發(fā)電機(jī)組工作。引水道在水流不斷沖刷的過程中，存在混凝土沖蝕的風(fēng)險(xiǎn)，輕則造成非正常停機(jī)檢修，重則造成機(jī)組水輪機(jī)及流道損毀，影響整個(gè)水電站引水發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行，進(jìn)而危及水電站大壩下游數(shù)百萬(wàn)群眾和下游城市的存亡，造成不可估量的后果[1-3]。對(duì)引水道進(jìn)行病害缺陷檢測(cè)，研判病害缺陷的發(fā)展趨勢(shì)，成為大型水電站安全穩(wěn)定運(yùn)行的“重中之重”。對(duì)于垂直落差大的引水道豎井段，人員無(wú)法直接到達(dá)，腳手架搭設(shè)檢查，資金投入大、作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)高，工期長(zhǎng)不可行，目前尚未有水電站對(duì)其開展過系統(tǒng)性的檢查工作，無(wú)法全面掌握豎井混凝土表面病害情況，在國(guó)際上屬于檢測(cè)“盲區(qū)”。因此，百米級(jí)引水豎井的病害缺陷檢測(cè)成為大型水電站引水道檢測(cè)的“難中之難”。

目前國(guó)內(nèi)外對(duì)于百米級(jí)引水道豎井檢測(cè)研究尚屬空白，沒有能滿足引水道豎井檢測(cè)應(yīng)用的成熟解決方案，沒有滿足大型水電站引水道豎井檢測(cè)需求的豎井檢測(cè)技術(shù)與裝備，沒有行之有效的成功案例。對(duì)于高度較低的引水道部位，在電站檢修期間可以通過搭腳手架人工排查、圖像[4-5]、超聲波[6-7]，以及熱紅外[8-9]、三維激光掃描[10-11]等方式檢測(cè)，而對(duì)于高差較大的豎井段則無(wú)能為力，有的水電站自建成以來，豎井段從未進(jìn)行過任何檢測(cè)，給水電站的穩(wěn)定運(yùn)行帶來了極大的安全隱患。美國(guó)奧本山公司[12-13]通過遙控潛航器實(shí)現(xiàn)了水下隧道的視頻和聲吶數(shù)據(jù)采集工作，然而這種方式需要將引水道內(nèi)部注滿水，這需要耗費(fèi)較多時(shí)間，另外將引水道注滿水存在較大的安全隱患和風(fēng)險(xiǎn)，不適合高速大體量沖水的豎井檢測(cè)。隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的發(fā)展[14-20]，無(wú)人機(jī)也被嘗試應(yīng)用于大壩檢測(cè)中，文獻(xiàn)[21]采用搭載了IMU、激光掃描儀和LED等設(shè)備的無(wú)人機(jī)對(duì)佐治亞州的兩個(gè)大壩引水道的水平段和下彎段進(jìn)行了手動(dòng)操作的飛行試驗(yàn)，然而在引水道豎井段則無(wú)能為力。由于室內(nèi)環(huán)境下GPS無(wú)信號(hào)，無(wú)人機(jī)無(wú)法定位，無(wú)法避免與引水道混凝土壁碰撞情況，因此無(wú)人機(jī)僅能在地面操作人員視線范圍進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，對(duì)于無(wú)法通視且黑暗的豎井段不具備檢測(cè)能力。

針對(duì)大型水電工程百米級(jí)引水豎井?dāng)?shù)據(jù)獲取與病害檢測(cè)的國(guó)際性難題，本文提出了一種3S技術(shù)與多傳感器集成的豎井檢測(cè)方案，自主研制了百米級(jí)豎井?dāng)?shù)據(jù)獲取與病害檢測(cè)裝備，在云南糯扎渡水電廠進(jìn)行了200 m級(jí)豎井現(xiàn)場(chǎng)的引水道多源數(shù)據(jù)采集與病害檢測(cè)試驗(yàn)。結(jié)果表明，該檢測(cè)裝置能夠滿足大型水電站百米級(jí)豎井引水道的檢修工作。

1 基于飛艇浮空平臺(tái)和多傳感器集成的豎井檢測(cè)方案

以無(wú)人系留飛艇為浮空裝載平臺(tái)，集成多種測(cè)繪傳感器的百米級(jí)垂直豎井檢測(cè)方案，包括主要搭載檢測(cè)裝置的無(wú)人飛艇、檢測(cè)裝置硬件組成以及檢測(cè)裝置運(yùn)行軟件3個(gè)部分。

1.1 無(wú)人飛艇設(shè)計(jì)

無(wú)人機(jī)和無(wú)人飛艇是目前主流的兩種低空無(wú)人飛行平臺(tái)[22]。無(wú)人機(jī)體積小、飛行靈活，但是載重能力弱、續(xù)航時(shí)間短，并且豎井環(huán)境黑暗、狹長(zhǎng)、封閉，無(wú)人機(jī)無(wú)法獲取GPS信號(hào)進(jìn)行定位，一旦無(wú)人機(jī)在脫離視線范圍進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，很容易撞擊到豎井壁，引發(fā)墜落事故。無(wú)人飛艇的優(yōu)點(diǎn)是技術(shù)成熟[23-25]、使用安全、載重能力較好，采用惰性氦氣浮力作為上升動(dòng)力，續(xù)航能力較好，通過設(shè)計(jì)防撞安全氣囊，一方面可以避免無(wú)人飛艇主體直接與豎井壁發(fā)生碰撞，一方面也可以為無(wú)人飛艇提供多氣室，避免飛艇碰撞豎井對(duì)檢測(cè)裝置產(chǎn)生影響，因此本文選用無(wú)人飛艇作為檢測(cè)裝置的搭載飛行平臺(tái)。

針對(duì)引水道豎井特殊的飛行環(huán)境條件，本研究設(shè)計(jì)了一款裝配快、防碰撞、浮空能力穩(wěn)定、豎井環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)的圓柱形無(wú)人系留飛艇浮空裝載平臺(tái)，其設(shè)計(jì)圖如圖1所示。

該飛艇有以下幾個(gè)特點(diǎn)：

(1) 飛艇下部分設(shè)計(jì)為錐形，這是為了保證飛艇邊沿不會(huì)遮擋飛艇底部的激光、CCD相機(jī)的數(shù)據(jù)采集，此外，這種設(shè)計(jì)也有利于飛艇底部的豎井檢測(cè)裝置的穩(wěn)定。

(2) 飛艇上部分設(shè)計(jì)為圓柱形，圓柱狀的無(wú)人飛艇在垂直豎井環(huán)境下，能在有限的高度和寬度條件下，盡可能地提高整個(gè)低空飛行平臺(tái)的上升浮力，更強(qiáng)的載重能力意味著飛行平臺(tái)可以攜帶重量更大并且更加精密的儀器進(jìn)行豎井?dāng)?shù)據(jù)采集，硬件設(shè)備可選擇的范圍也將更多，也能攜帶更多的電源，提高續(xù)航能力。此外，圓柱形的飛艇更加契合豎井環(huán)境，在與豎井內(nèi)壁發(fā)生碰撞的時(shí)候，受力較為均勻，無(wú)人飛艇傾斜的概率將更小，保證數(shù)據(jù)采集過程的穩(wěn)定。

圖1 無(wú)人飛艇設(shè)計(jì)示意圖Fig.1 Design of unmanned airship

(3) 飛艇主體部分安裝有8個(gè)半球形可靈活拆卸的安全氣囊。這8個(gè)氣囊是獨(dú)立個(gè)體，內(nèi)部不與飛艇主氣囊相通。當(dāng)飛艇在豎井內(nèi)升降過程中，不可避免地會(huì)與豎井內(nèi)壁產(chǎn)生摩擦與碰撞，這些氣囊即使出現(xiàn)破損也不會(huì)影響主體飛艇，從而起到保護(hù)飛艇柱狀主體部分作用，并且這8個(gè)安全氣囊可以隨時(shí)更換。

1.2 檢測(cè)裝置硬件組成

豎井檢測(cè)裝置可以分成數(shù)據(jù)采集模塊、定姿定位模塊、集成控制模塊、電源管理模塊、傳輸通信模塊以及飛艇動(dòng)力模塊等6個(gè)模塊。集成控制模塊是指集成處理與控制各個(gè)硬件采集傳感器的工控機(jī)與多傳感器集成控制部分，電源管理模塊是指整個(gè)豎井檢測(cè)裝置的電源系統(tǒng)，傳輸通信模塊由各個(gè)硬件裝置之間相互通信的線纜以及以太網(wǎng)交換機(jī)等構(gòu)成，飛艇動(dòng)力模塊由地面控制平臺(tái)的多檔位電動(dòng)卷?yè)P(yáng)機(jī)以及連接飛艇和卷?yè)P(yáng)機(jī)的輕質(zhì)高強(qiáng)度線纜等構(gòu)成。這其中，數(shù)據(jù)采集模塊和定姿定位模塊是整個(gè)豎井檢測(cè)裝置的核心。

數(shù)據(jù)采集模塊的構(gòu)成為4臺(tái)高分辨率的CCD相機(jī)和一臺(tái)三維激光掃描儀， 分別獲取引水道豎井的影像和三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。三維激光掃描儀放置在檢測(cè)裝置的豎直中心軸上，在檢測(cè)過程中360°旋轉(zhuǎn)獲取三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。4臺(tái)相機(jī)依次間隔90°設(shè)置，并且每個(gè)CCD相機(jī)都相應(yīng)配備一臺(tái)高亮度的探照燈以保障豎井段黑暗環(huán)境下的成像質(zhì)量。通過圖像拼接，可以得到360°的豎井全景圖像，這種方式大大縮短了影像數(shù)據(jù)的采集時(shí)間并且保證影像數(shù)據(jù)能夠完整覆蓋整個(gè)豎井段內(nèi)壁。

在狹長(zhǎng)、封閉、黑暗的豎井段內(nèi)，檢測(cè)裝置的精確定位很困難，由于不能布設(shè)wifi、藍(lán)牙等基站，現(xiàn)有室內(nèi)定位技術(shù)難以適用于豎井定位。本研究檢測(cè)裝置的定姿定位模塊主要采用慣性導(dǎo)航測(cè)量單元(IMU)、氣壓高度計(jì)、激光與計(jì)米器等設(shè)備構(gòu)成，其中IMU測(cè)算出整個(gè)檢測(cè)裝置的3個(gè)方向上的姿態(tài)角，激光掃描儀獲取裝置在引水道豎井中的水平位置，氣壓高度計(jì)測(cè)算出當(dāng)前裝置的高度，計(jì)米器量測(cè)出裝置在飛艇浮力作業(yè)下上升的高度，從而將慣導(dǎo)(IMU)、氣壓高度計(jì)、激光與計(jì)米器等測(cè)量的位置與姿態(tài)信息進(jìn)行松/緊組合，解決檢測(cè)裝置的定姿定位問題。

1.3 多傳感器數(shù)據(jù)獲取與處理

檢測(cè)裝置的多傳感器集成過程中，涉及CCD相機(jī)、激光雷達(dá)、IMU與氣壓高度計(jì)4類數(shù)據(jù)的接收與處理，檢測(cè)裝置軟件的數(shù)據(jù)處理流程圖如圖2所示。檢測(cè)裝置初始化需要檢查各個(gè)數(shù)據(jù)采集設(shè)備和工控機(jī)的通信是否正常，所采集的數(shù)據(jù)是否存在異常，當(dāng)通過檢驗(yàn)之后，將各自的采集數(shù)據(jù)進(jìn)行保存。

由于數(shù)據(jù)采集傳感器種類較多，各個(gè)采集傳感器接口不一，CCD相機(jī)和三維激光雷達(dá)的通信采用RJ45以太網(wǎng)接口，氣壓高度計(jì)通信采用USB串口，IMU通信采用RS422串口，各個(gè)采集裝置的通信協(xié)議也存在諸多差異。

CCD相機(jī)和三維激光雷達(dá)采用以太網(wǎng)和工控機(jī)進(jìn)行通信，通信方式采用UDP通信，只進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)聽。以三維激光雷達(dá)為例，通過2368端口獲取由激光雷達(dá)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，一個(gè)有效的數(shù)據(jù)包總共1248 bytes，其中42 bytes為數(shù)據(jù)包頭，4 bytes為時(shí)間戳，2 bytes為激光設(shè)備內(nèi)部校驗(yàn)碼。在16進(jìn)制下，有效的數(shù)據(jù)文件以“ffff”開頭，以“00 00”結(jié)尾，根據(jù)數(shù)據(jù)包的開頭和結(jié)尾標(biāo)記來來完成數(shù)據(jù)的傳輸，由此完成一個(gè)數(shù)據(jù)包的有效解析。

圖2 檢測(cè)裝置數(shù)據(jù)處理流程Fig.2 Data processing flowchart of detection device

氣壓高度計(jì)與工控機(jī)之間通過串口實(shí)現(xiàn)通信，其數(shù)據(jù)包信息為氣壓高度計(jì)當(dāng)前所處環(huán)境下的氣壓與溫度。一個(gè)有效的數(shù)據(jù)包為8個(gè)字節(jié)，前5個(gè)字節(jié)為當(dāng)前氣壓值，單位為帕，后3字節(jié)為當(dāng)前溫度值，單位為0.1℃。在氣壓高度計(jì)與工控機(jī)通訊過程中，按照字節(jié)接收先后順序依次從起始位接收8個(gè)字節(jié)，然后按照氣壓在前溫度在后的順序依次解析一個(gè)數(shù)據(jù)包中的溫度和氣壓值。

根據(jù)IMU廠商提供的通訊協(xié)議，IMU慣組補(bǔ)償后數(shù)據(jù)通過RS422串口輸出，波特率115 200 bps，按照表1的數(shù)據(jù)幀格式進(jìn)行IMU數(shù)據(jù)的通信解析。

表1 IMU通訊數(shù)據(jù)格式

2 豎井檢測(cè)裝備的多傳感器集成與同步控制

整個(gè)檢測(cè)裝備硬件系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集裝置與無(wú)人飛艇飛行控制兩大部分構(gòu)成，硬件系統(tǒng)集成如圖3所示。三維激光掃描儀和CCD相機(jī)為數(shù)據(jù)采集設(shè)備，通過對(duì)豎井混凝土表面拍照掃描采集豎井段數(shù)據(jù)。氣壓高度傳感器和照明模塊獨(dú)立供電，其余硬件設(shè)備由供電設(shè)備統(tǒng)一供電。檢測(cè)裝備工控機(jī)作為控制部分是整個(gè)數(shù)據(jù)采集裝置核心，負(fù)責(zé)接收、處理以及存儲(chǔ)各個(gè)硬件設(shè)備的數(shù)據(jù)并統(tǒng)一授時(shí)，工控機(jī)實(shí)時(shí)解算出當(dāng)前數(shù)據(jù)采集設(shè)備所在的位置，結(jié)合CCD相機(jī)的拍攝圖幅，控制CCD相機(jī)進(jìn)行拍攝以保證能夠完整覆蓋整個(gè)引水道豎井。

數(shù)據(jù)采集裝置采用“米”字格設(shè)計(jì)，裝置包括照明模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、定位模塊、控制系統(tǒng)以及通信模塊?？刂葡到y(tǒng)為整個(gè)數(shù)據(jù)采集裝置核心，控制系統(tǒng)負(fù)責(zé)整個(gè)數(shù)據(jù)采集裝置的采集進(jìn)程；定位模塊通過高精度大氣壓高度傳感器、慣性導(dǎo)航裝置測(cè)定數(shù)據(jù)采集裝置位置及姿態(tài)信息；照明模塊為CCD相機(jī)拍攝垂直豎井表面提供光照環(huán)境。每個(gè)模塊進(jìn)行獨(dú)立封裝設(shè)計(jì)，這樣在系統(tǒng)改造和集成的時(shí)候能減少模塊間的耦合程度，提高模塊工作效率，降低系統(tǒng)集成的難度。

圖3 硬件系統(tǒng)集成結(jié)構(gòu)Fig.3 Integration diagram of hardware system

數(shù)據(jù)采集平臺(tái)總共由4層組成(圖4):頂層數(shù)據(jù)獲取裝置與飛艇的連接云臺(tái)，通過4個(gè)減震彈簧，使整個(gè)采集平臺(tái)在飛艇晃動(dòng)和傾斜的狀態(tài)下仍能保持鉛錘向下狀態(tài)，保持整個(gè)采集平臺(tái)的相對(duì)穩(wěn)定，提高數(shù)據(jù)采集的精度，減少數(shù)據(jù)采集誤差;第2層安裝三維激光雷達(dá)、IMU與氣壓高度計(jì)(圖5);第3層是“米”字格設(shè)計(jì)安裝的4個(gè)相機(jī)與4個(gè)照明裝置，4個(gè)相機(jī)之間與4個(gè)照明裝置之間交叉設(shè)置，夾角均為45°，在數(shù)據(jù)采集過程中，工控機(jī)實(shí)時(shí)計(jì)算出當(dāng)前位置，觸發(fā)相機(jī)拍攝影像，4個(gè)方向的4張影像可以拼成所拍攝高度360°范圍的全景影像(圖6)；最底層安裝電源管理系統(tǒng)、以太網(wǎng)交換機(jī)以及工控機(jī)等設(shè)備(圖7)。整個(gè)采集裝置由兩個(gè)22.2 V電壓的電源獨(dú)立供電，其中一個(gè)電池通過開關(guān)與工控機(jī)和IMU直連，這兩個(gè)設(shè)備在22.2 V電壓下可直接正常工作，另外一個(gè)電池通過22.2 V轉(zhuǎn)12 V的變壓器與三維激光雷達(dá)、CCD相機(jī)以及12 V轉(zhuǎn)9 V變壓器連接，最后網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)通過12 V轉(zhuǎn)9 V變壓器輸出端供電。

檢測(cè)裝置集成平臺(tái)最大外徑為55 cm，能滿足從直徑60 cm蝸殼進(jìn)入的要求?？紤]到引水道內(nèi)潮濕的工作環(huán)境，所有供電和通信線路連接都通過雙層絕緣，防止在潮濕環(huán)境下出現(xiàn)漏電、短路等安全事故。整個(gè)集成平臺(tái)的支架采用鋁合金材料制作，固件與固件之間通過螺絲固定，既方便拆卸，也保證了足夠的強(qiáng)度和牢固性。數(shù)據(jù)采集裝置的重量為46 kg，在飛艇設(shè)計(jì)所能承受的載重范圍內(nèi)。

圖4 檢測(cè)裝置整體集成設(shè)計(jì)圖Fig.4 Overall design of detection device

圖5 慣導(dǎo)(IMU)與激光掃描儀側(cè)視圖Fig.5 Lateral view of IMU and laser scanner

圖6 全景CCD相機(jī)、照明設(shè)備側(cè)視圖Fig.6 Lateral view of CCD camera and lighting device

圖7 工控機(jī)、電源系統(tǒng)側(cè)視及俯視圖Fig.7 Lateral and top view of industrial computer and power system

3 試驗(yàn)分析

試驗(yàn)以華能瀾滄江水電股份有限公司糯扎渡水電廠的200 m級(jí)引水道垂直豎井為研究對(duì)象。糯扎渡水電站位于瀾滄江下游區(qū)域，其水庫(kù)庫(kù)容高達(dá)237.03×108m3，電站裝機(jī)容量5850 MW，多年平均發(fā)電量239.12×108kW·h。電站引水道共有9條，采用單機(jī)單管供水，各管道間平行布置，引水道可以分為上平段、上彎段、豎井段、下彎段、下平段5部分。上平段、上彎段、豎井段、下彎段開挖斷面尺寸內(nèi)徑為11.2 m的圓形斷面，襯砌后內(nèi)徑為9.2 m。上下平段高差151.3 m，采用豎井連接，豎井段深101.3 m，其引水道豎向剖面如圖8所示。

糯扎渡水電站9條引水道的豎井段在投運(yùn)后至今仍未進(jìn)行過系統(tǒng)性檢查，其豎井段內(nèi)壁狀況目前處于未知狀態(tài)。

2017年5—7月在云南糯扎渡水電廠2、3、4號(hào)200 m級(jí)引水道豎井現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行了多次豎井多源數(shù)據(jù)采集與病害檢測(cè)試驗(yàn)(圖9)。200 m級(jí)引水道豎井一次檢測(cè)時(shí)長(zhǎng)40 min左右，采集一次數(shù)據(jù)量在6 GB左右，其中點(diǎn)云數(shù)據(jù)量為1.5 GB，影像數(shù)據(jù)為4.5 GB。通過對(duì)采集的影像數(shù)據(jù)拼接， 可以得到各個(gè)高度的引水道豎井影像(圖10)以及覆蓋整個(gè)豎井的全景拼接影像。通過對(duì)采集的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可以得到整個(gè)豎井的三維點(diǎn)云圖(圖11)。

圖8 水電站引水道豎井剖面Fig.8 Vertical profile of hydropower station’s diversion channel

圖9 自主研發(fā)的豎井檢測(cè)裝備和現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試情況Fig.9 The first shaft defect-detecting equipment and its field test

引水道豎井檢測(cè)裝置采集的圖像比較清晰，三維點(diǎn)云實(shí)現(xiàn)了對(duì)豎井的整體精確建模。但是由于豎井環(huán)境潮濕，引水道入水口難以完全密閉，豎井檢測(cè)過程中還將伴隨著少量水沿著豎井壁往下流，導(dǎo)致豎井壁混凝土表面的小裂縫會(huì)被河水或泥沙填滿，病害無(wú)法自動(dòng)檢測(cè)，目前只能通過模型和算法，找到病害疑似區(qū)域，再通過人工判讀和專家評(píng)判，確定病害區(qū)域和大小。本研究在糯扎渡水電站2號(hào)豎井39.0～45.5 m高度通過模型和算法發(fā)現(xiàn)43.3～44.3 m處存在裂縫病害疑似區(qū)域(圖12(a))，經(jīng)人工判讀發(fā)現(xiàn)該區(qū)域異常，有一條貫穿整個(gè)高度上的橫向裂縫，目前基本上無(wú)法識(shí)別其寬度，并且該區(qū)域有黃色液體從井壁流出后，沿豎井壁往下擴(kuò)散形成黃色“彗尾”，由于裂縫較小，流出的黃色液體擴(kuò)散區(qū)域很小。水電專家評(píng)判認(rèn)為，由于豎井水壓很大，形成小的壓力裂縫，由于豎井常年充滿水，水進(jìn)入裂縫停留長(zhǎng)時(shí)間鈣化后泛黃，當(dāng)一年一度豎井檢修關(guān)閉水閘后，黃色鈣化水從裂縫中流出，沿豎井壁擴(kuò)散形成黃色“彗尾”。因此，黃色的鈣化水“彗尾”成為豎井病害評(píng)判的依據(jù)，通過對(duì)豎井影像深入分析，可以發(fā)現(xiàn)2號(hào)豎井43.3～44.3 m高度處的橫向貫穿豎井的微小裂縫(圖12(b))，也可以更加深入發(fā)現(xiàn)該高度上的局部裂縫情況如圖12(c)所示。

圖10 2號(hào)豎井不同高度處的單幅影像與全景影像Fig.10 Single and panorama image of No.2 shaft

圖11 全高度三維點(diǎn)云拼接結(jié)果Fig.11 Results of the whole 3D point cloud stitching

自主研制的全球首臺(tái)豎井檢測(cè)裝備在云南糯扎渡水電站200 m級(jí)豎井現(xiàn)場(chǎng)采集試驗(yàn)表明，該裝置能夠很好地應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境下200 m級(jí)引水道豎井的數(shù)據(jù)采集檢測(cè)工作。通過對(duì)獲取的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)和全景影像數(shù)據(jù)的分析評(píng)判，結(jié)果表明本研究提出的引水豎井病害檢測(cè)技術(shù)可以滿足大型水電站百米級(jí)豎井的生產(chǎn)與檢測(cè)維修應(yīng)用需求。

4 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)大型水電站百米級(jí)垂直引水豎井?dāng)?shù)據(jù)獲取與病害檢測(cè)的國(guó)際性難題，本文提出的以無(wú)人系留飛艇為浮空裝載平臺(tái)，集成多種測(cè)繪傳感器的百米級(jí)垂直豎井檢測(cè)技術(shù)具有浮空能力穩(wěn)定、裝配快、防碰撞、控制靈活的特點(diǎn)。自主研制的全球首臺(tái)百米級(jí)豎井病害檢測(cè)裝備具有環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)、豎井?dāng)?shù)據(jù)獲取快的優(yōu)點(diǎn)，填補(bǔ)了百米級(jí)豎井檢測(cè)的國(guó)際空白，具有很好的應(yīng)用前景。

由于水電站引水豎井環(huán)境潮濕，入水口難以完全密閉，豎井檢測(cè)過程中還將伴隨著少量水沿著豎井壁往下流，導(dǎo)致豎井壁混凝土表面的小裂隙會(huì)被河水、泥沙填滿，病害目前無(wú)法自動(dòng)檢測(cè)，下一步將研究裂隙災(zāi)害的自動(dòng)檢測(cè)。

圖12 2號(hào)豎井39.0～45.5 m高度處裂縫病害研判結(jié)果Fig.12 Results of defect detecting from No.2 shaft between 39.0～45.5 m

[1] 張宗亮. 糯扎渡水電站工程特點(diǎn)及關(guān)鍵技術(shù)研究[J]. 水力發(fā)電, 2005, 31(5): 4-7.

ZHANG Zongliang. The Project Characteristics of Nuozhadu Hydropower Station and Its Key Technology Research Results[J]. Water Power, 2005, 31(5): 4-7.

[2] 張宗亮, 袁友仁, 馮業(yè)林. 糯扎渡水電站高心墻堆石壩關(guān)鍵技術(shù)研究[J]. 水力發(fā)電, 2006, 32(11): 5-8.

ZHANG Zongliang, YUAN Youren, FENG Yelin. Study on Key Techniques of Nuozhadu’s Earth Core Rockfill Dam[J]. Water Power, 2006, 32(11): 5-8.

[3] BRENNAN T S, ZHANG Qinfen. Hydropower Advancement Project: Best Practice Catalog[R]. Revision 1.0, 1/20/2012. Chattanooga, TN: Mesa Associates, Inc., 2012.

[4] 董安國(guó), 張仙艷, 薛宏智, 等. 混凝土表面裂縫檢測(cè)的多級(jí)聚類算法[J]. 交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào), 2013, 13(6): 7-13.

DONG Anguo, ZHANG Xianyan, XUE Hongzhi, et al. Multi-Level Clustering Algorithm for Crack Detection of Concrete Surface[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2013, 13(6): 7-13.

[5] 單寶華, 申宇. 立體視覺方法在混凝土表面裂縫檢測(cè)中的應(yīng)用[J]. 工程力學(xué), 2013, 30(9): 125-131.

SHAN Baohua, SHEN Yu. Application of Stereovision Method to Detect Concrete Surface Crack[J]. Engineering Mechanics, 2013, 30(9): 125-131.

[6] 宋福春, 王彬. 超聲波法檢測(cè)混凝土裂縫注膠質(zhì)量[J]. 沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2017, 39(1): 109-115.

SONG Fuchun, WANG Bin. Ultrasonic Detection for Glue-injection Quality of Cracks in Concrete[J]. Journal of Shenyang University of Technology, 2017, 39(1): 109-115.

[7] 田暉, 辛純濤, 張坤. 超聲波單面平測(cè)法檢測(cè)混凝土構(gòu)件裂縫深度可靠性分析[J]. 蘭州理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2013, 39(6): 133-136.

TIAN Hui, XIN Chuntao, ZHANG Kun. The Reliability Analysis on Single Plane Detecting of Ultrasonic Wave for the Concrete Structures Crack Depth[J]. Journal of Lanzhou University of Technology, 2013, 39(6): 133-136.

[8] 鄧安仲, 趙啟林, 李勝波, 等. 混凝土裂縫紅外熱成像分布式監(jiān)測(cè)技術(shù)研究[J]. 建筑材料學(xué)報(bào), 2013, 16(2): 284-288.

DENG Anzhong, ZHAO Qilin, LI Shengbo, et al. Study on Distributed Monitoring Technology of Infrared Thermal Image of Concrete Crack[J]. Journal of Building Materials, 2013, 16(2): 284-288.

[9] 王杰, 張勇, 李向輝, 等. 混凝土受壓破壞過程聲發(fā)射和紅外熱像特性研究[J]. 水利水電技術(shù), 2016, 47(10): 106-108, 146.

WANG Jie, ZHAGN Yong, LI Xianghui, et al. Study on Characteristics of Acoustic Emission and Infrared Thermal Imaging during Compressive Damage of Concrete[J]. Water Resources and Hydropower Engineering, 2016, 47(10): 106-108, 146.

[10] 楊天俊. 三維激光掃描技術(shù)在拉西瓦水電站工程中的應(yīng)用[J]. 西北水電, 2013(1): 4-6, 18.

YANG Tianjun. Application of 3D Laser Scanning Technology in Construction of Laxiwa Hydropower Project[J] Northwest Hydropower, 2013(1): 4-6, 18.

[11] 李小順, 馮藝, 彭望. 三維激光掃描技術(shù)在引水隧洞檢修中的應(yīng)用[J]. 人民長(zhǎng)江, 2017, 48(2): 74-78.

LI Xiaoshun, FENG Yi, PENG Wang. Application of 3D Laser Scanning Technology in Diversion Tunnel Detection[J]. Yangtze River, 2017, 48(2): 74-78.

[12] Hibbard Inshore LLC. Long Range Tailrace, Pressure Shaft and Penstock Inspection[J]. International Water Power & Dam Construction, 2005(10): 37-38.

[13] Hibbard Inshore LLC. ROV Underwater Inspection of Long Tunnels for Snowy Hydro[EB/OL]. http:∥www.hibbardinshore.com/rov-underwater-inspection-of-long-tunnels-for-snowy-hydro/.

[14] 程爭(zhēng)剛, 張利. 一種基于無(wú)人機(jī)位姿信息的航拍圖像拼接方法[J]. 測(cè)繪學(xué)報(bào), 2016, 45(6): 698-705. DOI: 10.11947/j.AGCS.2016.20150567.

CHENG Zhenggang, ZHANG Li. An Aerial Image Mosaic Method Based on UAV Position and Attitude Information[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2016, 45(6): 698-705. DOI: 10.11947/j.AGCS.2016.20150567.

[15] 吳云東, 張強(qiáng). 立體測(cè)繪型雙翼民用無(wú)人機(jī)航空攝影系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用[J]. 測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào), 2009, 26(3): 161-164, 169.

WU Yundong, ZHANG Qiang. Implementation and Application of Aerial Photographic System by Civil Unmanned Biplane for Survey and Stereo Mapping[J]. Journal of Geomatics Science and Technology, 2009, 26(3): 161-164, 169.

[16] DE MARINA H G, PEREDA F J, GIRON-SIERRA J M, et al. UAV Attitude Estimation Using Unscented Kalman Filter and TRIAD[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2016, 59(11): 4465-4474.

[17] NIETHAMMER U, JAMES M R, ROTHMUND S, et al. UAV-based Remote Sensing of the Super-Sauze Landslide: Evaluation and Results[J]. Engineering Geology, 2012, 128: 2-11.

[18] BALAGUER C, MONTERO R, VICTORES J G, et al. Towards Fully Automated Tunnel Inspection: A Survey and Future Trends[C]∥Proceedings of the 31st International Symposium on Automation and Robotics in Construction and Mining (ISARC). Sydney, Australia: IAARC, 2014: 19-33.

[19] MONTERO R, VICTORES J G, MARTNES S, et al. Past, Present and Future of Robotic Tunnel Inspection[J]. Automation in Construction, 2015, 59: 99-112.

[20] LOUPOS K, DOULAMIS A D, STENTOUMIS C, et al. Autonomous Robotic System for Tunnel Structural Inspection and Assessment[J]. International Journal of Intelligent Robotics and Applications, 2017. DOI: 10.1007/s41315-017-0031-9.

[21] ?ZASLAN T, SHEN SHAOJIE, MULGAONKAR Y, et al. Inspection of Penstocks and Featureless Tunnel-like Environments Using Micro UAVs[M]∥MEJIAS L, CORKE P, ROBERTS J. Field and Service Robotics. Cham: Springer, 2015: 123-136.

[22] 左建章. 關(guān)于空間信息獲取技術(shù)的分析[J]. 地理信息世界, 2010, 8(3): 45-49.

ZUO Jianzhang. Analysis on Acquisition Technology of Digital City Information[J]. Geomatics World, 2010, 8(3): 45-49.

[23] 王文龍, 唐爐亮, 李清泉, 等. 一種利用飛艇航拍視頻的運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)方法[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版), 2010, 35(7): 786-779.

WANG Wenlong, TANG Luliang, LI Qingquan, et al. Vehicle Detection Algorithm with Video from Airborne Camera[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(7): 786-779.

[24] 王文龍, 李清泉. 基于蒙特卡羅算法的車輛跟蹤方法[J]. 測(cè)繪學(xué)報(bào), 2011, 40(2): 200-203.

WANG Wenlong, LI Qingquan. A Vehicle Tracking Algorithm with Monte-Carlo Method[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2011, 40(2): 200-203.

[25] 彭曉東, 林宗堅(jiān). 無(wú)人飛艇低空航測(cè)系統(tǒng)[J]. 測(cè)繪科學(xué), 2009, 34(4): 11-14, 20.

PENG Xiaodong, LIN Zongjian. Unmanned Airship Low Altitude System for Aerial Photogrammetry[J]. Science of Surveying and Mapping, 2009, 34(4): 11-14, 20.