摘要 在公路維護領(lǐng)域,路面病害的檢測工作是確保道路安全和功能性的關(guān)鍵步驟,該研究旨在通過對視覺檢測法、機械檢測法和無損檢測法三種主要的路面病害檢測技術(shù)的比較分析,以探討適用于公路路面病害檢測的最佳方法。研究發(fā)現(xiàn):在選擇適當?shù)臋z測技術(shù)時,養(yǎng)護部門應(yīng)考慮特定的需求和實際條件。視覺檢測法因其操作簡便和快速評估的能力而適用于初步篩查;而機械檢測法則在需要精確測量和定量分析的情況下顯示出其優(yōu)越性;對于廣泛的路面檢測以及深層病害的診斷,無損檢測法提供了更高的適用性。因此,綜合考慮各種方法的優(yōu)勢和局限性,選擇最合適的檢測技術(shù)對于公路養(yǎng)護工作的成功至關(guān)重要。
關(guān)鍵詞 公路;路面病害,檢測方法
中圖分類號 U418 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949(2025)01-0058-03
0 引言
在現(xiàn)代交通系統(tǒng)中,公路路面的完整性對于保障車輛安全和提高運輸效率至關(guān)重要,然而隨著時間的推移和車流量的增加,公路路面不可避免地會出現(xiàn)各種病害[1]。
路面病害若不及時檢測和修復(fù),可能會導(dǎo)致交通事故,增加維修成本,并對環(huán)境造成負面影響[2]。何海威[3]綜述了路面缺陷智能檢測系統(tǒng)與方法,特別是基于深度學(xué)習(xí)的路面缺陷檢測技術(shù)的發(fā)展。羅曉卿[4]的研究強調(diào)了多模信息融合和輕量化系統(tǒng)在提高檢測性能方面的重要性。袁洋冰[5]總結(jié)了路面檢測技術(shù)的重要研究成果,分析了路面損壞、平整度、車轍、抗滑性能和結(jié)構(gòu)強度檢測技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,并探討了路面檢測技術(shù)的不足與發(fā)展方向。羅暉等[6]基于YOLOv4的公路路面病害檢測方法的研究,展示了如何提高多類、多尺度公路路面病害的檢測精確度和檢測速度,為公路安全運營提供了技術(shù)支持和解決方案。
該文基于某公路路面病害段,采用三種不同的病害檢測方法對其進行檢測研究,并比較不同檢測方法的試驗結(jié)果,研究成果將推動公路路面病害檢測技術(shù)的進步,為后續(xù)的智能交通系統(tǒng)提供堅實的技術(shù)基礎(chǔ)。
1 研究方法
1.1 視覺檢測方法
在公路路面病害檢測領(lǐng)域,視覺檢測技術(shù)作為一種基于圖像識別的先進方法,已被廣泛應(yīng)用于路面裂縫、坑洞等典型病害的識別。該技術(shù)主要通過人眼觀察或攝像頭捕捉的高分辨率圖像,對路面狀況進行分析,以確定病害的性質(zhì)和位置。在實際操作中,檢測人員或者通過現(xiàn)場勘查,或者借助圖像采集設(shè)備,對路面病害進行詳細記錄。視覺檢測的優(yōu)勢在于其直觀性和簡便性,這使得檢測過程更為高效,尤其是在面對大面積病害時,視覺檢測方法還可以與計算機視覺算法相結(jié)合,進一步提高病害檢測的準確性和自動化水平。綜上所述,視覺檢測技術(shù)在公路維護和安全監(jiān)控方面展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力和發(fā)展前景。
1.2 機械檢測方法
在現(xiàn)代公路工程中,機械檢測方法對于公路路面病害的診斷起著至關(guān)重要的作用,該方法主要依賴于高精度的機械設(shè)備,例如鉆孔儀和摩擦儀,以定量地評估路面的物理性質(zhì)。操作過程中需進行精確的設(shè)備部署,嚴格遵守標準化檢測程序,并對收集到的數(shù)據(jù)進行詳盡記錄,該定量分析的優(yōu)勢在于,其允許研究人員對路面結(jié)構(gòu)的完整性進行深入的評估,并準確判斷病害的嚴重程度。不僅對于當前的維修工作至關(guān)重要,更對于預(yù)測和預(yù)防后續(xù)可能出現(xiàn)的路面問題提供了科學(xué)依據(jù),因此機械檢測方法不僅提高了公路維護的效率,也為公路的長期健康和安全性提供了堅實的數(shù)據(jù)支持。
1.3 無損檢測方法
無損檢測方法是公路路面病害檢測中的一項先進技術(shù),其通過使用雷達、紅外、聲波等非侵入性技術(shù),對路面進行全面掃描。該方法的核心優(yōu)勢在于其能夠在不破壞路面結(jié)構(gòu)的前提下,準確地識別出位于路面之下的隱蔽病害,該文采用紅外熱像儀,對指定的路面區(qū)域進行系統(tǒng)的掃描。隨后,通過專業(yè)的數(shù)據(jù)分析軟件,對收集到的數(shù)據(jù)進行深入分析,以確定病害的類型、位置和嚴重程度。
2 試驗設(shè)計
試驗路段需要確保路面狀況多樣化,且要盡量降低交通干擾度,因此該文經(jīng)過實地勘測,選擇某公路K10+000~K15+000路段,共5 km長,視覺檢測、機械檢測和無損檢測的試驗設(shè)計如表1所示。
3 試驗結(jié)果及數(shù)據(jù)分析
3.1 視覺檢測法
基于視覺檢測法檢測某公路路面病害的試驗數(shù)據(jù)如表2所示。
觀察上述試驗數(shù)據(jù)可以得出,裂縫和坑槽是路面病害檢測中最為常見的兩種路面病害類型。試驗數(shù)據(jù)顯示,裂縫病害出現(xiàn)頻次為3次,坑槽病害出現(xiàn)2次,而其他病害類型如起皮的出現(xiàn)則相對較少,此外病害在試驗路段上的分布較為均勻,未呈現(xiàn)出明顯的集中趨勢,可能表明該路段整體狀況的均衡性,且無特定區(qū)域因材料、施工或環(huán)境因素而病害密集。值得關(guān)注的是,在K11+~K13+區(qū)間,病害的出現(xiàn)頻率較高,指示該區(qū)間路面狀況較差,應(yīng)作為重點監(jiān)測和維護區(qū)域?;谝陨嫌^察,建議在后續(xù)的路面維護策略中,對于裂縫和坑槽類型病害給予更多關(guān)注,并對K11+~K13+區(qū)間進行特別維護,以提高路面使用壽命和安全性。
從病害面積來看,坑槽類型的病害面積普遍較大,002和005位置的坑槽病害面積分別為2.0 m2和1.5 m2,表明這些坑槽病害對路面的破壞程度較大,可能會影響行車的舒適性和安全性。而裂縫類型的病害面積相對較小,但裂縫的深度也是需要關(guān)注的因素,因為較深的裂縫可能會影響路面的結(jié)構(gòu)強度。在深度方面,坑槽的深度普遍大于裂縫的深度,進一步說明了坑槽對路面的破壞更為嚴重,對于裂縫類型,雖然其深度相對較小,但也不能忽視其對路面完整性和使用壽命的
影響。
3.2 機械檢測方法
基于機械檢測法得到的某路段病害檢測數(shù)據(jù)如表3所示。
從試驗數(shù)據(jù)中可以得出,裂縫和坑槽是該路段最為常見的病害類型,裂縫類型出現(xiàn)了多次,且分布在不同位置,說明路面存在一定程度的開裂現(xiàn)象??硬垲愋碗m然出現(xiàn)次數(shù)較少,但其病害面積和深度通常較大,對路面的破壞程度更為嚴重,此外,起皮、松散和車轍等病害類型也有出現(xiàn),但頻率相對較低。在分布上,病害在路段上的位置呈現(xiàn)出一定的離散性,沒有明顯的集中區(qū)域,表明該路段的整體狀況相對均衡,沒有特定的區(qū)域因為材料、施工或環(huán)境因素導(dǎo)致病害明顯增多。然而,也應(yīng)注意到在某些特定位置,如K10+500和K13+000附近,病害出現(xiàn)的頻率和嚴重程度相對較高,這些位置可能是后續(xù)養(yǎng)護工作的重點關(guān)注區(qū)域。
路面病害深度的測量是評估路面損害嚴重性的關(guān)鍵指標,通過對試驗數(shù)據(jù)的分析,觀察到坑槽病害的深度普遍較大,其中最大深度可達12 mm。該發(fā)現(xiàn)指出坑槽可能對路面結(jié)構(gòu)的完整性及行車安全造成了深遠的影響,盡管裂縫病害的深度相對較小,但其對路面完整性和使用壽命的潛在影響不容忽視。
病害面積是反映路面病害擴散范圍和規(guī)模的另一重要指標,試驗數(shù)據(jù)表明:坑槽病害的面積通常較大,暗示了坑槽可能影響到更廣泛的路面區(qū)域,包括多個車道。對于裂縫病害,雖然單條裂縫的面積較小,但多條裂縫的累積可能對路面的整體性能產(chǎn)生顯著的負面影響,因此在進行路面維護和修復(fù)時,應(yīng)充分考慮病害深度和面積兩個指標,以確保路面的長期穩(wěn)定性和安全性。
路面硬度指數(shù)作為一種衡量路面材料結(jié)構(gòu)強度與耐久性的定量指標,對于評估道路工程質(zhì)量具有不可或缺的作用。依據(jù)最新試驗數(shù)據(jù)分析,該研究所關(guān)注路段的硬度指數(shù)整體表現(xiàn)為中等水平,反映出該路面材料仍保持著基本的承載能力,然而存在部分區(qū)域硬度指數(shù)偏低,該現(xiàn)象可能預(yù)示著相關(guān)路面材料已經(jīng)開始經(jīng)歷軟化或退化過程。鑒于低硬度指數(shù)區(qū)域的路面更易受到交通荷載及環(huán)境因素的不利影響,該文建議應(yīng)采取適時的養(yǎng)護與修復(fù)策略,以此增強路面的整體性能,延長其服務(wù)壽命。綜上所述,通過對硬度指數(shù)的細致分析與養(yǎng)護策略的科學(xué)制定,可以有效提升道路工程的質(zhì)量與安全性,確保交通運輸?shù)捻槙撑c效率。
3.3 無損檢測方法
在對某路段進行無損檢測法的應(yīng)用研究如表4所示。
表4展示了該技術(shù)與傳統(tǒng)視覺檢測法在路面病害識別方面的對比結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn):無損檢測法能夠有效識別裂縫、坑槽、起皮、車轍和松散等多種病害類型,并且這些病害在路段上呈現(xiàn)出相對離散的分布模式,未表現(xiàn)出明顯的聚集趨勢,該發(fā)現(xiàn)指示了該路段整體狀況的均衡性。研究同時指出,存在若干特定位置的病害指數(shù)顯著高于其他區(qū)域,特別是在K10+600~K12+450區(qū)間,這些區(qū)域的病害程度可能預(yù)示著后續(xù)路面養(yǎng)護工作的重點關(guān)注對象。
在路面檢測中,病害指數(shù)該綜合性評價指標揭示了坑槽病害對道路結(jié)構(gòu)完整性的顯著影響,標識為D002的路段表現(xiàn)出了0.88的高病害指數(shù),該數(shù)據(jù)不僅反映了坑槽對該路段的嚴重破壞,也預(yù)示著后續(xù)維修的緊迫性。盡管裂縫和車轍等其他病害類型的指數(shù)相對較低,但仍不可忽視其對道路結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性的潛在威脅,因此建議持續(xù)監(jiān)測這些病害的發(fā)展動態(tài),以評估其對路面結(jié)構(gòu)完整性的長期影響,并制定相應(yīng)的維護策略。
此外,聲波檢測數(shù)據(jù)對于路面病害的分析也至關(guān)重要,反射波幅值通常用于檢測路面表層的病害情況,而透射波幅值則用于分析路面深層的結(jié)構(gòu)變化。通過細致比對不同檢測點的聲波幅值,可以準確地區(qū)分病害區(qū)域與健康區(qū)域在聲波傳播特性上的差異,進而有效推測路面結(jié)構(gòu)的損傷程度及其分布范圍,該方法不僅能提高路面病害檢測的準確性,也能為后續(xù)的維修工作提供科學(xué)依據(jù)。
4 討論
在選擇路面病害的檢測方法時,需要綜合考慮不同方法的優(yōu)缺點以及適用場景,由上述分析可知,視覺檢測法適用于路面病害的初步篩查和快速評估,特別適用于交通量較小、病害類型較為簡單的路段。對于復(fù)雜路況和深層病害的檢測,視覺檢測法的準確性受到限制,機械檢測法適用于對路面病害進行精確測量和定量分析,特別適用于需要獲取詳細病害數(shù)據(jù)的養(yǎng)護工程,然而其設(shè)備成本較高,操作復(fù)雜,且可能不適用于交通繁忙或路況復(fù)雜的路段。無損檢測法適用于對路面結(jié)構(gòu)進行非接觸式檢測,特別適用于對深層病害和微小病害的檢測,此外無損檢測法還具有高效、快速的特點,適用于大規(guī)模的路面檢測,然而其檢測結(jié)果可能受到環(huán)境因素的影響,如溫度、濕度等,需要在實際應(yīng)用中加以注意。
綜上所述,視覺檢測法、機械檢測法和無損檢測法各具特點和適用場景,在實際應(yīng)用中,養(yǎng)護部門應(yīng)根據(jù)具體需求和條件選擇合適的檢測方法。對于初步篩查和快速評估,視覺檢測法是一個簡便有效的選擇;對于需要精確測量和定量分析的養(yǎng)護工程,機械檢測法更具優(yōu)勢;而對于大規(guī)模的路面檢測和對深層病害的檢測,無損檢測法則更為適用。
5 結(jié)論
該文基于某公路路面病害段,采用三種不同的病害檢測方法對其進行檢測研究,并比較不同檢測方法的試驗結(jié)果,研究結(jié)論如下:
(1)坑槽病害對路面的破壞程度較大,可能會影響行車的舒適性和安全性,而裂縫類型的病害面積相對較小,但裂縫的深度也是需要關(guān)注的因素,較深的裂縫可能會影響路面的結(jié)構(gòu)強度。
(2)坑槽的病害面積通常較大,而裂縫的病害面積相對較小,表明坑槽對路面的破壞范圍更廣,可能涉及多個車道或路面區(qū)域。
(3)視覺檢測法、機械檢測法和無損檢測法各具特點和適用場景,在選擇路面病害的檢測方法時,需要綜合考慮不同方法的優(yōu)缺點以及適用場景。
參考文獻
[1]于巖峰.公路路基路面病害檢測問題與措施探討[J].居舍, 2022(6):169-171.
[2]朱立偉,李宏偉,冷志鵬.公路路面智能檢測與管理系統(tǒng)研究[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù), 2021(8):60-61.
[3]何海威.高速公路路面和路基病害檢測理論與方法研究[J].運輸經(jīng)理世界, 2020(15):149-150.
[4]羅曉卿.高速公路路面病害檢測技術(shù)與研究[J].河南建材, 2017(4):216-218.
[5]袁洋冰,周睿.高速公路路面和路基病害檢測理論與方法研究[J].交通世界, 2016(35):42-43.
[6]羅暉,賈晨,李健.基于改進YOLOv4的公路路面病害檢測算法[J].激光與光電子學(xué)進展, 2021(14):336-344.
收稿日期:2024-06-12
作者簡介:李興峰(1977—),男,本科,工程師,研究方向:交通工程。