基于智能压实实时管控平台的压实质量及均匀性检测分析*

彭 勃,阮 坤,柳 昊,贾 豪,张新锐

(1.中国路桥工程有限责任公司,北京 100011; 2.东南大学交通学院,江苏 南京 211189)

0 引言

截至2021年底,全国公路总里程达528万km,其中高速公路里程达16.91万km,均位居世界第一位[1-2]。交通量的增大、汽车行驶速度的不断增加,导致对公路服役性能要求不断提高。路基压实作为公路施工的关键步骤,对公路服役性能有重要影响。路基的充分压实能提高路基结构的强度、刚度及稳定性,保障道路结构的工作使用性能。道路现场施工数据表明,路用材料的压实度每增加1%,对应的承载能力能提高10%～15%。反之,路基压实度不足会引起沉降、滑坡、翻浆、冻胀等病害,进而破坏道路结构,缩短其使用寿命[3-6]。现有压实施工工艺和质量检测方法主要通过事后的单点检测及针对问题路段的二次施工确保压实质量,缺乏过程性监控体系和智能化管控技术,具有随机性、滞后性,造成大量的人力、物力浪费[7-9]。

因此,将传感技术与自动控制技术引入道路压实施工领域,提出智能压实技术。该技术包括两方面内涵[10-13]:①连续压实控制技术 通过在压路机上安装加速度、定位等传感设备获取压实过程中的实时数据,进行数据的处理转换得到实时的压实计量指标,作为路基路面结构压实质量的连续实时表征。②反馈调节技术 以压实计量指标的目标合格值及指标与压路机工作参数的相关关系建立调控准则,通过计算机自动控制技术,根据实时反馈的指标对压路机工作参数进行实时调节,达到施工全过程压实效果最佳的目的。

但目前智能压实技术处于新兴发展阶段,在指标研究与压实质量、均匀性评价方面仍不完善。当前智能压实技术广泛采用CMV(compaction meter value)指标作为压实质量评价依据,通过计算加速度频域分布图中二次谐波分量与基频分量的比值得到。该指标能在一定程度上反映振动压实系统的非线性畸变程度,进而反映压实程度,但未考虑加速度频谱图中高次谐波的影响。随着压实过程的不断进行及振动压实系统非线性的不断增强,高次谐波分量幅值不断增加,CMV指标逐渐失效,无法准确表征压实质量,因此该指标的使用范围受振动压实系统运动状态的限制[6,14-17]。其次,现有智能压实技术研究主要集中在利用指标实现压实质量的表征,对压实均匀性的评价涉及较少,导致路面压实效果评价体系尚不完善,在实际使用过程中可能出现压实质量满足要求但仍出现路基不均匀沉降等病害的问题[18-20]。此外,在智能压实技术的实际使用过程中还存在设备间数据传输困难,缺乏可视化管控平台的限制。

因此,本研究基于上述智能压实技术研究中存在的不足,提出智能压实评价指标AICV(acceleration intelligent compaction value)作为压实质量与压实均匀性的评价依据,建立基于智能压实技术的压实效果评价体系。在此基础上,研究数据处理与传输技术,开发智能压实实时管控平台,实现压实施工过程的智能化、数字化管控。最后,根据现场试验数据分析压实质量与压实均匀性,并对比CMV与AICV指标,验证AICV指标的准确性与可靠性。

1 基于智能压实技术的压实效果评价体系

本文针对CMV指标未考虑加速度频谱图高次谐波分量导致适用范围受限的问题,优化计算方法并提出AICV指标,在CMV指标与AICV指标的基础上,分别提出路基压实质量与均匀性的评价方法,建立智能压实效果评价体系。

1.1 连续压实计量指标

振动轮竖向加速度具有测量方便、观测精度高、与受力直接相关的优点,因此被广泛应用于智能压实技术中。具体应用方法为:在振动轮质心处安装加速度计实时采集振动轮竖向加速度信号,再对其进行处理转换建立连续压实计量指标,作为压实质量与均匀性的评价依据。因此本文基于上述方法,首先研究CMV指标,再针对CMV指标适用范围受限的不足,优化计算方法并建立AICV指标。

1.1.1CMV指标

CMV指标是目前使用最广泛的连续压实计量指标,计算方便,通过定义加速度频谱图中二次谐波分量幅值与基频分量幅值的比值,实现压实质量的表征。该指标的建立依据为[21-22]:压实初始阶段振动轮对路基施加正弦激振力,振动压实系统近似为线性系统,测得的加速度信号主要为正弦信号。随着压实程度的不断提高,产生振动轮周期性脱空及振动轮与路基接触宽度不断变化的现象,振动压实系统的非线性程度不断提高,测得的加速度信号发生非线性畸变现象,表现为加速度频谱图中出现谐波分量。因此CMV指标通过二次谐波分量幅值相对值的大小反映振动压实系统非线性畸变程度,进而反映压实质量:

(1)

式中:C为放大系数;A2ω为加速度频谱图中二次谐波分量幅值;Aω为加速度频谱图中基频分量幅值。

CMV指标在反映振动压实系统非线性畸变程度时只考虑了二次谐波分量,当系统非线性程度进一步增加并出现高次谐波分量时,该指标逐渐失效,因此CMV指标的适用范围受振动压实系统运动状态的限制。为提高连续压实计量指标在系统不同运动状态下表征压实质量的普适性,需对CMV计算方法进行修正与改进。

1.1.2AICV指标

针对CMV指标未考虑加速度频域信号高次谐波分量幅值的不足,改进计算方法并提出AICV指标。有关研究表明,在实际压实施工过程中,加速度频域信号一般不会出现五次及更高次谐波分量[23],故AICV指标中只考虑二次谐波、三次谐波、四次谐波分量的影响。AICV计算如下:

(2)

式中:A3ω和A4ω分别为加速度频谱图中三次和四次谐波分量幅值。

1.2 路基压实质量评价方法

在指标建立的基础上,对比分析现有研究中的压实质量评价方法并进行改进,以CMV与AICV指标的目标合格值作为压实质量的评价依据,建立路基压实质量评价方法。

目前压实质量评价方法主要有3类[24-26]:①通过连续压实计量指标确定路基的最薄弱区域,针对最薄弱区域进行现场压实度测量,以现场压实度作为压实质量的判定标准;②对各碾压遍数下的连续压实计量指标进行比较分析,以相邻两遍碾压过程中指标的相对变化幅度作为压实质量的判定标准;③以初始校准区域中建立的连续压实计量指标目标合格值作为压实质量的评价依据,以评价路段中指标达到目标合格值区域的比例作为压实质量的判定标准。对比分析上述方法可知,方法①仍采用传统压实质量检测手段,不属于智能压实技术的应用范畴;方法②在实践中会增加压实遍数,影响工程进度且实施较复杂。因此本文采用方法③,在初始校准区域内建立连续压实计量指标与压实度的回归关系,根据压实度的合格值计算指标的目标合格值;该方法精度较高,同时避免了方法②增加碾压遍数的缺点,在实践中使用便利。

1.3 路基压实均匀性评价方法

连续压实计量指标分布情况总体满足正态分布特征,因此本文利用正态分布的3σ准则建立压实均匀性评价方法。该准则基于小概率事件和假设检验的思想,以(μ-3σ,μ+3σ)作为指标的可能取值区间,其中μ表示样本平均值,σ表示样本标准差。基于上述准则,以CMV指标与AICV指标是否出现在(μ-3σ,μ+3σ)区间内作为压实均匀性的判定标准,当指标量值落在区间外时,表明路基部分区域出现欠压或过压情况,压实均匀性不满足要求。

2 智能压实实时管控平台

本文基于物联网技术实现了智能压实施工数据的传输与交互,在此基础上开发了智能压实实时管控平台,设计了工程概况模块、压实质量与均匀性分析模块及用户信息模块,实现了压实施工全过程数据的实时可视化监测。

2.1 智能压实施工数据传输与交互技术

采用物联网技术进行了数据传输的研究,实现从设备到界面的全过程数据传输与交互。具体实施方式如下:智能压实路面传感器设备通过IOT接入物联网平台,通过MQTT协议上传传感器数据。物联网平台作为数据中转站,连接系统端和设备端。当平台接收设备上报数据后,先对数据进行处理转换,再利用数据订阅与推送机制,将接收并处理后的传感器数据推送到系统平台,流转入后台数据库进行存储。

2.2 管控平台关键功能模块

1)工程概况模块 包括工程基本概况与工程进展信息,方便用户查询项目基本信息及近期施工进度,同时以轮播图形式对现场施工图片进行展示。

2)压实质量与均匀性分析模块 基于路基压实质量与均匀性评价方法,对连续压实计量指标数据进行二维可视化绘图,统计压实质量与压实均匀性不满足要求的区域,并将其设置为红色,实现对路基智能压实效果的实时可视化评价。此外,该模块可导出指定区域的连续压实计量指标数据,生成压实质量与均匀性分析报告,采用图表形式供用户对压实质量与均匀性进行进一步统计分析。

3)用户信息模块 提供注册用户信息的查询与管理功能。在该模块中,管理员可对注册用户信息进行编辑,包括添加用户账号、修改或删除已注册的用户信息。

3 智能压实现场试验验证

本文依托山东省沾临高速项目对基于智能压实技术的压实效果评价体系与智能压实实时管控平台进行现场试验验证,通过分析CMV,AICV指标与压实度的相关关系验证指标的有效性,并建立指标的目标合格值,在此基础上分析现场压实质量与压实均匀性,最后对比了两种指标的稳定性。

3.1 现场试验工况

试验现场位于沾化—临沂高速(沾临高速)滨州段。路基压实施工顺序依次为:预压、整平、静力压实1遍、振动压实3遍、静力压实1遍。由于智能压实技术面向振动压实工况,因此本文对振动压实阶段进行验证分析,以最后一遍振动压实过程中的连续压实计量指标作为最终压实质量与均匀性的评价依据。现场施工采用三一SSR260AC—8H3振动压路机,参数如表1所示。

表1 压路机工作参数Table 1 Operating parameters of the roller

选取4个试验条带,各条带长度均为200m,如图1所示。其中条带1～3为初始校准条带,用于建立CMV指标与AICV指标的目标合格值,每间隔20m进行一次现场取样,获取现场压实度,并计算一次指标量值。条带4为评价条带,用于评价压实质量与压实均匀性,每间隔20m计算一次指标量值。

图1 压实条带及取样点分布Fig.1 Distribution of compaction strips and sampling points

3.2 CMV,AICV与压实度的相关关系

基于初始校准条带现场取样的压实度数据及压路机实测的CMV,AICV数据,分别建立CMV,AICV与压实度的相关关系,验证2种指标反映压实质量的有效性,利用压实度的合格值计算2种指标的目标合格值,作为压实质量的评价依据。CMV,AICV与压实度的相关关系如图2所示。

图2 CMV,AICV与压实度的相关关系Fig.2 Correlation of CMV, AICV with compaction

由图2可知,CMV,AICV与压实度间均表现出强相关性,且指标量值均随压实度的增加而增加,该结论验证了将CMV,AICV作为压实质量评价依据的有效性。对比两者可发现AICV与压实度的相关性强于CMV与压实度的相关性,主要原因为:在AICV的稳定性优于CMV,在图中表现为数据点的离散性更小,因此拟合得到的相关系数更高。

高速公路压实度合格标准为96%,本文根据图2的回归关系式算得CMV与AICV的目标合格值分别为57.14,82.85,将其作为压实质量的评价依据。

3.3 现场压实质量分析

以CMV,AICV作为压实质量的评价依据,根据评价条带压实质量的发展特征分析CMV,AICV量值随碾压遍数的变化原因,进一步将指标量值与目标合格值对比判断路基压实质量。不同碾压遍数下评价条带CMV,AICV变化情况如图3所示。

图3 不同碾压遍数下评价条带CMV,AICV变化Fig.3 Changes in CMV, AICV of evaluated strips under different milling traverses

由图3可知,AICV量值普遍高于CMV量值,但两者的变化趋势基本保持一致。2种指标均随碾压遍数的增加而增加,表明该条带压实质量随碾压遍数的增加而不断提高。此外,2种指标的增幅均随碾压遍数的增加而减小,CMV平均值、AICV平均值在第1遍碾压与第2遍碾压间分别增长了19.15%,17.93%,在第2遍碾压与第3遍碾压间分别增长了8.20%,9.52%。主要原因为:在压路机工作参数保持不变的情况下,路基的塑性变形发展随碾压遍数的增加逐渐趋于稳定,因此压实质量也逐渐提高并趋于定值,CMV与AICV的增幅随碾压遍数的增加而减小。此外,对比各遍碾压过程中CMV,AICV量值与目标合格值可知,第3遍碾压完成后路基压实质量满足要求。

3.4 现场压实均匀性分析

以CMV,AICV作为压实均匀性的评价依据,基于正态分布3σ准则对评价条带上第3遍碾压的CMV,AICV数据进行单变量统计,比较2种指标的稳定性,进一步将指标量值与正态分布置信区间对比判断路基压实均匀性。针对连续压实计量指标分布情况总体满足正态分布的特征,基于3σ准则对评价条带上第3遍碾压的CMV,AICV数据进行单变量统计,统计数据如表2所示。

表2 CMV与AICV的单变量统计数据Table 2 Univariate statistics for CMV and AICV

由表2可知,对于相同路基压实质量下测得的2种指标,AICV的标准差σ低于CMV,说明AICV的离散性低于CMV,在实际工程中评价压实质量与压实均匀性时具有更好的稳定性。此外,评价条带第3遍碾压时测得的各位置处CMV与AICV均处于正态分布置信区间(μ-3σ,μ+3σ)内,因此碾压完成后的路基压实均匀性满足要求。

4 结语

1)CMV,AICV与压实度间均表现出强相关性,指标量值均随压实度的增加而增加,其中AICV指标由于离散性更小表现出的相关性更强。

2)CMV,AICV随碾压遍数的增加而增加,但增幅随碾压遍数的增加而减小,主要原因在于路基压实质量的发展逐渐趋于稳定。对比CMV,AICV量值与目标合格值可知,现场压实质量满足要求。

3)AICV的离散性低于CMV,在实际工程中评价压实质量与压实均匀性时具有更好的稳定性。对比CMV,AICV量值分布情况与置信区间位置可知,现场压实均匀性满足要求。