Китайские учёные создали инновационную систему для выявления пустот в облицовке железнодорожных туннелей с применением популярного мини-компьютера Raspberry Pi. Это новшество, подробно описанное в издании Buildings, способно существенно повысить безопасность и надёжность туннельных сооружений.
Туннели для железных дорог традиционно оборудуются двумя слоями отделки: первичной и вторичной, где вторичная обеспечивает дополнительную прочность и стойкость к локальным нагрузкам. Появление пустот в этом слое может ухудшить структурную целостность туннеля, что потенциально ведёт к повреждению или обрушению конструкции.
Традиционные методы обнаружения пустот, такие как ручной осмотр или использование георадаров, имеют свои ограничения. Хотя георадары обладают высокой точностью, они обходятся дорого и не могут обеспечить непрерывное наблюдение. Чтобы преодолеть эти преграды, исследователи из Gansu Road & Bridge Construction Group Co совместно с Школой гражданского и гидравлического строительства Хуачжунского университета науки и технологий разработали систему с Raspberry Pi для детекции пустот в ходе строительства туннелей.
Эта система применяет 40 контактов общего назначения (GPIO) Raspberry Pi для измерения электропроводности бетона. Упадок проводимости свидетельствует о наличии пустот в облицовке туннеля. Исследователи интегрировали провода во вторичную обшивку нового 600-метрового туннеля, подключив их к контакту 2 для подачи тока и к контакту 34 для заземления.
«Если цепь разомкнута (это сигнализирует о пустотах), то Raspberry Pi не фиксирует ток. Если цепь замкнута (это говорит о наличии заполненного объёма), ток протекает, и Raspberry Pi регистрирует это как завершённый цикл заливки», — уточняют авторы исследования.
Для защиты устройств от воздействия подземной среды учёные использовали водонепроницаемые корпуса. Также в состав системы входят датчик давления Honeywell и датчик температуры и влажности. Все данные, снятые с датчиков, передаются в Alibaba Cloud через сеть 5G и сохраняются в базе данных MySQL для обеспечения мониторинга в реальном времени и исторического анализа.
Авторы предполагают, что к полученной информации можно применять машинное обучение или же создавать цифровые двойники туннелей, что будет способствовать принятию решений в режиме реального времени. Передача данных в облако также позволяет удалённо оценивать состояние туннеля, исключая необходимость участия инженеров на месте.
Сравнительный анализ показателей, полученных с помощью системы на базе Raspberry Pi, и данных георадара показал, что новая технология справляется с задачей довольно эффективно, хотя некоторые сложности остаются, например, при обнаружении пустот неправильной формы или весьма небольших размеров.
Источник: iXBT
