機載LiDAR技術在城市地下排水滲漏檢測中的應用

修明軍,孫傲,丁鴿

(濟南市勘察測繪研究院,山東 濟南 250000)

0 引 言

由于城市化發展越來越完善,人們生活質量水平也逐漸提高,地下排水管道體系已經與人們的生產生活密不可分。而排水體系位于地下,在安裝、維護、檢修等工作環節中都存在一定難度,因此也容易出現管道破損斷裂等問題。管道破損會導致水流滲漏,同時管道內水壓發生變化,很容易造成大范圍的系統癱瘓,不僅會影響當地的正常生活,還會造成大量的水資源浪費。而土壤含水量增加也會對地表建筑物產生不利影響,路面沉降、樓體下陷等安全問題頻發,嚴重影響社會和諧穩定。為了更好地解決以上問題,在施工前對施工區域進行全面具體的勘測十分必要。

針對地下水管道勘測問題,文獻[1]利用深度學習模型對地下排水管道缺陷進行檢測識別,將缺陷檢測功能與管道運行流程相結合,能夠及時檢測出管道中的異常問題,并快速自動生成異常報告,智能高效,但無法監測出破損區域對周邊的影響情況。文獻[2]基于卷積神經網絡技術對排水管道視頻圖像進行智能識別,精準識別出管道圖片存在差異變化的區域,并通過神經網絡算法得到準確的故障位置,但這種方法測距較短,應用范圍有限。

機載LiDAR技術是通過利用探測定位設備獲取目標數據,基于數理分析對數據進行優化,獲得目標區域三維數據模型的一種測量方式,其測距能夠達到 3 m～500 m,滿足一般地下排水管道勘測的基本需求。因此,本文對機載LiDAR技術在城市地下排水滲漏檢測中的應用效果進行了研究分析。

1 地下排水管道探測

1.1 機載LiDAR技術探測原理

機載LiDAR技術的拓撲結構一般由主服務器、信號傳感器和信息顯示器構成。信號傳感器主要包括信號發射傳感器和接收傳感器,對地下水管道進行勘測需要采用收發一體LiDAR傳感結構。發射傳感器通過天線將信息轉化為電磁波,被接收傳感器的天線所接收,沒有接收識別到的電磁波再次向下輻射到達更深的層次折射返回,如此循環往復,直到所有發射出的電磁波被地下目標介質吸收,地表和地下介質的電導率和介電常數相差越大,電磁波的反射越強[3]。機載LiDAR技術探測方式如圖1所示:

圖1 機載LiDAR技術探測方式

根據圖1進行測試,機載LiDAR探測會根據規劃好的路線進行掃描探測,有監測器測量并記錄儀器掃描移動的距離,探測器每隔一段距離會進行一次電磁波信號交換,反射信號接收點在一條探測線上,各探測點所采集到的信息數據通過波形堆積傳輸導入到主機系統中,形成探測所得的信號分布灰度顯示圖,即為二維工程信息探測剖面[4]?；叶蕊@示圖中可以直觀地呈現不同位置信號反射的頻率、振幅、走向等信息,工作人員根據所得信息可對地下目標對象的位置、形態、變化情況進行基本判斷認定[5]。

1.2 介電常數探測

對地下水管道進行探測最主要的工作是對管道線路分布以及管道滲漏情況進行監察探測。通常情況下地下水管道發生滲漏,周邊的土壤含水量會隨之增加,而土壤含水量的增加則會導致土壤的介電常數以及導電率發生變化,LiDAR探測器向地下發射電磁信號,在觸及含水量較大的土壤時進行反射,將采集到的探測目標介質的介電常數和導電率傳輸給主系統,通過主機系統運算判斷其是否達到異常標準,其計算公式如下:

β=3.3+9.8μ+146.7μ2-76.2μ3

(1)

式中,β為探測目標介質的介電常數,μ為介質探測范圍內的體積含水量。信息傳輸過程中傳播速度會受到環境影響導致信息不完整,因此需要結合電磁波速與介電常數對探測信號反射速度進行還原優化。

(2)

其中,vd表示地下信號反射電磁波速,V表示真空光速,作為運算參考的標準速度,此時反射信號波速與介電常數的算術平方根成反比。

如果地下水管道破損滲漏,土壤的介電常數增加,信號探測波速會隨之減小,與非滲漏區域的土壤介電常數呈現明顯差異,更容易被探測電磁波所發現,并反射給地表信號接收器[6]。

1.3 地下排水管道探測反射檢測

地下排水管道探測反射原理如圖2所示:

圖2 地下排水管道探測反射原理

觀察圖2可知,機載LiDAR探測技術主要依靠數理運算來達到測算目的。數理運算最基本的任務是數據采集,其操作方法一般通過控制傳感天線,將輻射電磁波沿著探測線方向進行線性探測,傳感天線極化方向不能與地下探索目標的走向相垂直,否則電磁信號無法進行波動反射,難以實現信息傳輸的效果。以二維剖面為參考,在與目標對象大致位置傾斜45°左右的位置安置探測裝置,電磁波輻射向下發射并在目標物處反射回地表,形成一個雙程走向的信號路徑,路徑與傳感天線的關系用公式來表達為:

(3)

其中,t表示電磁信號傳播的雙程路徑傳輸時間,v為信號電磁波傳播速度,m表示的是傳感天線頂端的深度,p代表天線所在的水平位置。

2 排水管道位置檢測

2.1 數據采集與整理

通過二維探測剖面顯示圖劃分探測線上的探測點位置。相鄰探測點間距需小于電磁波最小反射波長的四分之一,將數據整合為一個剖面數據集,將所有探測線的二維剖面圖進行整合,在主機系統中進行數據建模。通過切片法將二維剖面數據進行提取,對水平切片和垂直切片進行分類,每個探測點的數據導入建模系統構建三維探測模型,根據模型信息探測系統控制器能夠對探測器進行基本的操作控制[7]。

機載LiDAR探測技術的數據采集主要通過剖面法進行數據測量。傳感器采集到的數據信息會及時傳輸到主機數據處理器中進行分析整理,根據數據來源、時間、位置分門別類歸入對應的數據集合中,便于運算程序對數據信息進行處理[8]。

2.2 排水管道線路模型

基于上述數據采集與整理的結果,可以對地下排水管道線路基本情況進行模型構建。首先,確定地下探測基本點坐標位置,地表探測傳感器所在位置,劃分探測器移動的測量線路徑;其次,將探測儀器每次移動的關節點進行標記,形成探測區域地下水管道線路現狀剖面圖,針對探測信號反射區域異常介質形態的判斷,可通過運算程序進行初步分辨:

(4)

式中,S表示探測目標與傳感器天線之間的距離,x為LiDAR探測器所在位置坐標,b代表目標物體所在位置坐標。結合探測信號雙程傳播時間:

(5)

其中,T表示探測信號來回一次的傳播時間,v表示該區域地下電磁波傳播速度。結合上述兩公式,消參可得目標對象表面形態基本圖像方程:

(6)

由公式(6)計算得出拋物線圖像,可知目標物體外部形狀的基本情況,包括最頂點位置坐標、兩側橫向距離等多方面信息[9-10]。

2.3 信號偏移校正

在探測過程中可能存在信號偏移現象,也就是探測電磁波受到途中某種特殊介質影響發生散射,所以反射回地表的信號存在一定程度的偏移[11-13]。因此需要對偏移數據進行校正處理:

(7)

A=(x2+y2-z2)1/2

(8)

其中,α(x,y,z)表示正確路徑下目標物體所在位置坐標;△x,△y分別表示水平方向和垂直方向測線每個節點之間的間距;ε表示探測電磁波輻射半徑;A為實際電磁波路徑與縱向測線之間的夾角;φ表示的是實際探測電磁波的幅度。由此計算能夠得到糾偏后的信號反射路徑和正確的信號接收點位置[14]。

最后,為了保障地下水管道探測與檢修過程的順利,需要精確物體實際所在位置信息,對探測所得信息圖像進行分辨率優化,使數據更符合實際情況。

(9)

(10)

其中,Qw,Ql分別表示水平和垂直方向的分辨率,r表示探測目標對象所在位置的深度,δ代表探測信號電磁波的波長。由此可以將探測數據精確到實際尺寸范圍,提高監測的精準度[15]。

3 現場模擬

為了更具體地研究機載LiDAR技術在城市地下排水滲漏檢測中的應用效果,本文以某地區地下排水管道為研究對象進行了探測實驗?，F場地質環境如圖3所示:

圖3 現場地質環境

該區域為地下排水管道滲漏的某市區工廠,據了解,排水管道直徑 100 mm,埋深為 0.6 m,材質是鑄鐵管道,內部水壓長期穩定為 220 kPa,該管道所在土壤層面為地下水所在的砂土層,管道介于地下水和砂土表層之間;再往上是人工填埋的填土層,最上面是鋪設有電網電纜的建筑物地基混凝土層;目標管道穿過一個豎井。

當閥門打開時,排水管道開始工作,水流以穩定水壓經過該管道,而該管道由于長期使用未進行保養,出現了破損,水流經過時會由于水壓在該破損處形成滲漏,滲出的水會慢慢填滿整個豎井,豎井無法做到完全防水,而土壤具有較大的吸水性,所以該豎井周圍土壤的含水量會逐漸增大。

進行實驗時,閥門應處于關閉狀態,首先要采集管道正常情況下的土壤含水量,根據土壤含水量變化判斷土壤的介電常數是否存在異常;然后打開閥門,讓破損管道滲漏出的水流填滿豎井,大約半個小時后關閉;再使用同樣的探測方法對滲漏區域進行探測。機載LiDAR探測過程如圖4所示:

圖4 機載LiDAR探測過程

本文基于實驗管道的位置選用了垂直于管道方向的剖面探測方法,探測目標管道位于網絡的中心位置。實驗采集設備為MD4-3000無人機,搭載RIEGL VUX-3雷達系統,飛行高度約 120 m,飛行速度為 12.5 m/s,飛行總面積 0.43 km2。在傳感器規格選擇方面,充分考慮了管道的深度和屬性,選用了信號頻率為 200 MHz的傳感天線和 500 MHz的屏蔽天線,通信網絡為以太網,速度為 100 M/s,在探測網絡內共設置采樣節點500個,通過16位數據4次疊加分別對正常狀態下和滲漏情況下的管道進行信息探測和數據采集。測線布置方式如圖5所示:

圖5 測線布置方式

在數據采集過后將兩類數據分別整理在對比樣本數據集合中,分別進行數據優化處理。為了提高數據的精準度,需要提高采集到的各項數據信噪比,并對目標管道反射信號數據進行辨識度優化。根據環境特征,本文對信號數據進行了降噪、零時校正、信號糾偏、線性增益和濾波處理,信號處理流程如圖6所示。

圖6 信號處理流程

(1)降噪。取所有信號數據的平均值,再從每項數據中減去平均值來達到去除干擾因素的目的。

(2)零時校正。主要針對探測信號存在的延時問題進行校正,使地表接收反射信號基本處在零時刻。

(3)偏移糾正。分別對二維剖面和三維剖面數據進行對比分析,識別電磁波信號偏移情況,對結合電磁波傳輸速度進行糾偏。

(4)線性增益。針對探測信號傳播過程中存在的散射和耗損問題,為了得到更清晰準確的探測數據,通過線性增益對探測信號衰減幅值進行補償。

(5)濾波處理。通過濾波裝置對接收到的信號中高頻或低頻的電磁波進行過濾,提高反射電磁波信號數據的準確性。

4 勘測結果分析

本實驗分別對偏移前和偏移后的信號探測二維剖面圖進行了對比分析。滲透結果如圖7所示:

圖7 滲透檢測實驗結果

對于偏移前的二維探測剖面圖,選取了五條具有代表性的探測線進行測量,根據測量結果可確定滲透位置約為地下 0.6 m處。機載LiDAR檢測結果如圖8所示。

圖8 機載LiDAR檢測結果

局部雷達圖像如圖9所示:

圖9 局部雷達圖像

根據傳輸回的信息數據可以看出,距離滲漏區域距離較遠的探測線在滲漏前和滲漏后并無明顯變化,基本可以確定該位置并未受到滲漏問題影響。位于滲漏區域正上方的探測線在滲漏前后有明顯的數據變化,探索信號在到達該區域時有強烈的反射信號,并受到了周邊環境的干擾產生偏移等問題,則可以判定這些變化是由于管道滲漏造成的,而且通過豎井左右兩側反射信號的波動幅度,能夠更準確地推測出滲漏的主要方位。

在對數據進行糾偏處理后,得到偏移后的二維探測剖面圖,消除了由于散射效應導致信息偏差等問題,得到更貼近現實的滲漏后探測信號反射數據。探測信號滲漏區域反射數據實驗結果如圖10所示:

圖10 探測信號滲漏區域反射數據實驗結果

觀察圖10可知,滲漏區土壤含水量增大后,土壤的介電常數增大,對于探測電磁波的反射能力更強。同時滲透管道位置的信號數據曲線有了更明顯的聚焦,可確定滲透位置約為地下 0.6 m,與實際滲漏區域位置相吻合。

二維圖像分析主要選取了典型的探測線數據。為了得到更全面的探測結果,需要進行三維圖像模型構建。三維圖像模型如圖11所示:

圖11 三維圖像模型

分別將水平方向與垂直方向探測線剖面切片數據導入建模程序,綜合各方位數值構建出比例相一致的地下排水管道實況模型,存在異常變化的數據相互結合,滲漏變化區域更加具體明顯,不僅能夠確定滲漏位置的深度,還能分辨出基本的水平方位。由此可見機載LiDAR技術的勘測能力更強,探測結果也更為精準,在城市地下排水滲漏檢測中能夠發揮更好的效果。

5 結 論

本文對機載LiDAR技術在城市地下排水滲漏檢測中的應用效果進行了研究,并得出以下結論:

(1)機載LiDAR技術能夠精準具體地確定管道故障區域位置,并對管道周邊受影響情況也有全面地反映。同時針對環境干擾因素有對應的解決措施,最終所得數據相比傳統勘測技術所得數據更加精準。

(2)該方法注重數據分析和模型構建,所反映結果相較于圖像分析更加明顯,且對設備要求并不高,成本較低,適用性廣,能夠更好地滿足當前城市地下排水管道勘測需求。

由于本文主要是對管道滲漏情況進行的探測實驗,沒有充分考慮管道其他未滲漏破損情況,在未來應進一步針對管道老化、位移等故障問題勘測技術進行研究完善。