超声波法进行桩身完整性检测的市场领域正在逐渐扩大。随着电子科技的发展进步, 计算机的软硬件配置不断更新换代, 为研制高性能、自动化、快捷高效的非金属超声波检测分析仪提供了强有力的科技支撑。多通道自动测桩仪成为了当今市场中的主流配置设备, 逐步取代了以往的单通道、双通道手动测试仪器。高效快捷、准确无误、经济实用, 成为了当前超声波检测设备的代名词。在公路桥梁建设、高速铁路建设、轨道交通建设等领域, 要求50%以上甚至是100%采用超声波法进行桩身完整性检测;在其他领域, 这个比例也在逐渐地提高。在过去处于垄断地位的低应变反射波法所占的检测市场比例逐年减少。

　　 超声波法声学参数较多, 数据分析工作量大, 缺少智能化综合分析处理软件。采用超声波法进行桩身完整性检测时, 涉及到的声学参数有声时 (声速) 、幅度、主频、波形、波列等。每一个声学参数都要单独进行计算处理, 参数之间没有联系。在对桩身完整性进行分析时, 又要综合考虑所有声学参数一致性问题, 非常麻烦。特别是参数之间对缺陷的定性互相矛盾时, 对分析人员的经验要求较高。超声波法对声学参数的利用率较低。数据分析处理时, 现有阶段仅利用了声时 (声速) 和幅度两个声学参数信息。对最重要的一个参数——波形, 由于缺少有效的分析处理手段, 没有被利用起来。而波形携带了大量的与桩身质量相关的信息, 是判断缺陷的重要依据之一。超声波法的成果图多是以深度剖面曲线的形式进行展示的, 缺少直观的图像化处理软件。当桩身局部存在缺陷时, 需要采用钻芯方法对缺陷进行验证分析, 缺陷的水平定位往往比较困难。

　　 针对以上问题, 笔者查阅了大量的相关技术资料, 并结合现场试验数据和以往的科研成果, 引进了超声波综合因子判定法。该方法充分利用了超声波信号携带的各种信息, 并将各种信息进行综合分析处理, 最后形成一个综合判定依据, 并以三维图像的形式展示出来, 很好地解决了以上问题。

　　 当前首波声时的判读方法:人为设定一个绝对阀值 (一般以信号的电压水平来衡量) , 实测信号超过设定的绝对阀值时, 仪器自动识别出首波, 根据信号特征自动判读声时初至点。由于首波信号较弱, 采用上述判读方法识别有一定困难, 往往会引起误判。对混凝土匀质性好、没有缺陷的基桩进行检测时效果比较理想, 能够准确识别首波初至点位置, 测试速度比较快, 如图1 (a) , (b) 中的短竖线位置所示。很多实际工程中混凝土的匀质性差, 或者桩身存在缺陷时, 如桩底沉渣、混凝土离析、夹泥、空洞、不密实等情况时, 首波信号差, 信号幅度变化很大, 采用上述判读方法往往不能有效识别首波, 造成数据错误, 如图2中间竖线位置所示。因此需要对判读方法进行改进。

　　 改进方法一:从图1中可以看到, 首波后半波或第二组波信号较强, 仪器可以先识别出这组波形, 再根据信号波动周期规律向前推算, 找到首波初至点, 判读声时。经过实际测试, 该方法对正常信号、轻微缺陷信号识别有较大的改进, 提高首波判定准确性, 测试速度较快。但是对严重缺陷类信号识别没有太大改善。该方法适用于测试过程对信号的快速识别和缺陷的判读。

　　 改进方法二:仪器先识别出满量程信号或信号峰值, 再根据信号周期规律向前推算, 找到首波初至点。这种方法对信号的识别均有一定的改善。但是由于计算的工作量较大, 对测试速度有一定的影响, 适用于测试完成后的整体信号二次判读。这种方法的判读结果与人工手动判读的结果比较接近, 对有严重缺陷信号的首波初至点判读较准确。

　　 改进方法三:利用首波同相轴和信号波动规律, 在同相轴前或后1～2个周期内寻找首波初至时间点, 进行二次判读, 判读的准确度较高。该方法仅适用于测试完成后的后期数据处理。

　　 对比上述三种方法, 改进方法一适用于对测试仪器进行改进, 改进方法二、改进方法三适用于数据后期处理。实际应用过程中, 可以选择一种或多种方法综合应用, 达到对首波准确识别的目的。

　　 目前超声波法检测仪器均是以首波峰值大小作为波幅衡量的依据。与首波声时判读相对应, 仪器自动识别出首波后, 首波波幅也是自动识别 (图1、图2中的短横线) 。这种以首波半波信号峰值作为衡量接收信号能量变化的方法具有很大的局限性, 代表性较差, 不能准确反映接收波信号能量的变化规律。

　　 经过研究, 建议以首波波组 (前2～5个完整波形) 作为衡量一个信号能量大小的方法比较合理。方法是把前2～5个完整波形进行积分处理, 以积分处理后的数据值代表一组信号的能量大小。经过对比, 效果比较明显。图3为以首波峰值代表接收波信号能量变化数据, 可以看出, 曲线比较平缓, 对能量变化反应不灵敏。图4为利用几组直达波组信号积分后的首波接受波组能量-深度曲线, 可以看出, 出现异常的区域信号波动比较大, 说明对缺陷的反应比较灵敏, 有利于缺陷的综合分析判定。

　　 波形是反应桩身混凝土质量的重要参考信息, 其敏感度和稳定性较高。但是由于波形的不可量化等原因, 一直以来没有找到合理利用波形信息对混凝土缺陷进行准确定量判定的方法, 仅通过经验进行定性判别。为了利用波形信息, 课题组在承担“十一五”国家科技支撑计划重大项目——梁柱节点质量测试的研究时, 开展了相关波形信息利用的专题研究, 引进了“波形互相关系数”这一概念。波形互相关系数描述接收波直达波组与标准子波之间的相似程度, 波形互相关系数越高, 接收波与标准子波的相似程度越高, 波形的畸变越小, 混凝土的密实性越好。

　　 标准子波的获取, 可以将发射换能器与接收换能器直接相对耦合测试获得, 也可以在完整无缺陷的素混凝土试件中相对测试获得。以首波起跳点为起始点, 从标准子波中截取包含首波在内的3～5个连续波形作为标准子波的样本。同样在某个测点的接收波形中截取相同个数的采样数据 (波形前后各多出10～30个数据点便于后面的相关系数分析) 。改变接收波计算起始点, 即改变接收波与标准子波的相位差会导致波形互相关系数的变化, 因此以接收波起跳点为中心前后小范围移动样本点, 作为接收波的计算起始点, 分别计算出波形互相关系数。波形互相关系数最大值为接收波与标准子波相位一致时的数值^[3]。

　　 接收波与标准子波的波形互相关系数可按下式计算^[1]:

　　 $R{}_i(m)=\frac{{\displaystyle \sum _{k=0}^{{\rm N}-1}\{}f{}_{\text{b}}(k\text{Δ}t)\times f{}_{\text{c}i}[(k+m)\text{Δ}t]\}}{\sqrt{{\displaystyle \sum _{k=0}^{{\rm N}-1}f}{}_{\text{b}}{}^2(k\text{Δ}t)}\times \sqrt{{\displaystyle \sum _{k=0}^{{\rm N}-1}f}{}_{\text{c}i}{}^2[(k+m)\Delta t}}(1)$

　　 式中:R_i (m) 为测点i的接收波与标准子波不同相位差条件下的第m个波形互相关系数;f_b为标准子波的波形采样数据;f_ci为测点i接收波的波形采样数据;N为计算波形互相关系数的样本点数;m为以接收波首波起跳样本点为中心沿时间序列前后移动的样本点数, m=-10, -9, -8, …, 0, 1, 2, …, 8, 9, 10;Δt为采样间隔, 一般取0.4μs或0.8μs。

　　 通过计算后, 每个测点的波形信息都可以转换为波形互相关系数, 实现了波形信息的数据化, 波形就可以像声速、波幅一样, 作为评判桩身混凝土质量的重要依据之一。经过计算后得到某根桩一个剖面的波形互相关系数-深度曲线如图5所示。

　　 通过对接收信号的频谱研究, 超声波通过不同质量的混凝土后, 接收波的频谱不尽相同, 质量差或有缺陷的混凝土, 其接收波高频分量相对减少而低频分量相对增大, 所以接收波的主频率下降 (称之为主频漂移) 。通过对频域信号的分析, 可以对混凝土内部质量状况进行判断。由于接收信号主频受测距和换能器耦合质量影响较大, 主频稳定性差、可比性差、对缺陷不敏感, 因此频率参数只能作为混凝土质量分析的辅助判据之一。

　　 课题组对频率参数进行了深入的研究, 与波形信息相似, 截取标准子波和测点接收波形的采样数据, 分别进行离散傅立叶变换, 得到其频谱信号, 取幅度后得到幅度谱信号, 计算测点信号与标准子波信号的幅度谱差, 根据幅度谱差对混凝土质量进行评判。

　　 每一个测点的声波信号都包含了声时 (声速) 、波幅、波形、频率等各种参数信息, 这些信息相关关联, 又相互独立, 量纲也不统一。因此, 在进行混凝土质量分析时只能按剖面、按参数独立进行, 最后再根据个人经验进行综合分析。这种方法缺少一个统一的判定标准, 各参数、各剖面之间可能不尽相同, 只能凭个人经验进行综合分析, 给数据处理和缺陷分类判定带来了很大的困难。为此, 提出了“综合因子判定法”这一概念, 将不同参数、不同剖面联系在一起, 形成了混凝土质量评定的唯一判定依据。

　　 综合因子判定法是将声速、波幅、波形互相关系数、幅度谱差等与混凝土质量相关的声学参数分别作为一个影响因子, 先利用归一化的方法将各因子变为无量纲的数, 再根据每一个因子的重要性分配相应的加权数, 最后计算各因子加权数之后的和, 作为最终的评定依据。绘制综合因子-深度曲线图或三维色谱图、灰度图等, 以不同的颜色或灰度表示不同的混凝土质量, 对桩身质量进行整体评定的方法。

　　 声速因子、波幅因子、波形互相关系数因子、幅度谱差因子按 (y-y_min) / (y_max-y_min) ^[1]进行归一化处理, 其中y, y_min, y_max分别为上述各因子的数值、最小值、最大值。

　　 不同的超声波声学参数对缺陷的反映特征见表1。根据表1中的声学参数对缺陷的可靠程度、敏感性和重要性, 通过对比分析和实际应用, 初步确定各因子的权数值如表2所示。表中的数值仅是参考值, 可以根据工程实际情况对权数值进行适当调整, 对可靠性低的声参数 (如幅度谱差) 可以降低其权数值, 对不具备使用条件的声学参数其权数值应取零值。

　　 各测点综合因子C_i按下式计算^[1]:

　　 $C{}_i=C{}_{\text{v}}\times V{}_i+C{}_{\text{A}}\times A{}_i+C{}_{\text{R}}\times R{}_i+C{}_{\text{F}}\times F{}_i(2)$

　　 式中:V_i, A_i, R_i, F_i分别为测点i的声速因子、波幅因子、波形互相关系数因子、幅度谱差因子;C_v, C_A, C_R, C_F分别为声速因子、波幅因子、波形互相关系数因子、幅度谱差因子的权数, 取值参照表2。

　　 利用综合因子判定法对桩身完整性进行分析。选取一根埋设四根声测管的工程桩, 图6、图7分别为该桩一个剖面的声速-深度 (V-H) 曲线、幅度-深度 (A-H) 曲线。从图中可以看出, 该剖面深度7.8～9.2m, 12.0～13.6m两段区间声速、幅度存在异常, 两个区域是否定性为缺陷有一定的困难。结合波形互相关因子, 用综合因子判定法进行分析计算, 得到该剖面综合因子-深度曲线, 如图8所示。从图中可以看到, 深度7.8～9.2m区间存在轻微异常, 深度12.0～13.6m区间存在明显异常, 可以判定该区域存在缺陷。该桩是一根缺陷桩, 需要进行处理。

　　 该桩埋设了四根声测管, 共有六个剖面, 分别得出每个剖面的综合因子数据, 再将各个剖面的综合因子数据结合起来, 进行综合分析。为了形成更加直观的三维图像, 需要对各个剖面的综合因子数据进行分类。数据可分为四大类:正常信号、轻微异常信号、明显异常信号、严重异常, 每个信号用一种颜色或灰度来表示, 可以形成各剖面的色谱图, 再根据各个剖面数据之间的相互关系和每一条测线的影响区域, 每个深度剖面划分为不同的颜色区域, 所有的深度剖面图叠加到一起可以形成三维立体色谱图或灰度图。在三维色谱图上可以分层显示不同类型的异常分布情况。如图9所示, 从四个三维立体图中可以观察到不同类型的信号分布, 每一种信号的深度位置、水平分布情况等非常清晰地展示出来。通过任意角度旋转放大操作 (图10) , 可以帮助检测人员进行详细分析和判别。当需要钻芯验证缺陷性质时, 也可以准确定位开孔的位置。

　　 (1) 经过实践检验, 本文提出的首波判定方法、幅度判定方法、波形互相关因子判定法、综合因子判定法等充分利用了检测过程中收集到各种信息, 对缺陷的判定和桩身完整性分类方法明显优于现有的分类方法。

　　 (2) 三维成像技术把复杂的声速-深度、幅度-深度剖面图转换成了一组直观的图像, 降低了超声波法检测桩身完整性方法的技术门槛, 在桩身完整性检测领域具有较好的效果和应用前景, 有利于促进超声波检测技术的发展和缺陷评定技术的进步, 对于促进行业的发展进步和提高工程施工质量, 具有较大的应用研究价值。

　　 本文所进行的应用研究涉及到理论方法研究、设备研制、专用软件编写、标准规范修改、现场试验验证等多个方面的内容, 有些内容不太完善, 缺少必要的试验验证, 还需要进一步进行大量的研究和试验工作。