Китайские инженеры нашли новое, нестандартное применение мини-компьютеру Raspberry Pi, который теперь используется для обнаружения дефектов в бетонной облицовке железнодорожных тоннелей. Микроскопические пустоты, возникающие по причине некачественного строительства или геологических изменений, могут угрожать целостности конструкции и представлять серьезную опасность для безопасности тоннелей. О своей перспективной разработке китайские инженеры рассказали журналу Buildings, издаваемом Международным советом по исследованиям и инновациям в строительстве. В статье говорится, что новый метод был успешно испытан на 600-метровом железнодорожном тоннеле.
Железнодорожные и автомобильные тоннели в местах с активным движением должны иметь прочную и надежную структуру. Обычно они укрепляются первичной и вторичной бетонными облицовками. Вторичная облицовка, помимо усиленной прочности, распределяет локальные нагрузки, повышая тем самым безопасность тоннеля. Однако образование пустот во втором слое может привести к постепенному ослаблению всей конструкции. Обнаружение таких дефектов на ранних стадиях позволяет предотвратить серьезные аварии и снизить затраты на ремонт.
Раньше инженеры использовали методы простукивания, чтобы услышать "глухие" звуки в местах, где могут находиться пустоты, или применяли наземные радиолокационные системы (GPR) для точной диагностики. Однако ни тот, ни другой метод не подходили для постоянного мониторинга тоннеля. Применение наземного радара дорогостоящее удовольствие, а ручная проверка требует значительных усилий. Поэтому китайские инженеры решили разработать более доступную систему с непрерывным мониторингом бетонной конструкции, используя для этого Raspberry Pi.
Для обнаружения пустот в бетоне ученые применили метод измерения его электропроводности. Когда в бетонной облицовке появляются пустоты, проводимость материала снижается. Raspberry Pi с его портами GPIO (40 выводов общего назначения) отлично подошел для выполнения этой задачи. Инженеры встроили проводку во вторичную облицовку нового тоннеля и подключили ее к Raspberry Pi, используя выводы Pin 2 и Pin 34 для подачи тока и заземления.
Теперь инновационная система обнаруживает пустоты при изменение электрической проводимости материала, то есть при наличии пустоты ток не проходит, что сигнализирует о дефекте, тогда как при полном заполнении конструкции ток проходит через цепь, подтверждая ее целостность. Дополнительно к Raspberry Pi подключены датчики давления Honeywell, а также сенсоры температуры и влажности для учета внешних условий.
Так как тоннели — неблагоприятная среда для электротехники, Raspberry Pi и датчики были защищены водонепроницаемыми корпусами, предотвращающими воздействие влаги и пыли. Система собирает данные со всех подключенных датчиков и передает их в облачное хранилище Alibaba через сеть 5G. В облаке данные обрабатываются и структурируются в базе данных MySQL, чтобы затем быть доступными для анализа в реальном времени и создания отчетов. Это позволяет специалистам получать информацию удаленно, без необходимости лично спускаться в тоннели.
Исследователи полагают, что анализировать данные можно и с помощью алгоритмов машинного обучения, что позволит создавать цифровые двойники тоннелей для моделирования и более точного прогнозирования. Такие цифровые модели дадут возможность своевременно оценивать риски и планировать ремонтные работы.
Для проверки эффективности новой системы ученые сравнили результаты измерений с данными наземного радиолокационного зонда. Система на базе Raspberry Pi успешно определила наличие пустот, за исключением мест с дефектами сложной формы или слишком малого размера. Тем не менее, результат оказался обнадеживающим, и мини-компьютеры Raspberry Pi продемонстрировали себя как эффективное и экономичное решение для постоянного мониторинга состояния тоннелей.
