无损检测在桥梁支座老化程度评估中的超声与红外联用技术
无损检测相关服务热线: 微析检测业务区域覆盖全国,专注为高分子材料、金属、半导体、汽车、医疗器械等行业提供大型仪器测试、性能测试、成分检测等服务。 地图服务索引: 服务领域地图 检测项目地图 分析服务地图 体系认证地图 质检服务地图 服务案例地图 新闻资讯地图 地区服务地图 聚合服务地图
本文包含AI生成内容,仅作参考。如需专业数据支持,可联系在线工程师免费咨询。
桥梁支座是连接梁体与墩台的关键传力部件,承担着调节位移、分散荷载的核心功能。随着服役时间增长,支座易因橡胶老化、钢板锈蚀、密封失效等问题出现弹性衰退、摩擦加剧,若未及时评估,可能引发梁体应力集中、墩台变形等安全隐患。传统检测方法或依赖目视漏检深层缺陷,或采用破坏性检测影响结构,而超声与红外联用的无损技术,可通过“内部结构探测+热态性能捕捉”的互补,实现老化程度的全维度准确评估,成为在役桥梁支座检测的重要手段。
桥梁支座老化的主要表现与检测痛点
桥梁支座的老化多体现在“结构损伤”与“功能衰退”两方面:橡胶支座会出现密封件开裂、橡胶层变硬或分层;钢支座则易发生钢板锈蚀、锚栓松动;组合支座可能因橡胶与钢板脱黏导致弹性下降。这些问题初期常隐藏在内部或密封层下,目视检测难以发现,而破坏性检测(如切割取样)会破坏结构完整性,无法用于在役桥梁。
单一检测技术的“信息盲区”更加剧了痛点:超声能测内部缺陷却看不到热态异常,红外能测热态却穿不透内部。例如,超声检测到橡胶分层,但无法判断分层是否因摩擦导致温度升高;红外发现温度异常,却不知道是内部缺陷还是表面污垢。这种局限性推动了联用技术的发展,需同时覆盖“内部结构”与“热态性能”两个维度。
超声检测技术:定位支座内部的结构缺陷
超声检测利用2-5MHz高频声波的反射特性,识别支座内部的缺陷。当声波遇到橡胶与钢板的界面时,若存在分层脱黏,反射波幅值会显著增强;若钢板锈蚀,声波传播速度会因介质密度变化降低。检测时需涂抹耦合剂(如甘油),确保声波有效传入,避免空气干扰。
在老化评估中,超声的优势是精准:可定位橡胶分层的位置、测量钢板锈蚀深度,甚至通过声波衰减系数判断橡胶弹性衰退程度。但它对表面温度变化不敏感,无法检测因摩擦加剧导致的热态异常——比如橡胶分层若未引发摩擦升温,超声能发现缺陷却无法评估其“危害性”。
红外热成像:捕捉支座的热态性能衰退
红外热成像通过检测表面温度分布,捕捉老化带来的热异常。老化的橡胶支座因弹性下降,梁体位移时摩擦阻力增大,局部温度会升高;若密封失效进水,水的比热容大,该区域温度会低于周边;钢板锈蚀会加速热传导,导致温度分布不均。这些异常可通过热像仪形成直观的温度梯度图,快速定位问题区域。
红外的优势是“快速覆盖”:几分钟就能完成单个支座的全表面扫描,适合批量检测。但它无法穿透外层结构,无法检测橡胶内部的分层或钢板深层锈蚀——比如红外发现温度异常,却不知道是内部分层还是表面污垢,需超声补充验证。
超声-红外联用的逻辑:从“内部”到“表面”的全维度互补
联用技术的核心是“结构信息”与“热态信息”的互补。例如,红外扫描发现某支座温度比周边高10℃,超声可定点检测该区域,若发现橡胶分层,说明温度升高是因分层导致摩擦加剧,缺陷更严重;若超声未发现内部问题,则可能是表面污垢或临时荷载导致,需进一步排查。
反之,超声检测到橡胶分层,红外可验证该区域是否因摩擦升温:若温度正常,说明分层未影响功能,属轻度老化;若温度升高,说明分层已引发功能衰退,需升级为中度老化。这种互补让评估从“定性”走向“定量”,避免单一技术的误判。
联用技术的标准化检测流程:从预处理到结果输出
联用检测需严格遵循流程:第一步预处理,清理支座表面灰尘、油污,打磨掉阻碍声波的油漆;第二步红外扫描,设定温度范围(-10℃至100℃),采集热像图并标记异常区域(温差超过5℃);第三步超声检测,对异常区域用2-5MHz探头扫描,记录反射波幅值、传播时间;第四步数据融合,用软件叠加超声缺陷位置与红外温度分布,分析关联;最后评估,对照标准判定老化等级。
例如,某支座红外显示温差8℃,超声检测到10cm×5cm分层,融合后可判定为中度老化——分层引发摩擦升温,需计划更换。流程的标准化确保了结果的一致性,避免人为误差。
实际工程案例:联用技术如何识别“隐性老化”
某市政立交桥的3号支座,目视检测无明显缺陷,但红外扫描发现其温度比周边高12℃。随后超声检测该区域,发现橡胶层与钢板间有15cm×8cm分层,声波衰减系数比正常区域高30%。结合数据评估为重度老化,拆除后验证:橡胶分层且密封开裂,内部进水导致钢板锈蚀,摩擦加剧升温。
若仅用超声,可能因未关注热态低估缺陷;若仅用红外,无法找到温度异常的根本原因。联用技术精准识别了“隐性老化”,为维修决策提供了可靠依据。
联用技术的关键优化:提升数据准确性与效率
联用技术的应用需解决几个问题:检测时机,红外需选阴天或清晨,避免阳光直射导致温度误差;探头适配,橡胶支座用低频探头(2MHz)减少衰减,钢板用高频探头(5MHz)提高分辨率;算法优化,引入机器学习模型自动关联“缺陷类型-温度异常”,减少人工分析的主观性。
例如,通过大量案例训练,模型可自动识别“橡胶分层+温差>8℃”为中度老化,“钢板锈蚀+温差>10℃”为重度老化,提高检测效率。
基于联用数据的量化评估:从“经验”到“指标化”
联用技术的核心是建立“双指标体系”:超声参数包括缺陷面积占比(分层面积/橡胶层面积)、声波衰减系数;红外参数包括最大温差(与周边支座的温度差)、高温区域占比。结合这些参数制定等级标准:轻度老化(缺陷面积<5%,温差<5℃)、中度(5%-15%,5-10℃)、重度(≥15%,≥10℃)。
量化体系让评估更客观,例如某支座缺陷面积12%、温差9℃,可直接判定为中度老化,需6个月内更换。这种指标化评估为桥梁管理提供了明确的决策依据,避免“过度维修”或“维修不足”。
相关服务
暂未找到与无损检测相关的服务...