Китайские учёные разработали систему обнаружения пустот в облицовке железнодорожных туннелей, используя популярный мини-компьютер Raspberry Pi. Эта новая технология, описанная в статье журнала Buildings, может значительно повысить безопасность и надёжность туннельных конструкций.

Железнодорожные туннели обычно строятся с первичной и вторичной отделкой, где последняя повышает прочность и способность выдерживать локальные напряжения. Однако если во вторичной отделке образуются пустоты, то целостность туннеля может быть нарушена, что приведёт к повреждению конструкции или даже обрушению.

Существующие методы обнаружения пустот, такие как ручная инспекция или использование георадара, имеют ограничения. Георадары, хотя и точны, дороги и не обеспечивают непрерывного мониторинга. Чтобы преодолеть эти ограничения, исследователи из Gansu Road & Bridge Construction Group Co и Школы гражданского и гидравлического строительства Хуачжунского университета науки и технологий разработали систему на основе Raspberry Pi для обнаружения пустот в процессе строительства туннеля.

Система использует 40 контактов ввода-вывода общего назначения (GPIO) Raspberry Pi для измерения проводимости бетона. Когда проводимость падает, это указывает на возможные пустоты в облицовке туннеля. Авторы встроили провода во вторичную обшивку недавно построенного 600-метрового туннеля и подключили их к контакту 2 в качестве источника тока и к контакту 34 для заземления цепи.

«Если цепь остаётся разомкнутой (что указывает на пустую полость), то Raspberry Pi не обнаруживает ток. Когда цепь замкнута (что указывает на заполненную полость), ток протекает, и Raspberry Pi регистрирует это как завершённый процесс заливки», — поясняется в статье.

Для защиты устройств от подземной среды исследователи использовали водонепроницаемые корпуса. Кроме того, система включает датчик давления Honeywell и датчик температуры и влажности. Показания всех датчиков загружаются в Alibaba Cloud через соединение 5G и сохраняются в базе данных MySQL для мониторинга в реальном времени и исторического анализа.

Авторы предполагают, что к собранным данным датчиков можно применить машинное обучение или даже создать цифровые двойники туннелей и обеспечеть поддержку принятия решений в режиме реального времени. Отправка данных в облако также означает, что к ним можно получить удалённый доступ, что исключает необходимость спуска инженеров под землю для оценки состояния туннеля.

Сравнительный анализ результатов, полученных с помощью Raspberry Pi, и данных георадара показал, что новая система справляется с задачей весьма достойно, за исключением нескольких ограничений, таких как трудности в обнаружении пустот неправильной формы или очень малых размеров.