桥梁作为重要的交通基础设施，其稳定性和安全性对经济社会发展至关重要。然而，桥梁冲刷问题一直是威胁其安全的主要因素之一。历史上，无数桥梁因水毁而倒塌，造成了巨大的经济损失和社会影响。因此，对桥梁进行主动检修，尤其是水下部分的检测与维护，显得尤为关键。
尽管人工检修在某些情况下不可或缺，但其高风险、费时和成本问题促使必须寻求更智能、更安全的解决方案。当前，桥梁水下检修领域面临着标准匮乏和技术成熟度不足的双重挑战，行业发展迫切需要创新的检测技术和智能化的检修手段。
声呐检测技术作为一种新兴的数字化赋能手段，为桥梁水下检测提供了新的可能性。如图1所示，与传统的水下摄影、探摸、磁膜探伤和水下机器人等方法相比，声呐技术能够提供更安全、更高效、更精确的检测结果。本研究旨在探索和验证基于三维声呐的桥梁水下结构病害识别技术，通过工程模拟和实际案例验证，提高检测的自动化程度和准确性，为桥梁安全保驾护航。
(a) 水下摄影（受水质影响大）
(b) 水下探摸（低效、依赖人工）
(c) 水下机器人（稳定控制难）
(d) 磁模探伤（实施不方便）
图1 传统水下检测技术
多样化的声呐技术手段
水下环境复杂多变，水流、水深、水温等因素都会对检测工作造成影响。例如，强水流可能导致潜水员难以稳定操作，而水下光线不足则增加了目视检查的难度。此外，水下生物的附着和沉积物的积累也会掩盖结构损伤，使得检测更加困难。
声呐技术作为一种非接触式检测手段，能够有效克服传统方法的局限。通过发射声波并接收其反射信号，声呐能够探测水下结构的形态和损伤情况。相关研究成果表明，声呐技术在桥梁水下检测中具有显著优势，包括高分辨率成像、大范围覆盖和自动化数据处理。
声呐技术在桥梁水下检测中的应用主要包括单波束声呐和多波束声呐两种形式。单波束声呐主要用于获取水下结构的垂直剖面图像，而多波束声呐则能够生成水下结构的三维图像，提供更全面的检测视角。相关研究表明，多波束声呐在检测桥梁水下基础冲刷、河床地形等方面具有高效性和准确性（见图2）。
(a) 3D SeaBat声呐
(b) BV5000声呐
(c) Echoscope三维实时声呐
图2 主流三维多波束声呐设备
声呐检测获取的数据需要通过专业的软件进行数字化处理和分析。通过声呐图像处理软件，可以将原始声波信号转换为可视化的图像，便于工程师进行损伤识别和评估。此外，结合地理信息系统（GIS）和三维建模技术，可以进一步实现桥梁水下结构的数字化重建和虚拟仿真，为桥梁的维护和管理提供科学依据。
声呐点云构模技术
声呐点云构模技术为桥梁水下检测提供了一种全新的数字化方法。如图3所示，声呐技术通过发射声波并接收其反射回来的信号，能够精确捕捉水下结构的三维形态。通过声呐点云数据，建立了一套完整的桥梁水下结构三维模型构建流程。
图3 声呐基本原理示意图
技术原理：声呐点云技术基于声波在水中的传播特性，通过声波的发射和接收，收集水下结构表面的反射信息，形成密集的点云数据。
数据处理：在研究成果中，对采集到的点云数据进行预处理，包括去噪、滤波和数据融合，以提高模型的精度和可靠性。
模型构建：利用先进的算法对处理后的点云数据进行三维重构，生成桥梁水下结构的高精度三维模型，为进一步的分析和评估提供了直观的可视化基础。
数字化检测技术
数字化检测技术为桥梁水下检测领域带来了革命性的变革。通过将传统的检测方法与现代信息技术相结合，实现了检测过程的自动化和智能化。
自动化检测流程：经研究实现了从数据采集到分析的全自动化流程，减少了人为因素的干扰，提高了检测的效率和准确性。
智能分析与评估：利用机器学习和人工智能技术，对声呐点云数据进行智能分析，自动识别桥梁冲刷与水下结构的损伤和缺陷，为桥梁的维护和管理提供了科学的决策支持。
数字孪生技术：通过构建桥梁的数字孪生模型，实现了对桥梁全生命周期的数字化管理。
成熟且丰富的实际案例
在桥梁水下检测领域，三维实时声呐检测技术已较为成熟，并成功应用于多个实际工程。本文以芜湖长江大桥、苏通长江大桥和泰州长江大桥为案例，展示三维声呐检测技术在桥梁检测中的应用。
芜湖长江大桥上的实践
芜湖长江大桥是中国安徽省芜湖市鸠江区境内的过江通道（见图4），位于长江水道之上，是安徽省第一座公路及铁路两用大桥。大桥跨江正桥总长2193.70米，主跨312米，宽18米，正桥跨径采用（120+2×144）米+2×（3×144）米+（180+312+180）米+（120+120）米跨径布置。
图4 芜湖长江大桥
如图5所示，基于三维实时声呐系统，通过专业测量设备的安装、声呐固定船舷下水和走航式起距离扫测等步骤，完成芜湖长江大桥水下基础和冲刷地形的检测。检测结果如图6-7所示。
(a) 声呐设备安装
(b) 走航式扫测现场
图5 设备安装与现场扫测
图6 冲刷特征识别与曲面重建
图7 芜湖长江大桥部分水下基础声呐点云图片
苏通长江大桥上的实践
苏通长江公路大桥全长32.4千米，主桥采用 100米+100米+300米+1088米+300米+100米+100米跨径布置，跨江大桥（见图8）总长8206米，北岸接线工程路线总长15.1千米，南岸接线工程路线总长9.1千米。
图8 苏通长江大桥
如图9所示，采用三维实时声呐技术对苏通长江大桥进行扫测。扫测前的设备安装主要包括声呐及云台安装、声呐下水并固定船舷、GPS定位安装以及实时控制系统的组建。主跨水下结构检测结果如图10所示。
(a) 声呐设备安装
(b) 扫测现场
图9 设备安装与现场扫测
(a) 主跨桥墩钢套箱防撞设施
(b) 辅助墩群桩点云图
图10 苏通长江大桥部分水下结构声呐点云图片
泰州长江大桥上的实践
泰州长江大桥（见图11）位于长江江苏段的中部，采用双向六车道高速公路标准，全长62.088km。主桥型采用跨度为2×1080.0m三塔悬索桥。其中中塔基础采用沉井基础，沉井平面尺寸为长58m，宽44m，高76m。下部38m为钢壳混凝土结构，上部38m为钢筋混凝土结构，沉井底标高-70.00m。
图11 泰州大桥
如图12所示，采用三维实时声呐技术对泰州长江大桥进行扫测。扫测前的设备安装主要包括声呐及云台安装、声呐下水并固定船舷、GPS定位安装以及实时控制系统的组建。测量严格按照测线进行，通过电脑端实时观测扫测数据，以防漏扫区域或者扫测数据不佳情况的出现。泰州长江大桥检测结果如图13所示。
(a) 声呐设备安装
(b) 扫测现场
图12 设备安装与现场扫测
图13 泰州大桥水下点云图片
未来技术的融合与突破
随着数字化技术的快速发展，声呐检测技术与人工智能、大数据、云计算等技术的融合，正成为桥梁水下检测领域的新趋势。未来可通过集成以下先进技术，实现对桥梁水下结构的更精确、更高效的检测。
智能化检测流程：利用机器学习和深度学习算法，可以自动识别和分类声呐图像中的缺陷，减少人工解读的误差和时间成本。
实时数据分析：结合物联网技术，实现对桥梁水下结构的实时监测，及时分析数据并预警潜在的结构问题。
云平台支持：通过云平台，检测数据可以集中存储、管理和分析，便于不同地区和部门之间的数据共享和协作。
提升声呐技术的稳健性：未来的研究将集中在提高声呐检测技术的精确度、效率以及对复杂环境的适应能力。
多模态数据融合：结合声呐与其他检测技术（如光学、电磁等）的数据，通过数据融合技术提高检测结果的准确性和可靠性。
自适应算法开发：研究开发能够适应不同水下环境和桥梁结构特性的自适应检测算法，提高在多变环境下的检测效果。
增强现实(AR)应用：探索AR技术在声呐检测中的应用，通过可视化增强提高检测人员对水下结构的理解，辅助决策制定。
自动化检测设备：开发自动化检测设备，减少人工操作，提高检测过程的安全性和数据采集的一致性。
通过这些潜在研究方向的深入探索和技术突破，声呐检测技术将为桥梁水下检测提供更强的数字化赋能，确保桥梁的安全和可靠性。
本文刊载 / 《数智视界》杂志
2024年 第3期 总第30期
作者 / 熊文
作者单位 / 东南大学交通学院桥梁工程系
编辑 / 裴小吟
美编 / 赵雯
审校 / 李天颖 王硕 廖玲
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