嵌入式漫射式超声传感技术在真实桥梁结构中用于混凝土早期水化过程的监测

《Engineering Structures》：Embedded diffuse ultrasonic sensing for early-age concrete hydration monitoring in real bridge structures

　　

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  提出了一种基于小波包分解（WPD）的多频率漫射超声波方法，用于监测桥梁结构中混凝土的水化过程。
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  在实际应用中，该方法在表征混凝土水化演变方面比传统的超声波脉冲 velocimetry（UPV）方法具有更高的准确性。
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  该方法对温度变化具有鲁棒性，适用于智能结构健康监测（SHM）。
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  所开发的嵌入式传感技术可用于后续的施工决策和未来的SHM。

引言

随着智能建筑和数字基础设施的快速发展，对能够持续监测施工过程中材料变化的原位传感技术的需求日益增加。在钢筋混凝土（RC）桥梁建设中最关键的阶段之一，早期水化过程决定了混凝土的硬度、强度、收缩率和耐久性的发展[1],[2],[3]，从而直接影响到施工质量及后续操作，如模板拆除和后张拉。因此，可靠的水化过程评估对于桥梁施工质量控制和数据驱动的决策至关重要[4],[5],[6]。

混凝土水化涉及水泥颗粒与水之间的一系列物理和化学反应[7]。在此过程中，会不断生成水化产物，如硅酸钙凝胶（C-S-H）和氢氧化钙[8]，这些产物形成了固体骨架，细化了孔隙结构，并逐渐发展了混凝土的机械性能[9]。表1总结了几种常用的混凝土水化监测技术。超声波技术是一种常用的监测方法，它可以根据超声波在混凝土中的传播情况直接反映材料性质的变化[10],[11],[12]。在以往的研究中，超声波参数（如波速、衰减和能量）被广泛用于评估与水化相关的特性[13]，包括凝固时间和混凝土强度的发展。Lu等人[14]系统研究了混凝土水化过程中多个超声波参数的变化，包括波速、衰减系数指数和频域谱特性。Yim等人[15]证明可以通过超声波脉冲速度（UPV）的快速增加来识别混凝土的初始凝固时间。Lee等人[16]建立了UPV与混凝土抗压强度之间的经验关系。最近，机器学习（ML）方法被引入以提高水化评估和机械性能预测的准确性。Sathiparan等人[17]开发了一个包含十种不同混凝土混合料的UPV数据集，并使用了几种机器学习模型（包括人工神经网络（ANN）、提升树回归（BTR）、k最近邻（KNN）、支持向量机（SVM）和随机森林回归（RFR）来预测混凝土的抗压强度。Sunkpho等人[18]进一步将UPV技术与ML模型结合，以估计混凝土的应变发展。然而，传统的基于UPV和衰减的方法主要依赖于首次到达的相干波，主要反映了混凝土的宏观硬度变化[19]，这限制了它们对水化早期微结构变化的敏感性。

漫射超声波作为一种监测异质材料变化的新方法最近受到了关注。与传统超声波方法不同，漫射超声波在传播过程中会经历多次散射，并与骨料、孔隙和水化产物反复相互作用[29],[30]。因此，它们的传播特性对内部微结构的变化非常敏感[31]。先前的研究表明，从漫射超声波信号中提取的扩散率和耗散系数可以有效表征混凝土的细微变化[32],[33],[34]。扩散率主要与漫射超声波能量的传输效率相关，而耗散则表征了波传播过程中的能量损失。与传统UPV相比，这些传输参数提供了关于混凝土微结构变化的更丰富信息[35]。尽管有这些优势，现有的漫射超声波研究通常仅使用单一频段或全频带响应来表征接收到的信号，从而只得到一对有效的扩散率和耗散参数[36]。这种全频带分析不可避免地平均了不同频率成分的响应，可能会掩盖有价值的频率依赖性信息。由于不同频率的超声波具有不同的波长和散射特性，它们在不同的空间尺度上与水化引起的异质性相互作用[37]。因此，频率依赖的传输参数预计可以提供关于混凝土微结构变化的补充信息[38]。然而，关于大规模桥梁结构在实际现场条件下进行多频率漫射超声波表征的研究仍然非常有限。

为了解决这一局限性，本研究提出了一种基于小波包分解（WPD）的多频率漫射超声波方法，用于在桥梁施工过程中原位监测早期混凝土的水化过程。在桥梁的上层板、梁腹和底层板嵌入了智能骨料传感器，以主动生成和接收超声波数据。获取的信号被分解成多个重建的子带信号，以提取不同频段的扩散率和耗散系数，从而表征水化过程。通过与传统UPV方法的比较，评估了所提出方法的性能，展示了频率依赖的漫射超声波表征在大规模桥梁中的优势。此外，还研究了温度对提取的扩散率和耗散系数的影响，以评估该技术的鲁棒性。这项工作的贡献在于将WPD与漫射超声波传输分析相结合，将传统的单频带或全频带表征方法扩展到多频率框架。

章节片段

方法论

由于对微结构变化的高度敏感性，漫射超声波技术已被广泛用于异质材料的表征。在像混凝土这样的强异质介质中，超声波会经历多次散射事件，产生漫射波场。漫射波能量的演变可以通过扩散方程来描述，从而提取扩散率和耗散参数来表征材料状态。

实验设置

为了验证所提出方法的有效性，进行了一项现场实验，以监测实际桥梁施工过程中混凝土的水化过程。所监测的桥梁是一座位于中国石嘴山市吴马公路上的后张拉RC桥梁。该桥梁的建设始于2023年，是一座三跨连续箱梁桥，总长度为142米。监测部分位于中间跨，距离桥墩约20米。

讨论

尽管扩散模型是在理想化的漫射波假设下推导出来的，但实际的RC箱梁是一个有限的、几何结构复杂的介质，其中包含钢筋和结构边界。这些特征会产生额外的散射和反射，增加了超声波传播路径的多样性和有效长度，从而形成了测量到的漫射尾波场。因此，估计的扩散率和耗散系数应该

结论

本研究提出了一种基于WPD的多频率漫射超声波方法，用于监测施工过程中RC桥梁早期混凝土的水化过程。通过将嵌入式骨料传感器与基于WPD的多频率信号分析相结合，提取了频率依赖的扩散率和耗散系数来表征水化过程。主要结论如下：

• (1)
  根据测量的应变演变，水化过程被分为三个阶段：

CRediT作者贡献声明

杨子谦：撰写——原始稿、方法论、调查、数据整理。孔庆照：撰写——审核与编辑、资金获取、概念化。李秀全：资源准备、正式分析。杨霞：撰写——审核与编辑、监督、项目管理、概念化。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的竞争性财务利益或个人关系。

致谢

作者衷心感谢国家自然科学基金（批准编号：52020105005, 52608532）的支持。

Ziqian Yang|Qingzhao Kong|Xiuquan Li|Xia Yang