引言

铁路隧道安全直接关系到铁路整体运行安全与效率，根据我国《铁路隧道监控量测技术规程》（Q/CR 9218-2015）等技术标准，为保障铁路的安全运行，需要对隧道净空变化、拱顶下沉、地表沉降（或隆起）、水平位移、垂直位移等关键参数指标进行全面监测。尤其是重载铁路隧道，因面临高强度重载列车冲击压力，其形变风险显著增加，对监测技术的精确性、实时性和稳定性提出了更高要求。当前，业界广泛采用InSAR、三维激光扫描、双目立体视觉等先进技术进行隧道形变监测，这些技术虽各有优势，但在实际应用中亦暴露出数据处理复杂、环境适应性不足、成本效益待提升等问题。在此背景下，对既有监测技术进行深度优化与创新应用，成为提升重载铁路隧道形变监测能力、保障铁路安全运行的迫切需求。本文旨在分析现有监测技术的现状与局限，探讨优化策略，以期为我国重载铁路隧道的安全监测提供科学指导。

1 重载铁路隧道形变的发生原因

1.1 复杂的地质环境

我国国土面积辽阔，地形地貌复杂，除广袤平原外，更有高原、山地、盆地、丘陵等复杂区域，在这些地形条件下，重载铁路隧道面临的地质挑战尤为严峻。复杂的地质构造、多变的地下水位及各异的岩层性质，共同作用于隧道结构，加速了围岩变形与地层位移，影响隧道稳定性。例如，地下水位波动将直接影响周边岩土的物理力学状态，从而易引发隧道膨胀、沉降等变形，随着时间的自然演变以及地震、泥石流等自然灾害的频发，将进一步加剧隧道结构受损与形变。因此，针对这些复杂地质环境，需采取更为精细的设计、施工与监测措施，以确保重载铁路隧道的安全与稳定^[1]。

1.2重载列车的负荷

重载铁路隧道不仅承载着隧道自重与土压力等基本静态荷载，更面临高密度、大轴重列车频繁通行所带来的高强度动态冲击荷载。列车高速行进过程中，车轮与轨道的相互作用，以及列车加速、制动产生的巨大惯性力，给隧道结构稳定性带来了严峻的挑战。在长期的动态荷载下，隧道结构损伤逐渐积累，隧道沉降、侧向变形等安全隐患风险逐渐加大，直接威胁到重载列车的运行安全与效率。因此，加强对隧道结构的监测优化及巡检维护，是确保重载铁路隧道长期稳定运行的关键所在。

1.3隧道结构的老化

重载铁路隧道作为铁路交通运输的重要基础设施，其结构的老化是导致形变问题不可忽视的原因之一。随着运营年限的增长，隧道内部材料如混凝土、钢筋等因长期承受重载列车的冲击及环境因素的侵蚀，逐渐出现性能退化。混凝土的老化表现为强度降低、开裂增多，而钢筋则可能因锈蚀而导致承载能力变弱。这些材料性能的变化直接导致隧道结构整体刚度下降，对外部荷载的抵抗能力减弱。此外，隧道内部的排水系统、衬砌结构等关键部件的老化也会加速隧道形变的进程，排水不畅将导致地下水渗入隧道，进一步侵蚀材料并增加结构负担；衬砌开裂则削弱了隧道的整体性，使其更易受到外力作用而发生形变。因此，针对重载铁路隧道结构老化的问题，必须采取科学有效的监测及维护措施，确保隧道结构的安全稳定。

2 重载铁路隧道形变状态监测系统的构成

重载铁路隧道形变状态监测主要是依靠数字化监测设备，对隧道关键指标数据进行监测采集，并对采集数据进行分析，实现全面、准确地监测隧道结构的形变情况，及时发现其中的潜在问题，保障重载铁路的运行安全。

2.1数据采集与传输

数据的采集与传输是监测系统的重要构成部分，首先需要在监测点固定监测设备，通过周期化的数据采集，获取重载铁路隧道围岩以及相关部位的关键参数信息，并利用应变片、光纤传感器、激光位移仪等传感器，监测隧道的结构变化。在数据采集完成后，再利用无线网桥、数据传输系统等，将获取的隧道信息进行实时、高质量的回传，从而及时发现重载铁路隧道的形变状态^[2]。

2.2数据处理与分析

数据采集回传后，需要进行数据的处理与分析，为防范隧道形变风险提供决策依据。例如，采集的图像数据需要利用灰度化、高斯滤波等图像处理算法对隧道围岩特征点进行识别并获取其三维坐标，通过将彩色图像转化为灰度图像并与标准图像对比，对图像中突出区域进行分析，再进行高斯滤波处理，减弱图像中的噪声等，以获取更加准确的隧道形变特征，最后对特征点进行分析、构建三维模型。通过可视化特征分析，可更加精准地评估隧道形变状态，为形变问题的分析与解决奠定基础。

2.3形变预警机制

隧道形变监测预警机制是确保隧道结构安全稳定运营的关键环节。通过持续收集隧道结构各关键点的形变数据，并运用先进的数据处理算法进行分析，系统能够及时发现形变异常并判断其发展趋势。预警机制的核心在于设定科学合理的预警阈值，一旦监测数据超过预设阈值，系统立即触发预警信号，向相关部门和人员发送紧急通知。同时，系统还能自动分析形变原因，为应急响应提供有力决策支持。形变预警机制不仅提升了隧道安全管理的响应速度，也增强了应对突发事件的能力，确保重载铁路列车的安全运营和隧道结构的长期稳定性。

3 重载铁路隧道形变状态监测技术的应用

3.1三维激光扫描系统

三维激光扫描技术是开展铁路隧道形变状态监测的重要技术手段之一，通常采用三维振镜式激光扫描系统进行隧道形变的三维扫描。该系统总体通过系统中的控制系统、激光器、光学系统、振镜扫描系统等（如图1所示），对三维截面信息进行获取和发送，完成图形识别、扫描路径优化、图形插补、激光开关控制等操作，实现对铁路隧道的扫描以及形变状态的实时动态监测。系统依靠扫描控制卡、上位机系统等，实现对扫描系统的控制，通过将重载铁路隧道形变中的数据信息、图像信息等进行采集，并利用具有高速、较强兼容性的PCI总线进行图像的高速、稳定传输，从而提升重载铁路隧道形变状态测量数据的精准度^[3]。系统中还包括PCI9052、FPGA芯片等，PCI9052通过异步操作，与PCI总线相互连接，可有效提升系统灵活性。同时，FPGA芯片依靠其强大的逻辑控制功能，对复杂的时序逻辑进行控制，可有效实现RAM缓冲数据的内部调用，提升数据的传输效率和稳定性，为资源共享、数据传输与系统控制等提供支撑。

图1 三维激光扫描系统结构图

3.2时序InSAR

当雷达波束穿过大气层、地表和地下物质时，会受到大气湿度、地表形变等多种因素影响，时序InSAR技术通过测量这些干涉的相位差异，比较不同时间的雷达影像，从而捕捉形变的细微变化，实现反推出形变信息。时序InSAR技术基本流程包含数据采集、图像生成、时序InSAR处理、监测数据分析等（如图2所示）。

图2 InSAR技术的基本流程图

首先利用卫星或飞机搭载合成孔径雷达（SAR）传感器对铁路隧道区域进行周期化的雷达数据采集，同时通过定时设置，重复采集不同时间点的隧道数据信息，而后，对采集到的不同时间点SAR数据进行干涉处理，生成干涉图，以获取不同时间下的地表反射相位差，并将多个干涉图组合起来，形成时序InSAR数据集，为重载铁路隧道形变状态的分析提供研判依据，最后，根据隧道形变监测结果所设定的形变预警阈值，实现对隧道形变的实时监控与预警，提供相应决策支持。

3.3双目立体视觉分析系统

基于双目立体视觉进行隧道形变监测主要是依靠图像处理技术对隧道的变形情况进行测量与对比分析，为隧道的安全防护提供数据支持。双目立体视觉分析系统主要基于视差原理，通过成像设备从不同位置获取被测物体的两幅图像（系统原理如图3所示），而后对图像进行去噪、增强对比度等预处理操作，以提高图像质量，随后进行图像分割和特征提取，识别出图像中的关键点或特征区域，进而计算出图像对应点间的位置偏差，利用立体匹配算法，将左右图像中的对应特征点或区域进行匹配，找出它们之间的对应关系，识别和监测围岩的形变情况，当发现形变超过预设阈值时，自动发出警报，通知相关人员采取应对措施，系统可提供直观的三维可视化界面，将隧道内部结构和形变情况以三维模型的形式呈现出来，便于相关人员直观理解隧道状态，进行空间分析和决策支持^[4]。

图3 双目测距原理示意图

除此之外，随着科技的发展，还有其他较多重载铁路隧道形变状态监测技术不断开发应用，如光纤传感技术、卫星定位技术、多传感器监测技术等，为铁路隧道形变状态监测提供了技术支撑与保障。

4 重载铁路隧道形变状态监测技术的优化应用路径

4.1智能化监测技术的开发

技术的发展为铁路隧道形变状态监测提供了更多的实现路径，尤其是面对更加复杂危险的重载铁路隧道环境，需要更加智能化的监测设备，比如可以利用无人机技术，通过在无人机上搭载集成高分辨率摄像头和高精度激光雷达等传感器设备，结合飞行控制算法和远程操控技术，实现对隧道内外围岩的全方位、无死角的图像拍摄、三维扫描，尤其是可以针对性拍摄一些特殊部位的影像视频以及精准图像，为隧道形变问题的监测提供更加精准的研判手段。同时，通过大数据技术与物联网技术的深度融合，对监测到的隧道形变数据进行更加高效智能的分析，建立实时监测系统，在形变超出安全阈值时迅速触发预警系统，通知相关人员采取应对措施，提高了事故应对的效率和准确性，也为隧道形变监测数据的处理与分析带来新的手段。

4.2加强技术之间的相互融合

目前应用较为广泛的重载铁路隧道形变状态监测技术都有着各自的应用优势，但也存在各自的局限性，例如基于巴塞特收敛系统的隧道形变监测技术，虽然能够精准测量隧道的变形数据，定位变形位置坐标，但其测量的点数数量较少，无法全面反映隧道的变形情况。再例如激光扫描仪虽然可以全面、高精确度的监测隧道的形变状态，但测量的速率较底，每测量完一段区域后，需要移动设备才能进行下一段区域的测量。因此，加强技术之间的相互融合至关重要，可实现技术之间的优势互补，提升重载铁路隧道形变状态监测的速率和效果。例如，可以融合GNSS、激光雷达、InSAR、双目立体视觉等技术，构建多维、多尺度的隧道形变监测系统，通过融合不同传感器的数据，提高监测的准确性和全面性，实现对隧道形变的多角度、多尺度监测^[5]。此外，还可以建立重载铁路隧道形变状态监测历史数据系统，形成隧道围岩形变监测数据、维护记录、环境因素等多方面数据的信息库，通过定期的数据对比与分析，帮助管理者制定维护保养策略和重点位置检修政策，减少安全隐患的发生。

5 结语

重载铁路隧道形变损伤严重影响了铁路系统的安全运营，现代科技的快速发展，为隧道形变状态监测与预警带来了更多更好的技术手段保障，本研究针对造成隧道形变的关键因素，从技术的基本构成与应用现状出发，探究其应用的优化路径，为重载铁路的安全运营及稳定发展贡献力量。

参考文献

[1]徐涛. 基于三维激光扫描技术在地铁隧道形变监测的应用研究[J]. 自动化与仪表, 2022, 37(02): 64-69.

[2]李丽萍. 基于双目立体视觉的隧道围岩形变监测系统[D].长安大学, 2021.  

[3]李隆. 基于计算机视觉的高速铁路隧道监测系统研究[D].

中国铁道科学研究院, 2020.

[4]王腾飞. 激光测距仪应用于隧道变形监测的试验研究[D].石家庄铁道大学, 2020.

[5]王明年, 王志龙, 张霄, 等.深埋隧道围岩形变压力计算方法研究[J]. 岩土工程学报, 2020, 42(01): 81-90.