水利工程水下结构检测技术的现状与发展趋势

在水利工程中，对水下结构物进行检测 程安全的重要保证 由于水下结构所处的特殊环境，使得探测任务面临着水下能见度低、水 题。传统的检测方法（如潜水器目视检测及简单的物理测 内部缺陷及早期材料老化等问题进行精确检测。随着科 不可缺少的一种手段。因此，对水利水电工程水下结构物探 识到现有技术的优缺点，而且可以为今后的技术发展指明方向，促进水 进步，为水利工程的安全运行提供保障。

一、水利工程水下结构检测技术现

（一）传统检测技术的局限性

水利水电工程水下构筑物检测技术经过长期的发展， 已形成 套以传统检测方法为主要手段的技术体系。传统的检测方法主要有潜水人员的 坏性测试等。虽然潜水员目视检查能直观地发现明显的水下结构物损 且检测结果易受人为影响，存在定的安全隐患[1]。另外，由于潜水器 结构物进行全面检测。传统的测量方法如尺量法、锤击法等，虽然操作简单， ，难以检测出内部缺陷及深层问题。这些传统检测方法在精度、完整性等方面存在缺陷，已很难满足现代水利工程对水下结构物检测精度的要求。

（二）无损检测技术的应用与挑战

随着科学技术的发展，水工建筑物的无损检测已逐步得到应用， 这些技术包括超声探测、声呐成像、电磁探测等，可以对结构进行无损 检测材料内部缺陷，如裂纹、气孔等，但受探头与结构面的耦合作用 术可提供2-3D 水下结构图像，帮助探测人员直观地了解结构的整 能力有限。电磁探伤是一种检测金属构件锈蚀、裂纹的方法，但在 虽然无损检测技术已成为水下结构检测的重要手段，但仍存在设备防水可靠性差、测试环境复杂、数据处理复杂等问题。

（三）检测技术的集成与协同

近年来，水利水电工程中的水下结构物检测技术正朝着一体化、协同化的方向发展，以突破单一检测手段的局限。综合运用多种检测技术， 可充分发挥各自的优势 提 果的准确度与可靠性[2]。如超声探测和声呐成象技术相结合，能够在获取结 的高精度检测。另外，将部分检测技术与数据分析软件相结合，实现数据的 自动 析 实现对结构损伤位置及损伤程度的快速识别。然而，目前检测技术的整合和协同还存在多种技术兼容、数据格式不统一、协同检测效率低等问题。这些问题制约着探测技术的融合与协作，有待于进一步的研究与应用。

二、水利工程水下结构检测技术应用优化策略（一）基于多技术融合的检测方案构建与实施

水利水电工程水下结构检测中，单一检测方法已很难完全满足检测要求，亟需建立多技术融合的检测方法。应先确定探测对象和范围，包括堤坝基础、闸门、输水管线等类型，探测重点（裂缝、腐蚀、变形等）和探测环境参数（水深、流速、浑浊度等），并结合前期调查收集基础资料，为技术选型提供依据[3]。其次，针对探测对象，选取适合探测目标的探测技术，主要有水下声呐探测、水下航行器（ROV）搭载视觉探测、超声探测和磁粉探测等，其中声呐探测技术适用于大范围结构轮廓和隐蔽缺陷的初步探测，ROV 视觉探测适合近距离观测，超声技术适用于内部结构完整性检测，磁粉探测适用于表面和近表面裂纹的磁粉检测。在此基础上，设计技术融合方案，确定各种技术的应用次序和协同模式。利用声呐技术对结构进行全域扫描，获取结构整体三维模型和疑似缺陷区域坐标信息，然后，基于坐标数据规划 ROV 巡视路径，实现 ROV 携带高清摄像机和超声探头精确探测可疑区域，对金属部件，采用基于 ROV 检测与磁粉检测相结合的方法，实现微小裂纹的确认。还需要建立多技术协同的数据交互架构，保证声呐扫描、 ROV 视觉、超声和磁粉探伤等数据能实时传输到数据分析终端，进行数据联动分析。最后，实施现场检测，根据预先设定的方案，依次启动各个检测设备，在检测过程中，对设备的运行状况和数据采集质量进行实时监测，如果发现信号中断、图像模糊等异常时，及时调整设备参数（如声呐频率、 ROV 行进速度、超声探头耦合等），以保证探测数据的完整性和准确性。

（二）检测数据的智能化处理与分析流程优化

测试数据处理的好坏直接影响到缺陷识别结果的准确程度，需要建立智能化的处理和分析流程（如图 1）。应对声呐数据进行预处理，根据不同数据类型的特点，采用高斯滤波、中值滤波等滤波算法对声呐数据进行滤除，并利用3D 建模软件对二维声呐图像进行三维点云重建[4]。针对ROV 获取的视觉图像，拟采用对比度调节、去雾等技术提高图像清晰度，并利用图像拼接技术对多帧局部图像进行拼接，得到完整的结构面图像。对超声数据，采用信号放大和衰减补偿等方法消除传输过程中能量损失的影响，在磁粉探伤图像中，采用一种阈值分割算法，消除背景干扰，提取磁痕区域。建立缺陷识别模型，并在此基础上对特征进行提取，通过对三维声呐模型的分析，提取结构形变和凹坑深度等几何特征。该方法提取图像的表面特征，如裂纹的长度、宽度和腐蚀区域等，通过对超声信号的分析，提取超声波信号的内部结构特征，如振幅和走时等。采用基于磁感应原理的磁痕特征提取方法。在此基础上，利用卷积神经网络、SVM 等机器学习模型对特征参数进行分析，实现缺陷类型（如：裂纹、锈蚀、孔洞等）和程度（轻、中、重）的自动识别。构建缺陷参数数据库，通过与历史检测数据对比，分析裂纹扩展速率、腐蚀速率等演化趋势。采用基于缺陷识别结果、特征参数和发展趋势的检测报告，并将其分布位置、严重性和风险评价结果以图形的形式显示出来。在生成报告时，需要设置数据校验环节，对模型辨识结果进行人工复核（抽样比例不得少于 10%) ，若发现有误判、误判等识别错误，则将反馈给模型，以提高后续辨识精度。在此基础上，建立数据存储规范，实现对原始测试数据、预处理结果、识别模型和检测结果的统一存储，为后续检测提供数据支持。

图1：水利工程检测流程示意图

（三）检测设备的环境适配性改造与参数调试

复杂的水下环境（高压、低温、浑水）使得探测装备的稳定性要求更高，需要对其环境适应性改造和参数调试（设备优化前后情况如表1）。针对深海探测（水深>50 m)，对深海探测装置（水深>50 m）的外壳进行耐压强化，采用钛合金或高强度工程塑料材料，对其进行水压试验（试验压力不得小于1.5 倍实际工作压力），对其耐压性能进行验证。针对低温水环境（水温小于 5℃），在装置内增加恒温加热装置，保证传感器、控制器等电子元器件工作温度在 0-40℃范围内，并对设备电缆做耐寒处理，选择耐低温绝缘材料，避免因温度过低造成电缆硬化和断裂。还应根据水、水质状况，对设备的动态特性和探测参数进行优化。针对流速过快（1.5 米/s 以上）的情况，在 ROV 上加装辅助推进器，提高其抗流扰能力，同时，对行进控制算法进行实时监测，实时监测水流方向和流速，对水流对行进路径的影响进行自动补偿。针对浑浊水体（含悬浮物> ⋅50mg/L )，通过调节声呐设备工作频率（一般降至 50-100 kHz）、增大信号发射功率、延长接收时间，提高穿透能力。ROV 相机配有激光辅助照明装置，可有效降低散射光的影响，提高成像对比度[5]。开展设备联动调试，模拟实际测试环境，搭建测试平台，连接各测试设备的真实工作状态，研究不同环境参数组合条件下设备协同工作的效果。具体研究内容包括：设备启动响应时间（要求≤30 秒），数据传输延时（要求≤1 秒），设定流速条件下路径维持精度（误差≤5厘米），不同水质下缺陷识别精度（要求≥90%）。根据试验结果，调整 ROV 推进器功率分配，调整声呐信号处理算法，标定相机曝光时间，使其在目标环境中各项性能指标满足探测要求。

表1：设备优化前后情况

（四）检测流程的标准化构建与动态调整机制

为保证测试的效率和质量，需要将测试目标和设备特征相结合，建立测试过程系统，并建立动态调整机制。制定检测前准备程序，明确准备阶段的任务和标准：设备准备方面，需要全面检测设备（如 ROV、声呐、传感器等），包括电池电量（保证续航时间≥试验预估时长1.2 倍）、设备连接件密封性、传感器校准（误差范围 ≤0.5%) )。在人员准备方面，对操作小组进行培训，确定设备操作人员、数据采集人员和数据分析人员的岗位职责，保证操作人员熟悉设备紧急情况的处理流程。在场地准备方面，确定设备投放点（水深≥设备吃水深度，水流平缓），数据传输基站设置位置（保证探测范围内信号覆盖），以及救生艇、潜水设备等应急救援装备的位置。对现场检查的实施过程进行规范化，明确各个环节的操作规范和时间节点，在探测启动阶段，启动数据传输基站和监测系统，然后投放探测设备，当探测设备到达预定深度时，按照预先设定的路径进行探测。在检测执行阶段，设备操作员对设备状态进行实时监测，每隔 5 分钟对设备参数（位置坐标、电量和信号强度）进行一次记录，数据采集器每隔 30 分钟检查一次数据，如果数据缺失，则通知操作人员进行更换。检测完成后，按照“设备恢复→数据备份→设备清洗维护”的顺序进行，在设备回收过程中，需要缓慢抬升，防止水流对设备造成冲击，数据备份需要采用双介质存储（如硬盘、云存储），避免数据丢失。构建过程动态调整机制，定期评价检测过程的实施效果，评价指标包括：检测任务完成度（指标≥95%)，数据合格率（指标≥90%)，检测时间（依据结构规模确定）。根据评估结果，找出设备准备时间长、数据补测频繁等薄弱环节，并根据具体情况对流程进行调整：优化设备检修清单，减少不必要检修项目。为减少数据收集的盲区，对路径规划算法进行改进。同时，建立环境变化应急预案，当监测到的环境参数（如流速、水质等）发生异常时，自动启动应急预案，调整设备参数或暂停运行，以保证监测的安全性和数据质量。

三、水利工程水下结构检测技术发展趋势（一）智能化检测技术的兴起

随着人工智能、机器学习、大数据等技术的飞速发展，水利水电工程中水下结构物的智能检测将是一个重要的发展方向。智能检测技术是将智能算法嵌入到检测设备中 实现对检测数据的自动识别与分析，实现对结构健康状态的快速准确判断[6]。如基于机 呐图像数据，识别结构表面裂纹、锈蚀等损伤特征。大数据技术能够挖 状态预测模型，实现结构潜在损伤的预警。智能检测技术在提高检测效率的同时，有效地降低人为因素对检测结果的影响，提高检测的精度和可靠性。

（二）远程与自动化检测技术的发展

在水利水电工程中，水下结构物的检测将向远程、 自动化方向发展。远距离探测技术是指将传感网络安装于水下结构物上，以实现实时监测与数据传输 干预的情况下长时间稳定运行，并能实时捕捉结构的细微变化。自动检测技 ，携带探测设备，在水下环境下自主作业，完成对水下结构物的探测。该方法 行作业，提高探测的安全性与效率。同时，结合物联网技术，实现对多个水利工程水下构筑物的集中管理与监测，为水利工程的运营维护提供更科学的决策依据。

（三）多学科融合与技术创新

在水利水电工程中，水下结构物检测技术将向多学科交叉、技术创新的方向发展。水下结构的检测既是水利、材料、无损检测等学科的交叉，又是物理、化学、生物等多个学科的交叉。为此，应深入探究新型耐久材料及其防护技术，采用生物技术，对水下结构物进行生物附着检测，评价其对结构力学性能的影响。同时，科技的创新也是推动检测技术进步的重要因素，新的传感技术，高精度的成像技术，先进的数据处理算法，为水下结构物的探测提供了更高的效率和更高的精度。未来可通过多学科的交叉和技术创新，为水利水电工程水下结构检测提供新的思路和方法。

结束语

综上，在水利工程中开展水下结构物检测技术的研究是非常有意义的，通过对现有检测技术现状的分析，找出技术瓶颈，可为下一步技术创新 随着人工智能，物联网，大数据等新技术的发展，水下结构检测技术将向智能化、自动化、高精度方 应通过不断探索与实践，进一步完善水利水电工程监测技术体系，提升监测效率与精度，为水利水电工程安全运行提供更可靠的保障。

[1]司广全,赵勇,童博,张宇,张伟利,王新,樊伟哲.海上风电水下资产质量缺陷及检测方法[J].热力发电,2024,53(12):77-85.

[2]曾亮红.航运高桩码头混凝土结构耐久性检测分析[J].珠江水运,2024,(13):4-6.[3]姜哲,赵宇,黄建虾,王芳,陈祎,罗传坤,罗高生.深水油气平台水下结构运维机器人技术进展[J].科技导报,2024,42(13):6-15.

[4]贾东诺.桥梁水下结构检测机器人设计研究[J].城市建设理论研究(电子版),2024,(15):52-54.

[5]尹凯丽.多波束联合三维声呐在水闸工程中的应用分析[J].吉林水利,2024,(05):34-37.

[6]杨淼,董金耐,谢卓冉,蔡立鹏,钟锦扬.基于残差连接的水下小目标检测结构模型[J].江苏海洋大学学报(自然科学版),2024,33(01):58-65.

作者简介：葛青（1990-02）女， 汉族，湖南省长沙市人， 本科,工程师，研究方向 工程检测。