Tillståndsbedömning

Inspektioner av tunnlar är en viktigt men tidskrävande aktivitet. Den senaste tidens teknikutveckling har dock visat på möjligheten att övergå från manuella till digitala inspektioner där mobila datainsamlingssystem och maskininlärning används för att automatisk upptäcka sprickor och andra skador i sprutbetongen.

Tunnlar är en viktig del av många länders transportinfrastruktur och temporära stängningar av tunnlar har stor påverkan på trafikflödet och restiden för användarna. För att upprätthålla en säker trafikmiljö, genomförs därför regelbundna inspektioner. Resultaten från inspektioner används därefter för att planera underhållet av tunneln. Idag inspekteras tunnlar nästan uteslutande av inspektörer på plats. Här ingår det att dokumentera skador i bergförstärkningen som t.ex. sprickor och läckande vatten samt att göra en fysisk kontroll av förlorad kontroll av vidhäftning mellan berg och sprutbetong.

Kontroll av vidhäftning görs med hjälp av hammare vilket gör att hela inspektionen måste genomföras på handnära avstånd och detta är ett tidskrävande arbete som dessutom påverkas av mänskliga fel och kräver att tunneln är stängd. Ett åldrande tunnelbestånd i kombination med en ständig utbyggnad av tunnelsystemet ökar behovet av mer tidseffektiva inspektionsmetoder.

Forskning inom AI, datainsamling och automatisering som fokuserar på inspektioner av tunnlar har ökat mycket under de senaste åren och den senaste tidens teknikutveckling har dock visat på möjligheten att övergå från manuella till digitala inspektioner där mobila datainsamlingssystem och maskininlärning används för att automatisk upptäcka sprickor.

Jämfört med forskning inriktat på inspektioner, är den forskning som bedrivs inom tillståndsbedömning marginell och många projekt lämnar detta område oberört. Denna visade att en stor spridning existerar i hur man ansätter gränsvärden för sprickvidder i betongen och en nedsatt bärförmåga för en tunnelförstärkning. Då sammanställningen omfattar olika länder så kan skillnader delvis förklaras av variationer i bergmassans generella kvalitet och vilken typ av bergförstärkning som används. Dock framgår det att teoretiska och mekaniska resonemang till varför gränsvärden är ansatta som de är saknas eller utelämnas. I de flesta fall är nog gränsvärden fastställda baserat på empirisk kunskap.

Syftet med denna studie ”Tillståndsbedömning av skadad sprutbetongförstärkning” är att undersöka hur befintliga skador i bergförstärkningen, primärt vidhäftningsbrott och uppsprickning påverkar tunnels globala och lokala stabilitet. I detta sammanhang syftar global stabilitet till hur dessa typer av skador påverkar förstärkningens respons till rörelser i bergmassan, medan lokal stabilitet syftar till förmågan att ta upp laster från t.ex. lösa block. Vidare ska projektet undersöka om det finns några lämpliga digitaliserade metoder för att upptäcka vidhäftningsbrott mellan betong och berg. Syftet med detta är effektivisera dagens bomknackning som är väldigt tidskrävande och subjektiv och att kunna föreslå en vidareutveckling av det mobila datainsamlingssytem som idag används för att upptäcka synliga skador i förstärkningen. Om vidhäftningsbrott kan upptäckas med något instrument som man kan montera på ett fordon finns det en möjlighet att även automatisera denna del av inspektionen. Slutligen är syftet också att föreslå hur resultat från digital inspektioner ska implementeras som en delaktivitet för framtida inspektioner av tunnlar.

Deltagare

Studien genomförs som del av ett doktorandprojekt med med stöd från Andreas Sjölander, Anders Ansell och Erik Nordström. Därtill stödjer en referensgrupp arbetet, denna består av Patrik Vidstrand, Peter Danielsson, Jan Malmtorp, Carlos Perez Rioja, Catrin Edelbro och Louise Sjölund.