Метод преобразования деформации оптоволоконного Φ-OTDR и деформации обделки туннеля и его применение в мониторинге безопасности туннелей

Наблюдая, как «дышат» туннели

Современные автомобильные и железнодорожные туннели прокладывают под горами, реками и густонаселенными городами, где незаметная трещина или медленная деформация могут быстро превратиться в катастрофу. В этом исследовании предложен способ позволить туннелям «сообщать» инженерам о своём состоянии в режиме реального времени, превратив длинные жилы оптического волокна в непрерывные «нервы», фиксирующие растяжение и сжатие обделки. Работа не только объясняет, как эти волокна реагируют на деформацию внутри бетона, но и показывает, как их сигналы можно преобразовать в автоматические предупреждения для ремонтных бригад под землей.

От одиночных датчиков к непрерывным «нервам»

Традиционный мониторинг туннелей опирается на отдельные приборы, закреплённые в ключевых точках обделки. Эти устройства могут быть точными, но они измеряют лишь несколько точек и часто требуют присутствия людей для считывания и обслуживания. Распределённое оптоволоконное зондирование предлагает иной подход: один кабель, приклеенный или залитый в бетон, может измерять деформацию вдоль всей своей длины. Технология, используемая здесь, называемая фазочувствительной оптико-временной рефлектометрией (Φ-OTDR), посылает короткие лазерные импульсы по внешне обычному телеком-кабелю и «слушает» крошечные эхо‑сигналы, рассеянные дефектами стекла. Когда обделка туннеля деформируется, эти эхо‑сигналы сдвигаются таким образом, что можно определить, насколько волокно было растянуто или сжато в тысячах точек.

Почему волокно и бетон движутся по-разному

В реальных тоннельных проектах оптическое волокно нельзя оставлять голым. Его защищают слоями пластика и стали, чтобы оно выдерживало изгибы, заливку бетоном и удары при строительстве. Эти защитные слои, однако, приводят к тому, что стеклянное волокно не деформируется точно так же, как окружающий его бетон. Волокно также чувствительно к медленным изменениям температуры и к длительной ползучести материалов, что вызывает постепенный дрейф показаний деформации даже при покоящейся конструкции. Если инженеры будут использовать необработанные сигналы волокна напрямую, они неверно оценят нагрузки, действующие на обделку туннеля. Суть статьи — метод перевода того, что «чувствует» защищённое волокно, в истинную деформацию бетонной обделки вокруг него.

Изготовление и изгиб модельных балок

Чтобы выяснить этот перевод, команда отлила три большие бетонные балки с теми же размерами и расположением арматуры, что и реальная обделка туннеля. Внутри балок они установили как бронированный оптический кабель, так и традиционные электрические тензодатчики в совпадающих точках. Затем были проведены два типа испытаний. В динамических тестах балки нагружали по аналогии с миниатюрным мостом, увеличивая силу с контролируемой скоростью и записывая реакцию как волокна, так и тензодатчиков. В статических тестах балки оставляли разгруженными более получаса, чтобы наблюдать, как деформация волокна ползёт во времени под влиянием его материалов и окружающей среды. Данные показали, что и структурная деформация, и деформация волокна увеличивались почти линейно с нагрузкой и временем, но с разными темпами.

Преобразование показаний волокна в деформацию конструкции

Тщательно подбирая уравнения прямых по результатам испытаний, авторы разделили отклик волокна на две части: одну, обусловленную реальным изгибом бетона, и вторую, связанную с медленным накоплением из‑за внешних эффектов. Затем они вывели простую формулу, которая превращает показания волокна в ту деформацию, которую зарегистрировал бы обычный структурный датчик, одновременно вычитая зависящий от времени дрейф. В среднем деформация бетона составляет примерно 1,26 от деформации волокна, за вычетом небольшого члена, растущего с временем наблюдения. Когда это преобразование применили в реальном шоссе́йном туннеле в провинции Сычуань (Китай), преобразованные результаты волоконного мониторинга близко совпали с показаниями высокоточных вибропроволочных датчиков, установленных в тех же точках, оставаясь в пределах примерно 5% друг от друга.

От сырых данных к автоматическим предупреждениям

Убедившись, что показания волокна действительно отражают поведение туннеля, исследователи прошли дальше и создали цифровую платформу безопасности на их основе. В демонстрационном туннеле кабели уложили U‑образно по своду, стенам и нижним боковым участкам и подключили к центральному блоку, который собирал данные каждую минуту. Программное обеспечение платформы преобразовывало деформацию в напряжение, рассчитывало продольные силы и изгибающие моменты, действующие в обделке, а затем оценивало коэффициент запаса прочности по китайским нормам проектирования туннелей и бетона. Эти значения сравнивались с заранее заданными порогами. Если какая-либо секция приближалась к небезопасным уровням, система предусматривала срабатывание сигналов в пульте мониторинга и отправку предупреждений напрямую на телефоны рабочих, превращая волокно в основу сети раннего оповещения в реальном времени.

Повышая безопасность под землёй

Для неспециалистов главное заключение в том, что один прочный оптический кабель теперь может выступать в роли непрерывного монитора состояния туннеля, при условии корректного преобразования его показаний. Исследование показывает, как установить это преобразование через контролируемые лабораторные испытания и подтверждает его на реальном строительном объекте. Объединив откалиброванные волоконные измерения с автоматическим анализом и чёткими порогами безопасности, операторы туннелей получают инструмент, позволяющий наблюдать, как вся обделка «дышит» при изменении нагрузок, и обнаруживать проблемы до появления трещин или обрушений. Подход указывает на будущее, в котором подземное строительство и эксплуатация охраняются световыми «нервными системами», тихо отслеживающими безопасность конструкций, которые большинство из нас никогда не увидят.

Цитирование: Cao, K., Xie, Z., Zhou, F. et al. Transformation method of Φ-OTDR optical fiber strain and tunnel liner strain and its application in tunnel safety monitoring. Sci Rep 16, 13842 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-43749-5

Ключевые слова: безопасность туннелей, оптоволоконное датирование, мониторинг состояния конструкций, измерение деформации, системы раннего оповещения