高品質のパイル長さの非破壊検出

Jul 13, 2023

新しい試験方法により、MnDOT は掘削や解体を行わずにハイマスト軽量塔 (HMLT) の地下基礎杭の深さを決定できるようになります。 HMLT は耐荷重の安定性を確保するために設計基準を満たす必要があります。 新しい方法を使用して杭の深さを評価することで、MnDOT は費用のかかる改造や交換を回避し、再設計が必要な照明塔を優先することができます。

ミネソタ州全域に何百ものハイマスト灯台 (HMLT) が設置されており、その多くは数十年にわたって設置されています。 MnDOT の橋梁構造物局は、塔とその基礎が AASHTO の現在の負荷抵抗係数設計 (LRFD) 仕様を満たしていることを確認し、必要に応じて再設計するという任務を負っています。

その決定を行うには、エンジニアは HMLT 基礎の構造、形状、寸法を理解する必要があります。 ミネソタ州の HMLT 基礎は通常、三角形のコンクリートパッドが 3 本の角度を付けて埋め込まれた杭によって頂点で固定されるように設計されていますが、多くの塔の建設文書や地盤データが不足しているため、詳細は不明である可能性があります。

「現在の設計基準が満たされていることを確認するためにハイマストの照明塔を監視するのは困難でした。しかし、成功したフィールドテストと綿密な分析の結果、非常に有用で費用対効果の高いツールが誕生しました。」と MnDOT 基礎エンジニアのリッチ ラム氏は述べています。材料および道路研究局。

HMLT 基礎が LRFD 仕様を満たすかどうかは、杭の深さによって決まります。 建設記録や杭の深さのその他の証拠がなければ、設計基準が満たされていることを確認するために、基礎の改修や交換に費用がかかる必要があります。

他の MnDOT プログラムでは、資産検査のためのさまざまなリモートまたは非破壊センシング技術を調査または実装しています。 同庁は、注意が必要な HMLT に効果的に優先順位を付けるために、現場杭の長さを特定するスクリーニング ツールを必要としていました。

このプロジェクトの目標は、現場杭の長さを決定するための、ハードウェアおよびオフライン データ分析を含む非破壊的な方法を開発することでした。

研究チームは、多面的なアプローチを使用して、地下の基礎杭の長さを感知する現場技術を考案しました。 チームメンバーは、空気圧ピストンシェーカーからの定常状態の振動と取り付けプレートへの単一ハンマーの衝撃という 2 つの機械的振動技術に基づいたセンシング方法を特定しました。

どちらの方法も杭幹の上に振動を加えました。 地面に押し込まれた地震コーン貫入計は、土壌のプロファイル (または層構造) をテストし、その先端には運動トランスデューサーが取り付けられていました。 パイルキャップと振動源の間に挿入された別の鋼棒は、機械的振動がパイルを介して伝達されるための物理的な接続を提供しました。 杭と周囲の土壌との間の高い地震インピーダンスのコントラストにより、振動によって引き起こされる地震波は杭の底部と周囲の土壌に伝わります。 計測機器によって収集された波のデータは、杭の長さの推定に役立ちます。

ミネソタ州の HMLT 基礎設計と地盤特性に関する限られた既存の建設データを検討した後、研究者らはセンシング方法論に基づいて土壌と杭の間の相互作用、そして最終的には波形間の相関関係を 3D でシミュレーションおよび分析するための計算モデルを作成しました。パターンとパイルの深さ。 このモデルは、最適な振動周波数や地震センサーの位置など、2 つの方法の最も効果的なテスト パラメーターも示しました。

ミネソタ大学民学部教授のボージャン・グジナ氏は、「我々の手法は、個々のタワーの分析に5,000ドルの費用がかかるように見えるかもしれないが、HMLT財団の交換には約4万ドルかかるため、ミネソタ州の納税者は最大800万ドルを節約できる可能性がある」と述べた。 、環境および地球工学。

研究チームは、杭の深さに関連する振動データとハンマー衝撃データを解釈するためのディープ ニューラル ネットワーク (一連のアルゴリズム) を設計しました。 機械学習アルゴリズムを作成するには通常、適切なフィールド データが必要ですが、研究者は何千ものモデル シミュレーションを代理トレーニング データとして使用しました。

最後に、チームは計画した設計に若干の調整を加えて、ツインシティ都市圏の複数の HMLT 基礎でセンシング システムを 15 か月にわたってテストしました。 各現場では、まず、試験装置の配置をガイドするために、地中杭キャップの方向と形状が特定されました。 定常状態法とハンマー衝撃法の両方が使用され、杭の長さ方向の土壌プロファイルを理解するために土壌が試験されました。 研究者は、自分たちの方法で特定した杭の長さを既存の MnDOT HMLT 建設データと比較しました。

研究者らは、センサー、土壌データ、3D シミュレーション、機械学習を使用して、HMLT 基礎の下の支持杭の深さを決定する分析的で非破壊的なアプローチを開発しました。 この方法では、6 か月の間隔で一貫した結果が得られました。 全体として、結果は、ハンマー衝撃法が定常状態振動法よりも MnDOT データとよく一致することを示しましたが、研究者は確実な推定のために両方を使用することを推奨しています。

同チームはまた、3本の杭を備えたHMLT基礎全体はハンマーインパクト法を使用して1日で評価できると判断し、この方法は改修や交換のコストと比較して、MnDOTにとって大幅なリソースを節約できると結論付けた。

このプロジェクトは、既存の HMLT 基礎を交換、改造、または建設したままにしておくかどうかを MnDOT が決定する際に役立つ潜在的なスクリーニング ツールを提供しました。 同庁は、HMLT を優先し、このセンシング方法を使用して建設図書のない HMLT を評価し、現在の設計基準が満たされているかどうかを判断するパイロット プログラムを検討しています。