斜拉桥主塔预应力钢筋绷断监测案例报告
一、单位信息
武汉某长江大桥
二、案例摘要
斜拉桥的主塔通常为预应力钢筋混凝土浇筑结构，但是在施工时，很难保证所有位置都能浇筑充分，因此会导致有些预应力钢筋没有被混凝土包裹，承受载荷增大，很容易绷断并钻出塔面，如果绷断的钢筋掉落到桥面，很有可能造成严重的安全事故。本文介绍了声发射技术在斜拉桥主塔预应力钢筋断丝监测中的应用情况，验证了声发射技术对桥梁主塔内部预应力钢筋绷断具有高灵敏度和定位精度，能够弥补目前没有有效的监测、检测手段的空缺，显著提升桥梁运营安全性和维护效率。
三、仪器通道数
根据具体监测对象确定，每根缆索至少在锚头位置安装一个传感器。
四、监测过程
图1.传感器布置
2023年，我公司对武汉某长江大桥4号塔主塔上游侧主塔结构及斜拉索进行了长期监测，共使用28个声发射传感器以及5个温度传感器，分别固定于主塔内壁以及斜拉索上锚头位置。
五、数据处理与分析
图2. 2023年4月19日1点35分11秒断丝信号
图3.各通道波形图
在2023年4月19日1点35分11秒时，声发射系统捕捉到一个断丝因子达到E7级别的声发射信号，这是非常典型的断丝信号特征，而且距离相近的传感器也都收到了这个信号，再一次应征了断丝的发生。
通过各个通道收到该断丝信号的时差关系，确定了该断丝不是斜拉索断丝，而是主塔内预应力钢筋绷断，位置位于M4层，下游侧方向，于是随即上报业主，随后业主也在我方划定区域找到了绷断后钻出主塔的钢筋，获得业主高度认可。
六、结论
这次监测验证了通过我公司研发的桥梁断丝监测专用声发射传感器以及断丝分析专用软件可以有效发现桥梁断丝的发生，并通过时差算法确定断丝发生的位置，证明了声发射技术对断丝监测的实用性、有效性和可靠性以及我公司在桥梁断丝监测场景下技术的先进性。
七、展望
使用自适应滤波、小波分析、经验模态分解等先进信号处理技术，发展低功耗、自组网、自诊断的无线AE传感节点，解决布线和供电难题，便于长期部署和维护。
模式识别与AI：利用机器学习(深度学习) 算法(如CNN, RNN)智能识别和分类真实损伤信号与噪声，提高信噪比。
多传感器融合：结合振动、应变、温度等传感器数据，进行相关性分析以区分噪声源。
优化布点策略：基于数值模拟(如波传播模拟)和概率成像方法优化传感器网络布局，最大化覆盖范围和定位精度。
建立损伤数据库与模型：通过实验室标定和典型现场案例积累，建立特定材料/结构形式下AE特征与损伤程度的半经验/概率模型。
