问题——铁路网不断加密、运营年限持续增长，隧道等基础设施管理正从“重建设”转向“重养护”；隧道长期服役中可能出现衬砌厚度不足、内部空洞、衬砌剥离、渗漏水等隐蔽病害——外观不易发现——却可能影响结构耐久性与运营安全。如何不影响运输组织的前提下，开展常态化、周期化、可追溯的“体检”，成为行业普遍面临的现实问题。 原因——一上，传统巡检多依赖“天窗期”人工进洞，通过敲击、目测等方式进行经验判断，效率不高、作业风险较大，结果受主观因素影响明显，也难以形成统一的数字化档案。另一方面，既有贴壁作业类探测手段虽提升了信息获取能力，但受限于近距离作业方式及隧道内设备管线复杂、启停频繁等因素，速度往往只有每小时数公里，难以满足数万公里铁路隧道网络“快速普查+重点复核”的需求。效率与精度、速度与可用性之间的矛盾，成为检测体系升级的关键瓶颈。 影响——针对上述痛点，西安电子科技大学杭州研究院团队联合企业开展现场攻关，提出并形成面向隧道支护结构的远距离空耦探测方案：装备可搭载在行驶列车上，在距隧道壁面4.5米以上的空中完成扫描，检测速度不低于160公里/小时，实现不影响铁路正常运行条件下的连续检测。近期工程应用中，该装备完成“8小时检测77座隧道”的全断面普查，显示出从“低速扫描”向“高速巡检”的能力提升。为验证高速条件下的识别可靠性，现场对雷达标定的可疑点位进行钻孔取芯对照，结果显示探测数据与芯样特征一致性较高，可为后续维修决策提供依据。业内人士认为，如能形成可复制的作业规范与数据标准，将有助于推动隧道养护由“抽检式、经验式”向“全覆盖、可量化、可追溯”转变。 对策——面向行业推广应用，除“装备能力”外，还需同步完善“体系能力”。其一，建立与线路运营组织相匹配的检测计划与数据闭环机制，将普查、复核、处置、复测等环节纳入统一管理，提升隐患治理的时效性与可追踪性。其二，完善标定与验证制度，建立覆盖不同地质条件、不同结构类型隧道的参数库与判读准则，降低对个体经验的依赖。其三，推进数据处理与可视化应用，对海量采集数据进行结构化管理，提升一线人员对病害位置、类型、规模的快速判读能力，支撑养护资源精准投放。其四，推动跨部门协同与标准衔接，在设备准入、作业安全、数据格式、成果交付等形成统一的技术规范，促进工程化落地。 前景——目前团队正推进检测数据的高效处理与三维可视化重构，力求让检测结果从“专业判读”走向“直观呈现”，为工程决策提供更清晰的证据链。随着铁路基础设施进入存量运维主导阶段，高速、非接触、可追溯的检测手段有望成为提升养护效率与治理质量的重要支撑。据了解，有关技术也引起公路交通领域关注，已有单位表达在公路隧道场景开展合作意向。业内普遍预计，若能在多线路、多工况持续验证，并在数据标准与应用流程上形成行业共识，该类技术将深入释放规模化应用价值，推动交通基础设施运维向数字化、精细化、主动化演进。
这项创新成果表明了高校科研机构面向实际问题、以应用需求牵引的研发路径。从识别产业痛点，到组建跨学科团队开展现场研发，再到完成工程化验证与迭代，西安电子科技大学杭州研究院以“小切口”切入关键环节，形成可落地的解决方案。随着技术推广应用，有望为基础设施精细化管理与高质量发展提供支撑，也为更多前沿技术从实验室走向工程现场提供参考。