项目：IL新柏林I-72大桥
检测计划：在沥青铺层的桥面上部署一台超声装置来确定桥面的稳定性，从桥面底部向上进行扫查。大桥南行车道最近被辗压过，看到有两处沥青恶化严重的区域进行过修补。超声装置被部署在北行车道的底部，看看能否在未辗压的沥青部分下方测量混凝土损伤。
扫查之后，发现北行车道被辗压过，没有观察到过度损坏的明显信号，采用链式探测确定没有检测到损坏信号。
目视观察：这个建筑是一座具有中心围栏的四车道桥梁，钢箱梁支撑的混凝土桥面厚度超过203mm，铺装了大约50到75mm的沥青层。桥跨横跨桥墩位于中间的四车道洲际公路（如图2所示）。北行车道在距南侧桥边缘的往北3692mm到3048mm处出现沥青开裂，图1提供了工作开始前的照片，照片是2013年从谷歌图片上采集到的，观察到损坏的区域沿着南北行车道的白色线。
图1：大桥外形（上图），中跨往南视图可见北行车道伸缩缝（下图）
结果：桥面的沥青路基垂直（图2）和平行于（图3）顶部车流方向，从桥面底部得到地图模式图像（注意这些图像是与大桥物理方向反向的，图像顶部对应于桥面的底部）。在垂直方向上，可以观察到纵向钢筋大约在60mm和110mm的深度，整个混凝土板大约200mm厚，在150mm深的位置还观察到一个长约150mm的反射体，但是随后的探测还不能确定这个反射体。在平行方向上，检测到两层横向钢筋，混凝土全层厚度大约在200mm。
为了鉴别桥面南行车道修补过的区域，我们捕捉到了地图模式下的扫查图，图5和图4是由MIRA的标准软件包产生的。由于桥面被辗压过而显得非常粗糙，设备不能自动确定一致的波速，在目前的图像后处理过程中，合成孔径聚焦（SAFT）数字图像处理软件允许定义一个静态的声速。 图5表示已修正过的图4的B扫查图。我们预测混凝土桥面有修补和未修补区域的材料性能会有明显不同，但是在采集的图像中，在修补区域并没有观察到明显反射体。
图2：沥青路基损坏的北行车道下方（垂直于车流方向），图中单位为mm
图3：沥青路基损坏的北行车道下方（平行于车流方向），图中单位为mm
图4：辗压后露出混凝土的南行车道顶部（垂直于车流方向），图中单位为mm
图5：辗压过的南行车道顶部（垂直于车流方向），打开SAFT，图中单位为mm
讨论：独立的设备采用简单的数据收集从铲车上进行扫查。使用卷尺很难准确测量启停位置（图6），对于将来的桥底扫查，将会使用一种全站仪来测量排列桥面结构的顶部和底部扫查位置。
扫查沥青涂层面下的混凝土桥面，基于反射体信号可以成功鉴别钢筋位置和评估混凝土整体损坏水平。扫查北行车道预期有恶化的区域，在有沥青恶化的区域没有看见损坏的反射信号。观察到MIRA设备检测损坏时也存在潜在的误检，因此采用传统声波探测无法确定。
使用MIRA扫查辗压过的表面会妨碍检测波速，这种妨碍会导致无用信息出现深色图像。我们提前假定一个波速值常量，采用Open SAFT对生成的图像进行处理，在被辗压过表面生成的扫查上仍然观察到了明显的噪声，由于假定的声速值设置，全厚度底波反射的位置也会出现偏离。
图6：仪器应用布置
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