江苏高速养护的五大环节

2019-10-08文|图|

中国公路 2019年17期

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数据精确、决策精准、实施精细，让江苏智能养护的目标和发展方向清晰可辨。江苏抓紧高效检测、精准评定、科学决策、高质实施、智能反馈五大环节，通过20年的信息化探索和智能养护的推进，实现了从简单数据归集到多源数据融合，从单一环节应用到多个系统互联，从简单指标评价到复杂智能决策3个方面的转变。

虽然交通量逐年增长，但江苏公路始终保持公路技术状况指数（MQI）每年为95左右，甚至达到了更高的水准，智能养护功不可没。

智能养护从数据采集开始

2016年交通运输部颁布的《“十三五”公路养护管理发展纲要》、2017年江苏省高速公路管理局颁布的《江苏省高速公路管理“十三五”发展规划》、2016年江苏交控发布的《江苏交通控股有限公司高速公路养护管理“十三五”发展规划》，分别对养护管理数字化、精准化提出了更高的要求。此外，数据采集、数据存储、数据分析技术，在提高信息化技术水平，增强多来源、多种类、大体量数据实际应用能力的同时，也推动了智能养护的发展。

开展智能养护实践，数据采集非常重要，主要采集建设数据、养护数据、环境数据、交通数据、巡查数据、检查数据、监测数据等。

温度数据采集

环境数据主要是对温度的监测。江苏省高速公路在全网布置了302个路侧气象站，全天候监测路面结构不同层位温度，为冬季养护组织、精细化养护设计提供重要支撑。不仅在路网内采用气象站监测数据，江苏省高速公路管理部门还与江苏省气象科学研究院合作，江苏省气象科学研究院利用全路网气象站结合热谱地图技术采集数据建模，全路网每20米设置一个温度预测点，每10分钟更新一次数据。

宁杭高速公路

2019年1月17日，在较低温度状态下，江苏省通过在智能养护系统采集的数据，实时预测了G4011扬溧高速公路润扬大桥引桥和主桥的桥面温度分别为0℃和-4℃，对桥面预防冰雪、除雪、除冰工作都起到了很好地指导作用。

除了路表和桥面表面的温度外，桥梁内部的温度也是需要关注的方面。G15沈海高速公路南通段烈士河大桥、连云港段仲集互通主线桥安装了组合箱梁温度监测系统，在梁体箱内、顶板、腹板、底板、外部共布置58个温度传感器；安装布置箱梁温度与应变传感器16个，并在梁端各布置2个位移传感器，分别测试横向和纵向位移；同时每个桥位各布置2个风速传感器与3个辐射传感器。通过数据采集，可以加深理解组合箱梁桥典型病害产生与温度相关性，明晰组合箱梁桥温度荷载，指导加固设计。

荷载数据采集

目前，江苏对荷载数据的采集模式有两种。一种是间接采集方式，利用高速公路路网收费的有关信息，推算全网相邻互通道路断面的交通量轴载谱。从2000年江苏省推行智能养护系统以来，该数据已积累了15年。这些数据对路面设计规范修订、道路剩余寿命预估、养护设计支撑都起到了重要作用。

智能养护五大环节

除了间接采集路网分析数据外，也可以直接采集数据。目前，江苏5座跨江大桥都有相关的荷载数据采集。另外，江苏在高速公路路网内结合主要通道，也布置了9座桥的动态承重系统，可采集车辆的轴重、总重、车速、车间距、车头时距、轴间距、车长、车型等相关信息。通过分析近10年的数据变化，还可以了解年度交通荷载变化趋势、超载程度分布情况，更有针对性地分析桥梁产生病害的时间。同样，在加固时若考虑设计的荷载情况，将使得桥梁的加固效果更好。

路面数据采集

除了环境数据和荷载数据外，路面数据和桥梁数据也尤为重要。在路面数据方面，我国对高速公路路面日常病害的分类出台了11项具体指标。江苏省根据自身特点，制定了《高速公路日常养护病号分类、分级与编码》标准，在现有国标基础上，增加了5条采集数据的类型，这使得江苏省内不同高速公路公司和养护单位可以按照统一标准采集及归集数据，为后期决策提供了参考。

对于路面检查，江苏更多的是定期采集检查数据。在这方面，我国虽然也制定了相应标准，但是江苏考虑自身特殊情况，结合路龄和交通量采取不同方式采集。对于平整度等指标，江苏一般是采集重载车道或车道的平整路。但是，根据不同道路的等级或荷载需求，也有可能会增加不同的车道，甚至有的路段是全车道数据采集，这样导致采集的频率大幅提高。对于路面弯沉最低检测频率，江苏沿江高速公路一般两年采集一次；对于交通量比较大的，特别是重载交通，或者通车年限特别长的路段、桥梁，一般一年采集一次。

路面数据的采集，主要是特殊数据检查，一般针对沥青路面。通过在项目路面取样试验，可以获取高温性能、低温性能、疲劳性能、基层强度方面的性能参数与指标。另外，也可以通过无损检测手段、动态激光弯层、地探雷达等手段采集道路结构内部完整性等方面的数据。为开展项目级沥青路面养护设计，江苏通过现场取芯室内试验获取材料性能数据，以及通过无损检测获取结构内部状况数据，已采集了1500车道公里结构内部状况数据。这将为今后道路结构内部完整性的分析，以及状态的预估、预测提供参考。

智能养护“三步走”

桥梁数据采集

针对普通桥梁数据的检测，江苏交通控股有限公司在2011年《江苏交通控股桥涵检查手册》（简称“《手册》”）（第一版）基础上，于2013年、2016年分别更新出版了第二版和第三版，第四版目前正在修订中。《手册》在细化桥梁定期检查分类、频率的基础上，突出桥梁加固后检测方法，《手册》内容改进与信息化数据采集手段发展良性互动。

对于长大桥梁检测数据，除了定期检查使用状态外，更重要的是长期健康数据的监测。针对长大桥，江苏对5座跨江大桥和2座特大桥（桥淮安大桥、灌河大桥）安装了健康监测系统，配备了环境、变形、索力、振动等传感器。其中，苏通大桥一座桥安装传感器就多达327个，以上7座桥梁采集数据完好率达85%以上，数据存储量为26.8万亿字节（TB），每年新增数据3.5TB，1.05万亿条。

路面养护智能决策是关键

智能养护实践的要义之一是路面养护智能决策。江苏省针对江苏路网养护特点、养护目标，探索建立了适合江苏省路网性能发展规律的路面结构状况评价体系。该体系既包括项目级评价指标，也包括网级评价指标，一些指标还根据江苏历年沥青路面养护经验提出了新的改进意见，并应用到新体系的评估中。

针对路面破损状况指数(PDCI)，江苏省建立了新的指标，这个指标与国标有一定的差异，国标把横向裂缝、路面修补等方面都纳入到路面破损状况指数PCI统一评定。统一评定后，江苏不同路段的PCI值都达到了很高的水准，基本处于90至100之间。而事实上，江苏的主要病害是车辙和横向裂缝。针对实际情况，江苏把路面横向裂缝及路面修补状况都做了一个独立指标，并且调整了这两个指标与路面表面损坏状况权重系数，其中横向裂缝权重系数为0.61，路面修补状况权重系数为0.26，在路面结构强度PSSI评价指标的建立上，也做了很大探索。江苏利用“十二五”路面重大专项研究成果，通过采集动态弯沉盆数据，得到了路基、底基层、基层等面层的模量。

江苏省具体的养护决策流程主要包括5个环节：根据公路基本状况，如交通量情况、养护历史，以及不同材料、施工控制等划分路段；结合运营数据，例如交通量、面层维修以后的使用情况等进一步生成分析表；从上到下优先对结构、病害、车辙、抗滑、平整度指标逐一评价，若达不到标准，将会设计相应的技术方案；结合评价结果，预测养护结束后路面的状态；结合年度经费预算及预期性能要求确定最终的养护方案。

上述养护决策过程，已通过信息化手段，制作了相应的软件，形成了自动化的决策过程。通过这样的养护决策过程，可以实现资金和技术状况指标的养护决策，设定指标的优先秩序。在决策完成后，路面各方面性能如何发展也可精确预测。目前，该养护决策已在江苏省年度养护计划编制中得到应用。

此外，智能养护在沥青路面质量智能管控领域也得到了有效应用。江苏交通控股和江苏交通工程建设局共同建立了江苏省高速公路沥青路面质量数据中心。该中心采集沥青和混合料质量、运输数据，施工现场的质量数据；通过视频监控生产与施工过程，管控施工现场，通过对压实、摊铺等设备安装模块，有效控制摊铺温度、碾压温度、碾压次数和覆盖范围。2018年，江苏在新建的工程中应用该中心的数据后，几大沥青指标与2017年相比，变异系数都有很好的改善，质量稳步提高。与此同时，江苏的养护工程从2018年开始也开始推广应用该数据中心，如沪宁高速公路养护工程。目前，在生产过程中发现，该数据中心有一定的预警作用。

智能养护未来可期

经过20年的探索，目前江苏智能养护取得了四方面的成效。

管养流程实现了标准化，通过标准化推进，江苏养护管理效率得到了提升，同时在全网养护任务逐年增加的背景下，养护质量和施工安全也得到了持续稳定的保证。

养护决策实现了科学化，通过以数据主导决策，确保了养护投入精准，多年来江苏省全网路桥状况保持全国领先水平。

健康监测实现了智能化，智能养护能对桥梁结构物潜在风险做到早预警、早干预，全网无四、五类危桥，三类桥得到有效受控。

系统内部实现了协同化，在恶劣天气和突发事件应急处置及大流量集中养护中，养护施工和交通组织协同高效，例如江苏省每年恶劣天气的处置和突发事件的应对等方面，均通过智能养护协调养护施工和交通组织，社会和经济效益显著。

江苏20年的智能养护探索发现，智能养护需要寻求管理层支持，管理层对养护信息化的积极支持，以及面对新技术对养护管理创新的开放态度，很大程度上决定了智能养护工作的成败。智能养护需要深化标准化工作，养护标准化工作是智能养护得以实现的重要前提，数据采集、存储、共享、应用各个环节都离不开标准化工作打下的基础。智能养护需要加强数据积累，高度认识到数据的资源价值，积极采用多种检测手段，在养护工作各个环节系统积累数据，不断提升养护的水平。同时，智能养护需要注重工作方法，智能养护正处于快速发展阶段，不应墨守成规，要敢于大胆尝试，创新的应用做到快速迭代。

新的数据采集手段标准化要求较高，新的无损检测技术将迎来更大范围的应用。现阶段，在大量测试数据积累和分析基础上，标准化将是今后重要的工作方向。值得注意的是，数据存储和分析技术将快速更新，基于经典统计学分析手段的局限性将日益明显，机器学习、计算统计学等新的分析手段及大数据存储和管理技术将显得日益重要。此外，行业内外多源数据整合加速推进行业内及跨行业数据交流渠道的打通，将在很大程度上决定一个行业信息化的发展水平。