基于大数据背景下的市政桥梁智慧管养应用探究

2024-03-27梅晓

智能建筑与智慧城市 2024年3期

关键词：管养巡查桥梁

梅晓

（横琴粤澳深度合作区城市规划和建设局）

1 研究背景

桥梁作为市政设施的重要组成部分，是国民经济发展和社会正常生活的重要保障。为了能够保障桥梁的运营安全，往往需要花费大量的人力、物力来采集数据、处理数据、分析数据，还难以达到良好的效果。

近些年，随着新一轮的科技革命，桥梁管养技术研究也正在飞速发展，通过自动化采集、处理、分析数据可以显著提高桥梁管养效果。因此，基于大数据背景下，对收集的桥梁信息及时进行处理和分析，有望推动市政桥梁管养方面实现新发展。

Zhou Xu-hong[1]等人研究发现通过信息化技术可以大幅度提高桥梁的建设效率及水平，也能够促进管养的一体化水平，从而使桥梁规范化、智能化水平得到进一步提升；李治[2]随着大数据技术的不断发展与创新，市政桥梁领域与大数据相结合是大势所趋。与传统人工处理模式相比，大数据手段具有更优质、更准确、更高效的优势；孟丛丛[3]在大数据时代，桥梁维护和安全管理将逐步实现智能化、时效化、规范化以及集成化，从而提高养护和安全管理效率与质量；余传锦[4]等梳理桥梁大数据的相关研究进展情况，并总结分析现有的研究成果及未来研究应用的重点和难点等；刘小峰[5]由于在桥梁管养的工作中，缺乏对桥梁养护数据的系统积累，存在养护数据应用严重不足等一系列问题，从而导致桥梁的信息服务质量急需提升；夏烨[6]等针对部分地区的运营桥梁，系统地提出了基于多源信息的桥梁等级评估与预测的方法。

因此本文结合实践工作经验，基于大数据背景下的市政桥梁管养应用进行探究。

2 桥梁管养大数据统计

桥梁大数据不仅仅只针对桥梁设计、施工阶段所建立的桥梁数据文件，还应对运营期间桥梁检测、自动化监测等数据进行收集。其中桥梁的CAD 设计图纸、数值模型、施工监测等数据是桥梁设计、施工的基础，是实现桥梁结构计算机处理的前提，桥梁检测、自动化监测等数据是实现桥梁在运营过程中及时判断桥梁当前状态的重要依据，可以为管养决策分析提供支持。

从长期效益出发，统筹设计、施工、运行等环节，在确保设计合理、工程合格、运营安全的前提下，对桥梁全寿命周期的数据进行收集处理，可以大大节约管养成本，极大提高工作效率。

2.1 桥梁大数据来源

桥梁管养大数据应将桥梁的历史设计资料、施工资料、运营检测、监测等数据与运营后人工或自动化实时监测数据相结合，形成一个动静结合的大数据库，为后续的桥梁管养提供依据。

①前期桥梁设计、施工资料、运营检测、监测数据主要包括：施工监测数据、施工竣工图、历年桥梁检测、监测报告等。

②运营后桥梁车辆动态数据可以通过智能交通监控设备和车辆网络系统等工具设备进行收集。主要包括：车辆信息、车辆实时行车速度、桥梁交通流量、事故信息等。

③桥梁结构动态响应数据可由桥梁自动化监测传感器等设备进行采集。主要包括：环境监测传感器所获得桥梁实时环境数据、位移或应变监测传感器获得桥梁结构静、动力的响应数据等。桥梁结构动态数据监测流程如图1所示。

图1 桥梁结构动态数据监测流程

2.2 桥梁运营大数据评价

桥梁运营大数据主要通过管养人员或者检测员通过人工巡查、检测、监测等方式得到，再对收集的数据进行处理分析，最终根据相关规范标准或设计图纸中的限值对桥梁现状进行综合评价。

例如根据《城市桥梁检测技术标准》（DBJ/T 15-87-2022）[7]等规范，桥梁检测工作分为外观检测、无损检测、荷载试验检测等检测。根据不同项目，不同桥梁结构形式，桥梁可采取不同的检测参数和检测频率，在这个过程中，会对产生的大量检测数据依照相关规范标准或设计要求进行评价；对于新建桥梁或者运营过程中出现特殊状况的桥梁，需要建立理论模型模拟实际加载方式，现场通过试验加载车来测试桥梁在动、静荷载作用下的各项指标数据，来判断桥梁当前的承载水平；对于大型桥梁运营自动化监测系统数据：西堠门大桥系统每年数据量为1TB左右；苏通大桥每天产生的数据量为10GB 左右，系统每年数据量为3TB左右[8]。

将桥梁运营过程中产生的大量数据全面有效地收集到数据库中，在大数据的基础上对数据进行实时处理分析，从而根据规范标准或设计要求对桥梁的运营现状给予有效、准确地评价。

2.3 桥梁档案建立

桥梁从设计、施工到桥梁运营期间均会产生大量资料，例如前期的设计图纸、施工期间的人员信息、各类变更记录、材料进场记录，检测过程中的材料、成桥试验数据等等。这些资料需要作为桥梁的终身档案进行收集管理，是桥梁运营后管理与养护的重要参考，并随着桥梁运营不断扩充和更新数据。

3 桥梁管养大数据应用探究

3.1 日常巡查

桥梁在长时间的运营过程中，不可避免地会出现大量的病害，如桥面横、纵向裂缝、主梁腹板竖向、底板横向裂缝、钢梁锈蚀，支座剪切变形、台帽盖梁露筋等病害。这些病害如果未能及早发现并进行维修加固处理，随着时间的推移，在大量复杂因素的作用下，病害会逐渐加剧，桥梁结构会出现更为严重的损伤，从而大大降低桥梁服役年限。因此，为了保证桥梁的正常使用，日常巡查是桥梁管养体系中非常重要的一个手段。

然而，传统日常巡查主要是人工巡查，但其存在很多缺点，像工作效率低，重复性高，主观性强，准确率低等等。

随着大数据越来越多地被应用到桥梁日常巡查中来，市政部门还可以利用大数据技术安排工作计划和要求，在现场实现标准化、便捷化的数据采集，同时通过对历史数据的分析，了解桥梁的前期使用情况，综合判断桥梁结构的安全性和可靠性，大大提高桥梁巡检的工作效率与准确性。

3.2 自动化监测

桥梁结构的健康监测对桥梁的安全运营十分重要，而人工监测往往会耗费大量人力、物力在现场对桥梁进行数据采集，还存在效率低，易出错等不易解决的问题。

近些年来，随着系统集成、无线传输、数据存储等方面取得了巨大的进步，桥梁自动化监测也越来越广泛地运用到桥梁管养工作中来，并且基本解决了人工作业易出现的问题，同时实现桥梁数据实时上传、历史数据自动储存分析、突发异常情况安全预警及评估等功能，也大大方便了管养人员整合桥梁的监测数据，从中提取影响桥梁结构安全的关键信息，分析各影响因素之间的联系，实现桥梁损伤自动化识别及现状综合评估，为后续的管养工作提供更具针对性的建议。

3.3 智慧管养

大数据背景下的数据具有开放性和共享性，将日常巡查、自动化监测等数据录入到桥梁智慧管养平台中，即可克服桥梁管养信息的碎片化，信息不对称等问题，再结合人工智能可以帮助管养人员优化数据共享，实现各种数据之间互通，让桥梁智慧管养更具有合理性、科学性。具体而言，管养人员需将大数据技术运用在概况管理、交通现状管理、应急响应管理、数据总览等方面。

①概况管理：需实现调取桥梁勘察、设计、施工、验收检测等桥梁概况信息等功能。

②交通现状管理：需实现交通状态实时反应、桥梁车流量实时监控、交通状态预测分析等功能。

③应急响应管理：需实现预警、按应急预案启动应急、远程应急指挥等功能。

④数据总览：需实现GIS展示（地理信息系统）、桥梁数量、桥梁技术现状等级展示等功能。