絲路經濟帶大跨度橋梁多源監測大數據分析與云計算仿真技術研究

摘 要：針對絲路經濟帶大跨度橋梁施工和運維階段多源監測和預警仿真的實際需求，開展大型結構有限元數值模擬和監測大數據分析云計算技術研究，在此基礎上搭建云計算平臺并進行試驗對比，研究結論可供實際工程參考。

關鍵詞：絲路經濟帶；大跨度橋梁；多源監測；大數據分析；云計算；仿真技術

引言

絲路經濟帶沿線自然環境復雜，如風、冰、雨、雪、地震、泥石流和極端高、低溫天氣頻發，橋梁受惡劣自然環境條件影響因素復雜多變，由此帶來了較大的運營維護壓力。為著力保障重點交通基礎設施結構安全和實現互聯互通的現實需求，針對處于路網關鍵環節和復雜環境的大跨度橋梁開展多源傳感器監測大數據技術研究，可以在不斷提高現有技術水平的前提下，優化監測技術架構，從而為絲路經濟帶沿線大量交通基礎設施的服務水平和安全提供科學有效保障。

1 大跨度橋梁監測技術的演變

目前交通運輸行業對運營階段的大跨度橋梁監測，均納入健康監測的范疇，采用的監測技術為本地模式，即監測傳感器、采集器和監控中心專線專用，由于橋梁地處自然環境的特點，要求在現場或者管理中心設置機房，采用人工值守的方式以保證監測數據安全。如圖1所示的橋梁結構，監測設備多達百余臺套，相應的監測系統架構和監測結果處理流程詳見圖2～3。

大跨度橋梁監測的特點是：傳感器數量和類型多，光學、電、磁設備共存，靜、動態物理量均需要借助光纖進行信號傳輸，需采用專用數據總線來構成監測網絡的感知層，數據采集和監測線纜需定期維護，監測數據采用專用的分析軟件進行在線處理。由于計算機信息技術的發展速度快，導致實際工作中橋梁監測設備更新換代的步伐也隨之加快，國內曾有某大跨懸索橋因設備供貨商重組和倒閉，監測設備陳舊老化或年久失修，致命監控系統整體失效，最后不得已只能采用整體更換的辦法，從而產生監測不連續的情況發生。除此之外，上述監測系統采集到的大量數據只能通過配套軟件進行常規處理，不但其監測作用需要深度挖掘，更因橋梁工程的專業性極強，因此僅靠運維人員或管理單位的工程師，是無法承擔橋梁結構性能受自然環境因素時變影響等深入分析工作的，客觀上也造成了監測資源的浪費，隨著跨區域甚至跨境交通大通道的興建，對于大跨度橋梁監測工作中存在的“重建設、輕分析”的現狀亟待改變。

自然環境條件對絲路經濟帶交通基礎設施安全暢通構成的巨大挑戰，而按照目前廣泛采用的“誰投資、誰管理、誰監測、誰養護”運維管理模式應用于大跨度橋梁的運營維護管理，將存在因地理距離遙遠、交通基礎設施類型多樣、自然環境工況繁雜耦合、結構幾何物理參數隨時間變化規律復雜、監測數據變化頻繁且體量巨大、預警評估準則構建難度大且時間滯后等困難，因此必須采用創新思路尋找解決途徑。

2 橋梁多源監測大數據分析的必要性

按照通行看法，大數據（big data，mega data）的基本概念是，基于互聯網平臺，針對多元形式、由眾多類型智能傳感器采集得到的海量、實時數據集合，采用分析該集合內所有數據的特定方法，以達到從海量數據中提純出有用信息的目的。

大數據具有4V特點，即Volume（大量，即海量數據）、Velocity（高速，指要求數據處理速度快）、Variety（多樣，即數據類型繁多）、Value（價值，指價值密度低，如連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅存在1～2秒）。從這個角度看，文章研究對象即絲路經濟帶的大跨度橋梁監測，除其不具備監測數據價值密度低的特點外，其監測運維過程具有典型的大數據特點，即監測數據海量、監測數據變化快、監測數據類型多樣的特點，因此采用大數據技術進行監測數據分析是合理選擇。

近年來逐漸興起的云計算（Cloud Computing）基本概念可概括為，基于互聯網的計算方式，將可共享的軟、硬件資源和信息按需提供給計算機和其他移動設備。典型的云計算提供商通常提供通用的在線商業應用（軟件資源/硬件平臺），軟件和數據都部署在服務器上，用戶可以通過APP或者Web服務來實時訪問。特別地，對于復雜自然環境的大跨度橋梁等重點交通基礎設施的監測數據處理和仿真計算，用戶不必配置價格不菲的高性能計算機、軟件資源和專業運維人員，而改由監測服務專業機構通過架設私有云端服務器、或者租用公共云端服務器及時分析處理監測數據，并將結果通過云端及時反饋至客戶端，管理單位或業主只需支付少量服務器的租用費即可實現同樣的運維目的，而且工作更專業、效率更高效和響應更快捷。

3 大跨度橋梁監測大數據處理架構設計

3.1 私有云監測大數據處理系統架構

實際工程中的橋梁監測大數據，無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式計算架構。它的特色在于對海量數據的挖掘，因此必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫、云存儲和虛擬化技術。所謂虛擬化，是指通過虛擬化技術將一臺高性能計算機虛擬為多臺邏輯計算機。在一臺計算機上同時運行多個邏輯計算機，每個邏輯計算機可運行不同的操作系統，并且應用程序都可以在相互獨立的空間內運行而互不影響，從而顯著提高計算機的工作效率。這種優勢在監測大數據公共云環境體現得更為充分。

計算機集群（Clusters）是通過一組松散集成的計算機軟件和/或硬件連接起來高度緊密地協作完成計算工作，集群系統中的單臺計算機稱為節點，通常通過局域網連接。計算機集群的主要用途是用來改進單個計算機的計算速度和/或可靠性。一般情況下計算機集群比單臺計算機、工作站或超級計算機性能價格比要高得多。因此，監測大數據技術服務提供商自行搭建的私有云端服務器采用計算機集群是經濟、可靠的技術架構。

私有云監測大數據處理系統架構如圖4所示，其中監測數據的分布式存儲、大數據分析和結果反饋均通過監測大數據服務商自己架設云端服務器完成，這種服務器可借助幾臺甚至數十臺普通臺式電腦、通過千兆級網絡交換機組成小型計算機集群來實現，因此比較適合監測數量有限的大跨度橋梁和監測分析工作量比較集中的用戶。

3.2 公共云監測大數據處理系統架構

公共云監測大數據處理系統架構如圖5所示，它與私用云的最大區別在于監測數據的分布式存儲、大數據分析和結果反饋均通過公共云端服務器完成，因此特別多座大跨度橋梁監測、跨區域或跨境的大跨度橋梁運營監測，或者由不同服務提供商協同完成的大跨度橋梁監測大數據分析的場景。

目前國內公共云計算提供商（如阿里云、盛大云）均采用虛擬化方式向用戶提供租用的計算節點資源，用戶在部署自己的大數據軟件系統時，因易引發系統不穩定等潛在風險，因此無法在此基礎上再搭建虛擬計算環境。

4 橋梁監測預警指標云計算平臺架構設計

處于復雜自然環境下的重點橋梁，無論外部作用、車輛超載、結構自身材料性能、材料腐蝕、材質退化和帶裂縫工作開裂等都會隨時間發生時變，受偶然外部作用（如地震、風、冰雪、交通事故等）將會加速這一進程，因此在獲得大量監測數據和日常運維檢測結果之后，對上述結構體系做出受力性能評估、安全預警和養護決策，都需要根據結構設計原理和材料性能非線性時變性能進行受力性能的動態仿真分析。由于大跨度橋梁運營階段的結構安全判定準則和預警信息的確定，都需要在大數據監測信息分析、考慮外部環境和結構材料、幾何信息隨時間變化影響因素的結構體系靜動力有限元仿真分析，因計算工作量大而需要耗費大量的計算機時。為提高實時仿真的計算效率和預警信息的及時確定，必須借助高性能計算仿真技術作為平臺，相應的軟件可借助云端部署的開源操作系統、大數據分析和有限元模擬軟件[3，4]。

基于大數據和云計算的工作機制，對于處于復雜自然環境的大跨度橋梁運營監測具有重要意義，即大量實際工程的眾多管理單位可將相關專業化、日常化、事務化和繁雜化的監測大數據技術工作委托專門化服務團隊或者服務提供商進行運維，后者根據服務對象的需求建立相應的物聯網、大數據和云計算平臺，并根據需要進行專業化的技術服務，按要求將監測對象的年度、定期和特殊檢測結果及時融入運維大數據平臺，根據要求和實際需要向委托方提交專業化的分析報告并提供相應的養護決策意見，從而實現分工明確、職責明晰、工作高效的社會化專業分工新格局。

5 云計算平臺部署和效果對比

為了實驗研究對比的需要，文章采用私有云計算平臺進行大數據實驗研究，利用依托教學單位計算機室48臺DELL臺式計算機系統資源搭建了計算機集群，其中每臺計算機平時作為單機供教學使用，科研需要時通過網絡交換機將48臺單機互聯作為高性能計算機集群。采用Ubantu Linux14.02中文版32位操作系統、Apache Storm和Apache Spark最新版本分別搭建了監測大數據分析環境和有限元模擬分析環境，為了使用商用有限元軟件MIDAS/civil和普通教學需要，采用Vmware Workstation V10.0.1中文版搭建了WINDOWS虛擬環境，從而驗證了文章技術架構的應用效果，公共云端實驗已完成了初步工作，其效果有待下一步繼續實驗驗證。

6 結束語

充分考慮絲路經濟帶沿線跨區域、跨境地理距離遙遠、區域自然環境條件惡劣復雜和安全影響因素多變等帶來的運維壓力，著力全線保障暢通和實現互聯互通的現實需求，以物聯網、大數據和云計算等新興技術為載體和支撐，開展復雜自然環境條件下大跨度橋梁施工和運營安全監測和云計算仿真預警技術研究，均具有顯著的社會和經濟效益，從而在交通安全保障、運維技術和全天候快捷安全通行等交通運輸服務模式制度和科技創新，以及提升路網關鍵環節長大橋梁、隧道、高陡邊坡工程的安全監控、快速巡查、事故定位、設施維護和管養技術水平，打造一條快捷、優質和高效的絲綢之路經濟帶交通運輸網絡，從而推動沿線經濟起飛和深化區域經濟合作的質量和效益。

參考文獻

[1]新疆伊犁公路管理局.G30線賽里木-果子溝高速公路養護手冊第3冊·果子溝大橋養護[M].北京：人民交通出版社，2012.

[2]編委會.果子溝高寒復雜地質區域高速公路建設成套技術[M].北京：人民交通出版社股份有限公司，2016.

[3]符偉.云計算環境下的線性有限元方法研究[D].華中科技大學，2013.

[4]周建春，魏琴，張建強，等.復雜環境城市軌道交通盾構施工CLOUD-BIM架構設計[J].科技創新與應用，2016（26）：95-96.

作者簡介：周建春（1964-），男，河南社旗人，工學博士，副教授，從事橋梁與隧道教學與科研工作。