基于視頻融合的橋梁裂縫數字孿生監測實例分析

崔鑫 CUI Xin；戚瑞琨 QI Rui-kun；周子杰 ZHOU Zi-jie

（上海市建筑科學研究院有限公司，上海 200032）

0 引言

截至2022 年底，我國公路總里程535 萬公里左右，其中高速公路17.7 萬公里，形成了以高速公路為骨架、普通干線為脈絡、農村公路為基礎的全國公路網，為社會經濟的發展提供了堅實的交通保障。但隨著使用年限的增加，橋梁各部位將出現不同的病害，而裂縫作為最常見的病害之一，其發展往往會導致混凝土碳化和鋼筋銹蝕，影響橋梁結構的使用壽命[1]。鋼筋混凝土橋梁結構裂縫一般由以下三個方面的因素引起[2][3]：一是外荷載的直接應力或結構次內力引起；二是由變形因素引起；三是由耐久性因素引起。

裂縫是混凝土受力性能試驗的關鍵指標，也是橋梁健康檢測的重要內容之一。裂縫檢測結果可以直觀地反映混凝土結構的損傷程度，也可以反映出大部分結構病害的早期表現。對于橋梁結構來說，定期的裂縫檢測和裂縫跟蹤監測往往能揭示橋梁結構的受力機理，同時也可以評估橋梁的剛度損失和剩余承載力。目前，常用的裂縫監測方法有超聲波檢測法、沖擊彈性波法、聲發射檢測法、攝影檢測法、傳感儀器監測、光纖傳感網絡監測等[4]。具體的裂縫監測常常采用多種監測方法相結合的方式。

隨著計算機技術的發展，數字孿生技術逐漸推廣到土木工程領域。該技術是借助運行歷史數據、傳感設備更新及有關物理模型等一系列數據，將多尺度、多物理量及多學科進行集成仿真的過程，并在虛擬空間中進行映射，以此對與之相對應的現實目標的全生命周期進行反映。數字孿生技術在城市高架快速路診斷中進行全面應用[5]，可以最大限度地提升城市高架快速路的病害診斷效率及精準性，便于技術人員針對有關病害進行全面的修復施工。

為掌握裂縫開裂的損壞程度，預測其發展趨勢，對橋梁現狀進行分析，形成評定結論，以指導橋梁養護、加固和維修工作。本文以某五跨預應力混凝土變截面連續箱梁橋為背景工程，結合日常運營期間重車通行狀態下該橋健康監測數字孿生系統獲得的全過程數據，分析視頻數據中重車的橋面位置，以及橋梁關鍵結構響應的演化過程，對重車運行狀態下橋梁的結構狀態進行綜合評估。

1 工程背景

案例橋梁為一座偏南北走向的五跨預應力混凝土變截面連續箱梁橋，跨徑組合為42m+3×65m+42m。該橋上部結構橫斷面為單箱單室整體式箱梁，箱梁底面采用盆式橡膠支座，下部結構橋臺及橋墩均采用重力式橋臺或橋墩。

該橋道路中心線和河道中心線正交。橋面總寬11m，橋面布置為：0.25m 欄桿+0.75m 人行道+9m 機動車道+0.75m 人行道+0.25m 欄桿。機動車道橋面鋪裝采用瀝青混凝土，兩端橋臺處設有梳形鋼板伸縮縫，橋面兩側護欄采用混凝土梁柱式欄桿。橋梁側面照見圖1 所示。

圖1 案例橋梁側面照

考慮結構長期運營下，主梁上部承重構件出現了多條腹板斜裂縫，結合監測橋梁自身的特點、病害情況和管理養護需求，對該橋主橋裂縫和結構溫度進行實時在線監測。根據橋梁損傷情況，全橋主梁腹板西側腹板均設置裂縫及結構溫度監測測點，其中1#跨監測測點布置在跨中西側腹板處，2#跨～4#跨監測測點布置在1/4 跨和3/4 跨處西側腹板，5#跨監測測點布置在跨中西側腹板處。各測點布置見圖2 所示，測點列表見表1 所示。

表1 測點信息

圖2 測點位置示意圖

2 裂縫監測數據分析

現場對主梁裂縫進行實時監測，典型主梁裂縫監測數據見圖3 以及表2 所示。

表2 橋梁裂縫寬度&結構溫度測點數據統計表

圖3 截面測點裂縫寬度&結構溫度數據時程曲線

由圖3 中和表2 中數據可知，大橋主梁監測的主要裂縫，裂縫寬度在車輛和環境作用下往復開合，最大裂縫寬度瞬時增加量在0.03～0.71mm 之間，最大相對裂縫寬度變化值發生在2# 跨1/4 跨西側腹板處，裂縫寬度增加0.71mm。全橋裂縫測點裂縫寬度在車輛荷載和短時升溫作用下瞬時增加后，均能回復到基本位置，未出現明顯的趨勢性變化，裂縫寬度變化數據未超出預警值。各測點溫度傳感器的監測數據高度吻合，數據穩定。結構溫度變化相對穩定，均未超出預警值。

3 基于視頻融合的裂縫分析

3.1 裂縫突變數據分析

選取代表性的北側第一跨跨中裂縫傳感器（編號CRK1-1），測點位置如圖4 黑圈內灰色標記點所示。

圖4 測點位置示意圖

以北側第一跨跨中裂縫傳感器CRK1-1 在某日的監測數據為分析對象，當日裂縫突變點列表如圖5 所示，突變具體監測時間和數據如表3 統計所示。

表3 裂縫監測突變數據列表

圖5 測點某日數據監測

3.2 數據突變原因分析

3.2.1 溫度影響分析

調取現場溫度傳感器數據如圖6 所示。監測數據表明當日溫度變化緩慢，而裂縫突變數據突變時間在秒級，與溫度的相關性低。

圖6 測點某日溫度監測數據

3.2.2 重車影響分析

調取現場監控視頻進行裂縫成因分析，歷史視頻數據表明，CRK1-1 在當日監測數據中的各主要突變處，現場均有重車通過，如圖7 所示。

圖7 南側監控視頻重車截圖

由于現場硬件設備授時差異，同步對比了裂縫傳感器裂縫寬度突變時間和視頻傳感器重車出現時間。時間對比表明兩組傳感器的時間偏差在3min 左右。

綜合分析判斷，裂縫寬度的突變是由于現場重車通過造成。目前重車通過時產生的裂縫寬度突變，尚未超過初設預警值0.2mm。短期的裂縫寬度突變和恢復表明結構處于帶裂縫工作狀態，重車經過導致結構裂縫較為明顯地開合。

4 結論

本文以某五跨預應力混凝土變截面連續箱梁橋為背景工程，對主梁裂縫和結構溫度測點數據進行分析，并基于視頻融合技術對裂縫突變原因進行分析，研究結論如下：①結構監測數據總體穩定，均未超出預警值。各測點溫度傳感器的監測數據高度吻合，數據穩定。全橋裂縫測點裂縫寬度在車輛荷載和短時升溫作用下瞬時增加后，均能回復到基本位置，未出現明顯的趨勢性變化。②短期監測數據表明，裂縫寬度的突變是由于現場重車通過造成。目前重車通過時產生的裂縫寬度突變，尚未超過初設預警值0.2mm。短期的裂縫寬度突變和恢復表明結構處于帶裂縫工作狀態，重車經過導致結構裂縫較為明顯地開合。③在后期橋梁運營養護過程中，應結合長期監測數據對橋梁的損傷累積進行進一步研判，并應加強對橋梁所在道路重載車輛的管理和限制，避免超限車輛經過。④數字孿生模型在提升橋梁病害監測可視化程度的同時，可以有效對橋梁病害進行時空融合分析。視頻和物聯感知數據的同步性分析值得進一步研究。