基于大數據背景下的市政橋梁智慧管養應用探究

梅曉

（橫琴粵澳深度合作區城市規劃和建設局）

1 研究背景

橋梁作為市政設施的重要組成部分，是國民經濟發展和社會正常生活的重要保障。為了能夠保障橋梁的運營安全，往往需要花費大量的人力、物力來采集數據、處理數據、分析數據，還難以達到良好的效果。

近些年，隨著新一輪的科技革命，橋梁管養技術研究也正在飛速發展，通過自動化采集、處理、分析數據可以顯著提高橋梁管養效果。因此，基于大數據背景下，對收集的橋梁信息及時進行處理和分析，有望推動市政橋梁管養方面實現新發展。

Zhou Xu-hong[1]等人研究發現通過信息化技術可以大幅度提高橋梁的建設效率及水平，也能夠促進管養的一體化水平，從而使橋梁規范化、智能化水平得到進一步提升；李治[2]隨著大數據技術的不斷發展與創新，市政橋梁領域與大數據相結合是大勢所趨。與傳統人工處理模式相比，大數據手段具有更優質、更準確、更高效的優勢；孟叢叢[3]在大數據時代，橋梁維護和安全管理將逐步實現智能化、時效化、規范化以及集成化，從而提高養護和安全管理效率與質量；余傳錦[4]等梳理橋梁大數據的相關研究進展情況，并總結分析現有的研究成果及未來研究應用的重點和難點等；劉小峰[5]由于在橋梁管養的工作中，缺乏對橋梁養護數據的系統積累，存在養護數據應用嚴重不足等一系列問題，從而導致橋梁的信息服務質量急需提升；夏燁[6]等針對部分地區的運營橋梁，系統地提出了基于多源信息的橋梁等級評估與預測的方法。

因此本文結合實踐工作經驗，基于大數據背景下的市政橋梁管養應用進行探究。

2 橋梁管養大數據統計

橋梁大數據不僅僅只針對橋梁設計、施工階段所建立的橋梁數據文件，還應對運營期間橋梁檢測、自動化監測等數據進行收集。其中橋梁的CAD 設計圖紙、數值模型、施工監測等數據是橋梁設計、施工的基礎，是實現橋梁結構計算機處理的前提，橋梁檢測、自動化監測等數據是實現橋梁在運營過程中及時判斷橋梁當前狀態的重要依據，可以為管養決策分析提供支持。

從長期效益出發，統籌設計、施工、運行等環節，在確保設計合理、工程合格、運營安全的前提下，對橋梁全壽命周期的數據進行收集處理，可以大大節約管養成本，極大提高工作效率。

2.1 橋梁大數據來源

橋梁管養大數據應將橋梁的歷史設計資料、施工資料、運營檢測、監測等數據與運營后人工或自動化實時監測數據相結合，形成一個動靜結合的大數據庫，為后續的橋梁管養提供依據。

①前期橋梁設計、施工資料、運營檢測、監測數據主要包括：施工監測數據、施工竣工圖、歷年橋梁檢測、監測報告等。

②運營后橋梁車輛動態數據可以通過智能交通監控設備和車輛網絡系統等工具設備進行收集。主要包括：車輛信息、車輛實時行車速度、橋梁交通流量、事故信息等。

③橋梁結構動態響應數據可由橋梁自動化監測傳感器等設備進行采集。主要包括：環境監測傳感器所獲得橋梁實時環境數據、位移或應變監測傳感器獲得橋梁結構靜、動力的響應數據等。橋梁結構動態數據監測流程如圖1所示。

圖1 橋梁結構動態數據監測流程

2.2 橋梁運營大數據評價

橋梁運營大數據主要通過管養人員或者檢測員通過人工巡查、檢測、監測等方式得到，再對收集的數據進行處理分析，最終根據相關規范標準或設計圖紙中的限值對橋梁現狀進行綜合評價。

例如根據《城市橋梁檢測技術標準》（DBJ/T 15-87-2022）[7]等規范，橋梁檢測工作分為外觀檢測、無損檢測、荷載試驗檢測等檢測。根據不同項目，不同橋梁結構形式，橋梁可采取不同的檢測參數和檢測頻率，在這個過程中，會對產生的大量檢測數據依照相關規范標準或設計要求進行評價；對于新建橋梁或者運營過程中出現特殊狀況的橋梁，需要建立理論模型模擬實際加載方式，現場通過試驗加載車來測試橋梁在動、靜荷載作用下的各項指標數據，來判斷橋梁當前的承載水平；對于大型橋梁運營自動化監測系統數據：西堠門大橋系統每年數據量為1TB左右；蘇通大橋每天產生的數據量為10GB 左右，系統每年數據量為3TB左右[8]。

將橋梁運營過程中產生的大量數據全面有效地收集到數據庫中，在大數據的基礎上對數據進行實時處理分析，從而根據規范標準或設計要求對橋梁的運營現狀給予有效、準確地評價。

2.3 橋梁檔案建立

橋梁從設計、施工到橋梁運營期間均會產生大量資料，例如前期的設計圖紙、施工期間的人員信息、各類變更記錄、材料進場記錄，檢測過程中的材料、成橋試驗數據等等。這些資料需要作為橋梁的終身檔案進行收集管理，是橋梁運營后管理與養護的重要參考，并隨著橋梁運營不斷擴充和更新數據。

3 橋梁管養大數據應用探究

3.1 日常巡查

橋梁在長時間的運營過程中，不可避免地會出現大量的病害，如橋面橫、縱向裂縫、主梁腹板豎向、底板橫向裂縫、鋼梁銹蝕，支座剪切變形、臺帽蓋梁露筋等病害。這些病害如果未能及早發現并進行維修加固處理，隨著時間的推移，在大量復雜因素的作用下，病害會逐漸加劇，橋梁結構會出現更為嚴重的損傷，從而大大降低橋梁服役年限。因此，為了保證橋梁的正常使用，日常巡查是橋梁管養體系中非常重要的一個手段。

然而，傳統日常巡查主要是人工巡查，但其存在很多缺點，像工作效率低，重復性高，主觀性強，準確率低等等。

隨著大數據越來越多地被應用到橋梁日常巡查中來，市政部門還可以利用大數據技術安排工作計劃和要求，在現場實現標準化、便捷化的數據采集，同時通過對歷史數據的分析，了解橋梁的前期使用情況，綜合判斷橋梁結構的安全性和可靠性，大大提高橋梁巡檢的工作效率與準確性。

3.2 自動化監測

橋梁結構的健康監測對橋梁的安全運營十分重要，而人工監測往往會耗費大量人力、物力在現場對橋梁進行數據采集，還存在效率低，易出錯等不易解決的問題。

近些年來，隨著系統集成、無線傳輸、數據存儲等方面取得了巨大的進步，橋梁自動化監測也越來越廣泛地運用到橋梁管養工作中來，并且基本解決了人工作業易出現的問題，同時實現橋梁數據實時上傳、歷史數據自動儲存分析、突發異常情況安全預警及評估等功能，也大大方便了管養人員整合橋梁的監測數據，從中提取影響橋梁結構安全的關鍵信息，分析各影響因素之間的聯系，實現橋梁損傷自動化識別及現狀綜合評估，為后續的管養工作提供更具針對性的建議。

3.3 智慧管養

大數據背景下的數據具有開放性和共享性，將日常巡查、自動化監測等數據錄入到橋梁智慧管養平臺中，即可克服橋梁管養信息的碎片化，信息不對稱等問題，再結合人工智能可以幫助管養人員優化數據共享，實現各種數據之間互通，讓橋梁智慧管養更具有合理性、科學性。具體而言，管養人員需將大數據技術運用在概況管理、交通現狀管理、應急響應管理、數據總覽等方面。

①概況管理：需實現調取橋梁勘察、設計、施工、驗收檢測等橋梁概況信息等功能。

②交通現狀管理：需實現交通狀態實時反應、橋梁車流量實時監控、交通狀態預測分析等功能。

③應急響應管理：需實現預警、按應急預案啟動應急、遠程應急指揮等功能。

④數據總覽：需實現GIS展示（地理信息系統）、橋梁數量、橋梁技術現狀等級展示等功能。

4 結論與展望

雖然在橋梁工程中將日常巡查、自動化監測和智能管養與大數據相結合得到越來越廣泛地應用，但是總體來說，在橋梁工程中大數據的應用還處于初期階段。由于橋梁結構形式多樣、使用材料不盡相同、采集數據來源較為復雜，如何能夠建立統一、高效率、高容錯、可調取的大數據處理平臺，是實現橋梁工程大數據應用落地的首要要求。

現如今，將大數據技術與物聯網、人工智能等新興技術相結合，形成更加智能化、自動化的橋梁管養系統，進而提高工作效率，降低工作失誤，已成為橋梁工作者共同努力的方向。在大數據時代背景下將橋梁管養方式將逐步實現標準化、高效化和精細化。下一步可針對以下問題進行研究：

①建立橋梁智慧管養平臺，實現橋梁日常巡查養護管理系統的規范化、標準化，保證日常巡查、自動化監測采集數據一致性與完整性，保證橋梁管理養護工作的客觀性、合理性和科學性。

②如何利用橋梁智慧管養平臺，通過應用大數據技術實現橋梁技術狀況的預測，為預防性維修政策，養護資金優化提供技術支持。