基于云平臺的沈海高速公路某橋運營監測系統研究

■蘭興榮

（福建省高速技術咨詢有限公司，福州 350001）

隨著經濟的快速發展，交通運輸需求越來越大，在役橋梁在使用過程中橋梁結構不可避免地受到各種環境作用的侵蝕，并且結構自身的功能退化也會隨著服役期的增長而持續發展。內外因素的綜合作用導致了大量橋梁結構出現不同程度的病害，橋梁事故時有發生，橋梁運營安全狀態形勢日趨嚴峻[1]。理論研究和經驗都表明，成橋后的結構狀態識別和運營過程中對橋梁病害進行監測、預警和及時維修，有助于從根本上消除隱患及避免災難性事故的發生。近年來，國內外學者對橋梁運營監測系統進行大量的研究和實踐，取得了豐碩成果[2-4]。本文針對沈海高速公路某橋的監測需求，研究開發了基于云平臺的運營監測系統，通過采用虛擬監控中心的方式，大幅降低了監控中心的建設費用和建設周期，保障了橋梁運營安全。

1 工程概況

某橋位于沈海高速公路，于1997年底建成，全長1389.98m，上部結構為（9×25m）預應力混凝土連續T梁+（35.4m+11×50m+35.4m） 預應力混凝土連續箱梁+（22×25m）預應力混凝土連續T梁；下部結構為鋼筋砼雙柱式墩，橋臺為鋼筋砼肋板式臺；鋼筋砼鉆孔灌注雙排樁基礎；引橋設板式橡膠支座，主橋設GPZ盆式支座；橋面設GQF-MZL型橡膠伸縮縫。設計荷載等級：汽車-超20級，掛車-120。2012年橋檢發現，該橋多跨箱梁跨中附近有較多橫向裂縫，部分寬度超限，貫通梁底。2014年對該橋進行了荷載試驗，結果表明主橋箱梁結構承載能力基本滿足設計活載標準的正常使用要求，但撓度校驗系數在0.69～0.97之間，大部分加載工況下撓度值與理論值接近。2015年11月外觀檢查發現主橋箱梁多跨在梁端位置腹板新增斜裂縫較多，約2/3裂縫超限，部分裂縫箱內外對稱發展，同時發現箱外梁端修補過的腹板位置斜向、豎向裂縫重新開裂。

2 系統總體架構

2.1 基于云平臺的監測系統架構方案

傳統監測系統需要構建實體監控中心，購買和部署物理服務器、存儲設備、網絡設備等，系統建設費用高，建設周期長，并且需要管理部門配置專業隊伍對監控中心設備進行維護和升級。該橋為主線重要橋梁，交通量較大，為了保障橋梁結構運營安全和交通暢通，需要緊急實施監測，任務急，時間緊，責任重。基于傳統技術構建監測系統，其實體監控中心的搭建通常需要半年甚至更長時間，不能滿足該橋的監測任務需求。為此，本文提出采用基于云平臺的方式構建以虛擬監控中心為主體的大橋監測系統。

監測系統部署于阿里云平臺上，其架構拓撲圖如圖1 所示[5]。

在該架構方案中，采用虛擬機替代物理服務器，每臺虛擬機的IT資源可以靈活定制。借助于云平臺虛擬機IT資源可靈活定制的特性，該架構方案改變了傳統監測系統中多個子系統共享一臺物理服務器的設計思路，而是為每個子系統提供一臺專門的虛擬機服務器，減少各個子系統的耦合關系，保障各子系統運行穩定。這些服務器分別是采集服務器、數據庫服務器、預警服務器、評估服務器、Web服務器和離線監測服務器，由此組成了所謂的虛擬監控中心，向用戶提供橋梁運營監測服務。各服務器的功能和基本特性如表1所示。

圖1 監測系統架構拓撲圖

表1 虛擬監控中心服務器功能和特性

數據庫管理平臺采用阿里云數據庫RDS（Relational Database Service）和MySQL數據庫。RDS是穩定可靠、可彈性伸縮的在線數據庫服務，它支持MySQL、SQL Server等數據庫引擎，并且提供了容災、備份、恢復、監控、遷移等方面的全套解決方案。MySQL是全球市場占有率最高的開源數據庫，相較于Oracle和SQL Server等商用數據庫，MySQL的性能高、成本低、可靠性好。經過優化的MySQL經過了高并發、大數據量的考驗，還實現了讀寫分離、數據壓縮、智能調優等高級功能。

2.2 云平臺監測系統與傳統監測系統的比較

傳統方案基于物理服務器構建，新方案基于云平臺構建，兩種方案相比較，后者建設費用更低、部署效率更高、用戶使用更靈活、維護升級更方便，具體的比較分析如下：

（1）建設費用方面：傳統技術方案需要實體監控中心，需要按未來可能的最高負載配置物理服務器、存儲設備和網絡設備等監控中心基礎設施，而這些設施資源往往絕大部分處于閑置狀態，造成極大的浪費；新方案中，無需實體監控中心，采用虛擬監控中心，且IT資源調度靈活，可實現按需分配，使其滿足監測需求而又不至于過度，基本不會造成IT資料浪費。因此，就監控中心建設費用而言，新方案遠低于傳統方案。

（2）部署效率方面：傳統技術方案中，無論是系統的設計，硬件的購買，還是軟件的開發等等，都需要大量時間。一個傳統橋梁監測系統的實施時間，往往需要一兩年。云平臺方案中，可通過網絡快速購買虛擬IT資源，組建虛擬監控中心，并且項目組提出并實現了監測軟件系統的參數化調制，極大提高了系統部署效率。

（3）使用靈活性方面：傳統技術方案中，監測系統部署于實體監控中心，主要的功能必須在監控中心才能進行操作，而監控中心通常位于橋址附近，往往地處偏遠，尤其是在有多座橋梁監測時，每個橋梁有各自的監控中心，用戶無法集中管理，給用戶使用帶來不便；新方案中，監測系統部署于云平臺虛擬監控中心，用戶通過各種智能終端，在網絡條件良好的場所即可登錄虛擬監控中心，對軟件系統的各種功能進行操作，極大提高了用戶使用的靈活性。

（4）維護升級方面：傳統技術方案中，需要配置專門團隊對監控中心的軟硬件設備進行維護，而且系統升級困難，技術服務方的最新研發成果難以在已建成監控中心得到應用；新方案中，用戶無需關注監控中心軟硬件設備維護事宜，這些工作由云平臺服務提供方實現，而且系統升級也非常簡單，技術服務方通過登錄云平臺對監測軟件進行替換更新即可。

3 監測測點布設

一個有效的、具備針對性的橋梁運營監測系統的建立，監測測點布設方案是關鍵[6]。本項目采用Midas Civil有限元軟件，建立大橋有限元模型，全橋共623個節點，622個單元，有限元模型見圖2。

圖2 有限元模型

通過有限元計算，得到了大橋各個截面的最大承載能力和荷載產生的最大/最小彎矩，兩者之間的關系見圖3和圖4。

從圖3和圖4可知，在沒有考慮承載能力折減的情況下，大橋各跨跨中的最大彎矩與截面最大抗彎承載能力很接近，最不利的位置位于連續箱梁第11跨（10號橋墩～11號橋墩）跨中10m范圍和第21跨（20號橋墩～21號橋墩）跨中10m范圍。根據以上計算結果和歷次橋檢結果，對結構薄弱部位，進行重點監測，監測項目包括裂縫、主梁撓度、主梁應力和橋墩傾斜。測點布置如圖5和圖6所示，圖中圓點表示測點安裝位置，測點括號內數字表示該位置該類型測點數量。

4 監測預警與數據分析

橋梁結構安全預警和綜合評估子系統是大橋運營監測系統的核心。本項目采用一種基于結構現狀的大型有限元分析結果的橋梁監測數據在線預警方法對橋梁結構的運營狀態進行實時預警。對于理論計算閾值，如僅根據設計圖紙建立的有限元模型將無法準確地計算大橋的實際響應，必須根據大橋實測值對有限元模型進行修正。大橋監測數據預警分為三個等級：綠色、黃色和紅色。以撓度為例，不同監測量使用度對應不同的預警等級如下（表 2）：

圖3 結構承載能力與截面彎矩的關系圖（最大彎矩）

圖4 結構承載能力與截面彎矩的關系圖（最小彎矩）

圖5 大橋左幅監測測點布設圖

圖6 大橋右幅監測測點布設圖

表2 撓度監測值使用度預警指標

當發生黃色或紅色預警時，監測云平臺通過短信方式向技術人員發送黃色預警信息，技術人員遠程登錄監測云平臺，分析預警原因。如果分析認為存在安全隱患，技術人員應立即以短信、電話等方式通知管理人員。通過這種方式，一方面盡可能的捕捉各種預警信息，避免安全事故；另一方面，通過技術人員的排查，避免誤報警，對管理人員造成過多的干擾。下面以一個監測實例來說明數據分析與預警的流程。

2016年4月9日和10日，大橋右幅第18跨跨中附近主梁正彎控制截面應變測點（S4-1、S4-2、S4-3和S4-4測點）報警，報警情況詳見表3，這說明監測變量出現驟然增大或減小的趨勢。圖7列出報警測點2016年3月23日至4月30日，溫度日均值的變化情況。可以看到，4月9日、10日溫度日均值相對于前一天驟降了2～3℃。溫度的改變引起結構的熱脹冷縮，反映出來的即是應變監測值出現驟變。通過對應變和溫度變化進行相關分析，可得出結論：2016年4月9日、10日該橋上述測點出現的異常分布報警，是由傳感器溫度補償誤差以及環境溫度驟變所引發的結構溫度效應所致，并非橋梁結構自身出現異常。

表3 大橋報警情況（2016年4月9日和10日）

此外，異常車輛荷載也會引起系統報警。2016年4月27日至4月29日，大橋進行荷載試驗，在這三天時間內，大部分裂縫、撓度、應變測點都出現了異常分布黃色或紅色報警。圖8給出了2016年4月29日S8-3應變測點監測數據曲線，S8-3應變測點布設在左幅第21跨20#墩側主梁負彎控制截面。從圖中可以明顯看到2016年4月29日曲線發生了一些跳躍變化，局部發生突變，突變前后曲線趨勢銜接順暢。可以直觀地判斷，突變對應著荷載試驗不同工況，而整體趨勢順暢反映出測點S8-3

區域結構力學性能良好，當荷載消失后，能基本返回加載前的狀態。

5 結論

本文研究的基于云平臺的橋梁監測系統，利用云計算技術構建虛擬監控中心，與傳統技術相比，建設費用低，部署效率高，使用靈活，維護升級方便。基于云平臺的沈海高速公路某橋運營監測系統已投入運行半年，半年來運營監測系統工作正常，為保障橋梁安全運營發揮了重要作用。

圖7 溫度日均值

圖8 2016年4月29日S8-3測點監測數據曲線

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