基于數據可視化技術實現橋梁綜合數據分析

鄭 晨（山東高速工程檢測有限公司，山東 濟南 250002）

引言

目前，對于已建高速公路橋梁，圖紙資料，竣工資料等紙質資料繁多，運營維護期檢測、加固等工作如果想利用這些資料，就需要人工翻閱查找，費時費力。且目前檢測成果，加固維修圖紙成果等還是以紙質版為主要媒介提交給管理單位，管理單位再根據紙質成果制定運營期養護計劃和后續工作。高速公路工程為百年工程，其運營維護期長達80年以上，作為管理單位，歷年的檢測、加固數據累加后難以有效利用。需要用數據時，人工查閱紙質數據，數據資產難以發揮真正價值。

部分已有的運營維護期橋梁數據管理系統，大多基于B/S結構建立（即Browser/Server（瀏覽器/服務器）結構），數據以表格方式錄入，以文字描述為主要手段（例如：橋梁病害位置描述，距上下左右多少m），過于抽象，非專業用戶難以理解，難以滿足可視化，精細化的需求。

各個板塊的信息數據（如檢測，加固，安全防護等等）以紙質媒介存貯于運營單位的檔案室中，或是通過電子表格的方式存在于B/S架構的數據庫中，難以得到充分利用，形成了死數據。

1 可視化數據分析

1.1 數據可視化

數據可視化是關于數據視覺表現形式的科學技術研究。數據視覺表現形式定義：一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變量[1]。具體是指將大型數據集中的數據以圖形圖像形式表示，并利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的處理過程。

數據可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。但是，這并不意味著數據可視化就一定因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復雜。為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭并進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特征，從而實現對于相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察[2]。

數據可視化技術的基本思想是將數據庫中每一個數據項作為單個圖元元素表示，大量的數據集構成數據圖像，同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示，可以從不同的維度觀察數據，從而對數據進行更深入的觀察和分析[3]。

利用數據可視化，將原本繁瑣的數據轉化成動態圖表的形式，進行數據分析，有助于深入挖掘數據間的潛在聯系，為分析橋梁病害成因，制定可行的維修加固方案提供數據基礎。

1.2 實現數據可視化分析方法

目前較為實用的數據可視化分析工具是Microsoft公司的Power BI，該工具可以使上百個數據可視化效果，同時具有內置 AI 功能，緊密與Excel集成以及預見和自定義數據連接器，可以幫助使用者找到并分享數據中有用見解，幫助使用者發現數據間潛在聯系，分析數據間產生聯系的原因，從而做出更加準確判斷和科學決策。

相較于python，Power BI不需要通過程序編程來實現，大大降低了使用門檻，且可與常用的Excel數據表進行聯動，充分利用現有數據資源。

1.3 數據可視化分析

數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統計圖形密切相關。當前，在研究、教學和開發領域，數據可視化乃是一個極為活躍而又關鍵的方面。數據可視化這條術語實現了成熟的科學可視化領域與較年輕信息可視化領域的統一。

數據分析的主要目的是將以前積累的死數據，變成信息活化的數據資產（Assets），利用高速公路橋梁大數據為管理單位做出迅捷、高質、高效分析結果，提供可執行的解決方案。借助動態可視化分析方式，深入挖掘數據資產的潛在價值，為制定合理的高速公路養護計劃提供有效數據支撐，為制定科學養護決策提供分析輔助。

利用高速公路橋梁大數據進行對比分析，基于相同數據標準下，由其他影響因素所導致的數據差異，對比分析的目的在于找出差異后，進一步挖掘差異背后原因，從而找到優化方法。

2 橋梁綜合數據可視化分析

以某高速公路路段36座橋梁養護成本分析為例，先由檢測單位提供檢測數據，養護設計單位根據檢測數據，對橋梁技術狀況評定為2類、3類的橋梁，分別制定3種不同的維修方案，安全管理單位根據現場實際情況，按維修時段、日期制定3種安全保通方案，方案成本見圖1。

在傳統養護成本制定過程中，主要依賴養護工程師的經驗判斷，及養護經費具體情況制定計劃，受人為因素影響較多，難以滿足精細化養護要求。簡單的Excel表格圖表只能靜態表達數據變化趨勢，難以滿足動態分析的要求。

圖1 通過Excel進行數據對比（元）

通過Power Query對Excel表格數據進行必要的數據清洗，使其能夠導入Power BI進行數據分析。從綜合成本角度考慮制定養護計劃，可以利用篩選器對每座橋的維修成本和安全保通成本進行有效動態比對分析，從養護成本和安全保通成本中找出最有利的成本組合，輔助養護工程師制定最佳養護成本計劃。Power BI動態數據分析見圖2。

圖2 通過Power BI進行數據可視化分析

案例只從成本對比分析的角度說明數據可視化分析的優點，實際工作中，還需要考慮時間、天氣、溫度、機械設備等各種情況，所需數據需多部門，多單位配合，共同努力收集匯總成果。管理部門在數據開始階段要明確數據來源，明確數據提供單位的責任，制定數據采集計劃，長期不斷地進行數據匯總和整理，重視數據資產的重要性。

數據可視化的過程中，需要結合檢測、運營、設計、養護施工等各個業務板塊的數據信息，通過數據間交流，將各個板塊有機結合起來，協同工作，提供運營維護期養護效率。

例如：經檢測發現橋梁梁體某處梁板存在滲水泛白病害，結合歷年發展變化信息，設計單位第一時間通過數據協同獲取信息，根據病害位置判斷其對梁體內部該位置鋼筋可能產生的影響。再調用歷年該區域天氣降雨量，溫度變化信息數據，以及年交通量數據變化，找出病害發展規律，大致判斷未來該病害發展的可能性范圍，制定針對性的加固維修措施。運營管理部門根據檢測、設計成果進行數據可視化分析，根據分析結果制定科學的養護決策，選擇相對最有利季節和時機投入養護資源，開展維修工程。養護單位根據綜合信息制定加固設計方案、開展維修工程工作，并將維修結果反饋給檢測、設計、運營管理部門，整個橋梁養護流程形成閉環，提高了工作效率，有利于橋梁持續性養護。

通過數據協同、可視化分析，使高速公路橋梁養護工作形成有效協同機制，將檢測、運營、設計、養護施工等運營維護期業務板塊有效地結合起來，能夠提高養護效率，便于養護工作的精細化管理。

3 與BIM結合

BIM作為建筑物信息化綜合數據庫，具有全面完整的、與實際情況一致的建筑工程信息。但BIM建立不是一朝一夕能夠完成的，大量的原始數據整理、建模工作，使得高速公路BIM的進展較為緩慢。目前BIM技術主要應用還停留在設計期、施工期，運營維護期還沒有較為成熟的成果。

在數據可視化分析過程中，將高速公路橋梁設計信息、檢測信息、養護信息結構化，滿足數據可視化分析應用的同時，也建立起了較為全面的橋梁養護運營維護期數據信息。這些信息添加到高速公路運營維護期BIM中，是對運營維護期BIM數據的有效完善。

4 結語

高速公路橋梁是百年工程，需要精細化管理和科學養護決策為橋梁安全運營保駕護航。利用橋梁大數據進行可視化分析，深入挖掘數據間潛在聯系，做出針對性策略，將傳統主要依靠養護工程師經驗的粗獷管理模式，變成以大數據分析為基礎，輔助養護工程師制定科學養護決策的模式，對于高速公路橋梁養護工作具有重要意義。