安徽長大橋梁集群監測技術探索與實踐

文|安徽省交通控股集團有限公司 張立奎

在自然災害和荷載作用的影響下，在役長大橋梁日益老化，如何掌握大橋運行狀態并保障安全耐久已經成為管理者面臨的難題。傳統的單橋監測系統架構設計難以滿足區域橋群監測的需求，同時基于單一來源數據的分析評估手段難以對橋梁進行全面科學地評估。近年來，安徽省交通控股集團有限公司經過探索和實踐，提出了基于多源數據融合技術的監檢測一體化方案。

檢測人員正在檢查大橋（建設中的馬鞍山長江大橋）拉索。劉永 攝

背景及現狀

安徽省地處華東腹地，地勢西南高、東北低，長江、淮河橫貫北部和南部，河湖交錯。皖南山區層巒疊嶂、峰奇嶺峻，以山地丘陵為主。截至2021年末，安徽省高速公路總里程達5146公里，在役橋梁近6000座。近年來，馬鞍山長江大橋、蕪湖長江二橋、望東長江大橋、池州長江大橋等一批技術難度大、結構復雜的跨長江、淮河、山區峽谷特大型橋梁陸續建成投入使用。

然而，隨著時間的推移，橋梁結構日益老化，加上強（臺）風、地震、冰雪等自然災害及超載、船撞、火災等人為因素的風險存在，橋梁運行安全系統性風險不斷增加，橋梁管養面臨著體量大、風險因素多、個別構件壽命相比設計壽命較短、社會影響大等難點，對公路橋梁的養護管理水平提出了更高的要求。隨著信息技術的不斷發展和安全管理意識的不斷提高，不少特大型橋梁在建設期同步建設或在運營期增設了橋梁結構健康監測系統，目標實時掌握橋梁結構健康狀態，確保橋梁運行安全。

橋梁結構健康監測技術在中國經過十多年的快速發展，已取得了長足進步，并在大型橋梁工程上得到廣泛應用，標準規范不斷完善，但是在實際應用中仍存在一些不足。

系統性能與長期監測目標不匹配。傳感器壽命較短，普遍低于10年，部分設備為3年至5年。系統整體穩定性不強，數據采集、通信軟硬件故障率較高，導致數據完整性或有效性不高。

監測項目針對性不強。監測項目與橋梁結構病害和結構退化之間的關聯性不明確，難以直接指導橋梁養護。

分析評估與綜合評估較難。無法實現在線實時評估，監測系統往往是在線采集數據，離線分析評估，無法及時有效給出評估結果；系統功能不滿足數據分析需求，不能提供或提供的自動分析報告質量不高；監測結果不能用于橋梁技術狀況評定。

單橋系統架構不能滿足集群監測需求。大部分橋梁健康監測系統為單橋系統，或是多系統之間通過網頁進行鏈接，系統軟件的開放性、兼容性和擴展性不夠，維護難度較大。

數據分析及處理能力不足。由于監測系統24小時不間斷進行高頻率數據采集，數據實時分析的難度較大，同時隨著時間推移將產生海量數據，如果使用傳統的關系型數據庫軟件來存儲數據，數據的寫入和讀取將越來越慢，容易導致系統故障。

監檢測一體化方案

基于實時掌握長大橋群安全與健康的目的，通過安徽高速長大橋梁近年來的探索和實踐，構建了開放式、基于大數據的監測與管養一體化綜合平臺，形成了一套監檢測一體化方案。方案主要包括：建立橋梁集群監測平臺，監測理念從設計、建設到養護運營，實現對橋梁結構性能狀態及退化、重點病害發展、補強加固效果等全方位的監測，并形成長大橋梁健康監測系統布設指南；納入檢測、無人機巡檢、三維激光掃描等數據，利用多源數據的互補性，提升數據的完整率、準確性；建立檢監測一體化評估體系，分類報警，提升評估和報警的準確性；開發移動終端應用子系統，隨時地掌握橋梁運行狀態。

橋群監檢測平臺

隨著全國公路長大橋結構監測系統建設全面推進，集群監測平臺對海量數據的高速寫入、快速查詢、超強數據壓縮能力提出了更高的要求，以分布式計算、時間序列數據庫等為代表的大數據處理與存儲技術將得到廣泛應用。

依托交通強國試點項目“關鍵交通基礎設施工程康養平臺建設”，基于云計算、大數據、知識圖譜、智能診斷等技術，安徽正在研發構建橋梁監檢測一體化平臺。打造省級關鍵交通基礎設施數據中心，并對橋梁、隧道等關鍵交通基礎設施從設計、建造到檢測、監測、養護維修的全生命周期數字化進行集中化管理。平臺由數據采集層、網絡層、數據管理層、數據分析層和應用層組成，可實現結構安全監測、智能診斷、輔助決策、可視化應用等功能。利用先進技術采集并管理、分析數據，指導并優化養護，促進行業技術進步與管理機制革新，提高橋梁數字化、智能化管理水平，提升橋梁運行服務能力。

智慧養護技術架構

監測項目設計

在監測橋梁運營環境及受力關鍵指標的基礎上，重點加強對橋梁結構退化指標、重點病害發展、加固補強效果的監測，形成了伸縮縫及支座性能、混凝土裂縫、橫向連接性能、鋼結構斜撐疲勞、阻尼器性能、吊索性能等專項監測方案。

以馬鞍山長江大橋吊索監測為例，根據應用場景不同，采取長期監測、短期監測和臨時監測相結合的方式，對長吊索索力和振動進行長期監測，同時對短吊索叉耳轉動進行短期監測，掌握病害產生機理和吊索工作狀態。在短吊索更換時，安裝磁通量傳感器監控索力，指導更換工作，并為后期深入探究短吊索損壞機理、優化設計及管養決策提供依據。

評估預警

橋梁監檢測平臺總體架構圖

綜合評估體系

結合檢查檢測、健康監測數據，建立大跨徑纜索承重橋梁多源信息局部評估模型。將基于人工檢查的橋梁技術狀況評定指標和基于監測的索力、模態參數、主梁及伸縮縫位移等監測指標納入評估體系，并確定各指標的評估標準，建立基于構件的橋梁預防性養護體系。

在評估方法上，采用敏感性分析和對比分析方法進行評估。收集特殊工況（如大風、溫度突變等）下橋梁結構響應監測數據，建立荷載與響應之間的變化規律，通過敏感性分析得出敏感因子并根據分析結果合理設置閾值。收集橋梁初始狀態、運營期空載狀態的特殊工況數據，每3年開展一次對比分析，比對主要參數理論值與實測值偏差，后依據相關規范、規程給出橋梁安全評估結論。

根據報警處置方式的不同,將報警分為安全報警和管養提醒兩類。安全報警主要針對影響結構安全的監測指標進行報警，根據風險類別進行多指標綜合報警，如臺風專題等。管養提醒是針對影響通行和養護作業的監測指標進行提醒，如鋼橋面高溫灑水及低溫除冰等。

晚霞映襯下的蕪湖長江二橋。安宗海 攝

移動終端應用

為了便于及時掌握橋梁運行狀態，開發移動端應用系統可隨時查看大橋監測數據和現場視頻，當發生超限報警時可以實時推送至手機端，第一時間提醒管理人員采取相應管養措施。

移動端應用

監檢測技術應用

橋梁監檢測平臺綜合應用三維激光、無人機巡檢、車輛通行動態感知分析、智能傳感等多源感知數據采集技術，以及流式大數據、分布式數據處理與存儲技術和基于知識圖譜的智能輔助決策技術。

數據采集技術

三維激光掃描。由于長大橋梁空間線形測量受到車輛、風等因素影響，傳統方法用時長且效果不佳，采用三維激光掃描技術可大量獲取目標對象的數據點，精度高、測量速快，能最大限度地減少纜梁振動對測量成果的影響，適用于跨江河特大橋空間線形測量。

無人機巡檢。橋梁表面人工檢測效率低、成本高，塔柱等部位難以到達或存在作業安全隱患。馬鞍山長江大橋、蕪湖二橋塔柱外觀檢測采用專用橋梁巡檢無人機，續航長達55分鐘，同時具有激光測距定位功能，能夠自動完成畸變校正與圖像拼接，裂縫分辨率可達0.15毫米，檢查成本低、效率高、安全性高。

車輛通行動態感知技術。傳統動態稱重傳感器布設在橋面中，成本高、易損壞，建立基于大數據挖掘的橋梁車輛通行動態感知分析系統，通過對現有高速公路ETC門架系統數據和收費稱重數據進行分析，實時采集通過大橋的車輛信息，獲取橋梁斷面荷載，進而驗算車輛荷載對結構的影響。

智能傳感器。針對部分中小橋梁或專項監測傳感器安裝位置分散、接電困難等情況，配備采集與處理設備成本高，采用物聯網無線通信技術和高性能電池及太陽能解決供電問題，集成核心控制單元，可自動完成采集傳輸工作，降低系統成本。

數據處理與存儲技術

采用數據融合和數字孿生技術，將物理模型與當前監測數據、檢測數據融合，從而實現橋梁全壽命周期數據治理和智能評估，是下一步需要研究的重點方向。

分布式實時數據處理技術。由于橋梁健康監測系統對突發事件的響應實時性要求高，因此需要連續動態采集，部分監測項采集頻率達到50赫茲以上，同時還應對數據進行濾波、物理量轉換、時頻域轉換、通道間耦合計算、統計特征值計算等數據處理工作。采用基于流式大數據的分布式數據處理技術，可以實現數據的實時采集、實時計算、實時入庫，通過服務器集群的擴展可應對萬級設備的同時接入和數據并發處理。

分布式存儲技術。監測數據24小時不間斷采集將產生海量數據，使用傳統的關系型數據庫進行監測數據的存儲和管理，數據的處理、寫入性能對服務器性能要求較高且易造成系統不穩定，不適用于橋梁集群監測和平臺化管理。采用基于NoSQL的分布式數據庫，以及分布式文件系統來進行數據存儲與管理，可以解決萬級監測傳感器產生的海量數據存儲問題。

輔助決策技術

在吸收行業規范、論文文獻、圖書專著、專家經驗、實橋案例等知識的基礎上，形成包括橋梁結構病害類型、病害表征、病害成因、維修措施、檢測手段等在內的橋梁管養知識圖譜，基于語義網絡、自然語言識別、知識推理實現橋梁管養知識檢索、數據可視化、智能診斷及輔助決策等功能。

橋梁管養知識圖譜

未來與展望

隨著全國公路長大橋結構監測系統建設全面推進，集群監測平臺對海量數據的高速寫入、快速查詢、超強數據壓縮能力提出了更高的要求，以分布式計算、時間序列數據庫等為代表的大數據處理與存儲技術將得到廣泛應用。

海量監測數據目前尚未得到充分的利用，單一來源的數據分析難以對橋梁服役性能進行實時預警與評估。因此，采用數據融合和數字孿生技術，將物理模型與當前監測數據、檢測數據融合，可成為實現橋梁全壽命周期數據治理和智能評估，是下一步需要研究的重點方向。