安徽长大桥梁集群监测技术探索与实践

文|安徽省交通控股集团有限公司 张立奎

在自然灾害和荷载作用的影响下，在役长大桥梁日益老化，如何掌握大桥运行状态并保障安全耐久已经成为管理者面临的难题。传统的单桥监测系统架构设计难以满足区域桥群监测的需求，同时基于单一来源数据的分析评估手段难以对桥梁进行全面科学地评估。近年来，安徽省交通控股集团有限公司经过探索和实践，提出了基于多源数据融合技术的监检测一体化方案。

检测人员正在检查大桥（建设中的马鞍山长江大桥）拉索。刘永 摄

背景及现状

安徽省地处华东腹地，地势西南高、东北低，长江、淮河横贯北部和南部，河湖交错。皖南山区层峦叠嶂、峰奇岭峻，以山地丘陵为主。截至2021年末，安徽省高速公路总里程达5146公里，在役桥梁近6000座。近年来，马鞍山长江大桥、芜湖长江二桥、望东长江大桥、池州长江大桥等一批技术难度大、结构复杂的跨长江、淮河、山区峡谷特大型桥梁陆续建成投入使用。

然而，随着时间的推移，桥梁结构日益老化，加上强（台）风、地震、冰雪等自然灾害及超载、船撞、火灾等人为因素的风险存在，桥梁运行安全系统性风险不断增加，桥梁管养面临着体量大、风险因素多、个别构件寿命相比设计寿命较短、社会影响大等难点，对公路桥梁的养护管理水平提出了更高的要求。随着信息技术的不断发展和安全管理意识的不断提高，不少特大型桥梁在建设期同步建设或在运营期增设了桥梁结构健康监测系统，目标实时掌握桥梁结构健康状态，确保桥梁运行安全。

桥梁结构健康监测技术在中国经过十多年的快速发展，已取得了长足进步，并在大型桥梁工程上得到广泛应用，标准规范不断完善，但是在实际应用中仍存在一些不足。

系统性能与长期监测目标不匹配。传感器寿命较短，普遍低于10年，部分设备为3年至5年。系统整体稳定性不强，数据采集、通信软硬件故障率较高，导致数据完整性或有效性不高。

监测项目针对性不强。监测项目与桥梁结构病害和结构退化之间的关联性不明确，难以直接指导桥梁养护。

分析评估与综合评估较难。无法实现在线实时评估，监测系统往往是在线采集数据，离线分析评估，无法及时有效给出评估结果；系统功能不满足数据分析需求，不能提供或提供的自动分析报告质量不高；监测结果不能用于桥梁技术状况评定。

单桥系统架构不能满足集群监测需求。大部分桥梁健康监测系统为单桥系统，或是多系统之间通过网页进行链接，系统软件的开放性、兼容性和扩展性不够，维护难度较大。

数据分析及处理能力不足。由于监测系统24小时不间断进行高频率数据采集，数据实时分析的难度较大，同时随着时间推移将产生海量数据，如果使用传统的关系型数据库软件来存储数据，数据的写入和读取将越来越慢，容易导致系统故障。

监检测一体化方案

基于实时掌握长大桥群安全与健康的目的，通过安徽高速长大桥梁近年来的探索和实践，构建了开放式、基于大数据的监测与管养一体化综合平台，形成了一套监检测一体化方案。方案主要包括：建立桥梁集群监测平台，监测理念从设计、建设到养护运营，实现对桥梁结构性能状态及退化、重点病害发展、补强加固效果等全方位的监测，并形成长大桥梁健康监测系统布设指南；纳入检测、无人机巡检、三维激光扫描等数据，利用多源数据的互补性，提升数据的完整率、准确性；建立检监测一体化评估体系，分类报警，提升评估和报警的准确性；开发移动终端应用子系统，随时地掌握桥梁运行状态。

桥群监检测平台

随着全国公路长大桥结构监测系统建设全面推进，集群监测平台对海量数据的高速写入、快速查询、超强数据压缩能力提出了更高的要求，以分布式计算、时间序列数据库等为代表的大数据处理与存储技术将得到广泛应用。

依托交通强国试点项目“关键交通基础设施工程康养平台建设”，基于云计算、大数据、知识图谱、智能诊断等技术，安徽正在研发构建桥梁监检测一体化平台。打造省级关键交通基础设施数据中心，并对桥梁、隧道等关键交通基础设施从设计、建造到检测、监测、养护维修的全生命周期数字化进行集中化管理。平台由数据采集层、网络层、数据管理层、数据分析层和应用层组成，可实现结构安全监测、智能诊断、辅助决策、可视化应用等功能。利用先进技术采集并管理、分析数据，指导并优化养护，促进行业技术进步与管理机制革新，提高桥梁数字化、智能化管理水平，提升桥梁运行服务能力。

智慧养护技术架构

监测项目设计

在监测桥梁运营环境及受力关键指标的基础上，重点加强对桥梁结构退化指标、重点病害发展、加固补强效果的监测，形成了伸缩缝及支座性能、混凝土裂缝、横向连接性能、钢结构斜撑疲劳、阻尼器性能、吊索性能等专项监测方案。

以马鞍山长江大桥吊索监测为例，根据应用场景不同，采取长期监测、短期监测和临时监测相结合的方式，对长吊索索力和振动进行长期监测，同时对短吊索叉耳转动进行短期监测，掌握病害产生机理和吊索工作状态。在短吊索更换时，安装磁通量传感器监控索力，指导更换工作，并为后期深入探究短吊索损坏机理、优化设计及管养决策提供依据。

评估预警

桥梁监检测平台总体架构图

综合评估体系

结合检查检测、健康监测数据，建立大跨径缆索承重桥梁多源信息局部评估模型。将基于人工检查的桥梁技术状况评定指标和基于监测的索力、模态参数、主梁及伸缩缝位移等监测指标纳入评估体系，并确定各指标的评估标准，建立基于构件的桥梁预防性养护体系。

在评估方法上，采用敏感性分析和对比分析方法进行评估。收集特殊工况（如大风、温度突变等）下桥梁结构响应监测数据，建立荷载与响应之间的变化规律，通过敏感性分析得出敏感因子并根据分析结果合理设置阈值。收集桥梁初始状态、运营期空载状态的特殊工况数据，每3年开展一次对比分析，比对主要参数理论值与实测值偏差，后依据相关规范、规程给出桥梁安全评估结论。

根据报警处置方式的不同,将报警分为安全报警和管养提醒两类。安全报警主要针对影响结构安全的监测指标进行报警，根据风险类别进行多指标综合报警，如台风专题等。管养提醒是针对影响通行和养护作业的监测指标进行提醒，如钢桥面高温洒水及低温除冰等。

晚霞映衬下的芜湖长江二桥。安宗海 摄

移动终端应用

为了便于及时掌握桥梁运行状态，开发移动端应用系统可随时查看大桥监测数据和现场视频，当发生超限报警时可以实时推送至手机端，第一时间提醒管理人员采取相应管养措施。

移动端应用

监检测技术应用

桥梁监检测平台综合应用三维激光、无人机巡检、车辆通行动态感知分析、智能传感等多源感知数据采集技术，以及流式大数据、分布式数据处理与存储技术和基于知识图谱的智能辅助决策技术。

数据采集技术

三维激光扫描。由于长大桥梁空间线形测量受到车辆、风等因素影响，传统方法用时长且效果不佳，采用三维激光扫描技术可大量获取目标对象的数据点，精度高、测量速快，能最大限度地减少缆梁振动对测量成果的影响，适用于跨江河特大桥空间线形测量。

无人机巡检。桥梁表面人工检测效率低、成本高，塔柱等部位难以到达或存在作业安全隐患。马鞍山长江大桥、芜湖二桥塔柱外观检测采用专用桥梁巡检无人机，续航长达55分钟，同时具有激光测距定位功能，能够自动完成畸变校正与图像拼接，裂缝分辨率可达0.15毫米，检查成本低、效率高、安全性高。

车辆通行动态感知技术。传统动态称重传感器布设在桥面中，成本高、易损坏，建立基于大数据挖掘的桥梁车辆通行动态感知分析系统，通过对现有高速公路ETC门架系统数据和收费称重数据进行分析，实时采集通过大桥的车辆信息，获取桥梁断面荷载，进而验算车辆荷载对结构的影响。

智能传感器。针对部分中小桥梁或专项监测传感器安装位置分散、接电困难等情况，配备采集与处理设备成本高，采用物联网无线通信技术和高性能电池及太阳能解决供电问题，集成核心控制单元，可自动完成采集传输工作，降低系统成本。

数据处理与存储技术

采用数据融合和数字孪生技术，将物理模型与当前监测数据、检测数据融合，从而实现桥梁全寿命周期数据治理和智能评估，是下一步需要研究的重点方向。

分布式实时数据处理技术。由于桥梁健康监测系统对突发事件的响应实时性要求高，因此需要连续动态采集，部分监测项采集频率达到50赫兹以上，同时还应对数据进行滤波、物理量转换、时频域转换、通道间耦合计算、统计特征值计算等数据处理工作。采用基于流式大数据的分布式数据处理技术，可以实现数据的实时采集、实时计算、实时入库，通过服务器集群的扩展可应对万级设备的同时接入和数据并发处理。

分布式存储技术。监测数据24小时不间断采集将产生海量数据，使用传统的关系型数据库进行监测数据的存储和管理，数据的处理、写入性能对服务器性能要求较高且易造成系统不稳定，不适用于桥梁集群监测和平台化管理。采用基于NoSQL的分布式数据库，以及分布式文件系统来进行数据存储与管理，可以解决万级监测传感器产生的海量数据存储问题。

辅助决策技术

在吸收行业规范、论文文献、图书专著、专家经验、实桥案例等知识的基础上，形成包括桥梁结构病害类型、病害表征、病害成因、维修措施、检测手段等在内的桥梁管养知识图谱，基于语义网络、自然语言识别、知识推理实现桥梁管养知识检索、数据可视化、智能诊断及辅助决策等功能。

桥梁管养知识图谱

未来与展望

随着全国公路长大桥结构监测系统建设全面推进，集群监测平台对海量数据的高速写入、快速查询、超强数据压缩能力提出了更高的要求，以分布式计算、时间序列数据库等为代表的大数据处理与存储技术将得到广泛应用。

海量监测数据目前尚未得到充分的利用，单一来源的数据分析难以对桥梁服役性能进行实时预警与评估。因此，采用数据融合和数字孪生技术，将物理模型与当前监测数据、检测数据融合，可成为实现桥梁全寿命周期数据治理和智能评估，是下一步需要研究的重点方向。