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桥梁数字化管养——从数据生产向数据挖掘的蜕变

发布于:2022-12-14 09:17:14 来自:道路桥梁/桥梁工程 [复制转发]


背  景      

21 世纪以来,我国的公路桥梁建设和营运实现了跨越式发展。根据交通运输部统计公报数据, 2 021 年末全国公路桥梁数量达 96.11万座、7380.21万延米,比上年末分别增加4.84万座、751.66万延米,其中特大桥梁7417座、1347.87万延米,大桥13.45万座、3715.89万延米。

按照欧美国家的经验,公路桥梁在投入运营 3 0 ~ 40 年后,结构性能下降速率开始加快。据此预测,在维持当前的管养措施及投入的情况下,未来的 3 0 年,我国现役桥梁的整体技术状况劣化效应将显著增加。

更令人担忧的是,目前我国桥梁管养信息化水平总体不高。主要体现在以下几个方面:

对于桥梁管养数据的有效管理和应用已普遍成为桥梁管养者重点关注的问题。如何获取和管理关键数据,并挖掘数据的价值和规律,成为桥梁养护科学决策由经验驱动向数据驱动转变的关键。

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桥梁管养数据的管理    
数据的来源      
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桥梁管养数据主要来源于建设期和运营期两大阶段,类型包括桥梁基准状态数据和动态运维数据。 基准状态数据 源于建设期的勘察设计资料、施工资料、试验检测资料、监理资料、施工监控资料、交竣工检测数据及验收资料等,主要体现为成桥时的基准有限元模型、几何状态、内力状态、作用及荷载基准以及结构的初始损伤。

运维数据信息 来源于运营过程中的各类检查资料、维修加固资料、交通量资料、特殊事件资料,以及桥梁健康监测系统、动态称重等辅助系统的相关数据。

数据的传递      
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由于管理和技术手段的限制,数据信息在从桥梁建设期到运营期的传递过程中,不断遗失,导致许多基准状态的关键信息无法为运营期的管养工作提供有效支撑。其中比较突出的为桥梁结构初始缺陷信息和基准状态模型的传递。

建设期的质量事故及成桥期结构的缺陷,在移交时往往会被回避或忽视,但对运营期桥梁关键病害的分析和把握意义重大。桥梁基准模型的保存与延续,对运营期桥梁结构状态的把握具有指导作用。

例如,结构整体有限元模型可用于对结构的预警、受力状态评估及维修加固等工作:

疲劳分析等专项模型可用于运营期各类专项评估、专项加固等处治工作。相比于结构整体模型,专项模型的保存和传递更加困难。

数据的采集      
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运营过程中桥梁结构状态信息的获取手段主要有人工检查、自动化监测和 “机器人+人工智能”技术。人工检查直观可靠,但会受检查人员的主观影响,且形成的记录较难实现统计分析。自动化监测包括长期监测(健康监测系统)和短期监测等手段,能够实现对重点部位关键参数的连续采集。“机器人+人工智能”技术正处于酝酿和探索阶段,未来可能与电子化巡检、自动化传感系统共同组成新一代的桥梁智能管养系统。

国外桥梁检测机器人

智能巡检设备模型

信息化系统的建设      
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信息化系统广泛应用于桥梁的管养中,其发展阶段主要包括桥梁管理系统、桥梁健康监测系统、基于 BIM的3D可视化桥梁信息管理系统和公路资产管理系统。其中数据的标准化、BIM技术的应用和数据的深度挖掘是近年来信息化系统的主要特征。面向全资产,以实现结构价值化、流程标准化、管养精细化和辅助决策支持为目标的公路资产管理系统成为未来发展的方向。

桥梁信息系统的发展

自2011年国家公路网重点桥梁监测项目开展以来,在全国范围内已经监测了超500座桥梁。具有广泛的结构代表性、地域代表性和路网代表性。如何对监测数据做多维度地深入挖掘是接下来要研究的重要课题。

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桥梁管养数据的应用    
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基于数据的桥梁性能预警      
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薄弱点+盲区 ”可能导致桥梁安全事故

运营实践证明,很多型式的桥梁,有其固有的结构薄弱部位。这些 “弱点”在进行设计和理论计算时,往往都能够满足规范要求。但在不当使用或不当养护的情况下,这些“弱点”发生风险的概率远高于其它部位。

因桥梁固有薄弱部位而导致的桥梁事故

在运营期桥梁的各类检查中,因检查条件受限和检查人员认知等因素,会产生某些关键位置的检查 “盲区”。

桥梁检查盲区导致桥梁事故

盲区和结构的薄弱点重合,导致薄弱构件的损伤未能及时发现和处治,增大了桥梁风险事件发生的概率。

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基于数据的预警方法

基于阈值的预警: 某项指标超过了事先设定的阈值时,进行预警。例如吊索异常振动;河床冲刷量超过最大设计冲刷线等。

基于发展趋势的预警: 某项指标呈现出了预期外的发展趋势,进行预警。例如自振特性数据监测,发现某斜拉桥以竖弯为主的各阶频率呈现显著逐年衰减趋势。

基于时间分布特征的预警: 某项指标的时程数据出现异常,进行预警。例如通过检查发现某桥梁梁端位移不对称,通过对支座进行短期监测,发现部分支座位移随时间变化出现了明显的直线段,判定支座卡死。

某桥支座位移监测数据分析

基于空间分布特征的预警: 某项指标的空间分布出现异常,进行预警。采用分布式光纤对桥梁结构进行自由流监测,获得自由流荷载下桥梁应变的情况,从空间上了解结构真实受力状态。

某桥分布式光纤采集的应力变化数据

基于相关性的预警: 几项指标的相关性不符合理论预期,产生预警。如梁端伸缩缝伸缩量与温度变化的相关性数据分析。

某桥伸缩缝位移与温度相关性存在滞后

基于损伤的预警: 根据损伤发展规律,预示着结构风险事件的发生。如钢箱梁疲劳裂纹的产生预示着钢箱梁的疲劳损伤;缆索防腐护套的老化、裂纹预示着护套的断裂;钢丝镀锌层的腐蚀预示着钢丝的锈蚀、断裂等。

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基于数据的桥梁综合评估

     

基于“全寿命周期”理念的“特桥特养”一体化管理养护新模式,特大复杂体系桥梁的综合评估体系亟需进一步完善。围绕这一课题,中交公路规划设计院有限公司先后在江阴大桥、杭州湾大桥、苏通大桥、铜陵大桥、嘉绍大桥及润扬大桥等全国重点桥梁工程,开展了基于管养历程数据、全面检测数据、专项监测数据、特殊检测数据、运营环境数据等的“多源融合、多维面向、问题导向”的综合评估实践,逐步形成了以桥梁结构宏观受力评估、构件服役性能评估、桥梁功用性能评估和使用环境评估为架构的综合评估体系。

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基于 数据的桥梁病害成因分析

     

如何对运营期桥梁病害做深层次成因分析,进而更具有针对性的采取维修加固措施,防止同类病害的进一步产生和发展,是管养单位的难点。经过多年的检测、设计实践积累,发现基于 设计特点、病害表现、计算分析、措施建议 四位一体 的分析方法对于准确判断损伤成因非常有效。

“四位一体”损伤成因分析方法

理论分析与病害表现的统一

未来展望      

桥梁管养数据的管理和应用是一项庞大的持续性课题,本文仅从某几个方面进行了介绍,形成了相应的观点。相信,通过不断完善管养数据的有效传递和标准化采集,打破数据在时间和空间上的分析障碍,加强数据的信息化管理,实现全面盘活数据资产。以智能分析技术发展为支撑,多维度深挖数据资产的应用价值,实现桥梁管养决策由经验驱动向数据驱动的转变,使养护科学决策水平实现质的突破。


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