原标题：箩筐技术分享：基于数字孪生技术的智慧桥梁管养

（图片源自网络）

毫无疑问,中国是桥梁大国——超过100万座公路和铁路桥梁,世界上任何一个国家都无法企及。就跨度而言,世界最大跨径的前十座悬索桥、斜拉桥、钢拱桥,以及前十座最长跨海大桥,中国均占据半壁江山乃至更多。

随着大桥服役年限和车流的日益增加，早期建设的特大桥梁的病害问题日益突显，大桥的运维已成为现阶段我国桥梁运营管理的重点工作。传统长大桥梁运维管理存在信息效率低、实时性差、反馈不及时等短板问题。

数字孪生技术可在物理世界和虚拟世界之间建立精准的映射关联，能够有效解决长大桥梁管养中所面临的标准化程度低、集成表达不直观、模拟预测交互较少等问题。

数字孪生技术应用原理

首先，基于建模工具在数字空间构建起精准物理对象虚拟模型，再利用数据驱动模型运转，进而通过数据与模型集成融合构建起综合决策能力，推动全业务流程闭环优化。数字孪生基本原理如图1所示。

图1 数字孪生基本原理

数字孪生如何参与大桥运维

以数字化方式创建桥梁物理实体的虚拟映射，借助人工例行检查、健康监测、有限元分析、交通管控等手段获取多源异构孪生数据，以控制反馈管控桥梁物理实体运营养护过程，实现长大桥梁物理实体对象以及关系、活动等与虚拟桥梁的交互通信、自我迭代优化及更新。

模型定义

长大桥运营期数字孪生的概念模型，包括物理桥梁、虚拟桥梁、孪生数据、信息交互与各类服务五大部分，如图2所示。

图2 长大桥运营期数字孪生模型

物理桥梁

物理桥梁是客观存在的实体，各种传感器部署在物理实体上，实时监测其环境数据、运行状态和响应。物理桥梁包含桥梁时空位置、要素和生态环境。其中，时空位置是桥梁地理时间空间信息，包含桥梁各实体之间的时间、坐标信息和高程信息等；桥梁要素是构成桥梁的各类物理实体的总称，包含桥梁构件、电气设施、健康监测设施、信息设施等；桥梁生态环境则是构成桥梁自然环境的要素，包含地质、气象、水文、河床河势、航道等。数字孪生物理桥梁是保障桥梁整体运营的重要支撑。

虚拟桥梁

作为桥梁数字孪生的载体，虚拟桥梁是对物理桥梁全要素多维、多时空尺度和多领域的描述与刻画。本质上它是多维虚拟模型的集合，可细分为几何、物理、行为及规则四层模型。其中，几何模型是描述物理桥梁的尺寸、形状等空间几何参数与关系的三维模型；物理模型在几何模型的基础上增加了物理桥梁的物理属性、约束及特征等信息；行为模型则是物理桥梁对自重、车辆荷载、风荷载、爆炸、船撞、地震作用等做出的响应及行为；规则模型通过对桥梁物理实体力学规则、运行规律的建模，使虚拟桥梁具备评估、预测等功能。

虚拟桥梁在构建中应满足精准、标准、轻量、可视、交互及重构方面的要求，以达到可用、通用、速用、易用、联用、活用的目的。如图3所示。

图3 虚拟桥梁构建原则

孪生数据

孪生数据为桥梁各类数据的总和,是构建桥梁数字孪生系统的基础与运行的核心驱动，主要包含：物理桥梁、虚拟桥梁、服务、知识和融合衍生这5类数据。其中物理桥梁数据包括物理要素属性数据和动态过程数据；虚拟桥梁数据则包括四层模型中相关数据以及模型开展的仿真数据；服务数据由算法、模型、数据处理方法、管理数据等组成；知识数据包括专家知识、行业标准、规则约束、推理推论、常用算法库与模型库等；融合衍生数据是对以上4个数据进行数据转换、预处理、分类、关联、集成、融合等处理后所得数据。孪生数据涉及多格式、多类型、多个来源,需要对应的数据标准以便于后期共享,主要包括孪生数据的表示、分类、存储、预处理、使用与维护、测试等。

连接与服务

连接则将以上物理桥梁、虚拟桥梁、孪生数据、服务部分进行两两连接，使其进行有效实时的数据传输，从而实现实时交互以保证各部分之间的一致性。

服务是数字孪生应用的主要目的，在长大桥梁管养中的服务主要包括检查管理、应急管理、养护维修、健康监测、辅助决策、交通管控等。

检查管理

长大桥梁初始检查结果将作为运营期检查评定的基准。此后，例行开展的日常巡查、经常检查、定期检查和特殊检查将贯穿长大桥梁管养的整个过程，为其提供最直接、全面的基础孪生数据。近年来，随着桥梁智能化的推进，无人机、机器人等新技术在桥面、高墩、拉索、主缆及水下结构检查中得到了广泛应用，极大地丰富了检查数据的类型和精度，拓展了长大桥梁孪生数据的维度和精确度。利用数字孪生技术，可将桥梁检查结果映射虚拟桥梁上，实现其可视化展示。同时也可基于 AI算法，实现裂纹、锈蚀等损伤的几何特征自动匹配和损伤程度自动比较。如图4所示。

图4 数字孪生长大桥检查管理服务架构

应急管理

长大桥梁在管养过程中可能要应对自然灾害、事故灾难等应急事件。利用数字孪生技术可在虚拟桥梁中进行应急预案、应急救援、灾毁评估的管理。在应急资源调查、危险源识别与风险评估基础上编制完成应急管理预案后，可在虚拟桥梁中进行应急资源配置，应急预案模拟、优化。借助倾斜摄影技术、桥梁视频监控系统，实现对人为破坏桥梁、自然灾害等造成的设施损坏等的展示与评估预测。在虚拟桥梁中展示事故类型、位置、事故区域设施设备监测数据及运行状态信息、应急资源分布情况，并进行险情分析，依据相关预案快速形成应急处置方案，辅助优选人员疏散路径和交通疏导路径，为应急决策、指挥调度与处置提供依据。如图5所示。

图5 数字孪生长大桥应急管理服务架构

养护维修

长大桥梁结构复杂，养护维修过程中涉及较多的信息理解和协调过程，数字孪生技术可以为用户提供可视化程度高的媒介，并可以与虚拟桥梁进行数据交互，可以帮助管理人员和施工人员更高效、准确地完成养护维修任务。在维养之前，可以在虚拟桥梁中以养护维修方案为依据，进行三维漫游、碰撞检查、施工模拟等，找出方案中不合理的地方，还可借助 AR将施工过程和安全教育融合到物理桥梁中。在养护维修过程中，可以将维修过的部位投射到虚拟桥梁中，以校核施工与计划是否一致，进而做出及时的修改或补救措施，并可同时将养护维修过程中的质量、进度、成本、安全等信息实时反映到虚拟桥梁中进行可视化展示分析。如图6所示。

图6 数字孪生长大桥养护维修服务架构

健康监测

桥梁结构健康监测综合使用现代传感技术、数据采集传输技术、信号分析技术等，对桥梁的环境作用、荷载响应以及桥梁的结构性能参数进行测量、收集、处理及分析。长大桥梁健康监测系统获取大量传感器监测数据等状态相关信息，这些多源异构、时空离散数据构成了长大桥梁数字孪生管养过程中的主要数据来源。健康监测需基于有限元模型分析，但有限元分析建模分析过程中，由于单元、边界条件、参数取值等存在假定，计算分析结果与桥梁实际响应存在偏差。数字孪生则以孪生数据作为驱动模型，可提高监测数据的损伤识别效率和评估质量并可将监测数据作为修正有限元分析的补充，提高有限元分析的准确性。如图7所示。

图7 数字孪生长大桥健康监测服务架构

辅助决策

当前长大桥梁维护管理多是事后行为，当损伤达到一定程度时进行必要的维护，容易造成维护资源的浪费或者检修不及时。利用数字孪生技术，可以有效获得长大桥梁管养中的各类历史数据，结合技术状况、可靠度、耐久性、适用性等多方面对桥梁进行综合评估。利用贝叶斯、马尔可夫等原理建立桥梁或构件的性能退化概率分布，然后以剩余寿命周期成本最小、性能最大等为目标，建立多目标优化模型，从而将传统的事后维护转变为事前维护，实现桥梁预防性养护的合理维修策略设计，达到提前养护的目的。数字孪生驱动长大桥梁维护策略是在孪生数据的基础上，基于物理桥梁与虚拟桥梁的同步映射与实时交互形成的长大桥梁决策管理新模式。如图8所示。

图8 数字孪生长大桥辅助决策服务架构

交通管控

将交通量监测、运营车辆卫星定位、司乘人员手机信令、互联网地图等数据接入长大桥梁孪生数据系统，在集成交通量监测设备、环境监测设备及城市道路机电设备等管理系统基础上，分析桥梁的交通流量、通行时间、平均行程速度等，利用 AI图像识别、仿真算法等数据处理技术，预测未来某时间段的交通量数据及潜在的拥堵风险，实现车道级交通信息的实时性及服务的广泛性，有效解决桥梁交通感知难、决策难的行业痛点，减少占道率和堵车率，提高通行效率。如图9所示。

图9 数字孪生长大桥交通管控服务架构

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关于箩筐技术公司

箩筐技术公司是全球技术领先的时空智能大数据服务公司，中国领先的位置数据及行业应用解决方案提供商。依托自主研发的专利技术，基于高精度地图及多源时空智能大数据，建立城市级和行业级全息时空数字孪生系统，积极服务于智慧交通（自动驾驶、智慧公路、车路协同）、自然资源资产管理（碳中和及环境保护遥感数据服务）、LBS智慧行业应用（移动互联网本地商业位置服务、智慧出行、智慧物流、新基建、智慧城市、应急救援）等领域。 有关更多信息，请搜索“箩筐技术”并访问公司网站。返回搜狐，查看更多

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