基于数字孪生理念的跨海桥梁智能维养系统架构研究_夏子立.pdf

公路 年月第期 基金项目：国家重点研发计划项目，项目编号 收稿日期：文章编号：（）中图分类号：文献标识码：基于数字孪生理念的跨海桥梁智能维养系统架构研究夏子立，景强，孙守旺，钟华强，高文博（港珠澳大桥管理局珠海市 ；华南理工大学土木与交通学院广州市 ；云基智慧工程股份有限公司深圳市 ）摘要：桥梁维养系统是实现桥梁高效管养的重要技术手段，智能化运维已成为桥梁管养模式发展的必然趋势，数字孪生技术是实现桥梁数字化、智能化维养的关键技术之一。跨海桥梁由于其工程规模、结构特点及所处区域的特殊性，对桥梁维养工作的要求更高。面向跨海桥梁工程的维养需求，设计了跨海桥梁智能维养系统的总体架构、业务架构、应用架构、数据架构以及技术架构。其中，总体架构由基础层、平台层、应用层以及数据标准、数据安全构成；业务架构按照感知、认知、决策、行动的业务运转模式进行设计；应用架构以业务架构为基础，包括资产管理和业务在线两方面；基于业务架构、应用架构，梳理了系统的数据逻辑链路，形成系统数据架构；技术架构是实现应用架构的技术方案，包含数据采集、数据传输、数据管理、分析处理以及可视化技术个层级。实践证明，本研究设计的系统架构为港珠澳大桥智能维养系统研发提供了技术支撑，可为其他同类型项目的维养系统研究提供参考。关键词：桥梁工程；智能维养系统；架构设计；数字孪生技术研究背景随着我国桥梁建造技术的突破以及经济快速的发展，越来越多的跨海大桥工程得以建设实施，桥梁建养工作也逐步由“重建轻养”转变为“建养并重”。桥梁维养系统是实现桥梁高效管养的重要技术手段，世界各国（地区）对此进行了持续的探索和研究，逐步研发并不断完善系统的功能及应用。总体来看，桥梁管理系统的研究与发展主要经过 个阶段：第一阶段是用电子数据库来代替繁杂的纸质资料，提高桥梁数据的存储及查询效率；第二阶段是丰富数据的采集类型，可进行简单的结构评估及分析预测；第三阶段是增加结构仿真分析、维养决策及资金优化功能，可对桥梁进行技术状况评估，制订维养策略及养护资金优化方案等。当前，欧美等发达国家（地区）的研发工作已处在第三阶段，我国正处于由第二阶段向第三阶段前进的路上。美国应用广泛的桥梁管理系统主要有“”，、“”，系统。欧 洲 具 有 代 表 性 桥 梁 管 理 系 统 有 丹 麦 的“”、法 国 的“”、英 国 的“”以及挪威的“”系统等。我国最具有代表性的公路桥梁管理系统是“”，经过多年的迭代升级，其系统功能越来越完善，广泛应用于国内的公路管理部门。随着技术的发展，桥梁管理系统的研究正在融合物联网、人工智能以及大数据等技术，以期提高桥梁运维数据的感知精度与效率，打通维养业务的全流程数据链，充分挖掘数据价值，推动管养向“资产化管理”方向发展。例如，丹麦大贝尔特桥，的管理系统引入无人机等感知手段，建立桥梁的“数字孪生”模型，利用深度学习技术处理非结构化数据，提升业务数据的资产化水平；韩国第二 桥 基于 模型实现资产数据、检查数据及养护数据的统一管理，所构建的三维模型可映射病害信息，呈现方式直观清晰。另外，等 提出利用 模型管理结构维养数据、剩余寿命及价值信息的系统框架，并在韩国某桥的管养业务中得以成功应用。可见，融合物联网、等技术构建桥梁的数字孪生模型，在此基础上实现桥梁管养数字化、智能化，是桥梁运维技术发展的必然趋势。“数字孪生”技术最初主要应用于军工及航空航天领 域，并 在 欧 美 航 空 航 天 项 目 中 得 到 实 际 应用，其本质是实现物理实体在数字空间的精准映射，以数据为驱动实现物理世界和数字世界的互联互通以及操作控制。中国信息通信研究院，提出，数字孪生城市的建设应综合利用新型测绘、标识感知、协同计算、全要素表达、模拟仿真及深度学习的关键技术，形成具备九大核心能力的数字孪生城市体系。数字孪生从技术到能力实现，已经不仅仅是创新理念和技术方案，而是新型管理模式发展的必由之路。在桥梁运维领域，可通过建立桥梁数字孪生模型，管理全生命周期范围内的静、动态业务数据，为桥梁运维技术人员提供决策依据，实现桥梁管养数字化与智能化。目前，智能路面、交通信息物理系统、公路基础设施综合信息管理系统 等智慧交通技术的研究如火如荼，其核心要义是以多元的感知方式、异构数据的处理能力及数据共享能力实现交通设施管理智慧化，上述技术是数字孪生的基础之一。虽然数字孪生理念在交通行业有所应用，但在跨海桥梁全生命周期维养方面的应用深度仍有待提升。本研究以港珠澳大桥为研究对象，针对大桥运营期检测、监测、评估及养护决策等维养业务的需求，基于数字孪生理念提出跨海桥梁维养系统架构，为港珠澳大桥智能维养系统的研发提供支撑。跨海桥梁智能维养系统功能需求分析桥梁维养工作主要包含日常巡检、定期检查、结构监测、结构评估、保养维修等业务。跨海桥梁工程规模庞大、服役环境严酷，其维养工作存在监测感知能力不足、检测维养作业风险和成本高、结构评估及维养决策水平有待提升等问题。此外，跨海桥梁在设计、建设过程中积累了大量基础性资料，包括勘察、设计、施工、监控以及各种试验资料，主要以纸质或电子资料的形式存在，各类数据之间的关联度低，资料查阅及使用效率低，难以高效支撑运维业务开展。进入营运期，大桥持续产生并积累海量的多元异构数据，如大桥结构健康监测系统实时采集并存储海量监测数据，桥梁交通工程系统同样积累了大量运行数据，此外大桥的维养作业亦产生大量的数据报表、文本、图片以及视频等非结构化数据。由于各信息化系统独立运行，桥梁运维业务独立开展，导致数据分散且关联度低，数据价值难以挖掘。基于上述桥梁运维业务特点及数据管理需求，以数字孪生的关键技术为基础，桥梁智能维养系统的功能目标设定如下。（）基于 、实景三维建模等技术构建桥梁数字模型，赋予物理桥梁数字身份信息。结合维养业务需求对桥梁进行结构解析，构建桥梁构件编码体系，并对所有构件进行编码，实现物理构件与模型构件的一一对应，实现孪生映射。此外，将桥梁设计及建造过程中产生的静态信息录入桥梁数字模型，实现“孪生模型”的数据初始化。（）接入跨海桥梁运行动态数据，实现数字桥梁全方位泛在感知。综合桥梁结构健康监测系统、机电设施监控系统产生的海量数据及桥梁日常巡检、定期检查、应急检查等业务执行过程中产生的数据，配合利用无人机、无人船等智能装备反馈的检测数据，为桥梁结构的预警、评估及维养决策等应用提供数据支撑。通过长期的数据积累，分析桥梁病害及服役状态的动态变化。（）对运维数据进行统一管理，实现海量数据的时空融合与分析。构建数据统一管理平台，对处于同一时间、临近空间或关联空间的多源数据进行融合分析，提取潜在的数据相关性或演变规律，为跨海桥梁设施运维业务提供更为精准、高效的指导，为数据价值挖掘提供基础。（）对跨海桥梁的运行状况进行仿真评估，推演跨海桥梁设施运行态势。运用有限元分析、多物理场耦合仿真等技术，建立跨海桥梁设施的多粒度、多层级仿真模型，获取桥梁运行的状态参数，将获取的信息输出到物理空间，通过数据和知识联合驱动共同推演跨海桥梁设施的运行态势，为桥梁运维提供决策依据。（）以智能算法提升异构数据处理能力，挖掘数据深层特征。人工智能算法可实现海量数据的结构化处理，如管养业务生成的海量视频、图像、文字等非结构化数据，可利用计算机视觉技术、知识图谱、自然语言处理等技术挖掘特征并形成结构化数据，满足标准化的数据交互要求。另外，智能算法具备学习及自适应能力，随着数据及知识的积累，可挖掘更深层的特征，进而指导维养业务、资源分配等，对系统建设和升级具有重要意义。跨海桥梁智能维养系统架构设计结合系统功能需求，基于数字孪生建设理念，构 公路 年第期 年第期夏子立等：基于数字孪生理念的跨海桥梁智能维养系统架构研究建系 统 总 体 架 构，在 总 体 架 构 的 基 础 上，参 考 标准，设计系统的业务、应用、数据和技术架构。其中，业务架构以跨海桥梁的维养需求为依据，建立集感知、评估、决策、维养与管理为一体的业务流程；应用架构以业务为参考，建立服务于管养业务的系统功能；数据架构描述业务的数据流向与逻辑，描述各功能模块的逻辑关系；技术架构为维养系统中数据采集、传输、管理、处理及可视化提供技术支持。系统总体架构跨海桥梁智能维养系统总体架构由基础层、平台层及应用层组成的三大横向层以及数据安全和数据标准两大纵向层构成，如图所示。其中，基础层包括基础设施对象、终端感知设备、网络连接设备以及智能计算设备等；平台层是数字孪生的能力中台，是系统的运行中枢，由物联感知平台、泛在网络与计算资源调度平台、大数据平台、信息模型平台、共性技术赋能与应用支撑平台组成；应用层包含桥梁设施的性能评估、性能预测、实时预警、应急处置、维养决策以及资源调配等功能；数据标准可规范不同业务间的数据交互格式，以统一的格式传输、存储各类业务数据，便于数据管理、交互及共享；数据安全功能可保障设施基础数据及业务数据的运行安全，避免出现系统安全漏洞。图智能维养系统总体架构平台层以基础层的设备为依托，为应用层提供各类平台服务，是系统运行的中心枢纽，其核心功能如下。（）物联感知平台。该平台是数字孪生的基础性支撑平台，主要功能是对桥梁设施及设备进行统一的数据接入、设备管理和反向操控，支撑各类技术赋能和应用服务，实现设备统筹管理和协同联动。平台兼容适配各类协议接口，接入、汇聚各类感知数据。（）泛在网络与计算资源调度平台。桥梁维养过程产生海量动态数据，且部分业务应用场景对实时性要求高。为保障计算资源的合理分配，通过泛在网络与计算资源调度平台结合分布式协同计算，汇集云边计算资源，高效合理调配算法、算力资源，确保桥梁数字孪生模型的精准构建和高效运行。（）大数据平台。大数据平台实现桥梁设施全域数据的汇集，与信息模型平台整合展现设施全貌和运行状态。其主要功能是对基础数据进行融合处理，对桥梁运维数据进行识别、标识以及关联，将处理后的数据关联到物理桥梁实体构件上，形成该构件的属性数据，并对外提供桥梁基础数据和业务数据。（）信息模型平台。信息模型平台是交通基础设施数字孪生的核心，是刻画设施细节、呈现变化趋势的综合信息载体，核心功能包括信息模型、实时数据呈现、应用场景渲染三大部分。其中信息模型是系统运行的核心载体；实时数据呈现功能可将实时数据映射至孪生模型；应用场景渲染可更直观地反映桥梁设施的服役状态。（）共性技术赋能与应用支撑平台。该平台是桥梁智能维养系统的“决策大脑”，为上层应用提供技术赋能和服务支撑。主要提供以下服务：一是关键共性技术，包括模拟仿真算法、机器学习算法等；二是应用开发服务，包括场景服务、数据更新和追踪服务、模拟仿真推演服务、自定义渲染服务；三是服务组件模块化封装集成，如针对基础设施的应用开发渲染服务、数据分离服务、设施模拟仿真服务等。系统业务架构业务架构是对业务需求的提炼和抽象，即在遵循一定的执行逻辑前提下对业务进行拆分，便于软件开发。为了满足跨海桥梁工程运营期的管养业务需求，本研究从感知、认知、决策、行动个维度，考虑不同角色的任务分配，明确业务的流向及界限，业务架构如图所示。图智能维养系统业务架构系统业务实施流程遵循数据感知、信息挖掘及知识形成的过程，最终为桥梁管理者做出维养决策提供支撑数据。各阶段业务理解如下。（）运行状态感知。感知阶段是驱动管养业务流转及数字孪生实现的基础，综合考虑跨海桥梁维养作业及结构监测特点，建立“检测监测结构属性数据”的感知框架，三者相辅相成，服务于桥梁管养工作。其中，检测工作由人工巡检、定期检查、应急检查以及无人化智能装备巡检（无人机、无人船、巡检机器人等）等方式完成；监测数据主要来源于桥梁结构健康系统采集的实时数据，以及桥梁视频监控数据。（）运行状态认知。桥梁日常巡检、定期检查等数据可用于结构技术状况评定，健康监测数据可作为结构实时预警、告警及结构状态评估的依据，结构属性数据可用于建立有限元模型。本研究在业务认知阶段建立不同粒度、不同维度的综合评估框架，集成基于多源数据的结构评定、评估结论，综合反映跨海桥梁工程的服役状况，提高结构评估的合理性、可靠性，通过对数据的深度挖掘形成知识，提供