桥梁检测与监测技术的发展趋势

桥梁检测与监测技术的发展趋势

杨峰、鲁龙波

湖北交投智能检测股份有限公司 湖北武汉 430000

摘要：近年来，我国的桥梁建设的发展迅速。随着中国交通运输行业的不断发展，既有桥梁受环境与自身寿命的影响，需要在运营过程中定期进行管理与养护。现阶段桥梁检测和监测技术发展中的瓶颈进行概括总结，包括理念的瓶颈、标准体系的瓶颈、方法工具及装备的瓶颈以及数据分析的瓶颈。同时，针对诸多发展瓶颈给出了目前的突破方法和研究技术，最后对未来桥梁的检测和监测发展趋势进行预测，以期为桥梁检测和监测方向的研究人员和工程技术人员提供参考。

关键词：桥梁检测；监测技术；发展趋势

引言

随着国民经济的发展，与之相配套的交通基础设施建设规模逐步扩大，其中桥梁占据较大比重。但桥梁建设领域普遍存在安全性和质量问题，例如部分既有桥梁在设计与施工阶段便存在隐患，随着运营时间的延长，设计荷载难以满足现阶段的车辆通行需求，桥梁长期处于超载运营状态，外界环境对桥梁造成持续性损伤。对此，需准确掌握桥梁现阶段的实际使用情况，以便采取针对性的处理措施，切实提高桥梁的通行服务能力。通过桥梁健康监测系统的应用，则能够给工程人员分析桥梁实际状况提供可靠的“窗口”。

1桥梁检测与监测技术的发展瓶颈

1.1理念瓶颈

精细化、全寿命的设计理念是欧美发达国家在桥梁设计中的主导思想，强调在结构设计阶段应充分考虑桥梁养护、检修等情况，为相关工作预留空间或设置构造措施。目前国内的桥梁设计中总体缺乏对桥梁养护阶段的考虑，导致在桥梁检测与监测中难以做到“可达、可检、可修”，更别说“易达、易检、易修”，这反映了当前桥梁设计中全局性理念的缺失。例如，在国内，除了跨江、跨海的大型、特大型桥梁设计有专门的检修通道，其他类型桥梁一般没有相应的检修通道，缺乏对桥梁易检测性的考虑。检修通道的缺乏，给桥梁检测与监测工作带来了很大的难度，部分区域难以到达，从而难以进行有效的检测与监测。若采用桥梁检测车进行检查，一方面占用车道、影响交通；另一方面也增加了检测工作的经济投入，与桥梁检测“低成本”的发展目标相矛盾。

1.2方法、工具与装备瓶颈

检测与监测中所采用方法、设备的合理性和有效性是确保桥梁健康评估结果准确性的关键保障。目前，桥检车与无人机是进行检测的常用设备，但桥检车工作时不仅影响道路交通，而且存在较高的安全隐患；而无人机在操控的便利性、续航能力、噪声测试等方面也存在较大的问题，这些问题始终未能得到完善的解决。另外，桥墩、基础等构件常常需要水下检测，而目前水下检测主要依靠潜水员水下摸排及观察。一方面，潜水员检测效果受光照、水质等因素影响较大；另一方面，潜水员往往不是桥梁工程师，难以对水下观测结果做出直接判断，需要再次进行行业术语转换，然后判断结构的损伤程度，二次转换过程必然会导致部分信息丢失，不够准确，从而降低了检测的效率。在无损检测方面，目前所能采用的手段尚不完善，存在大量难检项目。例如，对桥梁缆索的腐蚀断丝检测仍大量采用开窗法进行，否则无法观察内部情况，而这又对缆索护套造成了损伤。同时，混凝土中的实际预应力检测、孔道压浆密实度检测等也一直很难取得突破性进展。现场试验是用来评价桥梁承载力的重要手段，但传统荷载试验方法费时费力，对交通影响大，成本代价高。试验检测过程数据录入虽然实现了信息化，但操作不便、实际效率很低。另外，现行健康监测系统虽在通信和数据存储上的发展已能满足需求，未来5G的应用也会加速提升性能，但在数据采集与获取方面存在着传感器使用寿命远小于桥梁设计使用年限，点式传感器的信号与结构损伤之间的逻辑性和联系性较弱，监测系统的实施安装缺少行业标准等系列问题。

2桥梁检测与监测技术的发展趋势

2.1机器学习与数据挖掘技术

数据挖掘以丰富的数据体系为前提，借助算法从中汲取富有价值的信息。数据挖掘的实现应得到计算机技术的支持，具体涉及在线统计与分析、机器学习、模式识别等细分方法。机器学习是集多学科融合而成的系统性知识体系，包含概率论、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等。机器学习的主要目的在于模拟人类面对事物时所做出的学习行为，从中汲取新的知识或技能，逐步完善知识结构。在桥梁健康监测领域，各项数据挖掘工作的顺利开展也正得益于机器学习的支持。深度学习是基于机器学习而衍生出的新方式，其基本目的在于模拟人脑的机制从而对图像、文本等各类形式的信息作出解释，并从中发掘信息的价值。在深度学习的发展领域，卷积神经网络颇具代表性。在桥梁健康监测领域，深度学习的方式可以在海量数据中深挖具有价值的信息，将其汇总于一体，从而构建完善的大数据云平台，并使用机器学习与深度学习工具完成桥梁健康状态的评估与预测。

2.2技术趋势准确把握

如何保障桥梁的安全性、耐久性和使用功能已成为目前桥梁工程界的巨大挑战。桥梁工程技术发展也面临以建设为主向建养并重转型，随着对桥梁的结构要求、服役要求、以及长期性能要求的提高，桥梁检测与监测及其相关的病害诊断与分析技术的研究将呈现出新的趋势，主要表现为“深入化”“集成化”“标准化”与“智能化”四大特征。１）深入化。结构损伤机理研究将逐步从微观向宏观、从短期向长期、从单因素向多因素耦合拓展。２）集成化。无损检测装备与养护维修装备的小型化、专业化、集成化程度将日益提高；健康监测系统中传感、采集与传输设备的高度集成将是大势所趋；依托ＢＩＭ平台，设计、施工、检测、监测、养护、维修的信息将高度集成融合。３）标准化。不仅是传统意义上的检测、监测、养护管养动作和质量评定方法的标准化，也包括为实现数据互联互通的信息标准化工作的快速推进。４）智能化。随着机理研究日益深入、数据积累日益增多，信息融合日益加强，大数据分析、云计算、机器学习等技术的进步，桥梁管养智能化研究将日益受到关注，结构病害的早期识别、趋势推演、检测评分自动进行、安全风险自动排序、养护资金智能优化配置、桥梁寿命预测将成为可能。

2.3标准体系的完善

为加强桥梁结构检测和监测领域的建设和管理，使安全检测和监测系统的实施和验收工作制度化、规范化，越来越多的行业标准被制定和执行。由于桥梁检测和监测工作的涉及面广、专业技术要求高，因此高水平的行业标准正在追赶工程实践的发展脚步。为此，在桥梁检测方面，行业内部存在一些计划修订的标准，并且会对行业规范发展产生极大的推动作用，包括《公路桥梁预制节段拼装混凝土桥墩技术规程》《钢混组合结构梁桥养护技术规程》《钢结构桥梁质量检验评定规程》《桥梁快速荷载试验与评估技术规程》《桥梁振动测试与性能评估技术规程》《公路工程预应力施工质量与验收规程》等。在桥梁监测方面，包括《桥梁健康监测报警阈值设定规程》《桥梁健康监测系统数据库架构设计规范》《桥梁健康监测系统数据处理指南》《桥梁健康监测系统施工质量评定指南》《桥梁健康监测系统运营维护技术指南》等。

结语

桥梁结构健康监测在交通量日益增长的背景下显得愈发重要，成为工程界高度关注的对象。纵观历史轴线，随着传感器技术、微电机系统领域的逐步发展，监测系统的精确性、稳定性大幅提高，已经能够满足日常的管理维护要求；通信网络、人工智能等领域的技术正持续发展，给桥梁监测工作的实现奠定了良好基础；结合自动化、智能化、数字化和信息化等领域的先进成果，桥梁结构健康监测系统实现了对大型桥梁结构运营的实时、智能化、信息化管理。从实际应用来看，桥梁健康监测系统正处于日新月异的发展进程中，相关系统也正逐步从复杂向简单过渡，系统在功能性、可靠性及经济效益性等方面的应用优势逐步彰显，并在世界许多大桥中得到应用。

参考文献

［１］　曾德礼．大跨度桥梁承载能力鉴定研究［Ｊ］．桥梁建设，２０１８，４８（５）：４３－４７．

［２］　张亚婷．基于ＢＩＭ的特大悬索桥施工管控平台研究与应用［Ｄ］．重庆：重庆大学，２０１６.