[分享]大数据技术在桥梁管养中的应用案例

在桥梁的长期运营过程中，为了适应桥梁养护的需求，我国规范针对桥梁项目维护内容、维护周期、评定方法均作了明确规定。根据《公路桥涵养护规范》，桥梁在运营期要开展经常检查（每月至少一次）、定期检查（特大桥每年一次）、特殊检查（按需开展）。《城市桥梁养护技术规范》中对桥梁技术状况检测及评价的内容、方法、周期也都做了相应的规定。由此每座桥梁在运营期要经历多频次的检测、检查，相应地会产生大量的养护及维护数据。除了检查数据之外，桥梁还有建设资料、监控资料和施工资料，这些资料共同构成了每座桥梁全寿命周期可备查询的数据，包括桥梁规划设计、建设、维护、检测、监测、加固、专家知识等信息数据，以及地理信息系统数据、三维模型及桥梁有限元模型数据等。这些随着时间不断积累的数据，既包含了结构化数据，又包含了非结构化数据，数量庞大、种类多样、实时性强。现有的桥梁养护管理系统无法实现对数据的深度挖掘和分析，制约了现阶段桥梁管理及养护的工作质量和效率，同时造成数据的闲置和浪费。这些数据符合大数据的4V特征，即量大、多样、高效、真实，因此应该引入大数据的解决思路、分析方法，来充分挖掘这些数据的隐含价值。

从全国的摸底调研情况看，桥梁养护管理信息化领域存在“应用水平低、数据孤岛、持续性差”的三大痛点。应用水平低主要是指，多数桥梁管养信息系统未与日常业务结合，系统中留存的数据多为静态数据；数据孤岛主要是指，检查、养护、验收、计量等各阶段业务系统未实现互联互通，数据无法流动起来；持续性差主要是指，信息化系统重复性建设现象较为严重，但各系统间未实现有效衔接，无法实现敏捷迭代。

为克服当前桥梁养护管理信息化领域存在的痛点，基于以下几个挑战，提出了松耦合的桥梁（道路基础设施）大数据评价技术框架（见图1）。

图1 基础设施大数据技术框架

一是需求的不确定性挑战。考虑到各单位管理模式、管养桥梁和管理人员的多样性，对养护业务系统的需求存在不确定性，同一标准无法满足所有人的需求。

二是技术迭代的不确定性挑战。现代信息技术日新月异，更新周期越来越短，养护管理业务系统必然需要紧跟新技术的发展而不断迭代更新。

三是数据源的不确定性挑战。数据来源有可能存在不确定性，如有互联网的来源，也有纸质上报的材料，等等。

四是数据资源长期维护的挑战。数据作为一种资源，其生命周期应远比其使用人或保管人长，面对不断变更的保管人，数据如何做到长期有效维护是一个巨大的挑战。

桥梁结构健康监测系统可以获取关键截面关键节点的结构响应数据，但对于荷载往往无法精准判断。采用单位搭建的大数据分析平台，结合监控视频、承重系统、收费站计量承重系统等数据，实现重车轴重、轴距、轨迹的精准识别。其技术路径见图2，其识别结果示意图见图3。

图2 基于机器视觉的重车荷载识别技术路径

图3 基于机器视觉的重车荷载识别结果示意图

图4 改进的Faster R-cnn网络结构

课题组以Faster R-CNN为基础模型（见图4），结合多尺度训练和难负样本挖掘策略,优化RPN网络，引入残差结构和Center Loss监督信号，利用自制车型数据集训练深度神经网络模型，并进行合理的参数调节，在小幅度影响检测速度前提下进一步提高了精确度。

课题组对某省39989座中小跨径梁桥进行数据预处理，得到数据相对完整的7963座桥梁。数据统计特征如下：

1.技术状况：以1、2类桥梁为主，其中1类桥3856座（48.42%），2类桥3419座（42.94%），3类桥582座（7.31%），4类桥67座（0.84%），5类桥39座（0.49%）。

图5 技术状况分布

2.结构类型;以实心板梁、T梁、空心板梁、整体现浇板梁为主,其中实心板梁3468座(43.55%),T梁1677座(21.06%),空心板梁1401座(17.59%),整体现浇板1240座(15.57%),箱形梁61座(0.77%)，II形梁42座（0.53%），I形梁12座（0.15%），其他桥型62座（0.78%）。

3.建设年代;从统计来看,样本集桥梁建设年代以1990年代最多,共3019座,占比37.91%；2000年代次之,共2318座,占比29.11%；其他年代的桥梁数目及所占比例如下：

2010年代共471座，占比5.91%；1980年代共1086座，占比13.64%；1970年代共688座，占比8.64%；1960年代285座，占比3.58%；1950年代79座，占比0.99%；1910-1940年代17座，占比0.21%。

4.跨径分布：小桥共6377座（占比80.08%），中桥共1586座（占比19.92%）。

5.病害部位统计;从病害的频次统计来看,主要病害部位为桥面铺装(18%)、桥台(15%)、上部承重构件(14%)等。

图6 病害分布示意图

针对筛选出的中小跨径梁桥数据集，经专家咨询，选取建设年代、桥面铺装、服役年限、结构型式、政区、收费性质、管养单位特点、路线技术等级、设计荷载等级、施工单位级别、设计单位级别、环境作用等级、桥梁规模等13项静态属性进行相关性分析。

图7 相关系数结果示意图

对部件技术状况等级与桥梁总体技术状况等级进行关联规则的分析，根据设定的最小支持度5%、最小置信度65%，采用Apriori算法，获取13条关联规则（见表1）。

（1）规则1：{112 3}=>{000 2}支持度最大，达到25.7%，置信度为65.1%；112为桥面铺装，3为桥面铺装技术状况评定标度，000为桥梁总体，2为桥梁总体技术状况等级，说明桥面铺装部件评定标度为3时，桥梁总体技术状况等级评定为2类的可能性为65.1%，桥面铺装部件评定标度为3=>桥梁总体技术状况等级为2发生的可能性为25.7%。

（2）规则2：{040 3}=>{000 2}支持度仅次于规则1，达到18.7%，置信度为88.4%；040为桥台，3为桥台技术状况评定标度，000为桥梁总体，2为桥梁总体技术状况等级，说明桥台部件评定标度为3时，桥梁总体技术状况等级评定为2类的可能性为88.4%，桥台部件评定标度为3=>桥梁总体技术状况等级为2发生的可能性为18.7%。

（3）规则3：{091 2}=>{000 2}支持度排第三，达到13.5%，置信度为66.6%；091为上部承重构件，2为上部承重构件评定标度，000为桥梁总体，2为桥梁总体技术状况等级，说明上部承重构件评定标度为2时，桥梁总体技术状况等级评定为2类的可能性为66.6%，上部承重构件评定标度为2=>桥梁总体技术状况等级为2发生的可能性为13.5%。

（4）规则4：{101 2}=>{000 2}支持度为12.0%，置信度为69.3%；101为上部一般构件，2为上部一般构件评定标度，000为桥梁总体，2为桥梁总体技术状况等级，说明上部一般构件评定标度为2时，桥梁总体技术状况等级评定为2类的可能性为69.3%，上部一般构件评定标度为2=>桥梁总体技术状况等级为2发生的可能性为12.0%。

（5）规则5：{091 3}=>{000 2}支持度为8.9%，置信度最大，达到100%；091为上部承重构件，3为上部承重构件评定标度，000为桥梁总体，2为桥梁总体技术状况等级，说明上部承重构件评定标度为3时，桥梁总体技术状况等级评定为2类的可能性为100%，上部承重构件评定标度为3=>桥梁总体技术状况等级为2发生的可能性为8.9%。

（6）规则6：{040 3,112 3}=>{000 2}支持度为8.8%，置信度仅次于规则5，达到97.4%；说明桥台部件评定标度为3、桥面铺装评定标度为3，桥梁总体技术状况为2类的可能性为97.4%，桥台部件评定标度为3、桥面铺装评定标度为3=>桥梁总体技术状况等级为2发生的可能性为8.6%。

（7）规则7：{101 2,112 3}=>{000 2}支持度为7.2%，置信度为87.2%；说明上部一般构件评定标度为2、桥面铺装评定标度为3，桥梁总体技术状况为2类的可能性为87.2%，上部一般构件评定标度为2、桥面铺装评定标度为3=>桥梁总体技术状况等级为2发生的可能性为7.2%。

（8）规则8:{091 2,112 3}=>{000 2}支持度为7.0%，置信度为92.8%；说明上部承重构件评定标度为2、桥面铺装评定标度为3，桥梁总体技术状况为2类的可能性为92.8%，上部承重构件评定标度为2、桥面铺装评定标度为3=>桥梁总体技术状况等级为2发生的可能性为7.0%。

（9）规则9：{088 2,112 3}=>{000 2}支持度为6.7%，置信度为80.8%;说明支座部件评定标度为2、桥面铺装评定标度为3时，桥梁总体技术状况为2类的可能性为80.8%；支座部件评定标度为2、桥面铺装评定标度为3=>桥梁总体技术状况等级为2发生的可能性为6.7%。

（10）规则10：{030 3}=>{000 2}支持度为6.1%，置信度为92.7%；说明桥墩部件评定标度为3、桥梁总体技术状况为2类的可能性为92.7%，桥墩部件评定标度为3=>桥梁总体技术状况等级为2发生的可能性为6.1%。

（11）规则11：{091 2,101 2}=>{000 2}支持度为5.3%，置信度为80.9%；说明上部承重构件评定标度为2、上部一般构件评定标度为2，桥梁总体技术状况为2类的可能性为80.9%，上部承重构件评定标度为2、上部一般构件评定标度为2=>桥梁总体技术状况等级为2发生的可能性为5.3%。

（12）规则12：{088 2,091 2}=>{000 2}支持度为5.3%，置信度为75.8%；说明支座部件评定标度为2、上部承重构件标度为2，桥梁总体技术状况为2类的可能性为75.8%，支座部件评定标度为2、上部承重构件标度为2=>桥梁总体技术状况等级为2发生的可能性为5.3%。

（13）规则13：{088 2,101 2}=>{000 2}支持度为5.1%，置信度为77.3%；说明支座部件评定标度为2、上部一般构件评定标度为2时，桥梁总体技术状况为2类的可能性为77.3%，支座部件评定标度为2、上部一般构件评定标度为2=>桥梁总体技术状况等级为2发生的可能性为5.1%。

根据前面的参数分析，对桥梁结构建立服役状态评估指标体系，以空心板桥为例，如图8所示。

图8 空心板桥指标体系

课题组建立了基于粒子群模糊聚类的梁桥技术状况评价方法（见图9），对某省8956座桥梁的空心板、实心板、T梁、小箱梁等梁式桥进行了评价，对于测试数据集平均准确率达到82%。

图9 基于粒子群优化模糊C均值聚类的桥梁桥跨结构状态评估框架

本文对大数据技术在桥梁结构服役状态评价中的应用做了简要的介绍，从总体上看，随着大数据技术的进步，在未来智能管养领域中能发挥的作用，想象空间巨大。大数据的爆炸式发展与创新，将会促进道路基础设施养护技术更加完善和系统。未来，智能养护将大有可为。