橋梁智慧檢測技術應用研究

【摘要】文章對橋梁檢測技術的實際應用進行了深入探討，以珠海燕羽大橋為具體案例進行分析，對傳統(tǒng)橋梁檢測技術的局限與不足進行綜合分析，并報告當前橋梁檢測技術的最新進展。通過對燕羽大橋檢測過程中相關技術的具體應用與效果進行細致調查，研究揭示了先進技術如何有效提升橋梁檢測的精確性、實時性和效率，為橋梁維護與管理提供了強有力的技術支持和參考依據(jù)。

【關鍵詞】橋梁檢測；無人機技術；橋梁結構健康監(jiān)測

【中圖分類號】TU997 【文獻標志碼】A 【文章編號】1673-6028（2024）09-0100-03

0 引言

橋梁是交通網(wǎng)絡中的關鍵節(jié)點，對橋梁結構進行健康監(jiān)測和養(yǎng)護受到廣泛關注。傳統(tǒng)橋梁檢測方法雖然可以提供部分安全保障，但是具有周期長、費用大、效率低的特點。在信息技術不斷發(fā)展的背景下，以物聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)分析為核心的橋梁檢測技術逐漸崛起，利用這些技術不僅可以對橋梁結構狀態(tài)進行實時監(jiān)測，也可以通過數(shù)據(jù)分析預測出可能存在的安全隱患并及時做好防范措施。

1 橋梁檢測技術分析

1.1 傳統(tǒng)橋梁檢測技術

傳統(tǒng)的橋梁檢測技術大多依靠人工巡檢、非破壞性檢測以及負載試驗，這些技術手段在橋梁結構的健康監(jiān)測方面得到廣泛應用。

在人工巡檢過程中，有經(jīng)驗的工程師目視檢查橋梁表面，并通過攝影及記錄檢測裂縫、腐蝕、變形等表面缺陷，其主觀性大、效率不高、不易檢測隱蔽缺陷。

非破壞性檢測技術主要有超聲波檢測、磁粉檢測以及射線檢測[1]。超聲波檢測是利用聲波在物質中傳播特性進行內部缺陷檢測，常被用于探測混凝土內裂縫、孔洞等。磁粉檢測是通過磁場作用下鐵磁材料發(fā)生改變進行裂縫檢測，適合鋼結構橋梁的檢測。射線檢測方法是通過X射線或γ射線對材料的穿透能力來探測其內部的缺陷，適合于對較厚的鋼板和焊縫進行檢查。

負載試驗直接對橋梁承載能力進行評價，通過對橋梁加載已知重的負載并觀測其變形及應力反應，從而對結構性能進行評價。負載試驗一般由靜載試驗與動載試驗兩部分組成，靜載試驗是在橋梁上施加恒定負載以觀測其靜態(tài)響應，動載試驗是模擬車輛行駛及其他動態(tài)負載以測試其動態(tài)性能。盡管傳統(tǒng)的檢測方法在實際操作中已經(jīng)展現(xiàn)出效果，但在數(shù)據(jù)的準確性、檢測的效率以及實時響應上仍有不足，這使得它難以滿足智能城市對于橋梁健康監(jiān)控的嚴格標準。

1.2 智慧橋梁檢測技術綜述

智慧橋梁檢測技術興起標志著橋梁工程領域已經(jīng)進入到新時代，而傳統(tǒng)橋梁檢測方式由于依賴于人工以及簡單儀器等因素而受到限制，不能適應現(xiàn)代橋梁復雜結構、多變環(huán)境下檢測的需要。智慧檢測技術是將傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、無人機以及人工智能等前沿科技融合在一起，從而對橋梁結構進行全方位、實時監(jiān)控[2]。

傳感器技術是智慧檢測的核心，通過大量布設高精度傳感器，可以實時獲得橋梁承受多種環(huán)境負荷時應力、應變、振動以及溫度等物理參數(shù)。這些數(shù)據(jù)既為橋梁健康狀態(tài)綜合評價提供依據(jù)，又可以通過物聯(lián)網(wǎng)技術即時傳輸并在云端平臺中進行數(shù)據(jù)匯聚，使監(jiān)測數(shù)據(jù)可以進行實時存取與分析。實時性數(shù)據(jù)傳輸與共享可以極大增強橋梁管理者控制橋梁健康狀態(tài)的能力。

無人機技術的提出，在降低探測成本與人員風險的前提下，進一步拓展探測空間與操作范圍，使之前不易接觸到的高空、狹窄及危險地段等探測更安全、更有效。利用無人機采集的高清圖像及視頻數(shù)據(jù)并結合傳感器數(shù)據(jù)對橋梁進行狀態(tài)監(jiān)測，從而為橋梁狀態(tài)監(jiān)測工作提供更直觀、更全面的基礎。

人工智能技術為智能橋梁檢測提供更高級別的智能化解決方案。通過對歷史和實時數(shù)據(jù)進行深入學習分析，AI技術能有效識別橋梁結構中可能存在的異常情況，并對未來可能出現(xiàn)的風險因素進行預測。這一智能分析能力使得橋梁管理由傳統(tǒng)事后應對模式向數(shù)據(jù)驅動主動預防模式過渡，進而大大提高橋梁管理的效率與安全性[3]。

2 項目概況

珠海燕羽大橋橋面寬度高達52.75 m，并采納人性化的橫向設計，確保機動車、非機動車和行人的通行需求得到滿足。橋兩側各有6 m的人行道、中間由綠化帶分隔的雙向機動車道（各11.875 m寬）及兩側的非機動車道（各2.5 m寬），確保交通的順暢與安全。這座橋梁的總長度為150 m，中幅橋巧妙地采用了跨度為5 m×30 m的預應力混凝土連續(xù)箱梁設計，這不僅使其外觀更加美觀大氣，同時也確保結構的穩(wěn)定性，使其能夠承受較大的荷載。設計中燕羽大橋下部結構采用堅固柱式墩、薄壁式橋臺等結構形式，嚴格要求樁基礎必須穿透軟弱地基、深入強風化或輕微風化持力層，以保證橋梁基礎牢固、安全。

3 橋梁智慧檢測技術在燕羽大橋中的應用要點

3.1 傳感器技術的應用

為實現(xiàn)對橋梁健康狀況的綜合監(jiān)測，設置各種傳感器，主要有加速度計、應變計、位移傳感器以及溫度傳感器[4]。這些傳感器被分別設置于關鍵部位，如跨徑中部、支座位置和箱梁內部等，從而達到實時監(jiān)控橋梁結構響應。實際運行時采用加速度計來捕捉交通荷載作用下橋梁振動反應。例如，根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，當車輛在交通高峰時段經(jīng)過時，其振動加速度的最大值達到0.03 g，表明橋梁的動態(tài)響應仍在安全的界限之內。應變計則用來測得橋梁結構尤其是主梁與次梁交叉處之應變變化情況，并借由比較最大實測應變150 ?με及設計警戒值250 ?με來評定橋梁之應力狀態(tài)。位移傳感器多用來記錄環(huán)境荷載及長期運營過程中橋梁的變形情況，尤其是對不同季節(jié)氣溫變化時橋梁伸縮情況進行監(jiān)測。溫度傳感器設置于箱梁內表面上，并通過監(jiān)測溫度梯度的變化來評價溫度應力的變化情況。

在進行詳細測試時，溫度傳感器監(jiān)測到箱梁表面冬季溫度降至5 ℃ ，內部溫度基本維持在15 ℃ ，相應應變計表現(xiàn)為應變值小幅波動，證實材料熱脹冷縮效應對于結構應力影響不大。利用物聯(lián)網(wǎng)技術將收集到的數(shù)據(jù)實時傳送給數(shù)據(jù)處理中心進行綜合分析，認為該橋處于較好的健康狀況。多種傳感器聯(lián)合使用，為燕羽大橋日常養(yǎng)護及長期管理提供可靠數(shù)據(jù)支撐。

3.2 無人機技術的應用

使用無人機檢測橋梁可以快速覆蓋大范圍橋面和獲取高清視覺數(shù)據(jù)，尤其在一個跨度為5 m×30 m的設計中，無人機能夠在橋梁的上部和下部靈活飛行，捕獲肉眼難以觸及的部分。無人機上安裝的高清攝像頭以及紅外成像設備能夠對橋梁表面出現(xiàn)裂縫以及混凝土剝落的細節(jié)進行拍攝。另外，通過無人機三維建模可生成準確的橋梁數(shù)字模型，從而為結構分析奠定基礎數(shù)據(jù)。

具體操作時，無人機經(jīng)過預設飛行路徑從多個角度拍攝橋梁重點部位。本次檢測中，無人機飛行高度設定在30～50 m，飛行速度為3 m/s，以確保圖像的清晰度和數(shù)據(jù)的準確性。飛行4 h后采集高分辨率照片5 000幅，視頻數(shù)據(jù)3 TB。利用圖像處理軟件對收集到的數(shù)據(jù)進行深入分析，結果顯示橋梁表面有幾條大約0.5 m長的微小裂痕，寬度約為0.1 mm。另外，在主梁的下部發(fā)現(xiàn)幾處混凝土輕度脫落的地方，總面積大約是0.2 m2。無人機熱成像功能還表現(xiàn)為多個區(qū)域溫度出現(xiàn)異常，且最高溫度比周邊區(qū)域高5 ℃ ，表明內部材料可能有劣化危險，無人機檢測數(shù)據(jù)匯總如表1所示。

3.3 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術的應用

在橋梁的關鍵部位安裝各種傳感器，這些設備被集成到一個集中的數(shù)據(jù)處理平臺上，通過采用低功耗廣域網(wǎng)（LPWAN）技術，能夠實現(xiàn)數(shù)據(jù)的遠距離傳輸以及實時的監(jiān)控功能，將傳感器收集到的各類數(shù)據(jù)瞬間發(fā)送至云端集中處理分析。運行過程中物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)全天候監(jiān)測橋梁結構各種應力與振動，以某次交通高峰期為例，系統(tǒng)記錄了橋面應變計的最大應變值為250 ?με，同時加速度計檢測到最大振動加速度為0.04 g，數(shù)據(jù)通過LPWAN在3 s內傳輸?shù)奖O(jiān)控中心，通過云平臺對數(shù)據(jù)進行實時分析確定橋梁受力狀態(tài)是否正常。另外溫度傳感器數(shù)據(jù)表明橋梁表面與橋梁內部溫差保持在2 ℃范圍內，滿足設計安全標準。

物聯(lián)網(wǎng)技術所具有的優(yōu)點不僅僅是對數(shù)據(jù)進行有效傳輸與處理，更重要的是它具有較強的數(shù)據(jù)整合能力。通過對長期積累的數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析，系統(tǒng)可以識別橋梁結構的健康趨勢和潛在問題。此次監(jiān)測中，系統(tǒng)識別出橋梁在雨季期間濕度增加對橋面材料的應力影響較大，表明需要加強此期間的結構監(jiān)測。物聯(lián)網(wǎng)技術為橋梁的智能化維護提供了科學依據(jù)，不僅提高監(jiān)測的精度和效率，也極大減少人工巡檢的頻次和成本[5]。

3.4 人工智能技術的應用與效果

檢測過程中，人工智能（AI）技術在數(shù)據(jù)分析和結構健康評估方面得到廣泛應用。引入機器學習算法后，AI系統(tǒng)可以對從傳感器網(wǎng)絡中獲取的海量數(shù)據(jù)進行處理與分析，確定橋梁結構異常模式及潛在損傷。在具體操作時，AI系統(tǒng)先對傳感器獲取到的應變、加速度、溫度等數(shù)據(jù)進行預處理以去除噪聲，實現(xiàn)數(shù)據(jù)標準化。然后，系統(tǒng)使用訓練后的深度學習模型對數(shù)據(jù)進行特征變化分析，并對橋梁健康狀況進行實時預測。

在本次探測時，AI系統(tǒng)對從橋面應變計獲取的資料進行分析，結合該橋歷史健康記錄發(fā)現(xiàn)某橋段應變響應存在異常起伏，AI系統(tǒng)檢測數(shù)據(jù)如表2所示。經(jīng)過分析，發(fā)現(xiàn)該地區(qū)的應變數(shù)據(jù)平均值上升15%，并出現(xiàn)應力集中的情況，這表明可能存在結構退化。同時AI技術采用圖像識別算法對無人機采集到的高清圖像進行處理，對橋面及梁體細微裂縫進行自動檢測，并精確定位裂縫長、寬。AI系統(tǒng)成功地檢測出了幾個長度約為1.2 m、寬度約0.2 mm的裂紋，其識別精度高達95%。

4 結語

運用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等先進技術不僅可以實現(xiàn)橋梁健康狀態(tài)實時監(jiān)測和智能預警，而且可以有效提高管理效率和延長橋梁使用壽命并確保市民出行的安全性。珠海燕羽大橋實例實踐表明智慧橋梁檢測技術顯示出提高檢測精度、加快響應速度和優(yōu)化維護策略的巨大潛能，為城市的穩(wěn)健發(fā)展奠定堅實的技術基礎。

參考文獻

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[作者簡介]尹烜（1988—），男，湖南邵東人，本科，高級工程師，研究方向：無人機檢測技術在橋梁檢測中的應用。