安徽桥梁“健康档案”加速构建,全天候监测守护出行安全

桥梁如同城市的“骨骼”,支撑着交通命脉的畅通。然而裂缝从0.1mm扩展到0.3mm可能经历两年,支座缓慢滑移肉眼难以察觉,人工巡检只能捕捉到“起点”和“终点”。当一座省份拥有数万座桥梁,当跨江大桥、山区高墩、城市立交日渐“老龄化”,如何让“看不见”的损伤被持续追踪?

2025年至2026年,安徽从省级重点实验室布局到桥梁群监测项目落地,从施工监控招标到县域运维服务采购,正在构建一张覆盖“感知-传输-处理-应用”全链条的桥梁安全监测网络。

一、安徽桥梁监测多点发力

2026年4月,安徽省交通基础设施智能检测与诊断重点实验室发布年度开放基金课题申请指南,围绕“交通基础设施智能感知及安全性能监测技术”“病害智能识别与状态诊断方法”“智能检(监)测装备关键算法与系统架构研发”三大方向,面向全国征集研究课题。该实验室前身为“桥梁与隧道工程检测安徽省重点实验室”,2012年获批成立,2024年完成重组并更为现名,是我省交通运输系统首个省级重点实验室,重点攻关人工智能、计算机视觉、大数据等新技术在桥梁检测中的应用。

同年5月,安徽交检交通发展研究中心有限责任公司发布G345桥梁群结构监测项目设备采购询价公告,预算43.4万元,采购一套桥梁群结构监测系统设备。这是安徽首次以“桥梁群”为单位进行结构监测设备批量采购,标志着桥梁监测正从“单桥布点”向“集群覆盖”升级。

在项目落地层面,蚌埠市于5月启动上河路等四条道路工程-正街淝淮新河桥施工监控项目招标,涵盖桥梁结构几何线形监测、变形监测、应力监测、温度监测、索力监测等内容。南陵县同期发布城区桥梁隐患检测项目招标公告,覆盖龙池大桥、秋浦大桥等64座城区桥梁的外观和结构安全性能检测。肥西县城市生命线工程桥梁监测预警系统2026-2028年度运维服务完成单一来源采购公示,对8座桥梁提供为期三年的监测值守、数据分析、设备运维等全周期服务。

安徽省住建厅2026年5月发布的《关于征集2026年度安徽省新型建造技术产品及试点项目的通知》,将“结构健康监测系统”明确列为智慧运维板块的重点征集方向。从省级实验室的基础研究布局,到桥梁群监测项目的设备采购;从施工监控的实时跟踪,到县域运维服务的长效保障,安徽正在打通桥梁安全监测的“最后一公里”。

二、四层架构守护桥梁安全

一套完整的桥梁结构健康监测系统,由感知层、传输层、处理层、应用层四层技术架构构成,每一层各司其职,缺一不可。

1、感知层:测什么、怎么测

感知层解决的是“数据从哪里来”的问题。在桥梁关键部位——桥墩承台、跨中梁侧、箱梁、拉索锚固区——布设各类传感器,持续采集结构响应数据。

涵盖的监测指标包括:主梁挠度和墩台沉降(位移传感器、静力水准仪)、结构应变和应力分布(应变计)、结构振动频率和振幅(加速度计)、拉索和吊杆的索力变化(索力监测仪),以及环境温湿度、风速风向、桥面结冰、地震响应、河床冲刷等外部因素。传感器精度决定了整个系统的“视力”——裂缝监测需达微米级,位移监测需达毫米级。

2、传输层:数据怎么传

采集到的数据需要通过稳定通道送达处理端。根据桥梁场景不同,传输方案有所区分:特大跨江桥梁采用工业光纤环网,支撑海量数据与高清视频的稳定传输;城市桥梁采用5G传输,兼顾高速率与灵活性;野外中小桥梁则采用LPWAN低功耗广域网,支持电池供电数年。这一层是监测系统的“大动脉”,传输不稳,数据就堵在路上。

3、处理层:数据怎么变成信息

传感器采集的原始数据包含大量环境噪音,处理层的核心工作是“去噪”与“识别”。目前行业采用“云边协同”架构:在边缘端,设备直接进行数据滤波和初步判断,过滤环境干扰,只上传异常信息;在云端,利用AI大数据分析和数字孪生技术,将数据与BIM模型叠加,实现对隐蔽病害的三维可视化定位。处理层如果不够强,系统就会天天误报,最终沦为摆设。

4、应用层:信息怎么变成决策

应用层是四层架构的“终点”,也是检验系统价值的唯一标准。系统内置分级预警机制,当某个监测指标超出设定阈值——比如裂缝扩展速率突然加快、支座位移超过限值、振动频率出现异常——自动推送预警信息。预警信息按风险等级推送至管养单位、交通管理部门和应急部门,实现跨部门协同响应。

更深层次的应用在于趋势预判:通过对长期荷载数据的机器学习,系统可以预判预应力损失或支座老化,实现预防性养护。如果应用不落地,整套系统就还停留在报表里的“空中楼阁”。

三、桥梁结构健康监测系统

WITBEE®万宾科技®的桥梁结构健康监测系统,通过部署智能监测设备在桥梁的关键节点,并且“因桥施策”,针对不同桥梁有不同的监测重点,以“智”助力守护桥梁结构健康。

在环境适应性上,系统的监测设备专为桥梁“户外露天、高风振、多腐蚀”的复杂工况量身打造,具备防水、防腐、防尘、防高低温、防振动、防冲击等多重防护能力,可在-40℃至80℃的宽温域下稳定运行,无论北方严寒还是南方酷暑都能长期可靠服役。

在平台架构上,其AIoT城市物联感知平台采用“云-边-端”协同设计——端侧负责数据采集,边侧就近完成数据清洗和本地研判,云侧进行深度分析和趋势预测。三层各司其职,既分担了计算压力,又提升了整体效率。

在响应速度上,由于大量分析工作下沉到边缘节点,系统从“数据采集”到“预警触发”的响应时间从传统云端模式的秒级压缩至毫秒级。对于桥梁结构突发异常、车辆撞击等紧急事件,这一差别意味着“及时干预”与“事后补救”的分水岭。

在系统可靠性上,即便通信链路中断,边缘计算节点仍可独立运行本地告警功能,确保关键数据不丢失、异常状态不漏报。网络恢复后,系统自动补传历史数据,做到“断网不断守”。