桥梁养护工作的主要目标是什么？总结起来就是，看护桥梁资产的安全，保有桥梁资产的价值。
既有桥梁现状与主要问题
2018年8月15日，意大利热那亚桥倒塌。这座桥建于1960年，由于年久老化，并长期疏于检测维修,最终酿成惨祸。我国与意大利的情形虽有不同，但这一事故给我们正在老化的基础设施敲响了警钟……
目前，我国桥梁已建100多万座。从大规模建设到建养并重，最后转变为以养护为主。目前，国内公路网中，约40%的桥梁服役已超过20年。据不完全统计，带病桥梁比例高达 30%，超过10万座桥梁被评定为危桥。这些桥梁都存在事故隐患，可能在运营过程中发生突然破坏和倒塌，造成生命财产损失以及恶劣的社会政治影响。
图1 结构全寿命周期平均风险率
桥老了，倒塌的风险就越来越高。长期以来，有关既有桥梁安全这个涉及人民生活基本保障的重要领域，仍然缺乏科学的评定理论和方法，现状亟待改变。
今年6月14日凌晨，我国某桥发生坍塌，监控拍下塌桥一刻有两车坠落河中。该桥于1972年建造，已运营47年。整个倒塌过程持续不到3秒钟！其事故让我们防不胜防，不禁思考，问题出在哪里？笔者认为，首先是检测技术和手段仍落后，其次是桥梁信息获取的数字化和智能化程度低，第三是桥梁安全评定太粗糙，第四是桥梁管养工作任务太繁重。
图2 某桥坍塌现场
检测技术和手段落后
人工检测工作量庞大，速度较慢，效率低，容易造成检测人员疲劳，漏检率高。搭设支架工程量较大，工期较长，受到桥下环境的限制较大，且花费不菲。
如果采用简单的辅助检测设备，也带来了精度低、工作量大、检测信息不可靠的问题。拍摄的照片受到光照、分辨率、拍摄角度的限制较多，对工作场景要求高，且照片反映的整体性严重不足，评定人员往往不易理解。
此外，桥梁检测车费用昂贵，不易普及，且占用桥面车道，对行车安全造成威胁，容易造成交通拥堵。检测人员在起落架上行走，保护措施不足，存在严重的安全隐患。南宁市三岸邕江大桥就曾发生桥梁检测车车架平台断裂，人员落江淹溺的事故。
桥梁信息获取的数字化和智能化程度低
目前，检测和评定仍是两个独立的阶段，检测到评定难以保证信息的准确性和一致性，远远落后于时代。从检测到维修加固的各个阶段，所使用的计算机系统都是相互孤立，自成体系，信息往往需要重复录入，致使数据冗余，造成资源浪费，无法信息共享，形成“信息孤岛”。行业中各主体（检测方、评定方、维护方和管理方等）间的信息交流还是基于纸介质，这种方式形成各专业系统间的信息断层，不仅使信息难以直接再利用，而且其链状的传递难免会造成信息的延误、缺损甚至是丢失。
总之，现在的桥梁管养工作主要存在以下不足：
1.可视化和数字化程度低，仅发挥着平面图标记作用；
2.技术和管理信息分散，不能实现信息的集成和有效共享；
3.知识表达和管理适应能力差；
4.技术和管理信息之间不具备关联和协同能力；
5.缺乏基于知识库和智能推理的养护和管理环境。
桥梁安全评定太粗糙
图3 结构安全评定
图3所示的结构安全评定框图是来自欧洲的标准，分为定性评定和定量评定。定性评定作为初始评定（水平0），可以作为后续的预评定。定量评定中最简单的方法是现场试验（水平1）。由于施加的活载是增量荷载，与结构承载能力相比往往比较小，推测不出结构真实安全裕度和未来结构损伤发展状况。
对于水平2的评定，总的来说，是利用现行规范审查过去的老桥，体现了人们在过去一段时间里对结构性能的进一步认识。水平3评定中考虑局部检测结果，采用的分析理论为局部化的理论，即考虑局部的疲劳、损伤和断裂。在评定水平3中，主要影响因素显著性排序为：桥型（桁架、箱梁、斜拉桥等）、材料（钢、混凝土等）和环境（大气、海洋等）。表1列出了目前几大桥型评定水平3的研究状况。当然水平4和水平5还有待于更深入研究。因为人是主观的，桥不能说话，评定它是危桥它就是危桥，主观和客观差别较大，现有评定理论和方法还很粗糙，最好能让桥“说话”。因此，解决主观和客观之间矛盾的最佳途径是“赋予桥梁生命的意识”。
桥梁管养工作任务繁重
桥梁运维阶段的管养时间最长、工作量最大、工作最繁琐，人力、财力和物力的投入也最惊人。目前，养护手段落后，管理手段机械化和资料静态台账化。各个阶段的工作相互独立，各自信息重复录入，造成各个阶段信息独立无法共享，形成信息孤岛。其次，信息交流仍基于纸介质资料，信息交流容易出现断层。信息难以直接再利用，传递过程出现信息丢失……种种问题都导致了各专业人员不能很好地协同工作，工作效率低下，工作量增大，工作品质下降，管理成本上升，维修滞后。
将BIM技术与人工智能深度融合，建立一套贯穿检测监测、状态和安全评定、养护和管理等各个环节的方法和技术，实现结构检测和管理的智能化，是解决管养问题的关键所在。
基于BIM的数字孪生
Digital Twin的来源
数字孪生（Digital Twin）早已存在，前身就是电算。已经经历了几十年的发展，直至软硬件蓬勃发展阶段，人们才意识到，可以给“电算”起一个更确切的名字——“数字孪生（Digital Twin）”。
Digital Twin这一词最早是由美国密歇根大学的Michael Grieves教授，于2003年在他所讲授的“PLM（产品生命周期管理）课程”上引入，并于2014年在其撰写的“Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication”白皮书中进行了详细的阐述。从此，这一形象化的专业名词，才出现在人们眼前。
早在1983年，同济大学李国豪教授就创立了桥梁CAD研究室。有了桥梁工程中CAD等数字化的“创作”手段，便是数字孪生的源头。
“数字孪生”一词的诞生，赋予了更多更新的内涵和想象空间，在桥梁设计和评定中的应用研究从未停止过。
Digital Twin的用途
美国国防部最早提出利用Digital Twin技术，用于航空航天飞行器（桥梁）的维护与保障。首先，在数字空间建立真实飞机（桥梁）的模型，并通过传感器（检测）实现与飞机（桥梁）真实状态完全同步。这样每次飞行后，根据结构现有情况和过往载荷，及时分析评估是否需要维修，能否承受下次的任务载荷等。
对于Digital Twin的极端需求，同时也将驱动新材料的开发。孪生层次深入到原子键的断裂。
Digital Twin从内嵌的综合监测管理系统，集成了传感器数据、历史维护数据，以及通过挖掘而产生的相关派生数据。通过对以上数据的整合，Digital Twin可以持续地预测桥梁的状况变化、剩余使用寿命以及承担交通功能的概率。预见关键安全事件的系统响应，通过与实桥的系统响应进行对比，揭示新桥设计中存在的未知问题。
Digital Twin可以通过激活检测养护机制，或者建议控制交通，来减轻损害或进行桥梁的降级使用，从而延长使用寿命。
桥梁数字孪生体
数字孪生体，是指与现实世界中的桥梁实体完全对应和一致的虚拟模型，可实时模拟其在现实环境中的行为和性能，也称为数字孪生模型。
数字孪生是技术、过程和方法，数字孪生体是对象、模型和数据。
桥梁数字孪生体的内涵，是桥梁物理实体的工作状态和退化过程，在信息空间的全要素重建及数字化映射，是一个集成的多物理、多尺度、超现实、动态概率仿真模型，可用来模拟、监测、诊断、预测、控制桥梁物理实体在现实环境中的形成过程、状态和行为。
桥梁数字孪生体基于桥梁设计阶段生成的桥梁模型，并在随后的桥梁建造和桥梁运维阶段，通过与桥梁物理实体之间的数据和信息交互，不断提高自身的完整性和精确度，最终完成对桥梁物理实体的完全和精确描述。
Digital Thread数字纽带
数字纽带（Digital Thread）是一种可扩展、可配置的企业级分析框架。
在整个系统的生命周期中,通过提供访问、整合,以及将不同/分散数据转换为可操作信息的能力来通知决策制定者。
数字纽带也是一个允许可连接数据流的通信框架。数字纽带为在正确的时间将正确的信息传递到正确的地方提供了条件，使得桥梁生命周期各环节的模型，能够及时进行关键数据的双向同步和沟通。桥梁数字纽带为桥梁数字孪生体提供访问、整合和转换能力，其目标是贯通桥梁生命周期和价值链，实现全面追溯、双向共享/交互信息、价值链协同。
图4 应用于宁波灵桥重建
桥梁数字孪生体是对象、模型和数据，而数字纽带是方法、通道、链接和接口。通过数字纽带交换、处理桥梁数字孪生体的相关信息。
桥梁数字孪生体与桥梁信息物理系统之间的关系
信息物理系统CPS是一个综合计算、通信、控制、网络和物理环境的多维复杂系统，以大数据、网络与海量计算为依托，通过3C（Computing、Communication、Control）技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务。
CPS能够从物理空间（Physical Space）、环境、活动大数据的采集、存储、建模、分析、挖掘、评估、预测、优化和协同，并与对象的设计、测试和运行性能表征相结合，使网络空间（Cyber Space）与物理空间深度融合、实时交互、互相耦合、互相更新；进而通过自感知、自记忆、自认知、自决策、自重构和智能支持，促进桥梁资产的全面智能化。
CPS把人、机、物互联，实体与虚拟对象双向连接，以虚控实，虚实融合。通过构筑信息空间与物理空间数据交互的闭环通道，能够实现信息虚体与物理实体之间的交互联动。数字孪生体的出现，为实现CPS提供了清晰的思路、方法及实施途径。
老钢桥安全监控和剩余使用寿命消耗的工程评价方法
该方法构成了考虑锈蚀和疲劳裂纹演化过程的桥梁安全检测间隔双控策略（见图5）。
图5 老钢桥安全监控和剩余使用寿命消耗的工程评价方法
完全可检裂纹长度由国外的覆盖物外5mm，精确到孔边外3.5mm。
发展了视频监控和BWIM等交通荷载参数获取手段，实现两种荷载随机耦合效应的模拟。并基于穿越率尾端分布特征，对Rice公式进行了修正，以此提出了给定保证率下，用于极限承载能力评定的交通荷载效应的计算方法。
围绕着剩余使用寿命消耗，提出了将宏观唯象学和断裂力学相结合的工程评价方法，对结构各部件进行危险性分级，并制定相应检测间隔，实现疲劳安全控制。
无损和无人检测技术
无人机+影像识别
无人机检测系统综合实景三维、云服务、大数据分析、人工智能等技术，通过统一调度和管理，实现无人机云指挥、云调度、云处理的功能，极大节省设备及人员成本，提升工作效率，优化资源配置。
a 自动识别缺陷
b 自动生成报告
c 点云建模辅助校正BIM模型
图6 无人机+激光扫描
基于视觉传感的监测技术与病害检测
视觉传感系统(vision sensor systems)是一种由摄像机、视觉传感器( computer vision-based sensors，或简称为 vision sensor)为主要组成部件，以计算机图像识别与跟踪算法为核心的，对结构进行远距离、非接触、无损伤的结构行为监测系统。
利用深度卷积神经网络，可以提取包含丰富的语义信息的桥梁路面的病害图像特征，使用深度图像检测方法，可以区分病害的种类与定位病害发生的位置；使用深度图像分割方法，可以对桥梁道路图片进行像素级的分类，准确描绘出病害的形状。这使得图像检测方法可以实现自动化的桥梁道路病害检查。
超声波斜探头裂纹探伤
钢桥结构垂直平板表面的裂纹出现频率最高，而超声探伤仅对与声束夹角较大的裂纹敏感，因此，这类裂纹比较适宜采用超声斜探头进行检测。当横波以入射角入射到被检测试件（设为钢）下表面的钢-空气界面上时，横波经上、下表面反射形成W形探伤路径。如果在途中遇到缺陷，部分超声波可返回探头，在荧光屏上显示缺陷回波。
a 超声波检测探头
b 超声波检测过程中
c 超声波检测波形
d DAC曲线示意
图7 组合梁剪力键检测技术
对于小缺陷，检测结果通过图像形式直观地显示出来，并且对缺陷有很高的显示分辨力，对小缺陷具有较高的灵敏度。普通探头超声探伤仪显示的是A扫描波形图，一般只能判断是否有缺陷。
图8 钢板结构检测技术（超声相控阵扇形扫描及显示）
此外，还有锚固端拉索损伤检测技术、漏磁检测等。
全寿命智能化
首先，要求表面病害在BIM模型中自动展示，并且有实时定位。如果是无人机拍摄，要反馈到服务器，因此，对网络也提出了较高的要求。
桥梁管养数据的动态展示和结构安全评定包括：
1.基于BIM的桥梁管养智能系统
该系统包括计算机设备、相应的数据库管理和接口软件，主要功能是管理和储存整个运维过程中，各结构主体的全寿命静态资料信息和动态监测数据。
2.结构安全评估
该部分内嵌于智能系统中，包括计算机设备和相应各结构环境场及其作用下的结构响应预警、运营状态评估和损伤结构安全评定软件模块。
3.用户界面
将各类监测信息、评估报告信息等展示给本工程桥梁各级结构管养机构及人员，并且接受用户对系统的控制与输入（出）自检操作。
在保障所有系统正常运转的前提下，从性能、成本、效率等角度上综合考虑，选择性价比高、实用且易于维护的技术架构。
图9 桥梁检测和管理智能系统的部分片段
智能化管理系统——南京长江大桥
南京长江大桥位于南京市鼓楼区下关和浦口区桥北之间，是长江上第一座由中国自行设计和建造的双层式公铁两用特大桥梁，具有极大的经济、政治和战略意义，是20世纪60年代中国经济建设的重要成就之一，创造了中国桥梁建设史上的许多新纪录，具有划时代的里程碑意义。
BIM智能管理系统开发——根据对项目的前期需求调研分析，构建以BIM技术为基础的协同管理平台。平台开发内容包括：后台管理系统、协同工作模块、质量管理模块、安全管理模块、进度管理模块、移动端开发。
风险源建模与风险预警——进行UWB空间定位技术调研、风险源模型数据库搭建、UWB空间部署与定位试验，以及风险源识别与分析功能。
BIM模型的建立和信息采集——按照已有图纸，建立公路正桥和设计引桥两部分BIM模型；根据施工现场结合相关方案，建立施工措施模型。BIM模型内容包括：主桥桥面结构体系、引桥桥面结构体系，桥梁安全监测装置，及引桥桥墩、支座、伸缩装置和其他附属设施等。根据以往检测、维护资料提取进入BIM模型的有用数据，并录入模型中。自动接入现有检测、监测数据于模型中，同时更新相关已有老数据。
自由行走于虚实之间
Digital Twin是一个极具颠覆的概念，完全实现是一个漫长的过程。在未来可以预见的时间内，很难取得足够成熟的成果。但建立中间过程的里程碑目标，仍然值得期待，对桥梁管养尤为必要。
真正地在全生命周期范围内，保证数字与实桥世界的协调一致。基于数字化模型进行的各类仿真、分析、数据积累、挖掘，甚至人工智能的应用，都应确保它与现实桥梁系统的适用性。这还依赖于计算技术和计算机软硬件的进步。
Digital Twin是智能的基石，尤其从桥梁运维到桥梁设计的大回馈，能实现桥梁概念设计的革命性优化。不仅如此，它还赋予了我们以全新的梦想：在虚实时空中来回穿越，在物理与数字模型之间自由交互与行走。
图10 协同应用
数据获取技术还有待大力发展，比如无损和无人检测、影像识别、监测系统等。
反映结构性能演化的时空多尺度理论和方法仍需进一步研究。
本文刊载 /《桥梁》杂志 2019年 第5期 总第91期
作者 / 陈惟珍
作者单位 / 同济大学桥梁工程系
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