道路全生命周期管理框架研究
时间：2022-12-06 11:35:03 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
司友强，潘 涛
(山东高速股份有限公司临沂运管中心，山东 枣庄 277000)
随着经济和科学技术的进步，我国交通基础设施发展日新月异。目前我国提出交通强国发展战略，着力打造立体化，智能化的交通基础设施网络。截止到2019年年底，我国公路通车总里程达496万km，位居世界第一位。道路全生命周期管理传统上强调材料的生产和施工阶段，较少关注使用阶段。随着通车总里程的不断增加，传统的道路管理模式已不能满足社会发展多样化需求，全生命周期管理模式逐渐成为工程管理的发展趋势。
全生命周期管理是包括勘察、设计、施工、运营、管理、维护直到废弃重建的涉及整个项目全生命周期的管理模式。赵庆亮等[1]从道路全生命周期角度出发研究设计了基于GIS和商业智能技术的管理系统，为管理者的科学决策提供技术支持。Umair等[2]利用近十年来发表的全生命周期成本分析和全生命周期评估研究的关键文献综述，准确地分析所有全生命周期阶段现金和资源流动以及与整体可持续性相关联的绩效，为新建或养护现有道路的决策方案提供帮助。Hiroshi等[3]介绍了基础设施管理系统架构并在路桥养护管理中得到实际的应用。Alejandra等[4]通过总结分析文献综述，介绍了全生命周期在道路建设中的应用。周勇等[5]对青岛海湾大桥从耐久性设计，精细化施工和状态监测科学评估等全生命周期理念建立桥梁管养技术。道路全生命周期管理从总体上可分为两个阶段，勘察、设计、施工等可作为前期的建设管理阶段，运营管理、维护作为后期的运维阶段。从全生命周期角度出发，通过合理的规划、设计、施工为后期的运营、管理、维护提供技术保障。
在建设管理阶段，随着信息化智能化的发展，BIM+GIS的跨界融合发展成为未来技术发展的趋势。BIM是将现代信息化、三维可视化技术应用于土木工程领域中，建立高精度的三维可视化模型，并赋予信息，这些信息包括三维实体数据和表面数据[6]，实现建设项目的直观模型模拟和关键技术、部位的提前模拟演练，保证工程安全可靠性。BIM技术能够清晰地反映结构构件的细部构造和构件连接状况，反映管线走向等，有助于实现项目的精细化微观管理。GIS技术能够从宏观上直观展示三维地理信息，将影像数据、点云数据等和GIS矢量数据集成，三维呈现项目周围环境空间场景，实现项目的三维空间地理信息、城市发展规模、人口分布及现阶段发展进程的可视化，了解城市建筑空间分布、地质塌陷、周边环境等地理信息。将BIM与GIS结合，可以将BIM的微观数据与GIS的宏观数据充分结合利用，实现精细化管理。在规划阶段，BIM与GIS技术可以进行场地规划和方案论证等。在设计阶段，BIM与GIS技术可以为设计师提供地理空间信息使道路设计在宏观场景下直观可视化。在施工阶段，BIM与GIS技术可以进行工程管理，模拟施工组织进度进行进度监控，对施工过程中重难点技术问题提前演练等，使施工过程更规范，更可靠。
目前对于BIM与GIS的组合应用面临的主要问题是多元数据融合和模型的精确定位。BIM软件有很多种，输出格式各异，如何将BIM的多元化数据与GIS数据融合并将BIM模型与GIS三维地理信息进行精确的匹配是当前的研究热点。陈光等[7]提出一种基于City GML模型标准，并通过模型转换后的市政道路BIM模型与三维GIS数据的集成方法，为城市规划设计提供新的创新思路。
道路全生命周期管理的核心阶段是运维阶段。目前国内外主要基于互联网+、大数据、人工智能等技术建立道路云运营管理平台。平台主要包括数据采集、数据调用、状态评估、预测决策、状态预警等部分。许辉等[8]对道路养护管理系统从架构和功能层分别进行总结分析，详细阐述了养护系统的组成架构。王九胜等[9]针对目前养护管理混乱，数据利用率较低，科学决策程度低等弊端建立了基于互联网+养护管理平台。该平台在一定程度上提高了检测到预测的管理水平，但是对于数据采集到数据挖掘和决策的智能化没有得到有效的提高。
对于公路，桥梁，隧道状态的数据采集，目前主要依靠人工和自动化采集数据。人工采集主要是指人工徒步检查道路病害数据并记录病害的详细信息。目前部分平台通过手机终端APP或微信扫描二维码实时将病害数据上传系统，管理者通过平台快速掌握病害详细信息和位置状况，使管养水平得到提高。但是其仍然需要人工检测，耗费大量劳动力，效率较低。对于自动化数据采集，主要通过相机拍照、视频录像、传感器等技术对数据进行实时采集与存储。对于公路运营状态的采集目前通过自动化技术采集的数据同样需要后期的人工处理，效率较低。而对于桥梁与隧道的工作状态主要通过传感器实时监测桥梁与隧道的变形，通过位移大小判断其结构性能。
目前我国数据自动化采集技术有了很大的突破，但是对数据的实时处理技术是目前面临的主要问题。通过自动化采集的数据只能后期通过人工干预识别病害，效率较低。周游佳[10]等介绍了国内第一台全自动数据采集与数据实时处理的多功能检测车。该检测车通过激光和相机结合，实时采集道路裂缝，车辙，坑槽等病害状况并将数据实时处理得到技术状况指标。该技术为我国实现交通智能化、数字化提供了技术支持。随着我国交通智能化的发展，车路协同与无人驾驶技术成为未来发展的趋势。通过主动感知技术、数据自动识别处理技术以及信息动态交互技术，同时应用自动驾驶技术实现真正的自动化、智能化数据采集。
目前国内管理平台对数据的存储主要有两种方式：第一是将采集的数据通过人工识别或机器识别进行处理，将病害数据上传至管理平台；
第二种是将采集的原始数据上传平台并通过模型算法实现对病害的识别与存储。随着云存储技术的发展，将采集的数据储存至云数据库中，能够实现对数据的精确调用与处理将是未来研究的重点。
运维阶段是全生命周期管理的核心，是实现对道路状况的预测与科学决策运维阶段的核心。目前国内的管理平台仅通过数据接口导入检测和监测数据，并根据规范标准计算道路技术状况指标，缺少关键的预测决策模型。冯友鹏等[11]对沥青混凝土路面病害进行病害分级，并根据等级和经济性作出养护决策方案。随着原始数据的积累和技术的进步，未来通过对道路数据自动化采集与实时评估分析，得到道路当前技术状况指标，通过数据挖掘技术利用采集的原始数据分析预测道路性能未来发展趋势，同时根据当前状态和发展趋势作出科学决策，实现养护成本和养护质量最优化。
道路全生命周期管理包括前期的建设管理阶段和后期的运营维护阶段(图1)。将规划设计至竣工验收阶段的基于BIM+GIS的模型数据上传至云管理平台数据库中，通过采集的数据与模型建设中的原始数据进行对比分析，为后期的预测决策提供数据支持。通过巡检模块采集的数据同样存储到数据库中，评估系统通过数据挖掘和人工智能技术能够自动识别异常数据并对当前状态进行分析评估。同时系统能够实时地将病害信息进行反馈，实现自主科学决策。
图1 道路全生命周期管理框架图
(1)对道路全生命周期管理现状进行分析总结，从建设管理和运营维护两个阶段分别分析研究了在信息化和智能化大背景下道路全生命周期管理发展趋势。
(2)在建设管理阶段总结分析了基于BIM+GIS在规划、设计、施工中的应用。
(3)在运营维护阶段，从数据采集、数据处理和挖掘、预测和决策分析等不同的角度进行总结，搭建全生命周期管理系统和日常养护系统框架，并对未来研究方向进行分析。
通过对BIM与GIS原始数据的合理应用，同时依托车路协同、大数据、人工智能、自动驾驶等自动化、智能化技术的结合，实现道路基础设施环境主动感知、病害自动识别、信息动态交互、实时科学决策的智能化道路云管理平台建设。
猜你喜欢 生命周期病害道路 基于改进DenseNet的茶叶病害小样本识别方法农业工程学报(2022年10期)2022-08-22全生命周期下呼吸机质量控制现代仪器与医疗(2022年2期)2022-08-11早春养羊需防六大病害今日农业(2022年3期)2022-06-05基于工程全生命周期的项目管理过程创新分析房地产导刊(2022年5期)2022-06-01基于云制造模式的产品碳足迹生命周期评价电脑知识与技术(2022年11期)2022-05-31“早春鱼瘟”、黄颡鱼“过春”、病害一线快速精准诊断……实战干货来啦当代水产(2022年2期)2022-04-26坚持中国道路——方向决定道路，道路决定命运当代陕西(2022年4期)2022-04-19市政道路桥梁工程常见病害与施工处理技术探讨房地产导刊(2022年4期)2022-04-19道听途说小猕猴学习画刊(2022年3期)2022-03-28射频识别技术在手术室仪器设备全生命周期管理应用现代仪器与医疗(2021年5期)2021-12-02
