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      “AI衛士”全時在崗,守護青島座座橋梁

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      青島擁有2231公里的普通國省道和1008座國省干線公路橋梁,其中包括特大橋10座、大橋97座,規模體量位居全省首位。

      如同汽車需要保養一樣,公路和橋梁的管理養護對運行安全也至關重要。市公路中心順應技術變革趨勢,將人工智能、數字賦能與新型檢測技術深度融合,做細管養“顆粒度”,提高國省道和橋梁全生命周期的安全韌性,為更好服務群眾安全便捷通行和區域經濟發展提供了有力支撐。

      橋梁安全監測:

      “感知—認知—預警—決策”

      作為公路工程中的關鍵節點,橋梁是交通網絡的“鋼鐵脊梁”。近年來,隨著公路交通流量持續增長,橋梁結構安全面臨更大壓力,傳統監測手段已難以滿足現代橋梁對“全時全域全知”安全監測的需求。另一方面,青島作為北方沿海開放城市,面對日益繁重的交通壓力及風雨侵蝕、海水鹽蝕、凍融循環等自然環境的嚴峻考驗,橋梁結構的安全性、耐久性成為公路管養工作的重中之重。


      市公路中心工作人員介紹青島路網監測情況。

      2024年12月,G228丹東線白沙河特大橋、羊毛溝大橋、藍岸北橋、青蘭高速跨線橋等4座位于青島的橋梁被交通運輸部納入全國在役公路橋梁群輕量化結構監測系統建設試點。橋梁輕量化監測技術以設備輕量化、架構簡化、部署便捷、運維高效為特點,以“多維感知、智能預警”為核心,融合了位移、裂縫、應變、振動、水位觀測及AI識別、告警、抓拍等多類智能設備,可監測到低至0.6毫米的梁體撓度變化、0.025毫米的裂縫寬度變化、0.01度的結構傾斜等橋梁結構細微變化,實現毫秒級風險識別和提前告警攔阻,大幅縮短應急響應時間,有效降低災害損失,為橋梁安全監測開啟“感知—認知—預警—決策”的智能化新紀元。

      白沙河特大橋位于城陽區與青島高新區之間,2010年年底投用。近幾年,膠州灣一體化發展提速,通行大橋的車流與日俱增。通過橋梁群監測系統,一張看不見的智能守護網正不舍晝夜地護航著它的安全——

      橋上,車流快速駛過;橋梁底部,一個體型不大的“鐵盒子”——光電撓度儀和8個位移傳感器24小時“在崗”。“這個設備可以實時監測橋梁的豎向位移(下撓度),應變計監測主梁的應力變化。通過多參數聯動模型,綜合分析撓度、應變等數據,準確判斷是否為危險的重載車輛。一旦超限,系統自動報警。”市公路中心橋梁工程師黃琦告訴記者,報警時,系統可聯動攝像頭對嫌疑車輛進行抓拍取證。監測平臺可據此通知前方治超站進行攔截處理,并對橋梁結構數據進行事后分析,評估是否造成損傷。

      傳統養護模式下,養護人員主要依靠目視巡檢和經驗監測橋梁安全技術狀況,承擔著“巡診醫生”的角色。這套系統應用后,就像一個經驗豐富的“橋梁醫生”和“交通疏導”的結合體,能通過多種儀器精準“把脈”,智能判斷“病情”,并快速觸發相應的“治療”或“交通管制”流程,確保行車安全,角色轉變為依據客觀數據報告進行“精準手術”的現代醫師,實現了由人防到技防的智慧化升級,這是傳統養護方式無法企及的。

      “十四五”時期以來,市公路中心還引入無人機、無人船、水下蛙人、爬行機器人、大數據分析系統等AI智能裝備與技術,構建起覆蓋“空中—地面—水下”的全方位立體監測體系,多維度保障橋梁運行安全。通過精細化管理和科技賦能,2025年度青島國省道干線公路橋梁技術狀況1類、2類比例達到100%,超額完成《“十四五”公路養護管理發展綱要》目標。

      公路邊坡監測:

      “全場景、輕量化、高精度”

      在惡劣天氣和氣候條件下,公路邊坡容易發生落石、滑坡等災害,對行人和車輛安全構成威脅。青島山地丘陵廣布、地質復雜,公路邊坡是災害風險重點防范點位。

      振動加速度計、傾角計、裂縫計、AI視頻監控……在S503鰲東線華蓋山上一處20米以上的高邊坡上,市公路中心先行先試,融合物聯網、大數據、人工智能等技術,打造“全場景、輕量化、高精度”邊坡監測方案,實現公路邊坡風險從被動應對到主動防控、精準治理的根本性轉變,顯著提升了安全防控能力和本質安全水平。

      通過部署智能傳感終端,形成了對泥石流、落石、滑移等風險的早期識別能力,能夠在災害發生前數小時乃至數天,識別出邊坡微小變形、土體含水率異常、裂縫擴展等早期風險跡象。一旦監測參數觸發閾值,現場爆閃燈、高音喇叭、警示文字屏將實現毫秒級聯動,確保通行車輛能在第一時間獲得直觀警示,為避險爭取寶貴時間,筑牢邊坡安全“地網”,公路通行安全保障能力大幅提升。據測算,系統應用后,預警信息平均響應時間可縮短至10—15分鐘以內(傳統模式需1至2小時),高風險路段人員誤入率可下降80%至95%(通過智能攔阻設備實現),邊坡災害引發的交通中斷時間可減少70%至85%。

      市公路中心高級工程師趙寧介紹,對邊坡不同發展階段的風險,設置了精細化的應對場景。以突發落石為例:振動加速度計感知到落石撞擊被動防護網產生的劇烈振動。同時,AI視頻監控通過圖像識別算法,也同步“看到”了落石。系統綜合分析振動數據和視頻畫面,瞬間確認落石事件。幾乎在同時(近乎無延遲),通過LoRa(遠距離無線電)網絡啟動現場最近的爆閃警示裝置。裝置立即開啟紅藍爆閃、喇叭鳴響、屏幕顯示“落石危險”,提醒后方車輛緊急避讓。監測平臺收到報警后,立即調度養護人員前往現場,清理路面落石,檢查防護網損壞情況,并視情進行臨時安全圍護。

      趙寧表示,這個系統既能像“哨兵”一樣對突發落石做出秒級反應,也能像“地質學家”一樣敏銳捕捉邊坡緩慢變形的蛛絲馬跡,實現“快速反應”與“提早預防”相結合,將風險控制在萌芽狀態。

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