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結構監測領域的方法研究是當前學術界的熱點，但其與工程領域的實際應用結合不夠。因此，有必要在加強系統維護的基礎上，開發切實有效的數據處理方法，精確評估橋梁安全狀態。同時，編制全自動化的數據處理與在線識別軟件，便于橋梁工程師方便快捷地以數據分析促進系統維護，以系統維護保障結構評估，隨時監測服役狀態下的橋梁安全狀況，最大限度發揮現有結構監測系統功能，從而準確把握結構變化規律，動態評估結構健康狀態，確保結構運營安全。

江蘇交通控股有限公司（以下簡稱“江蘇交控”）作為江蘇省內長大橋梁管養數量最多的單位，且為國內最早建立結構監測系統的單位之一，早在1999年就建成了長大橋梁結構監測系統。截至目前，該系統已存儲了海量數據，但由于結構監測數據分析側重于實時數據處理，故對于監測歷史數據價值的挖掘工作較少。隨著監測系統不斷融合車輛荷載、沖刷監測及除濕等數據，監測數據將呈爆炸式增長，同時長大橋梁管養單位對橋梁結構監測能力、突發事件認知

(資料圖片)

水平和監測預防能力的要求也不斷提高。因此，未來開展海量數據清洗挖掘、多源數據相關性研究，進而掌握長大橋梁結構性能衰變、重載交通下結構性能變化等規律便顯得越加重要。

作為江蘇省長大橋隧健康監測數據中心（以下簡稱“數據中心”）的歸口管理單位，江蘇高速公路工程養護技術有限公司（以下簡稱“蘇高技術公司”）對長大橋梁監測歷史數據啟動挖掘分析工作。2022年下半年，蘇高技術公司以長大橋養護需求為導向，集中優勢力量進行重難點技術攻關，同時聯合數據中心成立跨部門攻關研究組（以下簡稱“研究組”），以充分發揮養護專業人員與智能化人員專業特長，深挖監測歷史數據內在規律。研究組從養護專業的物理概念及大數據統計分析兩個方向著手，抽絲剝繭、層層解剖，深層次探索歷史數據間的關聯性，并以長大橋養護需求指引大數據分析探索方向，以大數據分析手段進一步明確長大橋梁監測數據參數指標規律，分析選取了江蘇交控系統內兩座典型大橋的近10年監測數據，歷時半年完成初步挖掘探索工作。

過程中，在結構監測歷史數據挖掘方向、方法不明朗的前提下，研究組開展多次探索嘗試，最終證明了作用-變形指標標準場的可行性。研究共分3個階段，前期進行歷史數據梳理與算法優化，開展面向長期趨勢分析的異常數據清洗；在此基礎上，中期進行結構溫度、變形、位移類指標長期變化趨勢分析，并根據數值分布特點建立概率模型，初步實現了結構響應發生概率預測；最后，根據結構響應與外界作用的相關性，探索建立了主梁橫向位移與風速的標準場及梁端縱向位移與結構溫度的標準場，可在某一風速、某一溫度下，評估主梁橫向、縱向位移概率分布，實現了對變形指標響應的范圍預測。

/ 數據梳理與清洗 /

傳感器與傳輸系統設備故障、接觸故障、電磁干擾等問題，常常造成結構監測系統采集到大量異常數據，如不對此類數據予以識別、剔除或修補，一旦直接應用于后續分析，必然會極大干擾評估結果準確性。因此，為有效利用測試數據中所包含結構描述、監測系統當前狀態的有用信息，須對橋梁結構監測數據進行預處理，從而消除監測數據中的測試誤差，這是對監測數據進行后續分析，進而診斷監測系統的基礎。根據已完成的大量數據分析工作，橋梁結構監測中主要存在的數據異常包括：數據缺失、數據漂移、長周干擾、非一致異點（跳點）、弱噪聲干擾、無法消除的強噪聲，以及其他難以快速識別和消除的數據異常。

研究組首先開展數據梳理與清洗工作，進一步提高了數據梳理的準確性和效率。對因各類異常導致的數據跳點、階段跳躍、超量程、隨機漂移進行分析，通過采用自動清洗方法可大概率實現前三者的清洗，至于隨機漂移，由于目前缺乏有效的自動化和算法手段，只能采用手動清洗的方法。在數據自動清洗方法上，研究組提出基于魯棒性分析的數據梳理清洗算法，用于處理數據跳點、階段跳躍、超量程3類數據異常。該算法首先通過異常數據搜尋，解決了人工搜尋異常數據效率低的問題；其次能夠識別離群異常數據段，解決簡單閥值無法濾除的異常數據難題，并將異常數據段拉回正常位置，排除干擾，實現異常數據回落處理，進而解決數據修復問題。經處理后的數據，可反映結構真實狀態，通過統計將處理后的數據輸出，可解決統計值錯誤影響結論的問題。

/ 長期趨勢分析 /

根據目前大跨徑橋梁振動效應、變形效應研究的發展趨勢，為滿足各地區大跨徑橋梁日益增長的建設需求及其運營階段的安全保障需求，掌握大跨徑橋梁所處風場規律并了解風速對橋梁主梁、索塔振動及主梁、索塔位移的影響，是目前橋梁風工程界的研究熱點之一。

依托江蘇交控系統內兩座典型大橋的近10年數據，研究組開展了結構關鍵指標長期變化趨勢分析及多指標趨勢統計，不僅基于同環境、同期對比分析了兩座大橋的結構溫度、風速、位移數據，在風場長期變化趨勢上，還對兩座大橋受到的風速影響進行統計。根據歷年的兩分鐘平均風速極值數據，研究組得到塔頂和跨中風速極值的均值、均方差，分析發現風速極值等因素均服從正態分布規律；通過建立風速超越概率模型，可初步預測未來大橋塔頂及橋面風速達到各級風的概率。

在大橋溫度場方面，研究組對兩座大橋多年有效結構溫度的變化情況進行了統計分析，數據整體服從正態分布規律。通過形成的概率模型對1年結構高低溫超越概率分析可知，大橋結構溫度發生高溫報警的概率大于低溫報警。

在大橋結構整體變形方面，研究組統計了各大橋索塔、跨中撓度極值、均值的分布規律，并集中考慮了溫度趨勢和剔除溫度趨勢兩種情況。對比大橋每年車輛通行梁數據可知，大橋撓度與車流量變化量基本保持正比例關系，大橋跨中撓度在同環境下基本保持一致，由此表明大橋整體剛度未發生顯著衰減。同時，研究組發現，去除溫度趨勢后的跨中撓度并不符合正態分布規律，索塔和主梁撓度均服從卡方部分，尤其在去除溫度趨勢后，結構變形主要由風場引起的主梁脈動與交通荷載決定，而這兩者均服從正態分布。

這也說明，在大橋長期撓度統計中，溫度影響占比非常大，如果不對其剔除，很可能影響結論判斷與規律探索。另外，梁端位移是反映大橋伸縮縫工作狀態的一個重要指標，近年來，大橋伸縮縫病害發生層出不窮，研究中對兩座大橋的伸縮縫變形常年變化趨勢進行了分析，總體上大橋梁端位移表現出隨溫度變化的顯著趨勢，且梁端位移總體服從正態分布。

/ 關鍵指標標準場分析 /

大跨徑索承橋梁結構體系應具備足夠的抗風強度、抗風剛度和抗風穩定性，保證成橋狀態下，橋梁不會發生風致靜動力失穩、強度和剛度發生破壞，橋梁的風致振動不會影響行車安全、結構疲勞和使用舒適性。根據《公路懸索橋設計規范》（JTGT D 65-05-2015）第 5.2.12 條的規定：加勁梁在風荷載作用下，最大橫向位移不宜大于跨徑的1/150。而風荷載是導致主梁發生橫向位移的主要作用力，鑒于此，一方面監測跨中風速，另一方面基于跨中風場特性，構建“風速-跨中”橫向位移關系，對于實時掌握大橋主梁剛度、穩定性狀態，實現強風條件下主梁安全預警十分必要。研究組通過借助數據清洗、平滑處理等手段，統計近年來兩座大橋主跨跨中橫橋向風速數據及跨中橫向橋主梁位移數據，提取出結構主梁10分鐘靜風壓下的橫向位移響應，并由此構建出不同風速等級下的主梁橫向位移概率分布標準場。

標準場的建立工作需要反復不斷地嘗試，在本項工作開展前，需要對長周期數據接力、各指標相關性分析、相關性數據異常甄別與處理、篩選強相關性指標、標準場顆粒度等工作進行確定。研究組前期在長周期數據接力、相關性分析方面具備一定的技術基礎，而后幾項工作則在本研究開展過程中進行了反復嘗試。本次研究確立了兩個單影響因素標準場，分別為主梁跨中橫向位移標準場和梁端縱向位移標準場。在風場影響方面，研究組首先建立了主梁橫向位移-風場相關模型，其中橫向位移正值表示向上游側的位移，負值為向下游側的位移。研究組發現，主梁橫向位移-風場（橫橋向風速）服從雙指數函數變化規律。

基于相關性分析結果，研究組以顆粒度每秒1米的風速水平為區間，建立了10分鐘均值下的主梁橫向位移-風速等級標準場，并劃分32個風力等級。在不同風力等級下，主梁橫向位移指標散點分布多趨向于正態分布，在確定的風速等級下，通過概率分布參數可進一步確定主梁橫向位移大于某一位移水平的概率。

建立梁端位移-結構溫度概率標準場，首先要解決梁端位移關于結構溫度的滯后效應。因此，研究組經統計多年數據得到大氣溫度峰值時滯平均值和位移滯后時長主要分布值，再采用時序數據相關性分析方法消除時滯效應，同時提升基于溫度評估梁端位移的準確性。研究組還建立了主梁梁端位移-結構有效溫度的相關模型，分析得出，主梁梁端位移-結構有效溫度服從考慮溫度滯后效應的線形變化規律。基于以上相關性分析結果，以顆粒度3攝氏度有效溫度水平為結構區間，建立大橋主橋1小時均值下的主梁梁端位移-結構溫度等級標準場，并劃分20個結構溫度等級。在各等級下，主梁梁端位移指標散點分布多趨向于正態分布，在確定的結構溫度等級下，通過概率分布參數可進一步確定主梁梁端位移大于某一位移水平的概率。

/ 后續工作展望 /

根據交通運輸部相關文件指示，到“十四五”末，全國將有600余座長大橋梁建立結構監測系統，用于采集海量數據。但要從海量監測數據中挖掘出對橋梁養護和安全評估有用的信息，須不斷投入人力物力深入研究分析和開發相關算法。下一步，研究組將在既有工作基礎上，繼續進行長大橋梁結構監測歷史數據探索挖掘工作，以期進一步解決數據梳理、數據清洗及長期趨勢分析的技術難題，構建多因素概率標準場，為深入開展多源數據相關性研究，探索結構性能衰變及重載交通下結構性能變化規律夯實基礎。

常宜高速前黃樞紐 江蘇交通控股有限公司 供圖

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