大型桥梁工程测量中沉降监测数据的动态分析及预警机制构建实践

一、引言

大型桥梁（如斜拉桥等）跨度大、结构复杂，施工及运营中受地质、荷载等因素影响易沉降变形。沉降超阈值未干预会致病害甚至坍塌。因此，开展沉降监测、动态分析数据、构建预警机制是核心任务。传统人工监测有数据滞后等问题，自动化监测技术发展为此奠定基础。

二、大型桥梁沉降监测的核心技术

2.1 传统监测技术

传统的监测技术主要依赖于人工进行测量，其中典型的代表包括水准测量和三角高程测量。水准测量以其高精度和可靠的结果而著称，广泛应用于监测点的校准和复核工作。通过使用水准仪和水准尺，测量人员能够精确地确定各点的高程差，从而为工程提供准确的基础数据。而三角高程测量则特别适用于地形复杂、难以直接进行水准测量的区域。

2.2 自动化监测技术

随着科技的进步，自动化监测技术逐渐成为主流，极大地提升了监测效率和精度。首先，GNSS（全球导航卫星系统）监测技术以其卓越的性能脱颖而出。该技术能够精准地测量地表的沉降和位移情况，且不受天气、光线等外界条件的限制，适用于各种复杂环境下的监测任务。其次，倾角传感器监测技术以其快速响应的特点，广泛应用于局部结构的监测中。倾角传感器能够实时感知结构物的微小变形，为及时发现和处理安全隐患提供了有力支持。再者，静力水准监测系统以其高精度和强稳定性，成为多点同步监测的理想选择。该系统通过液体介质传递高程信息，有效避免了传统测量中的误差累积问题。

三、沉降监测数据的动态分析方法

3.1 数据预处理

原始数据有噪声，需预处理。一是异常值剔除，用拉依达或格拉布斯准则；二是数据平滑，用移动平均等方法；三是数据补全，用插值或机器学习预测。如某斜拉桥用 3σ 准则剔除异常值，经指数平滑呈现沉降规律。

3.2 趋势动态分析

趋势分析把握沉降规律。一是线性回归分析，适用于沉降稳定阶段，计算沉降速率；二是非线性拟合分析，用指数等函数揭示非线性规律；三是时间序列分解，分析长期趋势、周期变化和随机扰动。如某连续刚构桥主梁沉降随温度周期性波动，长期缓慢收敛。

3.3 异常识别与归因分析

异常识别旨在及时发现超出正常范围的沉降变化，常用方法包括：一是阈值法，根据桥梁设计规范及结构安全要求，设定沉降量、沉降速率等指标的阈值，当监测值超过阈值时判定为异常；二是偏差分析法，计算实际监测值与趋势预测值的偏差，当偏差超过置信区间时识别为异常；三是机器学习识别法，利用 LSTM、BP 神经网络等模型训练沉降数据，建立正常沉降模式，通过实时数据与模型输出的差异识别异常。异常发生后，需结合地质勘察数据、荷载记录、温度监测数据等进行归因分析，明确异常原因，如地质沉降、支座变形、车辆超载等。例如，某大桥主塔出现异常沉降，通过归因分析发现，其原因是塔基下方岩溶空洞发育导致地基不均匀沉降，为后续处置提供了明确方向。

四、沉降预警机制的构建实践

4.1 预警指标体系设计

预警指标体系需全面反映桥梁沉降风险，涵盖核心指标与辅助指标。

核心指标包括：累计沉降量，反映桥梁总体沉降程度，根据桥梁类型及结构重要性设定安全阈值（如特大桥主塔累计沉降量阈值一般为 10-15mm ）；沉降速率，反映沉降变化快慢，通常将日均沉降速率超过 0.5mm/d 判定为异常；沉降差，针对桥梁梁体、墩台等多监测点，计算相邻点或对称点的沉降差，避免因不均匀沉降导致结构应力集中。辅助指标包括温度变化、车辆荷载、降雨量等环境与荷载指标，用于辅助判断沉降异常的诱因。

4.2 预警等级划分

根据沉降风险程度，将预警等级划分为四级：蓝色预警（一般关注），监测值接近阈值但未超过，沉降趋势稳定，需加强监测频率；黄色预警（注意关注），监测值超过预警阈值的 80% ，或沉降速率出现小幅异常，需启动初步核查；橙色预警（重点关注），监测值超过预警阈值，沉降趋势明显，需开展详细排查并制定应对措施；红色预警（紧急预警），监测值远超阈值，或出现突发性沉降，需立即启动应急响应，采取交通管制、结构加固等紧急措施。

4.3 预警响应流程

预警机制需明确响应主体与流程，形成 “ 监测 - 分析 - 预警 - 处置- 反馈” 的闭环管理。一是实时监测与数据传输，自动化监测系统将数据实时传输至监控中心；二是动态分析与预警触发，监控中心通过分析系统自动处理数据，当指标达到预警等级时，自动触发预警信息（通过短信、平台推送等方式）；三是分级响应与处置，相关责任单位根据预警等级启动对应响应，组织现场核查、原因分析及处置；四是效果评估与反馈，处置后持续监测沉降变化，评估处置效果，及时调整预警策略。

五、工程案例应用

某跨江悬索桥主跨 1200m ，采用 GNSS 与静力水准结合的自动化沉降监测系统，布设监测点 32 个。运营期间，通过动态分析发现主塔累计沉降量达到 12mm ，日均沉降速率 0.3mm/d ，触发黄色预警。技术团队立即开展现场核查，结合地质数据与荷载记录分析，判定沉降原因是长期超载车辆通行导致塔基受力不均。随后采取限制超载车辆通行、对塔基进行注浆加固等措施，经持续监测，主塔沉降趋于稳定，预警解除。该案例验证了沉降监测数据动态分析及预警机制的有效性，为桥梁安全运营提供了保障。

六、结论

大型桥梁沉降监测数据的动态分析及预警机制构建，是桥梁结构安全管理的关键环节。自动化监测技术的应用为数据获取提供了实时性支撑，数据预处理、趋势分析及异常识别等动态分析方法，能精准揭示沉降规律与风险；科学的预警指标体系、等级划分及响应流程，可实现风险的分级处置与闭环管理。未来，需进一步推动监测技术与人工智能、大数据的深度融合，提升分析与预警的智能化水平，为大型桥梁的全生命周期安全管理提供更高效的技术保障。

参考文献

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