市政桥梁支座病害特征分析及智能监测预警系统的开发与应用

一、引言

桥梁支座作为连接桥梁上部结构与下部结构的关键部件，承担着传递荷载、保证结构变形协调的重要作用。在市政桥梁中，桥梁支座长期承受车辆荷载、环境因素等多重作用，易出现各种病害。一旦支座发生病害，会导致桥梁结构受力体系改变，引发上部结构位移、下部结构受力不均等问题，严重威胁桥梁的安全性与耐久性 。传统的人工巡检方式存在效率低、主观性强、难以发现早期细微病害等局限性。随着信息技术的发展，开发智能监测预警系统对桥梁支座进行实时、精准监测，及时发现病害并预警，成为保障市政桥梁安全运行的重要手段。

二、市政桥梁支座常见病害特征分析

2.1 病害类型

在市政桥梁支座中，可以观察到多种常见的病害类型。这些病害类型包括但不限于橡胶老化、支座开裂、脱空、移位以及锈蚀等。橡胶支座的橡胶老化现象通常表现为表面硬化、龟裂以及失去弹性，这些变化会显著降低支座的缓冲和变形能力。支座开裂可能是由于材料质量缺陷、受力不均或温度变化等因素引起的，裂缝的进一步扩展会削弱支座的承载能力。脱空现象通常是由于支座安装不规范、梁体受力变形导致支座与梁底或垫石之间出现空隙，从而使得支座受力不均匀。移位是指支座在车辆荷载或地震等外力作用下发生位置偏移，这会影响桥梁结构的正常受力。锈蚀则多发生于金属支座部件，长期暴露在潮湿、腐蚀性环境中，金属表面被氧化，这会降低支座的强度和稳定性。

2.2 病害成因

支座病害的产生是多种因素综合作用的结果。从材料角度来说，部分支座材料质量不达标，例如橡胶材质耐老化性能差、金属部件抗腐蚀能力弱，这些都容易导致病害的发生。在施工因素方面，如果支座安装时位置不准确、锚固不牢固、垫石表面不平整等，都会使得支座在使用过程中受力不均，从而加速病害的发展。环境因素对支座的影响也是显著的，长期的温湿度变化、酸雨侵蚀、冻融循环等，会加速橡胶老化和金属锈蚀的过程。此外，车辆超载、频繁刹车启动产生的冲击力，以及地震等自然灾害，也会对支座造成损伤。另外，后期养护不到位，未能及时清理支座表面杂物、进行防腐防锈处理，也是支座病害加重的原因之一。

2.3 病害发展规律

市政桥梁支座病害具有一定的发展规律。在初期，病害通常表现为细微的裂纹、轻微的橡胶老化或局部锈蚀，此时对桥梁结构的影响相对较小，不易被发现。随着时间的推移和荷载作用的累积，病害逐渐扩展，如裂缝宽度增加、橡胶老化区域扩大、锈蚀程度加深等，支座的性能开始下降，桥梁结构受力状态发生改变。当病害发展到严重阶段，可能出现支座脱空、移位甚至失效，导致桥梁上部结构变形过大、产生异常振动，严重危及桥梁的安全。

三、市政桥梁支座智能监测预警系统的开发

3.1 系统架构设计

市政桥梁支座智能监测预警系统采用分层架构设计，主要包括感知层、传输层、数据处理层和应用层 。感知层由各类传感器组成，如位移传感器、压力传感器、应变传感器、温湿度传感器等，用于实时采集支座的位移、受力、应变、环境温度湿度等数据；传输层利用物联网技术，通过无线网络（如 4G、5G）或光纤将感知层采集的数据传输至数据处理层；数据处理层运用云计算、大数据分析等技术，对采集的数据进行清洗、存储、分析和挖掘，提取支座状态特征信息；应用层为用户提供可视化界面，实现支座状态实时显示、病害预警、数据分析报告生成等功能，方便管理人员掌握支座运行状况。

3.2 关键技术

系统开发涉及多种关键技术。传感器技术是系统实现精准监测的基础，需根据支座监测需求选择合适的传感器，确保传感器的精度、可靠性和耐久性 。物联网技术实现了数据的高效传输，保障数据实时、稳定地从感知层传输至数据处理层。大数据分析技术则对海量的监测数据进行处理，通过建立病害预测模型，如基于机器学习的神经网络模型、支持向量机模型等，分析数据之间的关联，预测支座病害发展趋势。此外，可视化技术将复杂的数据以直观的图表、图形形式展示，便于用户理解和决策。

3.3 功能实现

系统具备多种功能。实时监测功能可实时显示支座的各项参数数据和状态信息，如位移量、压力值、温度湿度等；病害预警功能根据设定的阈值，当监测数据超过正常范围时，及时发出预警信号，通过短信、邮件、APP 推送等方式通知相关人员；数据分析功能对历史监测数据进行统计分析，生成趋势曲线、报表等，帮助用户了解支座状态变化规律；系统管理功能实现用户权限管理、传感器设备管理、数据存储管理等，保障系统的安全稳定运行。

四、市政桥梁支座智能监测预警系统的应用案例

4.1 工程概况

某市政桥梁建于 2010 年，主桥采用连续梁结构，支座类型为盆式橡胶支座。随着交通流量增加和使用年限增长，桥梁支座出现不同程度病害，为保障桥梁安全，决定安装智能监测预警系统 。

4.2 系统应用过程

在该桥梁支座上安装位移传感器、压力传感器和温湿度传感器，完成感知层部署；通过 5G 网络搭建传输通道，实现数据实时传输；在数据处理中心部署数据处理和分析平台，运用机器学习算法建立病害预测模型 。系统运行后，实时采集支座数据并进行分析。

4.3 应用效果

经过一段时间的运行和监测，智能监测预警系统成功地检测到了某支座出现了轻微的位移异常和压力变化。通过对这些数据的深入分析，系统预测到该支座存在脱空病害的发展趋势，并及时地发出了预警信号。养护人员根据系统发出的预警信息，迅速对相关支座进行了检查，最终确认了存在局部脱空的问题。随后，养护人员对问题支座进行了及时的修复处理，有效避免了病害的进一步恶化。这一案例充分证明了智能监测预警系统在及时发现桥梁支座病害隐患方面的有效性，为桥梁的养护决策提供了科学的依据，从而有效地保障了桥梁的安全运行。

五、结论

市政桥梁支座病害特征的准确分析是进行病害防治的前提，智能监测预警系统的开发与应用为桥梁支座病害防控提供了创新手段。通过对支座常见病害类型、成因和发展规律的研究，结合先进信息技术开发的智能监测预警系统，实现了对桥梁支座的实时、精准监测和有效预警。实际工程应用案例证明了该系统的有效性和实用性。未来，随着技术不断进步，智能监测预警系统将朝着更智能化、集成化方向发展，进一步提高市政桥梁支座病害防治水平，为市政桥梁的安全运行保驾护航。

参考文献

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