大流量交通下信息化模拟指导施工技术研究

通过计算机模拟现实交通环境，分析施工对交通流的影响，预测拥堵风险并优化施工方案。典型的应用包括微观仿真（如 Vissim 软件模拟单个车辆行为）和宏观仿真（分析整体交通流参数）。结合建筑信息模型和地理信息系统，实现施工区域的三维可视化建模，优化施工机械布局和材料运输路径，减少与交通流的冲突。

一、信息化模拟技术介绍

1.技术原理与流程。建模技术，建立物理对象或流程的数学模型（如微分方程、统计模型）或三维可视化模型。模型需精确映射系统参数（如工程结构强度、交通流量变量）。数值计算，利用有限元法、蒙特卡罗算法等解算模型。依赖高性能计算（HPC）处理复杂动态过程（如流体力学、战场推演）。交互与可视化，通过 VR/AR 技术实现沉浸式操作，实时反馈仿真结果。图形引擎渲染动态场景（如设备运行状态、交通流模拟）。

2.核心应用领域。工业制造，产品设计优化：虚拟测试机械性能、碰撞安全。生产流程仿真：预测设备故障，优化供应链效率。城市管理，智慧交通：模拟大流量道路通行，动态调整信号灯配时。灾害应急：推演火灾蔓延路径，规划疏散方案。军事训练，兵棋推演：构建多兵种联合作战虚拟战场，验证战术有效性。医疗卫生，手术模拟：通过虚拟病例（CCS）训练临床决策能力。流行病预测：基于人群流动模型分析疫情传播链。

二、大流量交通下施工技术指导要点

1.精细化交通组织设计。动态分流与绕行方案，施工前通过 GPS 追踪分析车流来源，优先保障过境货车专用绕行路线（如增设高速联络线），敏感时段（如早高峰）限制货车进入辅路。分段封闭施工：将长路段划分为短标段逐段推进，封闭区域采用中央护栏偏移技术，合并对向车道临时通行，减少单次封闭范围。临时交通设施标准化，施工区 2 公里前置反光警示牌，明确封闭时间与绕行路径；借道便道需硬化拓宽至 5 米以上，设置反光桩隔离双向车流，限速 30km/h 。交叉口部署智能信号灯，根据实时排队长度动态调整配时（如午间增加左转相位10 秒）。

2.智能施工与安全管控。无人化快速作业，采用智能摊铺、碾压设备缩短占道时间，高速公路养护中无人化施工可提升效率 30% ，但需优化平整度控制。施工区安全防护，夜间作业使用 AR 增强锥形标，辨识距离提升至正常水平的 280% ；重机械活动范围设置振动传感监测，实时预警越界风险。推行安全积分平台与网格化管理，对违规操作实时扣分并联动处罚。

3.实时监测与应急响应。全息感知网络，布设微波雷达与视频监控设备，实时采集施工区车速、排队长度等数据，结合BIM+GIS 技术可视化风险点。应急预案预演，基于仿真平台模拟暴雨、事故等场景（如暴雨工况下人字标能见度临界值42 米），制定涌水涌砂等突发险情处置流程。

4.环保协同与规范合规。扬尘与噪声控制，敏感区域配备颗粒物在线监测仪，裸土全覆盖；采用低噪声设备，避免夜间高噪音作业。合法施工流程，涉路施工需提前14 天公告并获审批，重大项目需编制安全评价报告并通过专家审查，严禁擅自占道。

三、大流量交通下信息化模拟指导施工技术分析

1.核心支撑技术。多源数据融合与建模，交通仿真技术：通过数字孪生构建虚拟交通环境，模拟节假日高峰等大流量场景下的车流动态，预测施工区拥堵风险及影响范围。例如津蓟高速试点中，该技术实现了交通事故、临时管制等场景的快速决策。BIM+GIS 集成：结合建筑信息模型（BIM）与地理信息系统，对施工区域进行三维空间建模，精确分析设备布局、材料运输路径与交通流冲突点，优化施工方案。实时数据驱动：利用雷达、摄像头、车载GPS 等感知设备采集实时交通流量、车速数据，通过5G/OTN网络传输至云端处理，支撑动态调整施工计划。智能分析与预测，流量预测模型：基于历史与实时交通大数据（如车辆轨迹、事故记录），采用机器学习算法预测特定时段、路段的通行需求，指导施工窗口期选择（如低峰期作业）。风险预警系统：部署传感器监测地表沉降、设备位移等参数，结合 AI 分析异常模式（如南宁地铁采用热成像警示岩层裂隙），提前触发应急响应。

2.施工应用场景与成效。交通疏导与安全管控，动态诱导方案：根据仿真结果设置可变情报板、临时标志，联动交警实时分流，降低施工区拥堵 30% 以上。安全防护升级：在长下坡、弯道等高风险路段安装交互式热成像设备，实时监测货车制动状态并预警碰撞风险。施工效率优化，冲突自动化规避：BIM 模型自动检测管线碰撞、空间冲突（如机电安装），减少设计变更与返工，工期偏差可缩短至 1.8 天。资源智能调度：通过客流预测模型（如公共交通调度案例），精准配置施工物料与机械转运时段，避免资源闲置。跨部门协同管理，统一信息平台：整合交通、公安、市政等多部门数据，打破信息壁垒（如全国高速公路机电设备管理平台）。应急联动机制：制定数字化应急预案（如青岛地铁透水事故复盘），明确设备故障、自然灾害等场景的跨部门处置流程。

3.挑战与发展趋势。现存难点：多源数据标准不统一（如设备兼容性不足）1、高精度模型算力需求大、施工人员数字技能欠缺。未来方向：边缘计算应用：在终端设备实现数据实时处理，提升响应速度（如信号灯智能配时）。AI 深度协同：融合深度学习与强化学习，实现施工方案自优化（如交通大脑的决策闭环）。案例点睛：天津津蓟高速通过交通仿真平台，在养护施工前预演大流量场景，生成“夜间作业+潮汐车道”方案，高峰拥堵时长减少 40% 。

综上所述，信息化模拟技术正逐步成为大流量交通环境下施工管理的核心工具，需进一步攻克数据融合瓶颈，深化智能算法应用，以支撑更高效、安全的城市路网建设。通过上述技术，大流量环境下施工可兼顾效率与安全，核心在于动态交通组织、智能装备应用、全过程风险预控及合规管理。

参考文献：

[1]李树．智能交通中交通流量模拟技术的使用方法详解[S]．西南交通大学 2022

[2]关瑞．城市道路维修施工路段交通分流信息化的应用研究[S]．成都：西南交大学出版社。2022

[3]吴雨.“交通仿真技术”在我市高速公路领域实现首次应用[S]．岩石力学与工程学报，2022