数字化技术在公路建设施工监控与养护病害预测的一体化应用

一、数字化技术体系与一体化框架

1. 技术架构与数据流程

数字化技术构建了“感知 - 传输 - 分析 - 应用”的完整链条。感知层通过北斗定位终端（厘米级精度）、搭载多光谱相机的无人机、监测应变精度达 1με 的光纤传感器等设备，形成“空天地”一体化感知网络；传输层采用5G + 北斗卫星的混合通信模式，确保单日超 1TB 的海量数据实时传输；分析层基于 Hadoop+Spark 架构搭建大数据平台，集成 CNN、LSTM 等深度学习算法实现数据挖掘；应用层开发施工监控 APP 与养护预测系统，为管理决策提供可视化支持。

2. 一体化应用框架

构建“三库三平台”的一体化框架。“三库”包括含施工进度与构件参数的 BIM 模型库、存储实时监测数据的传感器数据库、记录历史养护记录的病害知识库；“三平台”涵盖负责进度管理与质量检测的施工监控平台、进行病害识别与寿命预测的养护预测平台、实现资源调配与方案优化的决策支持平台。某省智慧高速项目应用该框架后，施工数据与养护数据的互通效率提升 3 倍，病害预测周期从季度缩短至实时状态，显著提升了公路全生命周期管理的时效性与协同性。

二、施工监控中的数字化应用

1. 进度与质量监控

BIM+GIS 进度管控通过融合 BIM 模型与 GIS 地形数据实现施工进度三维可视化管理，某山区高速施工中，BIM 模型实时监控桥梁墩柱浇筑进度，当实际进度滞后计划 10% 时自动预警并优化资源配置，使关键工序工期缩短 15天，其碰撞检测功能提前发现隧道开挖与管线布置冲突点 23 处，减少返工成本 400 万元。无人机 + AI 质量检测借助搭载激光雷达与高清相机的无人机检测路基压实度、边坡稳定性等指标，如某项目使用大疆 M300 RTK 无人机以10m/s 速度作业，单次覆盖 5 平方公里，通过 AI 算法识别精度 ±3cm 的路基沉降、宽度 ⩾0 .5mm 的边坡裂缝等缺陷，检测效率较人工提升 20 倍，准确率达 92% 。

2. 安全与环境监控

智能传感器网络在高边坡、深基坑等危险区域布设光纤传感器与倾角仪，实时监测精度 0.1mm/d 的土体位移与结构应力，某边坡工程中传感器网络检测到土体位移速率达 2mm/h（超过 1mm/h 预警阈值）时，系统立即启动应急响应避免滑坡事故。环境监测系统集成 PM2.5、粉尘等空气质量传感器与噪声监测仪，当施工扬尘浓度超过 时自动启动喷淋降尘系统，某城市快速路施工中该系统使扬尘超标时长减少 60% ，满足环保排放标准。

三、养护病害预测中的数字化应用

1. 病害识别与分类

车载激光扫描技术以 80km/h 速度行驶时可获取点密度 50 点 /m² 的路面三维点云，通过算法自动识别深度 ⩾ 15mm 的车辙、长度≥1m 的裂缝等病害，某高速检测中该技术 24 小时内完成 500 公里路面检测，较传统人工效率提升 50 倍，病害识别准确率达 88% 。图像识别算法基于 YOLOv8 开发路面病害识别模型，输入分辨率≥ ≈2000×1500 像素的手机拍摄照片，可自动识别裂缝、坑槽等 6 类病害，平均精度（mAP）达 85%，某养护单位应用后现场巡查人员从 8 人减至 2 人，每年节省成本 120 万元。

2. 寿命预测与养护决策

机器学习预测模型利用 LSTM 神经网络融合交通量、降雨量、路面结构参数等 12 类特征预测路面剩余寿命，某国道应用时预测误差控制在 ±0.5 年以内，较传统经验法精度提升 40% ，据此制定的养护计划使养护成本降低 18% 。数字孪生养护平台构建公路数字孪生体实时映射实体公路病害发展过程，在某大桥养护中通过模拟不同养护方案效果推荐最优时机与工艺，使桥梁使用寿命延长 5 年，全周期养护成本减少 3000 万元。

四、关键挑战与优化对策

1. 面临的主要挑战

当前数字化技术应用面临多维度挑战。数据融合难度大，施工阶段 BIM 模型与养护阶段传感器数据存在格式不统一、时空基准差异等问题，如某项目中BIM 模型采用的 2000 国家大地坐标系与传感器数据的 WGS84 坐标系未统一，导致病害定位误差达 5-10 米。模型泛化能力不足，现有预测模型多针对特定区域开发，在地质与气候差异大的场景下精度显著下降，如北方寒区路面裂缝预测模型应用于南方多雨地区时，准确率从 85% 降至 62‰ 。标准体系不完善，缺乏统一数字化应用标准使不同企业监控系统与预测模型接口不兼容，某省公路局接入 12 家企业养护系统后，因数据格式各异导致 30% 监测数据无法有效利用。

2. 优化对策与建议

针对挑战可采取系统性优化措施。建立数据互操作标准，制定《公路数字化数据交互规范》统一采用 2000 国家大地坐标系、JSON/GeoJSON 数据格式及空间定位≤ 10cm 的精度要求，开发数据转换中间件实现 BIM、GIS、传感器数据自动转换，某试点项目应用后数据融合效率提升 4 倍，误差率降至 1%以下。构建跨区域预测模型，采用迁移学习技术将北方寒区等源域的模型参数迁移至南方多雨区等目标域，通过少量目标域数据微调提升泛化能力，某研究团队开发的模型在不同气候区预测准确率均保持 80% 以上。完善行业标准体系，加快制定《公路施工监控数字化技术规程》等行业标准规范数据采集、模型构建、应用评估全流程，建立模型认证制度通过第三方测试保障性能，某省推行后数字化系统兼容性从 50% 提升至 90% 。

五、结论

数字化技术的一体化应用正在重塑公路建设与养护的管理模式，本文通过构建“施工监控 - 养护预测”技术体系，证明其可显著提升工程效率与决策科学性。未来，随着 6G、量子计算、生成式 AI 等技术的发展，公路数字化将向“全要素感知 - 全周期智能 - 全场景协同”方向发展。例如，6G 网络可实现传感器数据的亚毫秒级传输，支持实时动态养护决策；生成式 AI 能自动生成最优养护方案，使决策效率提升 90% 以上。同时，需进一步加强跨学科融合，推动数字化技术与材料科学、交通工程的深度结合，为“交通强国”建设提供坚实的技术支撑。

参考文献：

[1] 张春声, 代希华. 基于全生命周期的BIM 智慧建管养一体化平台在超大跨度悬索桥的应用 [J]. 广东公路交通 ,2021,47(3):25-29.

[2] 李杨松. 数字化监控在高速公路施工安全管理中的应用[J]. 广东安全生产技术 ,2024(24):61-63.