基于BIM+GIS+IoT 的斜拉桥索力实时数字孪生平台

引言

斜拉桥作为大跨度桥梁的典型结构，而拉索作为核心受力构件，其索力变化直接影响桥梁安全。数字孪生技术通过物理实体与虚拟模型的实时交互，为桥梁全生命周期管理提供了新思路。本文结合 BIM 的精细化建模能力、GIS 的空间分析能力及IoT 的实时感知能力，构建斜拉桥索力数字孪生平台，旨在实现" 感知- 分析-决策" 一体化管控。

1. 研究背景

在全球范围内，斜拉桥是一种非常重要的现代桥梁结构形式，其建设规模正在持续扩大。根据国际桥梁协会 2023 年报的数据，我国已建成的斜拉桥数量占全球总量的 47%，这一数字不仅彰显了中国在桥梁建设领域的卓越成就，也反映了斜拉桥在我国交通运输网络中的重要地位。然而，随着使用时间的增长，这些桥梁面临着日益复杂的环境荷载与材料性能退化的双重挑战。例如，极端天气条件下的风振、温度的变化以及车辆荷载累加，都会对桥梁结构产生深远影响。

拉索作为斜拉桥的核心传力构件，其性能直接影响到整个桥梁的安全性和稳定性。研究表明，当拉索的实际索力偏差超过一定设计值时，便可能导致结构损伤的累积。这种损伤一旦积累到一定程度，将显著降低桥梁的使用寿命，并可能引发严重的安全事故。然而，传统的监测手段往往难以满足现代桥梁运维的需求。目前，大多数斜拉桥监测方法依赖于人工巡检和离线式数据采集，该方法存在数据滞后性，难以捕捉强风、重载车流等动态荷载下的索力突变。

为应对上述挑战，数字孪生技术应运而生。通过构建物理实体与虚拟模型之间的实时交互闭环，数字孪生技术能够为破解传统监测系统的诸多难题提供全新的解决方案。该技术通过高精度传感器网络、大数据分析以及人工智能算法的应用，实现了对桥梁状态的实时监控与智能诊断，为保障桥梁安全运行提供了强有力的技术支撑。

2. 技术融合的必要性

基于斜拉桥索力监测的复杂性与动态性，为了进一步提升斜拉桥运维管理的科学性和高效性，BIM、GIS与 IoT 的深度融合显得尤为重要 [1]。该技术通过空间定位、信息集成与实时感知的互补，构建了“全域感知 -精准映射 - 智能决策”的技术闭环，为斜拉桥数字孪生平台提供核心支撑，以下是三种关键技术及其在斜拉桥数字孪生平台中的应用：

BIM 技术：通过BIM 技术构建了一个包含上百个属性参数的斜拉桥构件库，实现了从设计到施工再到运维阶段的数据无缝继承。如图1 所示，通过BIM 技术的支持，可以直观地展示桥梁各个部分的详细信息，并为后续的分析与决策提供坚实基础。

GIS 技术：地理信息系统则负责整合多尺度地理空间数据，包括地形图、气象网格以及交通流量热力图等。这些数据共同构成了一个全面的桥梁环境动态感知矩阵，使运维人员能够及时了解桥梁所处区域的自然环境和社会环境的变化情况。

IoT 技术：物联网技术则是实现数据采集自动化的关键所在。通过部署 FBG 光纤光栅传感器阵列和 MEMS加速度计，建立起一套覆盖索力、振动、 度等多个物理量的同步监测网络。这些传感器不仅具有极高的测量精度，而且能够以毫秒级的速度响应外界变化，确保获取的数据真实可靠[1]。更重要的是，它们可以通过无线通信技术将采集到的数据实时传输至云端服务器，供后续处理与分析使用。

上述三种技术的有机结合，打破了传统监测系统中存在的信息孤岛困境，使得各子系统之间能够实现高效协同工作，从而为斜拉桥运维管理带来了革命性的变革。

3. 融合机制与关键技术突破

在数字化转型的浪潮中，BIM、GIS 和 IoT 技术的深度融合为现代工程管理提供了前所未有的技术支持。以下从三个核心维度展开详细阐述。

（1）BIM+GIS 融合建模技术

BIM 模型构建是整个平台的基础。采用 Revit 软件建立斜拉桥的参数化模型，详细描述了包括索塔、拉索、桥面在内的各个构件的几何属性与材料参数[2]。通过这种方式，不仅能够直观展现桥梁的三维形态，还能为后续的空间分析提供必要的数据支持。

为了进一步增强模型的空间表现力，借助 MapGIS 平台将 BIM 模型与地理坐标系进行了无缝融合。这种融合不仅使得桥梁周边地形、交通网络等空间数据得以叠加分析，还为后续的全局优化提供了坚实基础。

（2） 物联网多源数据接入

物联网技术的应用是实现平台实时性的关键所在。在拉索的关键节点部署了光纤光栅传感器、加速度计等多种设备，用于实时采集索力、振动及温度等关键数据。这些传感器通过无线网络将数据传输至云端，为后续的分析与决策提供了可靠依据。

（3）动态实时数据驱动机制

动态实时数据驱动机制是数 台的核心所在。通过将 lOT 传感器采集的数据实时映射至 BIM 模型，生成带有时间戳的索力变化曲线 动态同步，如图 2 所示。此外，基于GIS 的空间拓扑关系，本研究建 及环境温度等因素有机结合，形成了个完整的数据分析框架。当某一指标超出预设阈值时，系统会自动触发预警事件，提醒相关人员及时采取措施。

4. 系统总体架构

根据公路工程信息化建设的管理需求，本研究通过整合BIM（建筑信息模型）、GIS（地理信息系统）及IoT（物联网）等前沿技术，构建适合多方单位的协同管理平台。该平台以可视化系统为支撑环境，实现多源数据融合与业务联动，其架构设计如图3 所示，主要包括以下六个层次。

（1）用户层：主要包括设计单位、建设单位、施工单位、监理单位和其他相关单位。

（2）感知层：作为整个系统的触角，感知层负责捕捉和传输环境中的各种信息。分为物联感知网和空天地数据融合两个部分，包括光纤光栅传感器、无线索力计、倾角仪等部署，覆盖主塔、索体关键节点。同时结合无人机倾斜摄影、卫星遥感、地基雷达，动态更新地质与环境数据。

（3）模型层：将BIM 模型、GIS 地图和IoT 数据库三者结合。

（4）应用层：最终面向用户的交互界面，则是整个架构的展示窗口。本研究设计了六个功能模块，包括模型可视化、索力健康评估、环境监测、实时修正、安全预警以及病害识别模块等。这些模块相互配合，形成了一套完整的解决方案，帮助用户层全面掌握基础设施的状态，并据此做出科学合理的判断。

（5）传输层：作为系统的血液，主要包括：5G 网络、光纤、边缘网关

（6）平台层：主要包括BIM+GIS 双引擎、BIM 模型数据处理和数据整合与脱敏处理三个部分。能将复杂的三维空间数据得以直观呈现，还提供了强大的数据存储能力，能够长期保存并管理海量的历史记录。

5、平台核心功能实现

平台以数据驱动、智能决策、可视交互为核心，构建覆盖斜拉桥索力管理全链条的功能体系，实现从传统经验判断向数字化精准管控的转型。

（1）三维动态监测与可视化表达

平台深度融合BIM 模型的空间精度与GIS 环境场景，将实时索力数据转化为可交互的三维热力图。每根拉索依据受力状态动态渲染色彩梯度，辅以环境荷载的空间分布模拟，使管理人员直观掌握全桥索力状态的空间异质性[3]。

（2）智能预警与多源诊断机制

突破传统固定阈值局限， 平台构建了动态自适应的预警体系 基于机器学习算法对历史索力、实时交通、环境温变的耦合分析，自动生 据偏离阈值区间时，触发三级响应机制：轻度偏差推送平台告警， ，重度风险则联动声光设备报警并启动应急推演模块。诊断过程深度融合视频监 象数据 等多源信息，通过规则引擎与知识图谱自动排除干扰因素（如交通拥堵引起的短期索 弛、索体损伤等故障根源，大幅降低误报率。如图4 所示

（3）风险评估与决策推演闭环

平台创新性地将数字孪生仿真能力融入运维决策流程。基于 GIS 空间网格算法，融合索力偏差量、环境荷载强度、交通影响因子等参数，生成桥梁全域风险热力图，实现高风险区域的快速定位与资源精准投放。针对异常工况，用户可在虚拟环境中模拟处置方案（如调整张拉力、增设阻尼器），平台实时调用力学模型计算应力重分布效应，输出构件安全系数变化曲线与可视化云图对比，验证方案可行性。该功能将传统依赖经验的决策模式转变为“模拟验证- 方案优化- 精准实施”的科学闭环，显著提升应急处置效率。

（4）全周期运维支持体系

围绕斜拉桥管养需求，平台构建了数据贯通的生命周期管理框架。通过 AI 算法分析索力衰减趋势与维修成本，自动生成养护优先级清单与预算优化方案，指导管养资源的科学配置。集成区块链技术建立不可篡改的数字档案库，支持设计参数、施工记录、监测数据、维修工单的全链条关联追溯。现场人员通过移动端扫码即可调取构件全息档案，结合 AR 技术叠加实时索力数据与历史维修记录，实现“现场感知 - 数据回溯 - 决策执行”的高效协同。

（5）移动协同与跨角色联动

平台通过云端 - 移动端一体化架构，打通管养单位、设计团队、监管部门的协作壁垒。巡检人员通过移动APP 接收工单、上传现场影像与检测数据；指挥中心基于大屏驾驶舱监控全局状态，推送应急处置指令；设计单位可调取历史数据优化新桥设计参数。多角色在统一数据基底上高效协同，尤其应对极端天气或突发事件时，实现从风险预警、方案制定到现场处置的快速响应闭环。

6. 应用案例分析

6.1 案例背景

常泰长江大桥作为世界在建最大跨度斜拉桥，主跨1208 米，承载高速公路、城际铁路与普通公路三重功能，是长江上首座公铁同层过江通道。其建造面临三大核心挑战：一是公铁同层设计导致荷载非对称分布，需对斜拉索索力进行毫米级动态平衡；二是钢桁梁节段拼装精度要求极高，传统施工方法难以达标；三是高空大吨位作业风险突出，需实时风险预警与调控。这些复杂性催生了BIM+GIS+IoT 数字孪生平台的深度应用。

6.2 技术应用细节

（1）数字孪生架构与技术融合

平台以BIM 的高精度三维模型为“骨骼”，集成全桥构件信息，进行钢桁梁拼装模拟与碰撞检测；利用GIS技术融合北斗定位与倾斜摄影，动态映射施工场域空间关系，实时追踪浮吊、起重机位置轨迹；IoT 感知层则部署超 500 个传感器（索力传感器、倾角仪、激光测距仪、应变计等），构成覆盖斜拉索、钢梁、主塔的“神经末梢”，每10 秒回传索力、温度、振动数据至云端分析中枢。

（2）索力实时调控与智能决策

平台通过云端无线采集系统动态优化索力：实时比对传感器数据与BIM 模型理论值，偏差超阈值时自动触发预警，并启动纵向顶推 + 横向对拉 + 斜拉索索力调整三重调控机制。例如合龙阶段，依托 140 米间距布设的串联相机组网与机器视觉算法，实时捕捉钢梁形变数据，将合龙口偏差压缩至 2 毫米以内。施工决策方面，桥面吊机智慧控制平台可视化模拟吊装路径，预判索力变化对结构的影响；智能筑塔装备同步监测混凝土应力，预防开裂风险，实现“施工- 监测- 调控”闭环控制。

（3）全周期风险管控延伸

施工期，沉井基础安装300 余台传感器，结合数字孪生预测沉降趋势，指导 22 万吨沉井毫米级精准下放；运维期则延伸开发桥梁应急机器人挂轨巡检系统，自动识别斜拉索锈蚀等病害，联动孪生模型生成维护工单。同时，交通事件识别系统通过 AI 分析车流数据，预判重载车辆密集通行引发的索力异常波动，提前介入调控。南接线项目还创新应用沥青摊铺数字化施工，通过北斗高精度定位与温度雷达实现无人集群作业，显著降低人工强度。

6.3 成果与创新价值

该案例验证了“动态秤杆”模式：以 IoT 为感知神经、BIM 为骨骼模型、GIS 为空间标尺，构建超级工程全生命周期管控范式。推动桥梁智能建造从“试点”迈向“标准”。通过数字孪生平台的精准数据分析能力，成功发现了三处隐蔽的索股微断裂损伤。这些损伤在传统方法下可能需要长达半年的时间才能被察觉。提前预警的能力使得潜在的安全隐患得以及时处理，有效避免了可能发生的重大事故，保障了桥梁的安全运行。

7. 结论与展望

综上所述，本文提出的数字孪生平台在解决斜拉桥索力监测的实时性、可视化与智能化需求方面取得了显著成效。该平台通过高频率的数据采集、精准的损伤识别以及高效的运维管理，为桥梁的安全运行提供了有力保障。值得一提的是，数字孪生技术不仅仅局限于桥梁领域，其应用潜力广泛，可以扩展到建筑、交通、能源等多个行业。例如，在建筑行业中，数字孪生可以用于建筑物的结构健康监测和能耗管理；在交通领域，可以实现智能交通系统的优化调度；在能源行业，则可以提升发电厂的运行效率和安全性。正如专家所言：“数字孪生技术是推动基础设施智能化的重要引擎。”相信在不久的将来，随着技术的不断进步和完善，数字孪生将在更多领域发挥其独特的作用，为人类社会的发展带来更多的便利和安全。

参考文献：

[1] 王荥桂． BIM+GIS+IoT 管理平台主要应用功能研究［J］．城市住宅，2021，28（2）：234 － 236

[2] 张鸿，张永涛，王敏等．全过程自适应桥梁智能建造体系研究与应用[J]．公路，2021，66（4）：124-136

[3] 李强．基于BIM+GIS 的桥梁智慧监测系统设计研究［J］．工程建设与设计2024，10（5）：113-115

[4] 许肇峰，宋 健，张 欣，等．考虑实测交通流的数字孪生系统在斜拉桥结构状态评估中的应用[J] ．公路交通科技，2023 ，40（6）：93-102