基于全生命周期理论的桥梁工程养护决策模型及应用

引言

随着我国交通基础设施建设进入 “建养并重” 阶段，既有桥梁普遍面临老化、损耗及性能衰减问题，养护需求日益迫切。传统养护决策依赖经验判断，存在决策主观性强、养护时机不合理、资源配置失衡等问题，导致桥梁全生命周期内总成本偏高，且难以保障长期运营性能。全生命周期理论以桥梁从规划设计到报废拆除的整个生命周期为研究对象，通过整合各阶段数据、评估性能演化规律、优化养护方案，实现养护决策的科学性与系统性。

一、全生命周期理论在桥梁养护中的核心内涵与价值

全生命周期理论将桥梁工程视为一个动态发展的系统，涵盖规划设计、施工建造、运营养护、改造升级及报废拆除五个阶段，其核心在于通过全阶段协同与全要素整合，实现桥梁价值最大化。在养护决策中，该理论的价值主要体现在三个方面：一是统筹性，打破传统 “分段管理” 模式，整合各阶段的结构数据、养护记录、成本信息，形成全生命周期数据库，为决策提供全面支撑；二是动态性，基于桥梁性能衰减规律与环境影响因素，动态预测结构状态变化，精准识别养护需求，避免过度养护或养护不足；三是经济性，通过对比不同养护方案在全生命周期内的初始投资、运营成本、维修费用及残值回收，选择成本效益最优方案，降低长期运营负担。

二、基于全生命周期理论的桥梁养护决策模型构建

2.1 数据层：全生命周期数据整合与管理

数据层是决策模型的基础，负责收集、存储与整合桥梁全生命周期内的各类数据，为后续分析提供支撑。数据来源涵盖五个阶段：规划设计阶段的结构设计参数、材料性能指标、荷载标准等基础数据；施工建造阶段的施工记录、质量检测报告、材料进场验收数据等过程数据；运营养护阶段的日常巡检记录、结构健康监测数据、养护维修记录等动态数据；改造升级阶段的改造方案、施工成本、性能提升效果等更新数据；报废拆除阶段的拆除成本、材料回收利用情况等终期数据。通过建立标准化数据接口，将分散的数据整合至全生命周期管理平台，采用大数据技术实现数据的清洗、分类与存储，确保数据的完整性、准确性与时效性。同时，平台具备数据共享功能，为设计、施工、养护等多方主体提供数据支持。

2.2 分析层：性能评估与成本 - 效益分析

分析层是决策模型的核心，通过性能评估与成本 - 效益分析，为决策层提供科学依据。性能评估方面，构建多维度评估指标体系，包括结构安全性（如承载能力、裂缝宽度）、使用功能性（如通行能力、平顺性）、耐久性（如钢筋锈蚀程度、混凝土碳化深度）及环境适应性（如抗灾能力、抗震性能）。基于数据层提供的监测数据与检测结果，采用层次分析法确定指标权重，结合模糊综合评价法对桥梁当前性能状态进行量化评分，划分“优良、合格、预警、危险” 四个等级。同时，利用灰色预测、神经网络等算法，基于历史性能数据预测未来一定时期内的性能衰减趋势，识别潜在风险点与养护关键时机。成本 - 效益分析方面，核算不同养护方案的全生命周期成本，包括初始养护成本（如材料、人工、设备费用）、运营成本（如交通管制、能耗费用）、后续维修成本及残值，对比方案的成本投入与性能提升效益，计算成本效益比，为方案优选提供量化依据。

2.3 决策层：养护方案优化与动态调整

决策层基于分析层的评估结果，实现养护方案的优化与动态调整。首先，根据桥梁性能等级与衰减预测结果，生成多种可行的养护方案，包括日 保养、局部维修、专项改造、 整体重建等类型。其次，采用多目标优化算法，以 “性能最优、成本最低 目标 对备选方案进行综合排序，筛选出最优方案。针对大型复杂桥梁，可引入风险评估模 技术风险、环境风险与经济风险，制定风险应对措施。此外，决策模型具备动态调整功能 梁性能状态、荷载条件、环境因素等发生变化时，自动更新数据层信息，重新开展性能评估与成本 - 效益分析，及时调整养护方案，确保决策的适应性与灵活性。

三、桥梁养护决策模型的应用路径

基于全生命周期理论的养护决策模型可贯穿桥梁运营养护全阶段，其应用路径主要体现在以下三个方面：

3.1 日常养护规划阶段的应用

在日常养护规划中，模型通过实时采集桥梁结构健康监测数据，动态评估桥梁性能状态，识别轻微病害与潜在隐患。根据评估结果，自动生成日常养护计划，明确养护内容、时间节点与资源配置，如定期清扫、裂缝封闭、支座润滑等。同时，通过成本核算优化养护资源分配，将有限的资金优先投入性能衰减较快的关键构件（如主梁、墩柱），避免资源浪费，确保日常养护的针对性与经济性。

3.2 中短期养护方案制定阶段的应用

针对性能等级为 “合格” 或 “预警” 的桥梁，模型基于性能衰减预测结果，制定 3-5 年的中短期养护方案。通过对比不同方案的全生命周期成本与性能提升效果，选择最优方案。例如，对于钢筋锈蚀程度较轻的桥梁，优先选择阴极保护、涂层修复等低成本养护措施；对于承载能力不足的桥梁，推荐进行加固改造而非直接重建，以降低全生命周期成本。同时，模型可模拟方案实施后的性能变化趋势，验证方案的可行性与有效性，为方案审批提供科学依据。

3.3 长期养护战略制定阶段的应用

在桥梁长期养护战略制定中，模型整合全生命周期数据，分析桥梁从运营到报废的整体性能演化规律与成本变化趋势，为长期养护规划提供支撑。通过预测不同养护策略下的桥梁使用寿命与总成本，辅助管理人员制定长期投资计划，合理安排养护资金的长期投入。例如，对于多座同类型桥梁，模型可通过统筹分析，制定批量养护方案，实现规模效应，降低整体成本。同时，模型可结合交通发展规划与荷载增长趋势，提前规划桥梁改造或重建时机，确保桥梁性能与交通需求相匹配。

四、模型落地的保障策略

为确保基于全生命周期理论的桥梁养护决策模型有效落地，需从技术、管理、人才等多维度构建保障体系。4.1 强化技术支撑体系建设

加大对模型核心技术的研发投入，突破数据融合、性能预测、多目标优化等关键技术瓶颈，提升模型的精度与可靠性。推动物联网、人工智能、数字孪生等新技术与模型的融合应用，例如利用数字孪生技术构建桥梁虚拟模型，实现养护方案的模拟仿真与效果验证。同时，开发适配不同桥型、不同环境条件的模型版本，增强模型的适用性。加强技术标准体系建设，制定全生命周期数据采集、性能评估、决策流程等方面的标准规范，统一技术要求。

4.2 完善管理机制与制度保障

建立健全全生命周期养护管理机制，明确各部门在数据采集、模型应用、方案实施等环节的职责，形成 “统一领导、分工协作” 的管理格局。将模型应用纳入桥梁养护管理考核体系，制定考核指标与奖惩措施，激励管理人员主动应用模型开展决策工作。完善数据管理制度，明确数据采集责任主体、存储规范与共享机制，保障数据的有效利用。

4.3 加强专业人才队伍培养

构建多层次人才培养体系，培养具备桥梁工程、信息技术、成本管理等复合知识的专业人才。一方面，加强现有养护管理人员的培训，开设全生命周期理论、大数据分析、模型操作等课程，提升其理论水平与实操能力；另一方面，与高等院校、科研机构合作，定向培养全生命周期养护管理专业人才，充实人才队伍。此外，引进行业高端人才，组建专业技术团队，为模型的研发与应用提供人才支撑。建立人才激励机制，鼓励人才参与技术创新与模型优化，提升人才队伍的积极性与创造力。

五、结语

基于全生命周期理论的桥梁养护决策模型，通过整合全阶段数据、开展多维度分析、实现动态化决策，有效解决了传统养护决策的局限性，为桥梁养护管理提供了科学的决策工具。该模型的应用有助于实现桥梁全生命周期内性能与成本的平衡，提升养护管理效率与水平。