成果名称：多要素协同感知与智能决策的桥梁结构安全监测关键技术及应用

所属领域: 桥梁智能管养  联系人: 杨建喜  电话: 023-62652451

成果简介/BRIEFINTRODUCTION

     1.成果背景/BACKGROUND

交通是经济发展的命脉，桥梁作为综合交通体系的重要枢纽，其结构安全直接关系国家基础设施运行与公众出行安全。当前我国在役桥梁数量已超百万座，受材料老化、环境侵蚀及自然灾害等影响，结构健康问题日益突出。《“十四五”交通领域科技创新规划》明确要求突破基础设施服役状态智能感知与结构无损检测关键技术。然而，桥梁安全监测仍面临多维信息精准获取难、监测数据孤岛化严重及智能决策知识化不足等瓶颈。针对上述问题，本成果聚焦桥梁结构安全监测中的多要素协同感知、数据智能融合与知识驱动决策，构建了从精准感知到智能评估的关键技术体系，为在役桥梁的科学管养与交通强国建设提供了技术支撑。

2. 关键技术路线/KEY TECHNOLOGY

本成果面向在役桥梁复杂环境下结构安全监测的核心需求，构建了“多要素协同感知—多模融合分析—知识推理决策”一体化技术路线。首先，基于“天空地”多基协同理念，融合北斗卫星空间位移监测、星载InSAR长周期时序形变测量及地基视觉检测，提出多体制融合异构自组网技术，实现桥梁结构状态信息的多层级精准感知与亚毫米级形变测量精度，研制系列多要素协同感知装备，在全国多地形成规模化应用。其次，针对监测数据孤岛化与多源异构特征，揭示多场景数据耦合演化机理，构建跨域多模非结构化数据语义本体融合模型，设计多级深度神经网络协同评估算法，形成桥梁结构状态的智能分析与时空关联建模技术，支撑省级桥梁管养数据平台的运行。最后，创新提出跨物理信息约束的神经—符号协同推理理论，建立覆盖217本行业规范、实体规模超百万的桥梁管养知识图谱，研发规则引导的符号知识向量化与动态更新技术，构建语义增强的预训练模型，实现桥梁管养智能推理与可引证决策。整体技术路线打通了“感知—分析—决策”闭环链条，形成国际领先的桥梁结构智能监测与管养技术体系，为交通基础设施数字化、智能化转型提供重要支撑。

3. 成效与应用/ EFFECTIVENESS AND APPLICATION

本成果已在重庆20余个区县及贵州、湖南、宁夏等10余个省市近4000座在役桥梁中推广应用，典型工程包括我国第一高跨高速铁路斜拉桥——阿蓬江特大桥，以及我国首座三塔双斜索面斜拉桥——洞庭湖大桥等重大项目。成果应用显著提升了桥梁管养的数字化与智能化水平，实现了结构状态精准感知、风险智能预警和科学决策支撑，全面提升了桥梁运行安全保障能力。经济与社会效益突出，直接经济效益达5.11亿元，间接效益（含养护成本节约等）近20亿元；年节约能源约3821吨标准煤，减少CO₂排放约7170吨。该成果为交通强国建设和西部陆海新通道战略提供了坚实技术支撑，示范带动效应显著。

4. 研究团队/RBSEARCE TEAM

负责人杨建喜带领的“大数据与智能化交通基础设施管养”创新团队，经过十余年发展，形成了“信息+桥梁”的显著学科交叉特色与技术优势，聚焦桥梁结构状态智能感知与认知计算的基础研究与工程应用。团队聘请人工智能领域教育部长江学者特聘教授廖晓峰为首席顾问，2019年入选重庆市研究生导师团队，科研创新与人才培养能力突出。现有成员15人，其中教授5人、副教授6人、讲师4人，另有博士硕士研究生30余人，科研梯队结构完善。近年承担国家重点研发计划、国家自然科学基金等项目10余项，获重庆市科技进步二等奖等省部级奖励5项。团队在桥梁智能监测、大数据分析与智能决策领域成果丰硕，在国内同行中处于领先地位，为我国桥梁管养智能化与交通强国建设提供了重要支撑。