引文格式：袁宏永，章翔，黄丽达，等.城市生命线安全工程关键技术研究进展[J].武汉大学学报（信息科学版），2024,49(8)：
gis20240264
袁宏永1²章 翔1 黄丽达1潘 睿1陈 杨1 刘 罡1
YUAN Hongyong 1.2 ZHANG Xiang' HUANG Lida'PAN Rui' CHEN Yang' LIU Gang'
1 School of Safety Science, Tsinghua University , Beijing 100084, China 2 Hefei Institute of Public Safety Research, Tsinghua University , Hefei 230601, China
通讯作者：黄丽达,博士,助理研究员。huanglida@tsinghua.edu.cn
heuristic artificial intelligence early warning technology is presented, based on which a monitoring and early warning system is developed with collaborative sensing, fusion monitoring, targeting early warning, linkage response and other functions. The related studies result in the development of the safety and emergency re sponse industry, followed by the pioneering and substantial contributions to the prevention and control of urban lifeline risks.
城市生命线是指保障城市(区域)内社会基础功能运转的系统性工程，主要包括电力、交通、通信、给排水、燃气、热力等系统1-4),是物质、能量输运的城市动脉。城市生命线系统作为一个复杂、开放的巨系统,具有公共性高、涉及面广、相关性强等特点[5-7]。目前中国城市生命线规模世界第一，高速城市化进程使基础设施需求激增，地上、地下互相重叠交错，长期高密度建设、高负荷运行使生命线复杂巨系统加速老化，导致该巨系统发展进人事故集中爆发期，且因事故导致资源严重浪费[8-11]：每年燃气爆炸事故800多起、路面塌陷600多起，灾害事故造成450多万用户停电；城市燃气年均泄漏约88亿m3（相当于深圳两年的用气量）、供水年均漏失约94亿m²,严重影响城市正常运行和人民生命财产安全。
近年来,随着人工智能、物联网、大数据和云计算等技术的迅猛发展，人类生活向数字化、网络化和智能化发展，传统基础设施的数智赋能建设在系列技术的普及推动下蓬勃发展。完善城市生命线管理及监测监控，构建城市生命线在线监测及预警预报体系，利用智慧化手段整合城市生命线基础数据资源，通过传感数据监测有助于为相关部门应急决策提供数据支持，实现城市从规划、建设到管理的全过程、全要素、全方位的数字化、网络化、智能化，全面提升城市生命线信息化水平和资源管理、运维养护、应急处置的能力，为城市的安全运行管理提供有力保障。
在城市生命线智能化建设方面，传感网络已被世界各国优选为风险源监测预警的重要途径之一,如美国通用PredixTM智能管道系统[12]、德国西门子MindSphere供水管网物联网系统[13]等。已开展的相关研究[14-18]与工程实践[19-23]均以城市生命线中某一风险源监测为主,而燃气泄漏、水漏失、杂散电流在地下空间跨界蔓延、扩散集聚、级联耦合与外溢放大引发的严重链式灾害防控，尚无可供借鉴的成熟经验。过去十年，清华大学合肥公共安全研究院（以下简称“清华合肥院”）在城市生命线监测预警的关键技术、核心装备研
发与应用方面投人了大量精力,取得了理论方法-技术装备-工程应用全链条系统性突破，建成了中国首个通过监测预警和高效处置保障城市安全运行的城市生命线安全工程。本文简要回顾了该领域的一些重要成果，主要包括城市生命线风险评估理论与方法、监测检测技术与装备、智能预警技术与系统。
1城市生命线安全工程总体架构
城市生命线安全工程的核心理念是，从城市整体安全运行出发，以预防燃气爆炸、桥梁倒塌城市内涝、路面塌陷、大面积停水停气等重大安全事故为目标，以公共安全科技为核心，以物联网云计算、大数据等信息技术为支撑，透彻感知城市生命线运行状况，分析城市生命线风险及耦合关系，实现对城市生命线的风险识别、透彻感知、分析研判、辅助决策，使市政基础设施管理从看不见向看得见、从事后调查处置向事前事中预警、从被动应对向主动防控”的根本性转变。城市生命线安全工程总体架构按照“感、传、知、用”的架构设计，分为“五层两翼”。“五层”依次为前端感知层、网络传输层、数据服务层、应用软件层和用户交互层；“两翼”是指遵循的标准规范与安全保障体系、运行管理与协同联动机制[24]，如图1所示。
2城市生命线风险评估理论与方法
城市生命线风险关联交织，微尺度泄漏、小尺度传导、中尺度耦合、大尺度致灾的跨尺度特征显著，导致真实致灾过程难复现，非线性耦合灾害风险难揭示、难表征。高质量的风险评估结果是城市生命线智能监测感知与监测的基石,故在生命线监测感知与监测工作开展前，通过还原城市生命线真实环境，在精准可控的实验条件下进行最大程度的全尺寸灾害模拟，明晰生命线巨系统跨尺度、链式灾害致灾机理，为实施高质量风险评估奠定基础。
图1城市生命线智能感知与监测技术架构图 Fig. 1 Schematic of Urban Lifeline Intelligent Sensing and Monitoring Technology
2.1城市生命线多灾种大型科学装置与实验
在灾害事故环境模拟与监测实验系统、灾害事故仿真与复杂系统建模技术等方面，发达国家在20世纪70年代就展开了相关研究（见图2）。美国商业和房屋安全研究院建设大型飓风、降雨、火灾、冰電等多灾种研究设施，实验舱尺寸为44.2mX44.2m×18.2m,可研究模拟灾害对真实尺寸房屋、车辆等造成事故的影响。美国康奈尔大学建立了地下管道大型生命线测试设施（https：//lifelines.cee.cornell.edu/），可模拟地面沉降、破坏、洪水、滑坡和地震等灾害场景,用以评估不同土壤特征（密度、水分含量和埋藏深度）对不同类型生命线（地下天然气、石油和水传输运输管道、电线管道、电信电缆等)的影响，但只能在常温实验环境下进行模拟实验。法国建筑学会建造了一套气候灾害风洞系统用于建筑、桥梁与户外设施的设计与结构改进,该系统可模拟各种气候环境灾害，包括强风、暴雨、雪灾和风暴潮等气候现象，同时可提供不同温度、沙土和烟雾等实验环境[25-26]。日本防灾科学技术研究所建立了世界最大全尺寸三维地震破坏实验设施[27],该设施核心震动台的台面尺寸为20m×15m×5.5m，最大承载能力1200t,可模拟7级以上震级的地震，以最大水平和垂直方向分别为200cm/s
和70cm/s的震动速度再现地震横纵向震动。该地震实验设施同时可与大型降雨装置、风雨实验楼、冰雪实验楼等实验装置联用，重点研究地震、火山、水土砂、冰雪灾害等耦合机理，注重多灾种耦合与风险评估的研究。
图2国外多灾灾害模拟实验平台 Fig. 2 International Multi-hazard Disaster Simulation Experiment Facility
为填补中国在城市生命线大型综合灾害模拟设施的空白，清华合肥院攻克了多灾种极端环境复现、热-力-电多类荷载耦合、城市生命线全尺寸、全要素重构等关键技术，研建了全球首套全
尺寸城市生命线灾害环境耦合模拟实验装置（见图3），可实现暴雨暴雪、极寒酷热等极端条件下生命线多灾耦合科学研究能力，与美国商业建筑安全研究中心相比,将模拟灾种类型增设至8个（增设暴雪、日照、高温和低温4类）。清华合肥院将深埋地下的燃气、电力、供水、排水、热力等管网“搬”进实验室，实现了复杂管网环境的真实重构和精准调控，成功解决了缩比实验和工程现场研究的失真和局限性问题。基于大型科学装置，率先开展了全尺寸城市生命线泄漏和燃爆实验，
揭示了地下空间气液多相输运、泄漏、扩散、集聚、爆炸全过程演化机理，阐明了埋地管网在对称及非对称动态电流干扰下的腐蚀规律，建立了动态杂散电流局部腐蚀管道的动力学机理模型。首次量化了全尺寸地下暗渠、连通管网、地下窖井等6类地下空间爆炸的冲击波超压、振动、高温、破片等危害因素的致灾特征，建立了生命线系统15类、169种灾害耦合致灾模型（见图4），获得了生命线设施设备、监测检测装备在极端环境下性能测试方法和失效规律。
图3全尺寸城市生命线多灾种大型科学装置 Fig. 3 Full-Size Urban Lifeline Multi-hazard Large-Scale Scientific Device
2.2城市生命线动态风险评估方法
城市生命线风险评估主要是对生命线管网的运行风险进行评估，评估流程是基于事故演化规律对城市生命线失效因素、失效可能性及失效后果进行分析，然后根据不同风险定义建立城市生命线风险评估的数学模型：基于城市生命线区域内灾害种类和初始风险特征,分析灾变动力学规律和灾害间耦合风险，结合综合风险信息和应对能力，评估城市生命线的最终综合风险[28]。针对城市生命线规模庞大、布局交错、风险叠加等问题，笔者团队基于国内外112条生命线系统事件链解耦分析,确定了需要考虑的灾害类型，发
现某些单一灾害可引发多种灾害同时发生[29-30】，故团队在单一灾害的基础上分析基于触发关系的物理和功能耦合关系并建立耦合规则,通过监测预警时空大数据与知识挖掘协同的风险全息扫描技术的突破，建立了地下管线与地上承灾体耦合的综合风险动态评估方法[19.31-33（见图5)。
3城市生命线监测检测核心技术与装备
城市生命线微小风险点多、面广，灾害前兆指征弱,风险检测监测难，为此发达国家开展了高性
图4灾害耦合致灾模型 Fig. 4Coupled Disaster Causation Model
图5级联失效推演与风险评估方法 Fig. 5 Cascade Failure Rehearsal and Risk Assessment Methodology
能基础探测传感器研发，如基于声学探测的供水管网泄漏检测传感器[3-35],基于无线电波的地面空洞塌陷检测传感器[36],基于倾角、加速度、扭矩等高精度测量的桥梁变形监测传感器[37-38]等。中国在城市生命线监测预警方面虽在局部领域有进展，但整体水平较差，多数精密传感装备依赖进口，如燃气泄漏高灵敏传感芯片等，传感装备研发
跨学科合作难,缺乏系统性研究。如何实现城市全域燃气、供水、桥梁等生命线工程运转的精准监测和风险源精确定位,并在突破装备技术难题的同时摆脱进口依赖并打破技术垄断，是当前城市生命线监测检测核心技术与装备发展的方向。
3.1燃气探测激光芯片和探测器
主流接触式燃气探测器存在灵敏度低、可靠性差、寿命短等问题，而燃气激光探测因高灵敏、快响应、免校准（5年内）等优势成为了未来燃气探测主要发展方向之一[39-41]。燃气激光探测器为保证波长一致性,需将激光输出波长精准锁定在燃气特征吸收峰附近，但国内外激光芯片波长一致性差（土1nm），良品率低于50%，且波长锁定依赖半导体制冷器、封装工艺复杂、成本高昂（依赖进口），制约了燃气激光探测器在国内的规模化应用。为突破前述难题与制约,清华合肥院研制了国产化燃气探测激光芯片[42],其控温原理是基于环境温度变化和所处温度场当前与目标温度，确定加热组件在温控周期内的加热功率。首先，依据当前环境温度变化计算PID(proportion,inte gral,differential)参数的调整量：
(1)
式中,△Kp(i)、△K(i)、△K(i)依次为当前测温周期的比例参数调整量、积分参数调整量、微分参数调整量;etc为当前测温周期的环境温度变化情况；i为测温周期的序号；a、b、c分别为比例参数、积分参数、微分参数的常量系数。然后依据PID
参数的调整量、所处温度场当前和目标温度计算当前温控周期的控制输出量M(n)：
(2)
式中,Kp、KK,依次为比例参数、积分参数和微分参数的常量系数;e(j)为目标温度与第i个周期温度场的温差值;e(n)和e(n一1)分别为目标温度分别与当前温度场、上一个温控周期温度场的温差值,n为当前温控周期的序号。最后,依据控制输出量确定加热组件的驱动功率，先由控制输出量确定脉冲宽度调制信号的占空比，再基于占空比计算所述加热组件的驱动功率。通过波长偏置与单向升温协同的激光波长锁定技术研发，解决了半导体制冷器依赖问题，通过国产化燃气探测激光芯片研制，芯片波长一致性达到士0.5nm，优于国外高端产品，良品率提高了一倍，成本降低90%，解决了良品率低和进口依赖的问题，实现了高端器件国产自主可控(见图6)。
图6燃气探测激光芯片和激光器 Fig. 6 Gas Detection Laser Chips and Detectors
现行燃气探测器在地下空间的工作环境可能存在强酸、强碱、高湿度、水淹等恶劣情况，导致探测器工作寿命短（仅6个月）和稳定性差（每3～6个月需校准）。为实现高可靠性、高灵敏度和长寿命的燃气探测器以适用于地下恶劣环境，清华合肥院研制了基于燃气探测激光芯片和激光器的燃气探测器（见图7）。通过叠复式激光光路、螺旋式进气气路和自闭式防水结构，解决了稳定、高精度测量和防水抗腐蚀问题[43]，实现了免标定（大于3年）的功能。通过不同类型井盖信号屏蔽效果、信号强度与一次通信成功概率研究,基于窄带物联网的数据融合传输技术,形成
了适用于地下环境条件下的数据传输机制。通过传感设备测量和数据传输能耗自主调控优化算法，创新形成电池寿命与供电优化技术，解决了传感器能耗高、工时短的问题，极大延长了电池使用寿命。与国内外同类产品相比，在燃气探测灵敏度、抗恶劣环境、工作寿命等方面达到或局部超过国内外同类产品。
3.2供水管网泄漏定位智能球
国内外主流供水管道漏失检测与定位技术主要以大漏失量为主，但面对城市供水管网微小泄漏时，存在检测精度不够、抗干扰能力差、实施成本过高、漏失点定位偏差过大等问题，高精度
图7激光燃气探测器 Fig. 7 Laser Gas Detectors
检测与精准定位尚未得到有效解决。如何结合流体力学和声学等基础理论，应用声波检测和多数据融合定位技术，实现管网内微小漏失的精准检测与定位,是城市供水管网安全防控的重要研究方向之一。通过研究城市地下供水管道微小漏失在不同管道环境传播过程中各参量的衰减特性与变化规律，建立三维非稳态漏失声学模型，形成了微小泄漏信号时域分段频谱抗噪声干扰识别方法。如图8所示，通过听觉显著图技术[34.4],识别漏失声波引发振动幅值和频率变化的凸显特征,灵敏度优于0.3L/min。
在定位供水管道泄漏点方面,研制了基于惯导、显著图识别、北斗的供水管网泄漏定位智能球（见图9），定位精度士2m，在国内率先实现了供水管线不停水精准泄漏定位检测能力，打破了国外技术装备垄断。泄漏定位智能球的工作原理是：首先，通过分析刚性球体管内运动受力特性与流场各状态参数之间的变化规律建立球体管内运动受力模型[45]（见图10）；然后，结合球体
图8供水管道漏失信号听觉显著图 Fig. 8 Auditory Saliency Map of Water Supply Pipeline Leakage Signal
运动模型，通过复合振子的机电耦合特性、响应特性与能量转化效率分析,设计了复合超声波振子结构以超声波远距离传播（见图11)；最后,基于超声波及微机电系统数据融合技术,构建了一种基于扩展卡尔曼滤波的综合滑动速度与位置在线分析算法，实现了漏失检测仪管内远距离跟踪与漏失点精准定位,表达式如下[46]：
¥3
式中,Ss(-1)为上个采样时刻智能球的定位值； Nak-1)为上个采样值时刻智能球的滚动圈数;V,为上个有超声波数据时综合滑动速度的估算值； D为智能球的直径;N为传感器采样频率。
3.3桥梁整体模态(指纹)监测技术
针对城市桥梁车船撞击、车辆超载、恶劣天气、结构病害等可能存在风险,有学者[47-48]开展了桥梁多场景、多要素病害监测诊断试验,建立了桥梁监测传感器优化布设方法（见图12）。通过监测桥梁结构动静态、外部环境指标（形变、
图9供水泄漏监测智能球 Fig. 9 Water Supply Leakage Monitoring Smart Sphere
图10球体管内运动数学模型 Fig. 10 Mathematical Modelling of Sphere Motion in Tubes
位移、沉降、偏移、疲劳、模态特性等）,将1～2年一次的阶段化评估转为每天早晚2次常态化评估，及时清晰地判断桥梁运行老化速度、结构弹性情况、不均匀沉降等信息，给桥梁的运行和养护提供科学支撑，确保桥梁疾病“早发现，早处置”。形成的基于多参数耦合分析方法的桥梁整体模态（指纹)监测技术（见图13）,将桥梁安全状
况实时把控，当桥梁出现严重超载、车船撞击、地震等严重影响桥梁结构安全的状况时,桥梁结构指纹对比技术在2h内便可做出桥梁重大突发事故影响分析，改变了通过封桥、限行进行长时间检测的传统模式。
图11超声波脉冲发射优化 Fig. 11 Ultrasound Pulse Emission Optimization
图12桥梁监测传感器优化布设方法 Fig. 12 Optimized Deployment Method for Bridge Monitoring Sensors
城市生命线安全工程监测预警系统
4.1基于物联网的多源协同监测技术
生命线监测是确保城市安全和稳定运行的重要环节之一，针对供水、供电、燃气、交通和通信网络等不同场景，涵盖多系统管龄、管材、结构特征、巡检维护、运行工况、监测数据等要素，而信息来源广泛、数据格式与标准不一、质量参差不齐、误报滋扰大量汇聚，全要素数据融合、
关联分析和融合监测能力呕待提升。为提升监测准确性与效率，物联网技术的引人实现了全面感知、接人、监控和预警，整合并分析来自不同监测源的数据，实现了传感器、智能设备与系统间的互联互通，为决策提供科学支撑。以燃气监测为例，地下空间内常以甲烷气体浓度（燃气主要成分)判断是否发生泄漏，然而沼气（甲烷为主)存在常引发监测的误报漏报。清华合肥院基于燃气和沼气在浓度、温度变化趋势上
图13桥梁整体模态监测技术 Fig. 13 Overall Modal Monitoring Technology for Bridges
的特征分析，通过燃气管网及相邻地下空间安装的可燃气体监测设备，将监测数据接人物联网系统，同时采集并分析温度、风速、天气等多源数据，结合信号特征中周期性、多探测器信号
的时空相似性信息，实现了燃气泄漏与沼气误报的快速智能甄别,大幅降低了人工审核压力（见图14），进而为更大规模的监测预警能力奠定基础。
图14燃气与沼气快速甄别模型及效果 Fig. 14 Rapid Screening Modelling and Effectiveness of Gas and Biogas
4.2智能化数据分析与推演技术
如前所述,物联网接人后可融合的多源数据提取关键特征，如通过探测器获取的燃气泄漏扩散、供水爆管、路面塌陷、电网台风灾损等灾害早期过程的物理特性，以及地质环境、人口、经济、重要目标等承灾载体特性，结合风险评估过程建立事故推演模型,可预测事故可能的影响范围和严重程度,为应急措施和决策方案的制定提供基础,减少主观判断的误差，从而采取正确的预防措施避免事故的发生或扩大。清华合肥院研发的启发式人工智能预警技术将风险数据推断和
物理机制相融合（见图15），成功应对燃气泄漏扩散溯源、供水爆管风险预警、路面塌陷衍生灾害、电网台风灾损预测等多种城市生命线事故场景，将事故监测结果与风险推演过程有效结合。以燃气泄漏爆炸事故为例，当燃气管道发生泄漏后，可以根据报警点的周围环境信息，如密度、孔隙率、含水量、天气变化、降雨、干旱、高低温、冻土等对土壤的影响等，估算燃气扩散的半径，使用优化算法和随机逼近等反演方法可以实现对密封空间泄漏源的定位与泄漏量计算，针对性地构建不同介质的燃气泄漏扩散模型与燃爆风险
量化表征模型，进而确定发生泄漏的可能位置与严重程度。此外,启发式人工智能预警技术还可
为决策者提供如气体积聚浓度分析、事故风险预警等级、事故灾害损失评估等多方面信息。
图15启发式人工智能预警技术 Fig. 15 Heuristic Artificial Intelligence Early Warning Techniques
4.3综合预警系统与平台建设
城市生命线监测预警方法的实现与运转关键在于数字化系统，构建基于物联网、云计算、网络通信与数据处理的平台是预警系统的基础。系统平台需要包含风险态势一张图、运行态势感知、综合分析研判、协同联动处置等重要功能,同时针对各类城市生命线专项构建应用系统，并包含监测中心、综合展示区、值班操作区、监测区、会商研判区、应急决策区、运行保障区等功能分区。监测中心用于开展风险感知、监测报警、研判预警和联动处置，综合展示区用于实现监测中心数据展示和跟踪处置，值班操作区用于实现设备控制和各应用系统调用等功能，监测区用于运行监测和报警处置功能，会商研判区用于各类突发风险事件的专家研讨分析功能，应急决策区用于主要领导对各类突发事件的决策、指挥等功能，平台的运行保障区包括机房、设备运行监控和库房等场所。
清华合肥院创建了首个城市生命线安全运行监测预警系统，以地质环境、人口、经济、重要目标
等承灾载体以及救援队伍、物资装备等应急救援数据作为主体,结合多数据要素融合的预警方法，实现分级靶向预警并支撑跨部门联动快速响应。监测预警系统布设在各级预警中心（见图16），以轮岗值班和协同处置相结合的形式，实现输电线路安全、供水安全、热力安全、燃气安全、排水安全、综合管廊安全等多种类城市生命线安全的监测预警与协同应急云服务，日均分析数据达500亿条，为全国城市生命线安全运行提供了支撑，与欧美国家供水监测和燃气监测等各自独立的系统相比，实现了城市生命线安全工程水电气多领域的协同感知、融合监测、靶向预警和联动响应。
5结语
城市生命线安全工程作为国家重大民生工程，是国家公共安全的重要基石。由于城市生命线规模庞大、布局交错、复杂系统关联交织，生命线安全工程面临多灾种级联耦合、灾前特征弱、全
图16生命线安全运行监测预警系统 Fig. 16 Monitoring and Early Warning System for Safe Operation of Urban Lifelines
域感知难、靶向预警和协同防控难以实现等问题，已成为世界性难题，且在国内外没有可供借鉴的成熟经验。本文介绍了清华大学团队在城市生命线安全工程取得的科学装置、基础理论、关键技术装备、预警技术与系统等研究成果。相关成果已在全国范围推广应用，为国家安全发展示范城市和城市安全风险综合监测预警平台建设提供了关键技术和装备支撑，得到了国家有关部门和领导的高度肯定。未来仍将科学研究、技术创新和风险防控应用在城市安全治理框架中，全方位感知城市环境、基础设施、运行系统中的海量信息，进一步推动公共安全治理模式向事前预防转型。
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