■文／宫庆鹏山东东原通达公路工程有限公司
一、引言
随着我国城市化进程的持续深化，城市规模稳步扩张，交通流量大幅攀升，桥梁作为交通网络的核心枢纽其在城市交通体系中的支撑作用愈发凸显。然而桥梁在长期服役过程中，持续承受重载交通循环作用、复杂环境侵蚀效应以及结构材料时变老化等多重不利因素的耦合影响，导致其结构性能逐渐退化与损伤累积，在退化与损伤过程中，不仅直接危及桥梁本体结构的安全稳定性，更可能诱发交通安全事故、应急救援通道功能中断等连锁性公共安全风险，对城市运行韧性及居民正常生产生活秩序构成严峻挑战。
二、 政策背景与技术支撑
1.城市生命线与韧性城市
近年来我国对城市基础设施安全的重视程度持续提升，《关于推进新型城市基础设施建设打造韧性城市的意见》《城市安全风险综合监测预警平台建设指南》等一系列相关政策文件，明确将桥梁运行安全风险纳入重点监测范畴，强调要运用物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，推动城市安全管理模式从传统“被动应对”向现代化“主动监管”转型。政策部署为桥梁安全监测与应急联动平台的系统化建设提供了坚实的顶层设计支撑与明确的政策导向。
城市生命线是维系城市正常运转、保障公共安全的核心基础设施体系，涵盖供水、燃气、桥梁、综合管廊等关键子系统，其安全运行乃是城市功能持续发挥的基础所在，
该体系中任何一个环节出现失效状况都有可能引发连锁反应，威胁到整个城市的运行安全")。把重大桥梁等关键节点置于城市生命线整体框架中进行系统性监测与协同管理，已然成为提升城市安全韧性的必然选择。
2025年7月召开的中央城市工作会议明确“着力建设安全可靠的韧性城市”的重点任务。2025年8月印发的《中共中央国务院关于推动城市高质量发展的意见》对增强城市安全韧性作出专门部署。就城市生命线中桥梁这一城市基础设施，韧性既体现在单座桥梁结构自身的抗风险能力上，也贯穿于监测预警、应急响应及快速恢复的全流程管理中。相关研究表明，构建“可监测、能预警、快处置”的综合管理平台，是推动桥梁安全管理从“被动应对”向“主动监管”转型的关键路径。
2.桥梁安全监测与应急管理技术应用
在重大桥梁结构安全监测范畴内，现有研究已从传统的周期性人工检测模式，逐步演变成为基于物联网与传感器网络构建的实时动态监测体系。通过在桥梁关键结构部位部署高精度传感器，可实现对位移、应变、振动及环境荷载等多维度指标的持续采集，为桥梁结构健康状态的“毫米级”感知奠定了技术基础。例如，已有研究构建了“损伤评估－通行验证－动态监测”全流程应急技术体系，通过构建轻量化健康监测系统，实现了对灾后桥梁结构异常状况的实时预警，为管养单位的应急决策提供了有效的数据支持。
应急管理相关研究更着重于监测预警与处置行动协同联动机制的搭建。随着城市安全治理理念的持续深化，单
一的结构监测已难以满足系统性风险防控需求。研究表明,需建立跨部门、多层级应急联动平台，以实现“能监测、会预警、快处置”的核心目标。此类平台的关键在于打破“信息孤岛”，通过标准化数据接口与流程，将监测预警信息自动推送至交通、公安、应急管理等相关部门，触发标准化应急预案，实现公安交通管制、消防救援、医疗急救等多系统“一键联动”。将该理念应用于桥梁安全领域，需构建深度融入城市生命线整体安全体系的应急联动框架，确保桥梁出现险情时，能实现监测、预警、指挥、处置各环节的高效衔接与闭环管理。
三、·平台总体架构与核心功能设计
1.平台设计原则、建设自标
平台应遵循系统性、前瞻性、·实用性三大设计原则,以构建技术先进、协同高效、管控有力的综合性桥梁安全管理体系。其中，系统性原则要求将桥梁安全管控融入城市生命线整体治理框架，实现从数据感知、智能分析到预警联动、处置闭环的全流程管理，打破传统监测与应急处置脱节的壁垒；前瞻性原则着重充分融合物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，保证平台拥有技术迭代与功能扩展的潜力，适应未来城市安全治理的发展需要；实用性原则聚焦实际管理需求，平台设计要与市政、交通、应急等部门的业务流程深度衔接，确保预警信息可精准推送、应急指令可及时执行、处置效果可溯可评，真正实现平台“能用、好用、管用”。
平台核心目标是构建“能监测、会预警、快处置”的全流程能力闭环，具体实现路径如下：通过部署高精度传感器网络，完成对桥梁结构健康状态及运行环境的全天候、全要素实时感知；依托多源数据融合技术与智能算法模型，实现对结构安全风险及异常事件的精准识别、分级预警，推动安全管理模式向“事前预警、主动防控”转变；构建标准化的跨部门应急联动流程，预警触发后自动启动对应应急预案，实现监测数据、预警信息、指挥调度指令在公安、交通、应急、市政等部门间的无缝流转与协同处置，大幅缩短应急响应周期，提升应急资源配置效率。
2.多源异构数据融合与智能感知层设计
感知层是平台架构的“神经末梢”，核心任务是实现对桥梁结构状态及环境荷载的全面、精准、实时感知。为
达成这一目标，平台可构建由多类型智能传感器组成的立体化监测网络，依据监测功能将传感器策略性安置于桥梁关键力学敏感部位：在主梁、主塔、桥墩、支座及缆索等位置处，布设加速度计、应变计、倾角仪与位移计，持续采集结构的振动响应、局部应变、倾斜角度及相对位移数据在桥梁沿线及周边区域，布置风速风向仪、温湿度传感器、动态称重系统及北斗高精度定位终端，同步监测风荷载、温度效应、实时交通荷载及桥梁整体宏观形变。
针对海量异构原始监测数据流，平台通过构建统一的数据接入与预处理框架，实现高效数据融合。各类传感器数据经有线或无线通信网络稳定传输至边缘计算节点或数据中心，传输过程中系统先完成原始数据标准化封装，统一时间戳与数据格式，破除因设备型号差异、采样频率不同造成的“信息孤岛”问题；随后采用滤波、去噪、异常值检测及插值等算法，完成数据清洗与修复，显著提升数据质量，为后续分析研判奠定可靠基础。
智能感知特性不仅体现在数据采集与融合环节，在对潜在风险的早期识别能力上也有着突出表现，平台在感知层集成轻量化边缘计算与智能诊断模块，通过在传感器节点或边缘网关部署训练完成的机器学习模型，可对采集的数据开展实时初步分析与特征提取。“边缘智能”模式的引入，实现了部分分析功能前置，无需依赖云端算力即可对突发异常事件快速响应、发出初级预警，为后端平台层的深度研判与预警决策争取宝贵时间，构建起“边缘快速感知、云端深度分析”的协同感知体系。
3.安全状态评估与预警模型构建
安全状态评估与预警模型是平台达成“会预警”能力的关键所在，核心功能是对多源融合后的监测数据开展深度分析，完成桥梁结构健康状态的精准量化评估与风险事件的智能识别。评估模型首先基于结构力学原理，结合历史监测数据，构建能够全面反映桥梁整体及局部性能的健康状态指标体系。该体系既涵盖位移、应变、振动频率等直接监测参数的阐值，也衍生出模态置信度、刚度退化指数、疲劳损伤累积等综合评价指标，以此从多个维度描绘出结构从正常运营到性能退化直至临近失效的连续状态谱系。
预警模型构建的核心在于对突发性异常以及渐进性风险展开早期识别，该模型整合基于规则、统计分析以及机器学习算法的混合判断机制，针对超载、撞击等突发性事
件，模型实时比对监测数据与预设动态阈值（如振动加速度峰值、应变突变率等），触发值后立即生成事件警报；针对材料老化、基础沉降等渐进性风险，模型通过时间序列分析（如ARIMA模型）及趋势外推，识别数据序列中的异常拐点及偏离长期基线的发展态势，实现前瞻性预警。相关研究表明，此类多参数综合预警模型可有效提升状态监测与风险预警的准确性[3]。