高架桥侧翻事故怎样避免…… – 分享日记

高架桥侧翻事故怎样避免……

10月10日,江苏无锡境内312国道、锡港路发生桥面侧翻事故,短短五秒钟内桥面倾斜而下。桥下三辆汽车被压,桥上当时有五辆汽车,此次事故共造成三人死亡,两人受伤。

规规矩矩在路上开车,谁知祸从天降,细思极恐。这场纯粹的人祸引发大家思考怎样打造更安全的城市环境,怎样更有效开展基础设施的管理和维护。在这方面日本这个邻居是先行者,日本在20世纪的经济高速增长期短时间内修建了大批基础设施,如今这些基础设施已经老化,引发了不少伤亡事故。

2012年12月,连接山梨县甲州市和大月市的中央机动车道笹子隧道路段就发生了隧道顶板掉落事故,事故地段长达100多米,共有270块混凝土顶板发生问题。1块顶板的重量高达一吨以上,不少隧道内行驶的汽车遭遇事故并引发了火灾,9人不幸遇难。事故是由于连接顶板的锚栓老化脱落导致的。

2013年2月,滨松市“152号国道”和水窪川连接处的行人专用吊桥——第一弁天桥也发生了惨案,连接主要电缆和地基的构件断裂,吊桥倾斜,桥上的6名高中生摔倒擦伤。幸好高中生在吊桥倾倒的瞬间抓住了扶手,这才避免了跌落桥下,如果不幸坠落到5米以下的国道或8米以下的河滩上,后果将不堪设想。

1965年竣工的桥体部件老化。雨水侵蚀桥体,导致内部严重腐蚀,这是断裂的主要原因。任何设施不管事前是否进行了检查,都是无法阻止事故发生的。为预防事故发生,需要对基础设施定期进行检查、诊断,在保持通车的状态下更新、修缮设备,改变传统的重视新建设施的技术观念。当然作业省力、削减成本也是重要课题。

日本是善于解决问题的国家,率先采取土木、IT(信息技术)组合技术,正在紧锣密鼓地寻找基础设施老化对策。利用无人机和感应设备,掌握基础设施未知的内部情况,借助人工智能技术全面分析,防患于未然,同时也在加快耐久新材料的研发工作。

利用定期检查结果、交通量等各种数据,人工智能技术就可以预测建筑的安全程度和老化情况,自动预测需要维修和加固的地方。2016年10月,首都高速公路公司(MetropolitanExpressway,以下简称“首都高速”)明确提出基础设施智能管理系统——“i-DREAMs”,这将是最先进的基础设施管理系统。

从高速公路的设计施工到维持管理,整个过程都可以高效进行数据的综合管理、检查和维修等。首都高速计划在2017年年内投入使用。i-DREAMs的核心是“InfraDoctor(基础设施医生)”。

通过GIS(地理信息系统)获得道路管理数据和检查信息,积累管理方——首都高速公路全线的“三维点云数据”,最终用于设施的维护管理。InfraDoctor是首都高速的专利技术,由擅长数据转换技术的滨松市Elysium公司和大型航空测量公司朝日航洋(AeroAsahi)共同开发。

三维点云数据是指表示建筑形状的坐标值集合。测量车上搭载激光映射设备“MobileMapping System(MMS)”,1秒钟内发射100万次,车辆边行驶边收集数据。三维点云数据存储在“InfraDoctor”系统中,在数字地图上选择目标建筑,用户就可以浏览建筑信息和三维点云数据。

无需亲临现场也可以测量建筑尺寸,准确掌握周围位置关系,大幅度减少着手维修返工的时间。因为节省了测量和绘图的时间,一天半的时间就可以完成此前8天的准备工作。

三维点云数据除了二维、三维图像外,还可以利用有效单元法(FiniteElement Method,FEM)半自动生成解析模型。维修和加固的设计也可以参考点云数据。配合建筑的实际尺寸、照明设备、标识等附属物配置关系,可以得出准确的设计。

今后i-DREAMs还将搭载人工智能。负责开发的首都高速保护企划课课长永田佳文表示:“从检查结果和交通量等各种数据了解桥体的损伤状况,确定维修时间和施工方法。”i-DREAMs系统的研发已经投入1亿多日元,随着投入维持管理业务的高效化发展,“投资将在几年内收回”。

首都高速对开发的技术普及充满信心。计划向国内外的道路管理者推销InfraDoctor系统。作为重要一环,首都高速已经收到大型建设顾问公司“OrientalConsultants”、福冈北九州高速公路公司(Urban Expressway)的订单,着手三维点云数据的测量和分析处理。

2016年年末,首都高速在泰国首都曼谷进行了高速公路的三维点云数据测量。测量对象是总长18.5千米,由泰国高速公路公司(EXAT)负责管理的部分路段。泰国高速公路相比首都高速的道路路况更新,所以运营者不太重视维持管理。尽管如此,首都高速还是着眼于未来,投石问路。

负责泰国项目的首都高速技术咨询部国际企划课川田成彦课长表示:“泰国道路维护管理的需求最快也要在十年后产生。”但是,“建筑的老化是必然发生的。有了需求之后再开始行动将为时已晚,有必要从现在开始就向有关部门强调高效进行建筑维护的重要性。”

首都高速的目标是逐渐向高速公路建设、维护、管理之外的方向发展。2017年3月,首都高速正式宣布将道路建筑的三维点云数据应用到汽车的无人驾驶辅助系统,同时表示将与无人驾驶专用地图数据开发商“DynamicMaps Platform(DMP)”联手开发。

三菱电机和5家地图公司、9家汽车公司,合计15家公司共同出资,在2016年6月成立了DMP公司,从事无人驾驶的三维地图研发与销售业务。日本国内约3万公里的高速道路全线纳入范畴,DMP公司计划在2018年正式上市产品。

无人驾驶的三维地图数据需要详细标注道路边石、标线、信号、标识等信息。DMP公司从毫米单位精度的首都高速点云数据中抽取有用信息,详细反馈在地图产品中。对无人驾驶地图产品来说,道路更新区间、新开通区间信息的及时更新系统必不可少。DMP公司和首都高速的合作必将提高地图数据、结构的可信度。

避免破坏损伤,提早发现缺陷

提早发现桥面混凝土板材隐藏的老化问题,这种不破坏建筑结构、利用可视化手段发现内部缺陷的技术发展迅速。

富士通(Fujitsu)和富士通研究所(FUJITSULABORATORIES)是这项数据分析技术的联合发开发者,在桥板下面安装传感器,测量行车振动情况以推测板材的损伤程度和老化状态,目标是2018年前后投入使用。

富士通研究所开发了高精度判定时间序列数据的深度学习技术。从传感器测量的振动数据中抽取瞬间、滞后0.01秒、滞后0.02秒的三个数据。将三个时间点的加速度与三维图表的各轴对应,最终对应于一个坐标。改变时间,用同样的方式得出时间序列各个点的集合,绘制成三维图形。

得出图形后,利用拓扑数据分析方法,用数字表达图形特点。通过这种方式区分复杂的振动数据之间差异,用“异常度”表示和正常数值之间的差,准确把握状态急剧变动的“变化度”。富士通负责人介绍说:“测算一块板材的振动数据,至少可以掌握周边数米范围的板材损伤程度。

而且可以了解损伤初期内部的变形情况,便于提早应对。”今后利用桥体的实际振动数据,还可以进行验证、扩大适用范围。

通过振动数据推断板材损伤情况的技术虽然之前就已经存在,但是准确把握内部状态却十分困难。振动传感器获得的数据因为时间序列的数值波动较大,难以判断异常程度。

人工智能检测混凝土锤击实验有无异常

产总研与首都高技术、东日本高速道路会社(East Nippon Expressway)、Techny联手,利用人工智能(AI)技术,检测混凝土锤击实验对象有无异常和异常程度,自动绘制“AI锤击检测系统”异常程度地图。

首先锤击明显正常的地方约10秒左右,建立混凝土检测对象的正常打音模型。根据建筑对象的材质、形状、类别不同,即使人工智能判断是否异常的数据并不充分,技术人员可以开始检查。

AI锤击检测系统由三部分组成,分别是由接触式音响传感器和测定锤击位置的传感器组成的检测单元、搭载了人工智能的平板电脑,以及向检测员发出警报的便携式终端。各部分通过无线连接。

首先用音响感应器接触混凝土表面,垂直立于检测对象上方。接着检测员用锤子击打正常部位,人口智能技术构筑正常锤击的打音模型。然后继续采用上一步的锤击方法,用锤子打击混凝土表面。

人工智能根据打音的频率、时间变化检测有无脱离正常模型的声音。设定未偏离模型范围的声音是正常声音,逐步更新声音模型。如果检测出杂音,检查人员的便携设备会自动亮灯并报警。产业技术综合研究所介绍,利用这项技术可以辨别混凝土表面深度4—6厘米以下的空洞,远远超出手动检测水平。

另一方面,利用中子透视混凝土板材、掌握建筑老化状况的技术也进入人们的视线。技术的开发者是理化学研究所(Riken)和土木研究所(PublicWorks Research)。在中子发射源和板材之间安装中子检测设备。发射中子,通过中子发射时间和反射量的多少了解建筑内部的空隙和水分情况。

现有技术水平已经可以检测混凝土表面以下10厘米深、5毫米厚处的异常情况。以前像X光一样,需要把对象夹在中子源和检测器之间。人们也希望新技术可以继续扩大适用范围。

川崎地质公司研发出了检测路面到3米深处之间有无空洞的“牵引式空洞探测车”。搭载多个名为“线性调频雷达”的脉冲压缩雷达,相同分辨率下,可以探测的深度深了2倍以上。探测范围也不再局限于路面垂直下方,单次检测行驶,连下水道污水管周围的空洞都可以一目了然。

检查空洞时,以每小时40—50千米的速度牵引探测车,探测每隔5厘米的地下状况。一次可以调查相当于一车道宽度,也就是2米左右的范围。川崎地质和富士通还携手开发了人工智能读取雷达图像、自动检测空洞的技术。从数量庞大的画像中筛选出可能有空洞的地方,新技术大幅提高了作业效率。

因为建筑物老化等原因产生的地下空洞可能导致道路塌陷,日本政府和自治体使用空洞勘探测业务的数量日益增加。据川崎地质统计,每年的订单规模可达20亿日元。

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