基于数字孪生的隧道智能巡检技术探讨

地铁隧道施工会影响附近土层或土体的应力场,且施工过程中工程机械的持续振动、挤压,也会使已建成地铁隧道结构失衡,导致部分隧道结构出现质量病害,这就要求对地铁隧道的结构形变情况进行实时、准确地监测。基于此,利用隧道智能巡检机器人,通过雷达进行扫描,收集图像并做出分析,通过获取并分析地铁隧道数据,设计出隧道智能监测可视化平台,实现对隧道结构状况进行三维可视化表达,为隧道运营维护及形变分析提供基础,实现隧道形变的及时检测,分析潜在风险,并做好预防工作,旨在为地铁隧道的安全运行提供帮助。

基于多传感器融合的隧道智能巡检系统

针对交通隧道日常维护及异常情况的处理多依赖于人工巡检所存在的效率低、成本高等问题,提出了一种基于多传感器融合的隧道智能巡检系统。首先,将数据采集功能进行模块化处理,以充分获取隧道内的环境信息;其次,将基于粒子群算法优化的前馈神经网络火灾智能监测技术应用到隧道火灾检测模块中;最后,结合帧差法交通事故图像识别技术,使隧道内异常情况的识别与处理效率得到了明显提升。结果表明:隧道智能巡检系统能较好地识别隧道内的情况及灾险,并可以及时进行报警处理,从而有效地避免二次交通事故的发生。同时系统可根据其他类型隧道的实际检测环境进行定制化设计,具有较高的泛化能力。

基于数字孪生的隧道智能巡检技术研究与应用

本研究以隧道智能巡检机器人作为隧道巡检数据采集手段,建设基于数字孪生技术的基础设施智能化管理平台。将采集的数据进行大数据分析,预知病害与形变的发展趋势,及时获取预警信息。除此之外,通过建立地铁隧道的竣工数据原始基础数据库,构建隧道三维孪生模型,作为运营维护以及形变分析的数据基准,将地铁隧道长期周期性形变检测与局部区域状态检测评估相结合,做到检测于变形、辨险于分析、预警于未然,保障地铁隧道的安全运维。