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大数据分析——桥梁健康监测的出路

本站     2017/8/17 17:14:19    

       正如人在成长的过程中会生病一样,桥梁在建成投入使用之后也会出现一系列的问题,一般这些问题会在桥梁投入使用5-10年之后出现,桥梁的成本造价一般都很高,为了有效的提高桥梁的使用寿命,对其进行有效的检测、监测工作,显得非常的重要。

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        传统的做法,是通过人工检查的方式,及时发现桥梁存在的裂缝、露筋等表观的缺陷,但是对于肉眼不可见的一些结构性缺陷,则不能检测出来,在这种情况之下,越来越多的桥梁建立起健康监测系统。常规的健康监测系统,一般包括数据采集系统、数据传输系统,数据分析系统等,通过安装在桥梁关键节点的传感器,及时监控桥梁的状态,一旦出现异常即可出现报警,但是由于采集系统会采集到大量的数据,但是期间采集到的大量的数据,仍不能自动的进行有效的分析,我们都知道建立一套健康监测系统的需要不小的一笔费用,包括前期桥梁检测的费用(桥梁普查、构件无损检测、动静载荷试验等)、传感器的费用(占很大一部分)、网站及服务器维护费用、传感器维护费用等。花了那么多钱,得出来的数据却不能有效的进行分析,岂不是很浪费?这时采用采用大数据分析,充分利用采集到的数据就显得非常必要了。

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        长江学者、同济大学工程系主任孙利民也提到,大跨桥梁结构健康监测发展有三大趋势:传统监测技术和理论方法的深化与完善;在可持续结构设计中充当重要角色;借助新的信息技术(物联网、云计算、大数据)发挥更广泛的作用。
        那么什么是大数据分析呢?大数据分析从技术手段上采用了最新的数据分析模型,通过数据之间特有的相关关系可以得出许多有关联、有价值的结论。

        其实大数据分析与传统监测方式相比,目的都是通过监测桥梁,挖掘其中有价值的信息,为桥梁的养护提供可行性意见,传统的桥梁监测已经遇到了瓶颈,但是大数据分析也有其缺陷,在未来的运用中,还是需要两种方法能够结合起来,使桥梁健康监测发挥更大的作用。  


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