蔣 宏，王寶輝，蔡 氧

[上海市城市建設(shè)設(shè)計(jì)研究總院（集團(tuán)）有限公司，上海市 200125]

0 引言

《2021 年交通運(yùn)輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》顯示，截至2021 年末，全國公路總里程已達(dá)528.07 萬km，位列世界第一[1]。2020 年全國公路養(yǎng)護(hù)公共財(cái)政支出決算數(shù)為885.83 億元[2]，由“建”轉(zhuǎn)“管”和“養(yǎng)”的趨勢十分明顯（見圖1），預(yù)計(jì)“十四五”末“管”和“養(yǎng)”將達(dá)到千億規(guī)模。大規(guī)模養(yǎng)護(hù)時(shí)代已到來。

圖1 2017—2020 年我國公路養(yǎng)護(hù)公共財(cái)政支出變化

隨著我國已通車各等級(jí)道路相繼達(dá)到設(shè)計(jì)使用壽命，如何科學(xué)評(píng)判道路的實(shí)際健康狀況變得十分必要和緊迫。國家相關(guān)部門近幾年大力推進(jìn)道路設(shè)施數(shù)字化、養(yǎng)護(hù)專業(yè)化、管理現(xiàn)代化、運(yùn)行高效化、服務(wù)優(yōu)質(zhì)化，以提高道路的韌性。具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

（1）多樣化的評(píng)價(jià)技術(shù)指標(biāo)

2007 年交通運(yùn)輸部頒布行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《公路技術(shù)狀況評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)》（JTG H20—2007）（2019 年被新版標(biāo)準(zhǔn)替代），從而建立了我國公路技術(shù)狀況的評(píng)價(jià)體系。公路技術(shù)狀況指標(biāo)由簡單的“好路率”轉(zhuǎn)變?yōu)楦嘣闹笜?biāo)，如“MQI”、“PQI”以及“優(yōu)等路率”、“優(yōu)良路率”等。這種改變有利于推動(dòng)公路技術(shù)狀況評(píng)價(jià)水平的提升。

（2）完善的道路管養(yǎng)科學(xué)決策體系

道路管養(yǎng)科學(xué)決策是道路設(shè)施管理發(fā)展的必然要求。隨著公路技術(shù)狀況評(píng)價(jià)體系的發(fā)展，道路管養(yǎng)決策體系逐漸從無到有，并不斷豐富。這個(gè)體系以技術(shù)狀況評(píng)價(jià)為基礎(chǔ)，包括大中修工程比例、預(yù)防性養(yǎng)護(hù)比例，以及自動(dòng)化檢測和科學(xué)決策覆蓋率等。這些改進(jìn)反映了管養(yǎng)決策理念及技術(shù)水平的不斷提升，并在實(shí)踐中逐漸深化。

（3）從被動(dòng)修路到主動(dòng)養(yǎng)路

過去，發(fā)現(xiàn)道路健康狀況不良，往往采取被動(dòng)的修路方式；現(xiàn)在，道路基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化，利用傳感器監(jiān)測或大數(shù)據(jù)分析可主動(dòng)發(fā)現(xiàn)道路病害，并采取對(duì)策。這種轉(zhuǎn)變使得道路的健康狀況管理逐漸實(shí)現(xiàn)了從被動(dòng)修路模式到主動(dòng)養(yǎng)路模式，延長了道路的使用壽命，提升了道路行駛品質(zhì)。

（4）大數(shù)據(jù)分析及人工智能的應(yīng)用

當(dāng)前的科技發(fā)展階段以數(shù)據(jù)深度挖掘及其與相關(guān)行業(yè)的融合應(yīng)用為特征。在道路運(yùn)營過程中，不同程度和類型的病害會(huì)影響行駛的舒適性和安全性。目前，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行路面病害目標(biāo)識(shí)別成為本領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，而道路健康分析評(píng)價(jià)與信息技術(shù)的融合發(fā)展也成為本領(lǐng)域未來的發(fā)展趨勢。

（5）長壽命道路設(shè)計(jì)

傳統(tǒng)道路的設(shè)計(jì)使用年限為15～20 a，而長壽命道路的設(shè)計(jì)使用壽命可達(dá)30 a 以上。為了實(shí)現(xiàn)路面長壽命的目標(biāo)，新技術(shù)手段被引入，通過使用多種傳感器獲取各種數(shù)據(jù)，監(jiān)測道路系統(tǒng)的磨損、裂縫和其他損壞情況，并提前預(yù)測維護(hù)需求。這種全新的技術(shù)手段與5G、數(shù)字化、智慧化和人工智能等新一代路面技術(shù)相結(jié)合，日益成為本領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

1 路面服役韌性影響因素及評(píng)價(jià)指標(biāo)

1.1 路面服役韌性影響因素

路面服役韌性的影響因素主要包括內(nèi)部因素和外部因素。路面建成投入使用后，在外部環(huán)境的長期作用下，其服役韌性逐漸衰減，總體上是一個(gè)外因推動(dòng)內(nèi)因，量變引發(fā)質(zhì)變的過程。

（1）內(nèi)部因素

內(nèi)部因素主要由道路本體條件決定，包括路面類型（瀝青面層、混凝土面層）、路面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)參數(shù)、道路材料、道路施工質(zhì)量控制等。在我國，道路施工質(zhì)量控制是影響道路預(yù)期使用壽命的重要因素之一。

（2）外部因素

外部因素是指道路路面的長期使用環(huán)境，主要包括直接作用于路面的交通荷載（軸載及作用次數(shù)）、路基承載力以及氣象氣候等自然條件；此外還包括一些人為因素，如道路的日常養(yǎng)護(hù)措施等。這些外部因素目前絕大多數(shù)可通過感知設(shè)備來獲取。

1.2 既有路面服役韌性的評(píng)價(jià)指標(biāo)

2007 年交通運(yùn)輸部頒布行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《公路技術(shù)狀況評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)》（JTG H20—2007），其中公路技術(shù)狀況（MQI）的評(píng)定主要由路基技術(shù)指標(biāo)（SCI）、路面技術(shù)狀況指標(biāo)（PQI）、橋隧構(gòu)造物指數(shù)（BCI）及沿線設(shè)施指數(shù)（TCI）加權(quán)計(jì)算得到[3]。各權(quán)重的計(jì)算主要以人工調(diào)查獲取，工作量較大。由于我國幅員遼闊，各地區(qū)的道路使用環(huán)境、氣候及養(yǎng)護(hù)水平也存在較大的差異，因此該通用標(biāo)準(zhǔn)的普適性較差。

路面技術(shù)狀況指標(biāo)（PQI）從劃分路段基本調(diào)查單元開始，通過對(duì)損壞程度、平整度和路面結(jié)構(gòu)強(qiáng)度等7 項(xiàng)指數(shù)的檢測和調(diào)查，結(jié)合各道路的等級(jí)，取權(quán)重后計(jì)算得到。采用數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行道路狀況評(píng)定時(shí)，傳統(tǒng)指標(biāo)已經(jīng)不適應(yīng)數(shù)字化的需求，需要針對(duì)數(shù)字化監(jiān)測提出新的評(píng)價(jià)體系和標(biāo)準(zhǔn)。

綜上所述，目前的路面技術(shù)狀況評(píng)價(jià)指標(biāo)僅呈現(xiàn)了“果”，無法明確是何種“因”導(dǎo)致道路狀況惡化，更無法動(dòng)態(tài)預(yù)測道路的使用壽命。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及人工智能的快速發(fā)展，各種傳感器的應(yīng)用也拓展了長壽命道路的設(shè)計(jì)理論和研究方向。

2 路面服役多元感知體系的構(gòu)成

基于多元感知技術(shù)的路面服役韌性評(píng)價(jià)技術(shù)是一種利用多種傳感器和數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)道路運(yùn)行情況進(jìn)行評(píng)估的技術(shù)。其基本原理是通過安裝在道路上的傳感器收集多種數(shù)據(jù)信息，如道路表面形貌、荷載、溫度等，通過數(shù)據(jù)分析和處理，評(píng)價(jià)道路的運(yùn)行狀況和服役韌性。

具體來說，基于多元感知技術(shù)的路面服役韌性評(píng)價(jià)技術(shù)主要包括以下幾個(gè)方面：

（1）傳感器安裝：在道路上安裝多種傳感器，如振動(dòng)傳感器、應(yīng)變傳感器、攝像頭等，以收集道路運(yùn)行時(shí)的多種數(shù)據(jù)信息。

（2）數(shù)據(jù)采集與處理：收集到的多種數(shù)據(jù)信息需要進(jìn)行采集和處理，如實(shí)時(shí)采集、存儲(chǔ)、清洗、預(yù)處理等。

（3）特征提取：通過數(shù)據(jù)分析和處理，提取出相關(guān)特征，如路面平整度、軸載譜、車速、溫度等。

（4）建立模型：基于特征提取結(jié)果，建立相應(yīng)的模型，用于預(yù)測和評(píng)估道路的運(yùn)行狀況和服役韌性。

（5）結(jié)果評(píng)估與展示：將模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和展示，反饋給相關(guān)部門和用戶，用于養(yǎng)護(hù)決策和方法改進(jìn)。

2.1 路面服役影響因素感知

路面服役韌性變化是一個(gè)動(dòng)態(tài)的、復(fù)雜的過程，且影響因素較多，如果針對(duì)各種影響因素都設(shè)置傳感器來采集數(shù)據(jù)，不僅前期的設(shè)備投入費(fèi)用較高，而且后期的數(shù)據(jù)處理還會(huì)耗費(fèi)大量的時(shí)間。比較合理的做法是，在甄選出路面服役韌性的主要影響因素后，再確定合適的感知設(shè)備。經(jīng)研究總結(jié)，以下為部分重要影響因素的感知設(shè)備。

（1）交通荷載感知

路面結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)壽命是與預(yù)測當(dāng)量軸載相對(duì)應(yīng)的，軸載的大小和作用次數(shù)對(duì)道路服役韌性起到至關(guān)重要的作用。動(dòng)態(tài)稱重系統(tǒng)（Weight-in-Motion，WIM）（見圖2）可以有效感知多車道情況下車輛的總重、軸重、通過速度等信息，極大地提高了交通荷載數(shù)據(jù)采集的效率和精度[4-5]。

圖2 動(dòng)態(tài)稱重系統(tǒng)（WIM）示意圖來源：http://solusiindustri.com/apa-itu-sistem-weigh-inmotion-ini-penjelasannya/

（2）路面環(huán)境感知

道路曝露在大氣環(huán)境中，其性能主要受到路表溫度、降水及太陽紫外線等的影響。例如：溫度會(huì)影響瀝青材料的蠕變性能，進(jìn)而導(dǎo)致車轍，誘發(fā)裂縫的發(fā)展；濕度是影響路面強(qiáng)度和路基承載力的重要外部因素，而疊加重交通后會(huì)加速路面性能的衰減；太陽紫外線的長期照射也會(huì)加速瀝青面層材料物理性狀的變化。

通過環(huán)境傳感器站（Environmental Sensor Stations,ESS）可實(shí)現(xiàn)對(duì)路面氣象要素的全天候監(jiān)測以及數(shù)據(jù)記錄、存儲(chǔ)和傳輸。一般的環(huán)境傳感器站包括監(jiān)測天氣、路面、水位和空氣質(zhì)量狀況的傳感器。該設(shè)備可固定或永久置于道路沿線，也可根據(jù)情況采用便攜或移動(dòng)式設(shè)備。如圖3 所示，ESS 采用塔式固定并配置儀表吊桿，監(jiān)測塔一般安裝在距路面9～15 m 的范圍內(nèi)，塔基應(yīng)盡量與路面處于同一標(biāo)高，并采用圍欄保護(hù)[6]。

圖3 相對(duì)于道路的所需塔架位置來源：U.S. Road Weather Management Program-Sensor Siting And Weather Information Integration Projects

（3）路基、路面狀態(tài)感知

作用于路面的荷載會(huì)通過路面結(jié)構(gòu)擴(kuò)散傳遞至路基，路基沉降導(dǎo)致的附加應(yīng)力達(dá)到一定程度時(shí)會(huì)打破路面結(jié)構(gòu)的受力平衡，最終傳導(dǎo)至路面，引發(fā)路面的病害。此外，不良地質(zhì)條件、地下管線結(jié)構(gòu)缺陷、地下構(gòu)筑物施工擾動(dòng)引起的土體變形等因素也會(huì)導(dǎo)致路基的應(yīng)力狀態(tài)發(fā)生變化。

由于路基病害具有較強(qiáng)的隱蔽性，其病害機(jī)理的形成也較為復(fù)雜，單點(diǎn)布設(shè)路基沉降監(jiān)測傳感器的可靠性和時(shí)效性較差，且大范圍監(jiān)測面臨著高昂的成本問題。相比之下，通過搭建分布式光纖傳感網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)對(duì)路基的廣域監(jiān)測，可實(shí)時(shí)感知應(yīng)變、振動(dòng)和溫度等信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)路基沉降變形的長效、動(dòng)態(tài)監(jiān)測[7]。此外，流量和交通荷載的變化直接影響路面的劣化速度，結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測（Structural health Monitoring,SHM）將光纖布拉格光柵傳感器（Fiber Bragg Grating Sensor, FBG）植入道路結(jié)構(gòu)中（見圖4），可提供實(shí)時(shí)交通荷載和溫度引起的道路結(jié)構(gòu)層底部的水平應(yīng)變，由此累計(jì)的大量數(shù)據(jù)將有助于路面設(shè)計(jì)方法的革新[8]。

圖4 光纖布拉格光柵傳感器（FBG）來源：https://www.researchgate.net/figure/BVDZ-Port-of-Antwerp-2019_fig1_346898703 [accessed 27 Feb, 2023]

2.2 路面服役狀態(tài)感知

以往對(duì)道路病害的判別依靠肉眼，近年來隨著計(jì)算機(jī)圖像運(yùn)算能力的提升和深度學(xué)習(xí)模型的不斷迭代，將圖像目標(biāo)識(shí)別相關(guān)算法應(yīng)用于路面病害的檢測是近幾年熱門的研究方向之一。其主要是通過獲取道路病害的照片，利用目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)模型（Faster RCNN、Yolo）對(duì)道路病害的類型進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別，經(jīng)過大數(shù)據(jù)訓(xùn)練改進(jìn)后的模型對(duì)于路面病害的識(shí)別率可以達(dá)到90%以上[9-10]。路面圖像的采集可采用無人機(jī)或車輛（見圖5），搭載激光和探地雷達(dá)等設(shè)備后，還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)路面承載能力（激光自動(dòng)彎沉儀）、車轍深度（激光式車轍檢測儀）的檢測，繪制路面結(jié)構(gòu)層的雷達(dá)圖譜，構(gòu)造路面的“CT 影響”模型。此外，針對(duì)車載雷達(dá)無法動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)檢測道路性能的缺點(diǎn)，可通過埋設(shè)路側(cè)感知設(shè)備等方式，建立車（載）路（側(cè)）聯(lián)合感知體系，擴(kuò)展動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)神經(jīng)元。

圖5 路面圖像采集車來源：https://www.researchgate.net/figure/Mobile-mappingsystem-STIER_fig1_336157008

3 路面服役韌性的深度學(xué)習(xí)預(yù)測模型

3.1 路面服役韌性的一般預(yù)測模型

以往，道路使用性能的預(yù)測模型主要針對(duì)道路某一項(xiàng)性能指標(biāo)，根據(jù)預(yù)測模型的機(jī)理可分為確定型和概率型兩種類型。

確定型預(yù)測模型是以力學(xué)為基礎(chǔ)的回歸模型，反映路面結(jié)構(gòu)或功能等性能隨著路面材料、交通荷載、環(huán)境因素等影響因素的變化而發(fā)生變化的情況，具體還可以分為力學(xué)模型、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃土W(xué)- 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ? 種。

考慮到各種影響因素的不確定性，概率型預(yù)測模型是根據(jù)路面某一時(shí)期的狀況來預(yù)測其將來各個(gè)時(shí)刻（或時(shí)期）的變動(dòng)狀況的一種預(yù)測方法，其中以馬爾科夫預(yù)測模型的應(yīng)用最為廣泛。

除以上常見的預(yù)測模型以外，時(shí)間序列模型等也用于道路服役韌性的預(yù)測。

3.2 基于深度學(xué)習(xí)的路面服役韌性預(yù)測模型

深度學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，利用其人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)對(duì)大量數(shù)據(jù)的自動(dòng)學(xué)習(xí)和預(yù)測。相比傳統(tǒng)的路面服役韌性預(yù)測模型，深度學(xué)習(xí)在處理大數(shù)據(jù)時(shí)具有極佳的效果，且預(yù)測準(zhǔn)確率高度依賴于數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量越大其表現(xiàn)效果越好。深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)提取數(shù)據(jù)特征，并根據(jù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行自我修正。此外，深度學(xué)習(xí)可通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和節(jié)點(diǎn)，將輸入映射到輸出，能夠解決復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系，將路面性能衰減機(jī)理簡化為一個(gè)“黑箱模型”。圖6 為路面服役韌性預(yù)測模型技術(shù)路線。

圖6 路面服役韌性預(yù)測模型技術(shù)路線圖

基于感知設(shè)備獲取的道路監(jiān)測數(shù)據(jù)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法分別定義輸入?yún)⒘亢洼敵鰠⒘?，建立瀝青路面性能預(yù)測模型。

（1）輸入?yún)⒘?/p>

模型輸入?yún)⒘康倪x擇，首先應(yīng)考慮感知設(shè)備容易獲取且長期可靠穩(wěn)定的數(shù)據(jù)，并剔除對(duì)模型預(yù)測結(jié)果影響不顯著的變量。根據(jù)上文所述感知設(shè)備采集的類型及其特點(diǎn)，梳理出輸入?yún)⒘浚ㄒ姳?）。

表1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入?yún)⒘繉傩砸挥[表

路面的本體信息主要來源于設(shè)計(jì)資料，反映機(jī)動(dòng)車道的路面結(jié)構(gòu)、上下面層采用的瀝青混凝土類型及其厚度、基層和墊層的材料及厚度等，實(shí)際設(shè)計(jì)中路面設(shè)計(jì)參數(shù)一般根據(jù)道路等級(jí)確定。交通荷載的數(shù)據(jù)通過WIM 收集后，最終可將其換算為各種軸型的軸載累計(jì)頻率，或通過軸載譜模型擬合[11]。路表環(huán)境感知通過ESS 獲取，其中值得關(guān)注的是路面含水量，它影響路面結(jié)構(gòu)的強(qiáng)度、壓實(shí)度、剛度和穩(wěn)定性。

（2）輸出參量

輸出參量應(yīng)是一個(gè)能夠反映路面技術(shù)狀況的指標(biāo)，可根據(jù)地域交通特點(diǎn)和實(shí)際情況選擇單一性或綜合性指標(biāo)。通過視頻采集和激光掃描等技術(shù)手段，獲取路面病害數(shù)據(jù)和路面構(gòu)造深度等信息，最終通過標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化將其轉(zhuǎn)換為一個(gè)修正的PQI指標(biāo)。

4 結(jié)語

基于多元感知技術(shù)的路面服役韌性評(píng)價(jià)技術(shù)具有數(shù)據(jù)全面和準(zhǔn)確性高、實(shí)時(shí)性和可操作性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，但目前路用感知技術(shù)的應(yīng)用還存在著感知設(shè)備應(yīng)用設(shè)計(jì)和實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、感知設(shè)備穩(wěn)定性和耐久性較差、感知數(shù)據(jù)的多源異構(gòu)性等問題[12]。但是，隨著我國交通強(qiáng)國戰(zhàn)略的持續(xù)推進(jìn)和不斷深入，人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、新材料、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的更新迭代，將新型技術(shù)引入傳統(tǒng)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和改造中，通過數(shù)字化手段，形成傳統(tǒng)道路工程與現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)工程的耦合，實(shí)現(xiàn)對(duì)道路健康的全過程、全要素、智能化、主動(dòng)式管理，是提升道路基礎(chǔ)設(shè)施韌性的重要手段，也是長壽命道路工程設(shè)計(jì)及管養(yǎng)技術(shù)發(fā)展的必然選擇。