陈志涛,陆艳铭,李 朋

（云南省交通规划设计研究院有限公司,云南 昆明 650041）

0 引言

数字孪生（Digital Twin）作为一种在信息世界刻画物理世界、仿真物理世界、优化物理世界、可视化物理世界的重要技术，为实现数字化转型、智能化（如智慧交通、智能制造）、服务化、绿色可持续等全球工业和社会发展趋势提供了有效途径。当前，数字孪生技术被工业界和学术界广泛关注和研究。

数字孪生的概念最早于2003年由密歇根大学的教授Dr.Michael Grieves提出，直到2010年后，美国空军研究实验室（AFRL）正式提出了“数字孪生”这一词语，并通过数字孪生对飞机进行健康监测、运行维护、寿命预测等，建立全生命周期的计算机模型，用于飞机结构寿命及状态的评估研究中。之后，美国的一些大学等研究机构将数字孪生应用于“智慧城市”“智慧工厂”的构建等领域。德国提出工业4.0后，数字孪生正好契合德国工业4.0需求，以西门子、亚琛工业大学等为代表的工业4.0主推和实施机构进行了大量的数字孪生与制造业结合的相关研究。随着物联网、5G、大数据以及人工智能等技术的快速发展，数字孪生的应用将不再只局限于制造业，而是开始广泛涉足城市管理、工程建设、交通运输等多个领域。

2019年交通运输部印发的《数字交通发展规划纲要》（交规划〔2019〕89号）中提出了“到2025年，交通运输基础设施和运载装备全要素、全周期的数字化升级迈出新步伐，数字化采集体系和网络化传输体系基本形成”的发展目标。这一目标与数字孪生的理念高度一致，将智慧交通与数字孪生结合已经是必然趋势。隧道作为智慧交通的重要应用场景，但这方面的数字孪生应用的研究还较为薄弱[1]。机电设备管理工作仍然以日常监管、被动响应、抽查巡检为主，并且未涵盖建设期的管理，机电设备健康状态评估也存在缺失问题。因此，有必要建立隧道数字孪生技术体系，完善数字孪生关键技术。

1 高速公路隧道数字孪生体系

数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据集成多学科、多物理量、多尺度的仿真过程，在虚拟空间中完成实体映射，从而反映相对应的实体装备的全寿命周期过程。数字孪生具有多学科、多物理量、多尺度等复杂属性，同时公路隧道也是一个复杂系统，涉及的专业领域广，养护维修专业性强。这些问题导致不同层次、不同专业的人员对于数字孪生的理解有所不同。该研究将首先从数字孪生体系的搭建开始，从技术体系、架构体系、服务体系三个角度分别考虑数字孪生体系的搭建，为之后公路隧道数字孪生的其他技术研究提供基础。如图1所示，数字孪生的物理实体、虚拟实体、数据连接、服务应用四个部分如何从技术体系、架构体系、服务体系三个方面与公路隧道结合将是这部分研究的关键。

图1 数字孪生与公路隧道体系关系

1.1 技术体系

在技术体系方面，由于公路隧道运营监测数据庞大，设备管理困难，所以应当通过性能化数字孪生，对公路隧道结构及机电设备的性能进行数字化、信息化，并根据这些数据形成公路隧道结构和机电系统健康状态评价体系。具体实施方案如下：在设计阶段，对地质信息、结构设计方案、机电设备参数及交通工程信息（如设计交通量等）进行数字化。在施工阶段，完成地质和结构物信息的实时更新，并进行数字化。在运营阶段，完成结构、机电设备、交通工程的监测及定检数据的数字化。基于上述数据，形成公路隧道结构和机电系统健康状态评价体系。

1.2 架构体系

在架构体系方面，需要针对公路隧道结构和机电系统的全寿命周期，完善设计、施工与运营之间数字孪生的交付方法，设计数字孪生模型中各角色交互与多专业协同框架。具体实施方案如下：

确定公路隧道数字孪生交付标准，明确“三阶段两过程”的公路隧道数字孪生交付要求（三阶段——设计阶段、施工阶段和运营阶段；两过程——设计阶段到施工阶段的过程交付和施工阶段到运营阶段的过程交付）。明确设计单位、施工单位、业主、监理、运维管养单位等不同角色在公路隧道数字孪生体系中的交互方式，并构建各角色的交互体系。明确各专业（地质、结构、通风、照明、消防应急等专业）在公路隧道数字孪生体系中的划分、协同方式，并构建各专业的交互体系。

1.3 应用体系

在应用体系方面，公路隧道数字孪生的最终目的是提供各种信息化服务，重点反映公路隧道结构和机电系统在全生命周期各阶段的特征、行为、过程及状态等，可实现公路隧道结构及机电系统全业务、全过程信息化、可视化统一管理与优化，并且还可以为后续的相关科研提供大量真实的工程与运行数据。具体实施方案如下：在设计阶段，构建公路隧道数字孪生的优化设计服务体系，达到合理反馈、优化设计的目的。在施工阶段，构建公路隧道数字孪生的施工指导体系，可以帮助决策施工过程中遇到的问题，并且建立信息化管理体系，提供信息化服务。在运维阶段，构建基于公路隧道数字孪生的云专家会诊系统，并且构建包括主动性养护、实时状态查看、科学养护、重点养护等的预见性养护体系。构建基于公路隧道数字孪生的大数据系统，为科研提供大量真实工程数据。针对公路隧道中的各个专业积累大量数据，建立专业工程，为专家系统提供支撑。

2 全寿命周期数字孪生体构建

数字孪生模型是虚拟空间中对实体的映射，构造数字孪生信息化关键技术主要从以下几个方面考虑。首先要考虑全寿命周期数字孪生的构建与各方面的结合。公路隧道数字孪生模型的构建包括了隧道模型、地理信息系统模型，以及物联网数据等多种内容，需要考虑各模块的构建方法与各模块的结合方法[2]。构造数字孪生信息化关键技术，需要考虑多元异构数据的汇总，由于数字孪生模型结构复杂并且数据量大，需要对如何汇聚处理各种数据展开研究，达到对多元数据的解析、存储以及分发功能。构造数字孪生信息化关键技术，同时需要考虑隧道的监测预警，通过人工智能等技术达到基于对隧道灾害等问题的监测预警。对虚拟环境下构造的数字孪生体，还需要考虑其加载、交互等问题，完成数字孪生模型的应用交互功能。具体实施方案如下：

一是完成全寿命周期数字孪生体构建与集成技术。通过对Autodesk、Bentley、Catia、鲁班、广联达等平台的调研与分析，研究公路隧道模型构建方法，研究公路隧道模型、地理信息系统模型、IoT数据等相关内容的集成技术。二是完成全寿命周期多元异构数据汇聚技术。通过汇聚多源异构工程数据和模型数据，研究多元异构数据的解析、存储和分发技术。三是完成基于数据驱动的人工智能算法与监测预警技术。对优化设计、决策施工中遇到的问题、云专家会诊系统诊断、预见性养护、机电设备寿命预测、灾害事件预测、运营期结构病害识别等过程中的人工智能算法进行研究，并根据不同的场景，研究不同的监测预警技术及实现方式。四是完成全寿命周期数字孪生体交互与表达技术研究。通过对Cesium、Unity、UE4等技术的调研与分析，研究数字孪生体的加载、交互和表达方式的实现方法。

3 隧道土建工程性能化数字孪生研究

3.1 基于地质信息交互的工程地质评价及灾害预警技术的研究

基于设计阶段地质信息，研究施工过程中潜在的风险源预测方法，初步获取地质风险类型和范围[3]，并结合施工阶段不断揭示的地质信息，研究地质信息交互方法、隧道地质状态评价方法，对地质及灾害情况进行预测分析。

3.2 隧道建设期结构状态监测关键指标与安全评价、可视化预警

通过数值模拟，研究隧道开挖后影响结构稳定性和安全的关键参数或指标。根据隧道结构设计信息，结合监控量测类型、方法、设备等，研究建设期结构状态安全综合评价方法及标准。基于数字孪生技术，研究结构状态可视化预警方法。

3.3 隧道运营期结构病害识别、监测与结构性能状态健康评价

根据隧道运营期病害检测数据及监测结果，结合地质信息及结构设计方案，对二次衬砌结构进行健康状态评价方法及评价标准进行研究，预测结构潜在病害的发展。

3.4 隧道运营期结构智慧养护加固及结构性能诊断

基于结构物性能状态健康诊断信息，揭示结构物健康状态，开展基于结构性能和经济成本的养护加固策略的研究；基于预测结构潜在病害，开展超前养护加固策略的研究。

4 隧道交通工程性能化数字孪生研究

4.1 隧道机电系统设备运行耦合关系

基于公路隧道数字孪生应用平台运营维护数据，利用数据挖掘领域的Apriori算法，分析公路隧道机电系统设备运行耦合关系，将Apriori算法应用于公路隧道机电设备故障关联规则挖掘中，对公路隧道数字孪生应用系统中的故障数据进行提取，建立关联规则挖掘模式，从而挖掘出故障设备之间的强关联规则，以便进行故障分析。

4.2 隧道机电系统设备运行关键指标

基于高速公路机电设备运营维护数据，利用数据挖掘领域中的聚类分析和分类树算法，研究影响系统可靠运行的关键指标辨识方法，按照重要程度对高速公路机电设备运行指标进行分级，为系统状态监测及运营维护筛选重点关注对象。

4.3 隧道机电设备故障诊断与剩余使用寿命预测

研究基于设备运行指标的公路隧道机电设备故障诊断方法及机电设备寿命预测方法，具体包括数据采集、特征提取、模型训练和模型测试。根据公路隧道机电设备的特点，提出适合设备状态信号处理及提取表征寿命特征因子的方法。建立基于循环神经网络的机电设备剩余寿命预测方法，将提取到的特征因子作为预测网络输入量，将机电设备剩余寿命作输出量，实现对公路隧道机电设备剩余寿命的预测。

4.4 隧道机电系统健康评价体系构建

依托隧道数字孪生平台，开展公路隧道机电设备健康评价指标分析，研究健康评价系统的构建，形成合理可行的公路隧道机电系统健康评价体系。

5 白兆隧道数字孪生系统

为进一步深化研究隧道数字孪生体系，构建白兆隧道数字孪生系统。数字孪生系统通过下述步骤开展建设。

5.1 隧道数字孪生体地形地貌构建

隧道地形地貌采用谷歌影像及无人机倾斜摄影技术实现，坐标系采用WGS-84地理坐标系和WGS-84通用墨卡托投影（UTM）。隧道在系统内任何位置均有准确的经纬度信息，对于运维、应急联动、现场量算等场景，均可通过该系统实现[4]。图2为白兆隧道无人机三维倾斜摄影模型，可实现精准位置、距离、面积测算。

图2 白兆隧道无人机三维倾斜摄影模型

5.2 隧道数字孪生体地质模型构建

隧道地质模型在构建隧道数字孪生体时至关重要，其可以支撑隧道前期方案比选、施工阶段不同工法选取，以及运维阶段监测设备的布设。该次利用加拿大Intrepid GeoScience公司研发的GeoModeller 地质建模软件，基于潜势场算法，可实现复杂、稳定的三维地质模型构建，支持露头数据、钻孔数据、地质图数据、栅格数据等多源地质数据进行建模。考虑到软件的稳定性及建模数据的多源性，该工程采用其作为地质建模工具。GeoModeller中可采用以下三种方法构建地质模型：

（1）剖面建模方法在模型的任一平面内可绘制任意的剖面迹线，并指定剖面的产状，进而构建剖面。通过在剖面中添加虚拟钻孔或估测地质点的方式构建地层界面，进而构建地质体。

（2）直接建模方法采用钻孔数据，通过克里金插值算法直接生成各个地层界面，进而构建三维地质模型。

（3）数字化建模方法可选择图片格式的地质图数据作为建模的数据源，对地质图中的信息进行数字化进而实现模型构建。

5.3 隧道数字孪生体结构模型构建

目前主流的BIM建模软件包括Autodesk Revit、Bentley OpenRoad，Dassault等，由于Revit具有较好的扩展性与易用性，其二次开发接口丰富，适用于隧道等非线性工程模型的建立，其在国内工程应用中具有较高使用率。该项目采用Revit平台作为建模平台，综合使用了Dynamo可视化编程插件，建立了隧道结构模型。

5.4 隧道数字孪生体机电模型构建

隧道机电系统主要分为通信系统、监控系统、通风系统、照明系统、供配电系统、结构物监测系统。利用Bently软件分别构建不同设备模型。图3为隧道风机模型。

图3 风机模型

5.5 隧道数字孪生体性能化模型构建

隧道性能化模型构建主要是将设计阶段、施工阶段、运维阶段与隧道孪生体相关的数据，与孪生体进行绑定。多源数据主要涵盖设计图纸、变更资料、地勘资料、设备厂家信息、设备型号等。在多源异构模型基础上，实时监测隧道的运营状况，包括机电设备的在线状态、结构物监测数据指标，融合相关算法，可分析出隧道的安全状态、通行效率、服务指标等内容。

5.6 隧道数字孪生系统构建

数字孪生体、性能孪生体均需信息化平台进行承载。该项目采用Cesium开源地理信息引擎，加载上述两个模型，后端利用Spring Boot框架实现软件系统搭建，前端利用Vue框架实现前端数据展示，利用MQTT协议实现多系统数据对接，利用地理信息数据库PostgreSQL存储GIS数据，利用非关系型数据库MongoDB存储非结构化数据。图4为召夸至泸西高速公路白兆隧道数字孪生系统。中间为数字孪生体，两侧为该隧道相关数据。

图4 隧道数字孪生系统

6 结语

该文介绍了公路数字孪生系统构建的主要内容，包括数字孪生技术体系、全寿命周期数字孪生体构建技术、隧道土建的性能化数字孪生研究、隧道交通工程性能化数字孪生研究，最终在上述数字孪生体系指导下，构建白兆隧道数字孪生系统。隧道数字孪生体构建涉及的技术复杂、专业性强，需要进一步标准化孪生体在不同阶段的交付标准。在性能化数字孪生方面，需进一步研究相关算法模型，从而保障隧道运营安全。