0 引言

随着我国城镇化进程的加快，城市管道施工项目与日俱增，多个项目时空上的交叉施工，电力、通讯及燃气等管道的铺设反复开挖地面，对道路、交通及环境都造成了极大的影响，既造成资源浪费，也对周边居民及单位的生活、生产造成严重的干扰，在此背景下，城市地下综合管廊应运而生。地下综合管廊是一种大型的地下隧道空间，将电力、通讯、给排水、燃气及供热等市政管线集成在同一管道内，有效避免了城市道路的反复开挖，极大地方便了市政管线的日常维护，同时还提升了市政管线抵抗灾害的能力。近年来，国内很多城市的主干道均建成了综合管廊，有些城市已初具规模并呈网格状，其稳定运营关系到城市生命线。对城市地下综合管廊结构进行智能化监测是确保管廊安全运行的重要手段，也是地下基础设施运维养护领域的热点问题。

1 综合管廊结构建设现状

为保障综合管廊在运营中的稳定性，现阶段的管廊工程中均设计并建设了监控与报警系统，全天候监控管廊内的设备、安全入侵、通信、火灾、气体液体泄漏等状况。通过在管廊内部布设温湿度传感器、烟雾报警器、闭路视频监控设备，可以实时地获取管廊内部的日常运营情况，从而在发生突发状况时快速响应，实现管廊的数字化运维。结合新时代智慧城市建设运维的要求，近年来，越来越多的城市开始在市政管廊建设中实施并建成智慧管廊系统。智慧管廊将城市的空间信息与管廊监测信息集成，利用新一代地理信息技术、建筑信息模型技术与人工智能计算科学技术，实现管廊与设备、系统的智能互联互通，在提高管廊的运维管理的效率的同时促进管廊与城市数字孪生系统深度融合。表1为近年来国内已建成的典型智慧管廊工程及其特色功能。

表1 几个典型城市智慧管廊工程及特色功能

上述智能化管廊监测系统中主要监测了管廊的消防系统、供水系统与燃气泄漏系统、防盗系统，但针对管廊结构安全的监测与报警鲜有考虑。地下管廊结构线路长、覆盖面广、所处地层环境复杂和易受外部因素影响等。这些结构特性导致管廊在实际运营的过程中容易出现结构病害。同时地下管廊结构的设计使用年限较长又属于特别重要建筑类型，这些结构病害会严重影响管廊结构的长期安全性和使用功能。

2 综合管廊结构安全监测

位于地下的综合管廊结构的地震性能与运营中的耐久性是影响其服役期段内安全状态的重要因素，应针对其易发病害与灾变规律进行长期监测与定期检查检测。

2.1 管廊结构的地震安全性能

与位于地面以上的多高层建筑与桥梁不同，四周由土体包围的地下管隧结构在地震作用下的惯性力较小，但是其周围土体在地震作用下的位移易对结构产生较大的剪切作用。日本阪神地震调查发现，在地震横波作用下，管廊的管体易产生纵向弯曲变形；在地震纵波作用下，管体易产生拉压变形；在剪切波作用下，管廊的横截面易发生平面内整体挤压。对于位于地震断裂带的城市，管廊管线会多次穿越地震断裂带及其分支部分，且各管线段的周围土体地质环境复杂，各部分的地震响应分布不同，使长线分布的管廊在地震作用下的易发生位移不均匀、不协调，最终导致管体的破坏。常见的地下结构地震性能分析方法包括原位检测法、模型试验法与数值模拟法。其中，原位检测法通过现场检测或传感器监测的手段，可以获取结构在地震时的第一手资料，对结构在震害后的安全状态评估具有重要意义。

2.2 混凝土管廊结构的耐久性

对于预计使用年限在50~100年的混凝土管廊结构，其管体内部与周围的土体环境较地上混凝土结构更为复杂。在各类气体、地下水、离子的侵蚀下，管廊会更容易较早地发生开裂、钢筋锈蚀与渗漏水现象，不仅影响了整体结构安全，更影响了内部水电气管线的正常运输功能。当发生地震等自然灾害时，上述耐久性问题更会引发管廊坍塌、爆炸、变形等二次伤害，使城市灾后生命线保障处于危险状态。薛军鹏等综合分析了影响管廊结构耐久性的原因主要有：①地下结构的渗漏水问题引发混凝土碳化开裂；②地下微生物与有害化学物质侵蚀混凝土与钢筋；③车辆荷载、河流汛期与自然灾害导致的土体应力往复变化与不均匀沉降；④不当的施工方法导致混凝土过早开裂变形。因此需通过定期巡查与结构监测等方式以便及时发现结构的耐久性问题。

2.3 地下结构的安全检测

2.3.1 地下结构的检测方法

地下结构的检测方法主要包括表面观察、现场取样检测与无损检测。其中，表面观察主要依靠人工表面肉眼查看与工程经验相结合，可以发现混凝土表面的渗漏水、锈蚀、开裂与大变形等问题，但是该方法主要依靠主观判断，且无法量化结构的病害发展指标。为进一步探究地下结构的材料、力学性能的变化，现场检测中往往采用钻芯取样法测量混凝土结构的性能指标。然而对于密闭性要求高的管廊结构，现场取样会损坏管体结构，削弱管廊的防水性，同时取样时的机械振动会影响钢筋与钢制伸缩装置的锚固性能，进一步恶化管廊的安全性。无损检测可以克服上述缺陷，通过采用声波雷达、光谱分析、红外电磁检测等方式，勘探地下结构与土体内部的缺陷、裂缝与空洞等缺损，并通过回弹仪检测混凝土的强度。

2.3.2 地下结构的检查项目与要求

地下结构的常见病害主要包括混凝土的耐久性开裂、渗漏水与缺陷、钢筋锈蚀以及管隧结构的几何移位等。针对这些问题的检查监测项目以及要求如表2所示。

表2 地下结构检测项目与要求

2.4 管廊结构健康监测

上述地下结构检查检测方法主要依靠定期的现场检验与试验，可以获取管廊的静态性能参数，但无法对管廊在地震、路面超载、火灾、泥石流等突发灾害事件下或运营期间结构状态严重不利时进行动态评估与预警。管廊结构健康监测可以弥补上述不足。结构健康监测利用现代传感技术与先进技术相结合，不仅可以实时反映管廊结构的动态变化过程，还可以根据分布式的多种传感器反演管廊结构的动态物理模型，通过对监测数据进行检算分析得到结构的实时安全状态，揭示结构内在的安全隐患与不利状态，是全天候的“现场实验室”。同时，不间断的现场数字化监测可以为管廊的定期养护运维提供可量化的原始资料，节约日常人工巡查的人工成本并避免潜在的安全隐患。

监测设备由多种传感器组网构成。如图1所示为管廊结构健康监测系统的架构。监测项目主要包括：①管廊的外部激励与环境，如车辆荷载、管廊内温湿度、土体压力等；②管廊主体结构的整体变化，如管廊的混凝土与钢筋的应力应变、位移变形、不均匀沉降等；③管廊主体结构的动态响应，如管体、复杂十字交叉部位与出线井部位的加速度振动响应与结构的强地震动监测；④管廊内部的损伤探测，如管廊接缝处的位移、混凝土开裂等。所有用于监测的传感器由PLC设备或不间断电源UPS实现全天候实时数据采集与传输。

图1 管廊结构健康监测架构

3 综合管廊结构安全状态评估

长线路管廊结构的监测项目、测点与指标多样，需要针对监测系统设计可全面反映结构安全状态的评估方法。

3.1 结构安全评估

结构安全评估中可采用的方法主要包括多级阈值预警评估法模糊综合评判法、层次分析法。

3.1.1 多级阈值预警评估法

多级阈值预警评估法是评估结构安全状态最直接的方法，其实施流程如图2所示。通过分析监测系统采集得到的多种结构传感数据，修正管廊结构的物理模型，对结构的动静态响应进行智能分析与评估后进行多级阈值评估。根据管廊的安全性能设计要求，可分为4级：结构基本安全（1级）、轻度损伤（2级）、中度损伤（3级）与严重损伤（4级）。各级的评估指标由管廊结构的有限元计算模型进行多工况分析与专家评定法打分综合确定。

图2 多级阈值评估法实施流程

3.1.2 模糊综合评价法

模糊综合评价法是一种基于模糊系统的原理的评价方法，可以将不易定量描述、界定困难的因素定量化，并得到系统且清晰的评价指标。模糊定量评价的基本步骤为：①确定评价因素集合；②确定评价分级描述集合；③确定各评价因素的权重向量C，即模糊隶属度；④建立模糊关系矩阵R；⑤计算得到结果向量。在管廊评价中，可以将管廊的缺损病害发展的各个阶段作为模糊评价的分级描述，并根据影响各个阶段结构缺损病害的主要成因，构造模糊关系矩阵，与模糊隶属度矩阵相乘得到各个病害的归一化评估向量。

3.1.3 层次分析法

层次分析法是一种基于专家评判的多因素综合评价方法。该方法的基本步骤为：问题分解、同级判断、计算权重、全局排序。通过将管廊监测系统中不同测点、监测方向与传感器类别进行多指标分层，由细部的指标层至总体的目标层，分别进行同层次重要性对比，最终构造标度矩阵、计算特征向量得到各指标的权重。该方法可以将专家评判与分级评判中的定性因素定量化，有效实现多元指标数据融合。当管廊中局部指标发生异常时，可以在层次分析中有效地反映到综合评价结果中。为提高层次分析法的客观评价性，文献[15]提出的模糊综合评价-层次分析模型与文献[16]提出的可拓云-层次分析模型，均在一定程度上扩展了层次分析法在风险评估与安全评价的实用性。

3.2 动态在线监测数据安全评估智能算法

针对管廊监测系统中的动态实时在线监测数据，可以利用人工智能算法与数据科学理论，对时序数据进行处理与分析，实现安全评估智能化、实时化。

3.2.1 机器学习法

机器学习法是一种基于经验数据学习数据内在特征的方法。该方法基于仿生学原理，模拟人脑的学习与知识凝聚过程，对数据进行分类、回归与重生成，可以自适应地完成管廊监测数据的损伤识别与评估。机器学习分为监督学习与无监督学习，其中监督学习可以根据预设的损伤等级对号入座，可以较好地评估平稳随机过程时序数据的安全性，常用算法包括人工神经网络、逻辑回归与支持向量机等；无监督学习无需对管廊安全状态进行预先模拟，对实测场景的评估更具广泛的适用性，常用算法包括自编码器、聚类算法与主成分分析等。评估架构设计时可根据监测数据的动态特点与评估目标选取合适的机器学习算法，也可和上述层次分析法与模糊综合评价法联合应用。

3.2.2 贝叶斯评估法

贝叶斯评估方法是一种基于先验条件概率的状态预测与评价方法。与基于频率的传统概率方法不同，贝叶斯法强调将未知的待预测参数赋予概率分布规律，并以此作为先验分布计算评估。由于先验规律定义较为困难，起初该方法应用较少。随着D-S证据理论的提出，贝叶斯方法得以运用至数据融合。D-S理论以管廊监测系统中各测点获取的数据为先验证据，再通过计算不同损伤指标的概率赋值和信任函数实现振动、应变、位移、沉降等实测数据的融合和主支线管廊养护的综合决策。基于该理论，文献[26]和文献[27]分别探索了朴素贝叶斯法与稀疏贝叶斯法，进一步提高了数据融合决策的可信度。

4 综合管廊结构智能监测与评估系统建设展望

大多数管廊工程均设计规划了智慧管廊系统，但该智慧系统未考虑结构监测。因此在此基础上进行健康监测系统设计与开发时应满足智能化需求，即对已有智能化管廊监控平台进行结构健康监测升级与二次开发，其建设的重点应包括以下内容：

①已有管廊监控项目的协同接入。建立数据传输交换通道，将已有智慧管廊监控系统中的环境温湿度、视频监控与有害气体探测接入管廊结构的监测系统，以便综合评估影响管廊结构性能的外界因素，并在管廊异常时全面排查安全状态，自动控制水泵、通风机与照明系统的开关。

②利用智能化算法分析与评估管廊结构安全。利用现代数据科学理论与深度学习、数据智慧融合等方法，以传感器采集的实时多源监测数据为研究对象，考虑实测数据信噪比、数据实时同步、非平稳随机振动等问题，基于管廊“环境—状态—响应”诊断体系，探索管廊结构自适应、分布式综合评定方法。

③选用新型智能传感传输设备。可选用传输速率高、抗噪性强的光纤光栅传感器与各类复合纤维传感器，并利用分布式光纤传感技术，建立高效可靠的传感信息采集与传输硬件系统。

④深度融入城市CIM平台。综合管廊在城市中覆盖面广、空间分布多样，是城市韧性保障的应急保障动脉。新型智慧城市建设中，要求生命线工程的安全监测与城市应急管理平台深度融合。因此需结合城市的建筑信息模型（BIM）与地理信息系统（GIS）建立多层次、多尺度的结构安全智能报警与灾后应急保障维护信息岛。

5 结语

综合管廊稳定运营关系到城市生命线。本文从检测方法、安全评估方法、智能化手段等方面探讨了综合管廊结构安全监测与评估方法。为保证城市综合管廊的长期安全性与可靠性，应对管廊结构实施健康监测与定期检查检测，建立分布式多传感器构建管廊健康监测系统，结合智能算法实现对管廊结构的综合安全诊断评价。将监测评估融入智慧管廊平台对城市综合治理与城市数字化智能运维具有重要意义，应在今后的管廊工程建设与规划中充分考虑。