北盘江大桥 用云技术建立的桥梁管养综合信息化平台

我国山地约占全国土地总面积的三分之二，其特殊的地形条件给大跨度桥梁的建设带来了前所未有的挑战。都格北盘江大桥正是这样一座极具西部山区特点的特大跨度斜拉桥。为保证大桥建、管、养的高效性，建设者们针对大桥特点以及后期运营养护中存在的问题，提出了“全过程动态信息化管理”的方案，并首次在桥梁工程中提出并采用了二维码技术。此外，大桥设计者还采用云技术，研发并建立了一个集建、管、养于一体的桥梁管养综合信息化平台。

云计算的应用场景

桥梁管养综合信息化平台，综合采用现代传感物联网技术、网络通信技术、数据库技术、软件集成技术等，通过布设传感器感知桥梁环境交通荷载、结构响应，通过数据库存储与分析技术来获取桥梁关键技术参数，进行预警和桥梁评估。同时结合电子化人工巡检系统进行技术状况评定，为桥梁管理养护提供服务。

都格北盘江大桥采用云技术对信息化桥梁平台进行超前设计和研究，并使用云端技术使桥梁养护管理向移动互联方向发展。支持手机和PAD终端，便携、方便、快速进行数据录入、数据同步、数据查询。

北盘江大桥云技术应用主要体现在以下（如图1）——

1.桥梁基础信息云：采用云技术来进行养护综合平台存储设计和验证。

2.桥梁监测养护信息云：采用云技术来同步桥梁管养信息、巡检信息。

3.桥梁分析决策云：采用云技术进行提取、分析和大数据挖掘。

图1 系统概况图

桥梁养护“云”管理

云计算（cloud computing），分布式计算技术的一种，其最基本的概念是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，处理数以千万计甚至亿计的信息，提供和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。

云计算的基础是互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可以是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。

长大桥梁结构健康监测系统可以用云计算来解决数据存储、查询、业务数据、业务分析等的优化。

大型桥梁结构复杂，结构在长期服役过程中的环境侵蚀、材料老化和荷载的长期效应、疲劳效应与突发灾害等灾变因素的耦合作用下，将不可避免地导致结构和系统的损伤积累和抗力衰减。为了保障大桥在运营中的安全，避免灾难性事故的发生，需将自动化健康监测技术与人工巡检技术相结合，构建一个技术先进、措施合理、实用经济、易于管理、开放兼容、符合管养需求的桥梁管养综合信息化平台。

采用云技术可以很好地服务于桥梁管理养护。云计算有4种典型的部署模式：私有云、社区云、公有云、混合云。

私有云是为一个客户单独使用而构建的，可提供对数据安全性和服务质量最有效的控制。公有云是放在Internet上的，只要是注册用户、付费用户都可以用。

社区云是大的“公有云”范畴内的一个组成部分,是指在一定的地域范围内，由云计算服务提供商统一提供计算资源、网络资源、软件和服务能力所形成的云计算形式。即基于社区内的网络互联优势和技术易于整合等特点，通过对区域内各种计算能力进行统一服务形式的整合，结合社区内的用户需求共性，实现面向区域用户需求的云计算服务模式。

混合云是公有云和私有云的混合,大多数是指私有云建设好了,但是很多资源(计算能力或存储空间)不够用，所以还得动态的在公网上申请公有云作为自己私有云的补充。

北盘江大桥采用混合云，包括公有云和私有云。混合云的每个组成部分（云）仍是单独的实体，它们通过规范化的或专门的技术捆绑到一起，使数据和应用程序在这些云之间具有可移植性。北盘江大桥信息追踪系统使用的是桥梁养护信息云，通过云端信息更新与同步，来了解每个杆件的基础信息、位置和状态。桥梁养护信息云设置在公有云上，主要是养护信息数据量有限，而且方便扩展。数据存储所在的桥梁基础信息云搭建在私有云上面，可以更好地保证桥梁数据的安全性和本地数据访问的高效率，另外可以更好地保障数据的安全性。

桥梁基础信息云

桥梁基础信息云，是桥梁管养综合信息化管理平台的综合基础平台。采用基于Hadoop云存储方案（如图2）。

图2 基础信息云架构

1.面向大数据量管理的Hadoop方案

Hadoop设计运行在廉价的PC集群上，通过维护多个工作数据的副本，确保当某数据节点出现错误的时候整个系统运行不受影响。Hadoop是一个并行计算框架，通过并行处理加快处理速度，能够充分发挥计算机集群的优势。

Hadoop集群能够管理PB级的数据，具有极高的可伸缩性和扩展性。Hadoop集群简化视图图下，通过唯一的NameNode管理系统里面所有的DataNode，数据存储和计算都发生在DataNode上。Hadoop通过MapReduce框架将计算移动到存储节点DataNode上，因此能够支持高效的数据处理。Hadoop下的系统构成如图3所示。

图3 云计算架构

前端数据采集服务器仍然按照原来的方案设计和部署，连接数据采集器和传感器，将采集到的桥梁健康数据通过UDP/TCP的方式发送到处理服务器上，不需要做特殊的改变。

中间层的数据处理服务器接到采集到的桥梁健康数据后，调用相应的算法库完成对数据的野值剔除、滑动平滑、滤波、耦合等预处理，预处理后的干净数据发送给结构评估服务器显示，并存储到数据存储云中。

云存储将采用标准的Hadoop分布式基础架构，采用低廉的PC硬件，通过集群形成高速高效的云存储环境。

2.Hadoop云方案的优势

相对于传统的数据库集群方案，Hadoop云方案的优势如下——

①性价比高

Hadoop是完全开源的解决方案，整体运行在廉价的PC集群上，相对于其他基于数据库的集群方案，性价比非常高。

以大型项目存储和备份需求来测算，Oracle License是按照CPU数收费的，在四台节点的情况，单纯数据库及RAC软件的成本如表1。

表1 单纯数据库及RAC软件的成本

如果加上管理软件、数据同步软件、灾难备份，整个价格还会更高。相对来说，采用Hadoop为开源方案，仅有开发和维护成本，性价比优势明显。

②高可用性

Hadoop通过维护多个数据副本来保证数据的高可用性，数据副本保证了当其中一台或几台出现错误的时候整个系统不受影响。传统数据库集群当存储设备出现问题的时候，必须切换到备用存储上才能正常继续工作。

③高扩展性

Hadoop中的存储PC是可以随时被替换和更新的，可以支持的节点数也在持续增强，已知的百度Hadoop集群可以支持4000节点，基于Share Nothing的架构比基于Share Disk的数据库集群具有更强的扩展性。

④管理维护方便

Hadoop通过NameNode管理所有的DataNode，Name Node的配置管理相对于Oracle RAC更简单容易。采用Hadoop方案，传统的现场数据库及中心数据库可以合二为一，统一用Hadoop存储云进行管理。

采用Hadoop测试服务器配置为Intel Pentium Dual CPU E2160@1.8GHz+4G内存。SQLServer测试服务器配置为Pentium Dual-Core E5800@3.2GHz+2G内存。

关于连接方式：Hadoop与SQLServer同样在局域网内百兆网卡环境下测试。

考虑到Hadoop云存储架构CPU、内存等的可方便扩展，云存储的架构优势会有很大提升。

桥梁监测养护信息云

桥梁监测养护信息云，基于桥梁基础信息云，由桥梁基础信息云提供数据支持。

桥梁监测养护综合平台采用自动监测和人工巡检相结合的方式。对于必要的和适合的项目以及人员难以达到的部位，采用在线自动监测方式；对于其他需要进行检查的桥梁范围，采用人工巡检的方式。

大型桥梁结构监测系统，通过WEB GIS统一平台，展示本系统涵盖范围内的地形、地貌、结构物，以及主要系统设备、附属物等信息，并可以实现查询、统计、分析、定位等功能。

表2 数据库集群与Hadoop原型测试结果

1.数据采集与传输

为了采集终端软件调试与使用的方便和规范，各采集终端使用统一的软件架构。针对不同的数据监测项，统一的软件架构一方面使得上位机能通过一致的接口与采集终端交互命令、状态与数据，方便用户的使用。由于各采集终端的硬件配置多数并不一样，再考虑到将来增加、改变测点，调整系统的可能性，数据采集终端的软件必须是高度模块化，便于开发人员增加新的测点、硬件。由于各个数据采集终端安放的位置比较远，必须具有方便的接口使得开发人员、用户能够及时地改变系统设置。

2.数据处理与控制软件

数据处理及控制服务器主要在数据采集服务器与结构评估服务器之间完成桥梁作用。此服务器的主要目的在于分担整个系统的处理压力，它主要完成数据处理、整合与存储功能，完成现场设备的管理与控制，尽量减少结构评估服务器的处理任务。

3.数据实时显示与预警

提供数据的采集和实时展示的功能，通过接受数据采集和传输子系统上送的数据，实时解算并进行初步分析，对处理结果进行展示。

以监测项为单位，将监测项所用传感器类型、监测点所处位置、监测值进行整合，为用户的使用提供了很大的便捷性和直观性。用户可以根据本模块所提供的多种类型的桥梁结构相应数据，对桥梁状况进行判定，对桥梁的结构状况做到实时监控。提供实时数据预警。

4.巡检软件

巡检软件可以支持移动互联网络终端——手机和pad，以方便和云端数据进行同步和交互。

5.杆件信息追踪

基于二维码技术，对北盘江大桥关键杆件进行信息追踪。

针对信息化领域存在的技术瓶颈云计算平台技术，拟从激光标刻、二维码技术、数据中心、信息交互等方面进行研究，实现吊杆信息运营状态全过程信息追踪——

①吊杆基础信息进行采集管理，通过准确追溯，可以随时掌握其生产、质量、计量等信息，在对某些方面质疑时能够提供产品无差错证明。

②通过构件的二维码快速读取识别，获取云端信息，对运营期全过程进行全程质量监控与查询，管理部门也可以通过追溯系统对其进行监管，一旦发生重大灾害和安全事件，能够快速、高效地追踪溯源，及时处置。

③为每个关键构件预设病害类型，通过扫描附着在构件上的二维码信息，选择相应的病害信息并实时传输至云端，实现整座桥梁工程的关键构件病害数据采集自动化、信息化。

④吊杆养护信息存储与查询，为每根吊杆进行信息化养护，通过二维码识别与云端同步，可以快速定位杆件、信息查询、信息录入（如图4）。

图4 基于云技术的都格北盘江大桥信息追踪系统服务器端界面

桥梁分析决策云

1.数据管理与数据分析

大型结构健康监测系统数据分级进行存储，包括实时数据库、统计数据库等。可以进行数据的查询和管理、报表输出。

大量的数据进行访问，效率是非常重要的。这里主要考虑数据的分级存储，以减少数据的访问压力。

通过报表软件，可以进行数据提取，包括实时监测数据和历史统计数据。根据要求按照监测项，生产日报表、月报表、年报表等。

为方便用户统计不同时间范围内的数据报表，系统需要提供监测点的日报表、月报表、季度报表、年报表和用户自定义时间段的报表等多种报表模式（如图5）。

图5 桥梁分析决策云应用软件界面

2.结构状态识别与评估

主要包括预警模块，该模块将预警值置入数据库，供用户界面软件进行调用。另外主要包括内力状态识别、结构动力和振动特性、钢结构疲劳分析、风场分析及风致振动分析模块等。另外，通过巡检获得的数据，可以进行技术状况评定，得到桥梁的技术状况等级。

3.桥梁大数据挖掘

以桥梁分析决策云为中心，通过桥梁结构健康监测系统软件平台，进行桥梁数据分析、挖掘、诊断、应急管理。

主要用各种数据库分析工具、工具软件、自主开发的软件进行数据挖掘和综合诊断。比如可以针对具体桥梁进行风场分析、出风玫瑰图等。对桥梁进行索力识别、模态参数识别、疲劳累计计数分析、数据报告与报表生成。进行时间序列分析、数据相关性分析等（如图6）。

图6 桥梁大数据挖掘

基于数据库BI、OLAP等工具，进行数据分析与挖掘、数据综合诊断、综合评估分析。

通过桥梁分析决策云，使桥梁数据分析挖掘平台和大数据分析平台可以高效满足业务分析的需要。

“云”管养特色

北盘江大桥基于云技术和移动互联网进行的系列技术探索，在交通和桥梁领域都具有广泛的应用价值。

云技术可支持移动互联网技术的手机和平板软件，这使得管养等业务更加方便、友好。用户只要能上网，就能随时同步，不需要像传统数据采集那样携带大量纸质资料，也不用像传统PC软件那样每次拷贝大量资料，而是可以随时调用云端资料，进行查询分析。

作者单位/中交公路规划设计院有限公司

编辑 / 王硕

美编 / 赵雯

（编辑：西安站长网）

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