隧道智能化系统介绍

  隧道智能化系统是现代交通基础设施建设中的重要组成部分,其主要目的是通过先进的信息技术和自动化技术,提高隧道的运营效率、安全性和管理水平。以下是关于隧道智能化系统的详细介绍:

  一、 隧道智能化系统介绍

  1. 系统概述

  隧道智能化系统包括多个子系统,如环境监测、设备控制、预警系统、数据采集与分析等,旨在实现隧道的全面智能化管理。

  2. 关键技术

  边缘计算平台化

  边缘计算技术在隧道智能化系统中发挥着重要作用,它能够实时处理和分析来自传感器的数据,减少对中心服务器的依赖,提高系统的响应速度和可靠性。

  智能感知与融合

  利用高精度毫米波雷达、V2X通信、视频识别等传感器,隧道内部署了多源融合的智能感知系统,可以对车道级车流量、车速等数据进行实时感知。

  数字孪生技术

  数字孪生技术在隧道施工和运营中得到了广泛应用。通过构建虚拟模型并实时同步实际数据,可以实现对隧道施工过程的全面监控和预警。

  3. 应用场景

  隧道环境监测

  隧道环境监测系统可以实时检测温度、湿度、一氧化碳浓度等参数,并对异常情况进行预警,确保隧道内空气质量和安全。

  设备实时在线检测

  通过物联网技术,隧道内的各种设备(如照明、通风、消防设备)可以实现实时在线检测和远程控制,提高设备的运行效率和维护便捷性。

  安全预警系统

  基于全站仪的自动化监测系统可以实时监测隧道沉降、收敛和水平位移,确保隧道结构的安全稳定。此外,基于LoRa+UWB+4G技术的系统还可以对围岩应力和层间支护间应力变化进行自动监测和智能化分析及建模预警。

  4. 实施案例

  雪峰山隧道智慧化提升项目

  湖南省高速公路集团有限公司雪峰山隧道智慧化提升项目成功入选中国高速公路信息化典型案例,并被纳入交通运输部养护交通强国试点项目。

  温州某大道隧道机电项目

  中软国际和华驰交通联合打造的温州某大道隧道机电项目,通过数智化升级改造,实现了交通机电设备的智能化解决方案。

  5. 系统特点

  多维感知能力

  隧道内部署了多种传感器,赋予道路多维的感知能力,能够实时感知道路状况、车辆状态和云端信息。

  智能网联

  通过智能网联技术,实现隧道内车道级全场景覆盖,超视距预警,最终形成智能化交通管理控制和动态信息服务。

  综合管控平台

  智慧隧道综合管控平台融合了前沿科技力量与深入行业理解,满足隧道管理中的安全、节能等业务需求,运用信息化和智能化手段提升管理效率。

  6. 结论

  隧道智能化系统通过集成多种先进技术,实现了对隧道环境、设备和安全的全面监控和管理,显著提高了隧道的运营效率和安全性。未来,随着技术的不断进步,隧道智能化系统将在更多领域得到应用和发展。

  二、 隧道智能化系统中的边缘计算平台化是如何实现实时数据处理和分析的?

  隧道智能化系统中的边缘计算平台化通过多种技术和方法实现实时数据处理和分析,从而提升隧道的智能化水平和应急响应能力。以下是详细说明:

  •   边缘计算设备布设:在隧道内布设边缘计算设备是关键步骤之一。这些设备具备强大的数据计算和处理能力,能够快速处理来自各种传感器和执行器的数据。
  •   实时数据处理与分析:通过边缘计算控制单元,可以实现实时一键联动控制隧道内的相关系统设备。例如,在深圳市南山区塘朗山隧道的数字孪生智慧隧道平台中,应急事件处置反应时间从5分钟缩短至3秒以内,这比传统人工监控方式更精确、更高效。
  •   全栈国产自主可控架构:基于“云-网-边-端”架构,结合物联网、AI人工智能和大数据等技术,构建智慧隧道一体化综合管控平台。这种架构不仅提升了云端资源优势,还发挥了边缘端灵活性的特点,实现了隧道业务云端下发、边缘快速部署和终端设备标准化接入。
  •   数据过滤和压缩:为了确保边缘节点具备足够的计算能力来处理实时数据,需要进行数据过滤和压缩。这包括配置处理器、内存、存储等硬件资源,并提供适当的操作系统和软件支持。
  •   风险动态预警子系统:通过风险动态预警子系统实时监测隧道内执行设备的运行状态和感知设备的采集数据,及时进行告警和风险识别,主动预警、精确诊断,并针对诊断结果提出排查处理建议。
  •   一体化智慧隧道监控平台:研究定义了一套可随时随地部署、兼容多厂家设备、架构随意伸缩的一体化智慧隧道监控平台。该平台不仅提高了装配和运维的便捷性,还预留了后期升级改造的空间。

  三、 在隧道智能化系统中,多源融合的智能感知系统

  在隧道智能化系统中,多源融合的智能感知系统主要通过集成多种传感器和数据源来实现对隧道环境的全面监测和管理。以下是其具体工作原理:

  •   多源数据收集:智能感知系统依赖于多种传感器(如摄像头、激光雷达、红外传感器等)来收集隧道内的各种信息,包括车辆流量、交通状况、环境参数(如温度、湿度)、结构健康状况等。
  •   数据融合处理:收集到的数据经过预处理后,通过多源信息融合技术进行整合。这一过程利用随机集理论、目标状态估计等方法,将来自不同传感器的数据进行综合分析,以提高数据的准确性和可靠性。
  •   实时监控与预警:系统能够实时监测隧道内的各种情况,并在检测到异常时触发警报。例如,在发生交通事故或设备故障时,系统可以迅速响应并采取相应的措施,保障隧道的安全通行。
  •   数字孪生与仿真技术:通过建立数字孪生模型,结合AI技术,系统可以模拟隧道内各种场景,预测潜在风险并优化控制策略。这种技术的应用提高了系统的智能化水平和决策能力。
  •   智能联动控制:系统集成了隧道机电系统和软件平台,实现了智能联动控制。这意味着各子系统之间的协调工作,避免了信息孤岛现象,提升了整体运行效率和安全性。
  •   图形界面可视化展示:系统还具备图形界面可视化功能,可以自动生成分析报告,直观地展示隧道的实时状态和历史数据,便于管理人员快速了解情况并做出决策。
  •   高程测量与定位:在隧道施工过程中,多源数据融合与综合定位技术也得到了应用。这些技术不仅提高了高程测量的精度和可靠性,还能实时追踪设备和材料的位置,辅助施工进度和质量监控。

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