前言：隧道工程是城市交通运输的重要组成部分，其运营安全稳定性，不仅与城市经济发展息息相关，还会影响人们的生命财产安全。在传统隧道监测管理模式中，通常会采用人工巡检模式，效率相对较低，难以满足现代隧道工程管理需求。因此，相关部门应积极运用数字化技术、大数据技术、计算机技术等先进技术，构建智能化监管平台，提高运营效率，保障隧道工程平稳运行。

1隧道工程智能监测与管理系统架构研发

1.1平台架构设计

隧道工程智能监测管理系统主要包括数据采集、数据传输、前端感知、系统平台、数据库、后端应用等。其工作原理在于，通过在隧道工程内安装传感器设备，前端感知层会实现对隧道内行车状态、交通流量、车辆特征、车辆轨迹等方面数据的实时采集。在将数据传输至子系统，打通各设备之间的数据连接，并按照平台需求传输相应数据，实现数据的精准分析、汇聚、储存以及展现。在物联感知层面，系统前端会通过雷达、视频、高清卡口等获取各类数据，实现数据传输分析，随后会将数据按照不同类别，归纳生成数据库，如交通设备数据库、基础设施数据库、交通姿态数据库等，为系统运行提供数据支持。此外，在平台业务应用层面，还需根据隧道工程监管实际需求，构建全方位管理，如任务检测、事件监控、设备管理、车辆定位、隧道模型、应急管理等方面，完善隧道综合管控与决策平台功能（如图1所示），实现隧道工程智能化、全方位高效管理^[1]。

图 1 隧道综合管控与决策平台功能

1.2系统功能设计

    隧道智能监管系统功能主要依托数字平面地图，通过运用智能球机、隧道视频监控、隧道高清卡口、雷达等设备，获取隧道内部各类设备的运行信息，其中包括人行横洞、车行横洞、应急车道等。系统可采用毫米波雷达技术、视频视觉分析技术、感知隧道内部交通事件，当隧道内发生交通事故时，会通过传感器向系统前端发送报警信号，可有效提升报警精准性与及时性，实现隧道工程“智能监测、及时报警、高效处理”的全流程监管。以系统中隧道姿态功能设计为例，此项功能运行主要以高清卡后相机为基础，对隧道内进出车辆进行分类识别，如。大客车、小型车、危险品货车等。同时采用人工智能算法学习，将车辆、车牌号码进行匹配，利用雷达测速设备实时收集车辆运行数据，精准计算隧道内部车辆留存数量，并对隧道内车速过高、超时停留的车辆进行警告，由此保障隧道工程内部交通运输流畅性。

2隧道工程智能监测与管理系统实际应用

2.1数据采集应用

    一般情况下，数据采集模块会安装在传感器中，其功能在于检测各类传感器参数，主要包括温湿度传感器、测距传感器、交通情况传感器等，用于收集隧道工程内部温湿度、裂缝、变形等数据。传感器会对数据展开A/D转换，获取标准数据，通过系统中的数据采集器，将传感器、摄像头收集到的数据，统一传输至中央系统进行分析处理。同时，部分隧道监管系统会选用GPRS（通用分组无线业务）和ZigBee技术（短距离和低速率下的无线通信技术），作为主要通信技术，能有效完成由远及近的数据信息传输工作，能有效保障信息传输效率，还能进一步节省通信成本。中央系统在接收到大量数据后，会对其进行分类处理，再对数据进行系统分析，以此识别隧道中潜在的问题与安全风险。此外，系统还可运用数字孪生技术，结合各类精准数据，在平台上构建隧道虚拟模型，可用于后续工作人员预测、模拟隧道行为，为管理人员与技术人员提供更为直观的隧道状态，便于制定管理决策、开展高效维护工作。

2.2自动拦截功能

    自动拦截功能旨在，隧道内部出现短时间内无法快速解决的交通事故、自然灾害等情况，可通过智能化监管平台实施预警、交通疏导拦截工作，会将车辆集中拦截在隧道口处，避免车辆通行降低事故处理效率、引起事故升级等情况。此次功能重点依托物联网技术，会将自动拦截系统接入物联网平台，便于及时接收由传感器传输过来的安全预警信息，运用微处理器对电信号进行转换，并做出相应拦截处理，能够实现监管、预警、拦截一体化管理。以隧道工程内积水为例，如遇强降雨天气，导致隧道内部产生大量积水，若正常通车会影响交通运输流畅性，还存在较多安全隐患。此时，自动拦截系统会对隧道内水位进行检测，若水位超出规定标准范围，智能AI数据处理系统，会将相关数据传输至系统终端，向自动拦截系统下达指令，下降道闸栏杆阻拦车辆运行。信号灯系统会在同一时间调整工作状态，向外界发出光信号，起到警示作用，并在拦截过程中对隧道内部情况实时监测，待内部交通情况恢复至运输标准后，再由市政管理人员控制道闸栏杆开放隧道。

2.3平台信息发布

隧道工程智能监管系统功能较为全面，不仅能精准获取单一隧道数据，还能通过大数据技术将城市中各隧道工程内部情况，传输汇总至智慧市政平台，实现数据信息共享。其功能主要包括三方面，一是，信息发布指令，市政管理人员可根据实际业务需求，对隧道内部监测设备进行LED信息发布，实现设备的远程操控。二是，信息检索功能，可在平台上精准检索并获取隧道工程内各项设备的基础信息、运行参数等，若在隧道内发生设备故障、交通事故、自然灾害等问题，可运用GPS技术，准确获取事件定位，便于工作人员及时到达现场处理，将问题影响降至最小。三是，信息提示功能，因大数据技术及时获取隧道内部情况，并同步至市政系统，当发生较大交通事故时，可利用智能平台向市民发送短信提示或APP消息提示，做到信息实时同步，以此体现隧道工程智能监管系统的实效性。除此之外，隧道功能信息还可利用互联网技术，与各大导航软件达成长期合作，如，高德地图、百度地图等，市民可在出行前，根据导航APP的智能规划功能，合理规避问题隧道，以此保障交通安全，提高运输效率^[2]。

2.4设备状态管理

    为保障隧道工程功能完善，提供高质量交通运输服务，需要依托较多种机电设备，因此，需运用隧道工程智能监管系统做好机电设备监测、维护工作。隧道工程中常见的机电设备包括照明设备、供配电设备、通风设备、监控设备、通信设备以及消防设备，系统可远程获取各类设备的运行数据，了解其运行状态。平台通常会接收大量数据信息，需对其进行预处理和数据清洗，将不同类型的数据导入对应设备，形成判断设备状态的评估模型，基于人工智能技术开展机器学习，并根据不同设备制定评分指标。如，变电设备评估指标应包含负载率、绝缘电阻、温升量等；通风设备则需重点关注其运转噪声、设备振动、温湿度等指标。工作人员需定期对设备进行状态评估，了解设备故障风险、使用寿命等信息，若状态评分高于既定标准，则说明设备状态良好，可继续使用，暂时不会出现设备故障问题；若评估分数低于标准，说明设备老化较为严重，较易在使用过程中出现故障，影响正常使用，需要对此类设备进行重点关注，并做好后续保养工作。

2.5维修作业管理

    在城市交通运输管理过程中，隧道工程的管理难度相对较大，因其内部环境特殊、结构复杂，交通事故、设备故障等安全问题也时有发生，若不能及时维护处理，会影响隧道安全性。基于此，应利用先进技术规范设备维修、事故处理流程，降低运营成本，提高工作效率。以隧道内设备故障为例，当设备运行参数超出规定标准时，系统会通过数据分析第一时间生成故障工单，工单中会体现故障现象、设备信息、发生时间等方面内容。随后，系统会智能评估故障等级，将工单下发至对应维修队伍，维修人员可在系统中获取设备相应信息，并且系统会智能推荐维修方案，待维修方案上报批准后，即可赶往故障设备处开展维修工作。此外，维修工作结束后，还需在系统上填写维修报告，将工作建议、具体操作、故障诱因等信息进行总结，为后续维护工作提供有效参考。

2.6辅助决策功能

在传统隧道工程管理模式下，各类管理策略通常会根据管理人员工作经验，对各类事件情况进行人工判断，存在一定的主观性，难以保障决策科学性，较易导致维护成本增加、决策滞后等情况。隧道工程智能监管系统中充分引进了人工智能技术、大数据技术、物联网技术等，为制定管理决策提供智能化支持与精准的数据依据，可有效提升管理准确性与前瞻性。管理人员在制定决策前，运用隧道健康检测与管理信息系统（如图2所示）构建隧道工程的虚拟模型，提取各项数据，并对未来运营趋势进行预测，掌握系统运行规律，明确各类设备的正确运行表达，便于制定完备的设备维护方案、事故处理方案。同时，运用智能监管系统，还能将复杂的数据可视化呈现，可利用平台将各类信息数据进行整理汇总，生成逻辑清晰、结构完整的数据报告，为规范管理流程提供有力参考依据^[3]。

图 2 隧道健康检测与管理信息系统

结论：近年来，我国隧道工程规模逐渐加大，人们对交通运输质量要求也显著提升，为保障交通安全，应积极运用先进技术，构建智能监管平台，提高管理效率。通过不断创新优化平台技术，完善系统功能，可实现对隧道工程的全方位管理，可在保障交通运输效率的同时，提升安全性降低运营成本，促进城市交通行业的可持续发展。

参考文献：

[1]朱长富,甘郝新,何宝根.数字孪生水利工程建设动态智能监测系统研发与应用[J].南水北调与水利科技（中英文）,2024,22(S01):41-4762.

[2]王健,任壬.智能化桥梁监测系统在工程管理中的应用研究[J].中国设备工程,2024(13):192-194.

[3]韦文慧.隧道工程机电设备智能监控系统与维护管理系统应用分析[J].中文科技期刊数据库（全文版）工程技术,2024(7):01-04.