专访同济土木工程学院副院长谢雄耀:展望5G传输地下大数据

  非全日制研究生网讯:“地层的数据、施工的数据、周围环境的数据怎么快速获取?这些数据怎么利用?管控手段怎么改进?面对这些问题,我们提出一个云服务风险大数据感知与智能管控。”同济大学土木工程学院副院长、教授谢雄耀近日在第八届中国(上海)地下空间开发大会介绍道。

  谢雄耀长期从事隧道及地下工程等方面的研究,还兼任中国岩石力学与工程学会常务理事及青年工作委员会主任,中国城市轨道交通协会常务理事。

  谢雄耀在大会上表示,对工程相关数据进行从一维到多维,从单体到系统的收集和分析利用是面对现实需求的对策,能够实现工程的前期预判、过程跟踪、总结完善以及自动化和智能化管理。

  目前,他们做了三方面工作:第一,提出了云服务的地下工程风险管理理论,包括建立知识图谱、风险管理决策模型等;第二,研发采集技术与装备来进行数据采集,诸如基坑变形激光扫描、隧道变形全空间扫描、智能识别算法等;第三,开发了数据利用的相关平台,例如沉降实时移动交互和协同管控平台、风险大数据管控平台、远程问诊平台等。

  谢雄耀接受澎湃新闻记者专访时还展望了5G技术应用于地下空间建造和运维的前景:5G最大的特点是数据传输速度快,可用于基于振动隧道损伤测试等数据量巨大的情况,其应用场景在未来将越来越广泛。

  他还表示,地下空间的开发需要以网络化空间规划的思路来考虑;在网络化地下空间开发中,数字孪生技术的应用能大幅度减少后期改扩建的成本。同时,智慧化城市建设过程中一定要纳入地下空间的智慧运维,应用诸如人工智能、数字孪生、物联网技术。

  澎湃新闻:你开发了一套盾构施工安全大数据预测模型与智能预测方法,能否介绍一下其在国内的最新应用案例?

  谢雄耀:这套方法基于机器的深度学习,由于通常地铁区间隧道长约1-2公里,这段距离的地层参数相近,我们就可以利用盾构始发前面100环的数据来进行训练学习,再指导后面的施工。隧道越长,应用这种方式取得的效果越好。

  现在已经在几个城市进行应用,比如南宁、济南、上海等等。将来我们还希望这套方法应用在川藏铁路上。

  澎湃新闻:5G等技术的日渐成熟,给地下工程的智能建造带来了怎样的助力?

  谢雄耀:5G技术还在发展之中,它最大的特点是数据传输速度快。传统的4G可以用于常规的变形观测,却无法用于基于加速度数据隧道损伤测试,因为数据量很大,4G难以承载。

  比如说,我们开发一套隧道损伤识别系统,将传感器放到列车上收集列车运行的加速度数据,通过列车行驶产生的振动就能知道隧道状态。列车行驶一趟大约有数百G的数据,使用5G进行数据传输的效果非常好,而且成本便宜。这是一个利用5G解决大数据传输问题的典型。

  未来,地下空间的运营维护中需要大数据传输的场景越来越多,5G的应用也会越来越广。

  澎湃新闻:工业界正在推进数字孪生(Digital Twin),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、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。目前国内地下空间的智能建造是否也有相应的案例?

  谢雄耀:现在地下空间开发的趋势是网络化。以前的开发是单体结构,比如修一栋楼;现在是网络化的、互联互通的,比如在城市更新中将老城区的地下空间进行改扩建,将几栋楼下面的空间连起来,或者对新城区进行大规模地下空间的开发。

  数字孪生技术在这里就能发挥显著作用,它能大幅度减少后期改扩建的成本。

  比如说,核心区CBD的开发、以轨道交通为主的TOD的开发,其建设的时间跨度为几年甚至十几年,因此必然存在着某个阶段专攻某类建筑的规划。在进行规划设计时就考虑到数字孪生,并随着建设过程中不断修正。

  澎湃新闻:上海在十四五规划中特别重视五个新城建设,五个新城的地下空间目前开发潜力很大,你对此有怎样的想法?

  谢雄耀:五个新城中进行地下空间开发时,一定要从网络化地下空间的建设角度去考虑,包括规划、建造、运维。

  网络化地下空间一定要充分考虑地下人行交通和公共交通。

  以前地下空间开发的建设是单一的、各搞各的,没有考虑到互联互通。我们要吸取以前的教训,一定要以网络化地下空间规划的思路去考虑这个建设。

  澎湃新闻:现在上海市一直在推进智慧城市系统,在地下空间引入了智能建造的基础上,其运维管理将会有怎样的飞跃?

  谢雄耀:地下空间的智能化运维难度比地上空间的更高,因为网络地下空间的开发不仅是下面一层、两层之间互联互通,还有对深层地下空间的再开发。

  现在国家已经在规划中考虑到200米以内的地下空间的利用问题。60米到200米就是深层地下空间。在深层的建设过程中,还要考虑节能、空气、防灾,比如应急的时候有隔离舱、疏散系统、逃生系统。

  我觉得智慧化城市建设过程中一定要纳入地下空间的智慧运维,包括使用人工智能、数字孪生、物联网等技术。

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