面向交通与能源基础设施安全运维的“感知—决策—执行”全链条研究
智能基础设施工程创新研究团队（SIELab，Smart Infrastructure Engineering Laboratory）面向交通强国、城市更新、新型能源体系建设和基础设施安全韧性提升需求，聚焦桥梁、隧道、道路、轨道交通及典型能源基础设施在建设和长期服役过程中面临的状态信息获取困难、结构参数识别不充分、性能评定不确定、风险演化难预测和运维过程难闭环等问题，开展智能检测与多源感知、结构状态识别与性能评定、智慧运维与韧性提升研究。
团队以结构工程、桥梁与隧道工程、岩土工程、道路与铁道工程、结构动力学和计算力学为专业基础，融合人工智能、无人系统与机器人、物联网、嵌入式系统、数字孪生及云边端协同计算技术，构建由作用与工况分析、现场检测监测、结构分析计算、状态识别、性能评定、运维执行和效果复核相互贯通的技术体系。
交通基础设施是团队现阶段的核心研究与工程验证场景；能源基础设施是基于共性理论、感知方法和运维技术逐步拓展的应用领域。
核心研究主线
在役基础设施多源协同检测、结构状态识别与承载能力快速评定
以桥梁为例，工程结构承载能力评定通常需要综合考虑结构构造、材料性能、既有病害、荷载作用、边界条件和实测响应等多方面信息。传统检测数据、结构计算模型与评定结论之间往往缺少稳定联系，难以充分回答结构当前实际状态、模型参数是否可信以及评定结果能否通过现场试验验证等问题。
团队围绕在役基础设施日常检测和承载能力评定需求，重点研究检测工况设计、多源响应获取、结构参数识别、有限元模型修正、承载能力评定及现场验证方法，形成以下技术链条：
作用与工况分析 → 检测任务设计 → 多源响应获取 → 状态与参数识别 → 有限元模型修正 → 承载能力评定 → 现场验证与反馈更新
该主线以结构计算、结构动力学和损伤反演为理论核心，以多源协同检测为数据入口，以承载能力评定为当前重点突破口，以工程试验和可验证状态为质量保障，并将形成的理论、方法、算法和装备逐步拓展至隧道、道路、轨道交通及典型能源基础设施。
总体研究框架
SIELab的研究体系由“感知—决策—执行”三个相互协同、同等重要的研究方向构成。
- 感知解决结构作用、响应和病害信息“如何获取、是否可信、能否量化和复核”的问题；
- 决策解决检测数据“如何转化为结构参数、状态判断、性能评定和风险认识”的问题；
- 执行解决评定结果“如何转化为巡检、复检、养护和应急任务并形成反馈”的问题。
工程试验与基准评价为理论、算法和装备提供验证依据，物理—数据融合数字孪生平台负责贯通数据、模型、证据和任务，共同支撑完整技术闭环：
环境与荷载作用分析 → 检测工况与任务设计 → 多源协同检测监测 → 结构状态与参数识别 → 有限元模型修正 → 性能与风险评定 → 运维任务生成与执行 → 效果复核与模型更新
方向一：智能检测与多源感知
复杂基础设施通常具有尺度大、构造复杂、服役环境恶劣和病害类型多样等特点。单一传感器或单次人工检查难以同时获得结构表观病害、几何变形、动力响应、内部缺陷和环境作用等多层次信息。
本方向研究多类传感模态、移动检测载体与固定监测节点之间的协同方法，形成面向基础设施状态识别的多源数据获取、质量评价和证据表达体系。
当前重点研究内容
- 基于机器视觉和红外成像的结构表观病害识别、定位与几何量测；
- 基于激光雷达和摄影测量的三维实景重构、结构几何检测与变形分析；
- 基于振动响应、模态参数、位移、应变和温度等信息的结构响应检测与监测；
- 无人机、车载检测单元、移动机器人与固定监测节点的协同作业；
- 检测与监测数据的时空配准、多源融合、质量控制与不确定性表征；
- 构件位置、病害类型、量测结果和检测证据之间的关联表达；
- 面向现场数据处理的云边端协同计算与轻量化智能识别方法；
- 面向疑似病害和信息不足区域的触发式补检与人工复核方法。
协同拓展方向
团队结合具体科研项目和合作条件，逐步开展分布式光纤传感、声发射、超声、冲击回波、地质雷达及其他检测方法研究，拓展对结构内部缺陷、隐蔽部位和基础工程病害的感知能力。
本方向重点解决复杂环境和有限作业条件下结构作用、响应与病害信息的可信获取问题，为后续结构状态识别和性能评定提供可量化、可复核和可追溯的数据与证据基础。
方向二：结构状态识别与性能评定
检测数据本身并不直接等同于结构安全状态。如何由有限、含噪和异构的现场观测信息，识别结构的等效荷载、边界条件、材料参数、预应力及损伤状态，是基础设施安全评定中的核心科学与工程问题。
本方向以结构计算、动力学分析和损伤反演为理论主线，研究物理机理与现场数据共同驱动的结构状态识别、模型修正和性能评定方法。
重点研究内容
- 温度、冻融、腐蚀、车辆荷载及极端事件作用下的多场耦合机制；
- 面向桥梁与复杂基础设施的精细化有限元建模、多尺度数值模拟和基准模型构建；
- 基于静力与动力响应的荷载、边界条件、材料参数、预应力及损伤反演；
- 模态参数识别、结构参数识别与有限元模型修正；
- 物理机理与数据驱动融合的结构状态识别方法；
- 考虑测试误差、模型误差和参数不确定性的概率反演与可靠性分析；
- 在役桥梁承载能力快速评定及评定结果的现场验证；
- 复杂环境作用下结构性能退化、时变可靠性和剩余使用寿命分析；
- 极端事件作用下单体结构响应、失效模式与风险演化分析。
本方向重点回答结构“当前处于什么状态、为什么形成这种状态、是否满足安全使用要求、评定结果是否可信以及未来可能如何演化”等问题，是团队持续形成代表性理论、分析方法和计算软件的核心方向。
方向三：智慧运维与韧性提升
传统基础设施检测、评定和养护环节相互分离，检测成果往往以报告为终点，难以进一步转化为具体的复检、养护和应急任务。本方向研究如何将结构状态识别与性能评定结果转化为可执行、可验证的运维行动，并通过工程反馈持续更新感知方法和计算模型。
本方向包括单体基础设施智慧运维和设施群韧性提升两个相互衔接的研究层次。
单体基础设施智慧运维
- 检测规范、结构风险和信息需求共同驱动的巡检任务规划；
- 无人机、移动机器人和车载检测装备的路径规划、协同调度与作业控制；
- 面向疑似病害、关键构件和信息缺失区域的触发式补检；
- 人机协同的检测结果复核、病害确认和异常处置；
- 检测结果与构件位置、病害量测、技术状况评价和检测报告之间的关联表达；
- 基于状态评定结果的养护维修辅助决策与资源优化配置；
- 运维实施后的效果复检、参数更新和模型再校准；
- 探索面向局部养护作业的轻量化机器人原位作业技术。
设施群韧性提升
- 面向桥梁群、路网、城市基础设施和能源设施系统的风险筛查；
- 极端灾害条件下基础设施状态快速评估和风险传播分析；
- 基础设施功能损失、服务能力变化和恢复过程模拟；
- 应急资源配置、抢修任务组织和恢复方案优化；
- 灾前防控、灾中响应和灾后恢复相互衔接的韧性评价方法。
本方向重点解决“在掌握结构状态之后，如何形成科学合理的运维任务，并通过人机协同执行、工程复检和模型更新实现闭环”的问题，推动科研成果由数据、算法和分析报告向装备原型、软件系统和成套技术发展。
共性支撑一：工程试验与基准评价
感知结果、反演参数、修正模型和评定结论只有经过可靠验证，才能进一步用于工程决策。团队将工程试验和基准评价作为贯穿三个研究方向的质量保障机制。
重点研究内容包括：
- 基于荷载试验和可控工况试验的结构响应与模型验证；
- 基于已知病害、可控损伤或可验证状态的识别算法评价；
- 不同传感设备、检测方法和计算结果之间的交叉验证；
- 维修、加固或养护实施前后的结构状态对比；
- 检测误差、模型误差和参数不确定性的传递分析；
- 算法精度、鲁棒性、可重复性和适用边界评价；
- 面向典型工程任务的基准数据、试验样本和评价指标构建。
通过工程试验和基准评价，建立“数据有质量控制、算法有对比基准、模型有现场校核、评定有验证依据、运维有反馈结果”的研究机制。
共性支撑二：物理—数据融合数字孪生平台
数字孪生平台是连接感知、决策和执行三个研究方向的共性技术载体。团队研究基础设施实体、检测监测数据、结构计算模型、状态评定结果与运维记录之间的动态映射和协同更新方法。
平台重点支撑：
- 多源检测监测数据的统一管理与时空关联；
- 有限元模型、三维实景模型与结构档案的融合表达；
- 构件、病害、响应、参数和评定结论之间的关系组织；
- 结构技术状况、承载能力、可靠性和风险信息的可视化表达；
- 检测任务、评定过程、人工复核和运维记录的全过程追溯；
- 灾害情景、性能退化和运维方案的模拟推演；
- 感知结果、计算模型和工程反馈之间的持续更新。
数字孪生并不是独立于三个方向之外的三维展示系统，而是支撑数据流、模型流、证据流和任务流闭环运行的基础平台。
典型应用场景
核心研究与工程验证场景
桥梁工程
- 公路与铁路桥梁检测、监测和承载能力评定；
- 城市桥梁群状态筛查、技术状况评价与风险分级；
- 桥梁施工过程结构分析、施工控制和状态监测；
- 寒区冻融、冰雪和极端温差作用下桥梁服役性能评估。
隧道与轨道交通
- 公路隧道和城市隧道表观病害及结构变形检测；
- 盾构隧道收敛变形、环间错台和全断面几何检测；
- 轨道交通结构、线路及附属设施智能巡检；
- 基于激光点云的限界检测、结构量测和异常区段识别。
道路及其附属设施
- 道路、路基和边坡变形检测与灾害风险识别；
- 基于无人机和车载平台的道路技术状况与沿线设施巡检；
- 寒区道路服役状态、环境作用和灾害风险分析。
重点拓展场景
- 风电塔筒、基础及支撑结构状态监测与动力分析；
- 矿井巷道、围岩和支护结构变形感知与安全评估；
- 复杂环境下典型能源基础设施检测监测与风险识别。
协同研究与战略拓展场景
团队根据科研项目、工程数据和合作条件，逐步将相关方法拓展至油气管线、水电站、大坝及其他重要基础设施，并开展多灾害作用下基础设施群风险与韧性研究。
成果体系
SIELab坚持基础理论研究、关键技术突破、装备研发和工程验证相互支撑，逐步形成具有团队辨识度的成果体系。
理论与方法
- 多场耦合作用与结构响应分析理论；
- 结构状态与参数反演方法；
- 有限元模型修正与物理—数据融合方法；
- 性能退化、可靠性与风险演化分析方法；
- 基础设施韧性评价与恢复决策方法。
检测与评定技术
- 多源协同检测监测技术；
- 结构状态识别与损伤定位方法；
- 在役桥梁承载能力快速评定方法；
- 检测数据质量控制与可核查证据表达方法；
- 工程试验、基准评价与现场验证方法。
装备与原型系统
- 无人机和车载检测单元；
- 移动检测机器人及专用作业载荷；
- 边缘计算终端与专用传感单元；
- 检测、复核和运维任务协同原型系统。
软件与平台
- 结构计算、参数识别与模型修正软件；
- 图像、点云和结构响应数据处理工具；
- 检测数据管理与工程报告生成系统；
- 基础设施数字孪生与智慧运维平台。
数据、标准与工程成果
- 典型工程数据集和基准测试样本；
- 专利、软件著作权与技术秘密；
- 试验方法、技术指南和相关标准；
- 可复制的工程案例和成套应用方案。
团队致力于形成具有自主理论方法、核心算法、装备原型、软件平台和工程验证能力的智能基础设施安全运维技术体系，为交通与能源基础设施安全、高效和韧性运行提供科技支撑。