深水下的数字突围——桥梁水下安全智能计算理论与数字感知技术

桥梁作为现代交通网络的核心枢纽，其安全性与耐久性直接影响着区域经济发展与公众出行安全。而水下基础作为桥梁最隐蔽的承载单元，由于长期受到水流冲刷、生物侵蚀，桩基础可能发生混凝土病害，如图1所示，进而威胁桥梁结构安全。根据相关研究统计，因水下基础破坏引发的桥梁事故在桥梁倒塌案例中占主导地位。因此，主动对桥梁水下结构进行检修与运维，保证桥梁水下结构安全，就显得尤为重要。

图1 桥梁水下桩基础病害

传统依靠人工潜水检测的方式不仅成本高昂，更存在数据采集不连续不完整、风险系数高等行业痛点。在新基建与数字化转型的双重驱动下，桥梁安全运维正经历从“经验判断”向“数据驱动”的范式转变。以人工智能、物联网、数字孪生为代表的创新技术，为破解水下结构“看不见、测不准、评不全”的监测难题提供了全新路径。

本文聚焦桥梁水下安全智能计算理论与数字感知技术，解析如何通过点云——声呐感知技术、冲刷深度精确预测、冲刷形态快速建模、损伤智能诊断算法等关键技术突破，实现结构隐患的厘米级识别与全生命周期预警，通过工程模拟和实际案例验证，为交通基础设施的智能化管养保驾护航，提供可复制推广的解决方案。

桥梁水下安全智能计算理论

桥梁冲刷是威胁跨河桥梁安全的主因之一。水流与桥墩的长期相互作用导致河床泥沙持续流失，形成动态演变的冲刷坑，其隐蔽性和突发性使得传统监测手段往往滞后于灾害发生，可能导致桥梁结构失稳甚至垮塌。传统冲刷评估依赖经验公式、物理模型试验或简单数值模拟，但存在精度低、计算成本高、动态适应性差等问题，限制了其在工程实践中的广泛应用。

桥梁冲刷智能计算理论通过融合人工智能算法、数值模拟技术、流体力学原理，建立水流－桥墩－河床三维耦合模型，实现冲刷过程的动态预测与优化，从而评估桥梁水下结构的安全性以优化防护措施，如图2所示。

图2 桥梁冲刷智能计算理论

AI优化重构冲刷计算公式

针对现有经验公式存在的预测准确性不佳，公式泛化性不足等问题，构建了多样本冲刷数据库。利用人工智能技术，结合经典冲刷知识对传统桥梁冲刷经验公式进行改进或重构，以提高冲刷深度预测的精度和泛化能力。

冲刷样本数据库构建

传统的冲刷公式往往通过少量实验数据拟合得到，因此容易出现工况泛化性不足，公式找形不全面等问题。桥梁冲刷样本数据库中收集了大量冲刷样本数据，构建了仿真－水槽－实桥多保真度冲刷数据库，如图3所示，为后续冲刷计算理论研究提供了数据支持。

图3 冲刷样本数据库

冲刷公式优化重构

以人工智能算法为基础，以公认冲刷领域知识为引导，结合仿真－水槽－实桥多保真度数据，实现了冲刷深度预测公式优化重构，突破了传统经验公式局限性，建立了更普适、精度更高的预测模型，如图4所示。

图4 冲刷公式优化重构

桥梁冲刷智能仿真计算理论

传统数值仿真技术存在湍流模拟过于简化导致预测不准确，计算成本过高等问题。桥梁冲刷智能仿真计算理论是一种融合流体力学、泥沙运动学、数值计算与人工智能技术的多学科交叉理论，旨在通过高精度建模和智能化算法，揭示水流－桥墩－河床相互作用的动态机理，并精准高效预测冲刷坑的时空演变规律。

轻量化高分辨率流场建模

流场建模是桥梁冲刷智能仿真计算的核心基础，其目标是在保证湍流结构、涡旋演化等关键细节捕捉能力的前提下，显著降低传统仿真方法所需的计算成本。通过构建内嵌物理机制的物理信息神经网络预测模型，实现了轻量化高分辨率流场快速建模，如图5所示。

图5 高分辨率流场建模

桥梁冲刷智能仿真

建立了知识-数据双驱动的桥梁冲刷智能仿真计算方法，将数据特征与物理机制深度融合，提升了面向多工况、真实桥址环境下的冲刷计算能力，如图6所示。在保证预测精度的前提下，极大地提高了冲刷仿真效率。

图6 桥梁冲刷智能仿真

桥梁水下数字感知技术

三维先进实时声呐

不同于易受干扰的传统水下光学设备，新兴的桥梁水下数字感知技术依托声呐，为桥梁的水下结构安全提供了一种高效、非侵入式的检测手段。通过声波在水中的传播特性，声呐能够精确捕捉水下结构的细节，进行病害检测和冲刷监测，广泛应用于桥梁的定期检查和维护工作中。

声呐技术通过向水中发射声波信号，并接收其反射波来判断物体的距离、形态和状态。这种技术具有非接触性、远距离、高精度的优点。声呐通常安装在船舷，使得能够在不需要人员下水的情况下，全面检测桥梁水下部分的状况，大大提高了检测效率和安全性。

传统声呐技术通常是二维成像，而三维实时声呐的引入，则使得水下结构的检测更加精准和全面。三维声呐系统能够实时生成桥梁水下结构的三维图像，如图7所示，迅速而准确地提供详细的结构信息，满足了快速检测桥梁病害和冲刷的实时需求。采集到的数据经过后处理，可以得到桥梁水下基础和局部冲刷坑的完整三维形态。

图7 三维实时声呐获取的桥梁水下基础点云形态

智能化桥梁水下感知

随着智能化和数字化技术的不断发展，智能数字化检测技术在桥梁水下安全检测中的应用也日益广泛。三维实时声呐技术为数字化检测提供了坚实的“数字底座”，通过精确获取水下结构的三维数据，构建出真实、详细的桥梁水下空间数字模型。并实现基于声呐数据的桥梁水下结构数字感知。

水下结构三维建模与可视化

利用三维实时声呐，不仅能够检测水下部分的病害和冲刷，还能构建精确的三维水下模型。如图8所示的桩基水下三维模型能够直观地展示桥梁水下的整体结构，帮助工程师全面了解桥梁的状况。通过三维可视化，桥梁的设计、施工和维护工作可以更具前瞻性，确保结构的安全和可靠。

图8 桥梁桩基础的三维可视化模型

水下冲刷形态重建

常规的冲刷检测手段智能获得单点冲刷深度，无法获得完整三维冲坑形态。三维实时声呐能够精准监测桥墩周围的冲刷情况，实时生成桥梁冲刷坑的三维数字空间模型，显示冲刷深度和范围。这种技术为检测冲刷变化引起的基础承载力降低，帮助工程师及时发现潜在的风险并采取相应的冲刷防护措施措施。

图9 桥梁冲刷坑的三维数字空间模型

桩基病害智能识别与检测

传统的二维声呐只能提供平面的检测结果，而三维实时声呐则可以通过实时成像，全面展示桥梁水下结构的三维图像，帮助检测裂缝、腐蚀、剥落等病害。三维成像技术能够准确定位病害的具体位置、深度及范围，为后续的修复工作提供精确依据。通过这些实时生成的三维数据，工程师能够更直观地分析结构的损伤程度。

图10 桥梁桩基病害数字化检测

无人化智能日常巡检

随着无人船和水下机器人技术的发展，声呐系统可以与这些设备结合，进行自动化水下巡检。无人船可以搭载声呐进行测量，并按预设路线执行检测任务，将实时数据传输至地面平台，减轻人工巡检的工作负担，提高检测效率和精度。无人船可以在水流速较高或河道狭窄等应用场景下完成桥梁水下检测任务。

长期监测与智能预警系统

在桥梁的关键水下部位布置声呐传感器后，可以实现长期的动态监测。这些传感器可实时收集水下结构的健康数据，结合智能算法，通过大数据分析和机器学习模型预测桥梁的潜在风险。一旦发现异常情况，系统会自动发出预警，帮助相关部门采取及时的修复或加固措施。

技术融合 范式革新

随着新一代信息技术的加速迭代，桥梁水下安全智能计算理论与数字感知技术正朝着多学科深度融合、全要素数字化重构的方向发展。数字感知技术通过为水下监测提供精确的数字基础，使得智能计算能够对桥梁的安全性进行高效、精准的评估。智能计算理论与数字感知技术的协同创新将推动桥梁水下安全监测体系实现四大范式跃迁。

智能感知计算驱动的水下监测范式升级：构建融合深度学习的自适应计算－感知框架，能够实时调整监测策略，自动优化水下结构监测流程，结合轻量化智能计算理论实现水下结构快速识别重建与分析预测。

跨模态感知数据的融合计算：结合声呐与其他传感器数据（如光学、电磁等），构建多模态数字感知系统，提高监测数据准确性与可靠性，开发多模态数据融合计算模型。

云协同计算的全域感知监测体系：结合云平台技术部署云端协同的桥梁水下结构实时监控感知系统。实地部署数字感知设备全天候监测，云端部署轻量化智能仿真模型实时处理数字感知数据，生成对应数字孪生体实时监测预警。

智能感知计算赋能的无人化运维：加强具有自主计算决策能力的自动化、无人化感知设备研发，能够实现“自主感知－自主诊断－自主决策”闭环控制，使检测过程更加高效、安全。

通过智能计算理论与数字感知技术不断突破与融合，桥梁水下安全监测将不断向智能化、高效化、无人化方向跨越发展，实现全要素数字重构与全周期智能计算安全管控的范式革新。

本文刊载 / 《数智视界》杂志

2025年 第1期 总第32期

作者 / 熊文

作者单位 / 东南大学

编辑 / 李诗韵

美编 / 赵雯

审校 / 李天颖 王硕 廖玲

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