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基于数字孪生的城市交通基础设施寿命预测研究1

基于数字孪生的城市交通基础设施寿命预测研究

摘要

随着城市化进程的加速，城市交通基础设施作为城市运行的命脉，其健康状态和寿

命周期管理日益成为城市治理的核心议题。本研究旨在构建基于数字孪生技术的城市

交通基础设施寿命预测系统，通过多源数据融合、物理建模与人工智能算法的结合，实

现对桥梁、道路、隧道等关键交通设施的全生命周期精准预测与管理。研究采用”物理

实体虚拟模型数据驱动”的三层架构，整合物联网监测数据、BIM模型信息、历史养护

记录等多维数据源，构建高保真度的数字孪生体。通过引入深度学习中的LSTM神经

网络和注意力机制，结合材料退化理论，建立多尺度寿命预测模型。研究选取某特大城

市核心区的12座桥梁和30公里主干道作为试点区域，验证系统的预测精度达到85%

以上，较传统方法提升约30个百分点。研究成果将为城市交通基础设施的预防性养护、

资源优化配置和应急响应提供科学依据，对提升城市韧性、降低全生命周期成本具有重

要实践价值。本研究还提出了标准化的数据采集协议、模型验证框架和系统集成方案，

为数字孪生技术在城市基础设施管理领域的规模化应用提供技术支撑。

引言与背景

1.1研究背景与意义

城市交通基础设施是国家经济社会发展的基础保障，其安全可靠运行直接关系到

城市功能的正常发挥和公众生命财产安全。据交通运输部统计数据显示，截至2022年

底，全国公路桥梁总数已达90.6万座，其中特大桥6444座；高速公路里程17.7万公

里，城市道路总长度超过50万公里。然而，大量早期建设的基础设施已进入中老年期，

结构性能退化问题日益凸显。中国工程院《中国基础设施可持续发展报告》指出，我国

约20%的桥梁存在不同程度的安全隐患，每年因基础设施老化导致的直接经济损失超

过千亿元。

传统基础设施管理主要依赖定期人工检测和经验判断，存在数据碎片化、评估主观

性强、预测精度低等问题。随着数字中国战略的深入推进，利用数字孪生等新一代信息

技术提升基础设施智能化管理水平已成为必然趋势。《“十四五”现代综合交通运输体系

发展规划》明确提出要”推进交通基础设施全生命周期数字化管理”，为本研究提供了政

策指引。

数字孪生技术通过构建物理实体的虚拟映射，实现了状态监测、性能评估和趋势预

测的闭环管理。将其应用于交通基础设施寿命预测，能够突破传统方法的局限性，实现

从被动响应向主动预防的转变，对提升城市治理能力、保障基础设施安全、优化资源配

置具有重大战略意义。

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1.2国内外研究现状

国际上，美国、欧盟等发达国家和地区已率先开展数字孪生在基础设施管理领域的

研究与应用。美国联邦公路管理局(FHWA)的”桥梁数字孪生计划”已在全国2000余座

桥梁上部署了监测系统，通过结合结构健康监测(SHM)和BIM技术，实现了桥梁状

态的实时评估。欧盟”Horizon2020”框架下的”INFRASTAR”项目开发了基于数字孪生的

铁路基础设施全生命周期管理平台，预测准确率达到82%。

在学术研究方面，近年来出现了大量关于基础设施数字孪生的理论探索。英国剑桥

大学团队提出的”六维数字孪生模型”(6DDigitalTwin)将时间维度纳入传统三维模型，

实现了动态演化模拟。德国亚琛工业大学开发的”结构数字孪生”框架，通过多物理场耦

合分析，提高了混凝土结构裂缝预测的精度。

国内研究起步较晚但发展迅速。清华大学、同济大学等高校在桥梁健康监测数字孪

生方面取得了重要进展。华为、阿里巴巴等科技企业也推出了城市基础设施数字孪生解

决方案。然而，现有研究仍存在以下不足：一是多源异构数据融合机制不完善；二是寿

命预测模型多基于单一因素，缺乏综合性；三是系统架构标准化程度低，难以规模化推

广。

1.3研究目标与内容

本研究旨在解决当前城市交通基础设施寿命预测中的关键技术难题，构建系统化、

标准化的数字孪生解决方案。具体目标包括：1)建立多源数据融合与治理框架，实现监

测数据、设计参数、环境因素等信息的有效整合；2)开发基于物理机理与数据驱动相结

合的混合预测模型，提高寿命预测精度；3)构建高保真度的数字孪生系统，实现可视化