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近年来隧道建设规模不断扩大，据交通运输部统计数据，截至2023年末，全国公路隧道27297处，特长隧道2050处，长隧道7552处。在此背景下，隧道作为特殊构造物，在运营过程中存在救援困难、信息不畅、系统集成度不高、重监视轻控制等问题，隧道的智慧升级势在必行。
一般来说，隧道数字化转型与智慧化升级，需要对当前管理痛点与实际需求进行深入分析，逐步多方面、多层次不断推进，其目标主要体现在三个方面：一是隧道智能监控管理风险防控的提升，即通过隧道智能化策略及预案的联动管控，实现实时监测预警与预案体系联动的信息化，提前预判风险并实现闭合管控；二是公路隧道基础设施的运营效率提升，即通过机电设备的健康状态监测、通风照明节能模型验证，实现隧道营运养护的精细化管控，达成降本提质的目标；三是隧道营运数据驱动的管理决策支持，即通过建设隧道营运管理的业务标准化及数据交互共享机制，利用标准化的数据治理手段实现营运监测辅助。以下梳理了京台高速福州段长隧道群、秦岭隧道群、大娄山隧道群的智慧化升级创新实践情况。
据悉，京台高速福州段长隧道群全长48公里，其中分布了连续三处超过3公里的特长隧道—天龙山隧道6.5公里，牛岩山隧道9.2公里，黄竹山隧道8.6公里。由于其特殊的地理位置以及重要的社会经济作用，京台高速福州段存在节假日交通需求大、货车通行比例高、隧道群通行瓶颈多、交通事故拥堵时有发生等情况，社会各界极为关注，需要采用先进的技术解决问题。2022年6月，福建高速集团以天龙山、牛岩山和黄竹山组成的长隧道群为试点路段，针对隧道交通事件感知被动、处置效率偏低、缺少智能化管控等问题，开展《高速公路长隧道群智慧运行和安全应急能力提升关键技术研究》，实践探索高速公路长隧道群智慧运行管控解决方案。通过布设软硬件感知设施，研发（交通事件秒级响应、交通拥堵预测预警、多级动态分流诱导、应急联动处置等）等智慧预警管控算法，并在此基础上，综合考虑用户体验感，构建事故全过程处置诱导策略，集成长隧道群监管和应急救援系统，实现信息发布与多方联动，最终形成“感知-预警-处置-融合”全过程的长隧道群智慧运行管控解决方案。针对目标跟踪易丢失、事件感知延迟、拥堵易发、应急处置时效差等问题，实现跨点位目标跟踪、突发事件实时检测、在线拥堵预测预警、移动巡检与应急处置等关键核心技术突破，构建长隧道群智慧预警管控算法方案。（1）基于雷视融合技术的目标连续跟踪
针对毫米波雷达多径效应，建立半空间隧道场景电磁散射模型，通过滤波算法模型提出点迹特征模糊分类算法，消除多径效应干扰、避免目标分裂。针对隧道跨点位目标连续跟踪难的问题，采用基于边缘自组网架构的雷视融合技术，实现上下游点位实现跨点位的数据帧对齐融合，实现了目标车辆的位置、速度和大小等特征信息的精准识别。针对长隧道群交通易拥堵问题，接入门架、收费站等多源交通数据，研究提出了一种关联时空交通流数据的隧道交通流预测模型，采用最前沿的Timesnet算法融合动态图调节模块，考虑不同的相关性节点，精准预测隧道流量。同时，通过速度、流量等多指标维度量化评估拥堵等级，克服单一指标的局限性，建立更加科学高效的长隧道群实时拥堵预测预警模型。针对隧道巡检困难、应急处置时效较差的问题，研发隧道移动巡检机器人与火灾、抛洒物、轮毂测温等算法，实现隧道、车辆状态的全时段在线监测、突发事件抵近处置及人工对讲。针对隧道突发事件诱导难的问题，设计动态调整的区域级、通道级、车道级诱导策略，接入情报板、通行信号灯等设备，联动百度互联网地图平台，形成整套分级动态诱导解决方案。据了解，依托西汉高速公路崂峪至皇冠段秦岭隧道群，建设实施秦岭隧道安全防控体系建设项目。该项目建设思路包括三个方面：一是构建一套机制，即构建安全生产风险管理运行机制，开展秦岭隧道群运营安全风险辨识研究、建立秦岭隧道群风险评估体系；二是攻克关键技术，研究隧道交通车路协同关键技术和交通异常态势预警关键技术，研究隧道结构安全、周边环境安全监测预警设备及关键技术；三是打造一个平台，即开展交通流和驾驶行为的监测数据分析和研究，研建基于数字孪生的秦岭隧道群安防系统平台，最终建成路网级安全监测系统平台。其中，在秦岭隧道群安防体系数字孪生系统建设方面，建成了由结构安全、机电设施安全、周边环境安全、交通行为安全、交通应急管控、风险管控地图六大模块构成的“秦岭隧道群安全防控体系数字孪生系统平台”，打破秦岭现有各系统间信息壁垒，结合基于BIM+GIS技术，在系统中真实还原隧道内交通流、结构体、周边环境、应急救援等实体或事件状态，利用监测数据分析处理，实现了风险动态实时监测智能预警，达到信息赋能、感知预警、联防联控、应急救援的目标。在秦岭12隧道上下行分别安装自研检测设备300余套，实时监测隧道群结构安全状态，展示监测设备状况，结构安全监测内容包括：衬砌裂缝监测，应变监测，沉降监测，收敛监测。现有隧道供配电、通风、照明、消防、监控、救援系统进行融合、升级，增设隧道移动火源监测机器人技术，打造了行业领先的机电一体化联动防控体系。异常事件检测，包括违章停车、车辆碰撞、非法逆行、交通拥堵等。
交通流量统计，包括车辆流量统计、分车型车流统计、人流量预估。
交通参数分析，包括平均车速、道路占有率、车头间距、排队长度等。
全域监控及告警，包括隧道日常监控、危化品车辆监控、可视化监控告警等。
- 车辆异常行为检测，包括车牌识别、车身识别、车辆变道、车辆低速等。
监测系统平台与主动防控、应急救援无缝衔接，实现关键设备智能组网，做到全息感知、全域联动、综合集成、智能处置。系统平台对应急事件第一时间准确定位、确认，智能给出应急对策，监控人员确认并一键发布任务，开启智能处置并跟踪事态发展，将突发事件带来的损失和次生事故的概率降到最低。对西汉高速秦岭段的各隧道风险源进行统计分析，得出不同位置的风险源地图，为运营单位及时掌握隧道内各类风险事件提供数据支撑。兰海高速重遵扩容工程于2023年9月建成通车，该项目大娄山隧道群路线长约45千米，涵盖大娄山、尧龙山、松坎、黄家沟、磁竹溪、陈家湾等隧道，隧道占比66.7%，是全国最长的高速公路隧道群，超长隧道群的运营安全保障、应急救援、高效管理和运营节能降耗是急需解决的问题。大娄山隧道长达10.5千米，是国内最长的高瓦斯高速公路隧道。具有交通量大、大车比例高、长下坡、用电负荷大、管控及救援难度大等突出特点。据相关人士介绍，在数字化转型解决思路上，该隧道群基于解决“路、车、人、环境”的关系，建设“智能研判、协同管控、实时监测、分级策略、应急处置”五位一体的创新管理模式，最终形成8大场景、26类事件、4个管控等级，联动29类设备，共计700多条分级分类场景预案管理策略及预案。据悉，重遵扩容工程大娄山隧道群智慧管控项目形成六项创新成果。建立了多因素耦合作用下超长隧道群火灾精准防控体系，提出了风井排烟量与烟雾下游蔓延长度计算方法和分段重点排烟技术，建立了瓦斯隧道智能通风系统，构建了公路隧道分区供水消防系统。通过现场实验及数值模拟建立了烟雾蔓延长度的计算方法，实现了对烟雾扩散距离的精准预测，并结合数字孪生系统实现火灾烟气的动态预测和情景再现。基于瓦斯浓度和压力变化，建立了瓦斯隧道智能通风系统，可以实现瓦斯超标下智能通风。
首次构建了“多斜井+单通道”通风系统设计方法和计算模型，研发了基于CFD技术的轻量化超长隧道正常运营通风全尺寸全要素模拟技术，首次提出了基于ETC门架等多源数据感知的智慧通风及智慧照明控制方法。基于单坡隧道左、右线污染物分布不均匀所带来系统整体能耗高的难题，提出了“多斜井+单通道”设计方法和计算模型，将下坡隧道的新鲜风送到上坡隧道，解决了纵向送排式通风与单通道通风流场耦合控制的难题。传统通风及照明控制方案，没有考虑车辆燃油类型、新能源的影响，节能效果差。基于ETC门架的精准感知，首次建立了基于燃油类型、新能源车混入、车辆预测的智慧通风及照明计算模型，实现了单车精准计算，系统精准控制。
创建了泛在感知多源数据融合的超长隧道群安全预警管控体系，研发了数字孪生智能管控平台及基于开源鸿蒙的国产自主可控的智能化设备。
基于物联网、大数据等手段，采用融合开发方法，开发了超长隧道群的智慧化管控平台。建立了基于数字孪生的危险品运输车辆智能管控系统、车辆主动管控系统、超温预警系统、智能联动预警系统等智能化管控系统，实现了隧道的安全管控效率的提升和控制的精准化。基于开源鸿蒙，开发了边缘计算单元等国产化自主可控设备，提升了系统的安全性。
建立数字孪生系统，以及“两客一危”动态监测系统、车辆超温检测系统、应急预警系统、智慧消防系统等，并集成到超长隧道群智慧一体化管控平台，实现设备管控、安全预警、主动管控、应急调度、养护管理、低碳节能、综合管理7大隧道核心功能，实现隧道全要素的事件实时感知、路网隧道群多级集中管控，节能效果明显。
提出超长隧道群+相关路段的联动救援机制和控制技术，实现事故工况下的一键式启动，全面提升隧道营运管理的安全性、便捷性和智能化水平。
原文：中国交通信息化
