我国公路隧道发展迅速，截至2023年年末，公路隧道27297处、3023.18万延米，稳居世界第一。但受限于结构空间形式、行车环境特征等影响，隧道中车辆追尾、黑白洞效应、危化品泄漏、衬砌掉块或坍塌等设施稳定耐久、交通安全应急等问题突出。在政策与技术的双重驱动下，隧道的设施数字化、养护专业化、应急智能化势在必行。
雪峰山隧道位于湖南省怀化市，是G60沪昆高速重要组成部分，是湖南省最长高速公路隧道，至今已安全运营17年。雪峰山隧道属于湖南省内较繁忙路段，社会经济效益显著，但当前面临三方面的挑战：一是车流量逐年上升，交通事件频发，安全形势严峻；二是各个系统独立控制，缺乏数据交互和联动控制；三是对科学养护与高效管控的基础数据支撑不足。在此背景下，雪峰山隧道智慧化提升项目聚焦1个平台（即雪峰山隧道智慧运维平台）、2项专题研究（即雪峰山隧道突发事件分区应急预案、雪峰山隧道通风控制方案）、3大应用场景（即数字设施、科学养护、智能控灾）、N项技术装备，从而解决基础数据支撑、专业化养护、应急处置等问题。该项目入选中国高速公路信息化典型案例、国家公路现代化养护工程试点、交通基础设施转型升级示范，旨在提供一套可复制、可落地的“两型两性”（智慧型、低碳型和安全性、强韧性）隧道智慧化提升方案，引领湖南省隧道数智化转型升级。在数字设施方面，通过基础数据采集、设施解析编码、智能信息标签、数据资源库、轻量化建模、设备集成控制，构建“实体隧道”与“数字隧道”两个体系。快速采集雪峰山隧道空间地理、结构信息、实景影像等数据。基于激光点云技术采集隧道地理信息、桩号、360影像及激光点云数据，快速提取结构数据；通过OCR技术采集竣工图纸与历年检测、养护维修、交通环境等业务数据。建立雪峰山隧道实体解析方法与编码标准，实现土建结构、机电设施构件级、唯一性、精细化管理。搭建一个快速感知、查阅、编辑、更新设施基本信息、技术状况、病害数据、养护信息的交互载体。制定在役隧道动静态数据标准，搭建全要素数据库，实现在役期数据汇集、存储与共享。其中，数据资源类型主要包括静态数据（基础信息、结构信息、地质环境、图纸资料等）、动态数据（技术状况、病害、养护维修、交通量、运行环境、交通事件等）、可视化模型（基础设施对应地理信息、三维模型、360全景、道路影像等）。基于激光点云、倾斜摄影、OCR图纸扫描技术，快速实现土建结构及部分机电设施快速单体化、对象化。集成隧道内通风、照明、交通控制与诱导等25类机电设备，实现可视化统一、分类及标准化控制。在科学养护方面，构建多维检测、状况评定、处治诊断、需求分析、养护决策、计划编制、效益评估等科学养护决策体系，提升养护工程实施的精准性、计划性和资金使用效益，践行养护工程全周期理念。多维监测包括土建结构的日常巡查、经常检查、定期检查与结构监测，以及机电设施的日常巡查、经常检查、定期检测与在线监测。其中，土建结构健康监测包括裂缝宽度、内部水压力、衬砌表面应力等，根据最新规范要求，后期新增隧道衬砌结构表观裂缝和渗漏水病害、不良地质地段路面隆沉、洞口水流量洞门边仰坡与端墙式洞门变形、洞内外气候等监测内容。机电设施在线监测包括5大系统（通风设施、照明设施、交通监控设施、紧急呼叫设施、消防设施）、25类937个带电设施的运行状态统一在线监测。其中，在25类监测设施中，通风设施包括射流风机、轴流风机、CO/VI、风速风向检测仪；照明设施包括灯具、LO/LI；交通监控设施包括车检器、情报板、限速标志、交通信号灯、车道控制标志、区域控制器；紧急呼叫设施包括广播主机、紧急电话；消防设施包括消防主机、横通道门、水泵。异常大厅汇聚雪峰山隧道土建结构/机电设施日常巡查、经常检查、定期检查、结构（在线）监测的病害（故障）数据，基于病害诊断模型、即时技术状况评定模型，进行隧道安全等级评估与及时预警、病害处置类型与措施的智能诊断，实现异常数据统一管理与处置跟踪。养护决策包括养护需求、养护模型、方案比选、方案生成四个环节，实现隧道短期、中期、长期养护决策，为科学制定养护规划、年度计划、月度计划提供依据，提高养护资金使用效益。其中，养护模型包括8大基础模型与3大决策模型，基础模型包括技术状况评估模型、病害优先级模型、病害演变模型、养护对策模型、资金优化模型、交通量预测模型、养护措施模型等；决策模型包括最佳费效比决策模型、最低成本决策模型、最优技术状况决策模型等。养护计划包括养护规划、年度计划、月度计划。基于年度养护决策方案与中长期养护决策方案雪峰山隧道养护规划、年度计划科学、高效编制；基于集约化施工排期模型进行隧道月度养护计划智能排期与修订。在智能控灾方面，主要包括全息感知、专项管控、应急联动、品质服务四个方面。实现隧道管理可视化、设施控制集中化、事件处置模板化、应急调度可视化。全息感知包括超温车辆、两客一危、车流量、交通事件、交通环境（COVI）、火灾、结构安全、机电故障等。专项管控包括绿色照明、通风控制、重点车辆管控、紧急停车带诱导警示、隧道入洞柔性阻拦。其中，隧道入洞柔性阻拦包括三道阻拦：第一道阻拦包含可变信息标志、声光报警设施（360m范围）等，设置距遮光棚入口前500米处，起到警醒、减速的作用；第二道阻拦包括光幕阻拦系统、可变信息标志、声光报警、视频监控、信号灯、定向广播等，路段迎车面上全断面阻拦，起到停车/接近停车的作用；第三道阻拦包括光幕阻拦系统、声光报警、视频监控等，设置距遮光棚10米处，隧道洞口迎车面上全断面阻拦，起到完全停车的作用。应急联动针对火灾、危化品泄漏、交通事件、交通拥堵、恶劣天气、结构灾害 8 类事件制定基于事件类型及隧道分区的应急控制“一隧一预案”，当监测到火灾或事故时，自动发出相应等级预警，经确认后“一键启动”应急预案，实现机电设施联动，应急相关人员以及应急各部门多方协调联动，提高运营管理单位的应急处突和协同能力。品质服务具体包括雪峰山隧道入口100m、出口70m范围采用全断面涂装，洞内侧墙3m范围涂装，并设置交通绿腰线，提升隧道光环境（亮度、均匀度、辨识性），降低照明费用；采用壁面标进行紧急停车带、人行逃生通道和重点机电设计进行特殊涂装，提升安全品质等。在核心业务内容方面，主要包括雪峰山隧道运营管理、隧道养护管理、隧道资产管理。在内、外部业务协同方面，一是雪峰山隧道与相邻路段间的协同交通管控与应急联动；二是雪峰山隧道管理所与外部交通运输、公安交管、应急管理、气象、医疗等部门间的应急协同；三是相关业务之间的协同。在上、下级业务联动方面，一是雪峰山隧道管理所与怀化管理处监控分中心间的业务联动；二是雪峰山隧道管理所与湖南省高速公路集团间的业务联动。在应用架构方面，主要包括数字孪生协调管理、智能管控、智能养护、路产管理等。通过建设1套数字隧道构件级全量物理建模+7大孪生主题，基于“一屏七维”统揽雪峰山隧道运维“历史溯源-即时映射-未来推演”情况，从而提升管理效能。首页：面向监控中心来访参观领导，一屏总览雪峰山隧道资产、管控、养护综合态势。全息感知：围绕监控员日常工作重点（交通流量、交通环境、交通环境、土建病害、机电故障、沿线关键区域视频、动视频、重点车辆跟踪），进行数据分析与数字孪生可视化呈现。全域视频：面向监控员，实现雪峰山隧道全域视频监控。应急联动：对确认的事件，实现设备控制运行状态效果呈现，交通流量、交通环境、沿线关键区域视频、联动视频、重点车辆跟踪查看以及历史事件处置过程回溯。按分区选择预案，执行典型事件演练。智能养护：以“检-评-治”为主线，实现孪生+视频的路产巡查、病害及故障位置分布、技术状况、养护决策方案比选、养护方案计划、养护成效等可视化呈现与数据分析。数字隧道：通过孪生大屏掌握雪峰山隧道土建结构、其他工程设施、机电设备等资产量级及资产健康状态。数据资产：实现隧道运维数据规模、数据分布、数据流动、数据治理、数据质量、数据安全、网络安全等可视化。数据架构主要包括数据采集层、存储分析层、数据应用层。数据采集层：用于采集各类感知数据以及外部数据，实现全业务、全类型的数据采集。存储分析层：建立雪峰山隧道本地化数据中心，对数据进行标准化、规范化处理，形成专业融合、跨业务、跨部门共享的数据资源。数据应用层：采用“平台+应用”的应用模式，围绕隧产管理、智能养护、智能管控、数字孪生协同管理，开展数据应用。数字路产和智能养护系统部署在集团私有云，智能管控和数字孪生子系统部署在雪峰山管理所，通过SD-WAN 加密通道互联。在役公路隧道数字化技术方法上，包括数据采集、资产解析编码、设备集中管控以及养护、运营数据资源体系，搭建实体公路和数字公路两个体系，基本实现隧道的一套模型、一套数据以及一套管理标准。在全要素检查及周期性养护决策体系上，构建包含多维检测监测数据采集、技术状况检测评定、养护需求分析、投资效益评估、规划计划编制等关键环节科学养护决策体系，提升养护工程实施的精准性、计划性和资金使用效益。在公路隧道重点车辆监控策略上，实现入隧车辆的监测、预警及联动控制，尤其是两客一危、超温车辆的监测，形成事前预防、事中管控、事后溯源的全过程、闭环管理体系。在监测预警、智能管控与防灾减灾体系上，完善全息监测网络，示范应用紧急停车带管控设施、柔性阻拦新型应急装备，数字化、流程化、与定制化应急预案，实现突发事件的监测研判、应急联动和辅助决策智能化，提升应急处置与韧性保通能力。在隧道集约型管理模式与运行机制上，聚焦突出大运营场景，构筑多维一体集约型数字化业务系统与规范体系。
