随着桥梁老化，让它们更聪明

德国慕尼黑郊外有一座小桥。它只有 20 米长，横跨 Schwindegg 的 Isen River，当您开车经过时，您几乎不会注意到它。但在这座老化的双车道桥梁之下，也许隐藏着基础设施管理的未来：近 150 个传感器记录了几乎所有的东西——压力、应变、倾斜度、振动，甚至是结构的温度。

为什么？因为在为时已晚之前了解哪些桥梁可能容易恶化是有价值的。

在大多数国家在基础设施维护方面苦苦挣扎的时候，德国正在使用革命性的数字孪生技术来监控和维护关键结构。

由 Stefan Küttenbaum 博士和 Johannes Wimmer 领导，Schwindegg 项目是慕尼黑联邦国防大学（慕尼黑德国武装部队大学）和因河畔米尔多夫地区的合作项目。Küttenbaum 是混凝土结构主席的关键基础设施工作组负责人，Wimmer 是研究助理。Thomas Braml 教授领导混凝土结构主席。该计划是下一代欧盟计划的一部分，旨在提高关键基础设施的弹性和可持续性。

德国的许多桥梁建于 60 多年前，其中几座矗立了一个世纪或更长时间。由于年龄相关的恶化和数十年的持续使用，迫切需要维修和改进。然而，有限的资源——人力、财力和物力——使得对每座桥梁进行大修变得不切实际。然而，很难为公共安全定价。市民过桥时可能会疑惑："安全吗？"

"我们现在面临着数千座需要立即翻新甚至更换的桥梁，" Braml 说。"然而，资源太有限，无法更换每一座桥梁，需要考虑更长的使用寿命。"

除了桥梁安全问题外，还存在涉及数据管理和可扩展性的挑战。管理和分析跨越众多桥梁的监控系统生成的大量数据非常复杂。挑战在于创建可应用于多个桥梁的可扩展解决方案，确保即使是技术专业知识有限的小区也可以从这些系统中受益。

还有网络安全问题。随着数字基础设施的重要性和所涉数据的敏感性日益增加，确保网络安全和数据保护至关重要。这包括开发能够在混合环境中安全运行的系统，这可能会带来风险。

追求的解决方案在于创新地使用数字孪生技术，该技术由 NetApp 的先进数据管理解决方案提供支持。使用传感器，该团队收集大量数据，然后通过物联网网关将其传输到大学数据湖进行分析。

德国联邦国防大学与 Fraunhofer Institute for Experimental Engineering (IESE) 合作，使用数字孪生技术，通过整合不同的数据源（出处、工作流程和智能）将物理和数字世界联系起来。bridge 项目是数字孪生技术从诞生之初的第一个真实世界应用。

"数字孪生能够实时精确捕获和分析桥梁数据，" Braml 说。"这实现了智能的预测性维护管理。目标是延长剩余的使用寿命，同时降低资源消耗。这对提高基础设施部门的安全性、效率和可持续性做出了重要贡献。"

桥中的传感器馈送数据库，该数据库创建数字图像，然后用于测试过程和分析；数字信息可并行用于其他项目或服务。NetApp 技术以多种方式使用：

• 数据存储： NetApp® StorageGRID® 提供高性能、可扩展的存储解决方案，确保所有收集的数据都得到安全存储并易于访问。StorageGRID 允许与现有 IT 基础设施无缝集成，确保来自传感器的数据可以得到高效管理和检索。
• 数据安全： 鉴于基础设施数据的敏感性，安全是重中之重。NetApp 提供全面的数据保护功能，包括加密和安全访问控制，以保护数据免受未经授权的访问。此外，数据存储在安全的私有云环境中，确保遵守严格的数据隐私法规。
• 实时监控和预测性维护： NetApp 的数据管理解决方案能够实时监控桥梁的状况。通过集成机器学习算法，系统可以分析模式并在潜在问题变得关键之前对其进行预测。这种积极主动的维护方法有助于延长桥梁的使用寿命并降低总体维修成本。

"我们这样做是为了桥梁运营商，因为他们在时间、预算和人员方面的资源往往过于有限，无法管理所有桥梁评估和检查数据以及相关信息流，" Küttenbaum 表示。"我们找到了一种方法来帮助他们，并通过数字化为他们提供支持。该技术使我们能够有效地管理和分析大量数据，为我们提供做出明智决策所需的见解。"

• 可扩展性和可传输性：该项目最重要的优势之一是其可扩展性。该系统设计适用于从小区道路到大型结构的各种桥梁。这种可扩展性对于解决基础设施老化的广泛问题至关重要。
• 数据驱动的见解：该项目提供了宝贵的数据，可用于就桥梁维护和修复做出明智的决策。例如，收集的数据显示，温度引起的桥梁应力可能比交通造成的应力更大。这种洞察力可以实现更准确的预测和更好的维护策略。
• 增强的安全性： 鉴于基础设施数据的敏感性，该项目还强调了网络弹性。数据存储在安全的私有云环境中，确保其免受未经授权的访问。

该项目的未来充满希望，计划将数字孪生技术扩展到德国和世界各地的更多桥梁。即将开展的项目包括在新桥梁上安装传感器，以及应用机器学习算法来增强数据分析。

"我们正在用数据准备一切，观察传感器，看看哪些是可靠的，哪些是不可靠的，" Wimmer 说。

该团队还旨在整合来自各种来源的数据，包括卫星观测，以提供桥梁健康和性能的全面视图。

结束语

该项目展示了由 NetApp 先进数据解决方案提供支持的数字孪生技术如何彻底改变桥梁管理，为老化的基础设施挑战提供可扩展的数据驱动解决方案。通过集成先进的监控系统并确保数据安全，该计划为基础设施的弹性和可持续性设定了新的标准。