Мониторинг и анализ состояния здоровья: увеличение продолжительности жизни критической инфраструктуры

Структурный мониторинг здоровья (SHM) представляет собой преобразующий подход к управлению инфраструктурой, который сочетает в себе передовые сенсорные технологии, сложную аналитику данных и возможности оценки в режиме реального времени для обеспечения безопасности, долговечности и оптимальной производительности критических структур. Используя встроенные датчики и обработку данных в режиме реального времени, эти системы позволяют непрерывно оценивать структурную целостность в мостах, высотных зданиях и плотинах. Поскольку стареющая инфраструктура становится все более насущной проблемой во всем мире, и по мере того, как новые структуры становятся все более сложными и амбициозными в дизайне, роль структурного мониторинга здоровья никогда не была более жизненно важной.

Понимание структурного мониторинга здоровья: всеобъемлющий обзор

По своей сути, структурный мониторинг здоровья представляет собой систематический процесс, предназначенный для отслеживания состояния и производительности инфраструктуры с течением времени. Структурный мониторинг здоровья (СММ) представляет собой широкое определение наблюдения и анализа системы с течением времени с использованием периодически отобранной информации, которая может отслеживать изменения в материале и геометрических свойствах структур, таких как мосты, здания и плотины. Этот технологический подход представляет собой фундаментальный переход от традиционных методов инспекции к активным, ориентированным на данные стратегиям обслуживания.

В отличие от традиционных методов инспекции, которые основаны на периодических ручных проверках, SHM позволяет постоянно наблюдать и рано выявлять потенциальные проблемы.Непрерывный характер современных систем SHM обеспечивает менеджерам инфраструктуры беспрецедентную видимость структурного поведения, позволяя им обнаруживать тонкие изменения, которые могут указывать на развитие проблем задолго до того, как они станут критическими проблемами безопасности.

Мониторинг и оценка ключевых параметров этих структур в режиме реального времени имеют важное значение для оценки их состояния и предотвращения аварий. Возможность постоянного мониторинга структур, а не полагаться исключительно на плановые проверки, представляет собой сдвиг парадигмы в подходе к планированию безопасности и технического обслуживания инфраструктуры.

Критическая важность мониторинга структурного здоровья

Важность структурного мониторинга здоровья выходит далеко за рамки простого обнаружения ущерба. Он охватывает безопасность, экономическую эффективность и устойчивое управление нашей построенной окружающей средой. Целостность гражданской инфраструктуры, включая здания и мосты, имеет первостепенное значение для общественной безопасности и экономической стабильности.

Решение проблем стареющей инфраструктуры

Стареющие сооружения имеют растущий риск отказа из-за усталости и медленно растущего повреждения, такого как трещины и коррозия, что делает непрерывный мониторинг необходимым для поддержания общественной безопасности. Увеличение урбанизации и стареющей инфраструктуры являются факторами растущего спроса на решения для мониторинга в режиме реального времени. Многие мосты, здания и другие критически важные структуры во всем мире были построены десятилетия назад и в настоящее время работают за пределами их первоначально запланированного срока службы.

Эти структуры сталкиваются с многочисленными угрозами, начиная от факторов окружающей среды и заканчивая динамическими нагрузками, которые могут привести к бедствиям, таким как трещины, поселения и проскальзывания. Без эффективных систем мониторинга эти ухудшающиеся условия могут прогрессировать незамеченными до тех пор, пока они не достигнут критических стадий, что потенциально может привести к катастрофическим сбоям с разрушительными последствиями для общественной безопасности и экономической стабильности.

Предотвращение катастрофических неудач

Системы структурного мониторинга состояния здоровья (СМЗ) необходимы в структурах для выявления любого ухудшения структуры и предотвращения катастрофических сбоев. Кроме того, системы СМЗ могут минимизировать затраты на техническое обслуживание и время простоя критических структур, что позволяет получать очень высокую отдачу от инвестиций. Возможность раннего выявления проблем, прежде чем они перерастут в чрезвычайные ситуации, является, пожалуй, наиболее убедительным обоснованием для внедрения систем СМЗ.

Внезапные экстремальные явления, такие как землетрясения и удары, могут наносить быстро растущий ущерб, а системы ШМ могут обеспечить немедленную оценку после события, чтобы определить, остаются ли структуры безопасными для дальнейшего использования. Эта способность быстрой оценки особенно ценна в подверженных землетрясениям регионах, где быстрые решения о безопасности зданий могут спасти жизни и предотвратить вторичные катастрофы.

Экономические и операционные выгоды

Помимо соображений безопасности, структурный мониторинг состояния здоровья обеспечивает существенные экономические выгоды. Этот технологический переход облегчает переход от плановых ручных проверок к активному техническому обслуживанию на основе условий, устраняя старение критически важных государственных активов. Путем перехода от графиков технического обслуживания на основе времени к подходам на основе условий владельцы инфраструктуры могут оптимизировать свои бюджеты на техническое обслуживание и продлить срок службы своих активов.

Структурный мониторинг состояния здоровья (СМЗ) на основе передовых сенсорных технологий потенциально является экономически эффективным подходом для удовлетворения эксплуатационных требований и сокращения расходов на техническое обслуживание. Данные, предоставляемые системами СМЗ, позволяют принимать более обоснованные решения о том, когда и где следует использовать ресурсы на техническое обслуживание, сокращая ненужные вмешательства и обеспечивая своевременное решение критических вопросов.

Передовые сенсорные технологии для мониторинга здоровья

Эффективность любой системы мониторинга состояния здоровья в основном зависит от датчиков, используемых для сбора данных о структурном поведении. Современные системы SHM используют разнообразный набор сенсорных технологий, каждая из которых предназначена для измерения конкретных параметров, указывающих на структурное здоровье.

Традиционные сенсорные технологии

К общим типам относятся тензодатчики, акселерометры и волоконно-оптические датчики. Эти фундаментальные типы датчиков составляют основу большинства установок SHM, каждая из которых предлагает уникальные возможности для мониторинга различных аспектов структурного поведения.

Измерители напряжения измеряют деформацию структурных элементов под нагрузкой, обеспечивая прямое понимание уровней стресса в структуре. Датчики включают акселерометры, тензодатчики, датчики смещения, станции зондирования уровня, анемометры, датчики температуры, динамические датчики веса в движении и приемники GPS. Этот комплексный набор датчиков позволяет контролировать практически каждый аспект структурного поведения, который может указывать на развивающиеся проблемы.

Пьезоэлектрические акселерометры: Используются для измерения динамических реакций и сейсмических вибраций. Эти датчики особенно ценны для мониторинга структур в подверженных землетрясениям регионах или тех, которые подвергаются значительной динамической нагрузке от движения, ветра или оборудования.

Технология волоконно-оптического зондирования

Волоконно-оптические датчики стали одной из наиболее перспективных технологий для применения в области структурного мониторинга здоровья. В этой области волоконно-оптические датчики стали революционной технологией, предлагающей беспрецедентную точность и надежность. Эти датчики предлагают несколько явных преимуществ перед традиционными электрическими датчиками, которые делают их особенно подходящими для долгосрочного мониторинга инфраструктуры.

Датчики на основе оптического волокна обладают рядом преимуществ, таких как их малый вес, малый размер, способность к встраиванию и иммунитет к электромагнитным помехам. Поэтому они долгое время считались идеальным сенсорным решением для ШМ. Иммунитет к электромагнитным помехам особенно ценен в средах с высоким электрическим шумом, например, вблизи линий электропередачи или на промышленных объектах.

Волоконно-оптические датчики: используется для определения напряжения и температуры на больших расстояниях. Возможность выполнять распределенное зондирование на больших расстояниях с помощью одного оптоволоконного кабеля делает эти датчики чрезвычайно экономичными для мониторинга крупных структур, таких как мосты и трубопроводы.

Датчики для волокнистого Брэгга

Среди этих передовых кандидатов на разработку систем мониторинга состояния здоровья волокна решетки Брэгга (FBG) получили более широкую видимость и признание как в R&D, так и в полевых приложениях. Датчики FBG работают, отражая конкретные длины волн света, при этом отраженная длина волны изменяется в ответ на деформацию или колебания температуры.

Датчики Fiber Bragg Grating (FBG): Эти датчики используют периодические изменения показателя преломления в волокнистом ядре для отражения конкретных длин волн света. Изменения напряжения или сдвига температуры отражают длину волны, что позволяет проводить точные измерения. Этот подход к измерению на основе длины волны обеспечивает отличную долгосрочную стабильность и позволяет мультиплексировать несколько датчиков на одном волокне.

Волоконно-оптические датчики могут выполнять статические измерения деформации в больших масштабах (тысячи мкЗ) на низкой скорости (200 Гц) для потенциального мониторинга эксплуатационной нагрузки и сверхбыстрые измерения деформации в малых масштабах (десятки мкЗ) на сверхбыстрой скорости (500 кГц) для обнаружения потенциального повреждения. Эта двойная способность делает датчики FBG исключительно универсальными для комплексного структурного мониторинга.

Распределенное волоконно-оптические сенсоры

Бриллюэновы датчики: Используя эффект рассеяния Бриллюэна, эти датчики измеряют изменения частоты света, вызванные колебаниями напряжения или температуры вдоль волокна. Бриллюэновское распределенное зондирование позволяет непрерывно измерять всю длину оптического волокна, эффективно превращая само волокно в распределенный массив датчиков.

Рамановские датчики: На основе рамановского рассеяния эти датчики высокочувствительны к изменениям температуры и используются для распределенного температурного зондирования на больших расстояниях.Рамановское распределенное температурное зондирование особенно ценно для контролирующих структур, где тепловые эффекты играют значительную роль в структурном поведении, например, в бетонных конструкциях во время отверждения или в трубопроводах, несущих чувствительные к температуре материалы.

Беспроводные сенсорные сети

Беспроводные сенсорные сети (WSN): используются для снижения затрат на кабельное оборудование и облегчения передачи данных в отдаленных местах. Технология беспроводных датчиков произвела революцию в SHM, устранив необходимость в обширной кабельной инфраструктуре, которая может быть непомерно дорогой и логистически сложной, особенно для модернизации существующих структур.

Беспроводные сети и облачные платформы облегчают передачу данных в режиме реального времени и удаленный мониторинг.Сочетание беспроводной связи и облачных вычислений позволяет централизованно контролировать географически распределенные инфраструктурные активы, позволяя единому операционному центру контролировать несколько структур на широкой территории.

Новые сенсорные технологии

В данном исследовании представлена высокоточная беспроводная микросистема мониторинга смещения, использующая туннельное магнитосопротивление (TMR) для мониторинга состояния конструкций (SHM). Система преодолевает ограничения традиционных методов SHM, обеспечивая высокоточные, интеллектуальные и легкие измерения. Продолжают появляться инновационные сенсорные технологии, предлагающие улучшенные характеристики и новые возможности для приложений структурного мониторинга.

Точность и стабильность системы проверяются путем сравнения с лазерным диапазоном, демонстрируя высокую точность в диапазоне ±7,5 мм, разрешение 0,4 мкм и долгосрочную точность работы лучше, чем 2,25 мкм. Базовая система меньше 3,84 см3 в размере и недорога в производстве, что делает ее идеальной для массового развертывания в широком диапазоне инфраструктуры. Такие компактные высокоточные датчики позволяют более комплексное покрытие мониторинга при более низкой стоимости.

Методы анализа и интерпретации данных

Сбор данных датчиков — это только первый шаг в структурном мониторинге здоровья. Истинная ценность систем SHM заключается в их способности преобразовывать необработанные измерения датчиков в работоспособный интеллект о структурном состоянии. Эти устройства фиксируют физические изменения в структурах и передают данные для анализа. Собранные данные обрабатываются с использованием передовых алгоритмов и моделей машинного обучения. Эти инструменты идентифицируют закономерности, обнаруживают неровности и оценивают структурную целостность с течением времени.

Обработка сигналов и извлечение признаков

Для оценки необходимо использовать обработку сигналов и статистическую классификацию для преобразования данных датчиков о состоянии инфраструктуры в информацию о повреждениях. Методы обработки сигналов отфильтровывают шум, извлекают из данных соответствующие особенности и готовят их к дальнейшему анализу. Этот этап предварительной обработки имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы последующий анализ фокусировался на значимом структурном поведении, а не на измерительных артефактах или шуме окружающей среды.

Этот процесс включает в себя извлечение признаков, где конкретные показатели усталости или деградации изолированы от фонового шума. Идентификация правильных признаков для извлечения из данных датчика требует глубокого понимания как структурной механики, так и конкретных режимов отказа, которые могут повлиять на конкретную структуру.

Машинное обучение и искусственный интеллект

Современные системы SHM часто используют машинное обучение для различения естественных структурных изменений, таких как тепловое расширение, и фактических структурных повреждений. Алгоритмы машинного обучения могут быть обучены распознавать закономерности в данных датчиков, которые соответствуют различным структурным условиям, что позволяет автоматически обнаруживать повреждения с минимальным вмешательством человека.

Модели на основе ИИ повышают возможности обнаружения аномалий и прогнозирования, обучаясь на основе исторических данных.По мере того, как системы SHM накапливают данные с течением времени, модели машинного обучения становятся все более изощренными в своей способности отличать нормальное структурное поведение от аномальных условий, которые могут указывать на повреждение или ухудшение.

В этой статье также рассматривается интеграция OFSs с искусственным интеллектом (ИИ), который позволяет автоматически обнаруживать повреждения, интеллектуальный анализ данных и прогнозное обслуживание. Сближение передовых технологий зондирования с искусственным интеллектом представляет собой передний край структурного мониторинга здоровья, позволяя системам, которые могут не только обнаруживать текущие проблемы, но и прогнозировать будущие потребности в обслуживании.

Цифровая технология Twin

Цифровые близнецы используют эти данные для обновления численных моделей и моделирования структурного поведения в различных условиях. Технология цифровых двойников создает виртуальные копии физических структур, которые постоянно обновляются с данными датчиков в реальном времени, что позволяет использовать сложные возможности моделирования и анализа.

Датчики обнаруживают изменения физических свойств, таких как жесткость, смещение или частоты вибрации, которые затем сравниваются с цифровым близнецом или историческим исходным уровнем.Сравнивая текущее структурное поведение как с историческими данными, так и с физическими моделями, цифровые близнецы могут идентифицировать тонкие отклонения, которые могут указывать на развивающиеся проблемы.

Цифровые копии физических структур позволяют моделировать и анализировать сценарии, улучшая планирование технического обслуживания и оценку рисков. Цифровые двойники позволяют анализировать «что-если», позволяя инженерам моделировать эффекты различных стратегий технического обслуживания или сценариев загрузки без риска для фактической структуры.

Обнаружение повреждений на основе вибрации

Вибрационный мониторинг структурного здоровья обычно использует постоянно установленные датчики для мониторинга поведения структуры с течением времени. Во многих случаях датчики являются акселерометрами, но также используются геофоны, тензометры или волокно Брэгг Гратинг (FBG). Методы на основе вибрации анализируют, как структуры реагируют на динамическую нагрузку, при этом изменения вибрационных характеристик часто указывают на повреждение или ухудшение.

Модальный анализ, который идентифицирует естественные частоты и формы режимов конструкций, является особенно мощным методом на основе вибрации. Изменения параметров модаля могут указывать на повреждение даже тогда, когда повреждение не видно непосредственно или недоступно для осмотра. Оперативный модальный анализ и обнаружение повреждений, с другой стороны, являются предпочтительными инструментами для анализа зарегистрированных измерений, полученных до и после экстремального события в режиме окружающей среды.

Реальные приложения и тематические исследования

Системы мониторинга состояния здоровья были успешно развернуты в широком спектре типов инфраструктуры, демонстрируя их универсальность и ценность в реальных приложениях.

Мостовые системы мониторинга

Мосты представляют собой одно из наиболее распространенных и критических применений для мониторинга структурного здоровья. Система мониторинга ветра и структурного здоровья представляет собой сложную систему мониторинга мостов стоимостью 1,3 миллиона долларов США, используемую Департаментом автомобильных дорог Гонконга для обеспечения комфорта и безопасности дорожного движения мостов Цин Ма, Тин Кау, Кап Шуй Мун и Стоункуттерс. Сенсорная система состоит из примерно 900 датчиков и их соответствующих блоков сопряжения. С более чем 350 датчиками на мосту Цин Ма, 350 на Тинг Кау и 200 на Кап Шуй Мун, структурное поведение мостов измеряется 24 часа в сутки, семь дней в неделю.

Они измеряют все, от температуры асфальта и деформаций в элементах конструкции до скорости ветра, отклонения и вращения километров кабелей и любого движения палуб моста и башен. Этот комплексный подход к мониторингу обеспечивает полную видимость поведения моста при всех условиях эксплуатации.

Второй мост Пенанг в Пенанге, Малайзия, завершил реализацию и осуществляет мониторинг мостового элемента с помощью 3000 датчиков. Для безопасности пользователей моста и в качестве защиты таких инвестиций фирма, ответственная за мост, хотела создать систему структурного мониторинга здоровья. Система используется для борьбы со стихийными бедствиями, управления структурным здоровьем и анализа данных. Масштабные развертывания датчиков, подобные этому, демонстрируют зрелость и надежность современной технологии SHM.

Группа европейских исследователей использовала DFOS для исследования влияния статических нагрузок на легкое отклонение Амстердамского моста 705. Интегрировав FOS в мост, они успешно идентифицировали небольшое упругое напряжение в диапазоне примерно 2 мкм/м, достигнув замечательного пространственного разрешения 20 см. Эта исключительная чувствительность демонстрирует способность современного волоконно-оптического зондирования обнаруживать чрезвычайно тонкие структурные реакции.

Высокоэтажный мониторинг зданий

В строительстве небоскребов системы СШМ осуществляют мониторинг воздействия ветровой нагрузки и сейсмической активности. Эти системы предоставляют количественные данные о демпфирующих характеристиках здания, обеспечивая, чтобы конструкция вела себя так, как предполагалось при экстремальных погодных явлениях. Высокие здания подвергаются сложной динамической нагрузке от ветра и землетрясений, что делает непрерывный мониторинг необходимым для обеспечения комфорта жильцов и структурной безопасности.

Мосты, туннели и высотные здания используют системы SHM для мониторинга условий нагрузки, обнаружения трещин и оценки долгосрочной долговечности.Способность контролировать фактическое структурное поведение в реальных условиях загрузки предоставляет ценные данные для проверки проектных предположений и улучшения будущих конструкций.

Туннель и подземная инфраструктура

В исследовании, опубликованном в Procedia Technology, исследователи установили волоконно-оптическую систему ШМ в рамках проекта обновления канализационного туннеля в Майнингене, Германия. Система, оснащенная волоконно-оптической влажностью и датчиками наклона, была размещена на интерфейсах труб для обнаружения несоответствий туннелей и выходов воды. Измерения после установки (датчик 1 зафиксировал 35,73 % относительной влажности и 10,56 °C, датчик 2 зафиксировал 45,01 % относительной влажности и 9,36 °C) продемонстрировали эффективную работу системы, проложив путь для постоянного долгосрочного мониторинга.

Результаты исследования подчеркнули эффективность волоконно-оптических систем для непрерывного контроля, особенно в канализационных туннелях, где своевременное выявление структурных повреждений имеет важное значение. Подземная инфраструктура представляет собой уникальные проблемы мониторинга из-за ограниченного доступа и суровых условий окружающей среды, что делает технологии дистанционного зондирования особенно ценными.

Энергетическая инфраструктура

В нефтегазовых, ветровых и ядерных объектах системы ШМ отслеживают структурные характеристики в экстремальных условиях окружающей среды. Энергетическая инфраструктура часто работает в сложных условиях и в сложных условиях загрузки, что делает структурный мониторинг необходимым для безопасной и надежной работы.

Энергосбережение: наблюдение за ветряными турбинами, нефтяными установками и линиями электропередачи для выявления аномалий и предотвращения дорогостоящих простоев. Экономическое воздействие незапланированных простоев в энергетической инфраструктуре может быть огромным, обеспечивая сильное экономическое обоснование для комплексных систем мониторинга.

Транспортная инфраструктура

Железные дороги, аэропорты и порты используют системы мониторинга для обеспечения безопасности и непрерывности эксплуатации.Транспортная инфраструктура должна поддерживать высокий уровень надежности и безопасности при одновременном размещении интенсивного использования, что делает непрерывный мониторинг состояния особенно ценным.

Морские платформы и суда используют SHM для управления коррозией, усталостью и волновыми нагрузками. Морские структуры сталкиваются с особенно агрессивными условиями окружающей среды, причем коррозия и усталость являются постоянными проблемами, которые в значительной степени выигрывают от непрерывного мониторинга.

Комплексные преимущества структурного мониторинга здоровья

Внедрение структурных систем мониторинга здоровья обеспечивает широкий спектр преимуществ, которые распространяются на безопасность, экономические и эксплуатационные аспекты.

Раннее обнаружение и предотвращение повреждений

Обнаруживая ранние признаки повреждения или стресса, системы ШМ помогают предотвратить структурные сбои и обеспечивают своевременное обслуживание. Возможность выявлять проблемы на ранних стадиях, прежде чем они достигнут критического уровня, является, пожалуй, самым фундаментальным преимуществом структурного мониторинга здоровья. Раннее обнаружение позволяет планировать, экономически эффективный ремонт, а не экстренные вмешательства.

Раннее предупреждение о возникающих проблемах также дает время для детального расследования и тщательного планирования стратегий восстановления. Вместо того, чтобы быть вынужденным принимать поспешные решения в чрезвычайных условиях, менеджеры инфраструктуры могут тщательно оценить свои варианты и реализовать оптимальные решения.

Расширенная жизнь службы инфраструктуры

Контроль за состоянием инфраструктуры позволяет владельцам инфраструктуры максимально увеличить срок службы своих активов за счет оптимизированных стратегий технического обслуживания. Основная цель заключается в обеспечении точной и точной оценки состояния структуры в режиме реального времени для обеспечения безопасности и оптимизации графиков технического обслуживания. Понимая фактическое структурное состояние, а не полагаясь на консервативные предположения, менеджеры могут безопасно продлить срок службы при сохранении соответствующей маржи безопасности.

Комплексное использование мониторинга структурного здоровья (СМЗ) в структурных моделях позволяет понять фактическое поведение в рабочем состоянии и позволяет обновлять параметры модели, такие как жесткость и емкость, на основе наблюдаемых условий. Этот подход, основанный на данных, к оценке емкости может показать, что структуры сохраняют большую емкость, чем предполагали бы консервативные проектные предположения, что позволяет продолжать безопасную работу.

Значительная экономия затрат

Экономические выгоды от структурного мониторинга здоровья распространяются на несколько измерений. Снижение расходов на инспекции представляет собой одно непосредственное преимущество, поскольку автоматизированный мониторинг может уменьшить или устранить необходимость в частых ручных инспекциях. В течение многих лет было признано, что использование измерений вибрации отклика для прогнозирования того, когда требуются инспекции, может значительно сократить требуемые инспекции и, таким образом, лучше использовать инженеров инспекции, а также а.

Более существенно, что техническое обслуживание на основе условий, обеспечиваемое системами ШМ, может существенно снизить общие затраты на техническое обслуживание, обеспечивая оптимальное время проведения мероприятий. Профилактическое обслуживание, выполняемое на основе фактического состояния, является гораздо более рентабельным, чем либо реактивный аварийный ремонт, либо чрезмерно консервативное плановое техническое обслуживание.

Возможность избежать катастрофических сбоев обеспечивает, возможно, наибольшую экономическую выгоду. Прямые затраты на структурные сбои, включая затраты на ремонт или замену, требования об ответственности и прерывание бизнеса, могут быть огромными. Косвенные затраты, включая ущерб репутации и потерю доверия общественности, могут быть одинаково значительными.

Улучшение безопасности и управления рисками

Умные системы SHM обеспечивают измеримые эксплуатационные преимущества и безопасность. Постоянный мониторинг обеспечивает уверенность в том, что конструкции остаются безопасными для их предполагаемого использования, с любыми развивающимися проблемами, обнаруженными и решенными, прежде чем они скомпрометируют безопасность.

Для сооружений в сейсмически активных районах системы ШМ могут обеспечить немедленную оценку после землетрясения, быстрое определение того, остаются ли здания и мосты безопасными для использования или требуют эвакуации и детального осмотра. Это позволяет измерять слабое (амбиентное) движение, а также сильное движение во время встряхивания. Возможность получения малошумных событий измерения в случае слабого движения позволяет использовать методы обнаружения повреждений между землетрясениями.

Улучшение процесса принятия решений и управления активами

Это позволяет осуществлять централизованный контроль и быстрее принимать решения. Данные, поступающие от систем ШМ в режиме реального времени, позволяют принимать более обоснованные и своевременные решения в отношении управления инфраструктурой. Вместо того чтобы полагаться на периодические отчеты об инспекциях, которые могут составлять недели или месяцы, руководители имеют доступ к текущей информации о структурных условиях.

Панели управления и программные интерфейсы представляют данные в доступном формате, что позволяет инженерам и операторам эффективно интерпретировать структурные условия.Современные инструменты визуализации данных делают сложное структурное поведение понятным для лиц, принимающих решения, облегчая общение технических специалистов и руководства.

Интеграция с инфраструктурой Smart City

Интеграция СГМ в инициативы «умного города» еще больше отражает его роль в современном управлении инфраструктурой.По мере того, как города во всем мире принимают концепции «умного города», структурный мониторинг состояния здоровья становится неотъемлемым компонентом систем управления городской инфраструктурой.

Системы SHM все чаще подключаются через IoT-фреймворки, что позволяет беспрепятственно передавать данные между датчиками и централизованными платформами. Интернет вещей обеспечивает инфраструктуру подключения, которая позволяет системам SHM интегрироваться с более широкими платформами умного города, обмениваясь данными и знаниями в различных инфраструктурных системах.

Он также устанавливает эту технологическую конвергенцию в более широких рамках умных городов, подчеркивая, как интеллектуальные сенсорные сети поддерживают устойчивую инфраструктуру, основанную на данных. Интеграция SHM с платформами умного города позволяет целостное управление инфраструктурой, которое учитывает взаимодействие между различными системами и оптимизирует общую производительность городов.

Проблемы и соображения в области осуществления

Хотя структурный мониторинг состояния здоровья приносит существенные выгоды, для успешного осуществления необходимо решить ряд технических и практических задач.

Первоначальные инвестиции и затраты

Развертывание современных датчиков и инфраструктуры требует значительных первоначальных инвестиций. Первоначальные затраты на внедрение комплексных систем ШМ могут быть существенными, включая датчики, аппаратное обеспечение для сбора данных, инфраструктуру связи и программное обеспечение для анализа. Для существующих структур затраты на установку могут быть увеличены из-за необходимости работы с эксплуатационными ограничениями.

Внедрение по-прежнему сосредоточено на высокоценных или высокорисковых активах, где выгоды от данных в реальном времени перевешивают первоначальные технические инвестиции. Экономический анализ имеет важное значение для обеспечения того, чтобы внедрение СУО оправдывалось ожидаемыми выгодами с точки зрения повышения безопасности, снижения затрат на техническое обслуживание и продления срока службы.

Управление данными и их обработка

Большие объемы данных требуют надежных мер хранения, обработки и кибербезопасности. Современные системы SHM генерируют огромные объемы данных, особенно при использовании высокочастотных технологий выборки или распределенного зондирования. Управление этими данными требует значительных объемов хранения и вычислительной мощности.

Управление данными является основной проблемой, поскольку постоянный мониторинг генерирует огромное количество информации, которая требует значительной мощности хранения и обработки. Платформы облачных вычислений предлагают масштабируемые решения для управления данными SHM, но требуют тщательного внимания к безопасности данных и конфиденциальности.

Одним из основных препятствий является управление огромными объемами данных, генерируемых этими датчиками, особенно в случае распределенных волоконно-оптических систем. Например, система распределенного акустического датчика (DAS), охватывающая диапазон зондирования 2 км, выборка на частоте 2000 Гц с пространственным разрешением 1 м, генерирует примерно 650 ГБ суточной информации. Такие объемы данных требуют сложных стратегий управления данными и могут потребовать краевых вычислительных подходов для уменьшения количества данных, которые должны передаваться и храниться централизованно.

Долговечность и надежность сенсора

Кроме того, долговечность датчиков должна соответствовать или превышать циклы обслуживания самой конструкции, чтобы оставаться экономически эффективным. Датчики, установленные в инфраструктуре, должны выдерживать суровые условия окружающей среды и поддерживать калибровку в течение многих лет эксплуатации. Сбой или дрейф датчиков могут поставить под угрозу надежность всей системы мониторинга.

Традиционные методы SHM, хотя и ценные, часто полагаются на трудоемкие методы или ограничены ограничениями в чувствительности, пространственном разрешении или способности обеспечивать непрерывный мониторинг.Обеспечение долгосрочной надежности датчика требует тщательного внимания к выбору датчиков, методам установки и защите окружающей среды.

Интеграция систем и их взаимодействие

Интеграция систем ШМ с существующими процессами управления инфраструктурой и информационными системами может представлять значительные проблемы. Различные типы датчиков могут использовать несовместимые форматы данных или протоколы связи, требующие тщательного проектирования системы для обеспечения совместимости.

Обработка данных ближе к источнику уменьшает задержку и повышает отзывчивость в реальном времени. Краевычислительные архитектуры могут помочь решить проблемы интеграции, выполняя первоначальную обработку данных на уровне датчика, снижая требования к пропускной способности связи и обеспечивая более быстрое реагирование на критические условия.

Калибровка и валидация

Калибровка и валидация датчиков имеют важное значение для точных измерений. Процедуры включают сравнение выходов датчиков с известными стандартами и внесение необходимых корректировок. Поддержание калибровки датчиков в течение длительных периодов имеет важное значение для надежного мониторинга, но может быть сложным для датчиков, которые встроены в структуры или расположены в труднодоступных местах.

Для проверки работоспособности системы SHM требуется сравнение измерений датчиков с независимыми эталонными измерениями или известным структурным поведением. Этот процесс проверки необходим для установления доверия к системе мониторинга и обеспечения того, чтобы она надежно обнаруживала повреждения при его наступлении.

Будущие тенденции и новые технологии

Область структурного мониторинга здоровья продолжает быстро развиваться, и несколько новых тенденций могут повлиять на ее будущее развитие.

Передовые приложения искусственного интеллекта

Применение искусственного интеллекта для структурного мониторинга здоровья все еще находится на ранних стадиях, с существенным потенциалом для будущего развития. Методы глубокого обучения демонстрируют особую перспективу для автоматического обнаружения и классификации повреждений, потенциально позволяя системам ШМ выявлять конкретные типы повреждений и прогнозировать их вероятное прогрессирование.

Прогнозное техническое обслуживание, основанное на машинном обучении, может позволить менеджерам инфраструктуры прогнозировать, когда конкретные компоненты потребуют технического обслуживания, оптимизируя планирование технического обслуживания и распределение ресурсов. Изучая исторические данные о том, как структуры ухудшаются с течением времени, системы ИИ могут предоставлять все более точные прогнозы будущих потребностей в обслуживании.

Расширенные возможности цифровых двойников

Ожидается, что технология цифровых двойников станет все более сложной, с более подробными физическими моделями, которые могут имитировать сложное структурное поведение в различных условиях нагрузки. Интеграция данных SHM с системами информационного моделирования зданий (BIM) может обеспечить всеобъемлющее цифровое представление структур, которые охватывают весь их жизненный цикл от проектирования до эксплуатации и возможного вывода из эксплуатации.

Будущие цифровые двойники могут включать модели машинного обучения, которые постоянно улучшают свою точность прогнозирования на основе наблюдаемого структурного поведения, создавая системы самообучения, которые со временем становятся более ценными.

Автономные системы мониторинга

Разработка полностью автономных систем СШМ, которые могут работать с минимальным вмешательством человека, представляет собой важное будущее направление. Такие системы автоматически обнаруживали бы аномалии, диагностировали бы их вероятные причины и рекомендовали бы соответствующие ответы, при этом человеческий надзор требовался бы только для принятия критических решений.

Технологии сбора энергии могут позволить использовать автономные беспроводные датчики, которые не требуют внешнего источника питания или замены батареи, что значительно снижает долгосрочные требования к техническому обслуживанию систем ШМ и позволяет развертывать их в местах, где доступ к электроэнергии затруднен.

Новые сенсорные технологии

Продолжаются исследования новых технологий зондирования, которые обеспечивают улучшенную производительность, более низкую стоимость или новые возможности. Распределенное волоконно-оптическое зондирование продолжает развиваться, с улучшением пространственного разрешения, диапазона измерений и чувствительности. Новые материалы датчиков и механизмы трансдукции обещают датчики с повышенной долговечностью и производительностью в экстремальных условиях.

Интеграция методов компьютерного зрения и мониторинга на основе изображений с традиционными подходами на основе датчиков может обеспечить дополнительную информацию о структурном состоянии, с камерами и алгоритмами обработки изображений, обнаруживающими видимые повреждения, в то время как встроенные датчики контролируют внутреннее структурное поведение.

Стандартизация и лучшие практики

По мере того, как структурный мониторинг здоровья созревает от темы исследования до стандартной инженерной практики, разработка отраслевых стандартов и передовой практики становится все более важной. В настоящее время предпринимаются усилия по стандартизации для разработки руководящих принципов проектирования, установки, эксплуатации и интерпретации данных системы SHM.

Профессиональные организации и органы по стандартизации работают над разработкой программ сертификации для специалистов-практиков ШМ и устанавливают требования к производительности и надежности системы ШМ. Эти усилия по стандартизации помогут обеспечить последовательное качество и надежность во всех реализациях ШМ.

Оперативная оценка и планирование реализации

Оперативная оценка пытается ответить на четыре вопроса, касающихся реализации возможности идентификации ущерба: i) Каковы меры по обеспечению безопасности жизнедеятельности и/или экономическое обоснование для выполнения СУП? ii) Как определяется ущерб для исследуемой системы и, в случае множественных возможностей ущерба, какие случаи вызывают наибольшую озабоченность? iii) Каковы условия, как оперативные, так и экологические, при которых система должна контролироваться? iv) Каковы ограничения на получение данных в оперативной среде? Оперативная оценка начинает устанавливать ограничения на то, что будет контролироваться и как будет осуществляться мониторинг.

Тщательная оперативная оценка имеет важное значение для успешного осуществления СУГ. Понимание конкретных целей мониторинга, видов ущерба, которые наиболее важны для обнаружения, и эксплуатационных ограничений, которые будут влиять на конструкцию системы, гарантирует, что реализованная система будет удовлетворять фактические потребности.

Условия окружающей среды могут существенно влиять как на структурное поведение, так и на производительность датчиков. В проектировании системы должны учитываться изменения температуры, влажность, вибрация из близлежащих источников и электромагнитные помехи. Понимание этих факторов окружающей среды на этапе планирования помогает обеспечить надежную работу системы мониторинга в реальных условиях эксплуатации.

Промышленно-специфические приложения и требования

Аэрокосмические приложения

Операторы воздушных судов сталкиваются с растущими требованиями продлить срок службы воздушных платформ за пределы их проектных жизненных циклов, что приводит к тяжелым нагрузкам на техническое обслуживание и техническое обслуживание, а также к экономическому давлению. Структурный мониторинг здоровья (SHM) на основе передовых сенсорных технологий потенциально преобразует аэрокосмические приложения.

SHM самолета обычно состоит из двух критических аспектов, т.е. мониторинга эксплуатационной нагрузки и обнаружения повреждения удара. Для мониторинга нагрузки основным выбором являются тензодатчики, акселерометр и волоконно-оптические датчики. Оба тензодатчика и акселерометр являются относительно зрелыми, но их проводки создают значительные проблемы для развертывания датчика. С другой стороны, одно оптоволокно может использоваться для мультиплексирования десятков или сотен волоконно-оптических датчиков нагрузки, что значительно уменьшает проблему проводки.

Гражданская инфраструктура

Гражданская инфраструктура: Непрерывный мониторинг мостов и зданий на предмет стресса и деформации, повышение безопасности и увеличение продолжительности жизни.Гражданская инфраструктура представляет собой самую большую и зрелую область применения для мониторинга состояния структур, с тысячами мостов, зданий и других сооружений, теперь оснащенных системами мониторинга.

Долгий срок службы гражданской инфраструктуры, который ожидается в течение 50-100 лет и более, делает непрерывный мониторинг особенно ценным. Возможность отслеживать структурные условия на протяжении десятилетий обеспечивает беспрецедентное понимание долгосрочных механизмов деградации и позволяет по-настоящему управлять активами на основе жизненного цикла.

Промышленные объекты

Системы интеллектуального структурного мониторинга здоровья (УСМ) все чаще внедряются в инфраструктурном, энергетическом и промышленном секторах для отслеживания состояния и производительности критически важных активов в режиме реального времени. Растущее использование датчиков, аналитики данных и связанных технологий отражает более широкий сдвиг в сторону прогнозного обслуживания и управления рисками в крупномасштабных структурах.

Промышленные объекты часто содержат критическое оборудование и конструкции, отказ которых может привести к производственным потерям, выбросам в окружающую среду или инцидентам безопасности. Системы SHM обеспечивают постоянную уверенность в том, что эти критически важные активы остаются в безопасном рабочем состоянии, обеспечивая при этом оптимизированное планирование технического обслуживания, которое минимизирует производственные сбои.

Вопросы регулирования и ответственности

Внедрение структурных систем мониторинга состояния здоровья вызывает важные вопросы о нормативных требованиях и ответственности. По мере того, как технология SHM становится все более распространенной, регулирующие органы начинают разрабатывать требования к тому, когда должны быть установлены системы мониторинга и каким стандартам производительности они должны соответствовать.

Наличие данных непрерывного мониторинга может повлиять на соображения ответственности в случае структурных сбоев. Владельцы инфраструктуры, которые внедрили системы SHM, могут, как ожидается, продемонстрировать, что они действовали надлежащим образом на информации, предоставляемой их системами мониторинга. И наоборот, наличие данных мониторинга может предоставить ценные доказательства того, что были приняты надлежащие меры для поддержания структурной безопасности.

По-прежнему развиваются соображения профессиональной ответственности инженеров, занимающихся проектированием и эксплуатацией систем SHM. Четкая документация о возможностях и ограничениях системы, а также четко определенные протоколы для реагирования на данные мониторинга помогают решать эти проблемы ответственности.

Обучение и развитие рабочей силы

Для эффективного внедрения и функционирования систем структурного мониторинга здоровья требуется рабочая сила со специализированными навыками, охватывающими структурную инженерию, сенсорные технологии, аналитику данных и информационные системы. Образовательные программы развиваются для удовлетворения этой потребности, а университеты предлагают специализированные курсы и программы степени в области структурного мониторинга здоровья.

Профессиональные возможности развития для практикующих инженеров необходимы для создания рабочей силы, необходимой для поддержки широкого внедрения SHM. Короткие курсы, семинары и программы сертификации помогают инженерам развивать специализированные знания, необходимые для проектирования, установки и эксплуатации системы SHM.

Междисциплинарный характер структурного мониторинга здоровья требует сотрудничества между специалистами с различным опытом. Инженеры-строители должны эффективно работать со специалистами в области датчиков, науки о данных и информационных технологий для создания интегрированных систем мониторинга, которые обеспечивают надежную, действенную информацию о структурном состоянии.

Экологические и устойчивые преимущества

Помимо их прямых преимуществ в плане безопасности и экономики, системы мониторинга состояния здоровья строителей способствуют экологической устойчивости, обеспечивая более эффективное использование ресурсов инфраструктуры. Продлевая срок службы существующих сооружений за счет оптимизированного технического обслуживания, СГМ снижает потребность в новом строительстве и связанные с этим экологические последствия деятельности по производству материалов и строительству.

Способность принимать обоснованные решения о том, когда структуры действительно нуждаются в ремонте или замене, а не полагаться на консервативные предположения, помогает избежать ненужных вмешательств, которые потребляют ресурсы и генерируют отходы. Этот более точный подход к управлению инфраструктурой, основанный на данных, согласуется с более широкими целями в области устойчивого развития.

Для структур, которые в конечном итоге потребуют замены, данные SHM могут информировать о принятии решений об оптимальных сроках, позволяя планировать и выполнять замену наиболее эффективным образом, а не быть вынужденными в чрезвычайных условиях. Этот запланированный подход позволяет учитывать факторы окружающей среды в процессе замены.

Глобальные перспективы и международное сотрудничество

Мониторинг структурного здоровья является глобальным мероприятием, с существенными исследованиями и мероприятиями по внедрению, происходящими во всем мире. Международное сотрудничество через такие организации, как Международное общество по мониторингу структурного здоровья интеллектуальной инфраструктуры , облегчает обмен знаниями и разработку общих подходов к проблемам ШМ.

Различные регионы сталкиваются с различными инфраструктурными проблемами, которые формируют их приоритеты в области СГМ. Предрасположенные к землетрясениям регионы подчеркивают возможности сейсмического мониторинга, в то время как районы со стареющей инфраструктурой сосредоточены на долгосрочном мониторинге деградации. Прибрежные регионы должны решать вопросы мониторинга коррозии для структур, подверженных воздействию морской среды. Это разнообразие приложений стимулирует инновации и гарантирует, что технология СГМ продолжает развиваться для удовлетворения различных потребностей.

Усилия по разработке международных стандартов направлены на создание общих рамок для внедрения УСМ, которые могут применяться на глобальном уровне, обеспечивая при этом региональные различия в требованиях и практике. Эти усилия по стандартизации облегчают передачу технологий и позволяют глобальной отрасли УСМ развиваться более эффективно.

Научные границы и академический вклад

Академические исследования продолжают расширять границы технологии и методологии структурного мониторинга здоровья. Университеты и исследовательские учреждения во всем мире изучают передовые технологии зондирования, новые подходы к анализу данных и инновационные применения принципов SHM.

Исследования в области фундаментальной теории обнаружения повреждений помогают установить теоретические пределы того, что может быть достигнуто с помощью систем SHM, и направляют разработку более эффективных подходов к мониторингу. Понимание физики того, как повреждение влияет на структурное поведение и как датчики реагируют на эти изменения, позволяет использовать более сложные алгоритмы обнаружения повреждений.

Экспериментальная валидация методов ШМ посредством лабораторных испытаний и полевых испытаний обеспечивает существенные доказательства производительности и надежности системы. Масштабные испытательные установки позволяют исследователям изучать структурное поведение и эффективность системы мониторинга в контролируемых условиях, которые было бы трудно или невозможно достичь в эксплуатационных структурах.

Для тех, кто интересуется последними исследованиями, такие ресурсы, как журнал «Структурный мониторинг здоровья» , предоставляют доступ к передовым результатам исследований и методологическим достижениям в этой области.