数字孪生（Digital Twin）在隧道工程中的最新应用进展
文一：
基于数字孪生的隧道运营维护决策分析框架
摘要：
数字孪生是城市基础设施维护、运营和评估的核心。在现代城市中，可以建立数字双胞胎来整合隧道的生命周期时空数据，以及分析土木结构或机电设备异常的潜在原因和影响。这将为指导和优化运维管理提供合理可行的对策。本文提出了一种基于数字孪生的隧道运维决策分析框架。该框架为隧道双数据定义了一种扩展的基于COBie标准的组织方法，并使用语义Web技术实现数据、对象和知识层面的融合。此外，通过建立一个大型规则库，开发了一个基于规则的推理引擎。该框架已应用于杭州文艺路隧道风机故障原因分析，验证了其决策分析过程和有效性。应用结果表明，该框架能够为隧道运维提供高效、自动化的决策分析支持。
图：基于数字孪生的隧道运维决策分析框架。
图：基于数字孪生的隧道运维决策分析过程。
图：扩展 COBIE 标准的配置。
图：隧道结构示意图。
图：COBie本体和维护本体之间的关联。
文二：
隧道地质环境数字孪生模型的多层体素表示
摘要：
智能隧道工程需要准确、全面的数字孪生模型来表示复杂的地质环境。隧道地质环境数字孪生模型具有问题诊断、风险评估、趋势预测、应急响应等多层次、多样化的深度应用。由于隧道施工是一个长期连续的动态时空过程，隧道开挖过程中掌子面不断向前推进。因此，施工面和周边区域的地质条件不断地被揭示和更新，这使得数字孪生模型在隧道工程中的地质信息更新频率非常高。现有的方法无法全面、实时地表示和更新地质环境，尤其是对于地质结构拓扑复杂、内部性质分布不均匀的长深隧道。由于数字孪生应用对完整性、准确性和及时性有很高的要求，隧道地质环境的3D建模在数字孪生应用环境中仍然具有挑战性。本研究旨在提供一种有效表示和更新隧道工程地质结构和内部非均匀特性的解决方案。由于密集体素可以表示内部复杂的异质属性信息，因此稀疏体素可以有效地表示复杂的结构信息。同时，使用体积动态B+树（VDB）数据结构的体素易于集成和更新。然而，根据隧道地质环境长条形分布的特点，直接使用VDB仍会带来效率问题。因此，本研究提出了一种有效的基于线性分割的多层次体素表示方法，用于延长深隧道地质环境，使用VDB数据结构来支持动态更新。采用中国典型的山区隧道进行实验分析，验证了所提出的方法，并将四个不同模态的代表性数据集成到数字孪生模型中。结果表明，分割后的空间效率提高了28.49%，具有O（1）时间复杂性的数据访问支持有效的动态更新。
图：山区隧道整体地质条件和线路走向的3D虚拟场景。
图：现有的细分方法和我们对长剥离隧道的方法不足。（a） 规则网格细分、（b）基于八叉树的细分、（c）局部自适应细分和（d）线性细分。
图：隧道地质环境综合建模方案。
图：沿着长而深的隧道的线性分割的3D图示。
图：使用稀疏体素的结构表示。（a） 外部视图，（b）切割视图。
图：多源异构时空数据。（a） 隧道设计BIM模型，（b）工程地质实体模型，（c）开挖面网格模型，（d）原位应力场的规则体素模型。
图：隧道中心线方形缓冲区与工程地质相结合。
文三：
隧道施工安全预警与管理的数字孪生方法
摘要：
隧道施工过程中，由于环境地质条件恶劣，事故多发。针对隧道施工中的高安全风险，本研究提出了一种基于数字孪生的多信息智能预警和安全管理平台。首先，通过多功能基站在隧道内建立通信线路。隧道施工的多源信息可以自动采集和传输。然后，对隧道施工动态信息和围岩条件进行了虚拟仿真。同时，建立四级预警和应急预案，对施工状态进行判断。最后，验证了该平台在极端天气、有害气体、地质条件恶劣的中国洞天山隧道深埋隧道工程中的应用效果。该平台成功预测了一起隧道开挖面坍塌事故。及时采取了预警和适当的应急措施，确保了人员安全。
图：隧道建造事故。(a)突水事故的搜救; (b)瓦斯爆炸事故现场。
图：基于DT的平台框架。
图：隧道的施工信息和监测内容。
图：实时数据采集。
图：施工现场硬件设备的布置。
文四：
智能隧道施工的数字孪生
摘要：
新一代智能施工对隧道数字化、智能化提出了更高的要求。数字孪生（DT）有效地支持高保真建模、虚拟现实映射和基于分析的决策，但研究仍处于初始阶段。首先，本文深入研究了隧道施工中固有的复杂性和不确定性，强调与建筑信息建模等现有技术相比，DT是一种很有前途的解决方案。然后，进行了系统的文献调查，揭示了人们对DT研究主题的日益关注。为了全面了解DT相关技术及其在隧道建设中的应用，本文从传感器网络、物联网（IoT）、基于计算机视觉的双数据采集、通信、自然语言处理（NLP）、基于自动控制的连接以及几何、语义、分析集成双建模等角度对文献进行了聚类。这些方面揭示了现有研究在开发功能性DT方面的潜力和局限性。为了应对信息丰富性、及时性和分析能力方面的挑战，提出了一种针对隧道量身定制的改进概念框架，以闭合信息和控制回路。最后，本文讨论了DT在理论和实践中的前景和差距，以利用DT的实施。
图：论文结构
图：文献分布与趋势（至2023年10月）。
图：共现关键词网络。
图：基于物联网的数字孪生传感器体系结构。
图：典型的计算机视觉过程
图：点云的典型应用。
图：基于点云的参数化建模
文五：
基于数字孪生的岩石隧道JIT设计方法与应用
摘要：
准确及时地设计钻爆隧道的各个过程对于岩石隧道的稳健和低风险施工至关重要。传统的岩石隧道动力设计方法主要是利用暴露的现场数据对初步设计方案进行修改。本研究提出了一种新的岩石隧道实时设计概念模型，以表示在开挖岩体时应以实时设计的方式确定隧道支护参数的内在要求。具体而言，岩石隧道JIT设计的实施可分为三个步骤，即获取现场原始数据、解释现场原始数据和汇总解释结果以获得修订的设计方案。选择时间消耗、准确性和自动化程度作为衡量该概念模型性能的三个主要指标。此外，为了进一步提高效率和准确性，将数字孪生（DT）集成到岩石隧道JIT设计的实现中，提出了场景-实体-关系-事件控制（SERIC）建模方法作为一种新的DT应用模式，实现跨领域的共享和重用。将所提出的基于DT的岩石隧道JIT设计应用于实际工程项目，其中使用DT集成了几种先进的数据采集、解释和聚合方法。结果表明，该方法大大提高了设计效率和准确性，有利于最终用户和利益相关者之间的信息共享。
图：岩石隧道支护JIT设计概述。
图：岩石隧道支护JIT设计与动态设计的比较。
图：SERIC建模与DT范式的关系
图：DT在岩石隧道JIT设计中的范例。
图：（a） Laoying隧道的位置和（b）隧道剖面。
