摘要：本文聚焦于公路隧道健康监测的需求，对智能传感技术的应用展开了研究。通过剖析传统监测方法存在的局限性，系统地剖析了光纤传感、无线传感网络以及 MEMS传感器等智能传感技术在隧道结构应力监测、渗漏水监测以及有害气体监测等场景中的应用原理，结合实际情况，提出了多源数据融合以及智能预警等优化策略，构建起了一套完整的监测技术体系。

关键词：智能传感技术；公路隧道；健康监测；多源数据融合；智能预警；结构安全

引言

公路隧道作为交通网络里的关键节点，长时间承受着地质应力、车辆荷载以及环境侵蚀等多种作用，容易出现结构裂缝、渗漏水以及衬砌剥落等病害，这对行车安全造成了严重威胁。传统的监测手段主要是人工巡检以及单点式传感器，存在效率低下、实时性欠佳以及数据维度单一等情况，很难契合复杂环境下隧道健康监测的需求。智能传感技术有高精度、自动化以及网络化等优点，可达成对隧道结构和环境参数的实时且全面的监测。

一、公路隧道健康监测现状与挑战

（一）传统监测方法的局限性

传统公路隧道的健康监测，主要通过人工巡检以及单点式传感器来开展。人工巡检方面，会受到巡检周期的限制，一般这个周期是每月 1 至 2 次，而且还依赖人员的主观判断，这样就很难察觉到结构出现的细微变化以及突发的异常情况，同时还存在安全风险较高、效率较低等诸多问题。单点式传感器，像应变片、位移计这类，虽然可对局部参数进行测量，然而其布线较为复杂，扩展性也比较差，没办法覆盖整个隧道区域，并且数据采集的频率较低，很难体现出结构的动态响应。传统监测数据缺少统一管理以及深度分析，不能形成对隧道健康状态的系统性评估，使得病害被发现的时间滞后，维修成本有所增加[1]。

（二）公路隧道健康监测的需求

公路隧道所处的服役环境较为复杂，需要监测的参数涉及结构安全与环境安全这两个主要领域。在结构安全方面，要实时获取衬砌结构应力、变形、裂缝宽度以及渗漏水流量等参数，以此来评估结构的稳定性；对于环境安全而言，需监测洞内一氧化碳即 CO、氮氧化物即 NOx、氧气即 的浓度，以及温湿度、风速风向等环境指标，保障行车环境的安全。监测系统还需拥有数据实时传输、智能分析以及多级预警功能，达成从数据采集、处理到决策支持的全流程自动化，为隧道的运维工作提供科学的依据[2]。

二、智能传感技术概述

（一）光纤传感技术

光纤传感技术是依据光的反射、折射以及干涉等物理特性，借助检测光信号如波长、强度、相位的变化来达成对温度、应变、振动等物理量的测量，它所有的核心优势有，其一，抗电磁干扰能力颇为强大，适合应用于强电磁环境之中；其二，可进行分布式测量，可以实现千米级别的连续监测；其三，测量精度比较高，应变测量精度可达到微应变级别。常见的类型包含光纤光栅传感器也就是 FBG、布里渊光时域反射仪即 BOTDR、拉曼分布式光纤传感器等，在结构健康监测以及环境参数测量方面有着广泛的应用[3]。

（二）无线传感网络技术

无线传感网络，也就是 WSN，是由数量众多的传感器节点所构成的，这些节点有低功耗以及低成本的特性，它可通过自组织网络的方式达成数据的采集、传输以及处理等工作。其中节点集成了多种不同类型的传感器，像气体传感器、温湿度传感器以及位移传感器等，支持多参数的同步监测。该网络采用了如 ZigBee、LoRa、NB - IoT等无线通信协议，拥有部署灵活、扩展性良好以及功耗较低等特点，可较为快速地实现隧道全域的覆盖，数据借助汇聚节点上传到云端平台，以此达成远程的实时监控以及智能管理。

（三）MEMS 传感器技术

MEMS 传感器也就是微机电系统传感器，它是依据微纳加工技术制成的，把传感器、执行器以及信号处理电路整合在芯片级大小的范围内。这种传感器有诸多优点，像体积比较小、重量较轻、功耗不高以及成本较低等，可达成对加速度、角速度、压力、振动等参数的高精度测量，在隧道监测工作里。MEMS 加速度计和倾角传感器大多时候被用来捕捉结构在车辆荷载、地震作用时的动态响应，借助阵列式布置来获取结构振动特性，为损伤识别提供关键的数据。

三、智能传感技术在公路隧道健康监测中的应用策略

（一）基于光纤传感技术的结构应力与渗漏水监测策略

光纤传感技术所有的分布式特性，让它成为用于隧道结构全域监测的理想之选。光纤光栅传感器通过把外界应变转变为光栅中心波长的漂移这种方式，达成对应变的高精度测量；分布式光纤传感技术像是 BOTDR、DTS，凭借光在光纤中的后向散射效应，沿着光纤长度方向持续获取应变或者温度的分布情况。在渗漏水监测方面，基于DTS 的温度异常检测方法运用水的高比热容特性，当隧道出现渗漏水的时候，渗漏点附近的温度会明显低于周边区域，通过温度梯度分析可准确地定位渗漏位置并且对渗漏程度进行量化。

在隧道衬砌开展施工工作的阶段，沿着隧道的纵向方向每隔 5 至 10 米、环向方向每隔 2 至 3 米预埋光纤光栅传感器，着重把这些传感器布置在拱顶、拱腰以及拱脚等应力容易集中的部位，运用波长解调仪实时收集光栅波长方面的数据，借助专用软件来计算结构的应变情况，设定好预警的阈值就会触发报警。针对渗漏水监测而言，把耐高温且防水型的分布式光纤沿着隧道的拱顶、侧墙以及仰拱连续地铺设，每隔 100米设置一个数据采集的点，利用 DTS 系统按照 10 米的空间分辨率、15 分钟的采集频率来监测温度场，当检测到温度出现骤降的时候，系统会自动标记出渗漏的区域，并且结合历史数据来评估渗漏的发展趋势。

（二）基于无线传感网络的环境参数监测策略

无线传感网络借助节点网络的灵活部署达成对隧道环境参数的网格化监测，这些节点运用低功耗设计比如休眠唤醒机制，电池续航时间可达到 3 至 5 年，并且还支持太阳能供电。多传感器融合技术促使单个节点集成多种传感器像 CO、NOx、 、温湿度、PM2.5 等，以此契合环境安全监测的需求。网络采用自适应路由协议，在节点出现故障或者信号被遮挡的时候，会自动重新构建数据传输路径，保证监测的连续性，数据经过汇聚节点加密之后上传到云平台，借助大数据分析达成环境参数的趋势预测以及风险预警。

在隧道当中每隔 50 米的距离就会布设无线传感节点，这些节点安装在隧道侧壁距离地面 2.5 米的高度位置，以此来防止车辆发生碰撞。每个节点都集成了多种传感器，其中包括电化学气体传感器，该传感器对于 CO 的检测范围是 0 至 5 0 0 p p m ，精度为 1ppm，以及温湿度传感器，其精度为 、 ± 2 % R H ，以及风速传感器，精度是 节点借助 ZigBee 协议构成 Mesh 网络，数据经过 3 至 5 个中继节点之后汇聚到洞口基站，接着凭借 4G/5G 网络传输至监控中心，平台会实时绘制 CO 浓度分布的热力图。当 CO 浓度超过 5 0 p p m 时，便会自动触发声光报警并且联动通风系统，向运维人员推送处置建议。

（三）基于 MEMS 传感器的结构振动与变形监测策略

MEMS 传感器有高灵敏度这一特性，它可捕捉隧道结构出现的微小振动，此振动的频率范围处于 0.1 至 1 0 0 0 H z 之间。在隧道的一些关键部位，像衬砌接缝以及变形缝这些地方布置 MEMS 加速度计阵列，以此来采集结构在车辆通行以及地震作用时产生的振动响应，再借助频谱分析的方式提取出结构的固有频率、振型等动态特性。如果结构发生了损伤，那么其刚度就会下降，导致固有频率降低，通过对比历史数据就可识别出结构损伤的位置以及程度。MEMS 倾角传感器被用于监测隧道整体的倾斜状况与不均匀沉降情况，其精度可达到 ，可为结构稳定性评估提供关键的数据。

在隧道衬砌的表面位置，每隔 10 米便会布置监测单元，此监测单元是由 3 个单轴加速度计以及 1 个双轴倾角传感器共同构成的，这些单元呈三角形分布，目的在于获取三维振动方面的信息。传感器通过低噪声屏蔽线与数据采集仪相连接，将采样频率设定为 1 0 0 0 H z ，以此来存储原始波形数据。运用傅里叶变换对振动信号频谱展开分析，一旦结构某阶固有频率下降幅度超过 5 % ，便会启动损伤识别算法，借助有限元模型反演，并结合振动响应的变化情况来定位损伤区域，将误差控制在±2 米的范围之内。针对倾角监测而言，当隧道局部倾斜速率超过 0.005°/月时，系统会自动生成沉降预警报告。

（四）多源数据融合与智能预警策略

隧道健康监测所产生的多源异构数据，像结构数据、环境数据、气象数据等等，需要借助融合技术达成信息互补，数据融合存在三个层次。其一为数据层融合，直接针对原始数据开展特征提取与整合工作；其二是特征层融合，把不同传感器的特征参数进行关联分析；其三是决策层融合，依据多源数据形成综合决策。结合机器学习算法比如随机森林、支持向量机以及深度学习模型 LSTM、Transformer，构建隧道健康评估模型，以此实现病害的智能识别与预测。预警系统运用多级阈值，也就是黄色预警、橙色预警、红色预警，依据风险等级启动相应的处置流程。

构建起以云计算为基础的多源数据融合平台，借助边缘计算节点针对传感器的原始数据开展降噪以及归一化处理工作。运用 D - S 证据理论来融合光纤应变数据和MEMS 振动数据，一旦这两者同时触发异常状况，便可提升预警的可信度。借助 LSTM神经网络对 CO 浓度、通风量、车流量等时间序列数据实施训练，以此预测未来 24 小时环境参数的变化趋势，把误差控制在±8%范围之内。开发三维可视化系统，把结构应力云图、渗漏水分布以及环境参数实时展示在数字孪生模型上，为多维度交互分析提供支持，当系统判定风险等级处于红色预警状态时，会自动生成维修工单，调度抢险队伍并推送最优的处置方案。

（五）基于智能视觉技术的结构表观病害识别策略

智能视觉技术借助计算机视觉以及深度学习算法得以实现，借助图像采集和分析的方式，可达成对隧道结构表观病害的自动化识别，这些病害包含裂缝、剥落以及渗漏水痕迹等。传统人工巡检在针对裂缝宽度、长度等参数进行测量时，通过的是主观判断，效率不高而且误差较大。智能视觉技术借助高分辨率摄像头来采集隧道图像，再结合 YOLO、Mask R - CNN 等目标检测算法，可迅速定位病害区域，还可以凭借图像分析技术精准测量裂缝宽度、面积等参数，建立病害数据库，跟踪病害发展趋势，为养护决策提供量化依据。

在隧道之中，每隔 50 米就会安装高清智能摄像头，该摄像头运用红外补光以及防雾技术，以此保证在全天候的情况下都可清晰成像。摄像头借助千兆以太网把图像实时传输至边缘计算设备，借助轻量化深度学习模型来对图像展开预处理，可快速识别出裂缝、剥落等病害目标。针对识别出来的病害区域，会运用亚像素级边缘检测算法精准测量裂缝的宽度以及长度。系统会把病害信息自动录入数据库，并且生成三维病害分布图，当检测到裂缝宽度超过 0 . 2 m m 或者面积快速扩展的时候，系统会自动触发预警，并且结合历史数据预测病害的发展趋势，生成针对性的维修建议。

结语

智能传感技术创新性应用给公路隧道健康监测提供了有变革意义的解决办法。通过光纤传感、无线传感网络以及 MEMS 传感器等多种技术共同协作，并且结合多源数据融合和智能预警策略，达成了对隧道结构和环境从各个要素到整个周期的监测。本文所提出的应用策略在实际工程当中收获了明显效果，切实提高了隧道运维的智能化程度。

参考文献：

[1]王立宇.智能传感技术在城市地下管道施工安全监控中的应用效果分析[J].中华建设,2025,(02)：54-56.

[2]李磊,刘文韬,刘润宏.公路隧道健康监测系统建设及应用[J].西北民族大学学报(自然科学版),2024,45(04)：63-69.

[3]罗伟,王璇,李韶清.数据融合在公路隧道监测中的应用与分析[J].城市建设理论研究(电子版),2024,(11)：157-159.