目前，我国桥梁的养护管理中，桥梁检测与监测技术是保障桥梁安全运营的关键，依靠现场检测与实时监测获取桥梁结构的损伤状况与动力特征，从而分析桥梁的实际承载状况。

桥梁检测主要是利用人为的观测或者是通过适用于桥梁检测的仪器，进行测量得到的数据信息，存在较大的局限性。实时监测主要通过实时的桥梁健康监测系统获取桥梁响应信息，从而对桥梁结构的状况进行分析。该领域虽然已经完成了很多突破性的研究，但由于桥梁本身是一个复杂的结构体系，又受其各个参数的非线性等因素影响，桥梁健康监测还处于初步阶段。桥梁检测与监测均获取了多源的海量数据，将堆积的数据充分地进行交互融合，才能保证桥梁结构评估结果的真实性、可靠性与有效性。

对于绝大部分桥梁而言，通常通过规范来进行其性能评估。根据规范要求，桥梁结构性能评估一般分为技术状况评定（一般性评定）和承载能力评定（适应性评定）。技术状况评定主要针对桥梁巡检中记录的状态进行等级评定，而承载能力评定主要为了评价桥梁服役状态以及对未来服役期限进行预估。技术状况评定以及承载能力评定都是适用于绝大部分桥梁的检测评定方法，在桥梁运维中占有绝对重要的地位，但两者都属于典型的事后的结构维护管理方法，相对费时费力，且准备工作繁琐。

结构健康监测技术被认为是保障大型结构安全性、完整性、适用性、耐久性，及实现结构可持续管理的最有效途径之一，利用现场的无损检测及传感技术采集结构响应，并通过数据分析来推断结构特性的变化、探测和评估结构的损伤及安全状况。桥梁健康监测系统所获取的数据比较敏感，存在无效信息和干扰信息，监测数据就会失真。同时，多数系统只实现了对数据的采集和储存功能，无法将监测数据的价值开发出来，为桥梁状态评价提供数据支持。为实现桥梁状态预警提供支持依据，也需要对监测数据的特点和规律进行分析总结。把监测数据用好，让其真正能够帮助学者研究桥梁结构的状态，一直都是监测工作中的重点及难点。

因缺乏依据以及理论研究，国内针对健康监测系统与养护检测的融合，在现阶段仅是一个理论的构想。由于人工检测系统与健康监测系统的实施内容和方式不同，造成两者仅独立地对桥梁的结构状态进行评价。此外，因桥梁养护管理人员对桥梁健康监测系统缺乏了解，造成两者之间的融合存在一定的问题。而管养系统的信息交互也存在诸多不足，致使两大桥梁养护管理方式的融合并未应用到实际工程中。作为一个新的体系，虽然桥梁健康监测已成为研究的热点，但受制于损伤识别理论无法突破，监测评价体系的不成熟以及其他方面的原因，目前有关健康监测的研究，已然进入瓶颈期；而与之相比，桥梁检测则是一门相对成熟又得到广泛认同的养护技术，新老数据的结合必须具有足够的说服力。

作为新兴养护手段,健康监测系统急需一套规范理论，成为其对桥梁进行评价的依据，但损伤理论短时间内尚无法实现突破。为了保证对桥梁结构安全的评估，将人工检测系统与监测系统的融合是服役桥梁养护的一项重要任务。两者数据虽源于不同方法，但是殊途同归，并可以实现互通互补，能更好地发展其各自的优势，为桥梁养护提供帮助。而桥梁检测能够及时发现一些监测系统无法监测的结构缺陷、材料退化或裂缝等信息，并将这些信息引入监测系统的数据库中，更新结构的有限元模型，有利于提高健康状态评价的准确性和科学性。桥梁监测系统综合利用先进的结构分析、损伤识别、信号处理及可靠度理论等技术，诊断结构可能发生的损伤，评估结构的性能退化和趋势，更好地指导日常养护，辅助开展养护科学决策工作。

为保证数据的交互融合，可以从以下几个方面开展工作：

1.在桥梁养护管理中，两个系统应分别发挥自身的优势。如经常检查内容中的桥梁结构有无发生异常变形，出现异常的竖向振动、横向摆动等情况；墩台是否受到船只或漂浮物撞击而受损；支座是否有明显缺陷，活动支座是否灵活，位移量是否正常等，可以通过健康监测异常数据来分析获取，为经常检查提供重点关注对象，发挥检查的作用。当监测系统显示桥梁结构出现异常变形、支座位移发生异常、墩台受到撞击时，可以第一时间进行报警，及时通知桥梁管养部门。

2.在应急管理中，若需要快速掌握桥梁结构的实际运营状态，当健康监测系统无法准确实施评估时，可以迅速开展荷载试验工作。在桥梁荷载试验中，静力测试可利用监测系统的传感器开展，而动力特性可直接由监测的振动数据分析得到。通过荷载试验，再结合监测系统中环境指标的分析，可以快速准确地评估桥梁结构的安全状态。

3.针对日常检查中未能发现的问题，桥梁监测系统可以及时发现并预警。当发生下列情况时，健康监测系统可以迅速向桥梁养护部门发出预警，以防事态的进一步扩大。

船撞桥墩；梁式桥上部承重构件有严重的异常位移；结构出现明显的永久变形；拱式桥拱脚严重错台、位移，造成拱顶挠度大于限值；拱圈严重变形；桥墩（桥台或基础）不稳定，出现严重滑动、下沉、位移、倾斜等现象。

4.利用人工开展的桥梁检测评估获取的结构信息，对桥梁有限元模型进行修正，尽量可能模拟桥梁的真实状态。将修正后的有限元模型引入到健康监测数据库中，结合监测实测数据开展结构分析和极限承载力分析，能够更准确地评估结构状态。

结构检测评估技术目前主要依靠人工检测的方式，虽然效率不高且周期较长，但在桥梁结构运行维护方面起到了不可替代的重要作用。要获取真实有效的数据，结构检测的方法需要不断趋向标准化，检测结果也得纵向对比量化，以期尽量消除人工巡检的主观性，确保年检数据的一致性和延续性。目前，越来越多的自动化检测设备进入结构检测领域，推动着结构检测技术的持续进步，逐步代替人工检测。各种无损检测技术亦被研制出来，针对专项病害的集成检测设备也被逐渐投入市场，部分设备已可以完全代替人工作业，高效地实现斜拉索表面、内部损伤检测等。而随着传感器技术的不断发展，更多轻型传感器应运而生、低功耗高性能芯片被市场化，以及电池技术的进一步突破，而检测设备的智能化发展促成了检测数据的高度集成化，必然成为未来结构维养市场的主流趋势。

在结构检监测数据融合方面，虽然BIM等技术已经被比较成熟地应用于结构的运行维护之中，管理者可以很方便地在系统BIM模型上调取出工程结构上所安装的各类型传感器的监测数据，结构外观检测的结果如裂缝等也可以直接体现在模型上，但两者实质上处于相互割裂状态，并未产生真正的关联。而传统的检监测数据分析方法，因其框架及计算能力的局限性，未能实现检监测数据的嵌合分析。检监测数据与有限元嵌合分析将涉及数值建模与仿真、机器学习，以及将信息连接起来的物联网、云平台等领域，而基于大数据技术支持的数字孪生技术有望成为解决这一难题的有效方法。

对于桥梁检测和健康监测系统所采集的海量数据，在为管理者带来便利的同时，也产生了如何高效地对其进行处理的难题。而作为大数据技术的基础，大量的检测数据迫切需要与大数据技术融合，来进一步进行监测数据的深层次的挖掘和分析，用以支持桥梁结构的运行与维护。

本文对目前运营期桥梁检测与监测技术及数据状况进行了系统分析，对两者数据的交互融合加以探讨，形成以下主要观点：

第一，桥梁检测与监测数据的交互融合，需要将巡检、定检和荷载试验的桥梁检测结果，融入桥梁健康监测系统的日常监控中，两者数据的来源务求互通互补。

第二，无论是桥梁检测评估还是结构健康监测，都会产生大量的数据，如何高效地处理和分析海量的检监测数据是一个亟待解决的难题。大数据中深度学习技术发展迅猛，与传统的数据分析技术相比，更适合从大量的数据中挖掘本质特征。因此，利用深度学习技术深入挖掘大量检测数据和健康监测系统采集数据的内在信息，推进桥梁结构维护管理的自动化、智能化。