以信息化、智能化为特征的数字化时代的到来，推动了桥梁工程技术的发展与创新。随着数字化、信息化、智能化与建设领域深度融合，在重庆的特大型跨江大桥郭家沱长江大桥上，采用基于BIM的智慧工地技术、数字化预拼装关键技术、三维激光扫描数据采集技术，为构件出厂验收、施工安装等提供依据，提高了桥梁施工进度和精度。同时，将大数据、人工智能等战略性新兴产业技术与桥梁运营管理相融合，从智能运维的维度，推进桥梁工业化、数字化、智能化升级。

郭家沱长江大桥作为重庆六纵线跨长江的节点工程，为国内跨度最大的公轨两用钢桁梁悬索桥。大桥主桥采用单孔悬吊双塔三跨连续钢桁梁公轨两用悬索桥，跨径布置为（67.5+720+75）m；两岸引桥均采用预应力混凝土连续箱梁，北引桥跨径布置为（3×40+59.5）m，南引桥跨径布置为（4×43+3×43）m。主桥主梁为双层钢桁梁，断面采用倒梯形，上层为双向8车道的城市快速路，下层为预留的双向轨道交通。

大桥的桥塔塔身为空间曲线，锚碇超大土方开挖，以及主桥钢桁梁采用整节段安装，最重吊装重量661.5t，对施工带来一定的难度，因此通过引入数智化技术来辅助工程建设。

在实施过程中，将数智化技术贯穿项目管理全过程，主要应用于技术质量、安全文明、进度、成本及物资管理，同时建立BIM+智慧工地管理平台，对项目实施进行动态管控。并且，在软件方面，主要以Revit软件为基础，结合一些设计、计算、动画软件；在硬件方面，还配备了三维扫描仪和无人机，以及大屏指挥中心。

在项目初期就建立了一套BIM管理制度体系。对BIM应用方案、BIM应用实施标准、BIM应用管理办法等进行了明确规定。另外，基于项目体量大、施工技术难度大、施工工期紧、质量目标高等特点，项目部制定了全过程、集成化、智能化、全员参与、责任清单化等BIM实施理念，力争打造一流的BIM示范性项目。

BIM整体模型

通过建立施工阶段郭家沱大桥及南延伸段BIM模型，包含基础、桥墩、桥台、缆索、钢桁梁、桥面系、景观、机电及导向标示等，将模型深度设为LOD400。模型设计成果采用WEBGL与BIM VR双引擎系统平台进行可视化展示。同时，根据施工方案及现场施工需要，对桥梁主体构件以及施工措施,进行模型深化，精度超过LOD400，用以对接构件加工厂商和指导现场生产、加 工。在模型深化过程，发现原设计图纸存在的错、漏、碰、缺问题，能够及时与设计师沟通解决。另外，还对施工场地布置建立了BIM场布模型，包含主体范围内场地地形及既有建筑物建模、施工平面布置建模、施工各类临时设施建模（含预应力体系、临时支架、模板、栈桥、施工平台安全文明CI）、施工机械设备建模等。

施工场地布置

由于三维GIS集成了大量的多源数据，如影像、地形、倾斜摄影模型、激光点云、地下管线等，在三维GIS系统中将BIM数据与多源数据相融合，实现更宏观、更加全面的可视化展示与管理。

最终，郭家沱大桥及其南延伸段项目通过将全线12.8km道路及桥梁BIM模型集成到项目整体GIS系统中，既满足BIM项目微观管理，实现现状信息集成，同时实现全项目从施工管理、竣工运维管理的全线宏观集成管控。

由于本桥涉及大量三维曲面造型和复杂精细结构，同时还有大量专业间的协调工作，BIM协同设计平台应具备精确的几何形状控制能力和软件之间信息传递互通能力。为此，建立“R+S+M+A”的正向设计平台。该平台集成精细化建模软件、有限元分析软件、信息化集成平台共四款主流软件的优势，使其具备造型能力强、可计算、参数化且高效协同的综合优势。

大桥主塔外部为三次曲线，整体高度方向及内部空腔呈变角度收缩。施工测量定位难度大，原设计中仅给出底部承台坐标，每个施工节段内、外定位点都需经过传统推导得出。而采用传统方式无法准确高效地实现坐标测量。基于BIM模型，将大桥整体定位坐标体系转换为重庆市独立坐标体系，在模型中实现任意位置任意节段的坐标测量，并导出平面cad图纸，测量坐标效率提升80%以上，坐标精度控制到0.1mm。

通过曲面翘曲值和侧向偏移值，判断曲面偏差，分析模板拼装类型，并进行模板优化。借助BIM技术辅助论证模板方案可实施性, 优化原始下横梁上部吊模施工方案，将原有2m一段施工更改为1m-1.5m一段进行施工，且在竖向模板组成上进行分割，按施工要求导出截面图纸。把原有定制钢模方案，更换为局部钢模+大面积木模方案，减少钢模加工周期，工期缩短近20天。

由于工程中涉及的大型临时设施较多，施工风险较大；基于BIM主体模型，对施工用临时支撑设施进行三维可视化设计，并出具图纸，辅助方案的计算及专家论证，确保设计方案的可实施性和安全性。

中横梁支架底部预埋件和圆弧造型牛腿预埋件所处位置的桥塔造型多变，精确定位困难；为增加支架安全稳定性，建立模型复核各预埋件位置。

上横梁支架采用高强度锚固钢靴+拱形钢桁架的装配式组合支撑体系，通过不断的优化设计，消除桥塔和支架之间的位置偏差；对支架整体进行受力分析，得出上牛腿的受力情况；依据计算结果设计支架牛腿，比对不同结构形式牛腿在不同受力状态下的应力分布；通过模型统计材料用量，并对支架整体进行拆分，出具图纸交付厂家生产加工。

锚碇的挖方量达到68万方，土方工程量大。导出FBX+点云模型，进入civil3d中进行曲面地形创建，叠合锚碇红线范围已完成面高度进行手工创建，求解两个曲面差集，计算实际挖方量，完善填挖平衡方案，从而降低弃土填土分配不均产生的额外费用。BIM计算结果与监测、设计院比对，发现设计土方量少给4万方，实现精确计量。

大桥南锚碇混凝土浇筑体积达到9万方，水泥水化热引起的温度应力较大，必须采取措施解决水化热及其引起的体积变形问题。综合荷载、温度变化、徐变和自生体积变化等各项因素，应用有限元法计算温度应力，对大体积混凝土结构进行合理的温度控制。

预应力无缝钢管的定位安装是锚体施工的重点和难点，按照“锚体分层浇筑、预应力钢管分节支撑、管道分段接长”的原则施工预应力管道定位支架系统；大体积混凝土冷却水管的布置与定位支架系统存在位置冲突，通过建立模型优化冷却水管和定位支架的布置方案，消除两者之间存在的碰撞，有效降低图纸风险。

由于大桥南锚碇预应力无缝钢管属空间大角度发散构件，通过二维施工图精确定位十分困难，常出现“顾此失彼”状况；BIM施工方案正向设计，控制支架底部定位和顶面高程，并根据实际施工分层浇筑混凝土划分，将原有整体安装支架方案调整为“标准片架、分段接长、随浇随接”方案。

主缆架设过程中，利用无人机三维扫描技术实测主缆线形，通过和理论主缆线形对比，得到主缆线形偏差，从而实现主缆线形的检查。此主缆检查方法，可以快速、方便且全面地获取主缆线形偏差结果，并减小传统测量方法中存在的安全隐患。

三维激光扫描仪采集数据

钢桁梁在工厂预拼装时，也采用三维激光扫描仪获取钢梁结构部件整体及细部点云数据，通过数字预拼装，实现钢梁螺栓孔最优匹配和最优整修方案，大大提高了钢桁梁安装精度。

在钢桁梁的吊装过程中，吊装节段呈Z字形，导致位置交错的问题。通过动画模拟，采用拆除斜腹杆的方式解决了位置冲突。同时进行水位模拟，成功减少了南北侧滑移支架的数量。

将二维码技术应用到现场施工管理中，将BIM模型、施工方案、技术交底等信息采用二维码进行集成，在施工现场展示，实现便捷化查看，方便查询与管理。

搭建BIM VR虚拟建造体验环境及VR安全教育环境。以BIM模型为数据基础，无缝转换到VR环境中，体验项目设计情况，增加复杂工艺VR交底，动态查看整个施工建造周期的策划情况，实现“身临其境”的体验及感受。为配合现场安全教育，搭建包含起重机倒塌、高空坠落、物体打击、触电等安全体验，提升工人上岗安全培训及安全教育效果。

作为特大型桥梁，工程量巨大、设计复杂。主塔造型复杂，内部为变形空腔结构，工程量统计困难。以按照图纸精确建立的模型为基础，结合现场实际情况，在每个部位施工前核算材料用量，施工方可据此提前拟定物资计划，为工期管理和物资管控提供有力保障。

郭家沱长江大桥BIM智慧管理系统早在项目建设初期就已经建立起来。以BIM模型为载体，整合项目管理数据和流程，连接智慧工地的硬件设施系统，搭建了基于BIM的项目智慧管理平台，实现了施工现场各个系统数据的紧密融合，包括BIM数据、管理数据、现场监测数据。

通过将BIM平台与物联网技术相结合，实现BIM智慧工地集成管控，先后完成了人员考勤系统、塔机监控系统、视频监控系统、环境监测系统、危大专项管理系统等接入BIM项目管理平台，实现了数据的采集、汇总、分析、报警等功能，提升了项目的信息化、智能化程度。

同时，还搭建了项目BIM指挥中心，形成项目指挥、宣传、迎检的综合效益。通过大屏融合系统，将所有智慧工地监测子模块以及施工质量/安全/进度等关键信息进行集成展示，基于大屏系统可直观了解到项目的进展情况。

并且，根据BIM平台的底层业务数据进行大数据分析总结，实现关键指标分析统计展示，辅助决策。针对预报警数据查看，可通过系统直接调取BIM平台详细数据，辅助相关方案制定。

在日常应用过程中，将BIM模型无缝转换到BIM平台中，实现BIM模型的轻量化查看，解决BIM应用的硬件配置壁垒，提升现场管理人员的参与度。平台结合大屏端、网页端与移动端，通过集成企业微信实现日常业务全移动化办公，发起任务、执行任务、现场督察、远程监控等日常行为通过一部手机解决。

另外，针对质量安全等日常管理数据进行整改统计分析，结合会议模式将平台业务数据用于每周现场管理例会，用数智化技术赋能管理。

最后，在进度管理方面，运用无人机技术，采集现场全景数据，通过对比计划进度与实际进度，实现施工进度的动态管理。

项目的智慧运营平台涵盖道路、边坡、桥梁等多种交通基础设施的管理。平台集结构安全监测、全域视频监控、车流量监控、机电监控、养护管理、3D资产管理、应急安全7大应用为一体,通过数据信息与空间信息融合,打造“一站式”运营管理,实现物联感知，智能检测，全局掌控的目的，有效提升运维效率。

实景三维GIS

同时，平台结合轻量化BIM技术、实景GIS、倾斜摄影技术,对空间进行真实、立体、时序化反映和表达,3D模型覆盖全线道路、立交、主桥、边坡,真实还原基础设施形态。叠加实时天气效果与光照效果完成运营场景再现，实现可视化从“抽象”到“真实”的转变。

安全监测是运营平台的核心功能，对项目全线1座主桥、7座立交、11处高边坡进行结构安全智能监测,可24小时无间断地进行结构物状态监测,并对异常事件进行智能识别和实时预警,及时发现结构安全隐患,提升结构安全的智能运维能力。创新性地通过数字化建模和信息聚合的方式，将主桥挠度监测结果与桥梁模型相融合，实现桥梁物理模型与监测数字模型的实时动态交互展示。

运营平台的安全监测功能展示

运营平台的车流量监控功能展示

在安全预警方面，采用了先进的信号处理和数据挖掘技术，通过深入分析监测数值的准确性、数据的发展趋势、变量之间的关联性等多个层面，获取数据的内在特性，进行设备和结构安全的预警。这一领域目前也是高校研究的热点，但将研究成果成功地集成到系统中仍然具有一定挑战。

在视频监控方面，全线12.8公里，每间隔390米安装监控设备,主桥桥塔顶端布设2个800 万全景细节守望摄像机，实现 “全领域、全天候、智能化”的监控。

在车流量监控方面，通过采用“雷视一体”技术，将视频信号与雷达信号融合，准确识别车辆的基础信息和位置信息，并利用可视化技术实现车流量数据的一比一还原展示。由于这个项目采用PPP合作模式，通过车流量的统计对比，可以方便地评估投资回报情况。

对采集到的视频图像应用神经网络模型进行车辆定位，找到车辆模型，然后再利用车牌检测神经网络模型对车牌进行定位，最后利用车牌信息神经网络模型对车牌信息进行识别。系统在实时记录通行车辆图像的同时，经过大量数据训练的神经网络模型能够准确识别出车辆的车型。

在养护管理方面，可以在平台上发布管养任务和计划。对于定期检查，可以看到各个时期结构部件状态评分的变化。通过监测数据的统计分析，对养护管理进行辅助决策。

依托于BIM引擎，对资产进行轻量化3D建模实现模型的在线可视化浏览，并支持根据关键字对各类3D 数字资产进行查询。可进行资产总览、资产管理、运维标准库、资产保养、备品备件管理，将资产管理的各个方面集成为一个规范、透明化的体系，建立各类动静态全过程数据的共享平台。

最后，系统通过内置的桥梁结构评估方法，可以在线快速生成监测数据报表，定期生成状况评估报告。

郭家沱大桥及南延伸段PPP项目实现了全过程BIM实施应用，项目建成后，从传统的以图档为核心的竣工图交付模式，转换为以竣工BIM模型为核心的竣工信息化平台数据，为后续运营管理平台提供数据基础。