超长公路隧道群智慧管控分析

超长公路隧道群智慧管控分析

杨凯

宁波云开信息技术有限公司  315000

摘要：随着信息技术在各个工程领域的普遍应用，在超长公路隧道群的管控中，也逐渐开始大量应用智能技术。目前，通过信息技术和智能感应技术对超长公路隧道群交通情况进行调度，对公路问题进行管理的应用方式已经十分多见，也起到了较好地提升管控效率的效果。本文将对超长公路隧道群智慧管控进行分析，具体阐述智慧管控的重要性、难点和策略。

关键词：超长公路；隧道群；智慧管控

0引言

超长公路隧道群内部结构复杂、车流量较大，如果未及时根据车流情况做好管控工作，很容易出现安全风险，甚至产生严重的安全问题。而通过在超长公路隧道群中引入智能技术，可以有效进行超长公路隧道群的管控，切实提升公路隧道群内部的管控效果，及时发现其中的安全隐患，做好相应的处理工作，并积极调度交通。

1超长公路隧道群智慧管控的重要性

在地形复杂、自然条件恶劣的地区，超长公路隧道群承担着重要的交通职能，随着交通流量的不断增加、隧道群规模持续扩大，传统的管理模式已经难以满足安全、高效、环保的运营需求，智慧管控逐渐成了超长公路隧道群管理的创新模式。

首先，超长公路隧道群通常具有长度长、结构复杂、交通流量大等特点，隧道内出现安全问题的可能性更大，通过智慧管控系统，可以实时监测隧道内情况，及时发现潜在的安全隐患，并快速采取应对措施，防止事故扩大。例如，通过安装在隧道内的传感器和摄像头，系统可以实时监测隧道内的空气质量、温度、湿度以及交通流量等关键参数。一旦检测到异常情况，系统会立即发出警报，并自动启动相应的应急预案，从而大幅提升隧道的安全管理水平[1]。

其次，传统的隧道管理方式依赖人工巡检和监控，存在信息传递滞后、响应速度慢等问题，难以满足现代隧道高效运营的需求，而借助大数据和人工智能技术，系统可以根据实时采集到的交通数据，分析出隧道内的交通流量变化趋势，并通过智能交通信号控制系统，合理调整隧道内外的交通信号灯，优化车流分布，减少交通拥堵，提高通行效率。同时，系统还可以根据不同时间段的交通流量变化灵活调整隧道的通行策略，借助分时段限行、大货车分流等方式进一步提升隧道的通行能力。

再次，借助智慧管控系统，可以根据隧道内的空气质量和交通流量情况，智能调控通风系统的运行状态，使隧道内的空气质量达到相关标准，同时最大限度地降低能耗。此外，系统还可以通过智能照明控制技术，根据隧道内的光照条件和车辆行驶情况，自动调节照明设备的亮度，在保证行车安全的同时，达成节能减排的效果。

2超长公路隧道群智慧管控的难点

2.1数据采集与传输

由于隧道环境特殊，想要做好隧道群的智慧管控工作，就需要保证数据采集和传输的稳定性和及时性，克服相关的困难情况。

首先，超长公路隧道群跨度较大，内部环境复杂多变，为了全面、准确地掌握隧道内外的运行状态，需要在隧道内布置大量的传感器和监控设备，同时，在设备选择和安装时，应做好防护等级和耐用性的分析工作，以有效应对隧道内的高湿度和粉尘等环境因素，防止对智慧管控造成影响。

其次，在隧道群的智慧管控中，只有保证数据的实时性和同步性，才能为后续的分析和决策提供准确的信息基础。为此，应当建立高效的数据传输和处理系统，使数据在最短时间内从采集点传输到控制中心，并进行及时处理和分析。例如，可以采用边缘计算技术，将部分数据处理任务分配到靠近数据源的边缘节点，减少数据传输的延迟，提高数据处理的实时性[2]。

最后，在超长公路隧道群的智慧管控中，传感器和监控设备会采集大量的环境数据和交通数据，这些数据一旦泄露或被篡改，将可能对隧道的运营和管理造成严重影响。因此，在数据传输过程中，应当采用加密技术对数据进行加密，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。

2.2实时监控与应急响应

在超长隧道群管理中，只有做好实时监控和应急响应工作，才能够有效应对复杂隧道中的问题情况，并使相关人员及时进行管理，保障行车安全。

首先，应布设大量高精度传感器和高清摄像头，并借助光纤通信技术将采集到的数据实时传输到监控中心，同时，还需要搭建功能强大的监控平台，对各类数据进行处理、分析和可视化展示，使管理人员及时了解隧道内的运行状态，提前采取预防措施。

其次，应建立完善的应急响应系统，明确各类突发事件的处理流程和应对措施，同时，应急指挥系统需要具备高效的指挥调度能力，一旦发生突发事件，应迅速集结各方力量，协调开展救援行动。最后，还应建立统一的数据共享平台，使隧道管理部门与交通管理、公安、消防、医疗等多部门进行数据互通和信息共享，形成协同联动的应急响应机制。

2.3系统集成

在超长公路隧道群智慧管控的过程中，需要通过相关系统完成交通调度、异常感知、问题预警、路况监测等多种功能，而想要积极保证智慧管控的效果，就要做好相应的系统集成工作，将系统功能有效结合，使数据和指令在不同系统之间无缝流转，进行协同工作。

首先，超长公路隧道群内各个系统独立运行时，容易出现信息孤岛现象，影响管理效率，而通过系统集成，可以实现各系统之间的数据互通，形成统一的管理平台。例如，监控系统采集的实时数据可以传输到交通管理系统，供其分析和决策，通风系统和照明系统可以根据监控数据自动调整运行状态，优化隧道内的环境条件，不仅能够提高各系统的运行效率，还能够实现自动化和智能化管理，减少人工干预，提升管理水平。

其次，为了实现各系统之间的协调互动，应采用标准化的通信协议和数据接口，如OPC UA和RESTful API等，实现不同系统数据的互操作。同时，还应采用物联网平台，将各类传感器和设备接入统一平台，通过平台进行数据汇聚和处理，再将处理结果分发到各相关系统。

最后，应通过数据管理平台，实现数据的集中采集、存储、处理和分发，提供统一的数据接口和服务，方便各系统进行数据调用共享。例如，可以采用大数据平台技术，将各类监控数据和环境数据进行集中处理，通过数据挖掘和分析，提取有价值的信息，支持各系统的决策和管理。同时，还应采用服务化架构，将各系统的功能模块化、服务化，通过服务总线实现各系统之间的功能调用和集成。

3超长公路隧道群智慧管控的策略

3.1合理应用监测技术

对超长公路隧道群进行智慧管控的前提是能够通过监测技术及时获取到隧道内外的详细信息，从而根据监测情况制定管控方案，保证管控的实际效果。

首先，应在隧道内外布设高清摄像头，对隧道环境和交通状况进行全天候监控，从而将视频信息实时传输到监控中心，通过图像处理和分析技术，自动识别异常情况，如车辆逆行、交通事故、火灾烟雾等。一旦发现异常情况，系统应立即发出警报，并启动相应的应急预案[3]。同时，视频监控系统还可以与智能交通管理系统联动，实时调整交通信号和诱导信息，优化交通流量。

其次，为保证管控效果，相关部门可以利用智能无人机在隧道内外进行巡检，采集高清影像和环境数据，及时发现安全隐患。同时，还可以借助人工智能技术，通过深度学习和机器学习算法，对监控数据进行智能分析，实现自动预警和决策支持，提升监控的精度和效率。

图1 隧道可视化管理平台

3.2智能交通管理系统

交通管理是超长公路隧道群智慧管控中的重要内容，通过智能交通管理系统，能够达到提升交通管理效率、及时处理交通事故的效果。也能够在一定程度上解决交通的拥堵问题，从而提升隧道群的安全管控效果。

首先，应在隧道入口和出口处、隧道内部的关键位置安装高精度的交通流量监测设备，精确地记录车辆的数量、速度、类型以及行驶方向，再通过大数据分析和人工智能技术，实时了解隧道内的交通状况，识别交通拥堵、事故等异常情况，并及时作出响应。同时，可以充分利用智能交通信号控制系统，当监控系统检测到隧道入口处有大量车辆排队时，可以延长绿灯时间，增加车辆通行率，减轻交通压力，当隧道内部发生交通事故时，可以通过交通信号控制，分流隧道外的车辆，避免二次事故的发生。

其次，也可以借助电子信息屏、导航设备和移动应用等方式，向驾驶员提供实时的交通信息和建议。例如，电子信息屏可以在隧道入口处显示隧道内的交通状况、通行时间以及建议路线，帮助驾驶员选择最佳行车路径，避免交通拥堵，充分借助信息引导和路线优化，有效分散交通流量，减轻隧道内的交通压力，保障隧道的畅通无阻。同时，还可以借助车联网技术，使车辆实时获取隧道内的交通信息，并根据信息自动调整行驶速度和路线，避免交通拥堵和事故。例如，当前方车辆急刹车时，后方车辆可以通过车联网技术及时接收到警报信号，迅速做出反应，避免追尾事故的发生。

最后，可以通过智能系统对历史交通数据进行分析，预测未来的交通流量变化趋势，提前制定交通管理策略。例如，在节假日和高峰时段，系统可以预测隧道内的交通流量，并采取相应的管理措施，如增加交通诱导信息、优化交通信号时长、加强应急响应准备等，确保隧道的通行效率和安全性。

3.3应急管理与救援系统

由于超长公路隧道群内情况较为复杂，很容易出现紧急情况，为此，在智慧管控工作中，做好应急管理和救援系统的完善工作，提升应急管理效果，具有十分重要的意义。

首先，应借助视频监控、传感器网络和物联网技术对隧道内外的环境和交通状况进行实时监控，当监控系统检测到异常情况时，可以立即发出预警信号，并启动相应的应急预案。例如，烟雾传感器检测到火灾后，系统会立即触发报警，并自动通知相关应急部门，启动隧道内的自动灭火系统，控制火势蔓延[4]。同时，通过交通诱导系统，引导隧道内的车辆和人员迅速撤离危险区域，确保人员安全。

其次，当隧道内发生突发事件时，应急指挥系统能够迅速集结各方力量，进行统一指挥和调度。其中应急指挥中心需要通过应急通信系统，进行指挥中心与现场应急人员、各应急部门之间的实时通信，使指令得到及时传达。同时，应急资源管理系统则应紧急调配应急救援所需的各类资源，确保资源的快速、有效使用。

3.4环境监测与控制

在隧道群智慧管控的过程中，不仅要对交通、运营与隧道情况进行管理，还要做好隧道环境的监测和控制工作，减轻问题情况造成的影响，从而保证环境监测与控制的实际效果。

首先，隧道内的车辆排放大量尾气，可能导致一氧化碳、二氧化碳、氮氧化物和颗粒物等有害气体浓度升高，危及行车安全和乘客健康。为了保障空气质量，需要在隧道内布设多点空气质量监测传感器，实时监测这些有害气体的浓度。一旦检测到有害气体浓度超标，应迅速启动通风系统，排出隧道内的污染空气，引入新鲜空气。同时，系统可以根据实时空气质量数据，自动调节风机的运行模式和风量，实现高效、节能的通风控制。例如，在交通高峰期，系统可以提高风机运行效率，加速空气流动，快速排出污染物，在交通低谷期，系统可以降低风机运行频率，节约能源。

其次，隧道内温度过高或过低，会影响行车舒适性，并可能影响隧道结构，降低结构的使用寿命，为此，应借助温度和湿度传感器实时监测隧道内的温湿度变化，并结合通风系统和加热、制冷设备，实现温湿度的智能调控。例如，冬季低温时，系统可以启动加热装置，提高隧道内温度，防止结冰和冻融循环对隧道结构的破坏。

最后，应通过大数据分析和人工智能技术，对环境数据进行深度挖掘和预测分析，发现潜在的环境问题和趋势，提前采取预防措施。例如，通过对空气质量数据的长期监测和分析，可以识别出空气污染的高发时段和区域，重点加强这些区域的监控和管理，提升控制效果。

结论：总而言之，超长公路隧道群智慧管控是以信息化手段赋能隧道群管理的关键模式，能够借助信息技术和智慧感应能力快速地对复杂的隧道群情况进行分析，及时给出专业的管理建议，并及时发掘智慧管控中的隐患。同时，也应当在智慧管控过程中合理优化技术应用，从而保证技术应用效果，加强管控效果。

参考文献：

[1]巩雯,吴金锁,石垚.公路隧道照明节能评价与智慧管控技术研究[J].公路交通技术,2024,40(01):152-162.

[2]曾俊铖.福建高速长隧道群智慧运行管控解决方案[J].中国公路,2023,(19):60-63.

[3]杨秀军,罗晶,哈元元.桐梓超长公路隧道群智慧管控方案探究[J].中国交通信息化,2023,(03):106-108.

[4]陈思颖,王长林,李京泽.复杂特长隧道施工全过程智慧管控研究[J].工程建设与设计,2023,(01):144-146.