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　　【智慧城市网 企业关注】面对环境封闭、设备繁杂、管理机制尚不完善等诸多原因，公路隧道运营管理工作面临着严峻挑战，当前利用创新技术手段实现隧道智慧化升级至关重要。以下介绍了桐梓隧道群的一体化管控平台、深圳塘朗山隧道的数字孪生智慧隧道平台相关建设功能与特点。
 

　　桐梓隧道群| 一体化管控平台
 

　　北京交科公路勘察设计研究院有限公司机电分院总工程师杨秀军在第25届中国高速公路信息化大会上，介绍了山区超长公路隧道群智慧化管控技术探索与实践。据介绍，重庆-遵义扩容项目路线条件复杂，有贵州第一隧-10.5km桐梓隧道，以及全国最长隧道群-30km隧道群。依托该项目，以桐梓隧道群背景，从需求分析出发，实现“安全提升、高效救援、养护提升、低碳节能、数字治理”的建设目标，分别建设调度协同场景、营运管理场景、节能减排，数字管控等各类场景，保证隧道的营运安全。项目通过构建一体化管控平台，实现了多屏展示、精细化管理、数字孪生管控、感知预警、设备控制、云调联动、协同处置。
 

　　多屏展示。围绕“设备管控、安全预警、主动防控、应急调度、低碳节能、机电养护、综合协同”等应用场景,实现“一隧一屏”的营运协同管理和综合数据展示，最终实现对隧道群及所在路段、路网的“一张图”可视化管理。在监控大厅实现日常监控、任务协同、指挥调度等场景下的数据上墙和大屏功能分区设计，实现可配置、易使用的大屏系统控制交互。
 

　　精细化管理。精细化管理包括设施设备资产管理、机电管养管理、隧道养护管理、运营决策管理、日常综合管理等。此外，在智能照明方面：系统根据不同工况下的交通流量、能见度、光强、交通事件等数据，形成照明系统开关、亮度的智慧化方案，实现照明自动调节，保障安全，节能降耗。在智能通风方面：通过采集和分析隧道内不同工况下交通流量、交通车辆平均车速、废弃物排放量、CO含量、能见度等数据，形成风机启动、控制的智慧化方案，实现隧道及时通风，保障隧道安全，同时降低能耗。
 

　　数字孪生管控。通过三维可视化建模，深度融合雷达、可见光视频、热成像等多类传感器进行动态信息感知，实时采集隧道内外包括交通状态运行实时数据、交通流数据、交通突发事件、车辆车体温度在内的多类应用数据，以丰富的高精数据资源支撑隧道车道级精细管理。
 

　　感知预警。通过路网运行监测、安全预警监测、数字孪生监测实现全要素、全局态势全盘掌握，实现安全规范运营、事件及时发现及时处置。
 

　　设备控制。通过2D+3D模式进行设备控制、策略控制。通过隧道通风系统、隧道照明系统、视频监控系统、消防救援系统、火灾报警系统、情报板发布系统等实现多样化控制。
 

　　云调联动。当发生事故时，通过全路网、分区域进行交通管控，最大程度避免二次事故发生。
 

　　协同处置。在事件联动方面，对隧道内系统集成联动指挥系统，进行信息推送、辅助决策、应急处置、可变情报板联动、交通信号灯联动、车道指示器联动、入口自动栏杆联动控制，实现自动阻拦，通过APP移动端及时处理并反馈信息。
 

　　深圳塘朗山隧道 | 数字孪生智慧隧道平台
 

　　据媒体报道，近期广东深圳南山区塘朗山隧道开展试点应用，打造数字孪生智慧隧道平台，实现隧道运营管理更智能、更精准、更安全。该平台将城市维度整体路网、周边环境、塘朗山隧道及附属设施进行三维数字孪生管理，通过隧道设备设施数字化运维、重点车辆管控、自动应急处置、结构安全监测等几大核心应用，解决隧道日常运营存在的基础设施难监测、隐形病害难发现、风险车辆难监控、应急事件处置慢等难题。
 

　　一是新增预警系统，实现隧道设施设备运维数字化。该平台全面接入塘朗山隧道各机电系统，并针对存在安全风险的“哑”设备，新增消防水压水位不足自动预警系统及配电房供配电安全隐患预警系统，实现全面在线监测系统全链条各类设备状态，及时准确定位设备故障点，将传统每天1次的人工巡检升级为24小时实时在线巡检。
 

　　二是统一视觉管理，实现隧道重点车辆管控精准化。该平台融入机器视觉及AI技术，并基于厘米级车辆孪生定位技术，精准识别隧道管理范围内“两客一危”重点车辆的关键信息与行驶轨迹，在隧道场景内实时还原车流，实现隧道统一视觉全面管理。相对于传统人工监控难以识别超温、超高等高风险车辆的问题，该平台结合多样化传感及AI技术，在隧道口提前1分钟自动识别车辆，秒级预警，全程跟踪风险车辆，必要时联动开启多级诱导管控，实现提前感知、主动诱导、精准管控，进一步提升隧道通行安全水平。
 

　　三是实时联动控制，实现突发事件应急处置快速化。该平台利用视觉识别技术，能够毫秒级准确发现隧道内火灾、异常停车、抛洒物、非机动车闯入等突发事件，精确识别灾情发生位置、影响范围、周边有害气体浓度等有效信息，并根据事件等级智能推荐相应处置预案。通过边缘计算控制单元，实现实时一键联动控制隧道内相关系统设备，应急事件处置反应时间由以前的5分钟大幅缩短至3秒以内，相比传统人工监控方式更精确、更快速，显著提升应急事件处理效率和水平，为隧道交通安全运行保驾护航。