运营地铁隧道的结构安全问题日益严峻，实施高效、科学、精准的检测是满足其长期安全服役的关键。当前，运营期地铁隧道病害检测主要依赖人工巡检与主观分析，效率低、成本高、精度有限，缺乏智能化软件提供技术支撑。

  近年来，工程软件系科研团队围绕地铁隧道自动化巡检与智慧运维作业软件开展了系列研究。融合机器视觉、激光点云、热成像等技术，提出了面向结构变形、衬砌病害、底板异常、接触轨损伤、钢轨损伤、壁后空洞等病害的多套检测算法；建立了地铁隧道综合健康指标，提出了基于隧道检测数据的结构性能力学推演方法，实现了隧道服役性能的分析与预测；攻克了隧道弱GNSS环境下精准定位技术、地下环境检测数据低延时通信技术等难题，提出了以全生命周期运维效能为指向的巡检参数优化设计算法。

图1 地铁智慧运维创新体系

  在此基础上，研发了隧道智慧运维云平台，串联起检测算法、技术、装备，实现了隧道病害检测数据的标准处理、快速分析、精准定位、多端可视、处治决策等功能，融合AI大模型搭建了多模态检测数据的快速分析路径；研发了隧道病害检测算法云平台，实现了检测算法随工程运营数据膨胀时的更新、迭代、再部署；研发了隧道检测设备边缘计算软件（山大“明隧”），实现了图像、视频等检测数据的前端实时分析与快速预警。

(a) 地铁隧道智慧运维云平台       (b) 隧道病害检测算法云平台

(c) 山大“明隧”检测设备边缘计算软件       (d) 基于大模型的隧道病害分析

图2 地铁智慧运维系列软件

  系列检测算法与软件构建了地铁智慧运维的运行底座与数字化基础，形成了保障隧道长期安全服役的“巡检-识别-评估-决策”软件体系，服务国家重大工程维养，在青岛地铁、济南地铁等多个地铁运营单位开展了上百公里的检测应用验证，提升了我国工程运维软件的智能化水平与影响力。

图3 基于智慧运维软件的地铁隧道自动化检测路径

  本研究由张庆松教授课题组陈新博士组织开展，陈新博士长期从事工程智能化领域的理论、软件、装备及应用研究。研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、山东省重大科技创新工程等项目的支持，相关理论发表在Tunnelling and Underground Space Technology、Structure and Infrastructure Engineering等国际权威期刊，并在国际隧道和地下空间协会（ITA）、泰山学术论坛等组织的学术活动中进行了汇报。相关研究成果获得了山东省科学技术进步奖一等奖、中国岩石力学与工程学会科学技术进步奖一等奖。