数字孪生（Digital Twin, DT）技术在交通基础设施中的应用：全面综述

作者及机构
本文由Di Wu（深圳大学土木与交通工程学院）、Ao Zheng（香港理工大学土木与环境工程学系）、Wenshuai Yu（通讯作者，深圳大学建筑与城市规划学院）等7位作者合作完成，发表于2025年2月的《Applied Sciences》期刊（卷15，期4，文章编号1911），隶属于MDPI出版社。研究团队来自深圳大学极端环境绿色长寿命道路工程国家重点实验室、广东省城市信息学重点实验室等机构。

研究背景与目标
交通基础设施是经济与社会运行的核心，但快速城市化、车辆保有量增长及可持续发展需求使其管理复杂度激增。传统管理模式（如定期巡检、被动维护）存在效率低、成本高、响应滞后等问题。数字孪生技术通过构建物理设施的虚拟映射，结合实时数据交互与仿真预测，为全生命周期管理提供新范式。然而，现有研究多聚焦单一环节（如结构健康监测或交通流优化），缺乏覆盖规划、建设、运营、维护到退役的全生命周期框架。本文旨在填补这一空白，系统梳理DT技术在交通基础设施中的架构、关键技术、应用场景及未来挑战。

核心内容与框架
1. 数字孪生的概念与六维架构
- 定义：DT是物理实体的动态虚拟副本，通过实时数据同步实现状态映射、仿真预测与决策优化。其核心包括物理实体、虚拟模型、数据链路三要素（Grieves模型）。
- 六维结构（图2）：
- 物理实体层：道路、桥梁、隧道等设施及其属性（材料、荷载能力等）。
- 虚拟模型层：高保真3D模型（融合BIM/GIS/LiDAR数据）及动态行为模拟（如交通流预测）。
- 数据层：传感器（应变计、摄像头等）采集的实时数据与历史记录。
- DT引擎：集成机器学习算法（如神经网络）的数据分析与预测系统。
- 服务层：提供交通监控、拥堵预警等决策支持工具。
- 连接层：确保物理与虚拟世界的数据同步（如IoT协议）。

1. 分类与关键技术

   • 功能分类：
     
     • 监控与控制型DT：实时调整信号灯时序（案例：城市交通控制中心）。
       
     • 仿真分析型DT：评估新公交线路对路网的影响（需高性能计算支持）。
       
     • 预测维护型DT：桥梁传感器数据预测结构老化趋势（如[13]中应变-振动关联模型）。
       
   • 数据整合方法：
     
     • 静态数据DT：基于设计规范与地理信息（适用于长期规划）。
       
     • 动态数据DT：依赖IoT传感器实时更新（如天气-车流耦合优化）。
       
     • 混合数据DT：结合静态蓝图与动态监测（案例：铁路轨道健康管理[3]）。
       
   • 关键技术：
     
     • 数据融合：多源异构数据（交通流量、结构应力等）的清洗与标准化。
       
     • 仿真模型：基于Agent的交通流模拟、有限元结构分析。
       
     • 3D可视化：BIM与GIS集成实现设施全息投影（如隧道火灾疏散模拟[77]）。
       

2. 全生命周期应用（表2）

   • 规划与设计：通过虚拟仿真优化道路布局（案例：挪威Ålesund多城市交通模拟[68]）。
     
   • 施工阶段：无人机与传感器监控桥梁浇筑质量（实时偏差预警[73]）。
     
   • 运营管理：
     
     • 实时流量调控（如智能高速公路动态车道管理[88]）。
       
     • 结构健康监测（香港理工大学桥梁机器视觉负荷分析[24]）。
       
   • 维护与退役：
     
     • 预测性维护：隧道裂缝无人机检测[91]+机器学习寿命预测[99]。
       
     • 资源回收：噪声屏障隧道（NBT）构件再利用的经济与环境评估[101]。
       

挑战与未来方向
1. 技术瓶颈：
- 数据质量不稳定（传感器噪声、传输延迟）。
- 多系统 interoperability（需统一数据标准如IFC）。
2. 发展方向：
- AI增强：Transformer网络用于火灾实时预测[77]。
- 边缘计算：降低云端处理延迟（如隧道应急响应[76]）。
- 伦理考量：数据隐私与算法透明度。

学术价值与实践意义
本文首次提出交通基础设施DT的“4水平+4垂直+N”框架（图3），水平层覆盖数据-模型-服务-应用，垂直层贯穿全生命周期阶段。其科学价值在于：
1. 构建跨学科理论体系（土木工程+计算机科学+城市规划）。
2. 为智慧城市提供可扩展的技术路线（如深圳大学区域交通数字孪生平台）。
实践上，案例显示DT可降低维护成本30%以上（如桥梁预测维护[89]），缩短规划周期40%（如伦敦Bromley路网优化[71]）。

亮点总结
1. 方法论创新：提出六维架构与混合数据分类法，弥补传统单一应用局限。
2. 技术整合：融合BIM、IoT与机器学习（如深度学习用于隧道火灾模拟[77]）。
3. 全周期覆盖：从设计仿真到退役回收的闭环管理（案例：NBT构件复用[99]）。

本文为交通基础设施的智能化升级提供了系统性参考，未来需进一步探索DT与区块链、数字线程（Digital Thread）的融合，以应对超大规模城市群的复杂需求。