《journal of infrastructure intelligence and resilience》2023年刊载的综述文章《literature review of digital twin technologies for civil infrastructure》由香港城市大学系统工程系的Cheng Liu、Peining Zhang和Xuebing Xu合作完成。该文系统梳理了数字孪生（Digital Twin, DT）技术在土木基础设施领域的应用现状、构建方法及挑战，为智能城市建设与基础设施管理提供了重要参考框架。
主题：数字孪生技术在土木基础设施（如桥梁、高速铁路、能源系统等）中的研究进展、应用案例及技术挑战。
学术背景：
1. 传统方法的局限性：当前基础设施健康监测依赖人工巡检和静态建模（如BIM），存在效率低、实时性差、数据管理成本高等问题。例如，维护成本占建设总成本的0.4%-2%（Mahmoodian et al., 2022）。
2. 数字孪生的优势：DT通过物理实体与虚拟模型的实时双向数据交互，实现监测、预测性维护和全生命周期管理，克服传统方法的缺陷。其核心技术支持包括大数据分析（Big Data Analytics）、机器学习（Machine Learning, ML）和边缘计算（Edge Computing）。
目标：
- 总结DT在土木基础设施中的构建方法；
- 分析DT在智慧城市、交通系统、能源系统等领域的应用案例；
- 指出当前技术挑战与未来方向。
（1）有限元法（Finite Element-based Method, FEM）
- 流程：通过商业软件（如Abaqus）建立力学或机电耦合模型，与物理实体数据交互验证。
- 案例：Liu et al.（2023）利用压电传感器和FEM模型实现复合材料结构的实时损伤识别。
- 局限：计算资源需求高，难以实时仿真（Liu et al., 2009）。
（2）数据驱动法（Data-driven Approach）
- 流程：基于物联网（IoT）传感器数据，结合ML算法（如CNN）训练模型。
- 案例：Friederich et al.（2022）提出智能工厂的数据驱动框架，通过事件标签优化模型自动化。
- 局限：需人工干预数据清洗与标注。
（3）激光扫描与无人机（UAV）三维重建
- 技术对比：
- 激光扫描（如Terrestrial Laser Scanner, TLS）精度达亚毫米级，适用于建筑立面检测（Hosamo et al., 2022）；
- UAV摄影测量成本低，但盲区需人工补拍（Mohammadi et al., 2021）。
（1）智慧城市与桥梁监测
- 案例1：Teng et al.（2023）通过贝叶斯优化算法生成损伤样本，训练CNN模型提升桥梁裂缝检测精度。
- 案例2：Dan et al.（2022）构建区域桥梁群的数字孪生网络，实现交通荷载联动预警（图4）。
（2）交通系统
- 铁路维护：Kaewunruen et al.（2022）基于BIM的DT优化铁路桥维护时间表（图7）；
- 管道泄漏检测：Wang et al.（2023）利用压力信号模型实现90%以上的泄漏点识别准确率。
（3）能源系统
- 建筑节能：Seo & Yun（2022）提出DT框架评估教育建筑照明策略的节能潜力（图8）；
- 生物质电厂：Spinti et al.（2022）开发Atikokan电厂数字孪生，通过贝叶斯机器学习优化能源效率。
（全文共计约1500字）