摘要 目前，对于已建高速公路桥梁，图纸资料，竣工资料等纸质资料繁多，运营维护期检测、加固等工作如果想利用这些资料，就需要人工翻阅查找，费时费力。且目前检测成果，加固维修
目前，对于已建高速公路桥梁，图纸资料，竣工资料等纸质资料繁多，运营维护期检测、加固等工作如果想利用这些资料，就需要人工翻阅查找，费时费力。且目前检测成果，加固维修图纸成果等还是以纸质版为主要媒介提交给管理单位，管理单位再根据纸质成果制定运营期养护计划和后续工作。高速公路工程为百年工程，其运营维护期长达80年以上，作为管理单位，历年的检测、加固数据累加后难以有效利用。需要用数据时，人工查阅纸质数据，数据资产难以发挥真正价值。部分已有的运营维护期桥梁数据管理系统，大多基于B/S结构建立(即Browser/Server(浏览器/服务器)结构)，数据以表格方式录入，以文字描述为主要手段(例如：桥梁病害位置描述，距上下左右多少m)，过于抽象，非专业用户难以理解，难以满足可视化，精细化的需求。各个板块的信息数据(如检测，加固，安全防护等等)以纸质媒介存贮于运营单位的档案室中，或是通过电子表格的方式存在于B/S架构的数据库中，难以得到充分利用，形成了死数据。
1可视化数据分析
1.1数据可视化
数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。数据视觉表现形式定义：一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量[1]。具体是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察[2]。数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析[3]。利用数据可视化，将原本繁琐的数据转化成动态图表的形式，进行数据分析，有助于深入挖掘数据间的潜在联系，为分析桥梁病害成因，制定可行的维修加固方案提供数据基础。
1.2实现数据可视化分析方法
目前较为实用的数据可视化分析工具是Microsoft公司的PowerBI，该工具可以使上百个数据可视化效果，同时具有内置AI功能，紧密与Excel集成以及预见和自定义数据连接器，可以帮助使用者找到并分享数据中有用见解，帮助使用者发现数据间潜在联系，分析数据间产生联系的原因，从而做出更加准确判断和科学决策。相较于python，PowerBI不需要通过程序编程来实现，大大降低了使用门槛，且可与常用的Excel数据表进行联动，充分利用现有数据资源。
1.3数据可视化分析
数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。数据可视化这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻信息可视化领域的统一。数据分析的主要目的是将以前积累的死数据，变成信息活化的数据资产(Assets)，利用高速公路桥梁大数据为管理单位做出迅捷、高质、高效分析结果，提供可执行的解决方案。借助动态可视化分析方式，深入挖掘数据资产的潜在价值，为制定合理的高速公路养护计划提供有效数据支撑，为制定科学养护决策提供分析辅助。利用高速公路桥梁大数据进行对比分析，基于相同数据标准下，由其他影响因素所导致的数据差异，对比分析的目的在于找出差异后，进一步挖掘差异背后原因，从而找到优化方法。
2桥梁综合数据可视化分析
以某高速公路路段36座桥梁养护成本分析为例，先由检测单位提供检测数据，养护设计单位根据检测数据，对桥梁技术状况评定为2类、3类的桥梁，分别制定3种不同的维修方案，安全管理单位根据现场实际情况，按维修时段、日期制定3种安全保通方案，方案成本见图1。在传统养护成本制定过程中，主要依赖养护工程师的经验判断，及养护经费具体情况制定计划，受人为因素影响较多，难以满足精细化养护要求。简单的Excel表格图表只能静态表达数据变化趋势，难以满足动态分析的要求。通过PowerQuery对Excel表格数据进行必要的数据清洗，使其能够导入PowerBI进行数据分析。从综合成本角度考虑制定养护计划，可以利用筛选器对每座桥的维修成本和安全保通成本进行有效动态比对分析，从养护成本和安全保通成本中找出最有利的成本组合，辅助养护工程师制定最佳养护成本计划。PowerBI动态数据分析见图2。案例只从成本对比分析的角度说明数据可视化分析的优点，实际工作中，还需要考虑时间、天气、温度、机械设备等各种情况，所需数据需多部门，多单位配合，共同努力收集汇总成果。管理部门在数据开始阶段要明确数据来源，明确数据提供单位的责任，制定数据采集计划，长期不断地进行数据汇总和整理，重视数据资产的重要性。数据可视化的过程中，需要结合检测、运营、设计、养护施工等各个业务板块的数据信息，通过数据间交流，将各个板块有机结合起来，协同工作，提供运营维护期养护效率。例如：经检测发现桥梁梁体某处梁板存在渗水泛白病害，结合历年发展变化信息，设计单位第一时间通过数据协同获取信息，根据病害位置判断其对梁体内部该位置钢筋可能产生的影响。再调用历年该区域天气降雨量，温度变化信息数据，以及年交通量数据变化，找出病害发展规律，大致判断未来该病害发展的可能性范围，制定针对性的加固维修措施。运营管理部门根据检测、设计成果进行数据可视化分析，根据分析结果制定科学的养护决策，选择相对最有利季节和时机投入养护资源，开展维修工程。养护单位根据综合信息制定加固设计方案、开展维修工程工作，并将维修结果反馈给检测、设计、运营管理部门，整个桥梁养护流程形成闭环，提高了工作效率，有利于桥梁持续性养护。通过数据协同、可视化分析，使高速公路桥梁养护工作形成有效协同机制，将检测、运营、设计、养护施工等运营维护期业务板块有效地结合起来，能够提高养护效率，便于养护工作的精细化管理。
3与BIM结合
BIM作为建筑物信息化综合数据库，具有全面完整的、与实际情况一致的建筑工程信息。但BIM建立不是一朝一夕能够完成的，大量的原始数据整理、建模工作，使得高速公路BIM的进展较为缓慢。目前BIM技术主要应用还停留在设计期、施工期，运营维护期还没有较为成熟的成果。在数据可视化分析过程中，将高速公路桥梁设计信息、检测信息、养护信息结构化，满足数据可视化分析应用的同时，也建立起了较为全面的桥梁养护运营维护期数据信息。这些信息添加到高速公路运营维护期BIM中，是对运营维护期BIM数据的有效完善。
4结语
高速公路桥梁是百年工程，需要精细化管理和科学养护决策为桥梁安全运营保驾护航。利用桥梁大数据进行可视化分析，深入挖掘数据间潜在联系，做出针对性策略，将传统主要依靠养护工程师经验的粗犷管理模式，变成以大数据分析为基础，辅助养护工程师制定科学养护决策的模式，对于高速公路桥梁养护工作具有重要意义。
参考文献：
1朱中炜,韩旭,李泽琳.基于XML和SVG的体育数据可视化的技术研究[J].电子技术与软件工程，2015(21):198-198.
2陈明.大数据可视化分析[J].计算机教育，2015(5):94-97.
3孙琳.实现业务营收数据展示分析的研究[J].中小企业管理与科技(上旬刊)，2016(2):61.
《数据可视化技术下的桥梁综合数据分析》来源：《山东交通科技》，作者：郑晨
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