2024年5月1日，广东梅大高速公路K11+900M处路面塌方，公路塌方路面长约17.9米，面积约184.3平方米。导致48人死亡，30人受伤。该事故的发生与梅州地区之前近一个月的持续强降雨有关，雨水导致了路基的不稳定，最终引发塌方。据《梅州日报》报道，4月30日8时至5月1日8时，大埔县出现暴雨。全县平均面雨量48.9毫米，最大降水量为66.1毫米。据统计，4月以来，大浦全县平均降雨量较常年同期偏多325%。
广东梅大高速公路路面塌方画面（图片来源网络）
高速公路路面为何塌陷，目前还有待官方进一步调查。但毫无疑问的是，地质因素与极端天气是影响高速公路稳定性的关键因素之一。此类事件再次突显了自然灾害预警和交通基础设施维护的重要性，以及在交通沿线易发滑坡区域进行智能监测和预防措施的必要性。那么，如何在降雨等极端工况下对交通沿线坡体开展监测预警以避免发生和这次类似的事故呢？
CAE仿真预测推演是目前已知的可以监测预防此类问题的有效方案之一，基于十余年的CAE仿真分析研究与大量的监测与运维数据，云庐科技自主研发了边坡智慧监测系统，该系统是云庐科技立足于当前边坡监测中缺乏机理模型、施工期和运维期监测衔接不充分的问题，在自研的云庐CAE仿真技术基础上，结合人工智能、物联网以及并行计算等技术，自主研发的一款能够全面监测边坡稳定性的产品。
云庐科技边坡智慧监测系统针对交通沿线需要重点关注的边坡单体，能充分吸收区域宏观气象预警信息，并布设多种监测仪器设备，当系统监测到各项数据超出阈值时会第一时间提醒用户及交通沿线的车辆。系统中还运用“仿真推演优化监测布点”，“实时在线仿真”等算法，能降低监测成本，从整体把控灾害体极端工况下的发展趋势。
边坡智慧监测系统界面截图
该系统可以应用于施工期和运维期危险边坡的监测。在施工期，系统将在线监测与多源数据融合，实时掌握边坡的安全状态，避免安全风险；实现对边坡开挖、支护过程仿真模拟，分析边坡的稳定性，评估边坡安全状态；此外，随着施工进度，施工期监测可以无缝衔接到运维期监测，建立边坡全生命周期档案，为边坡设计理论研究提供科学的指导。
在运维期，用户可以在系统界面实现长期、稳定、不间断监测，随时掌握高速公路边坡的安全状况；系统基于变形演化过程、降雨量、支护结构受力的多维度仿真展开综合预警，完成边坡运维过程的安全风险预测，助力管养单位科学、快速决策。
该系统具有全景三维可视化界面，通过BIM、GIS、三维倾斜摄影等技术直观的展示各种维度的统计、汇总数据，用户可以在三维模型上点选构件或传感器查看相应的信息及监测数据。系统自带的仿真分析模块，可根据设计图纸、勘察报告建立路基有限元模型，分析路基在不利环境下的位移、应力、稳定系数，计算路基的稳定状态。系统还提供较为丰富的数据分析功能，能进行关联分析，分析路基滑动的内在诱因，结合分析结果能进行数据预测，分析路基的性态演化趋势；运用上述多维度综合预警技术，针对路基各监测项的变化量、变化速率、变化过程，进行监测值预警，仿真预警，为交通设施安全保驾护航云庐科技研发的边坡智慧监测系统已经在国家某大型项目建设中得以应用，并得到业主方高度评价。
近日，国家防灾减灾救灾委员会办公室印发紧急通知，部署汛期基础设施隐患排查。通知要求各地区、各有关部门要完善监测预警机制，运用科技手段对公路、铁路沿线的砂土路基、填方路基、高边坡、桥梁、隧道、护坡工程等高风险点位进行有效监测，及时准确有效捕捉异常信号、发布预警信息，全力以赴确保人民群众生命财产安全。云庐科技将继续以“守护安全美好生活”为己任，以云庐CAE核心技术为基础，努力构建基于各个具体使用场景的CAE仿真监测体系，为人民群众的安全生活提供有力保障。
