数字隧道的建设与维护思路

数字化转型浪潮中，隧道的建设和运维也在经历着一次数字化蝶变。

如今，来自英国的创业公司hyperTunnel正在通过将数字孪生与AI、机器人和集群智能技术相结合，从测量、施工、挖掘、监控乃至维护等各个阶段提升隧道挖掘及使用的执行效率，这一举措颠覆了过去130年里几乎没有什么变化的地下隧道施工方法。

hyperTunnel成立于2018年，已经拥有40名员工和一支高素质领导团队，最近刚刚从欧洲创新委员会（EIC）加速器计划中获得了180万欧元融资。

作为英国铁路网公司的CEO，hyperTunnel董事长Mark Carne CBE同时还在负责监管总值150亿英镑的基础设施改善项目。

消除不确定性

在传统地下施工流程中，种种不确定性因素往往导致效率低下、成本超支和工期延误。而一切问题的源头，就是施工方只能零散把握地质结构的各种特性。

地质样本通常每500米采集一次，通过垂直钻孔向下深探。然而，500米间距内的地质、裂隙、地缝与水体分布可能发生重大变化，进而令项目面临难以预测的意外风险。

在hyperTunnel的施工方法中，施工方会先安装大量管路，再沿隧道路径的中央进行平行钻孔以采集岩心样本。

半自动机器人会沿着这些钻孔前进，以数字方式测量地质条件，并沿整个隧道路径采集地质岩心样本。

接下来就是围绕结构边界安装更多管路，形成隧道轮廓。

如此一来，施工人员即可通过探地雷达（GPR）以及地震、层析成像与热成像技术进行数据收集，并能够将数据同GPR合并进行网格化处理，最终建立起可视化3D模型。

利用这些数据，即可为隧道及周边地形创建数字孪生，从而为隧道拟议路径建立起前所未有的、完整且附带丰富数据的可视图像。

这套详尽的数字孪生模型可以通过计算机屏幕以高分辨率虚拟现实（VR）的形式呈现。再配合增强现实（AR）技术，距离隧道数千公里以外的会议室也能随时查看内部情况，观察结构条件及周边地质的实时数据。

VR技术还可用于培训操作员，降低学习任务的成本和风险。数字孪生也可用于模拟极端场景，例如隧道在经历极端温度或大风期间可能发生的情况，甚至模拟百年一遇的风暴、山体滑坡或地震等剧烈冲击。

施工现场数据库

从隧道准备到施工，数字孪生继续扮演建设流程中的核心。到这一步，机器人会被送入带有衬砌的建筑孔内以执行切割和钻孔作业，并通过增材制造部署复合建筑材料，以3D打印的形式建造地下隧道。

数字孪生还与AI协同工作，制定施工计划。这也为hyperBots提供了关键数据，例如材料强度、化学原料用量和施工位置等。

利用智能集群技术，成百上千台机器人能够沿隧道的所有路径同时工作，且相互穿行、自由移动。

由于能够在隧道内持续工作（而不像现有方法那样每次只开辟一到两个工作面），整个生产效率将得到飞跃。无论结构长度为500米还是5000米，只要部署了充足的施工机器人，整个隧道都能同时开展建造。

随后，结构内未经处理的地质部分将被破坏分解，再通过遥控拖拉机清除出去。施工完成后，数字孪生将作为施工和地质细节的“唯一事实”数据库、上报隧道健康状况，借此加强资产管理与维护能力。

通过VR与AR，工程师们不仅能够查看隧道的施工情况和周围环境，还能看到线缆等隐藏工程设施的确切位置，大大缩短地质及公共事业调查周期、加快后续工作进度。

与英国铁路网公司合作 

hyperTunnel的首批委托主要涉及维修工作，负责解决隧道进水等问题，之后再逐步实验建设项目。该公司去年拿下了英国铁路网公司的维修合同，覆盖其约650条维多利亚时代修建的铁路隧道基础设施。

今年10月，hyperTunnel展示了全球首个完全由机器人建设的地下结构。该结构位于公司在北汉普郡唐斯的研发中心。这是一条长6米、高2米、宽2米的Peak XV人行隧道，施工要求就来自与英国铁路网公司的合作项目。

英国铁路网公司网络技术负责人（采矿与隧道）David Castlo表示，“我们一直在寻求新的隧道扩大或修复方法，希望缩短因隧道维改造成的停运周期。Peak XV让我们离这个目标又损害了一步，而且更重要的是，这是一种能够大大降低员工安全风险的施工方法。”

数字孪生的巨大潜力

hyperTunnel方法及其使用的数字孪生技术，还能够在交叉通道、公共设施及停车场等其他地下结构中使用。其应用范围极为广泛，涵盖止水、边坡稳定、大坝固定、危险废物围堵和地下资产监控等领域。

更重要的是，这种方法甚至能够将隧道的建造速度提升至10倍以上，而成本则削减至原先的二分之一。

这也将让以往不具成本可能性的项目变得可行且可持续。

随着全球人口的不断增长，各国对于地下交通及公共事业设施的需求也在持续提升。再考虑到数以万计需要维护的现有隧道，hyperTunnel数字孪生方案的效率与成本优势无疑显得格外宝贵。