智能建造技术在预应力钢筒混凝土管（PCCP）中的应用研究综述
A review on the application research of intelligent construction technology in prestressed concrete cylinder pipe (PCCP)
关键词：
预应力钢筒混凝土管（PCCP）；智能建造技术；生产制造；运输施工；运维管理
Key words：
Prestressed concrete cylinder pipe (PCCP); Intelligent construction technology; Manufacturing; Transportation and construction; Operation and maintenance management
刊期：
2026年第5期
DOI：
10.19761/j.1000-4637.25090412
文章编号：
基金项目：
国家自然科学基金青年项目（52309163）；苏州市科技计划（基础研究）项目（SJC2023002）；水利部重大科技项目（SKS2022112）；吉林省水利水电勘测设计研究院技术咨询项目（Hj424019）；国家自然科学基金重点项目（52130901）。
作者：
孙岳阳1，黄 鹏1，胡少伟2，陆 俊3
单位：
1.苏州科技大学 土木工程学院，江苏 苏州 215011；2.郑州大学 黄河实验室，河南 郑州 450000； 3.南京水利科学研究院，江苏 南京 210029
摘要
摘 要：预应力钢筒混凝土管（Prestressed concrete cylinder pipe，PCCP）作为重要的输调水管材，具有高强度、高耐久性能的优势，但其传统管理模式普遍存在效率低、信息孤岛、安全隐患等问题。为此，本文综合现有管道相关的智能建造技术，分析了其技术优势，探讨了其在PCCP全生命周期中应用的可行性。在PCCP设计与生产制造阶段，BIM与VR技术可实现设计优化，自动化生产线和工业机器人可提升工艺精度，物联网技术可保障全程监控；在运输和施工阶段，5G+北斗系统可优化物流路径，智能施工设备可确保安装质量；在运维管理阶段，可通过光纤传感、激光雷达、智能巡检机器人等技术构建实时监测预警体系。智能建造技术的应用不仅能显著提升PCCP工程质量和安全水平、降低全周期成本，而且能增强PCCP在复杂环境下的适应能力，从而为 PCCP 行业向数字化、精细化、可持续化方向发展提供技术支撑。
Abstract: As a critical type of pipeline for water transmission and diversion projects, prestressed concrete cylinder pipe (PCCP) has advantages including high strength and excellent durability. However, its conventional management paradigm generally suffers from issues such as low efficiency, information silos, and potential safety hazards. In response, this paper synthesizes existing intelligent construction technologies related to pipelines, analyzes their technical merits, and explores the feasibility of their application throughout the entire life cycle of PCCP. In the design and manufacturing stage of PCCP, BIM and VR technologies enable design optimization, automated production lines and industrial robots improve process precision, and the internet of things ensures full-process monitoring. In the transportation and construction stage, the 5G+BeiDou system optimizes logistics routes, and intelligent construction equipment guarantees installation quality. In the operation and maintenance management stage, real-time monitoring and early warning systems can be established using technologies such as optical fiber sensing, light detection and ranging, and intelligent inspection robots. The application of intelligent construction technologies can not only significantly enhance the engineering quality and safety level of PCCP projects and reduce life-cycle costs, but also strengthen the adaptability of PCCP in complex environments, thereby providing technical support for the digital, refined, and sustainable development of the PCCP industry.
结论
（1）智能建造技术在PCCP全生命周期管理中展现出显著成效。在生产环节，BIM、VR、自动化生产线等技术能有效解决传统模式效率低、材料浪费等问题，实现工艺流程的精准控制；在运输施工阶段，射频识别技术、物联网及北斗导航系统的使用，能大幅降低管材损耗，智能机器人则能优化施工安全与效率；在运维管理方面，智能化监测设备与系统能实现管道健康状态的实时预警与科学决策，显著延长使用寿命。这些技术的进步不仅推动了行业发展，更为PCCP工程安全提供了坚实保障。
（2）未来，PCCP领域需重点推进以下发展：①深化多技术融合，构建标准化体系，通过物联网、大数据打破信息孤岛；②加强技术适应性研究，提升智能系统在复杂环境下的可靠性；③优化成本效益，促进技术普及应用；④借鉴其他管道类型的成功经验。综上，通过持续创新，智能建造技术将推动PCCP行业向更高水平的数字化、精细化和可持续化方向发展，为水利基础设施建设注入新动能。
参考文献
[1] 赵晓芳,张军,袁浩雁.对提升PCCP输水工程安全性的思考[J].中国水利,2021(8):42-45.
[2] 赵圆凯.BIM技术在智能建造管理中的应用研究[J].城市建设理论研究(电子版),2025(7):122-124.
[3] 张翔.基于智能建造的绿色建筑工程施工模式优化[J].绿色建造与智能建筑,2025(2):71-73.
[4] 张学军.土木工程产业化背景下的智能建造技术应用与发展[J].高科技与产业化,2025,31(1):94-96.
[5] 姬宏奎,田蒙.长距离输水管道智能建模系统研究与应用[J].水利技术监督,2025(4):54-56,78.
[6] 张啸.基于VR技术的建筑工程智能建造可视化设计[J].山西建筑,2025,51(4):40-42.
[7] 侯朝,郝丁默,杨阳,等.智能建造及智慧工地管理系统在施工中的应用[J].建筑技术,2025,56(1):27-30.
[8] 刘同军.预应力钢筒混凝土管自动化生产线改进研究[J].企业管理,2021(增刊2):60-61.
[9] 崔国华,王立卿,马良,等.一种混凝土管道喷涂机器人设计与轨迹规划[J].机械设计与制造,2020(3):159-162,166.
[10] 赵锦鸿,蒋剑文,谢鹏,等.基于"5G+北斗系统"的混凝土生产运输智控系统[J].数字技术与应用,2024,42(12):28-30.
[11] 尚鹏然,刘桂荣,王军,等.基于层次分析法的PCCP混凝土管芯生产质量控制[J].华北水利水电大学学报(自然科学版),2022,43(5):31-38.
[12] 董舒文.基于层次分析法的大口径PCCP风险评价方法研究[D].大连:大连理工大学,2022.
[13] 周剑琴,杨旸,彭琳,等.基于国外技术运用的智慧管网标准体系研究[J].天然气与石油,2024,42(2):125-130.
[14] 张春巍,鲍德仁,孙丽.智能建造技术的研究与应用展望[J].沈阳工业大学学报,2024,46(5):722-734.
[15] WEI Y,LIN J,ZHAO W,et al.An internet based intelligen-t system for early concrete curing in underground structures[C]//Proceedings of China-Europe Conference on Geotechnical Engineering: Volume 1.Berlin,Springer,2018:743-746.
[16] LOUIS J,DUNTON P S.Integrating IoT into operational workflows for real-time and automated decision-making in repetitive construction operations[J].Automation in Construction,2018,94:317-327.
[17] 吴刚,黄水龙,封文东,等.BIM技术在智能建造施工阶段的应用[J].安装,2025(3):56-58,64.
[18] 张宇婷,崔晗,陈嘉宇.建筑业人机协作研究综述[J].土木与环境工程学报(中英文),2025,47(5):23-37.
[19] 王飞,倪彬,王俊.大口径PCCP管安装拉紧与分离施工技术[J].四川水力发电,2024,43(5):94-97,122.
[20] 王敏,周长李,曹威.长输管道自动化技术现状和发展趋势[J].全面腐蚀控制,2024,38(2):22-25.
[21] 张旭苹,周廣南,王浩然,等.基于分布式光纤声场传感的预应力钢筒混凝土管断丝监测研究进展[J].光学学报,2024,44(1):149-160.
[22] 段维维,赵士海,王文凯.分布式光纤传感在PCCP断丝监测中的应用研究[J].水利建设与管理,2025,45(1):27-31.
[23] 孙钰,封皓,沙洲.浅析基于分布式光纤传感的PCCP监测技术应用[J].水利建设与管理,2022,42(10):75-79.
[24] 熊菲,屈博扬,周廣南,等.一种融合Φ-OTDR和MZI的PCCP断丝监测系统[J].光电子技术,2023,43(2):133-141.
[25] 方捻,吴祖祎.基于光注入半导体激光器的管道泄漏检测系统[J].光学学报,2025,45(9):350-358.
[26] 叶烽.基于激光雷达的管道缺陷智能识别技术[J].科技与创新,2025(4):60-62,65.
[27] 侯莹莹,周鹏.基于相控阵技术的天然气管道缺陷检测与研究[J].机电工程技术,2024,53(10):252-255.
[28] MARSHALL J,FISK P S.Validation of sonic/ultrasonic nondestructive testing of PCCP[C]//Pipelines 2020.Reston:American Society of Civil Engineers,2020:150-155.
[29] WOOD S,HEBNER J,GREENBER J.The paris of the prairies leads the way for pipeline management[C]//Pipelines 2022.Reston:American Society of Civil Engineers,2022:127-135.
[30] GOLDARAN R,TURER A.Application of acoustic emission for damage classification and assessment of corrosion in pre-stressed concrete pipes[J].Measurement,2020,160:107855.
[31] 胡少伟,汪旭,任姝璇,等.利用表面波对预应力钢筒混凝土管砂浆保护层开裂监测的数值仿真[J].应用声学,2021,40(4):569-578.
[32] 杜晓蕾,顾遥,王五平.赛莱默长距离输水管线安全监测及检测智慧化解决方案[J].中国水利,2020(23):66-67.
[33] 高义顺.基于智能监测技术的供水管道泄漏检测与预警系统研究[J].产品可靠性报告,2025(2):49-50.
[34] 曹鹏.基于物联网数据分析的智能化管道系统建设[J].长江信息通信,2021,34(12):148-150.
[35] 苏常旺,胡少伟,张海丰,等.基于改进YOLOX算法的给水管道内缺陷智能识别与定位[J].测绘通报,2023(12):70-75.
[36] 马宝龙,朱新民,张石磊.基于YOLOX的分布式PCCP断丝自动监测方法研究[J].中国农村水利水电,2024(3):190-197.
[37] 孙学超,张友源,朱今祥,等.基于树莓派和深度学习的PCCP管道断丝检测系统[J].人民珠江,2025,46(2):67-74.
[38] ZHANG Y,YUAN S,LI Y,et al.Intelligent circumferential deformation prediction of structures in PCCP-E with a large diameter under internal water overpressure based on prototype experiments and Inception-ResNet-LSTM[J].Engineering Structures,2024,312:118183.
[39] 刘伟,赵淑媛,毛爱芹.长输管道静态数字孪生体逆向构建方法实践[J].粘接,2024,51(12):124-126,130.
[40] 张俊峰,范富豪,张英豪,等.基于BIM+GIS的工程结构智能建造监测系统研究[J].建筑结构,2025,55(21):18-24.
[41] 石红梅,侯伟.管道检测机器人关键技术研究进展[J].机械制造,2022,60(7):88-90.
[42] 丁文渊.PipeDiver检测在PCCP管检测中的应用[J].山西水利,2021,37(7):47-49.
[43] SVAGERA J,PARK D.A new method of inspecting PCCP for a utility with 15 years of PCCP inspection experience[C]// Pipelines 2023.Reston:American Society of Civil Engineers,2023:261-267.
[44] 陈宏华,潘华辰,葛浩凡,等.管道检测机器人自动调向的仿真分析与实验验证[J].机械设计与研究,2022,38(2):18-22,26.
[45] 胡福星,贾亚威,兰惠清.管道智能检测球精确定位方法[J].中国特种设备安全,2024,40(增刊2):67-72,80.
[46] 李丽萍,薛皓元,张哲通,等.小直径一体化涂覆机器人控制系统设计[J].化工自动化及仪表,2025,52(1):56-62,69.
[47] 王海洋.长输管道智能运维探索与实践[J].中国石油和化工标准与质量,2024,44(21):17-19.
[48] 程玉泉,李炜杰,程诗棋.长距离大口径PCCP输水管道智慧化预警和值守技术探讨[J].水利科技,2023(2):33-37.
[49] 王敏,周长李,曹威.长输管道自动化技术现状和发展趋势[J].全面腐蚀控制,2024,38(2):22-25.
[50] 赵晓芳,张军,袁浩雁.对提升PCCP输水工程安全性的思考[J].中国水利,2021(8):42-45.
[51] LOGANATHAN K,NAJAFI M,KAUSHAL V,et al.Development of a decision support tool for inspection and monitoring of large-diameter steel and prestressed concrete cylinder water pipes[J].Journal of Pipeline Systems Engineering and Practice,2022,13(1):04021067.
[52] DSINGH P,CABRERA L.Route 1A—A comprehensive management route of large diameter PCCP mains[C]//Pipelines 2023.Reston:American Society of Civil Engineers,2023:361-366.
[53] CARPIO K M,SWIECICKI L,WELLS A.One PCCP transmission main, three inspection cycles[C]//Pipelines 2022.Reston:American Society of Civil Engineers,2022:227-238.
引用本文
孙岳阳,黄鹏,胡少伟,等.智能建造技术在预应力钢筒混凝土管(PCCP)中的应用研究综述[J].混凝土与水泥制品,2026,53(5):8-16. SUN Y Y,HUANG P,HU S W,et al.A review on the application research of intelligent construction technology in prestressed concrete cylinder pipe (PCCP)[J].China Concrete and Cement Products,2026,53(5):8-16 (in Chinese).
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