Nghiên cứu này thực hiện phân tích trắc lượng thư mục đối với 173 công bố từ cơ sở dữ liệu Scopus giai đoạn 2019 - 2025 nhằm xác định xu hướng phát triển, các chủ đề nghiên cứu chính và mạng lưới hợp tác quốc tế trong lĩnh vực này. Quá trình phân tích và trực quan hóa dữ liệu được thực hiện bằng VOSviewer, Bibliometrix (R) và Microsoft Excel. DOI: http://doi.org/10.64588/jc.22.04.2026
TÁC GIẢ:
THS.NCS Lê Minh Ngọc
Trường Đại học Giao thông vận tải
Email: ngoclm1@utc.edu.vn
THÔNG TIN BÀI BÁO
Chuyên mục: Khoa học công nghệ
Ngày nhận bài: 12/3/2026
Ngày sửa bài: 20/3/2026
Ngày chấp nhận đăng: 31/3/2026
Ngày xuất bản Online: 20/4/2026
Tác giả liên hệ: Email: ngoclm1@utc.edu.vn
TÓM TẮT
Ứng dụng bản sao số (Digital Twin) trong quan trắc cầu đang trở thành hướng nghiên cứu quan trọng nhằm hỗ trợ dự báo, bảo trì và quản lý hạ tầng dựa trên dữ liệu quan trắc liên tục. Nghiên cứu này thực hiện phân tích trắc lượng thư mục đối với 173 công bố từ cơ sở dữ liệu Scopus giai đoạn 2019 - 2025 nhằm xác định xu hướng phát triển, các chủ đề nghiên cứu chính và mạng lưới hợp tác quốc tế trong lĩnh vực này. Quá trình phân tích và trực quan hóa dữ liệu được thực hiện bằng VOSviewer, Bibliometrix (R) và Microsoft Excel. Kết quả cho thấy số lượng công bố tăng nhanh từ năm 2023, các chủ đề nổi bật bao gồm trí tuệ nhân tạo, học máy, công nghệ cảm biến thông minh và bảo trì dự báo. Hoa Kỳ, Vương quốc Anh và Trung Quốc giữ vai trò trung tâm trong mạng lưới nghiên cứu toàn cầu, trong khi sự tham gia của Việt Nam còn hạn chế. Nghiên cứu cũng chỉ ra các khoảng trống như thiếu các ứng dụng thực tiễn quy mô lớn, tối ưu vị trí cảm biến và thách thức trong tích hợp công nghệ vào hệ thống Digital Twin.
Từ khóa: Bản sao số; Digital Twin; quan trắc kết cấu cầu; SHM; phân tích trắc lượng thư mục.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] B. Zhang, Y. Ren, S. He, Z. Gao, B. Li and J. Song. A review of methods and applications in structural health monitoring (SHM) for bridges. Measurement, vol. 245, p. 116575, Mar. 2025, doi: 10.1016/j.measurement.2024.116575.
[2] Z. Deng, M. Huang, N. Wan and J. Zhang. The Current Development of Structural Health Monitoring for Bridges: A Review. Buildings, vol. 13, no. 6, p. 1360, Jun. 2023, doi: 10.3390/buildings13061360.
[3] N. Gulgec, G. Shahidi, T. Matarazzo and S. Pakzad. Current Challenges with BIGDATA Analytics in Structural Health Monitoring, 2017, pp. 79-84. doi: 10.1007/978-3-319-54109-9_9.
[4] V. Mousavi, M. Rashidi, M. Mohammadi and B. Samali. Evolution of Digital Twin Frameworks in Bridge Management: Review and Future Directions. Remote Sens., vol. 16, no. 11, p. 1887, Jan. 2024, doi: 10.3390/rs16111887.
[5] H. V. Dang, M. Tatipamula and H. X. Nguyen. Cloud-Based Digital Twinning for Structural Health Monitoring Using Deep Learning. IEEE Trans. Ind. Inform., vol. 18, no. 6, pp. 3820-3830, Jun. 2022, doi: 10.1109/TII.2021.3115119.
[6] C. Ye et al. A Digital Twin of Bridges for Structural Health Monitoring, 2019, doi: 10.12783/shm2019/32287.
[7] J.-S. Kang, K. Chung and E. J. Hong. Multimedia knowledge‐based bridge health monitoring using digital twin. Multimed. Tools Appl., vol. 80, no. 26, pp. 34609-34624, Nov. 2021, doi: 10.1007/s11042-021-10649-x.
[8] D. Dan, Y. Yufeng, and L. Ge. Digital Twin System of Bridges Group based on Machine Vision Fusion Monitoring of Bridge Traffic Load, 2021, doi: 10.31224/osf.io/fbu4t.
[9] A. Najafi et al. A Digital Twin Framework for Bridges, 2023, doi: 10.1061/9780784485231.052.
[10] M. Siahkouhi, M. Rashidi, F. Mashiri, F. Aslani, and M. S. Ayubirad. Application of self-sensing concrete sensors for bridge monitoring - A review of recent developments, challenges, and future prospects. Measurement, vol. 245, p. 116543, Mar. 2025, doi: 10.1016/j.measurement.2024.116543.
[11] A. Yasin Yiğit and M. Uysal. Virtual reality visualisation of automatic crack detection for bridge inspection from 3D digital twin generated by UAV photogrammetry. Measurement, vol. 242, p. 115931, Jan. 2025, doi: 10.1016/j.measurement.2024.115931.
[12] M. Fawad et al. Development of immersive bridge digital twin platform to facilitate bridge damage assessment and asset model updates. Comput. Ind., vol. 164, p. 104189, Jan. 2025, doi: 10.1016/j.compind.2024.104189.
[13] Z. Sun, M. Mahmoodian, A. Sidiq, S. Jayasinghe, F. Shahrivar and S. Setunge. Optimal Sensor Placement for Structural Health Monitoring: A Comprehensive Review. J. Sens. Actuator Netw., vol. 14, no. 2, p. 22, Apr. 2025, doi: 10.3390/jsan14020022.
Xem bài báo tại đây
