依托招商局公路工程检测中心有限公司研发的桥梁智能检测系统,针对该系统中积累的12000多座桥梁,采用统计分析、聚类分析、关联分析等方法,对桥梁检测数据进行挖掘和分析,取得了以下主要研究成果:（1）对数据进行预处理后,通过多维度、多层次的统计分析,得到了一批有价值的结论。如:在12491座桥梁中,梁桥和拱桥的数量为10140座,占比达81.2%;技术状况为4类和5类桥的数量为1988座,占比达到15.9%,说明桥梁的技术状况不容乐观,应当高度重视;4类与5类桥的数量随运营时间增加呈增长趋势,在运营时间超过20年后出现迅速增长;常规桥梁前六大病害依次是:裂缝、剥落掉角、空洞孔洞、蜂窝麻面、混凝土碳化、钢筋锈蚀。（2）为了减小不同检测人员之间的评定偏差,采用K-Means算法,自编Python程序,进行聚类分析,重新评定桥梁的技术状况,结果是,4类和5类桥梁占比为12.17%,比原来的15.9%下降了3.73%。（3）采用Apriori算法,自编Python程序,对12000多座桥梁的病害进行关联性分析,发现:剥落、掉角在裂缝发生时出现的概率为60%;空洞、孔洞在剥落、掉角出现时的概率为56%。（4）以一座预应力混凝土梁桥为例,在应用大数据分析前,根据检测规范及经验,该桥上部承重构件的病害出现概率前5名依次为保护层厚度,空洞、孔洞和剥落、掉角等。而在应用大数据分析结果后,该部件的病害出现概率前5名依次为混凝土碳化,剥落、掉角,裂缝（连续梁）,空洞等,其出现概率分别为92.80%、85.6%、55.6%、29.7%、10.0%,与该桥检测出的病害更吻合。