国内智慧建造应用发展分析
——基于共词分析法

2019-08-12 05:04贾美珊1徐友全1赵灵敏
土木建筑工程信息技术 2019年4期
关键词:建筑业工地矩阵

贾美珊1 徐友全1 赵灵敏

(1.山东建筑大学管理工程学院,济南 250101; 2.山东营特建设项目管理有限公司数字技术部,济南 250014)

引言

近年来,我国建筑行业不断向前发展,在经历了传统建造方式的长期发展与积累之后,建筑业开始探索一种新兴的工程建造模式。它是一种建立在高度信息化、数字化、工业化上的互联、协同、智能、高效、可持续的建造模式,以实现建筑全寿命周期智慧建设[1]。《2016~2020年建筑业信息化发展纲要》中提出我国在“十三五”时期,要着力增强建筑业信息化水平,提高“云大物智移”及BIM等核心信息技术集成应用能力,提升数据、资源的收集处理再利用能力和信息化服务水平[2]。建筑业的未来是智慧建造的未来,在新的环境下,建筑企业只有不断转变生产方式、坚持技术创新、持续信息化建设,突破以往传统管理技术手段的瓶颈,才能在竞争中加速变革,在变革中提升优势[3]。因此,工程建设从数字化、信息化走向智慧化是发展的必经之路,也是建筑业未来的必然发展趋势。

智慧建造作为一种新兴工程建设方式,近年来得到业内人士的广泛关注[4-5],但其理论体系研究及应用使用都还处于初级阶段。当前国内外的研究仍处于从数字化、信息化向智慧化的摸索阶段,总体上都是走以应用为导向的发展思路,但是实践仍需要结合学界理论研究成果。智慧建造当前的研究状况、理论观点、研究热点和关键技术的应用对象等问题都需要被讨论,这对实现建设全生命周期的信息化、智慧化,实现管理效益的提升有着莫大帮助。

本文以统计分类方式归纳总结文献研究,运用Bicomb软件进行关键词矩阵化处理,系统定量地分析了智慧建造的研究现状,同时辅以SPSS软件及Ucinet软件进行聚类分析和社会网络分析,依据关键词之间的共现关系展示其研究结构、亲疏关系及主次关系,以此对智慧建造学科领域内研究主题进行科学化分类,并归纳出研究结构、热点问题和未来趋势[6]。

1 数据来源及研究方法

1.1 数据来源

本文以中国知网及SCI中有关国内智慧建造研究的文献作为数据统计来源,以智慧建造、智慧建设及智慧建筑作为检索词,对期刊、硕博论文和会议论文进行全面搜索,检索时间范围为2008~2018年,共检索出1184条结果。由于该领域质量论文利用NoteExpress对选择出的1184篇文献进行处理,剔除重复、无作者及弱关联的文献,最终选出910篇文献作为数据样本进行下一步的分析研究。每年期刊论文数量及总体趋势如图1所示。

图1 我国智慧建造研究论文发表数量统计

图1显示,据统计这11年来文献数量总体呈现上升趋势。从2008年到2011年此领域的研究成果较少, 2012年开始进入一个新的发展阶段,有关智慧建造的研究稳步增长,在2016年加快了增长速度,并在2017年数量激增到273篇,由于文献统计时间为2018年12月,因此文献篇数在2018年没有完全统计。由此可见,智慧建造是一个新兴领域,在2008年第一次出版《中国智能建筑行业发展报告》后,数字建造相关概念被提出并展现在业内学者和行业部门面前,并从2012年开始越来越多的受到国内学界的重视。通过2013年发布的第二版《中国智能建筑行业发展报告(2013-2018)》; 2016年住建部印发的《2016~2020年建筑业信息化发展纲要》; 2017年国务院办公厅发布的《关于促进建筑业持续健康发展的意见》和《中国建筑行业信息化发展报告——智慧工地的应用与发展》等政策、报告的推动,业内学者、同行们对建筑业智慧化发展的研究在2016年迅速增长并在2017年达到顶峰。

1.2 研究方法

本文采用共词分析法对智慧建造的研究结构及研究内容进行可视化分析。“共词分析”是指对某一学科领域的专业术语和热点词共现在同一篇文献中的现象进行定量研究,一方面揭示信息的内在关联性,另一方面将隐性知识显性化。由于关键词是一篇文献研究主题、内容的高度凝练,可以代表这一研究成果的主要成分,因此本文利用文献中的关键词进行共现分析。利用多元数据统计技术如聚类分析按照词之间的关联度对关键词进行分类,来展现此研究领域多维度的研究内容及研究热点。

用共词法分析建筑业领域智慧建造应用的发展现状及趋势,主要包括四个步骤: ①筛选确定智慧建造相关文献的关键词,作为以下分析的数据基础; ②构造关键词的词篇矩阵、共词矩阵和相异矩阵; ③运用多元统计分析法对构建的矩阵进行可视化分析; ④对分析结果进行进一步的分析。整个分析过程主要应用BICOMB、SPSS及UCINET可视化分析软件[7]。本文研究方法具体实施步骤如图2所示。

2 关键词矩阵构建

2.1 关键词筛选

将选取的898篇文献导入BICOMB,共获得4201个关键词,再将这4201个关键词进行预处理,以保证分析结果的有效性。首先进行关键词相似合并,如“BIM”和“BIM技术”合并为“BIM”; 其次对相似合并后的4201个关键词进行词频统计,选择出词频大于7的73个关键词,剔除不相关、于主题研究无益的关键词,如“中国”、“上海”、“智慧旅游”; 再将用于检索文献的主题词去掉,即“智慧建造”、“智慧建设”和“智慧建筑”,因为这三个词用于检索文章,是研究内容的总体概述,作为分析元素来进行研究现状、研究热点的描述显然意义不大。最终将处理后获得的65个关键词用于下一步分析,经过处理的关键词词频统计部分表格如表1所示。

图2 研究步骤

表1 智慧建造研究文献关键词词频(部分)

序号关键词频次序号关键词频次1BIM21226系统集成142智慧城市14127全生命周期143智慧城市建设7528智能化144物联网技术6829地下管网145建筑业5730企业146工地5431综合管廊147智能建筑4932智慧园区138智慧工地3733智能化系统139场地3334企业管理1310施工现场3335云平台1311建筑信息模型2636节能1212云计算2537轨道交通1213信息化2538安全管理1214GIS2339信息化手段1215大数据2340物业管理1116建筑物2241绿色施工1017装配式建筑2042建筑全生命周期1018绿色建筑2043建筑产业现代化1019智慧社区1844建筑节能1020人工智能1845精益建造1021建筑施工行业1746建筑施工企业922数字化1747质量安全监督923建筑工业化1748顶层设计924运维管理1649塔式起重机925“互联网+”1550发展模式9

从表1中可以看出:1)BIM为智慧建造研究体系的核心,词频高达212次,表明BIM在建筑全寿命周期的设计、施工和运维中起着重要的作用,应用十分广泛;2)近年来智慧城市一直是研究热点,但智慧城市的建设离不开智慧建造的产生,智慧建造是智慧城市发展的核心;3)在频次统计排名前10的关键词中,还包括建筑业、智慧工地、工地、场地及施工现场,这些关键词的出现频次均高于30。这表明在建筑业中,工地、施工现场的智慧化应用是智慧建造关注的重点,这种基于信息化手段的工程施工阶段管理理念已经受到广泛的重视;4)在频次统计前15的关键词中还包含物联网技术、云计算、信息化、GIS和大数据,表明以上技术系统是实现智慧建造的核心要素,其应用水平直接决定了工程建造的智慧化程度;5)装配式建筑、绿色建筑、建筑施工行业、企业管理、全生命周期、互联网、质量安全、节能等术语也出现在高频词当中,表明其同样为智慧建造发展的核心建设内容。

2.2 词篇矩阵构建

崔雷在《基于SPSS的共现聚类分析参数选择的实例研究》中提到,在应用SPSS进行系统聚类时,词篇矩阵所得到的聚类结果和稳定性方面比共词矩阵要好得多。因此,优先选择词篇矩阵进行系统聚类分析[8]。词篇矩阵的第一行为文章编号,第一列为高频关键词,若关键词在一篇文献中出现则标1,否则标0。将挑选出的文献导入BICOMB进行词篇矩阵构建,以此为基础进行接下来的聚类分析,部分表格见表2。

表2 关键词词篇矩阵

12345678BIM00111000智慧城市00100000智慧城市建设00000000物联网技术00000000建筑业00001000工地00000010智能建筑00000000智慧工地01000001

2.3 共词矩阵构建

高频词可以直观反映智慧建造领域近年来研究热点和核心,但无法体现研究内容之间的应用关系。将关键词导入BICOMB软件进行两两配对,构建65*65共词矩阵,从而更为直观地展现出研究热点之间的亲疏关系和结构框架,也为后面的社会网络分析做准备。

在共词矩阵中,主对角线的数据为关键词出现的频次,非主对角线上的数据为两个关键词出现在同一篇文献中的次数[9],部分共词矩阵如表3所示。

2.4 相异矩阵的构建

表3 关键词共词矩阵(部分)

BIM智慧城市智慧城市建设物联网技术建筑业工地智能建筑智慧工地场地施工现场BIM21227191824813746智慧城市271411114709201智慧城市建设1911756319000物联网技术18146686112614建筑业2473657132111工地8011154013313智能建筑1399123049000智慧工地72062103701

表4 关键词相异矩阵(部分)

其中,相关系数Oij的值在0-1之间,表示任意两个关键词同时出现的概率,数值越接近于1,两个关键词之间关系越密切; 数值越接近于0,则两个关键词之间相关性越小。Kij表示两个关键词同时出现的频次,Ki和Kj代表这两个关键词各自在文献中出现的频次。以此得出的相关矩阵可以真正意义上地揭示热点词之间的关联程度,有效避免了共词矩阵中由于关键词频次相差过大使得得出的相关性过于表面、不够准确的问题。再利用EXCEL办公软件,用1减去相关矩阵的每一个数据,从而得到相异矩阵。部分相异矩阵如表4所示。

3 关键词共词分析

3.1 聚类分析

聚类分析是一种将变量按照相似度进行分类的多元统计分析方法。系统聚类是目前应用最广泛、分析效果最好的算法,其原理是先将每一个关键词看成一类,选择“距离”最近的两类合并为新的一类,重新计算各类之间的距离,再将距离最近的两类合并,以此类推,直到合并为一类[7]。通过聚类分析,原有的关键词被分为了几大类,从而直观展现了智慧建造研究领域的几大分支和每一分支里的具体关注内容。

图3 聚类分析

表5 关键词聚类结果

研究热点分类包含的关键词1、建筑行业、企业工业化、智慧化升级企业,企业管理,建筑业,项目管理,建筑工业化,装配式建筑,转型升级,建筑施工企业,建筑施工行业,建筑产业现代化,信息化手段,精益建造。2、基于互联网的施工现场智慧化质量安全监管安全管理,应急管理,互联网,监管平台,工地,场地,施工现场,云平台,质量安全监督,质量管理。3、智慧工地建设人工智能,塔式起重机,绿色施工,智慧工地,“互联网+”,信息化。4、智慧化社区管理智慧社区,物业管理,建筑信息化。5、智慧市政建设轨道交通,地下管网,综合管廊。6、基于BIM+GIS建筑全生命周期智慧化建设建筑信息模型,深化设计,数字化,BIM,GIS,智慧园区,运维管理,建筑物,建筑全生命周期,全生命周期。7、绿色建筑及能源管控节能,建筑电气,建筑节能,智能化,能源管控,绿色建筑。8、关键技术在城市智慧化建设中的应用智慧城市,智慧城市建设,新型城镇化,顶层设计,城市信息化,物联网技术,云计算,大数据,智能建筑,智能化系统,系统集成,研讨会。9、智慧建造的发展模式及评价体系可持续发展,评价指标体系,发展模式。

将事先构建的高频词相关矩阵导入SPSS 22,选择分类—系统聚类,聚类方法选择组间连接法,系数选择Ochiai,得到聚类树状图,如图3所示。由树状图可看出, 65个关键词被细分为九大研究分支,每个分支及其细节研究内容如表5所示。其中有4类内容较为丰富,分别是第1类,主要描述智慧建造在建筑业、企业现代化转型升级中的应用; 第2类,主要描述智慧建造在施工现场的应用; 第6类,主要描述了智慧建造在建筑全生命周期的应用; 第8类,主要描述了智慧建造在智慧城市发展中的应用及关键信息化技术的应用。其他类还包括智慧建造的发展体系; 智慧工地、智慧市政的开展; 智慧社区管理; 绿色建筑节能管理等。

3.2 多维尺度分析

多维尺度分析是一种降维分析法,它采用的是不相似的评分数据或者相异性数据而非相似性数据。这种方法可将多维空间变量压缩到二维空间里来,用相互距离和空间位置来直观展示研究对象之间的关系强度及结构。

将相异矩阵导入SPSS 22中,度量模型选择欧氏距离,形状选择正对称,进行高频词二维尺度分析,运行后得出的信度评价数据为 Stress=0.16240,RSQ=0.86188。一般来说若Stress<0.2,RSQ>0.6,则模型拟合良好,运行结果可信[11]。因此,本模型结果数据可靠符合标准,如图4所示。

图4 二位尺度分析图

由图4可以看出,关键词大致被分为四类:第一类有智慧工地、工地、场地、施工现场、质量安全监管、云平台等,可以归结为智慧工地应用与发展。第二类有建筑施工企业、企业管理、项目管理、建筑施工行业、转型升级、建筑工业化、建筑产业现代化及信息化等,可以归结为建筑产业信息化、工业化和现代化发展。第三类有建筑全生命周期、绿色建筑、智能建筑、智能化系统、深化设计、运维管理、BIM、GIS、云计算、大数据、物联网及人工智能等,可以归类于基于数字技术的建筑全生命周期智能化管理。第四类有智慧城市建设、新型城镇化、城市信息化、顶层设计、轨道交通、节能、能源管控、监管平台、可持续发展、评价指标体系及研讨会等,可以归类于智慧城市建设及发展研究。

3.3 社会网络分析

相对于其他多元统计分析方法,社会网络分析可更加直观地展现关键词之间的关系结构,展示主题词的中心性和词与词之间的关联强度,进而确定该学科领域的研究核心、所处研究地位及各研究内容之间的关联。将共词矩阵导入UCINET软件中,用NetDraw绘制智慧建造应用与发展的关键词共现网络图如图5所示。

图5中这65个高频关键词之间形成了密切联系的交错联络,网络中的点代表关键词,连线代表关键词之间的联系。连线越粗代表关键词共现频次越高、关系越近; 连线越细代表关键词之间关系越远。节点大小表示与该点有直接关系的点的多少,用来测量该主题词的中心度,中心度越大代表其越是该领域研究的重点[6]。

从图中的节点大小来看:

(1)BIM处于网络图的核心位置,节点最大、中心度最高,连接着所有重要关键词,可见BIM的应用是智慧建造发展的核心技术。在工程建设领域,三维建筑模型技术已经应用在了建筑物的规划策划、设计、施工和运维中,建筑产品的模型化表达和信息集成化展示对项目的成功实施、精益建造有着十分关键的作用。

图5 关键词共现网络分析图

(2)中心度仅次于BIM的有智慧城市、智慧城市建设、物联网技术和建筑业,可见智慧城市的发展是智慧建造应用的主要目的,这离不开建筑业的发展和物联网技术的应用。

(3)中心度较高的主题词还有人工智能,绿色建筑、智能建筑,表明建筑业智能化是当前研究关注的重点内容。

(4)施工现场、信息化、工地、装配式建筑、智慧工地等中心度也相对其他关键词较高,说明施工工地是智慧建造的重点应用对象,信息化手段、装配式技术是实现智慧工地的核心技术。

(5)建筑物、大数据、云计算、互联网、GIS、建筑工业化及建筑产业现代化同样靠近中心位置,中心度较高,说明数字化技术系统是实现智慧建造的关键所在,最终以实现建筑业工业化、产业现代化为目标。

从图中的连线粗细来看:BIM处于关系网络的核心,和靠近网络中心的关键词联系均很密切,说明其一,建筑业和智慧城市的发展是基于BIM在工程建设全生命周期中的应用; 其二,BIM与物联网、云计算、人工智能和GIS等关键词连线较粗、关系密切,说明将BIM与多种数字化、智能化技术的集成应用是当今建筑业向智慧化过渡的主要方法[12]。

4 智慧建造研究热点透视

4.1 智慧建造核心技术研究

《2016~2020年建筑业信息化发展纲要》中明确指出:要通过增强BIM及“云大物智移”等信息技术的集成应用能力来全面提高建筑业数字化、网络化、智能化水平[2]。具体来说:

(1)建立建筑业大数据应用框架,汇集从施工一线到整个建筑行业的市场、企业、项目、从业人员的完整信息数据,可用于建筑全生命周期的管控、分析和决策。建筑业应充分利用大数据价值,在行业政策制定、态势分析,市场行情动态把握,企业科学决策、投资分析及风险控制等方面均有参考意义。

(2)云计算技术能够改造提升企业信息化平台及软硬件资源,降低建筑行业、企业信息化办公及管理成本。云计算不仅在规划设计阶段能够让设计人员通过模型共享实现高效协同,也可以在施工现场管理中使现场作业人员通过移动设备实时获取更新信息,已是建筑业信息化不可缺少的支撑技术。

(3)物联网技术与建设项目管理信息系统的集成应用可有效进行施工现场监管,利用生物识别系统、现场监控系统、无线射频RFID、传感设备等对现场人机料进行实时跟踪,可实现对质量安全等目标的有效控制。因此,结合建筑业发展需求,加强低成本、低功耗、智能化传感器及配套软件系统的研发,开展示范应用对于建筑业智能化施工有着重大意义。

(4)智能化技术包括的硬件有无人机、智能穿戴设备、智能机器人、手持智能终端设备、智能监测设备等,软件系统包括自控技术、通讯网络技术、图像识别技术、传感技术及数据处理技术等[13]。将智能化技术应用于设计及施工过程,可便于工程交底、降低安全风险、提升施工质量,实现精益建造。

4.2 智慧城市的发展研究

近年来,随着城市化进程加快,城市发展由数字化、信息化逐渐向智慧化探索。通过国家、部委、地方层面发布的政策及国家标准《新型智慧城市评价指标》的发布,新型智慧城市建设受到了广泛重视及政策支持。通过充分运用新一代信息技术,如物联网、云计算和大数据,打造信息云平台,着力提升城市网络基础设施水平、信息处理及数据挖掘能力,拓宽信息获取途径,提高城市管理与服务决策能力[14]。构建“城市大脑”,打造产业互联网,提高城市智能化治理能力,以此来提高城镇化质量,实现城市精细化和动态管理。新型智慧城市理念对城市的规划、建设和管理有着重要指导作用,是城市可持续发展的必然方向。

4.3 房建、市政智慧工地的建设研究

智慧工地是智慧建造的一大重要研究分支,即基于互联网的施工信息化管理,综合应用多种数字化技术,以达到施工过程可视化集成监管。通过基于物联网的自动识别、监控摄像、传感、GPS定位及3D激光扫描等技术进行施工现场智能化管控,动态监控现场作业人员的工作状态、大型高危机械的安全施工情况及周边环境的噪音扬尘情况,实时进行物料跟踪及现场验收管理[15-16]。将从工地一线获取的数据通过内网或者外网进行传输,经过分析处理之后可视化地展现在监管平台上,实现了项目信息的高度协同[17],以达到人机料法环的优化管理,从而提高质量安全成本进度等目标的控制水平,减少浪费。同时,大量来自于施工现场的数据通过充分的收集整理和再利用,可帮助企业有效规避风险、科学辅助决策,也可指导后续项目的估算。

4.4 建筑行业、企业转型升级研究

智慧建造的应用已经上升到建筑行业、企业的战略发展层面,随着信息化技术的发展,传统建筑产业的工业化、现代化和智慧化转型升级成为打造企业核心竞争力的必要手段。

对建筑行业来说,传统建筑业属于劳动密集产业,实行粗犷的经济增长方式,如果不提高工程的科技含量,就无法得到根本性的转型升级。因此,要全面推进施工技术的科技化、先进化,推进建筑业与工业化、信息化深度融合[18]。建筑工业化是指大工业生产,包括工厂化生产构配件、机械化施工等建造方式,通过这种社会化大生产进一步实现建筑产业现代化[19]。例如装配式建筑的应用,不仅有利于节约资源和能源、降低成本、提高质量安全水平,还有利于环保、提高效率和缩短工期[20]。

对建筑企业来说,若想提升企业管理水平,就要充分应用新技术,加快智慧化转型升级步伐。企业活力来源于创新,其中就包括技术创新,也就是指综合利用云平台、传感器、互联网等手段,进行大数据整合、分析和再利用。目前阶段,企业普遍存在创新能力不足等问题,主要是由于新技术应用人才短缺、软硬件集成困难、平台开发成本高、应用效果差等等。因此,企业的转型升级不光要靠企业自身努力,还需要政府建立示范机制、发布政策以及相关部门研发低成本传感设备等鼓励措施的推动,目的是达到企业业务自动化、知识工作自动化、先进技术集成化、科学决策分析和优化资源利用[21]。

4.5 绿色建筑与能源管控研究

建筑业有消耗量、排放量大,污染严重等特点。绿色建筑是指在建筑全生命周期内,最大限度地节水、节地、节能。这其中包括建筑材料的环保、保温; 建筑设备的节能控制和热能回收; 雨水污水、生活垃圾和建筑垃圾的回收再利用等。总的来说,绿色建筑是建筑业持续健康发展必不可少的应用手段。

在施工阶段,智慧绿色施工管理不仅可以解放劳动力、节约资源,也可减少对周边环境的不良影响。如基于物联网的场地扬尘实时监控,当出现超标情况时自动预警,启动喷淋系统等控制措施,可有效降低环境污染[22]; 基于GIS和物联网的建筑垃圾分类管理,可控制垃圾的产生量以及提高垃圾资源化利用程度[23]; 在线下调研中获知,中建八局一公司项目在建筑工人生活区应用空调预充值系统,根据工人作息习惯,对每间宿舍进行限时限电双控措施,用电保证工人正常使用需求,多出的用电金额由工人自行支付,以此约束工人的用电浪费行为。并通过售电管理系统实时掌握工人用电状态,避免出现超压大功率用电等违规用电情况; 在建筑材料的选择上,使用高效的保温层和新型节能玻璃,可有效节约能源。以上技术对智慧工地的应用与发展起到巨大推动作用。

4.6 基于BIM的建筑全生命周期应用研究

BIM技术在建筑全生命周期的设计、施工和运维阶段应用十分广泛,具体来说:

(1)BIM技术应用于设计阶段可以集成各种参数化信息,实现深化设计,极大提高设计质量。如设计图面产出,可便于将来现场施工的信息查询、利用和设计交底; 可视化仿真模拟,可用于进行需求分析、碰撞检测及冲突分析、人员疏散模拟等,以优化性能和减少未来的工程变更; 利用BIM能源分析软件可进行能源分析; 通过BIM输出的工程量清单等材料可进行成本估算等[24]。总的来说,BIM在设计阶段主要作用为实现数据信息的模型化集成展示。

(2)BIM技术应用于施工阶段可动态管理各项控制目标。运用BIM进行施工模拟可排除可能出现的质量安全问题,如通过三维激光扫描收集测量物体的点云形成的构筑物模型与设计阶段的BIM模型做对比,结合GIS技术检查每个点的坐标偏差值,并在BIM模型上作相应调整,达到局部及重要区域精准施工。将BIM与成本、进度等要素进行集成形成建筑5D模型,可在施工过程中动态监控造价及实际进度[25]。在竣工交付阶段,基于BIM的可视化施工文档、图纸、清单等资料的集成可为后面运维阶段的管理提供数据参考[26]。如今BIM技术逐渐呈现出与物联网、智能设备、移动等技术集成应用的趋势,将带来更为精细化的施工现场管理。

(3)BIM技术在运维阶段可提供维护相关信息、设施管控信息等,以此实现智能建筑、智慧物业、智慧园区、智慧社区等社会保障服务[12]。

5 结论与讨论

(1)2008~2018年间,智慧建造相关期刊论文数总体呈上升趋势,尤其是在2012年以后受到了广泛的关注和重视,可以看出智慧建造是一个新兴领域。其中,智慧城市、智慧工地、建筑工业化、建筑产业现代化、企业管理、绿色建筑、装配式建筑是智慧建造领域的重点研究对象; BIM、GIS、物联网技术、云计算、大数据、互联网和人工智能为该研究领域的核心技术支撑。若想真正实现信息化智慧化工程建设,就要突破现有的发展瓶颈,如施工现场网络环境差、软硬件选型集成难、培训成本及系统开发成本高等问题。这需要政府、建筑行业、企业及相关研发部门共同推动,通过低成本智能化系统开发、数据接口标准化、示范工程的建立、技术人员的培养等方法推动建筑全生命周期数字建造,从而实现建筑业可持续发展和转型升级。

(2)本文通过系统聚类、多维尺度分析和社会网络分析,将关键词的分类数量一步步减少,使得研究热点、重点越来越突出,方向越来越明确。通过四种分析方法后附加的数据结果分析,智慧建造领域的研究分支被清晰地展示出来,以此来帮助领域学者和业内人士理清智慧建造的研究框架、应用手段和应用对象,也能探索出该领域未来研究趋势和发展方向。

(3)通过文献筛选和关键词剔除,本文选取累积出现频次达到7以上的65 个关键词作为高频关键词,其集中性和囊括范围比较适中。但是,此65个关键词并不能包含智慧建造领域的全部内容,也不排除有些词虽然现在频次较低没有被选入高频关键词,但将来会成为研究热点。基于文献关键词的共现分析会受到学科门类、文献数量、文献质量、文献发表年限及关键词统计完整度的限制,使得提取出的数据及分析结果的客观性和精确性可能略有不当。因此,这种研究方法对于未来智慧建造领域的的发展趋势说服力不够,还需要进一步的政策解读、调研及课题研究才能更好地诠释研究对象的未来走向。

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