物联网环境下城市建筑遗产健康风险评估体系初步探讨

白凡，杨娜，刘威

(北京交通大学土木建筑工程学院)

1 城市建筑遗产健康风险研究现状

城市建筑遗产通常由古建筑及近现代代表性建筑组成，是我国优秀传统文化的重要载体，也是一个城市文明的灵魂，具有极其宝贵的艺术和科学价值。中办、国办《关于加强文物保护利用改革的若干意见》指出，要加强科技支撑，充分运用互联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术，推动文物展示利用方式融合创新[1]。

良好的健康状态是建筑遗产保证其文化价值存在的重要基础，我国建筑遗产数量繁多、类型丰富、结构复杂、保存状况不一、赋存环境迥异，致使不同建筑存在不同的“基础病症”和“病史信息”，建筑遗产的健康风险管理也多种多样，其健康状况的保护与维持受到很大的挑战[2]。建筑遗产在本体及赋存环境两个方面面临多重维度的风险，主要包括本体劣化、自然灾害、人为破坏及生态环境改变。其中，本体劣化风险主要包括砖、木（古建筑多见）、混凝土（近现代历史建筑或工业遗产）在材料尺度层次上的裂缝裂纹损伤和在构件尺度上的歪闪、通缝劈裂、糟朽、表层剥落，以及在结构尺度上的倾斜、扭转等；灾害风险主要包括强震、强风及风暴潮等自然灾害作用，每年由于自然灾害对我国建筑遗产造成的破坏不计其数；人为风险主要指非法建设、非法拆除，工业及交通振动等人类活动对建筑遗产造成的损伤破坏；环境风险主要包括气候变化引起的温度、湿度、光照、冻融变化等。多重灾害在不同时空尺度的耦合给建筑遗产健康状态的评估带来巨大挑战。

随着新一代通信技术、云计算、物联网、互联网的发展，愈来愈多的遗产建筑采用了健康监测系统对其健康状态进行实时监测，也使得物联网技术广泛应用于建筑遗产保护领域，并产生了大量的监测数据。但根据文献[3]调查显示，目前对监测的数据进行有效利用，进而开展风险识别及评估的研究并不多见，其主要原因是适用于物联网环境的建筑遗产风险识别及评估理论尚不成熟，面对已有的海量文物监测往往无从下手。

建筑遗产的保护是一个动态的过程，涉及建筑本体劣化及赋存环境两个方面，材料、构件、结构、生态环境、气候变化、人为破坏等多个维度方方面面的监测数据及分析。建筑遗产物联网（文物物联网）正是通过利用传感器技术、GPS、GIS等信息传感设备和技术，实时获得建筑遗产在上述方面的相关信息，并采用Wifi、Internet等无线与有线网络，按照一定的协议，使得建筑健康监测的信息可以在建筑本体、文物专家以及管理者之间进行信息交换和通讯，实现建筑遗产健康风险智能识别、评估、预警及管控的目的。物联网系统一般均包括信息感知层、网络层（数据传输与管理）和应用层三个层次，结构如图1所示：

信息感知层主要由具有感知能力的传感设备组成，包括加速度、温湿度、应变等传感器系统、GPS、GIS装置、摄像头等。主要实现对建筑本体及赋存环境相关信息改变的智能感知，并将信息传递到网络层。在建筑遗产保护中，感知系统通过各种各样的感知装置，对建筑遗产的材料、构件、结构、生态环境、气候变化、人为破坏等各个维度进行实时监测。

网络层主要功能包括数据传输与管理，通常由GPRS、WIFI、4/5G、局域网等技术手段结合数据及报表分析软件构成，负责将感知层测到的信息在一定信息框架下初步加工后精准传输至应用层。

应用层主要承担数据分析、挖掘，并进行状态评估，一般功能包括文物建筑日常管理，实现建筑本体信息、游客、温湿度等赋存环境实时监控。还包括相关风险评估、预警及管控功能，基于对文物监测数据的分析和挖掘，对建筑遗产的风险进行识别和评价，进行状态评估、寿命预测，结合文物建筑健康状态，给出诊断方案，对健康风险进行科学管控，并对延长建筑遗产剩余寿命做出适当保护。

图1 建筑遗产基于物联网的监测体系架构图

综上所述，物联网环境下的建筑遗产健康风险识别与评估是一个复杂的动态综合过程。涉及管理学、文物保护学、建筑学、结构工程、信息技术及人工智能等多学科。融会贯通方能达到理想的评估效果。在物联网环境下，上述各层均会由于主、客观原因存在不同风险，也因此对物联网环境下建筑遗产健康风险识别和评估理论提出了新的挑战。

2 经典风险评估理论在建筑遗产健康物联网环境下的应用

风险（risk）一般指客观存在的，而且在特定时间、特定情况下，由于某一事件导致最终损失的不确定性。风险具有客观性、不确定性，同时在具备充分事物规律的情况下具有可预测性。可以说，哪里有不确定性哪里就有风险。随着社会经济的发展，人类活动范围不断扩大，风险渗入到人类社会生活的方方面面，风险管理理论也已经深入到金融、工业、房地产、科技等各行各业。但无论哪个行业，风险识别和评估的基础都是有共性的。风险管理理论多种多样，但一般来说均会包括几个部分：风险识别、风险评估、风险预警与风险管控。风险识别与评估方法较为通用，客观性较强，本文只对风险识别及评估技术进行论述。风险识别与评估是一个动态耦合的过程，在风险识别与分析中会不可避免的涉及到评估，风险评估也会反向作用于风险识别。

目前对风险源的识别方法有十几种，包括安全检查表法、危险性预分析、故障树分析、事件树分析、危险和可操作性分析方法、故障类型和影响分析法、火灾及爆炸指数法、头脑风暴法、德尔菲法、态势分析法以及图解技术等。目前，风险识别主要是依据专家经验，按系统结构来梳理或者是依据风险表由专业人员逐条核对并联想还可能存在的风险，但风险是时变的，上述方法都对人的经验有较强的依赖性，识别结果主观性较强。建筑遗产物联网监测信息系统会产生海量监测数据，从数据挖掘的角度来进行风险识别可以大大降低识别结果的主观性。但建筑遗产的本体劣化与赋存环境中不同风险源往往相互影响，所以首先应对多维风险源进行识别和排序，并通过相关性分析得到相关影响的强弱。其中，基于关联规则与决策实验室分析法的风险识别方法[4]，能够客观识别出风险源并能识别出风险源之间的影响及风险源的属性。关联分析由支持度和置信度组成，代表了不同子集在总集以及相关集的关系。决策实验室分析法通过系统中各因素之间的逻辑关系构建直接影响矩阵，计算因素的影响程度和被影响程度，进而确定因素的中心度和原因度。根据中心度确定因素的重要程度，根据原因度确定因素的属性：原因因素或结果因素[4]，再利用上述方法对风险进行识别及排序后，在识别出风险源的相关关系与逻辑顺序后，对风险源进行排序就作为承接风险源识别、给予风险控制基础的关键环境，可帮助文物建筑管理人员准确判别风险的重要程度并合理安排风险处理的顺序。在风险识别和排序的研究方面的方法主要包括，模糊语言尺度法、扰乱障碍法、灰色关联分析法、流程鱼刺图、LEC法等。有效地评估项目风险是进行风险应对和监控的基础。通常采用层次分析法、模糊风险矩阵、贝叶斯网络、灰色评估模型、德尔菲法、头脑风暴法、交叉影响分析法等，这类方法在浩瀚如云的管理文献中非常常见，本文在此不加以论述。

3 人工智能技术在建筑遗产物联网风险评估中的应用及架构设想

建筑遗产健康风险是建筑本体与赋存环境相互作用趋势的一种度量，始终处在不断变化和演化之中，如流水一般具有动态演化特性，风险的演化是系统性、非线性的，单一领域专家很难在整体的维度观察。上述传统的风险评估方法主要依赖相关领域的资深专家，借助其对某一领域多年的经验积累以及对动态及时跟踪才能准确地进行评估。而建筑健康监测系统获得的多维风险耦合监测数据，给文保专家也带来了巨大的工作压力。需要探索利用新时代前沿技术进行风险识别及评估的方法体系。近年来，计算能力、数据及算法的各项突破使得人工智能迎来了第三次浪潮，以机器学习为主的新一代人工智能技术推动社会向智能化加速迈进。利用人工智能技术，能够有效减轻文保专家及管理者的工作量并减少主观判断风险。

利用人工智能进行建筑健康风险识别和评估包括两方面内容[5]：①复杂系统建模仿真；②大数据风险因子关联性识别。两种方法都需要引入人工智能的机器学习机制，并建立在建筑遗产监测大数据资源基础之上，进行场景建模及关联分析。在复杂系统建模仿真中，首先将建筑遗产在建筑本体劣化及赋存环境两个方面，其材料、构件、结构、生态环境、气候变化、人为破坏等多个维度抽象为不同的力学及数学模型。比如，可将裂缝对构件力学性能的衰减模拟成力学模型，将视频手段对裂缝开展的演化模拟成数学信号（裂缝的展开及演化是古建筑中的难题），然后将力学或数学模型转化为人工智能模型，再带入大量数据进行模拟训练。通过不同机器学习机制算法不断与历史数据进行比对，根据建筑遗产历史病害、维修诊治、机理分析等理论、数值、实测训练原始模型，核定模型参数，最终训练出可用于识别风险、评估风险的人工智能模型。在风险因子关联性方面：首先需根据不同建筑遗产面临的多种劣化问题确定目标，建立因变量数据集和自变量数据集，然后将数据切分为训练集和测验集。之后根据不同的问题选择相应的机器学习算法，如神经网络、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习等。通过使用大量的训练数据训练模型，经过检验后模型可投入预测计算。通过风险因子关联性识别还可以解决现实问题中没有直接观测指标时寻找替代性指标的问题。利用关联性检测可以发现强相关的替代性指标，从而节省大量的依靠人力试错的时间成本。还可以构建风险源与评估结果的关联关系，将监测数据中出现的异常和风险进行匹配，提高模型的风险感知和识别能力。但无论人工智能风险评估的技术如何先进，最终能否应用、是否能符合实践应用仍需要文保、建筑专家及时“把关”。因为基于人工智能的物联网系统监测的维度广、数据多、分析方法复杂、变量众多，容易混入虚假信息而干扰风险的正确识别与评估，并且人工智能模型往往无法对评估结果进行溯源，是一个“黑箱子”，无法检视其中机理。

结合上述经典风险理论及人工智能方法构想，本文设定了物联网环境下建筑遗产健康风险评估的风险评价表，包括物联网各个层面的风险识别与评估，如表1所示，可以为未来建筑遗产物联网环境下健康状态风险识别及评估应用提供基础。

表1只是列出了物联网系统在建筑遗产保护中基于经典风险及人工智能风险理论得到的风险评估系统构架，具体的措施需结合建筑遗产或文物保护系统的研究进行。

4 结语

本文简要论述了城市建筑遗产健康监测风险识别及评估内容，以及在物联网环境下风险识别评估中的主要挑战。介绍了经典风险评估理论及人工智能技术在物联网环境下建筑遗产评估中可能的风险识别及架构机制，在未来应用中还需要根据实际情况进行细化并精确分类选择。

表1 物联网环境下建筑遗产健康监测风险识别及评估构架初步设想