面向城市轨道交通运维阶段的BIM模型建设

韩德志，李 博，华福才，杨良印，郑广亮

（北京城建设计发展集团股份有限公司，北京 100037）

1 研究背景

随着城市轨道交通运营规模的不断扩大以及运营要求的不断提升，建筑信息模型(buliding information modeling，BIM)技术作为建筑行业数字化转型的重要载体和工具，在城市轨道交通领域各阶段已得到逐步推广和深入应用。基于BIM技术与物联网、大数据、人工智能等信息化技术集成应用的三维可视化智慧运维逐渐成为行业发展的必然趋势。

全国主要城市地铁运营公司均不同程度开展了数字化转型及智慧化提升的应用探索。北京地铁在地铁设备运维管理中部分实现了可视化监控、可视化维护及现场应急管理。上海地铁选取部分车站开展了智慧车站的试点建设工作。广州地铁基于BIM技术开展了派工单的精细化管理[1]。

在此背景下，BIM技术与传统运维体系的融合将成为行业研究热点及实施的重难点。

从面向城市轨道交通智慧化运维的BIM模型建设角度研究，针对以下4项关键技术点给出具体实施建议。

1) 随着运维管理精细度的不断提升，模型的开发程度亦需随之不断提高，但当前匹配至运维阶段最小可维护构件级别的BIM模型单元拆分原则尚未明确。

2) 模型单元拆分原则确定后，构件主体、所属父向构件及所含子向构件需统筹搭建，建设出的模型才既能实现与资产管理系统、综合监控(物联网)系统等既有运维管控系统的顺畅衔接，又可体现模型单元之间的几何拓扑关系及逻辑控制关系。

3) 模型开发建设过程中，因模型关联信息数据标识定义不规范以及未充分考虑信息的跨阶段流转、应用[2]，为运维阶段的模型应用带来大量的数据清洗工作量，如何整体统筹以统一数据标识，实现信息的跨阶段传递，需要制定切实可行的实施方案[3]。

4) 模型建设完成后如何与资产管理系统、综合监控(物联网)系统等既有运维管控系统的数据实现衔接融合，实现静态的BIM数据、动态的设备及环境数据、运维管理业务数据等多源异构数据基于智慧运维平台的融合应用，需要给出具体的数据对接实施方案。

针对上述关键技术点，本文系统性给出了具体的解决方案，最终实现BIM模型从建设期到运营期的顺畅传递，以及模型在运维期的深入应用。

2 技术路线

工程建设开始前，即针对运营需求进行调研，明确运营方的信息需求(IR)；结合运营需求统筹编制模型建设技术标准与编码体系文件；模型建设过程中由业主方发布要求，BIM咨询方审核，严格按照技术标准和管理要求管控、落实实施方案；模型建设完成后与既有运维管控系统进行数据对接与融合应用，具体详见图1。

图1 模型建设技术路线 Figure 1 Model construction technology roadmap

3 需求调研

需求调研对模型建设的技术要求制定起着至关重要的作用，需求调研阶段需针对所有的模型使用方(车站站务、维修、资产管理、物资管理等部门)，结合其具体业务场景展开需求调研。调研目标主要包括明确模型单元几何精度、信息深度、数据结构、信息分类及编码等。

3.1 几何精度

模型单元根据模型精细度可划分为项目级、功能级、构件级及零件级[4]，竣工模型交付的几何表达精度不宜低于G4，项目所需划分的最小模型单元等级还需根据项目运营管理细度分设备具体确定，通常依据各运营管理部门运营管理过程中所涉及的最小可维护构件确定该设备的最小模型单元。

3.2 信息深度及数据结构

模型单元所承载的信息包括几何信息与非几何信息，主要提供几何形体、空间定位以及工程特性等3大类信息。运维阶段模型单元信息深度等级不宜低于N4[4]的同时，还需根据前期需求调研确定的运维阶段信息需求、标准化定义各设备、设施的信息深度以及所采用的具体数据结构，据此明确信息数据的录入方式，形成设计、采购、施工、运维阶段的信息采集字段表，在保证模型单元信息完备的基础上，需重点考虑模型单元之间几何拓扑及控制逻辑关系的代入，以满足运维阶段对模型的使用需求。

3.3 信息分类及编码

模型单元所承载信息数据的标识需要在建设期开始阶段予以明确，以免影响模型与既有管控平台的衔接融合及跨阶段、跨专业的信息流转、共享及应用[5]。而模型标识的主要手段即是针对模型构件的分类及编码[6]，结合工程全周期所需的编码体系，定制出整套编码系统，以编码作为模型构件与信息采集表格和其他数据的链接桥梁，将各工程阶段形成的数据挂接到模型构件，实现数据跨阶段流转与共享。编码体系的确定需要同时考虑与国家标准体系及城市编码体系的衔接与继承，分类编码推荐采用中国城市轨道交通协会发布的《城市轨道交通工程信息模型分类及编码标准》(SJG102—2021)。

4 模型开发

4.1 模型结构

如前所述，模型单元的结构及最小模型单元的确定，应结合运维需求，从下述3个维度考虑确定：

1) 结合资产管理系统，根据资产、副资产进行拆分。

2) 结合物资管理系统，根据物资、备品备件进行拆分。

3) 结合物联网系统(含综合监控系统)，根据设备、环境监控颗粒度进行拆分。

综合考虑上述3个维度，统筹确定不同模型单元的具体组织结构。

4.2 模型搭建

模型单元依原则确定组织结构后，模型单元之间需要体现资产、副资产、部件、备品备件等直接的从属关系，同时能够与模型信息分类编码体系实现良好适应。上述要求可通过模型组和共享族方式实现。

模型组可将多个设备或资产进行组合，形成成套资产或设备，也可将设备部件进行组合，将设备拆解至最小可维护单元。模型组还可进行多级嵌套使用，建立成套设备、子设备、子设备部件直接的从属关系。例：成套稳压设备模型组(成套设备)，稳压罐模型组、稳压泵模型组(子设备)，电机构件、泵壳构件、叶轮构件等(子设备部件)。

共享族建模方式是采用共享族嵌套完成构件从属关系建模的，同样支持族文件多级嵌套使用。通过将产品的部件及备件都制作成单独的族文件，并在产品整体族文件中进行载入和共享的方式，共享族可支持针对最小模型单元的统计、信息赋予等功能。相比模型组的建模方式而言，共享族在模型中使用和后期数据提取更为方便灵活。例：风机(通过共享族组成的族文件)由风筒、电机、软接、叶轮等(共享族)等组成，如图2所示。

图2 风机共享族拆分示例 Figure 2 Example of fan split by shared family

零件级模型对软硬件要求较高，采用模型拆分的方式进行建模，拆分后模型经模型轻量化引擎处理后在运维平台组合。保证模型在建模过程中和后期运维使用过程中都有较高的流畅度。

4.3 分类编码

为便于运维阶段的资产管理及其他业务需求，通常需要对信息进行编码标识，建立完善的标准化编码体系，而其中资产管理编码及位置编码尤为重要[7]。编码体系中的不同编码需在模型中建立相应的编码属性，并按照编码体系规则将编码值赋予对应的模型单元编码属性中，下面择其重要进行举例说明。

1) 模型分类编码。模型分类编码作为构件的唯一标识符使用，即作为构件模型单元信息数据库的主键，方便模型单元的信息数据跨软件平台、跨专业系统的传递与共享，建议采用国家标准。

2) 资产管理编码。资产管理编码立足于服务运维单位开展资产的登记与管理，资产管理编码确定前应与运营公司确定资产的管理界限和原则，功能级模型单元下的构件级或零件级模型单元具体归属于副资产亦或是备品备件应有明确的分类原则。

3) 位置编码。模型单元的空间拓扑关系、运维阶段的空间管理以及设备、设施的空间属性都依赖于功能空间以及设备、设施的位置信息属性，而这些位置信息的数据标识就是依靠位置编码实现的[8]。位置编码通常包含线路代码、区域代码、建构筑物代码、楼层代码、房间代码等多个字段，如图3所示。位置编码的具体层级数取决于运维阶段针对物理空间的管理细度，具体代码值的定义应在设计阶段前期确定，并保证使用的统一性及延续性。

图3 位置编码示例 Figure 3 Example of location coding

4) 设计编号。设计编号为传统设计过程中，机电等专业向综合监控等专业设计提资时使用的编号，设计编号与综合监控等专业控制点表存在对应关系，此编号可采用模型分类编码代替，考虑到BIM技术应用对传统设计习惯的包容性，仍保留设计编号，但需建立设计编号与模型分类编码之间的映射关系。

4.4 数据采集

为支撑后续高质量的运维应用，模型搭建期间应采集大量的建设、产品及运维信息数据，数据采集贯穿设计阶段、采购阶段、施工阶段和运营准备阶段[9]。模型建设方应根据前期调研收集的信息需求表开展数据采集工作，将信息数据表内容根据不同的工程阶段进行拆分，拆分后的信息表由各个工程阶段的责任主体进行填报，经审核后统一导入并与模型单元建立关联关系。

上述工作的关键在于数据采集的内容及格式要求，具体包括数据表格的设计、设备产品模型的收集要求等，通过设备唯一编码标识将采集信息赋回到模型或数据库中，实现设备产品模型与设计通用模型的替换以及信息的跨阶段传递和基于模型的结构化存储。信息数据与分类编码映射示例如图4所示。

图4 信息数据与分类编码映射示例 Figure 4 Example of information and classification code mapping

5 数据融合

运维阶段的数据源主要包含3个部分，分别是建筑信息模型负载的工程信息数据、运维阶段产生的内部管理业务数据、综合监控及其他物联网系统产生的实时生产运行数据。3种数据的汇聚组成了三维可视化智慧运维系统的数据基础，而3种数据的融合及其与功能平台的衔接是模型在运维阶段深入应用的关键，就其所涉重点工作举例如下。

5.1 模型数据与资产管理系统融合

与资产管理系统(EAM)融合之前，应首先从BIM模型中导出设备、设施对应模型单元的字段名称，并通过字段映射表与资产管理系统内的字段建立好映射关系。此部分工作完成之后即可将模型数据对应导入到资产管理系统中，资产管理系统即可完全提取模型中的资产管理编码、位置编码以及所对应的相关信息[10]。模型数据导入资产管理系统示例如图5所示。

图5 模型数据导入资产管理系统示例 Figure 5 Example of importing model data into the asset management system

5.2 模型数据与综合监控系统融合

模型数据与所涉设备、空间相对应的综合监控系统数据融合主要通过设计编号的字段映射来实现[11-12]，从BIM模型中导出包含设计编号属性的模型信息表，通过设计编号与综合监控系统对应设备的专业点表进行对应[13]，如图6所示。

图6 设计编号与综合监控系统编号映射融合示例 Figure 6 Example of integration of design number and integrated monitoring system number

5.3 模型数据接入智慧运维平台

BIM模型数据与资产管理系统、综合监控系统等既有运维管控系统数据完成技术对接后，经过数据治理、模型渲染及轻量化处理，导入到公司自主研发的智慧运维管理平台中进行检验。经处理后的BIM模型导入平台，经过平台数模分离处理，模型数据与既有运维管控平台接入数据在后台实现融合形成统一的数据服务，包含静态模型数据、动态物联网采集数据、运维产生的业务数据，模型几何数据经平台高逼真渲染引擎得以高质量还原。在智慧运维平台中实现高逼真三维环境下可视化的运维管理及智慧化场景运维，满足平台人员管理、设备管理、物资管理、工单管理、预案管理等多场景功能需求，同时满足维修中心、运行控制中心、站务室等多使用群体的运维使用需求，如图7、8所示。

图7 模型与综合监控数据融合示例 Figure 7 Example of integration of model and integrated monitoring

图8 模型与资产管理数据融合示例 Figure 8 Example of integration of model and asset management

6 结论与展望

6.1 结论

通过全面的运维阶段信息需求调研，形成BIM模型的组织架构方案及模型几何精度、信息深度要求，利用设计编号、资产管理编码、位置编码等编码体系将各类信息数据的标识预先定义。同时，对信息采集过程中的数据表单及产品模型等提出具体要求，保证模型几何精度、信息深度以及信息表达能够满足运维阶段对模型的使用要求。

通过编制BIM模型属性信息与既有运维管控系统的数据字段映射表，模型属性数据能够与资产管理系统、综合监控系统等既有运维管控系统实现充分的数据融合，避免模型导入过程中出现大量的数据缺失以及庞杂的数据清洗工作，大大提高了数据导入效率，实现与智慧化运维平台的顺畅衔接，增加了模型在运维阶段的应用范围及应用程度。

6.2 展望

随着城市轨道交通运维需求的不断提升，BIM技术在各阶段应用的不断深入，将城市轨道交通工程实体的物理及功能特性数字化并高逼真还原为工程的数字孪生体，借助大数据、云计算、物联网、移动互联网、人工智能等信息化技术的集成应用，助力城市轨道交通运维技术及管理手段的智慧化提升，实现三维可视环境下的智慧运维已成为城市轨道交通行业发展的必然趋势。

建设期搭建的模型如何顺畅地传递到运维阶段，模型承载的建设期相关信息数据与资产管理系统、综合监控系统等既有运维管控系统如何衔接，共同形成智慧化运维的数字底座，是当前面临的首要问题，需要一套完整的实施方案，并在行业内形成共识，从而实现跨阶段、跨企业边界、跨平台的工作协同及数据共享，重构支撑城市轨道交通智慧化提升的产业生态圈。

面向BIM技术应用的信息分类及编码体系在ISO19006-2、ISO19650等国际标准以及国家、行业等各层级标准体系的共同规定下已渐趋完善。但各地运营公司在资产管理过程中长期使用的企业级资产管理编码，各设计单位在长期设计实践中已习惯定义的项目设计编号，当前需考虑通过BIM模型信息与既有运维管控系统的数据建立字段映射关系，保证数据的融合应用。随着设计方对编码认识程度的加深，BIM元素编码将逐渐取代资产管理编码、设计编号，成为构件的唯一标识符，及构件对应数据表的主键，并定义为行业通用标准，降低BIM模型与运维管控系统的融合难度。