智能技术支持下危大工程的安全管理系统构建及应用

朱帆，张科攀

（中交二航局第一工程有限公司，湖北 武汉 430000）

0 引言

随着建筑行业向数字化、智能化转型，危大工程的安全管理工作加强了现代化智能技术的运用，转变了传统安全管理形式。智能技术作为全新的数字化工具，为危大工程的安全管理提供了独特视角和深入应用。BIM技术与传感器、移动互联网、云计算等先进技术相结合，使得安全管理从预警、预测到决策都更加精确、及时。这为危大工程的实施带来了积极的变革，同时也挑战了传统的施工和管理模式。国内众多研究学者也就危大工程安全管理展开相应研究，甘培生[1]认为，隧道施工的风险往往源于多种因素的交叉影响，这需要从系统的角度对工程的潜在风险进行评估，随后针对评估结果构建早期预警机制，利用早期预警机制有效避免事故的发生。程世龙等[2]认为深基坑工程不仅仅是技术问题，更多地与人为因素相关，所以在施工时需要为施工人员提供持续的安全培训，实现施工信息化，加强构建安全监控管理系统，增强施工人员的安全意识，还可以确保施工人员具备处理各种紧急情况的技能。本研究在此基础上进行创新，依托于信息技术构建完整安全管理系统，且在实际工程中应用，进一步提高危大工程施工安全性。

1 危大工程的安全管理系统的需求分析

在智能技术支持下，危大工程安全管理系统（SGMS）的构建与应用需求分析，首先应明确系统的功能定位、性能指标及使用环境，确保在危大工程实施过程中，实时、准确地对工程安全状况进行监控、分析与预警。SGMS应覆盖危险源识别、风险评估、安全预警、应急响应与事故调查等核心环节，为工程实施提供全方位安全保障[3]。

（1）SGMS需整合多源数据采集技术，通过传感器网络实现工程现场环境参数、设备状态与作业人员行为的实时监测，数据采集设备应满足防爆、防水、抗干扰等工业级性能要求，保障系统在恶劣环境下稳定运行。采集到的数据应通过无线通信网络传输至数据中心，实现数据的集中存储、管理与分析。数据中心应配置高性能计算与存储设备，支持大数据处理与智能分析技术，为风险评估与事故预警提供强大计算支持。

（2）风险评估模块应采用先进的风险评估理论与方法，如FMEA、FTA、QRA等，实现对工程现场潜在危险源的定量或定性评估，输出风险等级与风险图，为工程实施提供科学依据。安全预警模块应根据风险评估结果，设置合理的预警阈值，实现对超限风险的实时预警与报警，及时通知现场作业人员与管理人员采取预防措施，防止事故的发生。

（3）应急响应模块应制定完善的应急预案，实现对事故的快速响应与处理，减小事故损失。事故调查模块应记录事故发生的时间、地点、原因与结果，为事故调查与分析提供数据支持，为今后防范类似事故提供经验教训。此外，SGMS还应具备良好的用户界面与操作体验，支持多用户、多角色的权限管理与操作，实现对不同用户的个性化需求满足。

（4）SGMS在危大工程实施过程中起到了安全“守护者”的作用，通过实时监测、风险评估、安全预警、应急响应与事故调查等技术手段，有效预防与减小事故风险，保障工程的顺利实施与完成。为保证SGMS的成功构建与应用，需对其进行详细的需求分析与设计，考虑各种可能的使用场景与用户需求，确保系统的功能完备、性能优越与操作简便，满足危大工程的安全管理需求。

2 危大工程的安全管理系统构建的目标和原则

2.1 危大工程的安全管理系统构建的目标

在智能技术助力下，危大工程的安全管理系统（SGMS）构建目标与旨在建立一套集实时监控、风险预警、应急响应及事故调查为一体的综合性安全管理平台。

（1）确保工程现场的实时安全监控，通过部署高精度传感器、实施多源数据融合及采用边缘计算技术，实现对危险源的精准定位与追踪，为现场人员提供实时安全保障。例如，在某高层建筑施工项目中，通过实施SGMS，成功预防了多起因不当操作可能导致的坠落事故[4]。

（2）系统需具备高效的风险预警与分析功能，引入人工智能与大数据技术，实现对工程现场数据的深度学习与分析，及时发现潜在风险，并通过智能算法进行风险等级评估与分类，为管理人员提供科学决策依据。以某隧道工程为例，系统成功识别了施工过程中的多个潜在滑坡风险点，并及时启动预警机制，避免了可能的重大事故。

（3）目标包括建立完善的应急响应机制，将应急预案与现场操作紧密结合，实现快速响应与有效处置。引入虚拟现实与增强现实技术，为现场人员提供直观的操作指导与培训服务，提升其应对突发事件的能力。在某油气工程中，通过SGMS的有效指导，现场人员成功处置了一起设备泄露事件，确保了工程的顺利进行。

（4）系统还需提供全面的事故调查与分析工具，记录事故发生的全过程，并通过数据挖掘与模式识别技术，找出事故的根本原因，为防止同类事故的再次发生提供重要参考。以某桥梁工程为例，系统成功记录了一起设备故障事故的全过程，为事故调查提供了有力证据。

2.2 危大工程的安全管理系统构建的原则

危大工程安全管理系统（SGMS）构建原则的核心是“安全优先”，确保系统规划、设计与实施过程中始终坚持人员与设备安全为首要目标。例如，在某核电站项目中，通过引入先进的安全管理体系与技术，强化安全文化建设，实现了零事故的目标。其次是“实时动态”，系统需支持实时数据采集、传输与处理，实现对工程现场状态的实时监控与动态分析，及时发现并处理潜在的安全隐患。以某高速公路工程为例，通过部署大量的传感器与摄像头，实现了对交通流量、天气条件与路面状态的实时监控，有效预防了交通事故的发生。再者是“智能分析”，引入人工智能与大数据技术，实现对海量数据的深度学习与智能分析，为决策者提供科学依据。在某大型港口工程中，通过实施智能分析技术，成功识别了多个潜在的安全风险点，为管理者提供了重要参考。最后是“用户友好”，系统需提供简洁直观的操作界面与丰富的用户服务，支持多用户、多角色的权限管理与操作，实现个性化的用户体验与服务。以某风电工程为例，通过提供个性化的操作界面与服务，大大提高了现场操作人员的工作效率与满意度。综上所述，SGMS的构建原则是以人为本，以安全为先，通过实现实时动态、智能分析与用户友好等多个方面的优势，为危大工程的安全管理提供有力的技术支持与保障[5]。

3 智能技术支持下危大工程的安全管理系统构建

3.1 总体框架

智能技术支持下危大工程的安全管理系统（SGMS）总体框架分为数据采集层、数据处理层和应用服务层。数据采集层依托传感器网络和IoT设备，执行实时监测与数据采集，覆盖环境参数、设备状态和操作行为等多个方面，实现工程现场的全面感知。例如，通过部署高精度的温度、湿度、震动和噪声传感器，以及高清摄像头和RFID设备，实现对工程现场的实时监控与数据采集。数据处理层引入云计算与边缘计算技术，实现对大量采集数据的高效存储、计算和分析，支持数据的实时处理与离线分析，满足不同应用的需求。通过引入人工智能与机器学习技术，实现对数据的深度学习与智能分析，为风险预警与决策支持提供科学依据。应用服务层提供多个安全管理应用与服务，覆盖风险预警、事故响应、安全培训和事故调查等多个环节，为工程现场提供全方位的安全保障。通过开发简洁直观的操作界面与丰富的用户服务，支持多用户、多角色的权限管理与操作，实现个性化的用户体验与服务。下面，可以制作一个流程图来展示SGMS的总体框架，如图1所示。

图1 智能技术支持下危大工程的安全管理系统框架

3.2 结构

智能技术支持下危大工程的安全管理系统构建呈现多层结构。其中以深基坑工程监测系统结构、高大模板安全监控系统结构、建筑起重机械的智能监测系统结构为主，实现对危大工程各施工环节实时追踪，确保工程各项指标正常。以下则对其进行充分分析。

3.2.1 深基坑工程监测系统

基于物联网技术的深基坑工程检测系统结构主要包含了以下几方面：（1）数据采集层：由多种传感器组成，如位移传感器、土压力传感器、水位传感器等，可实现深基坑实时数据采集。（2）通信传输层：采用物联网通信模块，如NB-IoT、LoRa等，实现传感器数据的实时上传。（3）云端处理层：数据上传至云端服务器进行存储和初步处理。此层利用云计算技术提供强大的数据存储和计算能力。（4）数据分析与决策层：结合大数据技术，对收集的数据进行深度分析，通过算法模型预测潜在的风险和异常，输出预警信号。（5）应用与反馈层：基于移动互联网技术，管理人员可通过手机或平板实时查看基坑的各项参数和预警信息。同时，BIM技术将实时数据与三维模型相结合，直观显示基坑的各种情况。系统结构如图2所示。

图2 深基坑工程检测系统

深基坑工程检测系统通过与其他技术的结合，如大数据、云计算、移动互联网和BIM，构建的系统不仅能够高效地收集和传输数据，还能为现场管理人员提供直观、科学的决策依据。例如A市的BC道路桥梁工程，在施工过程中就对深基坑工程检测系统进行了有效应用，该工程开挖深度超过3m，危险性极高，应用深基坑工程监测系统后24h不间断地对深基坑的各项参数进行实时监测，确保任何时刻的数据准确性和即时性，同时当检测到的数据超出预设的安全范围时，系统会自动发出预警，使得工程团队能够迅速采取措施，确保工程安全，该工程施工过程中并未出现意外情况。

3.2.2 高大模板安全监控系统

在高大模板安全监控系统结构主要是利用BIM技术，涉及以下几方面：（1）模型构建层：利用BIM技术创建模板的三维模型，此模型不仅展示模板的几何形态，还可以嵌入材料属性、载荷信息和其他工程参数。（2）数据采集和整合层：在模板的关键位置安装传感器，如应力传感器、温湿度传感器和倾斜度传感器等，实时采集数据并将这些数据整合到BIM模型中。（3）实时监控与分析层：将采集到的数据与BIM模型相结合，以动态的方式展示模板的工况状态，如位移、应力分布等。结合云计算技术，实现远程数据处理和存储。（4）预警与决策支持层：利用大数据技术对模型中的数据进行深度分析，及时发现可能的风险点，为管理团队提供预警并给出可能的解决方案。（5）移动互联应用层：基于移动互联网技术，现场工作人员及管理团队可随时查看模板的三维模型和安全数据，进行决策支持。

3.2.3 建筑起重机械的智能监测系统

物联网技术构建建筑起重机械监测系统结构可实现实时监测危大工程现场建筑起重机械设备运行情况。该系统结构主要包含了以下几方面。（1）感知层：物联网传感器被广泛布置在起重机的关键部位，如吊钩、吊臂和支架。这些传感器实时捕捉位移、振动、温度、载荷等关键参数。（2）传输层：利用先进的无线通信技术，如NB-IoT或LoRa，确保数据的实时、稳定传输至数据中心。（3）处理与存储层：数据通过物联网网关传送至云端，云计算技术在此发挥其强大的数据处理能力，对大量数据进行分析和整合，并在云端进行存储。（4）应用与服务层：在此层，数据被转化为有意义的信息。例如，系统可以通过对传感器数据的长期跟踪，预测起重机何时需要维护或更换部件，进而实现预测性维护。（5）用户交互层：操作人员通过移动互联网技术，无论身处何地，都能够实时查看起重机的工作状态、预警信息及运行报告。例如C市MK高层建筑工程，因为建筑建设层数高达20层，所以会用到启动机械，而为了提高施工安全性应用建筑起重机械智能监测系统，该系统实时监测起重机械的操作状态、负荷、平衡度及周围环境因素，确保操作在安全参数范围内进行，同时当机械的某些参数超出安全范围或出现异常情况时，系统会自动触发预警，让操作人员及时采取纠正措施，提高整体施工安全性，在MK高层整个施工过程中均未出现意外情况。

3.2.4 施工安全管理系统

危大工程安全管理系统结构主要以BIM技术为基础，主要包含了以下几方面。（1）模型建立与输入：基于CAD数据和实地测量数据建立3D模型，并输入相关的工程信息如材料、施工方法和施工进度。（2）实时数据采集层：在施工现场，各种传感器和摄像头收集实时数据，并与BIM模型进行匹配，确保模型与实际施工状态保持同步。（3）数据处理与云存储：收集的大量数据被发送到云服务器进行存储和处理。这一层利用云计算技术处理大数据，以提取有用的施工安全信息。（4）安全预测与决策支持：BIM模型对施工过程进行模拟，识别潜在的安全风险，并为项目团队提供决策支持。（5）移动端应用与反馈：管理者和现场工人可以通过移动互联网技术在移动设备上访问BIM模型，查看施工进度和潜在风险，同时可以实时反馈现场情况。系统结构图3所示。

图3 施工安全管理系统结构图

在施工安全管理系统应用中，可模拟真实施工过程，帮助管理团队预测并识别潜在风险[6]。例如，在模型中，如果发现某一工序可能导致物料坠落，可以提前采取措施避免此类事故。通过对过去的施工数据进行分析，如事故发生频率、施工延误原因等，可以不断优化BIM模型，使其更加准确和实用。

4 结论

本研究成功探索并实践了智能技术在危大工程安全管理系统（SGMS）中的应用。通过综合应用深基坑工程监测系统、高大模板安全监控系统、建筑起重机械的智能监测系统等多个专业领域的先进技术与系统，成功构建了一个多层次、高度集成的安全管理系统。（1）本研究所构建的SGMS采用了多层次的结构设计，包括数据采集层、数据处理与分析层、决策与控制层和用户交互层，每一层都有明确的职责和功能，保证了系统的高效运行和易于维护。（2）通过整合深基坑工程监测系统、高大模板安全监控系统和建筑起重机械的智能监测系统，SGMS能够实时监控工程现场的各个方面，准确识别潜在的安全隐患，及时发出预警，提高了工程的安全性。智能技术支持下危大工程的安全管理系统构建及应用研究取得了显著的成果和效果，不仅提高了工程的安全性，还提供了值得借鉴的经验和模式，对于推动相关领域的技术进步和应用推广具有重要的理论和实践意义。