基于人工智能和大数据技术的 建筑工程质量风险识别与评估研究

摘要：为了提高建筑工程质量风险识别与评估的效率和准确性，本研究采用基于人工智能和大数据技术的方法，在对某建筑项目进行分析时发现，传统方法存在局限性，数据获取与处理困难，预测模型不准确，缺乏实时监测与预警机制等问题。为优化建筑工程质量风险评估工作，本文提出引入智能化数据采集技术、开发高效的数据处理与分析工具、构建准确的预测模型以及建立实时监测与预警系统等优化建议。研究表明，采用人工智能和大数据技术将提升建筑工程质量风险识别和评估的效果和准确性。

关键词：人工智能；大数据技术；建筑工程质量风险评估；数据处理与分析

一、引言

建筑工程质量问题直接关系到人们的生命财产安全和社会经济发展。然而，传统的建工程质量风险识别与评估方法存在局限性，如准确性不高、效率低下等问题。为了解决这些问题，本研究基于人工智能和大数据技术，旨在提高建筑工程质量风险识别与评估的准确性和效率。该研究结果将为建筑行业提供科学、可靠的质量风险管理方法和决策支持，推动建筑工程质量的提升和可持续发展。

二、建筑工程质量风险识别与评估工作存在的不足

（一） 传统方法的局限性

传统方法在风险识别方面常常依赖人工经验和专家判断，无法全面捕捉和分析潜在的质量风险因素。例如，在一个建筑项目中，传统方法可能只关注了工程施工过程中的一些常见风险，如施工工期延误、技术问题等，而忽略了一些隐藏的风险因素，如材料质量问题、设计不规范等。同时，传统方法的风险评估过程往往繁琐而耗时，缺乏高效的数据整合和分析手段。传统方法通常需要收集大量的工程数据和相关文档，然后依靠人工进行整理和分析，这不仅费时费力，还容易出现数据冗余和遗漏的问题。而且，传统方法往往只能提供静态的评估结果，无法提供实时的风险监测和预警机制。此外，传统方法缺乏规范化的标准化流程和指标体系，导致评估结果的可比性和可信度不足。传统方法往往依赖专家主观判断和个人经验，评估结果的准确性和客观性存在一定的不确定性。这使得不同专家或团队之间的评估结果往往存在差异，不利于建筑工程质量风险的准确识别和评估。

（二） 数据获取与处理困难

建筑工程涉及的数据类型多样，包括施工计划、监控数据、材料质量检测报告等。然而，这些数据通常分散在不同的部门和系统中，数据源的分散和不一致性导致了数据的获取困难。一方面，大量的数据需要进行整合和清洗，消除数据中的噪声和错误。这涉及到数据的清洗、去重、标准化等处理工作，需要大量的时间和人力资源。另一方面，由于数据量庞大，传统的数据处理方法往往无法满足需求。例如，在建筑工程质量风险识别中，需要对大量的数据进行分析和挖掘，以发现潜在的风险因素。然而，传统的数据处理方法往往效率低下，无法高效地处理大规模的数据。数据获取与处理困难的问题对于建筑工程质量风险识别与评估工作带来了一定的影响。数据获取困难导致了数据的不完整性和不准确性，降低了评估结果的可信度。

（三） 预测模型的不准确性

预测模型通过分析历史数据和相关因素，来预测未来的风险情况。然而，在实际应用中，预测模型的准确性常常不如预期。预测模型的建立通常依赖于历史数据和相关因素的分析[1]。然而，由于建筑工程的复杂性和多变性，历史数据往往无法覆盖到所有可能的情况和变化。因此，预测模型在面对新的情况时可能无法准确预测风险的发生和影响。预测模型建立时所选用的因素和参数存在一定的主观性，依赖于模型设计者的经验和判断。这在一定程度上影响了预测模型的准确性和可靠性。例如，对于某个特定的建筑项目，不同的模型设计者可能选择不同的因素和参数作为预测的依据，从而得到不同的预测结果。

（四） 缺乏实时监测与预警机制

传统的风险评估方法通常是基于静态的数据和经验知识进行分析和评估，无法实时监测和预警潜在的质量风险。由于建筑工程的复杂性和多变性，风险的形成和演变往往是动态的过程。然而，传统方法往往只能提供静态的风险评估结果，无法及时发现和响应风险的变化。例如，在一个建筑施工过程中，可能会出现材料短缺、施工进度延误等情况，这些风险需要在实时监测的基础上进行评估和应对，而传统方法往往无法满足这样的需求。传统方法缺乏实时数据的支持，无法及时获取和分析建筑工程的实时监测数据。实时监测数据可以提供关键的指标和信息，用于评估工程质量的状态和风险情况。然而，由于数据获取和处理的困难，传统方法很难获得实时监测数据，并将其纳入到风险评估过程中。

三、基于人工智能和大数据技术的建筑工程质量风险评估工作优化建议

（一） 引入智能化数据采集技术

传统的数据采集方法依赖于人工收集和整理数据，工作量大且容易出错。而通过引入智能化数据采集技术，可以实现自动化的数据收集和处理，提高数据采集的准确性和效率。智能化数据采集技术可以利用传感器、监测设备和物联网等技术，实时监测建筑工程相关的数据指标，如温度、湿度、振动等[2]。这些设备可以自动收集和上传数据，无需人工干预，极大地简化了数据采集的过程。同时，智能化数据采集技术还可以实现数据的自动整合和清洗，消除了人工整理数据的繁琐工作。引入智能化数据采集技术可以大大提高建筑工程质量风险评估的准确性。通过实时监测建筑工程的关键数据指标，可以快速发现潜在的质量风险因素，提前进行预警和干预。例如，在一个建筑工程中，通过智能传感器实时监测施工现场的振动情况，可以及时发现地基沉降异常的可能性，从而避免建筑物的损坏。此外，智能化数据采集技术还可以实现数据的实时传输和共享，为建筑工程质量风险评估提供实时的数据支持。相关的各方可以通过共享这些实时数据，共同参与风险的识别和评估过程，形成多维度的风险识别和评估结果。这将有助于提高评估结果的准确性和可信度。

（二） 开发高效的数据处理与分析工具

传统的数据处理和分析方法常常依赖于人工进行数据整理和分析，效率低下且容易出错。通过开发高效的数据处理与分析工具，可以实现自动化的数据处理和分析，提高工作效率和准確性。高效的数据处理与分析工具可以集成大数据技术和人工智能算法，能够处理大规模、复杂的建筑工程数据，并从中挖掘出潜在的质量风险因素。通过应用机器学习和数据挖掘算法，可以建立数据模型和模式识别模型，帮助识别和预测风险的发生[3]。此外，高效的数据处理与分析工具还可以提供可视化的数据展示和分析功能。通过数据可视化，可以直观地显示数据的趋势、关联性和异常情况，帮助用户更好地理解和分析风险情况。例如，可以通过图表、动态可视化等手段，展示建筑工程在不同阶段的质量情况，帮助用户及时发现潜在的质量风险，并做出相应的决策和应对措施。

（三） 构建准确的预测模型

通过运用机器学习算法和数据挖掘技术，可以分析历史数据和相关因素，建立预测模型，用于预测建筑工程质量风险的发生和影响。例如，可以基于前期施工过程的数据，通过建立建筑工程质量风险的预测模型，准确预测在后续施工阶段可能出现的质量问题，从而及时采取相应措施加以解决[4]。构建准确的预测模型还需要考虑建筑工程的复杂性和多变性。由于建筑工程项目的特殊性，每个项目都有其独特的特点和风险因素。因此，在构建预测模型时，需要充分考虑项目的特点和背景，选择适合的算法和模型进行建模。例如，可以采用适应性较强的机器学习方法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，从而更好地适应建筑工程的特征和风险模式。此外，构建准确的预测模型还需要充分利用可用的数据资源。通过充分收集、整合和清洗各类建筑工程相关数据，包括项目计划、监测数据、施工记录等，可以提高预测模型的准确性和可靠性。同时，还需要考虑数据的时效性和实时性，及时更新模型的训练数据，确保预测模型的精度和稳定性。

（四） 建立实时监测与预警系统

传统的风险评估方法往往只能提供静态的评估结果，无法及时发现和预警潜在的质量风险[5]。因此，建立实时监测与预警系统可以帮助实现对建筑工程质量风险的及时监测和预警。首先，可以利用传感器、监测设备和物联网等技术，实时监测建筑工程的关键指标，如温度、湿度、振动等。通过实时监测建筑工程的数据，可以及时发现潜在的风险情况，并实时更新风险评估的结果。例如，在施工现场部署振动传感器，监测建筑结构的振动情况，一旦超过安全阈值，系统会自动发出预警信号。其次，实时监测与预警系统可以借助人工智能算法实现风险识别和预测。通过对大量数据的分析和建模，可以建立智能化的风险识别和预测模型。这些模型可以自动识别潜在的风险因素，并提供预警信息用于决策。例如，基于历史数据和实时监测数据，系统可以通过机器学习算法，实时识别建筑工程中可能出现的质量风险，并提供预警信息供相关人员及时调整施工计划和工艺。

四、结束语

在建筑工程质量风险识别与评估中，人工智能和大数据技术发挥着不可替代的作用。通过引入智能化数据采集技术、开发高效的数据处理与分析工具、构建准确的预测模型以及建立实时监测与预警系统，能够实现对工程质量风险的快速识别和准确评估。人工智能的算法和模型可以高效处理大量数据，并挖掘出潜在的风险因素。大数据技术能够收集和分析建筑工程相关的各种数据，为风险评估提供有力的支持。未来，还可以进一步探索人工智能和大数据技术在建筑工程质量风险防控方面的应用，提升风险识别和评估的精准度和效率。同时，需要解决数据隐私和安全问题，并与实际工程实践相结合，为建筑行业提供更可靠、高效的质量风险管理方案。

参考文献

[1]马翠玲.基于BIM在建筑工程质量管理大数据分析中的应用[J].贵阳学院学报（自然科学版），2023，18（02）：85-89.

[2]朱明硕，陈校.建筑工程质量潜在缺陷保险综述及电气技术风险评估[J].智能建筑电气技术，2023，17（01）：69-74.

[3]江清泉.BIM和大数据技术在建筑工程质量管理中的应用[J].散装水泥，2022（04）：102-104+107.

[4]唐晓红.全面质量管理在某建筑工程质量安全风险控制中的应用研究[J].居舍，2022（20）：121-124.

[5]郭偉，任琳，张磊等.我国建筑工程质量管理制度下IDI工程技术风险控制管理研究[J].工程建设标准化，2022（02）：83-85+43.

[作者简介]

孙啸天（1999年10月08日），性别男，民族汉，籍贯贵州省贵阳市，学历本科，职称，研究方向：工程管理