EPC模式下基于数字技术的装配式建筑工程质量管理研究*

谭 啸

(中交一公局集团华中工程有限公司 武汉430014)

装配式建筑作为一种创新的建筑方式,强调在工厂环境中预制建筑构件,然后在现场进行组装。这一方法大幅缩短了建筑周期,减少了传统施工方式所需的大量人力和时间。但是在实际应用过程中,装配式建筑项目仍然面临不可忽视的挑战,尤其是涉及多方参与、协同施工的EPC模式。

在此背景下,数字技术的运用成为提升装配式建筑工程质量管理的一项重要手段。因此,对于在EPC模式下基于数字技术,进行装配式建筑工程质量管理的深入研究成为迫切的需求,旨在更好地理解这些技术如何影响项目的质量、效率和整体绩效。

1 数字技术在装配式建筑工程质量管理中的作用

1.1 BIM 在装配式建筑中的应用

1.1.1 模型协同和信息共享

基于BIM 技术,设计师、工程师、承包商和其他利益相关方能够在一个统一的数字平台上共同工作。这种协同工作方式提高了信息的传递效率,确保了所有参与方都使用的是最新、一致的设计和施工信息。设计团队可以将建筑的三维模型以及相关的技术数据上传到BIM 平台,使得所有参与方都能够实时访问这些信息。

这种实时的、统一的信息平台有助于避免信息传递的误差,提高了装配过程中各个构件的精准度和符合度(见图1)。

图1 BIM 技术在装配式建筑施工中的应用流程

1.1.2 问题检测和解决

在传统的施工中,施工质量问题可能要很长时间才能被发现,尤其是当项目规模较大时。而在装配式建筑中,各个构件都可以被精确地建模,并在BIM 中进行模拟。这使得问题(比如构件之间的冲突或不匹配)能够在施工前被识别。一旦问题被发现,团队可以通过BIM 平台共同协作,找到解决方案,并及时应用于实际施工中。这种快速的问题识别和解决过程大大提高了工程质量,避免了因为问题而导致的额外成本和工期延误。

1.2 物联网和传感器技术的质量监测

1.2.1 实时监测和反馈

物联网的引入使得装配式建筑项目的实时监测,变得更加全面和高效。各种传感器可以被智能地嵌入建筑构件、设备和工程环境中,以监测温度、湿度、振动等各类关键物理量。

这些传感器通过互联网连接到中央控制系统,实现了数据的即时传输。这种实时监测的架构,允许项目管理团队随时远程监测施工现场的动态变化[1]。通过实时监测,可以立即发现潜在的质量问题,如构件形变异常、环境条件不符合规格等,从而采取及时的纠正措施。

1.2.2 数据分析和预测

物联网和传感器技术生成的海量数据,为项目团队提供了深入洞察施工过程的机会。通过先进的数据分析工具,可以深入挖掘数据趋势。数据分析不仅仅是对现象的描述,更是对数据背后规律的挖掘,有助于更全面地理解施工过程中的各个环节。

利用历史数据和实时监测数据,项目团队可以应用机器学习算法进行数据建模,从而预测可能出现的质量问题。这使得团队能够在问题发生前采取有针对性的措施,防范潜在风险。

2 EPC模式下的质量管理体系建设

2.1 基于BIM 技术的工程质量管理体系

2.1.1 工程质量数据采集系统

(1)在设计方式方面,研究人员采用集成式的方法,将BIM 系统与质量管理系统紧密结合,实现自动化数据流转。

(3)BIM 模型中的质量属性应包括结构、建筑外观、机电设备等内容,实现对建筑各个方面质量的全面监测。同时,整合实时监测传感器数据,如温度、湿度、振动等,与BIM 模型相连,实现对施工现场实际情况的实时监测。

(4)设计系统还需包括缺陷和问题追踪模块,用于捕捉并跟踪质量缺陷和问题,并记录详细信息。

(5)建立数据分析和报告模块,通过BIM 模型和实时数据进行趋势分析、异常检测,为项目的整体质量管理提供定期报告。

(6)设计决策支持系统,整合BIM 模型、实时监测数据和分析结果,为项目管理团队提供科学决策支持,助力项目质量的高效管理和持续改进(见图2)。

图2 基于BIM 技术的工程质量数据采集系统

2.1.2 装配式建筑质量管理职能信息集成

(1)在数据采集方面,安装各类传感器和监测设备用于实时监测建筑结构、材料性能等数据,并将这些实时监测数据与建筑信息模型(BIM)相集成,以实现对建筑质量全方位的监测[2]。

(2)在数据处理和存储方面,建立强大的云平台数据存储系统,以便后续的分析和比较。

(3)数据分析阶段需要应用高级的数据分析工具,如机器学习和人工智能算法,实现对大量数据的深层次分析,同时建立实时监控和警报系统,以便及时响应潜在问题。在决策支持方面,采用可视化报告和仪表板,将复杂的数据呈现为直观的图表和图形,同时建立集成的决策支持系统,助力管理团队做出准确、及时的决策。

定容后的样品经电感耦合等离子体质谱仪测定，K、Ca和Mg元素选择丰度较高、干扰较少的同位素为测量对象，对应分别为39K、44Ca和24Mg。同时选择45Sc为内标。通过内标法定量，以待测元素与相应内标元素响应值之比对待测元素浓度用最小二乘法进行标准工作曲线拟合，再计算出卷烟烟丝样品中的K、Ca和Mg元素的浓度。

具体实践中,研究人员使用线性回归模型,分析建筑质量数据与各种因素之间的关系,该模型在分析建筑材料特性与结构强度之间的线性关系时经常被使用,其具体公式为:

式中:hθ(x)——预测结果,表示通过模型预测的输出;

θn——模型参数,表示线性回归模型的权重;

xn——特征变量,代表影响预测结果的输入特征。

除了线性回归模型之外,聚类分析——K 均值算法也是装配式建筑施工中经常使用的分析模型,其核心是通过迭代计算数据点与聚类中心的距离,并将数据点分配到最近的聚类中心。

在建筑质量管理中,其可以帮助识别相似性质量问题的集群,其具体计算公式为:

式中:J——聚类过程中的目标函数或损失函数;

xi——数据集中的第i个数据点。

在该算法中,每个数据点被分配到最近的簇中心,从而形成不同的簇。uk代表第k个簇的中心点,即该簇中所有数据点的平均值。

(4)在持续改进方面,建立数据反馈机制,将实际施工和监测中得到的经验教训快速反馈给设计和施工团队,培养学习型组织文化,推动技术创新,以不断提高装配式建筑的质量水平[3]。

2.1.3 装配式建筑供应链质控信息集成

(1)该集成系统首先关注供应链的基础,通过收集和整合来自供应商的质量信息,确保选择和维护高质量的供应商。

(2)对原材料的质量信息进行监控,包括质量认证以及检验报告等,以确保所使用的原材料符合相关的标准。

(3)在生产过程中,集成系统通过监控生产过程中的关键节点数据,如工艺参数和质量检测数据,实现实时的生产过程监控。

2.2 “EPC+数字技术”质量管理策略

2.2.1 设计阶段

相关工作人员通过建模信息技术,即BIM,工程团队能够进行建筑结构、系统和材料的三维模拟信息,从而在设计初期便发现潜在的设计问题。这种先进的技术不仅提高了设计的准确性,更增加了设计一致性,为整个项目的高质量实施打下坚实的基础。

此外,虚拟现实(VR)技术的运用更是为设计环节提供了全新的思路。通过虚拟现实技术,项目相关方能够在设计阶段亲身体验建筑结构,迅速发现并解决潜在的设计缺陷[4]。这种实时的体验不仅提高了设计的全面性,使得设计更为直观和可操作,同时也为项目的成功实施提供了更多的保障(见表1)。

表1 BIM 技术在EPC模式设计阶段的应用

2.2.2 采购阶段

相关工作人员充分利用数字技术,建立供应链数字化系统,以实现对供应商和原材料的全面监控。通过数据分析,采购团队能够更精准地评估和降低采购风险,从而保证所采购的原材料符合严格的质量标准。

此外,在智能采购决策,其中运用人工智能算法成为现代采购流程的重要组成部分。通过利用历史数据和实时市场信息,人工智能算法能够进行更为精准的预测和分析,从而优化整个采购流程。这包括确定最佳的采购时机、选择最可靠的供应商,以及在质量和成本之间实现平衡。智能采购决策的实施不仅提高了效率,还确保了采购的原材料在质量和经济性方面取得最佳的整体表现。

2.2.3 施工阶段

(1)工地监控系统包括实时的工地监控系统,其中摄像头监测和传感器数据采集等技术被整合,以监测施工过程中的关键指标。通过这种实时监控,施工团队能够及时了解施工现场的实际情况,监测关键参数如工程进度、材料使用情况等。该系统能够及时发现问题并采取纠正措施,确保施工过程的顺利进行,同时提高整体质量管理水平。

(2)无人机技术的应用为施工阶段增添了高效的监测手段。通过无人机进行空中监测,可以迅速而全面地巡检工程进展和质量情况。这种技术不仅提供了独特的视角,更有助于及时发现潜在的施工质量问题。

无人机可以覆盖大范围的施工区域,从而提高施工效率,同时减少了人力资源的需求。这为工程团队提供了一种快速响应和解决问题的手段,确保施工质量的高水平维护。

3 结语

EPC 模式下基于数字技术的装配式建筑工程质量管理研究为建筑行业带来了巨大的机遇和潜力,为城市和社会创造更安全、高效和可持续的建筑工程提供了坚实的基础。希望未来的研究和实践能够不断推动这一领域的进步,使数字技术成为建筑质量管理工作不可或缺的一部分,从而实现更卓越的建筑工程质量和可持续发展的目标。