房屋安全監測管理信息化建設

文｜奧格科技股份有限公司 周翔 黃小敏

1.城鄉房屋安全現狀分析

2022年4月29日，湖南省長沙市望城區發生一起特別重大居民自建房倒塌事故，53 人遇難，暴露了違規擴建、經營和虛假房屋安全鑒定報告等問題。2020年9月11日，南京市新百中心一塊幕墻玻璃碎裂，玻璃碎粒劃傷2 名路過員工。經現場勘查，專家判定事故原因為幕墻年久老化自然爆裂。2020年8月29日，臨汾市陳莊村聚仙飯店發生坍塌事故，29 人遇難，7 人重傷。該酒店已經營十余年，多次在未經設計進行違規擴建。

拉長時間來看，國內房屋安全事故并不少見，個中原因，無非是兩個方面，一是自然因素，包括正常條件下的風、霜、雨、雪的侵蝕，部分七八十年代的房屋也開始接近使用年限，以及非正常條件下的洪水、臺風、地震、蟻害等影響；二是人為因素，人為因素的存在，貫穿在房屋全生命周期的每個過程，設計階段的設計誤差、施工階段的不規范施工，使用以次充好的材料、裝修過程中破壞性裝修，違法改造加建，不當使用、外界周邊環境有爆破，開挖深基坑，道路施工，車輛撞擊等。

2.房屋安全信息化建設機遇

針對頻繁發生房屋和市政設施安全事故，黨中央、國務院、各部委曾多次對房屋安全相關方面提出明確工作要求。

2021年3月16日，住房和城鄉建設部辦公廳印發《第一次全國自然災害綜合風險普查房屋建筑和市政設施調查數據處理方案》，要求各級住建設部門開展房屋建筑和市政設施調查，提出了房屋建筑和市政設施調查軟件省級部署建議。

2021年6月16日，住房和城鄉建設部召開住房和城鄉建設領域安全生產視頻會議，深刻汲取湖北省十堰市“6·13”燃氣爆炸事故教訓，部署開展住房和城鄉建設領域安全隱患排查整治工作。其中提出要摸清底數，建立檔案，依托城市信息模型（CIM）基礎平臺，加快建設房屋、市政基礎設施等綜合管理信息平臺，為安全生產管理奠定堅實基礎。

2021年8月23日，國務院第一次全國自然災害綜合風險普查領導小組辦公室印發了《關于加強第一次全國自然災害綜合風險普查成果應用的指導意見》指出，普查成果應用是第一次全國自然災害綜合風險普查的重要內容，有針對性地做好災害專項防治和綜合防治工作；推動普查成果納入各地應急指揮平臺，提升單災種和多災種管理全過程的災害研判和應急救援能力。要促進普查成果在經濟社會發展重大戰略中的應用，將普查成果納入重大規劃體系，服務于國家重大戰略。要推動普查成果在社會綜合治理和公共服務中的應用，加強與地方各類基礎信息化平臺的銜接，提升城市綜合治理和基層社會治理能力。

更早之前，2020年8月11日，住房和城鄉建設部、工信部等七部委發布《關于加快推進新型城市基礎設施建設的指導意見》，指導意見提出新城建七項任務，其中包括：智能化城市安全管理平臺建設，房屋安全監測管理信息化建設是能化城市安全管理平臺的重要內容。

3.房屋安全應用場景設計

3.1 房屋安全一張圖

充分利用房屋建筑和市政設施普查成果數據，采用GIS、BIM、5G、物聯網和大數據等信息技術，實現房屋使用安全管理、房屋安全鑒定管理、危險房屋整治和白蟻防治管理等，建成以房屋基本信息、結構信息、權屬信息、使用信息、安全信息、排查信息、整治信息、監測信息、預警信息等房屋安全生命周期檔案，形成房屋使用期限預警、到期文書告知、房屋安全排查、房屋安全鑒定、房屋安全整治等閉環管理機制，配合日常APP 巡查和無人機巡查，采取巡查和監測相結合的房屋安全數據動態更新，支持自建房、經營性房屋、違法違規房屋、老舊小區、危險房屋等安全隱患排查整治，建成一張融合白膜、實景模型和BIM 模型的房屋安全GIS 底圖，在底圖上疊加自建房、兩違建設房、經營性房屋、老舊小區、危險房屋等圖層，并將房屋安全信息落到底圖上，一圖可總覽房屋樓層、面積、坐落、權屬等基本信息、使用信息、管理信息、排查信息、安全信息和整改信息。

從業務數據資源融合與集成出發，形成數據運行的大數據體系，為系統運行提供數據支撐。在得到風險評估數據的基礎上，對房屋建筑和市政設施安全存在的潛在風險進行預警預報，階段性對重大風險進行預警預報態勢進行分析，跟蹤每一個重大安全事故的處置全流程，形成房屋建筑和市政設施管理輔助知識庫。應用5G、大數據、物聯網感知、BIM 等技術，實時采集相關的數據，及時進行風險發展態勢預演，盡可能減少風險災害造成損失，顯著提升房屋安全管理工作效率，為房屋安全管理提供高效、可靠、直觀、科學的決策依據。

3.2.房屋安全智能化監測

由于老舊房屋逐漸增多和經營性自建房管理缺失，當房屋建筑出現裂縫、傾斜和不均勻沉降且持續惡化，隨時可能喪失穩定結構或者承載能力，從而造成人民生命或者財產損失，而產生房屋坍塌的主要原因有：

（1）地基因滑移，或因承載力嚴重不足，或因其他特殊地質原因，導致不均勻沉降引起結構明顯傾斜、位移、裂縫、扭曲等，并有繼續發展的趨勢。

（2）地基因毗鄰建筑增大荷載，或因自身局部加層增大荷載，或因其他人為因素，導致不均勻沉降，引起結構明顯傾斜、位移、裂縫、扭曲等，并有繼續發展的趨勢。

（3）基礎老化、腐蝕、酥碎、折斷，導致結構明顯傾斜、位移、裂縫、扭曲等[1]。

（4）土制或者木制等結構的房屋，主要承重結構已不能滿足正常的使用需求，房屋結構一部分或者整體出現險情[2]。

圖1 房屋安全一張圖實現方式流程圖

表1 玻璃幕墻風險分析表

為防患于未然和房屋安全使用，建立必要的房屋安全鑒定和房屋安全實時監測是非常必要的。使用多種專業的高精度的沉降儀、傾斜計、裂縫計等傳感器，實時采集房屋建筑的位移、沉降、傾斜、裂縫等數據。依據《危險房屋鑒定標準》等房屋安全標準規范，建立基于AI 的房屋安全預警模型，主要指標包括地基沉降變化速率、裂縫寬度和整體傾斜率等，建立消除房屋安全風險隱患的監控與處理機制，將所有的物聯監測采集結果匯聚入房屋安全綜合信息管理平臺，可實現基于大數據分析的可視化預演，盡可能降低風險發生時帶來的生命及財產損失。

3.3.玻璃幕墻智慧化監測

玻璃幕墻因其優美的外觀，良好的透光性，安裝較為簡單等特點，近年來被廣泛用于城市建筑。距上海最早建的玻璃幕墻建筑，至今已有30 多年，而早期建筑幕墻采用的結構密封膠有效年限僅有10年，因此不少幕墻存在脫落風險。同時，由于玻璃制品的特殊性，以及在幕墻設計、施工和運維過程當中的一些不確定性因素，也導致了其穩定性上的風險，因而存在安全隱患。如下表。

玻璃幕墻智慧化監測是在物聯網技術、5G 技術、大數據分析技術等多維技術的加持下，利用玻璃幕墻的實時監測數據、AI安全模型，挖掘出玻璃幕墻可能存在的安全隱患，實現玻璃幕墻的安全監測和運維。對玻璃幕墻加裝應變傳感器，識別玻璃幕墻在內外力作用下形變情況；加裝震動傳感器，實現玻璃幕墻在瞬間作用力下的破裂情況；加裝角速度傳感器，監測幕墻的傾角變化情況。同時，加裝溫度傳感器，可補償外界環境對其他傳感器性能的誤差影響系數。以上物聯網設備，將采集的數據掛接在BIM、白膜、實景等模型上，實現玻璃幕墻安全監測和高效運維，規避玻璃幕墻脫落風險，守望城市公共安全，為城市可持續發展提供安全保障。

4.總結和展望

本文闡述了三種房屋建筑和市政設施普查數據成果的應用場景，圍繞房屋安全監測管理信息化建設而設計，除上述房屋安全物聯監測應用場景外，還可建立房屋生命周期檔案，基于大數據分析、智能算法等技術，實現房屋安全從“發現－立案-派遣-處理-核查-結案”閉環管理。

未來，房屋安全監測仍需拓展物與物、物與人之間的互聯關系，通過新技術、新材料及規模化應用降低房屋安全監測傳感器成本，改善房屋安全監測數據可靠性，應用AI 技術提升房屋安全預測模型準確度，提高房屋安全監測管理智能化水平，更好保護人民生命和財產安全。