



摘要:隨著綠色低碳、高品質、智慧化成為建筑業發展的內生需求,融合建筑信息模型(BIM)、大數據、深度學習、機器視覺、物聯網、人工智能等先進信息技術的智慧化場景解決方案為建筑業安全管理帶來發展機遇,助力實現建筑業的“智慧化+”轉型。圍繞建設工程安全文明管理智慧化轉型,設計環境智慧化監測及塔機安全智慧化監管兩大典型的智慧化場景,包括場景工作流、場景布置及應用,提高智慧化程度,提升施工機械性能和效率。通過智能化分析和數據處理,實現工程施工精細化控制,避免人為失誤導致的信息損失和其他問題,旨在提升建設工程安全文明管理水平與質量。
關鍵詞:智慧化場景;環境監測;塔機監測;安全文明管理
0 引言
2022年,我國建筑業實現增加值83 383億元,同比增長5.5%,占GDP的比重為6.9%。建筑業作為國民經濟的支柱產業之一,為經濟社會發展作出了突出貢獻[1]。但我國建筑業在技術、管理等方面仍落后于制造業,綠色低碳、高品質、智慧化成為行業發展的內生需求。針對智慧工地的發展,國內學者形成了眾多研究。楊建宏[2]分析國內外智慧工地研究現狀,總結國內智慧工地現存問題與阻礙因素,在包含感知層、傳輸層及應用層的智慧工地框架基礎上增加了跨部門協同層,形成了優化后的智慧工地管理框架。周振國等[3]以江蘇省為例,明確制約智慧工地建設發展的多層因素,并對江蘇省智慧工地建設差異性進行分析,發現智慧工地建設正處于數字化向智能化發展的初期,提出促進智慧工地建設從初級階段向高級階段發展的4點建議。章文菁等[4]為解決傳統施工現場管理水平落后、環境污染嚴重、施工損耗巨大、信息化程度低等問題,以廣州某大型綜合體項目為例,在施工管理過程中基于“數智升級工程”的部署,積極推進智慧工地管理平臺項目的使用與推廣,取得了較好的社會經濟效果。融合建筑信息模型(BIM)、大數據、深度學習、機器視覺、物聯網、人工智能等先進信息技術的智慧化場景解決方案,可提高施工安全性,助力綠色施工,提升建設效率和優化資源利用,為建筑業安全管理帶來全新的發展機遇,助力建筑業健康可持續發展,實現建筑業的“智慧化+”轉型[5]。
目前,國內外學者以信息技術為手段對智慧工地的各子系統或整個系統進行研究,但缺乏對現階段智慧化場景設計的研究[6-8]?;诖?,以某項目建設中揚塵與噪聲的環境監測和塔機安全監管為例,基于物聯網、大數據、云計算等技術,聚焦智慧化場景,提高智慧化程度及提升施工機械的性能和效率,實現對施工現場的安全實時監控和信息化、數字化、智能化管理。通過智能化分析和處理各種數據,實現工程建設施工的精細化控制,避免人為失誤導致的各種信息損失和其他問題,旨在提升建設工程安全文明管理水平與質量。
1 智慧化場景需求分析
工程建設過程包含著復雜的工作與數據,如環保監測、設備運行狀態、建設資源配置等,智慧化技術既可以高效處理和分析相關數據,又可以主動處置特定問題,進而以機器代替部分人力,提高設備工作效率,減輕對人力資源的依賴[9-10]。
1.1 環境監測
根據行業標準和綠色施工的要求,工程建設中的環境監測涉及多個環境參數,如空氣質量、水質、噪聲、震動、土壤污染、光污染等。在大型工程建設項目中,環境監測需要進行多點位采樣,以減小數據的誤差,所涉及的監測點多,監測數據量龐大。以人力進行大規模的環保檢測和監管需要占用大量資源,因此,處理和管理大規模的監測數據需要高效的自動化數據采集、存儲和分析系統。
利用智能技術、大數據和物聯網技術等,可以提高環境監測的效率和準確性。因此,應建立科學合理的監測規劃和數據管理體系,強化監管和政策支持,解決監管難點。
1.2 安全管理
建設過程面臨著復雜的施工環境,工程安全不僅要考慮地質條件、天氣、施工面積、施工材料質量等因素,還受施工和管理人員的影響。參與工程建設的人員來自不同背景,擁有不同的素質水平,差異性可能會影響安全意識和安全操作的執行。工程人員可能存在安全意識不足的情況,對于潛在安全風險和危險性缺乏足夠認知,導致安全管理難度增加。
隨著政府和社會對工程建設的安全管理要求越來越高,監管壓力逐漸增大。施工單位既要做到合規管理,又要確保高效和順利推進工程進展。為應對這些難點,工程建設中不僅需要建立健全安全管理體系,還需要引進先進的安全技術與裝備,借助智能技術保障工程建設的安全運行。
2 典型智慧化場景設計
某項目位于浦東新區南匯新城鎮頂科社區內,東至J05-02地塊,南至J05-04地塊,西至海洋四路,北至J05-03公共綠地。新建一座由三棟建筑單位組成的社區服務中心,總建筑面積29 623.8m2。該項目屬于財力投資,周邊環境復雜,頂科社區對環境品質要求高。
2.1 現場環境智慧化監測
為避免現場揚塵污染造成項目人員健康問題和對周邊環境衛生污染,采取智能化監控模式進行檢測與自動噴淋降塵。為解決因工地高分貝施工而導致的對周邊環境及用戶的噪聲污染,聯動監控設備對工地噪聲污染進行識別與警報,對施工現場進行及時干預,達到證據留底、實時防空的管理效果,從而降低了工地施工對周邊居民的生活影響。
2.1.1 場景工作流
現場通過布置揚塵與噪聲監測裝置對周邊揚塵與噪聲進行相關監控,監測點對項目進行全范圍覆蓋監控。檢測裝置場地覆蓋布置如圖1所示。
通過現場揚塵與噪聲監測點對相關指標進行實時監控。先通過傳輸層(Wifi等)載入支撐層和應用層,再進行硬件支持和數據分析,如揚塵顆粒度信息、噪聲持續時長信息、音頻振幅信息等,最后通過相關控制指標啟動警戒模式和大屏警示。
對于揚塵場景,將聯動區域管理大屏進行紅色警示,并對區域警示范圍內的加濕器啟動聯動工作,及時對區域內進行增濕降塵處理,并在數值到達標準值后關閉加濕器。
對于噪聲場景,識別區域范圍內噪聲區域,聯動區域管理大屏進行黃色警示,及時推送項目負責人進行相關停改。若15min內仍未停改,將接入政府管理平臺系統備案,并由平臺自動推送短信至相關區域負責人進行現場監管追蹤。噪聲監管場景工作流如圖2所示。
2.1.2 場景布置及應用
揚塵監測點可與噪聲監測點設置于同一點位。揚塵監測點應設置于施工場地施工區域圍欄安全范圍內,并避免受到其他污染源的干擾,監測點數量宜按照裝置覆蓋范圍于項目內均勻布置,且不小于3個。顆粒物采樣口到在線檢測儀器的管道長度應小于2.5m,采樣口高度應距離地面3.5m±0.5m,四周無遮擋。揚塵指標控制在PM2.5標準值以下,即24h平均濃度小于75μg/m3。其設置應符合國家現行環境噪聲點位設置相關要求。噪聲在線監測儀距地面的高度為1.2m以上,戶外傳聲器應設置在最上端,與其他任何組件的距離應不小于1.0m。避免項目周邊臨時噪聲干擾,噪聲報警識別采用5s以上大于3dB(A)的持續性噪聲為警報音域識別范圍,其中夜間(22時至次日6時)噪聲不得超過55dB,白天(6時至22時)不得超過70dB。宜全天實時采集風速、風向、風力、溫度、濕度、PM10、噪聲等參數數據。實時監測數據宜與裝置覆蓋范圍內自動噴淋設備聯動,超限時報警并聯動范圍內噴淋設備啟動自動降塵。
2.2 塔機安全智慧化監管
為解決塔機安裝到施工過程的性能監管,防止塔機在施工過程中安裝不到位、儀器失效傾斜、人員疲憊作業等一系列場景問題,避免現場重大安全事故發生,進行塔機安全智慧化監管設計。
2.2.1 場景工作流
通過物聯網技術對重要節點進行定點監控,監控設備包括塔吊頂端鷹眼AI攝像頭、操作間內置AI視像頭、電子水平儀、風速測試器、溫度傳感器、重量測試儀等基礎層裝置。塔機監測設備布置示意圖如圖3所示。
基礎層設備收集溫度、風速等數據后,通過傳輸層載入至應用層和支撐層。通過現場實時數據對塔機危險情況進行預警,啟動操作間顯示屏標紅警示,提醒操作人員迅速整改。對于特殊情況,如塔機操作間溫度過高、操作人員疲勞駕駛等場景,通過相關設備識別后推送至項目負責人進行相關督促整改。塔機監測場景工作流如圖5所示。
2.2.2 場景布置及應用
塔機安全監管應具有對塔機運行狀態、工作循環數據等信息進行管理的功能。其中,運行狀態應包括在線、離線;工作循環數據應包括開始時間、結束時間、最小高度、最大高度、最小幅度、最大幅度、吊物重量、最大力矩、運行時長、高度預警、幅度預警、回轉預警、力矩預警、重量預警、正向傾角預警、側向傾角預警、區域保護預警、碰撞預警、高度報警、幅度報警、回轉報警、力矩報警、重量報警、正向傾角報警、側向傾角報警、區域保護報警、碰撞報警、最大力矩百分比(乘以100)、司機身份證號、司機抓拍照片(多個)、是否超載、超載報警時長、超載抓拍照片(多個)。塔機安全監測數據應實時傳輸至智慧工地集成管理平臺,實現對監測數據的實時處理,形成各類變化曲線和圖形、圖表,對異常數據進行預警。
3 結語
目前,采用先進信息技術手段提高建設工程安全文明管理水平已成為我國建筑業實現“智慧化+”轉型和高質量發展的關鍵。智慧化場景的建立為預防事故提供了重要手段,減少了安全風險的發生概率,保障了工程人員的人身安全與財產安全。通過傳感器、監測設備和數據分析系統等運用,實現了對施工安全的實時監控與數據收集,從而提高了安全文明管理水平。但是,智慧化場景在工程建設領域的應用仍然面臨一些挑戰。首先,智慧化場景的應用需要額外的投資成本,包括設備采購、系統建設、運營維護等[9];由于智慧化場景的復雜性,相關人員需具備高水平的技術知識和技能,這增加了技術應用的門檻[11-12]。其次,智能化場景的準確性和可靠性取決于傳感器的工作狀態、數據采集和傳輸過程的穩定性等因素,如果數據采集過程出現問題,可能導致采集數據不準確,影響系統的有效性[13]。因此,在推進建設工程智慧化場景應用過程中,政府、企業和科研機構需要共同努力,加大對智慧化技術研發的投入,降低技術成本,推動智慧化技術在更廣泛范圍內的應用。
參考文獻
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收稿日期:2023-10-13
作者簡介:
張振生(1983—),男,高級工程師,研究方向:大型復雜工程管理與咨詢。