基于AI智能技术下建筑安全评价方法研究

摘 要：随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术正逐步渗透到建筑行业的各个领域，为传统安全管理方法带来了革命性的变革。本文旨在深入探讨基于AI智能技术的建筑安全评价方法，通过结合现代信息技术与建筑安全管理实践，构建一套科学、高效、智能的安全评价体系。这一研究不仅对于提升建筑项目的整体安全水平具有重要意义，还为推动建筑行业的数字化转型和可持续发展提供了有力支撑。

关键词：AI；智能技术；建筑；安全评价

引言：

在建筑安全领域，AI智能技术的应用不仅提升了安全监管的效率和精度，更为预防和控制安全事故提供了全新的视角和工具。通过深入分析和应用AI技术，我们能够在建筑安全管理中实现更加精准的风险识别、预警与防控，有效提升项目的安全性和可靠性。

一、 AI技术在建筑安全中的作用

（一）智能监测与预警系统

AI技术通过集成高清摄像头、传感器网络及大数据分析平台，构建了全方位、全天候的智能监测与预警系统。这些系统能够实时监测建筑结构的健康状况、环境参数（如温度、湿度、气体浓度）以及人员活动情况。利用深度学习算法，AI能够识别并分析视频中的异常行为（如未经授权的人员入侵、火灾初期烟雾）以及结构微小的形变或裂缝，从而在问题初期即发出预警。这种前瞻性的预警机制极大地降低了安全事故的发生概率，为建筑管理者提供了宝贵的决策依据和时间窗口[1]。

（二）风险预测与优化管理

AI技术还擅长于处理复杂数据，构建风险预测模型。通过分析历史事故数据、建筑材料老化规律、气候条件变化等多元信息，AI能够预测建筑在不同情境下可能面临的风险类型及概率，如地震灾害影响评估、极端天气下的结构稳定性分析等。基于这些预测结果，建筑管理者可以提前制定应对措施，优化资源配置，如加强关键部位的维护、调整应急预案等。此外，AI还能辅助进行能源使用效率的优化，通过智能调节建筑内的照明、空调等系统，减少能源浪费，同时提升室内环境的舒适度与安全性。

（三）应急响应与灾后评估

在紧急事件发生时，AI技术能够迅速启动应急响应机制，提供即时信息支持。通过集成GIS与无人机技术，AI可以快速绘制灾害影响区域图，指导救援队伍高效部署。同时，AI还能分析灾害现场的视频流，自动识别被困人员位置，为救援行动提供精准指导。灾后，AI技术同样发挥着重要作用，它能够帮助进行快速而准确的损失评估，包括建筑结构的损坏程度、设备设施的损毁情况等，为灾后重建提供科学依据。此外，通过对比灾前灾后数据，AI还能辅助分析灾害原因，为未来防灾减灾工作提供宝贵经验[2]。

二、 基于AI智能技术下建筑安全评价方法

（一）建立AI考勤和晨会安全评价参数

在现代建筑项目管理中，高效准确的考勤系统与安全教育是确保项目顺利推进的基础。AI技术的引入，特别是生物特征识别技术，如人脸识别，为这一领域带来了革命性的变革。通过建立AI考勤系统，不仅能够极大地提升考勤效率，减少人为错误，还能实现对进场人员身份的精准验证，确保施工现场的人员管理严格有序。每日晨会作为安全教育的重要环节，其参与度与效果直接关系到施工人员的安全意识与操作技能。结合AI技术进行智能培训、答题和考核，不仅能够根据每个人的学习进度和理解能力提供个性化的培训内容，还能实时评估教育效果，确保每位参与人员都能掌握必要的安全知识。通过AI考勤与晨会安全评价参数的建立，项目管理者能够清晰地掌握各分包单位主要管理人员的出勤情况以及作业人员的安全教育参与度，从而对违规行为进行及时有效的管理和纠正。具体而言，Na（单个分包月度AI考勤及晨会考核评价参数）的计算，不仅是对违规次数的简单累加，更是对违规趋势和频率的深入分析。这一参数不仅反映了分包单位在项目管理中的规范程度，也为项目管理者提供了决策支持，帮助他们识别并解决潜在的安全管理漏洞。当Na值较低时，意味着该分包单位在考勤和安全教育方面表现良好，违规情况得到有效控制，这对于提升整个项目的安全管理水平具有重要意义[3]。

（二）建立AI现场安全管控评价参数

建筑施工现场是一个复杂多变的环境，安全隐患无处不在。传统的安全监管方式往往依赖于人工巡查，不仅效率低下，而且难以做到全天候、全方位的监控。AI技术的引入，尤其是与智慧升级、人脸识别相结合的监控系统，为现场安全管控提供了全新的解决方案。通过AI技术，可以实现对作业人员安全帽、安全带佩戴情况的实时监控，以及邻边设置电子围栏对违规跨越行为的即时预警。这种全方位、全天候的监控模式，不仅提高了安全监管的效率和准确性，还大大增强了施工人员的安全意识。特别是在基坑开挖、高处作业等高风险区域，电子围栏的设置更是为施工人员筑起了一道安全防线，有效降低了安全事故的发生概率。

Nb（单个分包月度AI现场安全违规评价参数）的建立，为项目管理者提供了一个量化评估分包单位现场安全管控能力的工具。通过汇总和分析月度违规次数及每日违规数量，管理者可以直观地了解各分包单位的安全管理状况，并据此采取相应的管理措施。当Nb值较低时，表明该分包单位在现场安全管控方面表现优异，违规情况得到有效遏制，这对于提升整个项目的安全管理绩效具有重要意义。

（三） 建立AI技术下环境监控评价参数

通过精密布设的扬尘和噪声监控传感器网络，结合高清摄像头对关键区域的实时监控，我们能够精确掌握PM2.5浓度与声级分贝值的变化，确保施工活动严格遵循环保标准，即白天噪声不超过70 dB、夜间低于55 dB，扬尘得到有效控制。一旦监测到数据超标，AI系统立即触发预警机制，并迅速锁定违规区域，利用生物特征识别技术精准识别违规作业人员的单位归属，为迅速响应与整改提供坚实依据。在扬尘管控方面，AI技术尤为关键，它不仅监测土方开挖过程中裸土的及时覆盖情况，还在PM超标时自动启动全方位排查程序，通过智能分析收集的影像资料，精准识别潜在违规点，如覆盖不全或防尘措施不到位等，从而有效遏制扬尘污染。每日，AI系统会汇总噪声与扬尘违规情况，形成详尽报告，及时反馈给建设管理者，助力其精准施策，加强监管。构建包含AI现场噪声及扬尘违规评价参数（Nc）在内的综合安全管理评价体系。这一体系不仅考量了噪声与扬尘控制成效，还融合了AI考勤与晨会安全评价（Na）、AI现场安全管控评价（Nb）两大参数，通过科学赋权（γ1=0.3， γ2=0.4， γ3=0.3），全面评估分包单位的安全管理水平。此评价体系不仅实现了对施工现场的全天候、全方位监控，还通过数据分析精准定位安全隐患与薄弱环节，为建设管理各方提供了强有力的决策支持，有效促进了施工安全与环保的双赢[4]。

结束语：

综上所述，基于AI智能技术的建筑安全评价方法研究，不仅是对传统安全管理模式的创新与升级，更是对未来建筑行业安全发展趋势的积极探索。这一研究也为建筑行业的人才培养、技术创新和标准化建设提供了新的思路和方向。展望未来，随着AI技术的不断成熟和应用场景的持续拓展，我们有理由相信，基于AI智能技术的建筑安全评价方法将在保障人民生命财产安全、推动行业高质量发展方面发挥更加重要的作用。

参考文献：

[1]汤东航，李博然，王帅. 基于AI智能技术下建筑安全评价方法研究 [J]. 建筑技术开发， 2024， 51 （09）： 141-143.

[2]尹帮治，田桂丰. 改进CRITIC与TOPSIS的区域建筑安全评价算法 [J]. 福建电脑， 2024， 40 （06）： 27-33.

[3]柳博洋，胡明月. 基于物元可拓模型的建筑安全管理评价 [J]. 江西建材， 2024， （03）： 271-273+276.

[4]李睿. 建筑安全生产管理中危险源辨识、评价与控制研究 [J]. 大众标准化， 2024， （03）： 90-92.