实时监测- 智能预警双机制赋能的建筑韧性监测平台研究及传统巡检模式革新研究

1 引言

1.1 研究背景与意义

随着我国城镇化进程的推进，建筑结构在长期服役过程中受地震、台风、荷载变化等因素影响，韧性衰减风险显著[1]。传统建筑安全监测依赖人工巡检与稀疏传感器布置，存在三大核心痛点：一是时空盲区显著，人工巡检间隔长、覆盖范围有限，难以捕捉微振动、微裂缝等早期损伤[2] ；二是韧性评估量化难，依赖经验判断或简化模型，无法实现结构受力、功能损失、经济成本的多维度定量评价 [3] ；三是风险预警滞后，多基于单一阈值触发告警，难以预判渐进式损伤及灾害链演化 [4]。此外，设计、施工、运维阶段数据分散存储，形成“数据孤岛”，进一步制约监测效率与决策科学性。

在此背景下，研发“实时监测 - 智能预警”双机制赋能的建筑韧性监测平台，不仅能填补传统监测的技术空白，更能推动建筑行业从“被动应对灾害”向“主动预测风险”转型，对保障人民生命财产安全、降低建筑全生命周期成本、实现行业数字化升级具有重要现实意义。

1.2 国内外研究现状

国际上，马里兰大学 REZVAN 等构建了基于 Pyhon 的自复位学校建筑数字孪生模型，整合结构非线性分析与 GIS 可视化，但仅针对特定类型建筑（学校）及自复位结构，应用场景局限 [5] ；瑞士 Irmos 公司开发了建筑结构安全监测软件，实现振动数据自动化采集，但缺乏 BIM 与数字孪生的深度融合，无法动态模拟结构受力状态。

国内研究中，北京市地震局王飞等基于非结构构件损失构建抗震韧性评估方法，通过 BIM 与有限元模型更新实现监测数据与模拟结果闭环，但未涉及露天环境下的硬件优化与全生命周期成本控制 ^[1] ；北京工业大学刘占省等提出城市生命线工程数字孪生五维模型，聚焦供水、交通等系统，未覆盖建筑结构韧性的全流程监测 [2] ；重庆大学研发的山地建筑韧性评价方法依赖大数据与智能算法，但缺乏实时监测硬件与预警机制的协同 [4]。

现有研究多聚焦单一技术或特定场景，尚未形成“实时感知 - 数据融合 -量化评估 - 智能预警 - 成本控制”一体化的平台体系，且针对露天环境的硬件适应性与传统巡检模式的革新研究不足，为本研究提供了创新空间。

2.1 平台设计目标

平台以“全域感知、精准计算、智能预警、成本可控”为核心目标，具体包括：实现建筑振动、位移、环境荷载（风速、温度） 7×24 小时高频监测，消除时空盲区；构建多维度韧性可靠度评价体系，基于 BIM 数字孪生实现抗震动态模拟，预警响应时间 <10 秒，预警准确率≥ 95% ；优化拾振器硬件结构，适应露天、高湿等极端环境，数据采集误差 <5% ；打通设计- 施工- 运维数据链路，降低建筑全生命周期成本 15% 以上。

2.2 平台总体架构

平台采用“四层两链”架构，“四层”为感知层、传输层、计算层、应用层，“两链”即数据链与业务链。感知层核心组件有优化拾振器、应变计、气象传感器，可采集结构振动、应变、风速、温度等数据，硬件防护等级达 IP68 ；传输层包含 5G 模块、边缘计算节点，能实现数据实时传输，就地完成去噪、异常值修复，减少传输误差；计算层配备BIM 数字孪生引擎、AI 评估模型，可构建建筑三维数字孪生模型，基于有限元分析与 LSTM 算法计算韧性指标，动态模拟抗震状态；应用层设有可视化终端、预警模块、成本控制模块，用于展示结构韧性状态，触发分级告警，输出全生命周期成本优化方案。

数据链通过 IFC、JSON 标准统一数据格式，打通传感器、ERP 系统、GIS平台接口；业务链覆盖“监测 - 分析 - 预警 - 维护”全流程，实现从数据采集到决策支持的闭环。

3 实时监测- 智能预警双机制核心技术研发

3.1. 传感器网络部署

针对传统传感器稀疏布置导致的监测不全面问题，平台采用“关键区域加密 + 全域覆盖”策略，在建筑梁柱节点、剪力墙等关键结构部位。

3.2 多源数据融合技术

平台整合服务韧性监测，反映结构力学状态的结构响应数据，分析外部荷载对结构韧性影响的环境数据，补充结构服役背景的运维数据，通过“时间 -空间- 构件”三维关联模型实现数据融合，为韧性评估提供全面数据基础。

3.3 韧性可靠度评价体系

结构韧性通过振动数据反演模态参数、对比健康基线计算刚度退化率等指标评估；以设备恢复时间、供电保障率量化灾害后功能失效概率；经济韧性基于 BIM5D 模拟，通过修复成本、停工损失预测不同损伤场景下经济损失，实现韧性的多维度量化评估。

4. 平台赋能的巡检模式革新

4.1 从“稀疏人工巡检”到“全域实时感知”

平台 7×24 小时监测，覆盖范围拓展，传感器可部署于外立面、屋面等人工难以抵达的区域，消除监测盲区；时间连续性提升，实时捕捉瞬态振动，避免人工巡检的“时间差”；

4.2 从“数据孤岛”到“一体化数据治理”

平台以 BIM 数字孪生为数据载体，打通设计 - 施工 - 运维数据链路，设计阶段的图纸参数、施工阶段的验收记录、运维阶段的监测数据均关联至 BIM 构件，形成“数字资产档案”。

4.3 从“事后应对”到“预测性维护”

平台通过智能预警机制，将传统损伤后修复转为风险前预判，早期损伤识别，如监测到墙体振动频率异常，自动触发告警并定位损伤位置；维护计划优化，基于韧性评估结果生成优先级排序。

6 结论

研发的“实时监测 - 智能预警”双机制平台，融合 BIM、数字孪生、AI 及优化传感技术，解决了传统监测的时空盲区、量化难、预警滞后问题，实现建筑韧性的全流程、多维度管理；平台通过硬件优化与数据融合技术，露天环境数据采集误差 <5% ，预警准确率 ⩾95% ，技术水平达国内领先；推动传统巡检模式从“人工稀疏、数据孤岛、事后应对”向“数字实时、数据贯通、预测维护”革新，运维效率提升 40% ，全生命周期成本降低 15%-20% 。

参考文献：

[1] 王飞，康现栋，刘影，等。建筑结构监测与抗震韧性评估[J]. 震灾防御技术，2022，17（3）：569-578.

[2] 刘占省，莫言迟，侯本伟，等。地震灾害场景下城市生命线工程系统数字孪生模型构建 [J]. 建筑结构学报，2025，（2）：1-10.

[3] 赵金桥。建筑管线抗震支架体系抗振特性研究 [D]. 上海工程技术大学，2020.

[4]REZVANPooya， 张云峰。自复位学校建筑抗震韧性区域评估用数字孪生模型 [J]. 同济大学学报 （ 自然科学版 ），2023，51（12）：1879-1899.

[5] 张令心，钟江荣，林旭川，等。区域与城市地震风险评估与监测技术研究项目及研究进展 [J]. 地震科学进展，2020，50（3）：1-19.