建筑施工现场智能监测技术在质量管理中的应用研究

建筑施工现场管理面临着工序复杂、环境多变、质量风险难以精准控制等现实挑战。传统的质量控制手段多依赖人工巡检与事后核查，存在滞后性强、数据碎片化等问题，难以满足现代建筑工程高标准、高效率的质量管控需求。近年来，智能监测技术的兴起为质量管理提供了新的解决方案，通过多源传感、自动采集与数据集成分析，实现对施工现场关键指标的实时感知与动态响应，成为推动建筑业数字化转型的重要力量。

一、建筑施工现场智能监测技术概述

（一）智能监测技术的定义与构成

建筑施工现场的智能监测技术，是指通过集成各类传感器、数据采集终端、无线传输网络、处理平台与可视化系统，实现对施工环境、结构状态、设备运行和施工行为的全面监控与数据分析的技术体系 [1]。其基本组成包括前端传感设备，如温湿度传感器、应变计、振动监测器等；数据采集模块（Data Logger）负责信号采集与初步处理；通信模块常采用LoRa、NB-IoT 或5G 网络实现远距离数据传输；云端或本地服务器对数据进行汇总、分析与建模；最终通过图形化界面，展示监测结果并触发智能预警，形成“感—传—知—控”一体化的智能感知系统。

（二）主要监测技术类型

当前建筑行业广泛采用的智能监测技术包括：无线传感网络（WSN），其特点为布设灵活、功耗低，适用于大范围结构应变、温度、位移等参数的实时采集；视频图像识别技术结合深度学习算法如 YOLO 或 Mask R-CNN，可实现对作业面焊缝质量、施工行为、违章操作等的图像识别与分类判断；BIM 集成监测技术通过将传感数据实时映射至 BIM 模型，实现模型与现场状态的同步对比，用于施工偏差控制与质量可视化管理；北斗或 GPS 定位系统主要应用于大型构件吊装、车辆调度及定位监测，配合倾角仪与激光测距仪，可有效控制构件姿态和安装精度；此外，大数据分析平台则为监测数据建模、趋势判断与风险预测提供技术支撑。

（三）技术特点与优势

智能监测技术在施工质量管理中具有实时性强、响应快速、精度高、覆盖广等特点。相比传统人工巡检，其可实现连续不间断监控，采样频率可达每秒10~100 次，数据误差率控制在 ±1% 以内。同时，系统具备远程访问与集中管理能力，可在异地同步掌握施工状态，减少人为干预，提高管理效率。此外，多种数据源融合分析能力，能够实现施工行为与质量数据的联动建模，促进对隐蔽性问题的预警判断和追溯控制，为实现全过程、全要素的施工质量监管提供坚实技术支撑。

二、智能监测技术在建筑质量管理中的具体应用

（一）结构施工阶段的质量监测

在结构施工过程中，智能监测技术应用最为关键。以混凝土结构为例，温度监测系统可通过埋设热电偶或 NTC 传感器，实时采集混凝土水化热变化，控制内外温差在 25°C 以内，防止热裂缝产生；湿度传感器与养护管理系统联动，实现自动喷淋与养护提醒。对于钢结构，则通过电阻应变计监测焊缝热影响区应力变化，确保焊接工艺满足强度与变形控制标准，同时配合超声波焊缝检测仪实现质量无损检测。在基础工程中，利用激光位移计与倾斜仪对基坑边坡、支护结构进行沉降与倾斜监测，一旦变形超出预警阈值（通常为10mm～15mm ），系统立即报警并联动暂停相关施工工序。

（二）环境与安全因素监测对质量的影响控制

施工环境对质量控制有重要影响，智能监测系统可对环境温湿度、风速、气压、粉尘浓度等进行连续采集与动态分析 [2]。例如，混凝土施工要求环境温度保持在 15～30% 之间，湿度大于 85% ，一旦温湿度异常，系统可启动报警与养护控制。风速监测器广泛应用于高空作业，如吊装与焊接工序，当风速超过6 级时自动锁定设备或提示作业暂停，避免因风引起偏位或结构应力异常。噪音与振动监测则用于监控桩基施工或爆破作业对周边结构的影响，超标情况将自动记录并形成整改依据。同时，图像识别技术可对施工人员未佩戴安全帽、误入高危区域等行为进行识别，作为施工质量安全一体化监管的重要支撑。

（三）施工过程的数据采集与质量溯源

通过 RFID 技术与二维码识别系统可对建筑材料实现全过程信息追踪，从进场检验、使用记录到工序完成，形成完整的数字档案。例如，预拌混凝土车辆加装 GPS 与温度传感器，可自动记录运输时间、温度变化与卸料时间，确保浇筑间隔不超过 90 分钟，入模温度控制在标准规定内。施工设备如塔吊、泵车等配置姿态监测传感器与工况采集模块，采集起吊载荷、幅度、作业时长等数据，用于分析设备运行是否处于合理状态。数据管理平台自动关联施工日志、人员签到与材料使用信息，实现“人、机、料、法、环”全过程数据融合，为质量责任追溯提供详实数据支持。

（四）基于BIM 与智能监测的集成管控

在项目建设过程中，将 BIM 模型与传感器监测系统集成可构建三维动态质量管理体系。实时监测数据如结构应变、沉降位移、构件温度等可自动映射至BIM 模型中，对比设计与实际状态偏差 [3]。例如，在超高层核心筒施工中，通过沉降监测点与 BIM 模型联动，若楼层沉降量超过 10mm ，模型将自动标红预警区域，并提示技术人员进行校核与加固。此外，BIM 平台可实现施工过程可视化排布，与传感器数据叠加分析，生成质量管理报告与整改计划，提高质量分析的精准性与管理的系统性。

三、智能监测技术应用效果分析与发展策略

（一）实际项目应用案例分析

在深圳某超高层建筑项目中，采用分布式无线应力传感系统与 BIM 集成平台，布设传感节点超过150 个，覆盖核心筒、外框柱、施工电梯井等关键部位。系统可实时采集混凝土温度、钢筋应力、吊装状态等数据，施工期间通过自动预警避免了 3 起因温差过大可能导致的裂缝问题，同时提升施工效率约 12% 。在武汉某斜拉桥项目中，通过对斜拉索施加张力进行在线监控，系统以 1Hz 频率实时更新张力变化曲线，结合有限元模拟反馈优化张拉顺序，施工精度提高至 ±3mm ，张力误差控制在 5% 以内，显著提升结构稳定性与长期服役性能。

（二）未来发展方向与优化路径

未来应加快智能监测系统的模块化与标准化进程，降低传感器成本、提高抗干扰能力，推动无线低功耗设备的开发与推广；同时，加强平台兼容性设计，建立统一数据通信协议与接口标准，实现多系统互联互通；在数据处理方面，应引入人工智能与机器学习算法，如时间序列预测、异常点检测等，用于提前识别潜在质量隐患，提升监测系统的预测能力与智能响应水平；此外，应加强对施工管理人员与技术人员的数据素养培训，推动建立“数据驱动、决策智能”的质量管理模式，并通过政策引导与行业规范加快智能监测技术的落地与普及。

总结：

智能监测技术在建筑施工现场质量管理中的应用，显著提升了施工过程的透明度、实时性与可控性，为质量保障提供了坚实的技术支撑。通过多源数据融合与模型联动分析，实现了从被动检查向主动预警的转变。未来应持续推动技术集成、标准完善与人才培养，加快构建数据驱动的智能质量管理体系，全面提升建筑工程质量与管理水平。

参考文献：

[1] 刘鹏程 . 绿色环保背景下建筑施工现场扬尘污染智能监测方法研究 [J].环境科学与管理 ,2024,49(09):138-142.

[2] 寇文娟 . 建筑基坑工程施工智能监测技术应用 [J]. 科学技术创新 ,2024,(17):205-208.

[3] 吴瑜灵 , 王远利 .BIM-IoT 技术在轨道交通工程智能化施工中的应用研究 [J]. 广东土木与建筑 ,2024,31(02):20-24.