建筑工程施工安全风险智能识别与多源数据融合预警机制构建

引言

在城镇化进程加速的背景下，建筑工程项目呈现出规模扩大化、工艺复杂化、环境多样化的发展趋势。据统计，我国建筑施工领域安全事故中，68%源于风险识别滞后与防控措施缺位。传统管理模式依赖人工经验判断，存在监测盲区多、响应滞后等突出问题。随着人工智能与数字孪生技术的突破，建立智能化风险管控体系成为了目前解决行业痛点的关键路径。

一、建筑工程施工安全风险特征分析

现代建筑施工场景的安全风险呈现三大核心特征，这些特性直接制约着传统管理模式的效能发挥：

1.作业环境持续动态变化：施工现扬始终处于动态演变状态，高空作业、交叉施工、大型机械操作等高危作业类型占比长期超过 35% 。这种高频率的工序转换和空间重叠，导致安全隐患点位每小时可能发生 3-5 次位置迁移，传统定期检查模式极易出现监测断档。

2.风险诱因呈现链式关联：设备故障、人为操作失误与环境干扰因素往往形成多重叠加效应。某地铁站项目曾发生模板支撑体系坍塌事故，直接诱因是支架连接件松动，但深层次原因包含混凝土浇筑速度超标（环境因素）、工人违规拆除临时支撑（人为因素）、液压系统压力传感器失效（设备因素）三重关联。这种风险传导机制，使得单个隐患可能在 2 小时内演变为系统性事故。

3.事故后果具有瞬时扩散性：坍塌、火灾、触电等重大险情从萌芽到失控的时间窗口极短。据应急管理部统计，75%的建筑工地重大事故在最初 15 分钟内即形成不可逆态势。以电焊作业引发的火灾为例，火花溅落到防水卷材后，3 分钟内即可突破初期扑救阶段，5 分钟蔓延面积超过 50平方米，这对应急响应速度提出近乎苛刻的要求。

这些本质特征决定了安全管理必须突破经验判断 ^⋅+ 事后追责的被动模式，建立能实时捕捉风险征兆、动态推演演化路径的主动防控体系。

二、智能识别技术框架构建

2.1 多模态数据采集网络

现代建筑施工安全监测需要建立全面的数据采集体系。工作人员可在工地关键位置安装各类传感设备来构建这个网络。其中包括用于监测结构变形的振动传感器、检测环境参数的温湿度传感器、跟踪人员位置的定位装置等。视频监控系统通常安装在塔吊、出入口等制高点，实现全场域覆盖。激光雷达设备主要用于扫描建筑轮廓和大型设备位置，特别适用于夜间或能见度较低时的监测。

这些设备采集的数据首先在工地现场的边缘计算节点进行处理。边缘计算的作用是对原始数据进行初步筛选和压缩。真正有价值的数据才会传输到云端服务器，这样可以显著减少网络传输压力。

（二）风险特征智能解析

安全风险的智能识别主要依靠计算机视觉和文本分析技术。在视觉识别方面，系统使用基于深度学习的目标检测算法来监控施工现场。这些算法经过大量工地图像的训练，能准确识别工人是否佩戴安全帽、安全防护网是否完整、危险区域是否有人员闯入等情况。算法需要不断优化以适应工地环境的变化，比如不同天气条件下的识别准确率、复杂背景中的目标检测等。

除了视觉识别，系统还会分析各类文本记录。这包括施工日志、安全检查表、设备维护记录等文档。通过自然语言处理技术，系统可以自动提取其中的关键信息，这些信息与视觉识别结果相结合，就能形成更全面的风险评估。

三、多源数据融合预警机制设计

（一）三维时空关联模型

在施工现场部署的各类监测设备会产生大量实时数据，包括结构位移、环境参数、设备状态等信息。这些数据通过物联网传输至中央处理系统，与预先建立的 BIM 三维模型进行匹配关联。具体实现方式是给模型中

的每个构件赋予唯一编码，与现场传感器 ID 建立对应关系。当某个位置的倾斜传感器检测到异常数据时，系统会立即在三维模型的对应构件上显示预警标识。

数据处理采用空间插值技术，简单来说就是根据有限监测点的数据推算整个区域的安全状况。为了确保定位准确，系统会综合激光扫描数据和现场测绘成果，在重要区域可以达到分米级的定位精度。

（二）分级预警响应策略

预警分级主要考虑两个因素：一是问题发生的可能性大小，二是可能造成的后果严重程度。蓝色预警针对的是常见的一般性问题，这类问题会通过企业微信或专用 APP 推送给直接责任人，要求 2 小时内整改完毕并上传整改照片。

黄色预警适用于已经形成风险但还可控的情况。系统会采取三项措施：在相关区域循环播放语音提醒、向管理人员发送包含具体数据的预警信息、在数字孪生模型上标记风险区域。这类预警需要安全员现场确认处置情况。

橙色预警意味着随时可能发生事故，比如监测到模板支撑荷载超限。系统会自动执行三个动作：停止相关区域所有设备供电、锁定该区域门禁系统、向项目领导班子群发预警信息。必须由项目经理和安全总监共同现场核查后，才能手动解除预警状态。

红色预警对应重大险情，如整体坍塌前兆。触发后系统会立即启动应急响应链：自动拨打预设的应急电话、开启所有应急照明和疏散指示灯、向监管部门实时传输现场数据。同时会解除应急物资仓库的电子锁，并自动生成包含现场状况的应急预案推送给救援人员。这类预警需要持续到险情完全排除为止。

四、实施路径与保障措施

（一）技术落地关键点

施工现场通常存在多个品牌的监测设备，各自采用不同的数据格式。解决方案是制定统一的《工地物联设备接入规范》，明确要求所有设备供应商提供标准化的数据接口。具体实施时，建议将系统拆分为多个独立功能模块，每个模块通过标准化接口通信。这样当需要新增一台塔吊监测设备时，只需开发对应的数据转换程序，就能实现快速接入，实测新设备调试时间可压缩至 3 个工作日内。

同时，需要建立三级校验机制：设备端进行基础数据有效性检查（如剔除明显超出量程的异常值）；边缘计算节点进行数据逻辑校验（如对比相邻传感器数据差异）；云端平台进行趋势分析校验。

（二）管理体系配套

建议设立专职的智能系统管理岗位，该岗位人员需同时具备施工现场经验和系统操作能力。主要职责包括：每日检查系统运行状态、复核自动预警的准确性、组织设备维护保养等。配套制定《智能系统操作手册》，内容应包含：晨检流程（检查各传感器在线状态）、预警处置标准流程、系统故障应急方案等具体操作指引。所有橙色及以上预警必须由当班安全员现场复核确认，并在系统中记录处置情况。每月组织系统使用复盘会，分析误报案例并优化算法参数。

结论

本文提出的智能风险管控体系突破了传统安全管理的时空限制，通过多源数据协同分析实现风险征兆的早期捕捉。实际应用中需注意算法模型的持续迭代优化，保持对新型施工工艺的适应性。

参考文献

[1]曹景赢.突发公共卫生事件下工程施工风险智慧管控研究--以新冠疫情为例[D].中国矿业大学,2023.

[2]曹众.工程项目智慧工地建设研究[D].北京:北京交通大学,2022

[3]申芳.BIM 环境下基于本体技术的装配式建筑施工安全风险管理研究[D].中国矿业大学,2021.