智慧安全管理在公路工程边坡施工中的应用研究

1 引言

在公路工程建设中，安全管理是确保项目顺利实施的核心。随着信息技术的快速发展，传统的被动、经验型安全管理正加速向智能化、数据驱动的主动防控模式转变。智慧安全管理深度融合 BIM（建筑信息模型）、物联网、大数据分析和人工智能等前沿技术，为公路工程安全管理开辟了新路径。这些技术的应用不仅显著提升了安全监管的效率和精准度，还通过多源数据融合与智能分析，能够提前识别潜在风险（如设备故障、结构失稳、环境威胁），实现精准评估与主动干预，从而有效规避风险，显著降低事故发生概率，为施工人员的生命安全和工程质量提供有力保障。

在复杂的山区地形与地质条件下（如陡峭、软弱岩层、水文活跃），边坡灾害频发，边坡安全成为公共安全和管理中的关键且挑战性环节。智慧安全管理技术在此背景下发挥着重要作用。通过广泛部署物联网传感器、高精度北斗卫星导航系统（BDS）等先进感知手段，结合大数据分析与智能预警模型，智慧边坡系统能够实时感知边坡关键参数（如位移、应力、水文、气象），实现多维度风险评估与分级预警，并支撑高效的应急响应决策，显著提升了边坡安全事故的主动防范能力和整体管控水平。

2 公路施工领域智慧安全管理的特点

2.1 实时动态监测与预警

在边坡施工中，通过高精度传感器网络（包括 GNSS 地表位移、深部测斜仪、裂缝计、土压力盒、孔隙水压计、雨量计）、北斗卫星导航系统（BDS）的毫米级定位能力、智能全站仪及高清视频监控，构建了多参数、全天候、立体化的实时监测体系。该系统能够持续监测气象变化、降水量、地表与深层位移、裂缝发展、应力应变等微小且多维的形变数据，并通过高速通信网络确保数据的完整性与秒级时效性。实时、精准的数据流为后续构建边坡安全状态综合评估模型和风险早期识别提供了坚实的数据支持，确保潜在失稳风险能被及时捕捉与预警。

2.2 数据驱动决策与精准风险防控

构建了一个集成地质、设计、施工、设备、环境和事故等多源数据的大数据平台，并利用先进的数据分析算法深入挖掘数据之间的内在联系。通过建立精确的风险评估模型，量化各类因素对施工安全的影响，精准识别高风险的施工路段、时段和环节。例如，能够提前预测地质条件复杂区域的路基沉降风险，以及恶劣天气条件下的事故高发风险。基于这些精准的评估结果，制定针对性的风险防控策略和应急预案，实现安全管理从依赖主观判断向基于数据的客观定量决策转变。这不仅提高了安全资源的使用效率，还增强了风险防控效果，显著降低了事故发生率和潜在损失。

在边坡安全管理中，结合边坡工程的基本信息、三维仿真模型、状态感知数据和气象信息等多源数据，通过算法分析预测风险，实现边坡工程安全状态的综合评估和预警。评估预警模块建立了多渠道通知机制，发生预警时，可通过颜色在地图或三维模型中高亮显示，必要时通过短信、微信、电话、小程序或邮件等方式发送预警信息。

2.3 协同联动与应急响应高效

借助数字化集成平台，公路施工中各方（如业主、施工方、监理、设计方及交通管理）之间的信息隔阂得以打破，实现了信息的实时共享和协同作业。这种协作模式确保了安全隐患监测、预警和处置流程的紧密衔接。在突发安全事件（如边坡滑坡、隧道坍塌）发生时，各方能够迅速通过平台联动，依托BIM 模型共同制定救援方案，规划最佳救援路径并调配资源。同时，物联网技术保障救援环境的安全，大数据分析评估事故影响和资源需求，从而显著提高应急处置的速度、科学性和协同性，减少事故损失与社会影响，确保公路施工安全管理的高效有序与应急救援的及时有效。

在边坡施工中，系统能够实现应急预案的管理与启动。确认安全事故发生后，系统可启动应急预案，管理应急通讯机制，确保区、街道、社区及责任单位之间的多级联动，全面支持安全风险预报、应急响应、指挥调度及事件发布等应急管理功能。

3 公路施工领域智慧安全管理的主要应用

3.1 物联网的应用

在边坡施工中，系统深度应用大数据分析技术，高效融合多源异构数据，包括边坡工程基础信息、高精度三维仿真模型、各类形变与地质监测设备（如位移计、测斜仪、雨量计）的实时数据，以及精细化气象信息（尤其是降雨）。通过先进的算法模型（如时序分析和机器学习），对这些数据进行深度挖掘与关联分析，识别微小的异常趋势（如位移加速、裂缝扩展），并量化评估在不同工况（特别是极端天气条件）下的整体稳定性与风险等级，预测短期形变趋势，实现边坡安全状态的智能化动态评估与风险预测。

评估预警模块建立了高效的多渠道发布机制。当预警被触发时，系统将在平台地图或三维模型上用醒目颜色（红/橙/黄）标示风险位置与等级。同时，系统会通过短信、微信、电话、邮件等多种方式，精准推送结构化的预警信息（包括位置、类型、等级和建议措施）给相关责任人员，确保信息及时传达给关键决策者，为启动应急预案和采取紧急措施提供支持，显著提升边坡灾害的主动防控与应急响应效率。

3.2 大数据的应用

3.2.1 安全管理决策的数据支持

大数据技术通过深度整合历史项目数据、供应链信息、市场趋势和环境数据等多源异构信息，为公路工程安全管理奠定了坚实的数据基础。这种整合有效打破了信息壁垒，使项目团队能够从全局视角识别系统性风险。借助数据挖掘（如关联规则挖掘和聚类分析）与机器学习（如深度学习和异常检测）技术，系统能够从海量数据中自动提取隐藏规律、预测性指标及关键风险因子，实现对潜在安全问题的早期识别与精准预警，显著降低安全事故的发生概率，并为决策提供前瞻性依据。

3.2.2 实时监测与预警

依托大数据构建的公路工程安全智能管控云平台，具备强大的实时数据接入与处理能力，持续监控工程进度、设备状态、供应链物流和环境指标等各类动态。平台内置的智能预警引擎能够在侦测到异常信号（如关键供应商延迟、设备参数超限、恶劣天气预警）时，自动触发多级预警机制（包括声光、消息推送和系统联动）。这一功能显著提升了风险响应的时效性，使项目团队能够即时感知风险、快速评估并启动应急预案，在工程项目全生命周期的风险管理中发挥关键作用。

3.2.3 智能决策支持

大数据技术在智能决策支持中展现出核心优势。通过高级数据可视化工具（如交互式仪表盘和 GIS 地图融合），将复杂的分析结果转化为直观、易懂的图形界面，帮助管理者迅速把握关键信息和态势。同时，结合预测性分析模型（如基于知识图谱的风险推演和数字孪生技术模拟），进行风险场景模拟与后果预判，为团队评估不同应对策略的潜在效果提供科学依据。这显著提升了决策的科学性、前瞻性和敏捷性，支持制定更优化的风险防控与资源调配方案。

3.2.4 安全风险防控

大数据技术是构建精准安全风险防控体系的关键。通过基于历史数据训练的机器学习风险评估模型（如分类模型和回归模型），能够高精度识别并量化各类风险（如坍塌、机械伤害和高空坠落）的发生概率及潜在损失。这种量化评估能力为主动预防奠定了基础。模型深度挖掘数据价值，生成多维度的风险热力图、趋势图等统计图表，并集成于统一的可视化决策界面，提供安全管理者清晰、实时的风险全景视图与优先级排序（与 3.2.3 形成闭环）。这一系统为制定和优化风险防控措施提供了坚实的数据支撑。

4 结语

综上所述，本文通过对公路工程智慧安全管理的系统实践与深入研究，清晰展示了其在提升安全管理效能方面的显著价值。智慧管理模式依托物联网（IoT）构建的全面感知网络、大数据驱动的深度分析平台及人工智能（AI）赋能的智能决策引擎，实现了安全管理从传统被动响应向主动预测与预防的根本性转变。实践表明，该模式显著提高了施工安全性（通过实时监控与风险预警有效降低事故发生率），优化了人力与设备资源配置（基于数据分析实现精准调度），系统性降低了各类安全风险的发生概率与影响（通过风险评估模型量化管控），并大幅提升了应对突发事件的应急响应速度与处置效率（通过信息流转与预案智能匹配，最大程度减少事故损失）。在山地城市复杂环境下的边坡安全管理领域，特别通过整合物联网传感技术（如位移计、雨量计）、高精度北斗定位（BDS）、多源大数据融合分析及三维可视化平台，构建了集“ 精细化信息管理” 与“ 实时状态感知” 于一体的智能防控体系，成功应对了地质条件复杂、灾害频发的挑战，为技术解决方案提供了强有力的支持。

总体而言，智慧安全管理不仅代表了公路工程安全管理数字化、智能化升级的必然方向，其核心价值在于为提升工程建设的本质安全水平、保障全生命周期质量及实现可持续发展目标提供了坚实的技术基础。这一模式通过数据驱动与智能决策，显著提升了项目的安全性与效率。随着技术的持续迭代与应用场景不断拓展，智慧安全管理将发挥更为关键和广泛的支撑作用，特别是在应对未来日益复杂的安全挑战时。

参考文献

[1]欧红亮，吴恩明.基于 BIM 技术的智慧工地在公路工程项目中的应用[J].中国水运（下半月），2020，20（4）：48-49.

[2]陈贵.探析新时期公路工程质量安全管理[J].黑龙江交通科技，2020，43（5）： .