大数据技术在交通工程质量安全监管中的应用

一、引言

大数据技术的兴起为交通工程质量安全监管提供了全新的思路和方法，通过对海量数据的采集、分析和挖掘，实现监管的智能化、精准化和高效化，成为推动交通工程监管模式转型升级的重要动力。在当前交通强国建设的背景下，探索大数据技术与交通工程质量安全监管的深度融合，具有重要的理论意义和实践价值。

二、交通工程质量安全监管的现状与挑战

（一）传统监管模式的局限性

长期以来，我国交通工程质量安全监管主要依赖人工巡检、纸质记录和事后追责等方式。这种模式存在诸多弊端：一是监管效率低下，人工巡检受时间、空间和人力成本限制，难以实现对工程全周期、全区域的实时覆盖，对于大型桥梁、隧道等复杂工程，人工巡检的盲区和滞后性问题尤为突出；二是数据碎片化严重，工程建设过程中产生的设计数据、施工数据、监测数据等分散在建设单位、施工单位、监理单位等不同部门和环节，数据格式不统一、标准不一致，缺乏有效的整合与共享机制，形成“数据孤岛”；三是风险预警滞后，传统监管多侧重于事后处理，对潜在风险的识别和预判能力不足，往往在事故发生后才采取补救措施，造成巨大的经济损失和社会影响，难以满足工程质量安全“防患于未然”的需求。

（二）新时代面临的新挑战

随着交通工程向跨海大桥、深埋隧道、高原铁路等复杂领域延伸，工程建设面临的地质条件、气候环境等不确定性因素增多，质量安全风险点也随之增加。同时，新型建筑材料、施工工艺和技术的应用，如高性能混凝土、模块化施工、BIM 技术等，对监管的专业性和技术性提出了更高要求，传统监管人员的知识结构和技术能力难以适应新需求。

三、大数据技术在交通工程质量安全监管中的应用基础

（一）数据采集技术

数据是大数据应用的基础，交通工程质量安全监管的数据采集涵盖了工程建设的全生命周期。在设计阶段，通过 BIM（建筑信息模型）技术采集工程的三维模型数据、结构参数数据、材料性能数据等，构建数字化工程模型，为后续施工和监管提供基础数据支撑；在施工阶段，利用传感器网络、无人机巡检、物联网设备等采集施工现场的环境数据、设备运行数据、人员操作数据等；在运营阶段，借助智能监测设备采集工程结构的沉降数据、位移数据、振动数据等，同时整合交通流量、荷载分布等运营数据。这些多元化的数据采集手段，形成了覆盖“设计—施工—运营”全链条的数据源，为大数据分析提供了丰富的数据基础。

（二）数据存储与管理技术

交通工程质量安全监管涉及的数据量庞大、类型复杂，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。大数据存储与管理技术能够有效解决海量数据的存储难题，通过分布式文件系统、云存储等技术，实现数据的高效存储、弹性扩展和异地备份，确保数据的安全性和可用性。同时，数据管理平台的建立能够对数据进行规范化处理，包括数据清洗、数据转换、数据标注等，确保数据的准确性、完整性和一致性，为后续数据分析奠定基础。

（三）数据分析与挖掘技术

数据分析与挖掘是大数据技术的核心，通过运用统计分析、机器学习、人工智能等算法，对采集到的数据进行深入分析，挖掘数据背后隐藏的规律和潜在风险。例如，利用机器学习算法对施工过程中的参数数据进行训练，建立质量安全风险预警模型，实现对质量隐患的自动识别；通过关联分析找出不同施工环节、不同因素之间的内在联系，为优化施工流程提供依据；利用时间序列分析技术对结构监测数据进行趋势预测，提前判断结构变形规律，识别异常变化。

四、大数据技术在交通工程质量安全监管中的具体应用场景

（一）施工过程实时监测与预警

在交通工程施工过程中，大数据技术能够实现对关键环节和重点部位的实时监测与动态预警。通过在施工现场部署传感器网络，实时采集混凝土浇筑温度、初凝时间、钢结构应力应变、路基沉降速率、隧道围岩变形等关键数据，并通过 5G、物联网等技术将数据实时传输至数据中心。数据中心利用实时分析算法对数据进行处理，与预设的安全阈值进行比对，当监测数据超过阈值时，系统会自动发出预警信号，提醒监管人员和施工单位及时采取措施。例如，在桥梁挂篮施工中，通过对挂篮变形、位移、荷载等数据的实时监测和分析，能够及时发现挂篮结构的异常受力，预防挂篮倾覆事故；在隧道施工中，通过对围岩收敛、拱顶下沉等数据的动态分析，可预判塌方风险，为施工支护调整提供数据支持。这种实时监测与预警模式，将传统的“事后补救”转变为“事中干预”，有效降低了施工过程中的质量安全风险。

（二）材料质量追溯与管控

建筑材料的质量是保证交通工程质量的关键，大数据技术可以实现对建筑材料从生产、运输、存储到使用的全流程追溯与管控。通过给建筑材料赋予唯一的标识码，记录材料的生产厂家、生产日期、质量检测报告、出厂合格证、运输车辆信息、运输轨迹、存储环境（温度、湿度）、进场验收记录、使用部位等全生命周期信息，形成材料“电子身份证”。监管人员通过扫码或数据平台查询，可快速追溯材料的来源和流转过程，确保材料质量符合设计要求。同时，通过对材料质量数据的分析，能够找出材料质量问题的高发环节和原因，例如某批次钢筋力学性能检测合格率低，可追溯至生产厂家的工艺问题；某类混凝土强度不足，可能与运输时间过长或存储环境不当相关。基于这些分析结果，监管部门可针对性地加强对材料生产企业的监管，优化材料运输和存储流程，从源头管控材料质量，避免因材料问题导致的工程质量隐患。

（三）施工人员安全管理

施工人员的不安全行为是导致交通工程安全事故的重要原因之一，大数据技术可以通过对施工人员的多维度数据进行分析，实现对施工人员的精准安全管理。利用定位技术实时掌握施工人员的位置信息，结合电子围栏技术划定危险区域，当人员进入危险区域时，系统会通过智能安全帽发出声光警示，并同步通知现场管理人员，及时制止不安全行为；通过分析施工人员的操作数据，识别高频不安全操作行为，并针对性地开展安全培训，提高人员安全意识；根据施工人员的培训记录、技能证书、工作经验、身体状况等数据，建立人员技能评估模型，合理安排工作岗位，避免因人员技能不足或身体不适导致安全事故。

（四）工程质量验收与评估

在交通工程质量验收阶段，大数据技术能够提高验收的准确性和效率，打破传统验收依赖人工抽检、主观性强的局限。通过整合施工过程中的监测数据、检测报告、试验数据、材料验收记录、隐蔽工程影像资料等全量数据，建立工程质量评估模型，从结构安全性、材料合规性、工艺规范性等多个维度对工程质量进行全面、客观的量化评估。同时，利用大数据技术对历史验收数据进行分析，总结验收过程中的常见问题和规律，为制定科学合理的验收标准和规范提供依据。

参考文献：

[1]刘莉.大数据技术在交通工程质量安全监管中的应用[J].公路与汽运,2019(3):171- 172.

[2]杨永斌,李笑扬.基于大数据技术的智能交通管理与应用研究[J].重庆工商大学学报：自然科学版,2019,36(2):77 - 83.