建筑施工管理中的风险分析与控制策略

引言

建筑行业是国民经济支柱，施工涉及多要素，相互作用使管理挑战巨大。施工中安全、质量等风险频发，后果严重。随着信息技术发展，BIM、IoT、数字孪生等为风险管控提供新思路。本文结合这些技术，研究施工风险分析与控制策略，构建相关系统体系，以实现有效管控，推动行业可持续发展。

1 基于 BIM-IoT 融合的施工风险动态识别与预警系统构建

1.1 风险数据采集与融合技术

风险数据采集是系统构建的基础。利用 IoT 技术在施工现场布置温湿度、位移、应力等传感器，实时采集施工环境参数、结构变形、设备运行状态等信息；通过 RFID 技术跟踪建筑材料，获取进场时间、质量检测报告等数据。

采集的数据格式多样、来源复杂，需融合处理。采用数据清洗技术去除噪声和冗余数据，运用数据融合算法整合不同来源数据，实现数据互补优化，为风险识别提供可靠支持。如将结构变形与施工进度数据融合，可更全面分析施工中结构安全性。

1.2 风险动态识别模型

基于融合后的风险数据构建动态识别模型。利用 BIM 建筑信息模型，将实时数据与构件属性关联，实现施工过程动态模拟。引入神经网络、支持向量机等机器学习算法，对历史风险数据和实时监测数据训练分析，建立风险识别模型。

该模型能依实时数据变化，动态识别结构坍塌、火灾、触电等风险，结合施工进度与工艺，预测风险发生概率及影响程度，为预警提供依据。如监测到构件应力超预设阈值时，可及时识别结构安全风险。

1.3 实时预警与控制策略

根据风险动态识别模型结果构建实时预警机制。识别出风险时，系统通过声光报警、短信、平台推送等方式，向管理人员发出含位置、类型、等级的预警信息，并在 BIM 模型中高亮风险区域，便于直观了解。

针对不同风险类型和等级制定控制策略：低等级风险可调整工艺、加强监测；中高等级风险需立即停工、疏散人员，采取加固结构等应急措施。利用 BIM 模拟评估控制效果，优化方案确保风险受控。如火灾预警时，系统可依 BIM 模型规划最佳疏散路线，指导灭火救援。

2 施工机械集群协同作业的碰撞风险主动防控技术

2.1 高精度定位与运动预测技术

实现施工机械集群协同作业的碰撞风险防控，首先需要对机械进行高精度定位和运动预测。采用 GNSS（全球导航卫星系统）结合 INS（惯性导航系统）的组合定位技术，能够为施工机械提供厘米级的定位精度，实时获取机械的位置、速度和姿态等信息。

通过分析机械的历史运动数据和当前的作业任务，利用卡尔曼滤波、粒子滤波等算法对机械的运动轨迹进行预测。考虑机械的作业范围、作业速度、转向性能等因素，建立机械运动预测模型，准确预测机械在未来一段时间内的位置和运动状态，为碰撞风险计算提供基础数据。例如，对于塔式起重机，通过运动预测可以提前知道其吊臂的转动轨迹和吊钩的移动路径。

2.2 碰撞风险实时计算

基于机械的实时位置和运动预测结果，进行碰撞风险实时计算。构建机械的碰撞检测模型，将机械视为具有一定体积和形状的实体，通过计算机械之间的距离和相对运动关系，判断是否存在碰撞风险。

采用空间划分算法，如八叉树、KD 树等，对施工场地进行空间划分，提高碰撞检测的效率。当机械之间的距离小于预设的安全距离时，系统判定存在碰撞风险，并计算出碰撞发生的时间和概率。同时，考虑机械的作业优先级和作业任务的紧急程度，对碰撞风险进行分级，为主动防控策略的制定提供依据。例如，当两台挖掘机在同一作业区域内作业时，系统能够实时计算它们之间的距离和相对速度，判断是否存在碰撞危险。

2.3 主动防控策略

根据碰撞风险的计算结果，制定主动防控策略。通过车联网技术实现施工机械之间的信息交互，当检测到碰撞风险时，系统向相关机械发送控制指令，如减速、转向、停止等，避免碰撞事故的发生。

对于具有自动驾驶功能的施工机械，可直接通过控制系统调整其运动轨迹；对于人工操作的机械，系统通过声光报警和显示指令等方式，提醒操作人员采取相应的避让措施。同时，结合施工进度计划和现场调度方案，对机械的作业路线进行优化，从源头上减少碰撞风险的发生。例如，在施工现场划分不同的机械作业区域，避免机械在同一区域内交叉作业。

3 基于数字孪生的混凝土浇筑质量风险闭环控制体系

3.1 浇筑过程多物理场耦合建模

数字孪生模型是实现混凝土浇筑质量风险控制的核心。通过构建与实际浇筑过程完全一致的数字孪生模型，实现对浇筑过程的虚拟仿真。在模型构建过程中，考虑混凝土的流动、凝固、温度变化等多物理场的耦合作用。

利用有限元分析方法，建立混凝土浇筑过程的多物理场耦合模型，模拟混凝土在浇筑过程中的流动形态、温度分布、应力应变等参数的变化规律。通过输入混凝土的配合比、浇筑速度、环境温度等参数，对不同浇筑方案进行仿真分析，优化浇筑工艺参数，为实际施工提供指导。例如，通过模拟不同浇筑顺序对混凝土温度场的影响，选择最佳的浇筑顺序，减少温度裂缝的产生。

3.2 质量风险实时监测与诊断

在混凝土浇筑过程中，利用 IoT 技术对现场的各项参数进行实时监测，如混凝土的坍落度、温度、压力等，并将监测数据实时传输到数字孪生模型中。通过将实际监测数据与数字孪生模型的仿真结果进行对比分析，实现对混凝土浇筑质量的实时评估。

当监测数据与仿真结果出现偏差时，系统自动进行质量风险诊断，分析偏差产生的原因，识别可能存在的质量风险，如混凝土配合比不当、浇筑速度过快、养护措施不到位等。同时，结合历史质量数据和专家经验，建立质量风险诊断知识库，提高风险诊断的准确性和效率。例如，当监测到混凝土的温度过高时，系统能够诊断出可能存在温度裂缝的风险，并分析其原因可能是水泥用量过多或环境温度过高等。

3.3 闭环控制策略

根据质量风险的诊断结果，制定相应的闭环控制策略。通过数字孪生模型对控制策略的实施效果进行模拟预测，选择最优的控制方案，并将控制指令下发到施工现场的控制系统中，实现对混凝土浇筑过程的实时调整。

例如，当诊断出混凝土坍落度不符合要求时，通过调整混凝土的用水量或外加剂掺量进行控制；当发现温度裂缝风险时，采取加强保温措施或调整冷却水管布置等方式进行处理。同时，将控制后的实际效果反馈到数字孪生模型中，对模型进行修正和优化，形成闭环控制，不断提高混凝土浇筑质量的控制水平。

结语

建筑施工管理的风险分析与控制是保障施工安全、质量和进度的关键。本文研究的 BIM-IoT 融合预警系统、机械集群碰撞防控技术及数字孪生混凝土质量控制体系，为施工风险管控提供了新技术与策略，可实现风险的实时识别、预警与控制，提升管理智能化。未来需加强多技术融合等研究，完善体系，助力建筑行业健康发展。

参考文献

[1]王昊.建筑工程施工项目管理中的风险评估与控制研究[J].美食,2025,(14):18-19.

[2]王朝星.建筑工程管理中的施工质量控制与长效机制建立研究[J].工程技术与管理(香港),2025,(09):58-60.