智能化监测系统在机电工程高空作业安全风险预警中的实践

键词：机电工程；高空作业；安全预警；智能化监测；风险识别；物联网；边缘计算

0 引言：

本研究聚焦智能化监测系统在机电工程高空作业安全预警中的实践应用，旨在突破传统安全管理的局限性。研究符合《“十四五”建筑业发展规划》中关于“推动智能建造与数字化监管”的政策导向，为行业数字化转型提供了可落地的技术方案。

1 机电工程高空作业安全风险特征与管理现状

1.1 高空作业风险特征

机电工程高空作业呈现出多维度、动态化的风险特征，其危险性显著高于常规施工场景。

（1）力学角度的风险特征：从力学角度看，高空环境受风荷载、结构振动等变量影响，作业平台易产生非预期位移，当风速超过 6 级时，钢结构临时支架的侧向摆动幅度可达常规地面的 3-5 倍，直接导致坠落风险激增。

（2）人体工程学角度的风险特征：人体工程学研究表明，在离地高度超过 15 米的作业环境中，施工人员会出现明显的空间定向障碍，反应时间延长 0.3-0.5 秒，使得突发险情的应对效率大幅降低。

（3）作业内容带来的风险特征：从作业内容分析，机电安装涉及重型设备吊装、管线焊接等特种作业，塔吊与升降机交叉作业率达 62% ，形成复杂的立体碰撞风险网络。

（4）事故类型的风险特征：近年事故统计显示，机电高空作业中 62% 的伤害事件属于多因素链式反应类型，即环境突变、设备故障与人为失误三者叠加所致，此类事故的平均救援响应时间长达 47 分钟，远超黄金救援时限。

1.2 现有安全管理现状

当前机电工程高空作业行业普遍采用的“三级教育+安全绳”模式，实际培训效果存疑，如某省住建厅抽检数据显示，多数施工人员无法正确描述安全带冲击力计算公式，现场安全员仍依赖经验判断风险等级，未能形成科学的安全认知和应对能力。

（1）技术防护层面，传统监测手段存在显著滞后性，常见的安全网、限位器等被动防护装置仅能应对 2 米以下的坠落场景，对于高层建筑机电安装中频发的倾斜面滑坠事故防护效能不足。（2）监管方式上，大多数项目采用定期巡检制，两次检查间隔期平均达 4.6 小时，这段空白期恰好是事故高发时段，无法实现对作业过程的实时、全面监管。（3）更突出的矛盾在于数据孤岛现象，施工单位的BIM模型、监理单位的检查记录与政府监管平台之间缺乏实时数据交互，如某特大桥梁项目案例显示，关键钢结构应力超标警报传递至决策层平均需要经历 3.2 个管理环节，耗时超过 25分钟。（4）尽管《建筑施工高处作业安全技术规范》JGJ80-2016 已明确要求实施动态监测，但实际应用中，仅少数的特级资质企业部署了完整物联网系统，多数中小型企业受限于成本，仍在采用“摄像头 + 对讲机”的原始监控组合，难以满足动态监测的规范要求。

2 智能化监测系统在机电工程高空作业安全风险预警中的实践

2.1 人员位置状态监测

智能化监测系统通过多源感知技术构建了立体化的人员安全防护网络，其主要在于实现毫米级精度的动态定位与生命体征的实时追踪，为作业人员的安全提供全方位保障。

高精度定位技术及应用：基于UWB超宽带技术的定位基站以 0.1 秒的刷新频率持续捕捉人员三维坐标，配合惯性测量单元对姿态角度的检测，可识别翻越护栏、悬空倾倒等危险动作。该技术定位误差控制在±3 厘米范围内，较传统GPS定位精度提升 20 倍，能精准掌握人员的位置和动作状态。

生命体征监测及预警：在生命体征监测方面，集成于安全帽的PPG光学传感器以 256Hz采样率持续采集作业人员心率变异性数据。当检测到心率持续超过 120 次/分钟或血氧饱和度低于 90% 时，系统自动判定为疲劳或缺氧状态，并触发分级预警，及时提醒相关人员采取应对措施。

群体作业场景监测及风险提示：针对群体作业场景，系统通过改进的算法实现最多 50 人的实时跟踪。当检测到 2 米范围内同时存在 3 人以上聚集作业时，自动推送超载风险提示至项目管理终端，有效避免了平台坍塌事故的发生。

2.2 作业环境监测

环境风险因子的智能感知构成了安全预警的第二道防线，系统通过分布式传感器网络构建起全天候的环境监测矩阵，全方位监测作业环境中的各类风险因子。

各方面环境监测的具体情况

（1）风荷载监测：在风荷载监测方面，采用激光多普勒测风仪以 100Hz 频率采集三维风速数据，结合计算流体力学模型预测建筑角落处的湍流强度，当预测阵风速度超过 12m/s时，系统提前 8-15 分钟发出吊装作业暂停指令，避免强风对吊装作业造成安全隐患。

（2）钢结构稳定性监测：针对钢结构稳定性，在关键节点部署的FBG光纤光栅传感器可检测 0.01% 的微应变变化，通过贝叶斯网络算法推演出结构失效概率，如某体育场管桁架施工中曾成功预警支撑架 0.7mm 的异常位移，保障了钢结构施工的安全。

（3）微观气候监测：温湿度复合传感器阵列则构建起微观气候监测网络，不仅能预警结露导致的防滑系数下降，还能通过露点温度计算预测电气设备凝露风险，减少因气候因素引发的安全问题。

（4）危险气体检测：特别设计的防爆型气体检测模块可识别ppm级的臭氧、六氟化硫等机电安装特有危险气体，其采用交叉敏感的半导体阵列将误报率控制在 3% 以下，确保及时发现并防范气体泄漏带来的风险。

2.3 智能预警

多维度数据融合催生了具有认知决策能力的预警中枢，其创新性主要体现在风险量化评估与响应策略的动态优化上，能更精准、灵活地应对各类风险。

智能预警系统的功能：（1）系统内置的LSTM神经网络通过分析历史事故数据建立风险预测模型，将人员行为、环境参数、设备状态等 17 类特征变量输入时空注意力机制，输出 15 分钟内的风险热力图，提前预判风险情况；（2）预警信息传递突破传统声光报警局限，采用增强现实技术将风险位置投射至作业人员智能眼镜视野，结合骨传导耳机实现 80dB环境噪声下的清晰提示，确保预警信息有效传达。

更关键的是建立了三级联动响应机制，根据风险等级采取不同措施：一级预警（低风险）触发本地警示并记录行为数据，起到提醒和数据积累作用；二级预警（中风险）自动限制相关设备运行速度，同步通知安全员到场核查，及时控制风险扩大；三级预警（高风险）直接切断电源并启动逃生路线导航，保障人员安全。

某石化管廊项目的实战案例显示，该系统在压缩机吊装作业中及时识别出缆风绳角度偏差导致的倾覆风险，通过智能卷扬机自动纠偏避免了可能造成 300 万元损失的重大事故，充分体现了智能预警系统的实用价值和显著效果。

3 结语：

当前，物联网、人工智能、边缘计算等技术的融合应用，为风险防控提供了更精准、更高效的解决方案，但同时也存在数据整合、系统可靠性、人机协同等深层次问题。随着建筑业数字化转型加速，智能监测系统需与安全管理体系深度融合，才能真正实现从“技术可行”到“工程实用”的跨越。面向未来，如何平衡技术成本与效益、提升施工人员对新模式的接受程度，以及建立标准化的智能安全评估体系，仍然是值得行业要深入探索的方向。

参考文献：

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