基于大数据的建筑施工质量动态监控机制研究

一、引言

建筑施工质量会直接左右工程的安全特性与使用期限，传统的质量监测方法难以满足复杂施工环境下对于动态管理的需求。伴随物联网传感器、云计算等技术逐渐走向成熟，大数据分析给施工质量的管理控制提供了新的理论方法支持。构建动态监测机制需要对多方面的数据流动进行整合，打造一套从数据采集一直到智能化做出决策的封闭循环系统，其关键之处在于依靠算法模型做到对质量异常情况的实时察觉与根源追溯。此项研究致力于探寻大数据技术与施工质量管理相互融合的途径，为行业奉献可以实际运用的技术解决办法。

二、大数据技术在建筑施工中的应用基础

于施工现场完成部署的各类传感器、智能终端以及监控设备，具备实时采集如混凝土强度、结构位移、温湿度等关键参数的能力，而这些采集到的数据会凭借物联网技术被传输至云端或者本地服务器[1]。就施工企业而言，通常会采用分布式存储系统来对海量数据实施管理，并且结合数据清洗以及标准化处理的相关操作，以此确保后续分析能够达到准确的要求。在数据分析所涉及的层面上，机器学习算法可发挥识别施工过程中异常趋势的作用，像是混凝土浇筑质量出现偏差或者钢结构变形超出限定范围等情况，进而帮助管理人员能够及时对施工方案做出调整。当BIM 模型与大数据相互结合之后，便能够达成对施工进度、资源调配以及质量控制的协同优化效果，从而减少因人为判断而产生的误差。对于大数据技术的落地实施来讲，要求企业具备一定的信息化基础条件，其中涵盖稳定的网络环境、数据安全方面的措施以及专业的技术团队，不然的话，极易致使系统运行出现不畅的状况或者分析结果出现失真的问题。

三、建筑施工质量动态监控的需求与目标

施工现场环境复杂多样，最终质量会受到材料性能、施工工艺以及外部诸多因素影响，仅靠定期抽检的方式，全面把控风险实难达成。建立起全过程且实时化的质量跟踪体系，此乃动态监控的目标所在，借助这一体系，管理人员可在第一时间察觉诸如混凝土开裂、钢筋位移超标这类隐患。具体而言，采取的措施包含部署传感器网络以对关键参数进行实时采集，运用数据分析技术来预测可能出现的质量缺陷，并且凭借预警系统提示相关人员进行整改。与此同时，监控系统还需与BIM 模型相互联动，达成质量数据和设计标准的自动比对，以此避免出现人为的疏漏情况。其最终目的是形成闭环管理模式，促使从被动应对的状态转变为主动预防，在确保施工进度不受影响的同时，提升工程质量所具有的稳定性与可靠性[2]。

四、基于大数据的建筑施工质量动态监控机制构建

（一）数据采集与预处理

在施工现场，应变计、倾角仪、温湿度传感器等设备常常得以安装，用于实时对混凝土强度、结构变形以及环境条件展开监测。配合人工巡检的移动终端，承担着记录施工工艺执行情况以及隐蔽工程数据的任务。原始数据在被采集到之时，往往会存在诸如噪声、缺失或者格式不统一这类问题，所以预处理环节是不可或缺的。对于技术人员而言，清洗异常数据是其工作内容之一，像是要剔除因传感器故障而导致的错误读数，并且针对缺失值需采用合理的插补方法。通过数据标准化处理，可将来源不同、单位各异的数据转换为统一格式，以便于后续的分析工作能够顺利开展。借助时间戳对齐的方式，各类监测数据能够准确反映同一时刻的施工状态。经过预处理后的数据，会被存入质量数据库之中，从而为后续的分析以及预警提供可靠的输入依据。

（二）数据存储与管理

对于施工质量监控所产生的海量数据而言，建立科学的存储管理体系是极为必要的。在应对高频传感器数据的写入压力方面，采用分布式数据库架构可发挥有效作用，同时能确保历史数据得以快速检索。将数据依照类型以及重要程度来实施分级存储，针对关键质量参数运用实时双备份机制，而普通监测数据则进行定期压缩归档处理。为实现管理效率的提升，系统会构建起统一的数据目录，以工程部位、监测类型和时间维度为依据展开结构化分类。在权限管理模块设置多级访问控制，以此保证不同岗位人员仅能对授权范围内的数据展开操作。通过数据版本控制对每次修改痕迹予以记录，从而满足质量追溯所提出的合规要求。考虑到施工现场的网络条件状况，系统具备支持离线数据缓存以及断点续传的功能，进而可避免因网络波动而致使数据丢失的情况发生。对存储系统稳定性的维护依靠定期的数据健康检查来达成，通过清理冗余数据来释放存储空间。

（三）数据分析与挖掘

就施工质量所呈现出的特点而言，系统运用多种算法来进行组合分析：借助时间序列分析，实现对混凝土强度发展、结构变形等参数的异常波动的识别；通过聚类算法，达成对正常施工波动与潜在质量缺陷的区分；利用关联规则挖掘，找出存在于施工工艺参数与质量问题之间的内在联系。在具体的应用当中，系统会把实时监测数据和设计阈值、规范要求自动地进行比对，一旦数据超出允许范围，预警便会立即被触发。深度学习模型经过对历史案例的训练之后，具备了预测常见质量问题发生概率的能力，像是模板支撑失稳或者浇筑缺陷这类情况。分析所得到的结果是以可视化图表的形式来呈现的，以此帮助管理人员能够迅速地定位到问题所在区域。为了让分析的准确性得以提高，系统会持续不断地对新产生的质量数据展开学习，并且对算法参数进行动态优化[3]。

（四）动态监控与预警机制

建立实时响应体系是动态监控与预警机制的核心所在，其要将数据分析所得结果转化成可执行的管控措施。针对混凝土温度应力、模板位移这些关键参数，系统设置了多级预警阈值以实现24 小时不间断的监测。在数据超出警戒范围之时，平台会自动触发分级报警：由一级预警提示现场人员开展核查工作，二级预警要求技术负责人进行介入，而三级预警则需要停工来实施整改。预警信息借助移动终端可实时推送，且附带具体问题的描述以及处置建议，例如对养护方案进行调整或者对支撑体系加以加固等。为降低误报情况的出现，系统引入了复核机制，通过结合视频监控以及人工确认的方式来排除设备故障等干扰因素。历史预警数据会形成案例库，以便用于对后续项目监控标准的优化。将预警响应时间归入考核指标之中，以此来督促相关人员及时对质量问题加以处理。

结语

由大数据带动的施工质量动态监测机制，突破了传统被动式管理存在的局限之处，让质量控制由依据经验进行判断转向依靠数据做出决策。该机制通过建立起涵盖全部环节的数据处理体系，实现了对施工状况的持续追踪以及对风险的预先判断，给工程质量管理带来了新的技术范例。日后需进一步优化算法模型与行业标准之间的契合程度，推动智能监测技术在建筑整个生命周期内深入应用，不断提高工程质量数字化管理控制的水准。

参考文献：

【1】刘琦.基于大数据的混合式教学质量监控与评价体系探究[J].河南教育:高教版(中), 2022(5):48-51.

【2】赵春玲.探析基于大数据的建筑行业财务管理优化策略[J].经济技术协作信息, 2024(4):0217-0219.

【3】李新,刘思思.大数据背景下完善预算执行动态监控机制探索[J].财政监督, 2023(22):14-17.