施工过程智能仪表数据集成平台的设计与实现研究

近年来，随着智慧工地、数字建造等理念在工程建设领域的不断推广，施工现场逐步向信息化、智能化方向转型。智能仪表作为感知层的核心组成，在结构健康监测、环境监控、安全预警等环节发挥着重要作用。各类传感器设备被大量部署于施工现场，用以获取应力、位移、温湿度、粉尘浓度等关键数据。然而在实际应用中，不同设备之间在数据格式、通信协议和接入方式等方面存在明显差异，造成数据采集效率低、数据孤岛严重、管理成本高等问题，难以实现对现场状态的全面感知与动态掌控。因此，亟需构建一个具备统一接入、标准解析与智能处理能力的数据集成平台，以支撑施工现场多源异构仪表数据的集中管理与高效利用。

一、施工现场智能仪表应用现状分析与需求研究

（一）施工现场常用智能仪表类型

在现代工程施工现场，智能仪表主要承担结构、环境和设备状态的实时监测任务。结构类传感器包括应变计、位移计、加速度计和压力传感器等，常应用于桥梁、隧道、高层建筑的形变监测。例如，分布式光纤应变计（DFOS）可实现对大跨度桥梁结构连续应变分布的采集，灵敏度高、量程广 [1]。位移传感器如 LVDT位移计常用于模板支撑系统的沉降观测。环境类传感器涵盖温湿度计、PM2.5/PM10 粉尘检测仪、风速风向仪、噪声仪等，用于监测施工对环境的影响以及作业安全条件。数据采样频率一般在 1\~10Hz，根据场景灵活设置。某些施工现场引入多参数环境监测站，可同时监测五种及以上要素，具备本地存储与远程上传功能。此外，视频监控系统与 AI 图像识别模块被广泛用于施工现场的动态监管，支持违规行为识别、人员进出记录、危险区域入侵报警等功能。部分系统还集成了施工进度与BIM 模型的动态比对功能，实现“模型- 现场”实时映射。

（二）当前数据管理存在的问题

首先，不同厂商设备之间存在通信协议差异，典型如 Modbus RTU、TCP、LoRaWAN、NB-IoT、ZigBee 等均在使用，造成系统整合难度大。其次，仪表数据格式缺乏统一标准，导致数据解析与清洗成本高，且容易发生误读或冗余[2]。再次，多数系统数据采集频率固定，缺乏按需调整能力，造成存储资源浪费或数据遗漏。在传输方面，网络信号不稳定、带宽有限亦是常见问题，尤其是在山区、隧道等复杂地形环境中。此外，传统监测平台多为封闭式系统，缺乏可扩展性与互联互通能力，无法与 BIM 平台、项目进度系统实现无缝对接，严重制约了数据的综合应用能力。

（三）平台建设的核心需求分析

建设一套高效的数据集成平台，需满足如下关键需求：一是支持多种通信协议与设备接入，通过中间件或边缘计算网关实现协议适配与统一解析；二是构建高性能的流式数据处理引擎，实现高频数据的实时采集与分析；三是具备标准化数据模型，实现不同来源数据的融合归一；四是集成图形化界面与可视化引擎，支持时空分析、趋势图展示、预警事件可视追踪；五是可与施工管理系统、BIM模型平台对接，实现跨系统信息同步与自动联动控制。

二、智能仪表数据集成平台的总体架构设计

（一）平台架构设计原则

平台设计遵循模块化、可扩展、安全性三大核心原则。模块化结构便于各功能组件的独立部署、灵活组合与快速升级，可根据项目规模、监测对象及施工阶段灵活调整系统配置，适应复杂多变的施工场景与多工种协同作业需求；可扩展性则要求系统具备高度兼容性，能够支持多协议、多品牌设备的动态接入，实现数据源类型、数量、维度的持续拓展，并确保平台在高负载条件下仍保持稳定运行；安全性方面，平台应具备全链路数据加密、用户权限分级管理、访问行为日志记录与通信链路冗余机制，同时支持异常行为检测和入侵预警，有效防止数据丢失、泄露及非法入侵，全面保障施工现场信息的传输安全与平台系统的稳定性、连续性。

（二）系统整体架构

平台整体架构分为感知层、网络层、平台层与应用层四个部分，构建了从前端采集到后端分析的完整技术链条。感知层负责前端数据采集，接入设备包括应变计、温湿度计、烟雾报警器等多种传感器，以及控制器与嵌入式终端，部分设备集成 NB-IoT 等通信模组，具备远程数据上传能力与边缘处理能力。网络层通过 LoRa 网关、5G 基站及边缘计算节点实现数据的本地聚合与远程转发，边缘计算设备采用 ARM 架构工业控制器，运行轻量级消息代理如 Mosquitto，并内置本地处理模块，支持离线缓存和断点续传功能，保障数据的完整性与传输的实时性。平台层基于 Spring Boot 构建核心服务系统，结合 InfluxDB 实现高效的时间序列数据存储，使用 Kafka 处理高并发的数据流入，ElasticSearch 用于索引与全文检索，显著提升查询与响应效率。应用层集成前端可视化平台，采用 Vue与 ECharts 实现多维图表、监测曲线与实时告警展示，并可通过 IFC 模型与 BIM平台（如 Revit 或 Navisworks）实现监测数据与建筑模型的实时联动、空间定位和可视融合，便于直观展示与协同管理。

（三）关键模块功能划分

数据采集模块通过中间件适配层统一接入多协议数据。协议适配采用插件式开发方式，常见插件包括 Modbus Plugin、LoRa Plugin、MQTT Plugin，系统启动时动态加载。每类设备通过注册驱动描述文件（Driver Profile）指定数据格式、采样频率、通信地址等参数。

数据标准化模块基于JSON Schema 描述各类传感器数据模型，实现自动解析与转码，统一为标准的数据结构（如统一字段名、时间戳格式、单位转换等）。标准模型支持向CIM 模型或BIM 平台同步。

数据中台采用微服务架构部署。流处理采用 Apache Flink，支持数据窗口计算、事件驱动处理与实时报警逻辑触发。数据库部分采用 InfluxDB +PostgreSQL 组合，前者用于高频传感器数据存储，后者管理元数据与设备信息。

可视化模块提供仪表状态面板、趋势分析图、热力图、施工现场三维模型联动展示，支持导出PDF 报告、报警记录与工况日志。系统报警规则支持设定阈值、波动率、多传感器联合判定。

（四）平台通信与接口标准设计

平台支持 MQTT（发布 / 订阅）、HTTP（RESTful API）、WebSocket（双向通信）三种主要通信方式，覆盖了从轻量级物联网数据上传到复杂系统交互的多种场景需求，并兼容第三方平台的接口调用，如远程运维平台、监理系统与施工调度系统 [3]。所有对外数据服务统一通过 API Gateway 发布接口，具备流量控制、访问频率限制、负载均衡及日志审计能力，采用 OAuth 2.0 认证机制对用户身份和访问权限进行细粒度控制，支持按角色分配访问级别，确保数据访问的安全、规范与可追溯。平台可对接PM 系统（如ProjectWise）、BIM 平台（通过IFC 接口）、GIS 平台（如 GeoServer），实现模型数据、地理信息与实时传感数据的融合与联动更新，增强信息的一致性与时空对应关系。特别是在 BIM 集成方面，平台通过 IFC 模型精确标注各类传感器的空间位置，实现施工监测数据在三维模型中的实时可视化，并支持对历史监测数据的时序回放、趋势分析与异常轨迹识别，显著提升了施工运维管理的直观性、数据利用率与辅助决策能力。

三、平台关键技术实现与应用验证

（一）异构数据接入技术实现

针对现场设备种类繁多、通信协议多样、厂商标准不一致的问题，平台采用“协议适配器 + 数据标签映射”的方式实现高效的数据接入整合 [4]。每类设备通过对应的协议适配器采集原始数据，再利用标签映射机制，将不同厂商设备的字段统一转换为平台通用字段（如“strain_1”可对应多个品牌应变计的通道 1），确保数据语义一致、结构统一。平台内置协议解析模块支持正则表达式匹配、十六进制与二进制报文解码、CRC 校验等常规通信处理逻辑，并允许用户自定义协议模板，通过配置文件动态注册加载，便于后续设备接入扩展。边缘计算网关采用工业级嵌入式硬件，运行稳定的 Debian 系统，搭载 Docker 容器化服务环境，部署协议适配器、数据缓冲与远程同步组件，支持断网数据本地缓存至128GB SSD中，并在网络恢复后自动补传，确保数据的完整性与连续性，有效应对复杂工地网络环境下的设备通信挑战。

（二）实时数据处理与高可用性技术

为应对大规模、高频率的传感数据处理需求，平台采用 Apache Flink 作为流处理引擎，支持滑动窗口、事件时间对齐、数据聚合、波动率分析、异常检测与自定义规则引擎。典型处理包括计算 5 分钟最大值、最小值、均值、变化率、突变识别等，处理延迟控制在 100 毫秒以内。系统采用双缓冲区策略，结合异步队列与批处理机制，提升数据处理吞吐量并降低丢包风险。平台整体部署于基于 Kubernetes 的高可用容器集群中，支持服务模块热更新、故障自愈与自动横向扩容，实现对系统高并发负载的弹性调节。为保障运行稳定性，平台集成Prometheus进行实时指标采集，Grafana用于可视化展示系统状态，包括CPU、内存、IO、网络延迟等，系统出现异常时可触发自动重启或主备节点切换，系统容错时间控制在 15 秒以内，支持全天候连续运行，满足工程场景下的实时性与可靠性要求。

（三）智能分析与决策支持系统

平台在分析层内嵌多种人工智能算法与统计分析模型，支持对施工关键参数进行动态分析与智能辅助决策。其中，基于随机森林（Random Forest）与长短期记忆网络（LSTM）的预测模型可对如钢筋应力、混凝土收缩、基坑围护结构变形、土体沉降等多类高频动态参数进行趋势预测与实时预警，具备自学习和数据持续训练能力。平台构建了融合多维传感数据特征的风险评估模型，结合历史报警记录与现场实测数据，通过多因子关联建模实现高精度的风险识别与分级响应，报警识别准确率稳定在 90% 以上。系统还支持施工进度与结构响应的联动分析机制，将传感器采集的实时结构响应数据与 BIM 进度模型进行自动比对，判断结构实际变化趋势是否偏离施工计划模型；一旦检测到沉降速率、位移量或应力水平异常，且超出模型设定阈值范围，系统将立即生成预警工况，并通过多终端推送至项目经理、施工总监与设计单位，辅助快速响应与及时优化施工控制策略 [5]。

（四）平台工程案例应用分析

平台已在某市重点交通工程——城市快速路下穿隧道项目中完成落地部署。该项目采用沉管法穿越主城区地下交通核心区域，地质条件复杂，周边建筑密集，交通导改频繁，施工安全风险等级高，对结构响应监测与智能预警系统提出了更高要求。现场共部署智能仪表 76 套，包括光纤应变计 30 套（用于监测结构刚度与应力分布变化）、土体沉降监测设备20 套（实时采集周边地层变形量并与设计阈值进行动态对比分析）、环境监测终端 12 套（监控温湿度、粉尘、噪声、震动等关键环境参数）及 AI 视频识别模块 14 套（实现作业区人员行为识别、违规作业报警与危险区域入侵预警联动）。平台部署后，实现所有设备的统一接入与数据集中管理，采样频率稳定维持在2Hz，系统日均处理监测数据量超过100 万条。数据平台联通施工指挥系统，实现了数据与决策流程的闭环控制。系统上线仅一周内即识别出两次连续异常沉降趋势，通过趋势外推与结构响应分析模型，提前48 小时向管理人员发出高优先级预警，指导施工方及时调整吊装节段、注浆速率与施工节奏，成功避免了因沉降不均引发的接口错台与结构损伤事故，充分验证了该平台在复杂地下工程环境中的实用价值、技术适应性与风险控制能力，对类似高风险工程具有良好的参考与推广价值。

总结：文章围绕施工现场智能仪表的数据集成问题，提出并实现了一套具有通用性和可扩展性的智能仪表数据集成平台。平台通过模块化架构设计，融合边缘计算、协议适配、多源数据标准化、实时流处理与智能分析等关键技术，有效解决了现场设备种类繁多、数据接口不统一、信息孤岛等实际难题，实现了对多类传感器数据的统一接入、实时监控与智能预警。平台在复杂施工环境下的工程案例中得到了成功应用，显著提升了数据利用效率和施工安全管理水平，展示出良好的稳定性、实用性与推广前景。未来，平台将在模型协同分析、智能决策辅助、自动控制联动等方面进一步拓展，助力智慧工地与数字建造的深度融合与落地。

参考文献

[1] 周鸿猷 . 分布式柔性力致发光光纤应变传感技术研究 [D]. 华南理工大学 ,2023.000009.

[2] 张青 . 石油化工仪表自动化设备常见故障及智能检测技术探究 [J]. 山东化工 ,2024,53(23):203- 205.

[3] 李倩 . 智能仪表设计数据导出功能二次开发技术研究 [J]. 山东化工 ,2024,53(05):199- 202.

[4] 宁鹏 . 基于多数据库融合的现场智能仪表管理系统 [J]. 石油化工自动化 ,2023,59(04):6- 9.

[5] 唐龙 .BIM 技术在建筑施工现场管理中的运用实践解析 [J]. 中国住宅设施 ,2024,(S1):76- 78.