通信工程施工质量数据监测与智能分析研究

近年来，信息基础设施建设加速推进，通信工程作为核心组成，施工质量的重要性日益突出。随着 5G、物联网、智慧城市等技术广泛应用，通信工程施工呈现技术复杂、工期紧张、环境多变等特点，传统依靠人工巡检与经验判断的质量管理方式已难以满足需求。数据监测与智能分析技术的快速发展，为提升施工质量提供了新的路径。通过整合多源数据，结合智能分析算法，能够实现施工全过程的实时监控、风险预警与科学决策，全面提升通信工程施工质量的智能化管理水平。

一、通信工程施工质量数据监测体系构建

（一）通信工程施工特点与数据来源分析

通信工程施工涉及线路敷设、设备安装、光缆熔接、基站建设等环节，环境复杂多变，涵盖地下、山区、桥梁和室内外机房，技术标准高、工序密集，施工质量直接影响通信系统的稳定性与性能。主要质量影响因素包括人员技能、设备状态、材料质量、环境条件与工艺规范。为实现全过程质量监控，需系统采集多源数据：通过智能工牌与 GPS 定位实时获取人员身份、资质与位置；依托监测模块跟踪设备启停、运行与故障信息；关键材料如光缆、连接器、接续盒等实行入场检验与抽检；环境参数通过传感器实时监测温度、湿度、风速与地质稳定性；工艺流程通过进度系统动态记录，确保操作规范与过程可追溯。

（二）数据监测体系的总体架构

针对施工复杂性，需构建分层次、智能化数据监测体系，整体架构包括感知层、传输层与平台层 [1]。感知层部署环境监测、光纤在线测试、视频监控及设备状态感知终端，实现全面实时数据采集。传输层采用 4G/5G 专网、无线 Mesh 及卫星链路，保障数据在复杂地形下的高效传输。平台层基于大数据管理系统，集成数据存储、分析、可视化与远程监管功能，支持模块化扩展与多系统联动，提升施工质量管理的实时性、智能化与系统性。

（三）关键技术与实施要点

系统关键技术包括多源数据融合、边缘计算与数据安全保障。通过整合结构化、非结构化及实时流数据，结合边缘计算与云端协同，实现数据的高效处理与智能分析。边缘计算设备（如工业网关、边缘服务器）部署在关键节点，具备本地缓存、初步分析与预警功能，确保恶劣环境下数据的连续性与稳定性。为保障数据安全，系统引入区块链技术，确保质量数据不可篡改、全程可追溯，结合加密传输与权限管理，构建可靠、安全的智能质量监测体系。

二、通信工程施工质量智能分析方法

（一）数据预处理与特征提取

在通信工程施工质量智能分析过程中，数据的准确性与完整性直接影响分析结果。首先，原始数据需经过标准化预处理，包括利用小波变换与卡尔曼滤波算法去除噪声干扰，提升信号有效性；针对传输过程中的数据缺失问题，采用 K 近邻插补与拉格朗日插值等多元插值方法，修复缺失值，保障数据连续性与完整性 [2]。其次，通过主成分分析（PCA）与独立成分分析（ICA）技术，提取反映施工质量的关键特征参数，如光纤熔接损耗（要求 ⩽0.05dB ）、线路敷设张力（控制在 50~80N 范围内）、环境温湿度波动范围等。同时，构建历史质量数据样本库，覆盖不同施工工艺、环境条件与材料批次，形成多维典型参数标准，为智能分析模型的训练与实时判定提供可靠依据，提升质量问题识别的准确性与响应速度。

（二）智能分析模型设计

针对施工过程中复杂多变的质量影响因素，构建多层次智能分析模型，提升质量问题的自动识别与趋势预测能力。基于支持向量机（SVM）与随机森林（RF）算法，建立多维参数分类与预测模型，识别潜在质量隐患；针对图像与视频数据，设计卷积神经网络（CNN）结构，结合施工现场高清图像与视频流，实现光缆敷设、基站安装等关键环节的自动规范性检测与异常判断；在此基础上，融合专家系统构建混合智能分析框架，结合历史案例与技术人员经验规则，综合判定复杂环境下的质量状况，提升系统分析的全面性、可靠性与实际应用效果，推动通信工程施工质量管理向智能化、自动化发展。

（三）实时预警与辅助决策支持

为实现高效的质量风险控制，系统基于智能分析结果构建动态风险评估与分级预警机制，实时计算质量风险指数，设定低、中、高三级预警标准，结合施工节点与环境条件，自动推送预警信息至管理平台与现场作业终端，确保问题早发现、早处置 [3]。系统通过可视化界面，直观展示施工质量动态数据、关键指标变化趋势与历史对比结果，便于管理人员全面掌握质量状况、快速研判风险。同时，结合智能推荐模块，系统自动生成针对性整改措施与工艺优化建议，支持多维度、数据驱动的质量管理决策，提升施工过程中的响应效率、决策科学性与现场执行力，确保通信工程施工质量全过程稳定、可控、可追溯，推动施工管理水平整体提升。

三、工程案例应用与效果验证

（一）案例背景与实施环境

本系统在南方地区一项大型通信工程项目中得到应用。项目涉及城市主干道、山区管道、桥梁架空线路、室内机房等多种施工场景，施工内容包括光缆线路建设、基站安装与设备调试，工程覆盖范围广、环境条件复杂，质量控制要求严格。为提升施工质量管理水平，项目整体部署了智能质量监测与分析系统，涵盖环境监测、设备状态感知、光缆在线检测、视频监控及统一数据分析平台，实现施工全过程的实时数据获取与质量动态管理。

（二）系统应用效果与管理成效

系统投入使用后，施工管理的实时性、信息透明度与质量管控水平明显提升。通过对施工现场关键节点的数据实时监测，管理人员可全面掌握人员到岗、设备运行、材料使用与环境变化情况，减少了因信息不对称或反应滞后引发的质量问题。同时，系统智能分析功能辅助管理决策，有效提升了质量问题发现的及时性与整改效率。质量风险预警机制的引入，提高了现场应急处置能力，降低了潜在的施工隐患。系统还优化了质量数据的归档与追溯，便于后续项目评估与技术总结，推动整体质量管理模式向数字化、智能化转型。

（三）推广价值与应用前景

基于本项目的应用经验，智能数据监测与分析系统在多种通信工程建设场景均具备良好的适用性与推广前景。系统架构灵活，支持根据不同项目特点调整监测内容与技术参数，满足复杂环境下的质量管理需求。其高效、可视化的管理方式，有助于提升施工效率、降低返工率、规范作业流程，推动通信工程行业整体施工质量水平稳步提高。随着物联网、大数据与智能分析技术的不断发展，未来该系统在智慧工地、智能运维及信息基础设施建设中的应用将更加广泛，具备重要的技术推广价值和实际应用意义。

总结：通信工程施工质量直接关系到信息基础设施的稳定与可靠。本文围绕施工过程中的数据监测与智能分析，提出了系统化、智能化的质量管理方法。通过多源数据实时采集、智能分析与风险预警，显著提升了施工质量管理水平与现场响应效率。该方法具有良好的实际应用效果和推广前景，未来可进一步拓展至更广泛的通信工程与智慧工地建设中。

参考文献

[1] 赵志阳 . 通信工程项目质量管理策略 [J]. 通讯世界 ,2024,31(07):181-183.

[2] 梁宇 . 通信工程施工中的质量控制策略研究 [J]. 信息与电脑 ( 理论版 ),2024,36(12):158-160.

[3] 汪曦炜 . 通信工程光缆线路施工质量控制分析 [J]. 中国宽带 ,2024,20(11):177-179.