智能化施工技术在土木工程中的应用探讨

土木工程是国家基础设施建设中的主要支柱，它的施工质量和效益直接关系到经济社会的发展。传统的施工技术面临着复杂的地质条件，超高层及大跨度结构的工程难点，其信息处理，决策制定和执行控制具有局限性。智能化施工技术结合多学科交叉的理论，利用智能感知设备进行施工数据的获取，并在算法模型的辅助下进行数据深度分析和智能决策，它为克服工程技术瓶颈和创新施工管理模式等提供一条有效途径，并在土木工程领域中显示出广泛的应用前景。

一、智能化施工技术在土木工程中的应用优势

（一）动态协同调度，重塑施工管理架构

土木工程的施工过程比较复杂，传统的线性管理模式处理多工种交叉作业往往会陷入信息滞后和资源调配不平衡的窘境。智能化施工技术以物联网和大数据分析为支撑，建立一个实时互动动态协同网络。通过智能终端对各个施工环节的数据进行采集，云端整合并形成可视化的决策模型，管理者能够准确地控制进度节奏并对设备，物料和人力进行优化配置 [1]。这一转变突破传统层级壁垒的束缚，使孤立施工单元串联成一个有机整体，有效地减少由于信息不对称而造成的资源浪费和工期延误等风险，同时提高管理效率，从而为复杂工程有序开展提供技术保障。

（二）智能感知预警，筑牢工程安全防线

土木工程施工环境多变，潜藏的安全隐患难以通过人工巡检完全预判。智能化施工技术是通过高密度传感器网络的布设来实现施工现场物理参数和结构状态全天候的智能化感知。从基坑位移、塔吊承重、高空作业环境温湿度、用电设备运行参数等任何微小的异常情况均会引发智能预警系统的产生。通过机器学习算法对上述数据进行深度分析后，可以预先发现潜在风险并产生准确的风险评估报告和应对策略。智能感知预警体系与传统的安全管理被动响应模式相比较，用主动防控思维把隐患扼杀在摇篮中，从而为施工人员和工程结构安全筑起一道坚固的数字化屏障。

二、智能化施工技术在土木工程中的应用策略

（一）构建 BIM 模型与物联网融合的施工进度智能管控体系

随着建筑行业数字化转型步伐的加快，传统离散式施工进度管理已经很难适应复杂工程动态协同的需要，建立 BIM 模型和物联网相结合的施工进度智能管控体系是必然的选择。在具体实现时，需要以 BIM 三维信息模型为基础构建基础数据平台，结构化集成建筑构件信息，施工工艺参数和进度计划数据，构成可视化施工进度管理中枢。同时将物联网终端设备布置到施工现场，利用蓝牙，Zigbee 低功耗通信技术搭建局域网络对塔吊和升降机等施工机械进行工况控制、物料运输车辆实时位置及其他数据实时返回管控平台。借助于数字孪生技术实现虚拟环境下施工现场的 1:1模型，使得物理实体和虚拟模型之间的数据交互和状态同步成为可能。利用算法引擎深度分析收集到的大量数据，自动判别进度偏差并产生动态调整方案如检测到某个地区混凝土浇筑进度落后，该系统能够对后续流程资源调配计划进行即时优化，并对施工进度进行智能闭环管控 [2]。

（二）部署智能传感器实现土木工程结构施工质量实时监测

土木工程结构的施工质量受到材料性能、施工工艺和环境因素等诸多变量的影响，部署智能传感器进行实时监控是确保工程质量的一个关键途径。工程建设初期，需要结合结构受力特点及质量控制要点，将光纤光栅传感器和应变片传感器作为监测设备准确布设于混凝土梁和柱的关键部位以及钢结构的连接节点处。传感器收集到的应力，应变和温度数据通过4G/5G 网络或者工业以太网传送到云端监测平台上，并使用边缘计算技术完成近端数据预处理以降低数据传输压力。利用深度学习算法实现监测数据的模式识别和结构健康状态评估模型的构建，并在监测数据超过预设阈值的情况下自动启动系统的多级预警机制。以大跨度桥梁建设为例，如果传感器发现桥墩沉降速率不正常，该系统会即时推送预警信息给施工管理人员并给出处理预案，指导现场加固措施的实施，保证施工质量一直在可控范围内。

（三）引入无人机集群进行土木工程施工现场三维动态巡检

无人机集群技术给土木工程施工现场巡检工作带来革命性的突破，能够实现全方位，高效率地三维动态监测。首先，需要根据施工现场的大小及复杂程度对无人机飞行任务进行策划，策划出包括巡检路线，拍摄高度及拍摄角度在内的标准化作业方案。并且，利用多旋翼和固定翼无人机联合编队飞行，利用多旋翼无人机起降灵活和固定翼无人机航行时间长等优点，保证施工现场覆盖无死角。无人机携带高清摄像头和激光雷达，飞行时实时获取施工现场影像数据及点云数据，并通过倾斜摄影测量技术制作高精度三维实景模型。在获取模型后，利用 AI 图像识别算法对现场存在的安全隐患如不戴安全帽和缺乏临边防护等进行自动识别，同步问题定位信息到管理平台进行处理。同时通过对各阶段三维模型的叠加与比对可以直观地反映施工进度的变化及质量偏差情况，从而为工程管理提供可视化的决策依据。

（四）运用智能算法优化混凝土浇筑机械自动化作业参数

混凝土浇筑作业自动化程度直接关系到工程施工效率与质量，采用智能算法对作业参数进行优化是提高自动化程度的关键途径。在机械臂混凝土浇筑设备的设计中，整合惯性导航系统、视觉识别系统和力反馈系统，以实现浇筑设备的精确定位和姿态控制。建立混凝土流变特性数据库并结合工程设计要求采用机器学习算法建立浇筑参数优化模型。模型将混凝土坍落度，浇筑速度和振捣时间作为输入变量、强度和密实度作为质量指标的输出对象，并对浇筑时的混凝土温度进行实时采集、压力及其他资料，经模型计算对浇筑机械作业参数进行动态调整。比如在发现混凝土流动性降低的情况下，该系统会自动提高浇筑速度和延长振捣时间以保证混凝土浇筑质量的均匀性。同时采用数字孪生技术模拟预演浇筑过程，对优化参数方案进行预先验证，从而避免在实际施工过程中参数调整出现试错现象，增强自动化作业稳定性与可靠性[3]。

结语

在数字化与智能化深度融合的时代背景下，土木工程方面的改革已经是势在必行。智能化施工技术依靠对传统模式进行突破和重构，在有效破解产业现有效率，安全，质量等困境的同时，也通过技术赋能助推工程建设走向精准化和智慧化的新台阶。它的运用和发展既是土木工程顺应时代变化的必然选择，也是促进产业高质量发展和可持续建设的关键途径，给今后的工程建设带来无限的可能性。

参考文献：

[1] 王震 . 基于 BIM 技术的土木工程项目管理应用探析 [J]. 居业 ,2025,(04):139-141.

[2] 庞艳艳 . 基于机器视觉的土木工程施工安全管理研究 [J]. 办公自动化 ,2025,30(08):114-116.

[3] 何剑波 . 智能建造技术在土木工程中的实践与未来趋势 [N]. 安徽科技报 ,2025-04-02(014).