基于数字孪生技术的高层建筑施工安全风险动态监测与预警系统构建

一、引言

高层建筑施工（高度≥24m）涉及深基坑开挖、起重吊装、高空作业等高危环节，风险源具有“隐蔽性、动态性、耦合性”特征——据住建部数据，2023 年全国建筑施工安全事故中，高层建筑占比达 42% ，其中塔吊倾覆、深基坑坍塌、高支模失稳是主要事故类型。传统安全管理依赖人工巡检与定点监测，存在三大痛点：一是监测范围有限，难以覆盖全部风险源； 据孤立 无法关联分析多风险源耦合效应；三是预警滞后，事故发生前往往缺乏有效干预时间。数字孪 技术通过构建与物理施工场景实时映射的虚拟模型，可实现风险数据全维度集成与动态推演，成为解决高层建筑施工安全管控难题的关键技术手段。

二、数字孪生监测与预警系统架构设计

基于“物理-虚拟-数据-应用”一体化理念，系统构建四层架构，实现施工安全风险“实时感知、动态映射、智能分析、及时预警”的闭环管控，具体架构如下：

（一）物理实体层：风险源数据采集

作为系统数据输入源头，通过部署多类型传感器，实时采集高层建筑施工核心风险源数据，重点覆盖三类关键场景：

- 深基坑场景：布设测斜仪（监测基坑边坡水平位移，精度 ±0.1mm⋅ ）、土压力计（监测围护结构受力，量程0-500kPa）、水位计（监测地下水位变化，精度 :±1cm⟩ ），每50m 设置1 个监测点，数据采集频率1 次/10 分钟。

- 塔吊作业场景：在塔吊起重臂、塔身安装倾角传感器（监测塔身倾斜度，量程±5°）、重量传感器（监测吊重，精度 ±2%) ）、风速传感器（监测作业环境风速，量程 0-60m/s) ，数据采集频率 1 次/1 分钟，避免超载、超限作业。

- 高支模场景：在立杆、横杆安装应力传感器（监测杆件受力，量程0-300MPa）、位移传感器（监测模板沉降，精度±0.5mm），每100 ㎡设置 1 组监测点，数据采集频率1 次/5 分钟，预防支模体系失稳。

（二）虚拟孪生层：施工场景动态映射

基于Unity3D 与BIM 技术构建高层建筑施工虚拟孪生体，实现物理场景的1:1 数字化复刻，核心功能包括：1. 多维度模型集成：将 BIM 模型（含建筑、结构、机电构件）与施工进度计划关联，生成“时间-空间-构件”三维动态模型，实时展示施工进度与现场工况（如某时间点的基坑开挖深度、塔吊位置、支模区域）。

2. 实时数据驱动更新：通过5G/边缘计算技术，将物理实体层采集的传感器数据实时传输至虚拟孪生体，实现“数据-模型”联动——例如塔吊吊重超过额定值80%时，虚拟模型中塔吊起重臂会显示黄色预警标识；超过100%时变为红色，直观呈现风险状态。

（三）数据交互层：信息集成与处理

承担“数据枢纽”作用，实现多源数据的统一集成、清洗与存储，保障系统高效运行：

1. 多源数据接入：支持传感器数据（如JSON 格式）、BIM 模型数据（如IFC 格式）、施工管理数据（如进度、人员信息）的接入，打破数据壁垒。

2. 数据清洗与融合：通过边缘计算节点过滤异常数据（如传感器故障导致的跳变值），并将多维度数据融合——例如将深基坑的位移数据与地下水位数据关联，分析水位变化对边坡稳定性的影响。

3. 分布式存储：采用“边缘节点+云端”混合存储架构，实时监测数据（如塔吊风速、支模位移）存储于边缘节点，确保低延迟访问；历史数据（如月度风险统计）存储于云端，用于长期分析与追溯。

（四）分析预警层：风险识别与干预

基于大数据与 AI 算法实现风险智能分析与分级预警，是系统核心应用层，包含三大模块：

1. 风险识别模块：采用LSTM（长短期记忆网络）算法，对历史监测数据与事故案例进行训练，建立风险识别模型——例如通过分析塔吊倾角、吊重、风速的耦合关系，识别“超载+大风”的高风险组合工况，识别准确率达 92%以上。

2. 分级预警模块：根据风险等级（一般、较大、重大、特别重大）设置四级预警机制，对应蓝、黄、橙、红四种预警信号，预警信息通过系统平台、手机APP、现场声光报警器同步推送——例如深基坑水平位移达3mm/天时触发蓝色预警（仅推送至管理人员）；达5mm/天时触发黄色预警（现场声光报警+全员通知）。

三、系统实践应用与效果验证

以某 32 层高层建筑项目（建筑高度108m，基坑深度12m）为实践对象，应用上述数字孪生监测与预警系统，具体应用效果如下：

（一）核心风险源监测覆盖系统实现三大核心风险源的全时段监测：

- 深基坑：监测数据显示，基坑开挖至 10m 时，某区域边坡水平位移达4.8mm/天（接近黄色预警值 5mm/天），系统分析发现该区域地下水位较前一日上升0.5m，立即推送预警信息，管理人员通过降水井加强排水后，位移降至1.2mm/天，规避坍塌风险。

（二）安全管理效率提升

1. 隐患排查效率：传统人工巡检需6 人/天覆盖全部风险区域，系统应用后仅需2 人/天负责系统监控与异常复核，隐患排查效率提升 60% ，且漏检率从 15%降至3%以下。

2. 预警响应时间：系统平均预警响应时间（从数据采集到预警推送）为 8 秒，较传统人工发现隐患（平均响应时间40 分钟）缩短 97% ，为风险干预预留充足时间。

3. 事故发生率：项目施工周期内未发生安全事故，较同类型未应用该系统的项目（平均事故发生率0.8 起/10万㎡），安全管理效果显著提升。

四、结论与展望

基于数字孪生技术的高层建筑施工安全风险监测与预警系统，通过四层架构实现风险源的实时感知、动态映射与智能预警，有效解决传统安全管理的滞后性与局限性。实践表明，该系统可显著提升安全管控效率，降低事故发生率。未来发展方向需聚焦三点：

1. 多技术融合：结合数字孪生与北斗定位、机器视觉技术，实现施工人员与机械的精准定位，预防人员误入高危区域（如塔吊回转半径内）。

2. 算法优化：引入强化学习算法，提升风险预测精度，实现从“实时预警”向“提前预测”升级（如提前2-3 小时预测深基坑边坡位移趋势）。

3. 标准化推广：制定数字孪生监测系统的技术标准，明确传感器布设规范、数据接口格式与预警阈值，推动技术在高层建筑施工中的规模化应用，助力建筑行业安全生产水平提升。

参考文献

[1]焦少鹏. 住宅建筑施工现场安全管理存在的问题与应对措施[J].居舍,2025,(23):135-138.

[2] 赵 俊 浩 . 基 于 知 识 图 谱 的 建 筑 施 工 安 全 风 险 量 化 与 管 理 [D]. 西 安 建 筑 科 技 大学,2024.DOI:10.27393/d.cnki.gxazu.2024.000829.

[3] 明 侠 . 装 配 式 高 层 建 筑 施 工 安 全 风 险 评 价 与 应 对 策 略 [D]. 长 安 大学,2024.DOI:10.26976/d.cnki.gchau.2024.000332.