建筑工程施工安全风险智能预警系统的构建与实践研究

引言

建筑工程施工安全是该行业得以稳定发展的前提与核心命题，根据近些年来国家的数据统计研究，发现我国每年因建筑施工事故造成的人员伤亡超过千人，直接经济损失高达10 亿元，这也展示了传统的安全管理模式无法应对当前的安全管理需要。以往在开展安全管理时，更多的都是依赖于相关人员的巡查与经验判断，但是存在有较多的盲区以及滞后性。伴随着物联网、人工智能、大数据技术的全面发展，目前将智能预警系统，全面放置于施工安全风险防控之中，具有极强的必要性。

一、传统安全风险管理中存在的局限

首先是风险识别依赖人工经验，传统安全管理模式中，安全管理人员需要定时定点巡查识别隐患，需要定期不定期抽查分析安全隐患。但是由于每一施工工程所配备的安全管理人员数量不足，外加时间有限，难以覆盖所有施工工作，甚至有时高风险区域无法勘测到位，会造成施工安全隐患无法快速排除，进而影响最终的施工安全，可能造成严重的安全事故。

其次，预警响应滞后，往常需要采用人工预警的方式，而这一模式需要逐层上报，从隐患发现到下令整改平均耗时48 小时，但是有些安全隐患极易暴雷。为此预警响应滞后可能会造成安全隐患的迅速恶化，进而造成安全事故。

最后数据利用效率低，以往也在加强对人工智能技术、大数据技术的运用，但是施工数据往往较为分散，大多放置于监理日记、设备记录等渠道，无法通过有效的平台对数据进行全面整合，这也会造成后续数据的整体化运用不够优化和清晰。

二、智能预警系统的技术架构与实践研究

1. 系统架构设计

想要更好的构建安全风险智能预警系统，那么就应针对于该系统的架构进行深入研究和分析，要涵盖施工安全管理全过程全方面。首先需要引进数据采集层，要通过集成传感器、摄像头等多元化设备，将施工的全过程进行实时记录。比如在施工过程中，各设备的状态（升降机载重），再比如施工中一线人员的各类行为等等。数据的采集精准全面，才能为后续对数据进行有效运用分析，奠定良好基础。其次，构建数据处理层，数据处理是数据采集后所需进行的关键步骤，目前可以选用多元处理技术，实现对原始数据的全面清晰标准化与降维，保证搜集的各类型数据能够被实际使用并分析。再次，构建分析层，这一层需要引进人工智能技术，结合机器学习与深度学习算法，结合施工工程实际情况，构建施工风险预测模型，为后续快速识别安全风险，快速解决安全隐患，奠定前期数据分析基础。最后设计展示层，在系统中需要通过展示层，实时呈现风险热力图，这样相关工作人员能够最快速的结合系统所反馈的情况分析安全隐患等级，同时快速解决存在的安全隐患，使得危险被消灭在萌芽之中。

2. 核心功能的实现

其一，借助于风险智能预警系统动态预警，对施工环境进行实时监测，是引进智能系统的基本要求之一，而借助于智能预警系统能够实现对环境、设备、安全人员行为的实时监测和分析。相关工作人员可以在后台进行数据录入，例如在施工过程中可以将 PM2.5 的浓度设置为监测重点，如果在监测中发现 PM2.5 的浓度超过了前期所设置的限制，就可以由风险智能预警系统自动触发喷淋系统，从而保证PM2.5 的浓度能够快速下降至安全范围之内。

其二，要借助于风险智能预警系统落实风险预测与资源优化。该系统能够对施工过程中的各数据进行全方面记录、全过程记录，而后台相关工作人员可以引进人工智能技术，基于历史数据和实时参数，预测施工过程中存在高风险的环节，同时结合安全隐患优化后续的检验检修路径，实现人员调配的优化完善，减少无效巡查，提高巡查质量，为后续安全施工保驾护航。不仅如此，在智能系统引进下，还可结合物料消耗数据实时警报，一旦出现所用物料数量储备不足，也可以及时预警，以防止因材料短缺而造成的工程延误等多元化风险。

其三，应急响应与轨迹追踪。在实际开展施工过程中，难免会出现有多元化的安全隐患，而借助于智能系统能够有效对各类安全隐患进行精准识别，并在明晰安全隐患后及时进行预警，并上传至系统平台之中，由相关管理人员实时分析、实时研究，并对隐患进行快速处理理。

结束语

综上所述，智能预警系统融入于当前建筑工程施工中，能够有效实现施工安全性的全面提高，可以快速针对施工中出现的各类安全隐患进行全方面研究分析、处理，从而优化安全管理人员的工作，提高管理效能、管理质量，为后续推动行业稳定发展、高质量发展，奠定良好基础。

参考文献

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