基于BIM与物联网融合的建筑智能化运维管理平台研究

引言：当今时代，伴随着建筑规模和复杂程度的不断增长，传统的人工巡检和被动维修已难以满足现代建筑运维管理的需求。BIM 技术的出现为 它不仅能在设计阶段优化建筑性能，还能为运维阶段提供信息基础；物联 时监测成为可能，将 BIM 与物联网融合，建立智能化的运维管理平台， 运维效率，延长建筑使用寿命，节约运营成本。本文将从平台架构设计和关键技术两个方面，对基于 BIM 与物联网融合的建筑智能化运维管理平台进行深入探讨，以期为相关研究提供参考。

1 基于BIM 与物联网融合的建筑智能化运维管理平台技术架构设计

1.1 数据层：全生命周期信息集成

建筑智能化运维管理平台的数据层负责各类数据的采集、存储和管理，是平台的重要基础。通过部署在建筑内的各类传感器和智能设备，采集温度、湿度、能耗等实时运行数据，这些设备通过IoT 数据采集网关连接，网关按照约定的通信协议，如 MQTT， CoAP 等，将原始数据进行初步处理和格式转换，并且平台需要集成 BIM模型数据，包括建筑几何信息、设备属性、空间关系等[1]。为提高 BIM 数据的存储和检索效率，可对原始BIM模型进行轻量化处理，并存储于对象数据库或关系数据库中，平台还需要存储各类运维管理数据，如设备维护记录、维修工单、能耗历史、用户反馈等，对于高频率采集的 IoT 传感器数据，宜采用时序数据库如InfluxDB进行存储；而对于 BIM 模型数据和运维管理数据，则可选用关系数据库或文档数据库。最后，为确保不同来源数据的互操作性，平台需要建立统一的数据模型和标识规范，如采用IFC 标准描述BIM 数据，用UUID 唯一标识物理设备。数据层的合理设计是平台融合多源异构数据的关键。

1.2 业务层：智能分析模块

建筑智能化运维管理平台的业务层是数据处理和智能分析的核心，负责将数据转化为洞见和决策。业务层的首要任务是将 BIM 模型数据与 IoT 实时数据进行关联，通过开发数据集成与映射引擎，将传感器采集的实时数据与 BIM 模型中对应的构件建立映射关系，实现物理世界与数字世界的同步，这一过程需要解决设备标识与BIM 构件标识的对应问题，可采用二维码、RFID 等技术实现[2]。在完成数据关联后，平台利用数据处理与分析引擎，对数据进行实时计算和智能分析，如对关键运行参数进行阈值设定和实时监控，利用机器学习算法进行设备故障预测、能耗异常检测等；分析引擎还可基于 BIM 模型的空间拓扑关系，进行能耗的分区统计和可视化展示，当实时数据或分析结果触发预设规则时，规则引擎会自动生成预警信息，并通过短信、邮件等方式通知相关运维人员。最后，业务层需要为上层应用提供标准化的 API 接口服务，支持第三方系统的集成和扩展。业务层的设计需兼顾实时性、准确性和可扩展性。

1.3 应用层：可视化交互界面

应用层乃是建筑智能化运维管理平台直接面向最终用户的交互界面，提供各种直观友好的功能和服务，其中，三维可视化运维是应用层的一大亮点，通过与 BIM 模型的无缝集成，平台可在三维场景中实时展示建筑运行状态，如设备工作参数、能耗分布、环境质量等，用户可通过平台直观地监测建筑“健康”，并通过点击 BIM构件快速访问其对应的IoT 数据[3]。对于接入了智能控制的设备，平台还允许用户远程下达指令，实现空调温度调节、照明开关等操作。在设备管理方面，平台利用业务层的智能分析能力，可实现设备故障的预测性维护，有效减少非计划停机时间，当故障发生时，系统可自动生成维修工单，协助运维人员高效处置。平台还应具备全面的能源管理功能，如分项计量、同比环比分析、优化建议等，为管理者提供节能决策支持。此外，平台宜提供移动端应用，方便运维人员随时随地掌控建筑动态。应用层的设计应突出以用户为中心，将复杂的技术转化为简单直观的界面和操作。

2 关键技术研究

2.1 数据集成与交互技术

为实现 BIM 与 IoT 数据的无缝集成，建筑智能化运维平台需要攻克一系列数据互操作难题：首先是标识问题，即如何将物理设备与 BIM 模型构件一一对应，一种可行的方法是利用 BIM 构件的全局唯一标识符（GUID），通过二维码、RFID 等形式部署到真实设备上，再开发配套的识别与绑定工具，实现快速映射[4]。其次由于IoT设备种类繁多，通信协议各异，平台可以通过建立统一的数据模型和转换规则，将异构数据转换为平台可识别的标准格式，对于BIM 数据，可采用IFC 等开放的数据交换标准。此外，IoT 设备产生的海量实时数据对平台的处理能力提出了挑战，平台宜引入 Kafka 等高性能的分布式消息队列，对数据进行缓冲和削峰，再通过 SparkStreaming、Flink 等流处理框架进行实时计算，确保系统的低延迟和高吞吐。

2.2 实时监控与预警技术

实时监测和预警是建筑智能化运维的重要功能，对平台的可视化与告警能力提出了较高要求。在可视化方面，平台可充分利用 BIM 模型的多维信息，实现运行状态的立体呈现，如在三维空间中，用不同颜色表征房间的能耗水平，用热力图展示设备健康度等，这就要求平台在 BIM 引擎中，实现 IoT 数据与构件参数的实时融合渲染。在预警方面，传统的基于固定阈值的告警规则往往效果不佳，容易产生误报或漏报，为提高预警精准度，平台可引入机器学习算法，通过对历史数据的挖掘，自动识别设备故障、能耗异常等复杂模式，形成智能阈值。当实时数据触发阈值时，平台应根据问题的严重程度，采取不同的告警策略，如邮件、短信、APP 推送等，确保预警信息及时送达相关人员。

2.3 智能诊断与维护技术

传统的设备维护多采用事后和定期策略， 存在资源浪费和故障风险高等问题，而借助 BIM 和 IoT 技术，平台可实现设备的预测性维护。通过将 时运行数据进行融合分析，平台可以实时评估设备的健康状态， 或趋于故障，系统会自动生成维修工单，并根据问题的轻重 资源的合理调度。与此同时，平台还可挖掘海量的历史运行数据， 测其剩余使用寿命，在此基础上，管理者可以制定未来一段时间的维修计划，提前准备备件和人力，最大限度地减少非计划停机时间。

2.4 能源管理优化技术

在建筑能耗日益成为社会关注的焦点时，如何实现建筑能源的精细化管理和智能化控制，已成为业界的重要课题，传统的建筑能耗管理往往粗放，缺乏针对性，而利用 BIM 和 IoT 平台，可实现更精细、更智能的能源管理：通过在 BIM 模型的基础上，对建筑内的能耗设备和分区进行标识和映射，并利用 IoT 设备实时采集各类能耗数据，平台可以实现对建筑能耗的分项计量和可视化呈现，能耗管理人员可以清晰地了解到每一个区域、每一台设备的能源使用情况，发现能耗的关键点和异常点。基于这些数据，平台可以进一步融合 BIM 中的建筑物理参数，如建筑朝向、体形系数、围护结构性能等，建立能耗预测模型。更进一步，平台还可以集成先进的控制优化算法，根据建筑的实际使用需求和外部环境条件，动态调节空调温度、照明时段等设备运行参数，在满足舒适性要求的同时，最小化能源消耗。

结语：

综上所述，建筑智能化运维管理平台是物联网、BIM 等新兴信息技术在建筑领域深度融合的产物，代表着建筑运维的发展方向，平台集数据采集、分析、呈现于一体，为设备管理、能源管理、空间管理等提供了智能化手段，有望显著提升建筑运维水平，未来，随着 5G、云计算、区块链等新技术的发展，建筑智能化运维平台的研究，一方面还需要在人工智能、大数据等前沿技术领域取得突破，另一方面则需要与建筑行业的业务流程和标准规范深度融合，如此，建筑智能化运维管理平台必将迎来更加广阔的应用前景。

参考文献：

[1]靳田,李连军.基于 BIM 和物联网的智能建筑运维实时监测与预测性维护技术研究[J].住宅与房地产,2025,(08):65-67.

[2]赵小春,陈长旭,梅子强,等.BIM 技术在智能建造基地建设中的应用[J].上海建材,2025,(01):59-62.

[3]孔德俊.基于BIM 技术与物联网的建筑运维系统设计研究[D].长春工程学院,2023.

[4]朱芷菡.基于BIM 的建筑运维管理需求分析与框架设计[D].长春工程学院,2022.