建筑安全事故分析及安全智能管理体系构建研究

引言

建筑施工具有露天作业、多工种交叉、高空作业密集等特点，是安全生产风险较高的行业之一。随着新一代信息技术的迅猛发展，物联网、人工智能、大数据等技术与建筑行业的融合不断加深，为安全管理模式革新提供了可能。例如，某超高层项目通过部署智能监控系统，将违规操作识别效率提升 60% ，隐患整改及时率提高至 92% 。在此背景下，深入分析建筑安全事故的内在规律，构建适配行业特点的智能管理体系，对于推动建筑安全管理从“事后处置”向“事前预防”转型具有重要意义。

1 建筑安全事故类型及成因分析

1.1 主要事故类型及特征

1.1.1 高处坠落

作为建筑行业“第一杀手”，多发生于脚手架作业、临边洞口施工等场景。例如，某住宅项目外架搭设时因立杆间距超标，导致工人作业时架体坍塌坠落；部分工人图省事未系安全带，在临边作业时失足坠落。

1.1.2 物体打击

源于高空坠物、材料搬运失控等，常见于起重吊装、模板拆除环节。如某商业综合体项目中，塔吊吊装钢筋时因挂钩未锁死导致钢筋坠落，砸中下方作业人员；施工现场未及时清理的钢管被风吹落，造成路过人员受伤。

1.1.3 坍塌事故

包括深基坑坍塌、模板支撑体系失稳、脚手架垮塌等，后果往往涉及群体伤亡。某地铁站项目因基坑支护未按方案施工，遭遇暴雨后边坡滑塌，掩埋下方作业面；某厂房项目模板支撑立杆底部未垫木方，承重后沉降导致整体坍塌。

1.2 成因解析

1.2.1 人的不安全行为

施工人员是安全管理的核心对象，其行为直接决定风险等级。一方面，一线工人多为农民工，安全培训覆盖率不足 50% ，对“四口五临边”防护、特种设备操作规范等认知模糊，存在“凭经验干活”的侥幸心理；另一方面，管理人员为赶工期强令冒险作业，或对违规行为视而不见，加剧了事故隐患。

1.2.2 物的不安全状态

设备、材料、防护设施的缺陷是事故发生的物质基础。部分企业为压缩成本，使用过期脚手架钢管、不合格安全网；施工电梯、塔吊等特种设备未按周期检测，制动系统老化、限位装置失效等问题长期存在；深基坑监测用的测斜仪精度不足，无法及时发现边坡位移异常。

1.2.3 理体系缺陷

安全管理制度“空转”是普遍存在的痛点：一是责任落实不到位，项目部虽设安全员，但多身兼数职，难以专注安全监管；二是隐患排查形式化，检查表“照搬模板”，对高风险环节漏检、错检；三是应急演练走过场，未针对本项目特点设计预案，事故发生后救援混乱。

2 建筑安全智能管理技术应用现状

2.1 实时监测与行为管控技术

物联网（IoT）感知网络：在脚手架立杆、模板支撑上安装应力传感器，实时监测荷载变化；基坑周边布设位移计、测斜管，动态捕捉边坡变形数据；工人佩戴定位安全帽，通过 UWB 技术实现厘米级定位，进入危险区域时自动声光报警。某市政桥梁项目通过部署200 余个传感器，成功预警3 次支架沉降险情。

2.2 风险预警与预测系统

基于大数据平台整合历史事故数据、气象信息、施工进度等多维度数据，构建风险预测模型。例如，通过分析近5 年某地区建筑事故与降雨强度的关联，建立“暴雨 + 深基坑”风险矩阵，当降雨量达到阈值时，自动向项目推送“暂停基坑作业”预警；针对起重吊装作业，结合设备参数、构件重量、操作人员资质等数据，预测作业风险等级，高风险时强制要求总监旁站。

2.3 沉浸式安全培训技术

VR/AR 技术突破了传统培训的时空限制，工人可通过 VR 设备模拟脚手架坍塌、高空坠落等事故场景，感受违规操作的即时后果，强化安全意识；AR技术则能在实际作业场景中叠加“虚拟指引”，如在模板安装时显示立杆间距、扫地杆设置等规范要求，实时纠正操作偏差。

3 建筑安全智能管理体系构建框架

3.1 体系设计目标与原则

构建智能管理体系的核心目标是：通过技术赋能实现“风险可知、隐患可治、事故可防”，将事故发生率降低 50% 以上，重大事故零发生。体系设计需遵循三项原则：全员参与。覆盖从一线工人到企业总部的全层级，明确各角色在智能管理中的职责；数据贯通。打破“信息孤岛”，实现施工现场数据、企业管理数据、政府监管数据的互联互通；动态优化。基于实际运行效果持续迭代算法模型与管理流程，适配不同项目类型与施工阶段。

3.2“四层三机制”体系架构

3.2.1 智能感知层：构建全方位监测网络

人员监测：为工人配备智能手环，集成定位、心率监测功能，当心率异常时预警疲劳作业；通过人脸识别考勤，关联培训记录，无证人员禁止进入作业面。设备监测：在塔吊、施工电梯等设备上安装运行状态传感器，实时采集转速、荷载、温度等数据，预判机械故障；对脚手架、模板支撑等临时设施，布设倾角传感器、压力传感器，监测变形与承重。环境监测：施工现场部署微型气象站，监测风速、雨量、温湿度；在深基坑、高边坡区域安装视频监控与位移监测设备，结合地质数据评估坍塌风险。

3.2.2 数据处理层：搭建一体化数据平台

实时数据：包括监测设备采集的动态数据，如工人位置、设备状态等，更新频率为秒级；静态数据：如施工图纸、安全方案、人员资质等，作为风险评估的基础依据；关联数据：对接气象部门、应急管理部门数据，引入历史事故案例、行业安全标准等外部信息。平台采用区块链技术保障数据不可篡改，为责任追溯提供依据。

3.2.3 智能决策层：打造AI 驱动的“大脑中枢”

行为识别模型：对视频监控数据进行分析，识别违规操作并自动预警，风险预测模型：结合施工进度、环境参数、设备状态等，预测未来24 小时高风险作业点，生成《风险防控清单》；应急处置模型：事故发生时，自动调取周边人员位置、救援物资分布等信息，生成最优救援路线与资源调配方案，同步上报应急管理部门。

3.2.4 应用服务层：提供精准化管理工具

工人端：移动端APP 推送个人安全任务（如参加VR 培训）、实时风险提示（如“前方5 米为高空作业区，请注意防护”）；项目部：PC 端管理系统展示“安全风险热力图”，高亮显示高风险区域，自动生成隐患整改单并跟踪闭环；企业总部：大屏可视化展示各项目安全状态，对连续预警项目发出约谈通知；监管部门：接入系统数据，对辖区项目进行安全评分，差异化开展监督检查。

结束语

建筑安全事故的防治需跳出“头痛医头”的传统模式，通过智能管理体系实现风险的精准管控。本文构建的“四层三机制”体系，将物联网、AI 等技术与安全管理深度融合，形成从风险感知到应急处置的全链条闭环，为解决人为失误、管理漏洞等痛点提供了可行路径。

参考文献

[1] 魏子涵 . 建筑安全事故发生原因及控制措施探究 [J]. 房地产世界 ,2023,(08):106-108.

[2] 陈梦微 . 论高空坠落事故对建筑安全管理的影响与反思 [J]. 四川建材 ,2022,48(11):230-232.

[3] 苏展 . 建筑安全事故成因分析及预警管理研究 [J]. 中华建设 ,2022,(10):33-35