裝配式建筑施工中的智能傳感技術應用研究

摘 要：智能傳感技術作為一種實時、高效的檢測手段，能夠對裝配式建筑施工過程中的關鍵數據進行精準采集和動態分析，有效保障施工質量和安全性。本研究構建了智能傳感技術在裝配式建筑施工中的應用框架，分析了多傳感器集成、數據融合、動態監測等關鍵技術，提出基于數據驅動的施工過程優化方法，建立了智能化的質量和安全監測系統。

關鍵詞：裝配式建筑施工；智能傳感技術；多傳感器集成；數據驅動；過程優化

1 前言

隨著建筑行業的快速發展，裝配式建筑因其高效、環保、節能的特點，逐漸成為建筑施工領域的重要趨勢，特別是在提高建筑質量和施工效率方面具有顯著優勢。裝配式建筑施工過程的復雜性及其對精準安裝和施工質量的高要求，使得傳統施工監測手段難以完全滿足精確控制和實時反饋的需求。在裝配式建筑施工中，構件的連接精度、結構的穩定性以及安裝過程的實時監測都直接關系到最終建筑的安全性和耐久性，因此對施工全過程的監測、質量管控和施工效率優化提出了更高的要求。

2裝配式建筑施工中智能傳感技術的應用框架

2.1智能傳感技術在裝配式建筑中的應用模式

智能傳感技術通過在建筑施工現場布置多種類型的傳感器，實時監測、采集并分析施工過程中的關鍵數據。在裝配式建筑施工中，智能傳感技術主要用于現場監測，通過傳感器記錄裝配式建筑構件在運輸、吊裝、對接和安裝等環節中的狀態信息，如位置、角度、應力和溫度等物理參數。這種實時監測有助于及時發現施工過程中的偏差與異常情況，從而保障施工質量和進度。動態反饋則基于監測數據，利用系統平臺反饋給施工管理人員，以便進行必要的調整與優化，確保施工質量符合設計要求。數據驅動則是依托傳感器持續提供的實時數據，為施工全流程的控制、預測和優化提供基礎數據，逐步形成可用于指導未來施工的最佳實踐模型[1]。

2.2傳感器選型、布置和數據采集體系

常用的傳感器包括位移傳感器、傾角傳感器、應力傳感器，以及溫度和濕度傳感器等。位移傳感器適用于監測構件的移動距離和安裝精度；傾角傳感器用于監測構件在吊裝和安裝過程中的角度變化，以確保構件的垂直度和穩定性；應力傳感器用于檢測構件的受力情況，評估結構的承載狀態；溫度和濕度傳感器用于實時監控施工現場的環境參數，以保證環境條件符合施工要求。

2.3數據傳輸、處理與決策支持的系統架構

數據處理中心主要完成數據存儲、數據分析和可視化任務。數據清洗過程中，使用基于信號處理的濾波算法對異常數據進行剔除，確保數據的準確性。在數據分析環節，系統采用基于數據驅動的決策支持模型，能夠根據實時數據對施工過程提供優化建議，幫助施工人員快速做出決策。當監測到構件安裝過程中角度偏差超出允許范圍時，系統會觸發預警提示，并給出最佳的調節方案。此外，在系統架構中，傳感器網絡層負責傳感數據的采集和上傳，數據傳輸層確保數據在施工環境中的快速穩定傳輸，數據處理層則包括數據清洗、分析和可視化等步驟。

3智能傳感技術在裝配式施工過程監測中的關鍵技術

3.1多傳感器集成與實時數據同步技術

在多傳感器集成技術中，網絡化布置指的是根據傳感器在施工現場的空間分布進行合理布局，以確保各個關鍵環節的監測覆蓋。傳感器應覆蓋裝配式建筑施工中的多個環節，如構件吊裝、安裝和對接等。例如，位移傳感器用于監測構件的精準對接，傾角傳感器用于監測安裝角度的準確性，應力傳感器則用于實時監測構件的受力情況。協議統一是指不同傳感器的數據傳輸需采用兼容的協議，應用Modbus或CAN等協議以保證不同傳感器的數據能夠在同一平臺中兼容解析[2]。

3.2動態監測系統中的數據融合與分析

動態監測系統數據融合通常采用卡爾曼濾波、貝葉斯估計等算法進行融合。以鋼梁安裝的動態監測為例，安裝過程中，位移傳感器記錄鋼梁的位置變化，傾角傳感器記錄角度變化，應力傳感器監測受力狀態。假設實時監測數據如下：位移2 mm、傾角1.5°、應力變化12 MPa。數據融合算法對這三項數據進行權重計算，判斷是否在安全范圍內。卡爾曼濾波將各項傳感器數據誤差修正后，計算出綜合的鋼梁安裝狀態為1（偏差超限），系統自動觸發預警，提醒施工人員調整安裝策略，確保安裝精度。

3.3智能檢測技術在施工安全和質量監測中的應用

施工安全監測領域廣泛應用了智能檢測技術，實時感知的對象包括應力、位移和環境參數等，是潛在風險識別的關鍵。通過智能檢測技術，傳感器自動采集分析數據成為可能，在異常情況下立即觸發報警，進一步提升了施工安全的動態響應力。當來到樓板安裝施工階段，構筑物中會看到已經配置好的用于實時監管受力、位移以及溫濕度等因素的應力傳感器、位移傳感器和溫濕度傳感器。當應力傳感器檢測到樓板受力為50 MPa，位移變化為3 mm，并且濕度超過75%時，系統會自動報警，提示施工人員注意調整安裝壓力，以避免結構變形造成的安全隱患。

4裝配式建筑施工智能化過程中的數據分析與優化方法

4.1數據預處理、濾波與異常檢測技術

裝配式建筑施工智能化過程中，針對數據預處理去噪常用的技術是滑動平均和中值濾波，其能有效去除測量過程中環境或傳感器本身所導致的偶發噪聲。濾波技術則采用卡爾曼濾波和低通濾波，以消除數據中的高頻噪聲并保留數據的主要特征，有助于精準反映施工狀態。針對異常檢測常用的方法中，孤立森林算法能夠對多維數據的異常值進行檢測，判斷其是否偏離正常范圍。

4.2施工進程中的數據驅動模型與智能算法

時間序列分析、回歸模型和神經網絡等技術皆為基礎的數據驅動模型，能反映施工過程中應力、位移和溫濕度等的變化趨勢。如ARIMA和LSTM這樣的時間序列模型有預測未來狀態之可能，所以施工策略得以優化。智能算法就是在數據驅動模型的基礎上進行施工過程預測和實時決策的。以應力監測為例，應用ARIMA模型構建的預測公式為：

=c+φ1Yt-1+φ2Yt-2+…+φpYt-p+θ1∈t-1+θ2∈t-2+…+θq∈t-q

其中，" " "為預測應力值，φ1和θ1分別為自回歸系數和移動平均系數，∈表示白噪聲。

4.3基于數據分析的施工過程優化策略

裝配式建筑施工在優化前常會面臨安裝精度不足、對接誤差過大等問題，這都直接影響著施工的質量和進度。數據分析之后，每一個步驟的偏差數據均由系統實時監控，并生成優化建議以實現精細化施工。優化前后施工數據對比見表1。

表1展示了裝配式建筑施工優化前后的位移偏差和角度偏差對比數據，反映了智能化監測與數據反饋優化策略對施工精度的顯著提升[3]。

5智能傳感技術應用的效果評價與優化

5.1施工質量與結構安全性的智能監測效果評價

智能傳感技術的應用為裝配式建筑施工帶來顯著提升，不僅施工質量得到保證，結構安全性監測的精度與效率也大有進步。通過持續監測位移、角度和應力數據的傳感器，實時對照設計參數進行比較，提供及時準確的偏差反饋。特別之處在于，在吊裝環節中，智能傳感技術成功將位移偏差降至2 mm以內，并將角度偏差控制在1°以下。偏差一旦超過預設閾值，驅動系統就自動發出警報并提示糾正措施，以實現對施工質量的高精度控制?？偟膩碚f，智能監測能夠在構件應力、溫度和濕度等關鍵指標上實時反饋結構安全性。

5.2智能傳感技術在施工效率提升中的作用評估

智能傳感器能夠實時反饋施工進程和構件狀態，幫助管理人員進行精準的進度控制和資源配置。在鋼結構安裝過程中，系統自動檢測構件的對接情況，消除可能存在對接誤差和安裝偏差等問題的耗時人工檢查，并直接將對接時間從6小時縮短至4小時。具體數據顯示，未使用智能傳感技術前，施工周期通常需要300小時，平均每小時需人工檢查5次，而應用智能傳感技術后，施工周期縮短至250小時，人工檢查次數減少至每小時1次。在人員需求上，傳統監測方式需5～7人負責實時檢查和數據記錄，而智能傳感監測系統能夠實現自動數據采集和異常預警，使現場管理人員減少至3人，勞動成本顯著降低。此外，智能傳感技術在提升施工效率方面的作用還體現在自動化數據分析和智能決策支持上。

5.3基于數據反饋的智能優化與成本控制

智能監測數據系統能夠對施工中產生的位移和應力數據進行實時分析，并自動識別施工偏差并調整策略，使得施工路徑和安裝方式在微觀層面得到優化，減少施工返工和調整成本[4]。

在成本控制方面，通過智能傳感技術的實時數據反饋和預測分析，對材料成本進行精確計算，以優化構件需求和調度，避免材料積壓或短缺[4]。在人力成本方面，智能傳感系統以自動化的數據采集和分析替代了傳統人工巡檢，使人員需求降低。

數據分析可以識別施工過程中的冗余步驟，針對性地精簡流程，減少返工和資源浪費。施工項目在智能優化前，施工流程復雜，導致平均工時達到120小時，而在數據反饋驅動下，減少冗余環節并優化流程，工時降低至100小時，節省了近20小時的施工時間。智能優化前后成本對比見表2。

表2清晰地展示了智能優化在施工時間、人員需求、材料浪費與設備維護成本等方面的顯著效果。

6結論

本研究對智能傳感技術在裝配式建筑施工過程中的應用框架、關鍵技術和優化方法進行了一番系統分析，確認了其在把控施工質量、保障結構安全性，提高施工效率以及管理成本方面的功效。在裝配式建筑施工中，該技術主要依賴于構件監測、環境監測和結構狀態監測等多方位的應用模式，并通過整合多個傳感器數據并實現數據同步融合的方式，做到對于整個施工狀態的實時追蹤與反饋。利用數據驅動模型，與智能算法掛鉤，并結合多傳感器間的數據融合，來完成對關鍵施工進程中存在問題的預判并取得優化的工作。

參考文獻

[1]祝鵬，郭艷光.智能傳感技術在水肥一體系統中的應用研究[J].農機化研究，2025，47（2）：176-180.

[2]柴春花，沈海軍.初探視覺傳感技術在機器人智能化焊接中的應用[J].中國設備工程，2024（16）：33-35.

[3]徐波.基于智能傳感技術的五方主體工地安全管理與監控研究[J].建設科技，2024（14）：99-101.

[4]郭凱凱，朱煒皓，李軍，等.基于智能傳感技術的輸電線路跨越架環境監測與預警系統研究[J].電氣技術與經濟，2024（7）：177-179+182.