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房建工程質量安全管理中智慧工地系統的應用研究

2022-11-18 10:37:08高俊杰
中國新技術新產品 2022年16期
關鍵詞:區域模型施工

高俊杰

(廣州開發區交通投資集團有限公司,廣東 廣州 510000)

0 引言

智慧工地系統在施工現場管理的關鍵技術分別是BIM技術、物聯網技術和定位技術,其產生與發展滿足了建筑產業發展所必需的新要求,其作用為提高房建項目施工現場管理水平,拉動房建項目的整體效益[1]。在國民經濟發展過程中,建筑行業起到極其重要的支撐作用,在基礎設施建設、民眾居住條件改善、促進勞動力就業以及帶動區域經濟發展等方面作用顯著。另一方面,建筑行業也是極易造成安全事故的危險行業。在黨和國家各級主管部門以及行業機構的特別關注和同心協力下,不但工程中的安全事故出現的概率大幅度減少,而且提升工程質量。但也要充分認識到,未來的建筑行業的安全質量問題依舊任重道遠,特別是各地城市化的深度推進,建筑工程規模逐年劇增,施工安全質量問題依舊是最主要的問題[2]。如何有效地進行施工現場的安全管控、將事故發生率降到最低、避免不文明施工、杜絕各類違規操作,依托可視化的BIM技術進行建模以及相關的施工方案,借助三維效果了解所有施工環節,完成可視化的施工安全交底,監控施工過程質量安全風險預警,最后保證施工質量。

1 工程質量安全系統應用設計

1.1 工程質量安全風險預警總體框架構建

通過BIM模型所構建的集成平臺,其中會涉及多個輔助軟件,包括Revit、Fuzor以及Navisworks等,通過科學化的方式,對參與方所提供的信息做好全面的整合與處理,確保相互之間可以信息共享,這樣也能為后期風險識別,提供必要的參考依據。在預警模型過程中,需要將參數化作為基礎,因為Revit中會涉及開放的API接口,這一接口也能為定義危害參數,同時進行相關的操作,包括定義、分析、反饋以及修改等,使可操作的空間更大[3]。

由5個層面共同組成的模型包括感知層、傳輸層、模型層、數據層和應用層,借助各自層次的功能,可以完成處理采集的數據、進行風險監測以及通過可視化的風險預警,整體關系和模型框架圖如圖1所示。

圖1 預警系統框架總圖

感知層在應用過程中,其負責的范圍就是針對施工時可能出現危險源,做好全面的監測工作。在日常建設過程中,會涉及一些影響到建筑全生命周期的風險,根據劃分類型可以將風險劃分為質量缺陷、危險地帶、沖擊打擊以及變形倒塌等,添加信息監測機制,采取相匹配的措施,可以快速采集現場所出現的危險信息, 然后編碼和轉編碼。

傳輸層在應用過程中,其基本的作用就是對信息做好收集、反饋、處理。將不同的監控技術手段加入其中,可以形成一個完善的配置,在采集信息過程中,可以利用以外網或者無線網將采集到的數據上傳到數據處理中心。除此之外,客戶端信息結果的處理也由傳輸層負責,向對應的監測點返還,以保證反饋的信息通過監測點得到更好處理[4]。

模型層負責提供相應的參數,主要是項目施工過程中所涉及的。構成建筑模型的專業主要包括暖通、建筑、機電以及結構等,通過SDK數據包給出不同專業模型包括的參數。

數據層的作用是處理對標簽傳遞的信息,例如解碼對標簽信息,比較分析監測數據和危害數據等。

應用層的作用是向危險區域的人、物、機等反饋數據層的對比分析結果,并在BIM模型中利用ID號直觀地顯示預警信息,以工具的形式進行安全管理的管理、協調和指揮。

上述預警系統總體框架的核心是通過BIM的安全風險預警模式實現,其作用是進行BIM建模,其對象是施工中物體墜落區和撞擊區等危險源,同時進行危險源閾值的設置,將其導出后進行危險源數據庫的建立。并有效監測施工現場模型標記的危險源,判斷其有無突破安全閾值。一旦超過閾值就要進行信息預警。倘若在安全值內就要追蹤施工進度,進行危險源數據庫以及BIM模型的更新[5]。真正做到了及時發現問題并對循環檢驗中的問題進行解決。流程如圖2所示。

圖2 基于BIM的安全風險預警實現思路

1.2 安全預警功能分析

在BIM技術與信息技術之下所構建的風險預警模型會涉及輸入、存儲、運算和輸出這四個模塊,各個模塊之間信息存在交互性,此時可以利用危險編碼保證信息互相連接。整個系統模塊功能如圖3所示。

圖3 功能模塊

輸入模塊。主要實現兩個功能:在標簽中寫入危害碼,在BIM平臺上導入監控數據。存儲模塊:存儲模塊不僅保存BIM模型中包括的參數和各種監控設備采集的數據,還保存各種監控設備的對比分析結果。運算模塊:在運行運算模塊過程中,會對危害數據與監測到的數據進行多次對比,進行數據差距的合理分析[6]。例如在全面監測施工安全事故的過程中,針對監測數據的幾何運算、編譯、轉碼等操作,必須在前期準備階段進行。輸出模塊:利用運行模塊完成對比與分析后,此時輸出模塊的出現,可以將一些預警信號,利用彈窗或者高亮的方式出現在BIM模型中,其中包括發生風險的位置、風險具體類型、風險解決方案等。其具體的實施流程如下。因為所識別的危險因素在施工項目中不是數量級的,因此可以考慮在查找中利用二分法。可用 C++實現源碼:

1.3 安全預警流程分析及功能實現

1.3.1 預警監測節點定位

因為多基站的定位模式,所選擇的算法是TDOA(Time Difference of Arrival)法,公式如下:已知1,2,…,n個節點的坐標為(p1,q1),(p2,q2)(p3,q3),…,(pn,yqn),d1,d2,d3分 別是坐標到節點D的距離,…,dn,如果(p,q)是節點D的坐標。則有:

式中:p,q,pn,qn為坐標點,d,dn為兩點之間的距離。

前(n-1)項減去最后一項得:

式中:p1,pn,q1,qn,為坐標d1,dn兩點間距離。

由矩陣可為AX=b ,式中A、b是下面的矩陣,X是變量。

其中:

則可得待測點的坐標如下:

式中:X為測得點的坐標,AT為矩陣A的轉值矩陣,A、b為上面的矩陣(3)和矩陣(4),

監測點既可以確定標簽位置,是否進行預警的判斷就是標簽是否進入危險區。

1.3.2 基于施工安全事故監測的預警流程

施工安全事故是由變形區域和危險區域導致的,可以從兩個方面進行縱向風險監測,如圖4所示。

圖4 危險區域監測系統工作流程圖

圖4中有2個部分,第一部分為機械設備監測和施工現場危險區域的相關情況。通過感知層、傳輸層和數據處理層對監測到的信息進行處理,最后處理成的數據結構等同于危險源代碼,然后與危險源數據庫進行對比分析[7]。

創建危險源數據庫的過程是該系統的另一部分,危險源數據庫的數據構成主要是相關的危險源參數,該參數是從包括危險區要素的BIM模型中導出。系統操作程序的最后步驟是以ID號為主要索引,對以上兩部分的數據進行對比分析[8]。超過安全閾值時,發出警告信號,突出顯示危險部位,生成風險評估報告。否則會推送安全通知。

準確判斷工作人員的位置是不是處于危險區域,是該工作程序的核心工作。所以,要劃分危險區域和工作區域。

式(6)為危險區域點集合,(1,2,3)的坐標是危險,式(7)的定義設定為工作人員置身的區域,(X'1,X'2,X'3)代表的位置坐標即是工作人員所在點。對危險區域有無工作人員的判斷,可判斷X和X'(X危險區域,X'員工所在位置),如果X'∈X,表示員工進入危險區,就會警告。危險區域包括點危險區域、空間危險區域、線危險區域以及平面危險區域,其最后的界定是根據動作區進行[9]。

根據主體的特點,危險區域分為動態和靜態兩類。靜態:例如建筑窯洞、建筑入口等區域。動態:例如大型機械、塔吊等區域。人員所在區域和動態危險區域的位置如公式(8)所示。

式中:g(W,t)為工作人員和動態危險區域的定位,Y∈F就是一個危險區域,φ(W)是否進入危險區域。

倘若某個建造者沒有通過授權((W)=0)便闖進某個危險區域(Y∈F),系統就會及時向施工人員發出警告。而施工人員進入危險區域時,便會產生如公式(9)所示的坐標位置。

式中:g(z;t+Δt)發出預警后是否離開危險區域,Z∈F仍處于危險區域,P(Z)=0就是沒有離開。

風險預警信號為?t時間后,工人可能處于離開危險區(Z∩F=0),預警就會解除,而人員還在危險區域Z∈(F)時,安全管理的防護干預就要及時進行,對安全風險進行化解,保障施工者的安全。

2 項目應用實例

2.1 項目背景

某科技大廈智慧工地項目,其依托的基礎是大數據、物聯網、云計算,利用BIM和IBMS和BIM為智慧中樞的智慧建筑。通過碗型鷹眼技術,對施工作業區、物料區、生活區、車輛進出口進行360°全景攝錄,三維立體化全方位監管,做到施工過程、施工質量、施工環境公開化和透明化管理,是施工所在區十三五規劃智能建筑的典型縮影之一。

2.2 系統應用

針對項目特征設計解決方案,采用BIM+監測系統方式進行碰撞監測。相關的碰撞監測主要是針對構筑物之間、不同的機械設備、人員、車輛等的碰撞監測,而針對復雜環境的監測,要注重風險監測的雙向性[10]。監測運動危險區示意圖如圖 5所示。

圖5 基于BIM+監測機械碰撞區域監測示意圖

2.3 應用效果

利用IBM+監測系統的實景操作體驗方案,部署方便,可監控工地日常情況并監督工程施工進度;利用IBM+監測系統展示建筑現場,效果驚艷,如圖6所示,同時又讓來訪人員感受到了實景操作體驗。

圖6 監控實際效果圖

3 結論

該文通過信息化手段將BIM+監控系統應用于房建施工現場,實現現代化管理,為房屋施工現場創建更高效、安全的管理系統。將BIM技術+監控技術廣泛運用于建筑工地的風險預警和相關的管理,真正做到安全風險管理從傳統的評估到主動監控預警,轉變為被動的人工監督檢查的全天候實時動態監控與管理,不僅能高效、有針對性地對施工現場的安全風險進行控制,為信息技術在安全生產領域的應用提供了新的視角和新的參考。

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