吳瑜靈，王遠(yuǎn)利

（廣東建科創(chuàng)新技術(shù)研究院有限公司 廣州 510500）

0 引言

隨著科技的迅猛發(fā)展和工程領(lǐng)域的不斷創(chuàng)新，建筑信息模型和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成為當(dāng)今建筑行業(yè)數(shù)字化、智能化發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。融合BIM 與IoT 的智能建造在提升建筑工程質(zhì)量、效率和可持續(xù)性方面發(fā)揮巨大作用。

傳統(tǒng)建筑設(shè)計與施工過程通常存在信息孤島和數(shù)據(jù)斷層的問題［1］，導(dǎo)致溝通不暢、資源浪費(fèi)和工期延誤等諸多問題［2］。通過集成建筑項目多方面信息，BIM 技術(shù)實現(xiàn)了信息共享、模擬分析、碰撞檢測等功能，為設(shè)計、施工、運(yùn)維等各個環(huán)節(jié)提供了全面的數(shù)據(jù)支持［3］，為以上問題提供了新的解決方案。但是僅用BIM技術(shù)還無法實現(xiàn)真正意義上的智能化［4］。

將IoT 與BIM 融合應(yīng)用，工程項目可以對各種設(shè)備和系統(tǒng)進(jìn)行實時監(jiān)測、控制和優(yōu)化，實現(xiàn)建筑施工和運(yùn)營的智能化［5］。本文重點探討融合BIM 與IoT 的智能化施工應(yīng)用，在工程項目中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)，為建筑行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級提供新的思路。

1 工程概況

某軌道交通車輛段工程紅線用地面積約32公頃，車輛段內(nèi)主要建筑有運(yùn)用庫、聯(lián)合檢修庫、綜合樓、物資總庫、污水處理站、混合變電所等14個建筑單體，如圖1 所示，總建筑面積約23 萬m2，竣工日期為2021 年12月30日。本工程存在以下重難點：

圖1 車輛段BIM模型總覽Fig.1 Overview of the BIM Model of the Vehicle Section

⑴工期緊

工程工期緊張，需在雨季進(jìn)行施工且所在地區(qū)雨季時間較長，降雨量豐富，對施工作業(yè)產(chǎn)生了顯著影響。

⑵管線系統(tǒng)復(fù)雜

工程涉及復(fù)雜的管線布局，涉及多個系統(tǒng)，并存在多個專業(yè)接口關(guān)系，導(dǎo)致整體結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性顯著增加。為了滿足嚴(yán)格的抗震要求，如庫區(qū)和聯(lián)合檢修庫等采用了綜合支吊架，對設(shè)備的安裝高度進(jìn)行嚴(yán)格控制，因此管線系統(tǒng)非常復(fù)雜。

⑶工序復(fù)雜

工程涉及一系列繁雜的施工工序，包括大跨度蓋板結(jié)構(gòu)的施工、綜合樓深基坑的開挖支護(hù)、庫內(nèi)整體道床的建設(shè)以及大型工藝設(shè)備的安裝。同時還存在一些風(fēng)險難度極高的施工過程，如大面積高支模架體的搭建、主體結(jié)構(gòu)大面積混凝土的澆筑等，工序的復(fù)雜性使得風(fēng)險控制變得十分困難。

⑷安全質(zhì)量控制難度大

工程規(guī)模龐大，涉及多個單體建筑。現(xiàn)場同時進(jìn)行大規(guī)模、多單位、多專業(yè)、多工種的交叉施工作業(yè)，導(dǎo)致施工質(zhì)量難以掌控。此外，需要頻繁調(diào)度人員、物資和機(jī)械設(shè)備，施工生產(chǎn)動態(tài)管控難度很大。

2 基于BIM-IoT的施工應(yīng)用

2.1 臨建工程規(guī)劃

根據(jù)項目特征，建立BIM 場地平面布置模型。模型結(jié)合無人機(jī)航拍數(shù)據(jù)與勘察圖紙，能夠合理規(guī)劃項目場地平面布置。在施工過程中，BIM-IoT 技術(shù)的融合使得不同參與方可以實時共享臨建工程的信息和數(shù)據(jù)，根據(jù)實際情況調(diào)整場地部署，避免各工作面之間沖突，確保材料運(yùn)輸?shù)捻槙场?/p>

2.1.1 創(chuàng)建場布模型

由于施工場地的狹長特點，為了有效地提高施工效率，對工程部的選址以及車輛的進(jìn)出線路進(jìn)行科學(xué)且合理地規(guī)劃。首先建立相應(yīng)的場布模型（見圖2）。

圖2 場地布置BIM模型Fig.2 BIM Model of the Site Layout

2.1.2 塔吊布置

車輛段工程作業(yè)面相對集中，建設(shè)規(guī)模較大，場內(nèi)各類材料的運(yùn)輸量巨大，因此主要依賴塔式起重機(jī)進(jìn)行材料轉(zhuǎn)運(yùn)。在施工現(xiàn)場，塔吊密度較高，各個塔吊之間存在交叉作業(yè)，使得施工現(xiàn)場的安全風(fēng)險大幅增加。故運(yùn)用BIM 技術(shù)對塔吊的運(yùn)行情況進(jìn)行模擬分析，確保塔吊的合理布置，提高作業(yè)的安全性水平，如圖3所示。

圖3 塔吊布置BIM模型Fig.3 BIM Model of Tower Crane Arrangement

2.2 智能物料跟蹤

車輛段工程建設(shè)過程中，需要大量建筑材料，同時涉及大量施工設(shè)備和機(jī)械。通過對設(shè)備和材料進(jìn)行實時監(jiān)測，獲取材料運(yùn)輸、使用情況和設(shè)備的位置、使用狀態(tài)和維護(hù)需求，隨時了解物料的運(yùn)抵情況，施工進(jìn)度和工地資源的分配情況（見圖4）。通過物聯(lián)網(wǎng)傳感器實時監(jiān)測庫存，更精準(zhǔn)地預(yù)測物料需求，避免物料短缺和過剩，優(yōu)化物料采購和使用。

圖4 RFID預(yù)制構(gòu)件管理Fig.4 RFID Prefabricated Components Management

2.3 智能安全監(jiān)控

車輛段工程建設(shè)中往往伴隨多種安全風(fēng)險，如大型施工設(shè)備操作不當(dāng)風(fēng)險、物料搬運(yùn)風(fēng)險和環(huán)境或人為因素引起的其他風(fēng)險。本工程基于IoT技術(shù)將傳感器、攝像頭和其他設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)，實現(xiàn)對工地安全情況的遠(yuǎn)程監(jiān)控和數(shù)據(jù)收集，其中包括部署于工地關(guān)鍵位置的視頻監(jiān)控系統(tǒng)、區(qū)域入侵監(jiān)測、材料堆放監(jiān)測和塔機(jī)設(shè)備監(jiān)控，如圖5所示。

圖5 塔機(jī)監(jiān)測Fig.5 Tower Crane Monitoring

2.4 智能質(zhì)量管控

通過在工程現(xiàn)場部署智能監(jiān)控、物聯(lián)網(wǎng)傳感器等，實時監(jiān)測和測量包括混凝土強(qiáng)度（見圖6）、鋼軌精度、道床平整度、構(gòu)件吊裝等各種施工過程的質(zhì)量指標(biāo)，實現(xiàn)建筑材料和構(gòu)件自動化檢測。對于施工過程中產(chǎn)生的質(zhì)量數(shù)據(jù)，通過IoT 技術(shù)在智慧工地平臺上進(jìn)行集中存儲和分析，提供更全面的質(zhì)量信息，輔助項目決策和制定改進(jìn)措施。

圖6 智能質(zhì)量管控Fig.6 Intelligent Quality Control

2.5 綠色施工監(jiān)測

車輛段工程建設(shè)工程中，通過傳感器監(jiān)測包括電力、燃?xì)夂退Y源的能源消耗情況（見圖7），以及實時監(jiān)測包括車輛尾氣、機(jī)械設(shè)備排放等碳排放量，進(jìn)而識別能源浪費(fèi)和評估工程碳足跡，實現(xiàn)節(jié)能減排。通過在施工現(xiàn)場部署物聯(lián)網(wǎng)傳感器，實時監(jiān)測噪音和振動水平，減少施工噪音和振動對周圍環(huán)境的影響。

圖7 環(huán)境監(jiān)測Fig.7 Environmental Monitoring

3 BIM-IoT與智慧工地平臺的結(jié)合應(yīng)用

3.1 平臺系統(tǒng)架構(gòu)

IoT 技術(shù)通過傳感器、監(jiān)測設(shè)備等采集施工現(xiàn)場數(shù)據(jù)，及時傳輸至智慧工地平臺。平臺根據(jù)工程實際需要，對現(xiàn)場數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、統(tǒng)計，為施工管理提供決策支持。數(shù)據(jù)與BIM 進(jìn)行關(guān)聯(lián)，可通過直觀模型進(jìn)行動態(tài)展示，便于工程管理快速獲取工程進(jìn)展情況。智慧工地平臺架構(gòu)按數(shù)據(jù)流向，分為感知層、數(shù)據(jù)層、應(yīng)用層和用戶層，如圖8 所示。各層提供的主要功能如表1所示。

表1 平臺主要功能Tab.1 Main Functions of the Platform

圖8 智慧工地平臺架構(gòu)Fig.8 Intelligent Site Platform Architecture

3.2 智能數(shù)據(jù)管理

平臺采用網(wǎng)站和移動應(yīng)用終端如圖9 所示，有效集中了現(xiàn)場管理數(shù)據(jù)，實現(xiàn)實時項目管理，便捷地存儲和查詢歷史數(shù)據(jù)。平臺還為運(yùn)維流程提供了最新、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。

圖9 智慧工地平臺大屏Fig.9 Large Screen of Intelligent Site Platform

3.2.1 智能數(shù)據(jù)采集

通過在施工現(xiàn)場和工程設(shè)備上部署傳感器，收集如溫度、濕度、壓力、振動、位置等各種數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)傳輸?shù)街腔酃さ仄脚_后進(jìn)行數(shù)據(jù)去噪、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)分析，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。

從原始數(shù)據(jù)中消除或減少由傳感器誤差、設(shè)備故障、環(huán)境干擾等原因引起的數(shù)據(jù)異常后，將來自多個傳感器、設(shè)備、系統(tǒng)或平臺，或者包含不同的單位和度量標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)集中到同一數(shù)據(jù)庫里。

3.2.2 智能數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

建立數(shù)據(jù)間聯(lián)系是更全面、準(zhǔn)確和綜合的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用的前提?；谥腔酃さ仄脚_，將施工進(jìn)度數(shù)據(jù)與設(shè)備數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，了解特定設(shè)備在工程不同階段的使用情況，以及設(shè)備使用與施工進(jìn)度之間的關(guān)系；在質(zhì)量把控方面，將混凝土強(qiáng)度數(shù)據(jù)與溫度傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，分析溫度對混凝土強(qiáng)度的影響，進(jìn)一步優(yōu)化了大體積混凝土施工工藝，如圖10所示。

圖10 大體積混凝土監(jiān)測Fig.10 Mass Concrete Monitoring

3.2.3 智能數(shù)據(jù)分析利用

車輛段工程數(shù)據(jù)采集涉及視頻監(jiān)控、人員管理、物資管理和自動化監(jiān)測等模塊（見圖11），以及大量設(shè)備運(yùn)行、能耗消耗、工程質(zhì)量等方面數(shù)據(jù)，有效的數(shù)據(jù)分析利用是優(yōu)化施工過程、提高工程質(zhì)量和效率的重要環(huán)節(jié)。

圖11 現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集應(yīng)用Fig.11 Field Data Acquisition Applicatio

本工程智慧工地平臺基于監(jiān)測數(shù)據(jù)庫，進(jìn)行深入分析和洞察。通過識別工程進(jìn)度的瓶頸和影響因素，制定了更合理的施工計劃和資源調(diào)度；通過分析電力和燃?xì)庀臄?shù)據(jù)，能源消耗的高峰期和低谷期，合理調(diào)整能源使用策略。

3.3 智能資源管理

3.3.1 資源預(yù)測

通過BIM 和IoT 傳感器實時數(shù)據(jù)，利用人工智能算法，準(zhǔn)確地預(yù)測施工過程中所需的資源情況，包括人力、物資和設(shè)備等，從而優(yōu)化項目計劃、資源調(diào)配和成本控制，從而提高施工的效率和質(zhì)量［8］。

基于歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，利用算法和數(shù)據(jù)分析，對BIM 和IoT 數(shù)據(jù)進(jìn)行集成和處理，開展資源預(yù)測分析，識別施工過程中資源利用的模式和規(guī)律，并對未來的資源需求和資源利用率進(jìn)行預(yù)測［9］。車輛段運(yùn)用庫鋼結(jié)構(gòu)生產(chǎn)施工全過程的資源利用率預(yù)測曲線如圖12所示，根據(jù)曲線可得出依據(jù)當(dāng)前資源的調(diào)配計劃，各資源利用率可維持在80%以上，實現(xiàn)資源的高效利用。

圖12 鋼結(jié)構(gòu)生產(chǎn)施工過程模擬資源動態(tài)曲線Fig.12 Resource Dynamic Curve for Simulation of Steel Structure Production and Construction Process

3.3.2 資源計劃

BIM 模型作為全面且詳細(xì)的數(shù)字化建筑表示，包含了項目的幾何信息、構(gòu)件屬性、材料特性、時間安排等多維數(shù)據(jù)［10］。將傳感器部署于施工現(xiàn)場和設(shè)備上，實時采集與監(jiān)測施工過程中包括人員的到場時間、物資消耗情況、基坑沉降情況（見圖13）等各項數(shù)據(jù)，使得施工過程的數(shù)據(jù)與建模信息得以相互補(bǔ)充和驗證。

圖13 基坑沉降勘探點埋設(shè)Fig.13 Burial of Pit Settlement Exploration Points

3.3.3 資源偏差分析

利用BIM 和IoT 技術(shù)可以幫助識別和分析材料供應(yīng)偏差，即實際供應(yīng)與計劃供應(yīng)之間的差異（見圖14）和實際材料使用與預(yù)期使用之間的差異（見圖15），以確保材料供應(yīng)的準(zhǔn)確性和高效性，避免延誤施工進(jìn)度和增加成本。

圖14 智慧工地材料進(jìn)場數(shù)據(jù)分析Fig.14 Analysis of Material Input Data for Intelligent Site

圖15 智慧工地材料供應(yīng)偏差分析Fig.15 Material Supply Deviation Analysis for Smart Sites

4 結(jié)論

本文對BIM-IoT 技術(shù)在軌道交通地鐵車輛段施工過程中的應(yīng)用進(jìn)行研究，可為規(guī)模龐大、復(fù)雜型的同類建設(shè)項目應(yīng)用提供經(jīng)驗借鑒。研究得出以下結(jié)論：

⑴智能物料跟蹤、智能安全監(jiān)控、智能質(zhì)量管控和綠色施工監(jiān)測等BIM-IoT 智能化技術(shù)應(yīng)用在車輛段工程建設(shè)中，通過現(xiàn)場工程數(shù)據(jù)的實時采集，快速準(zhǔn)確掌握工程真實情況，做出精益的項目管控，提高工程建設(shè)效率。

⑵基于BIM 和IoT 技術(shù)的智能數(shù)據(jù)管理主要包括智能數(shù)據(jù)采集、智能數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和智能數(shù)據(jù)分析利用，形成前端數(shù)據(jù)獲取到利用的完整數(shù)據(jù)鏈。利用自動化、智能化的數(shù)據(jù)處理，可進(jìn)一步挖掘工程建造過程的數(shù)據(jù)價值，提升項目建設(shè)的精準(zhǔn)決策和管理。

⑶BIM 和IoT 技術(shù)的融合應(yīng)用，通過實時數(shù)據(jù)采集和智能算法，可以準(zhǔn)確識別、分析包括人力、物資和設(shè)備等資源偏差，作出針對性的應(yīng)對措施，提升工程建設(shè)的綠色低碳水平。