大数据技术在智慧工程中的研究和应用

大数据技术在智慧工程中的研究和应用

赵姣 高成敏 张天惠

山东英才学院 山东济南   250104

摘要：随着时代的发展，建筑行业是我国社会经济发展的支柱产业，但在建筑工程施工中，存在很多安全隐患，如：塔机、基坑、高支模、现场施工机械设备等都存在安全隐患。加强安全管理势在必行，但传统的安全管理模式，具有较大的局限性，无法满足现代化建筑工程安全管理的要求。而基于智慧工程大数据管理平台集多种高精尖技术为一体，可大幅度提升安全管理水平。

关键词：大数据技术；智慧工程；研究；应用

引言

随着工业4.0浪潮的兴起，新一轮科技革命和产业变革正重塑全球经济结构，大数据的发展应用引起了国家和社会的重视。2015年国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》指出，“推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型”是大数据发展的主要任务之一。当前，物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等信息技术不断向工程领域融合渗透，为工程大数据应用的实施奠定了坚实的技术基础。近年来，三峡上海院在三峡集团清洁能源和长江生态环保“两翼齐飞”战略指引下，践行生态优先、绿色发展、数字赋能等发展理念，参与了大量的水电、海上风电、生态环保建设项目，工程规划设计、施工建设和运营过程中产生了大量多类型数据。由于各类工程特点不同，面临海量数据难存储、数据通讯难畅快、信息难共享、信息安全隐患等问题，出现了数据条块化及孤岛现象，数据资产管理能力薄弱等问题日益突出。

1大数据技术在智慧工程中的作用

大数据技术的应用使得互联网更加智能，是物联网技术、云计算技术之后的又一次伟大技术变革。智慧工程大数据管理平台是一种全新的建筑工程管理平台，通过应用物联网技术、云计算技术、大数据技术，构建了一个集“端+云+大数据”的先进管理模式，保证建筑工程的安全管理有数据可循，实现智能化和智慧化管理。和传统建筑工程安全管理相比，基于智慧工程大数据管理平台的安全管理，具有以下优势。第一可对建筑工程施工现场的机械设备进行更加有效的管理。智慧工程大数据管理平台的应用，可实现建筑工程施工现场机械设备联网，对机械设备运行参数和位置等数据实时采集分析。比如：可及时获知塔吊运行参数，全天候地监控塔吊运行状态，一旦发生碰撞危险，可及时发出报警和制动控制。实时监控高大支模的变形情况、沉降情况，进行超限预警和危险报警，提醒现场管理人员及时处理，避免发生坍塌安全事故，保证施工现场的安全性。第二可有效降低建筑工程安全管理的漏洞。智慧工程大数据管理平台在施工现场布置了很多高清摄像头和传感器，可及时将施工现场人员信息、机械设备信息、施工方法信息、施工材料信息、施工环境信息、环境指标信息等及时汇总到平台上，从而减少安全管理的基础漏洞。

2大数据技术在智慧工程中的应用

2.1机械设备安全监控系统的应用

机械设备的不规范使用、安全防护不到位是施工现场引发安全事故的主要原因，在建筑工程施工，很多机械设备自身就存在一定的风险性，如脚手架、高支模、塔吊、起重机等，都为垂直式高空作业，如果安全措施不到位，极易高空坠落、机械打击、坍塌、倾覆等安全事故。而在智慧工程大数据管理平台加入了机械设备安全监控系统，可对各机械设备的运行参数、工作状态等指标进行全面采集，并汇总到一个平台上集中处理。设置预警范围，一旦机械设备在使用中，各项参数超过预警范围，就会立即发出声光报警，提醒人员及时撤离危险区域，立即停止施工。并及时找到安全隐患，快速排查整治。通过智慧工程大数据管理平台可在机械设备安全隐患酿成事故之前，及时出发预警，并进行妥善处理，将安全隐患扼杀在萌芽状态，避免引发无法挽回的损失和伤害。

2.2智慧环保

大数据技术在生态环境方面的应用主要体现在实时监测、动态分析、预测预警、调度管理等方面。在实时监测方面，大数据技术增强了监测数据的有效性和精确性，提升了监测数据的分析与评价效率;在动态分析方面，大数据技术通过数据挖掘等分析算法研究了生态环境的影响因素，为各类环境管理提供决策支持;在预测预警方面，大数据技术提高了生态环境模拟的精度和处理速度，并实现了不同时空尺度的污染预报预警;在调度管理方面，大数据技术通过整合生态环境监管机构系统，构建互联网舆情动态感知数据库，实现应急事件的快速响应和处置，为调度方案的制定提供数据支撑。目前常用的水环境数据分析方法包括时间序列分析、决策树法、聚类分析、支持向量机、神经网络法等。常用的水质评价方法包括灰色聚类、人工神经网络、综合污染指数、模糊综合评价、主成分分析等。例如董建华等针对三峡库区监测系统构建了HadoopSpark混合计算框架，采用基于三元色的可视离散化算法、基于PCA的水质评价方法等，为多指标水质时间序列数据评价提供了算法支持。周晓磊等提出一种基于大数据的水生态承载力模型，利用生态足迹法计算水生态足迹和水生态承载力，实现海量水文数据的存储及有效计算。除了传统的数据分析算法外，现有的生态环境管理系统常采用大数据技术与专业模型相结合的方法，以提升模型模拟的有效性和精度。例如通过大数据平台提取取水、用水、排水、供水等实时监测数据，对河道监测断面进行数据动态跟踪，并采用线性趋势、累积异常、迁移扩散模拟等物理模型对数据进行分析，研究河道污染物的时空变化，追溯污染源，从而有效促进水资源监督管理和污染源头控制。

2.3智能穿戴设备防护系统的应用

为保证建筑工程施工的安全性，很多智能设备及系统被广泛应用于建筑工程安全管理中，如：智能安全帽、智能安全手环、智能安全眼镜等。其中，智能安全帽是最具发展前景的安全防护设备，造价成本也比较低。每位进入施工现场的人员，都必须佩戴智能安全帽。和传统安全帽相比，智能安全帽既能保护施工人员的头部，又融入了无线通信技术和RFID技术、语音通信技术等，具有很强的智能化，可采集、处理、传递及存储施工现场人员的各项信息，为施工现场安全管理提供必要的数据支持和理论参考。一旦佩戴智能安全帽的施工人员进入危险源范围，就会激发内置预警系统，对施工人员发出警告，提醒他们快速离开危险区。在智慧工程大数据管理平台上可以实时接收反馈回来的信息，快速锁定危险源位置和施工人员，为施工人员发送语音指令，避免发生安全事故。

2.4安全质量管理

安全管理人员在检查点的现场检查过程中，如大型机械，设备，人员安全防护产品，危险源，临时火力和电力，起重吊装等。当发现问题时，现场扫描人员或相应的二维码，或通过安全视频智能分析，输入检查问题，并立即上传到综合管理平台，这样，反馈安全风险并通知相关人员进行纠正。安全和质量管理员可以使用手持式智能终端记录人员违规情况，记录智能站点APP中的部门和子项目的质量，并在手机上拍照进行现场取证。必要时，施工队可以发出整改通知，启动整改过程。整改完成后，智能站点APP可用于向管理人员反馈整改情况。

结语

随着工程建设与管理思路的不断创新，加上新技术与新模式的不断实践，应用大数据驱动工程管理实现智能化、智慧化已逐步成为新的共识。通过对数据的规范管理，打通数据堵点，消灭数据壁垒，加快形成跨部门、跨专业、跨领域一体化数据资源体系，推进数据汇集融合共享。同时开展数字创新，提供数据服务及数字产品，构建智慧工程大数据生态圈，培育新动能，助推新业态，以数字化助力工程管理提升，引领业务创新和价值创造。

参考文献

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［2］彭玲，王丹，陶富岭．调水工程大数据技术应用［J］．水利规划与设计，2020(10)．

［3］李富强．大坝安全监测数据分析方法研究［D］．浙江大学，2020．