基于人工智能的建筑工程安全风险识别与预防机制研究

基于人工智能的建筑工程安全风险识别与预防机制研究

陈瑞雪

身份证号：371402198910291245

摘 要：本文探讨了基于人工智能技术的建筑工程安全风险识别与预防机制。首先，文章概述了建筑工程安全风险管理的现状与挑战，并分析了人工智能技术在风险识别与预防中的应用潜力。接着，文章详细阐述了基于人工智能的风险识别方法，包括数据采集与处理、风险特征提取、风险识别模型构建等步骤。在风险预防机制方面，提出了基于人工智能的风险预警、风险应对与风险控制策略。最后，文章通过案例分析验证了所提方法的有效性，并对未来发展趋势进行了展望。

关键词：人工智能；建筑工程；安全风险识别

引 言：随着建筑工程规模的不断扩大和复杂性的增加，安全风险问题日益突出。传统的安全风险识别与预防方法已难以满足现代建筑工程的需求。人工智能技术的快速发展为建筑工程安全风险管理提供了新的解决方案。本文旨在探讨如何运用人工智能技术构建建筑工程安全风险识别与预防机制，以提高风险管理的效率和准确性。

一、建筑工程安全风险管理的现状与挑战

（一）当前建筑工程安全风险管理的不足

在当前建筑工程安全风险管理的实践中，存在多方面的不足。传统的风险管理方法往往依赖于人工经验和事后处理，缺乏对风险的前瞻性预测和主动控制。这导致在风险发生后才进行应对措施的制定，往往造成资源的浪费和时间的延误。风险信息的获取和处理能力有限，无法全面、准确地把握施工过程中的安全风险状况。再者，风险管理的决策过程缺乏科学性和系统性，容易受到人为因素的影响，导致决策失误。风险管理缺乏有效的监督和评估机制，难以及时发现和纠正问题，影响风险管理的效果。

（二）现代建筑工程对风险管理的新要求

随着现代建筑工程的不断发展，对风险管理提出了更高的要求。现代建筑工程规模庞大、技术复杂，涉及的风险因素众多，要求风险管理能够全面覆盖各个施工环节，实现全方位的风险监控。现代建筑工程对施工质量、安全、环保等方面要求更高，要求风险管理能够准确识别并控制潜在的风险因素，确保施工过程的顺利进行。现代建筑工程对风险管理的效率和准确性也有更高的要求，需要采用先进的信息技术手段，提高风险管理的效率和准确性。

（三）人工智能技术在风险管理中的应用前景

人工智能技术的快速发展为建筑工程安全风险管理提供了新的解决方案。人工智能技术可以通过对海量数据的处理和分析，实现对风险的实时预测和监控。通过对历史数据的挖掘和分析，可以预测未来可能出现的风险，为风险管理提供科学依据。人工智能技术可以自动化地进行风险信息的采集和处理，提高风险管理的效率和准确性。通过智能传感器、物联网等技术，可以实时获取施工过程中的各种数据，为风险管理提供全面、准确的信息支持。人工智能技术还可以根据风险管理的需求，智能地制定风险应对策略和控制措施，降低人为因素对风险管理的影响。

在未来，人工智能技术在建筑工程安全风险管理中的应用将更加广泛和深入。通过与其他技术的融合和创新，可以形成更加高效、智能的风险管理体系。例如，可以将人工智能技术与虚拟现实技术相结合，构建虚拟施工环境，进行风险模拟和预测；可以将人工智能技术与云计算技术相结合，实现风险数据的共享和协同管理。这些创新应用将进一步提高建筑工程安全风险管理的水平和效果。

二、基于人工智能的风险识别方法

（一）数据采集与处理

在基于人工智能的风险识别过程中，数据采集与处理是首要步骤。首先，需要明确采集的数据类型，包括施工现场的实时视频、传感器数据、人员操作记录、设备运行状态等。这些数据可能来自不同的设备和系统，因此需要进行数据集成，确保数据的完整性和一致性。接下来，对数据进行清洗和预处理，以消除噪声、缺失值和异常值，提高数据质量。数据清洗过程中，可能需要运用数据插补、去重等技术。预处理后，数据需要进行标准化和归一化，以便于后续的风险特征提取和模型训练。

（二）风险特征提取

风险特征提取是风险识别中的关键步骤，其目的是从原始数据中提取出与风险相关的关键特征。这一步骤需要运用机器学习和数据挖掘技术，如主成分分析（PCA）、支持向量机（SVM）等。通过特征提取，可以将原始数据转化为更具代表性的特征向量，这些特征向量能够更准确地反映风险的状态和趋势。在特征提取过程中，需要注意特征的选择和组合，以确保提取出的特征具有足够的区分度和泛化能力。

（三）风险识别模型构建

风险识别模型的构建是基于人工智能的风险识别方法的核心。在这一步骤中，需要选择合适的机器学习算法，如神经网络、决策树、随机森林等，并利用已知的风险数据对模型进行训练。训练过程中，需要不断调整模型的参数和结构，以优化模型的性能。训练完成后，需要对模型进行验证和评估，确保其在实际应用中具有足够的准确性和可靠性。此外，还需要考虑模型的泛化能力和鲁棒性，以确保模型能够应对各种复杂多变的风险情况。在模型构建过程中，还需要注意模型的解释性和可视化，以便于用户理解和使用。

三、基于人工智能的风险预防机制

（一）风险预警系统

风险预警系统是基于人工智能的风险预防机制的首要环节。该系统通过实时监控建筑工程的各项指标和数据，运用先进的算法和模型进行风险预测和评估。一旦系统检测到潜在的风险因素，会立即触发预警机制，向相关人员发送预警信息，确保风险信息能够迅速传达。此外，预警系统还能根据风险等级和紧急程度，自动调整预警方式和频率，确保风险信息得到及时有效的处理。

（二）风险应对策略

风险应对策略是基于人工智能的风险预防机制的重要组成部分。根据风险预警系统提供的信息，系统能够智能地分析风险的性质、原因和影响范围，并给出相应的应对策略。这些策略可能包括调整施工方案、加强安全管理、提高工程质量等，旨在降低风险的发生概率和严重程度。

（三）风险控制措施

风险控制措施是基于人工智能的风险预防机制的具体实施手段。一旦风险应对策略确定，系统将自动触发相应的控制措施，确保风险得到有效控制。这些措施可能包括加强现场监管、提高施工人员安全意识、优化设备配置等，旨在消除或减轻风险带来的损失。

四、案例分析

（一）案例背景介绍

以某大型建筑工程项目为例，该项目因施工环境复杂、技术难度大，存在较高的安全风险。为确保项目顺利进行，项目团队决定引入基于人工智能的风险识别与预防机制。

（二）基于人工智能的风险识别与预防机制实施过程

项目团队首先利用人工智能技术对施工现场进行实时监控，收集大量数据。随后，通过数据分析和模型训练，成功构建了风险识别模型。该模型能够自动识别潜在的安全风险，并触发预警系统。同时，项目团队还制定了详细的风险应对策略和控制措施，确保风险得到及时有效的处理。

（三）实施效果评估与经验总结

经过实施，该机制显著提高了风险管理的效率和准确性，有效降低了安全事故的发生率。项目团队总结经验，认为引入人工智能技术是提升建筑工程安全风险管理水平的有效途径。

结语：本文通过对基于人工智能的建筑工程安全风险识别与预防机制的研究，提出了一种新的风险管理方法。该方法能够实现对建筑工程安全风险的全面监控和有效预防，提高风险管理的效率和准确性。

参考文献：

[1]吕朔君.生成式人工智能在建筑工程项目管理中的应用[J].建设科技,2024,(07):73-76.

[2]杨明杰.基于数字信息化技术的建筑工程管理分析[J].中国建筑装饰装修,2024,(05):85-87.

[3]王元鸷,蒋慧杰,吴海航.人工智能技术背景下建筑机器人对工程造价影响的研究[J].工程造价管理,2024,35(01):17-24.