工业建筑物土建施工安全风险识别及防范措施研究

摘要：随着工业建筑物土建施工规模的不断扩大，安全风险管理成为项目成功的关键。本研究结合现代信息技术，探讨了工业建筑物土建施工中的安全风险识别与防范措施。首先，基于深度学习的方法对施工场景进行异常检测，结合多源数据融合构建动态风险评估模型，提出人机协同的智能化隐患排查系统，并应用数字孪生技术实现全周期风险追踪。在防范措施方面，研究提出了构建智慧安全帽物联网监控体系、实施虚拟现实安全培训与演练、打造基于区块链的安全责任链及建立AI辅助的应急决策支持平台等创新手段。通过这些智能化和数字化的措施，可以有效提升施工安全管理水平，降低安全事故的发生率。

关键词：工业建筑物；土建施工；安全风险识别；深度学习

引言

工业建筑物土建施工面临的安全风险日益复杂，传统的安全管理方法已无法满足现代施工需求。随着人工智能、大数据、物联网等技术的快速发展，施工安全风险的识别与防范手段正在发生深刻变革。如何通过技术手段实现对施工安全的实时监控、动态评估和有效防范，成为当前建筑行业亟待解决的核心问题。本研究旨在借助先进技术，探索一种新的工业建筑物土建施工安全风险识别与防范框架，以期为相关行业提供理论参考与实践指导。

1.工业建筑物土建施工安全风险识别

1.1 基于深度学习的施工场景异常检测

工业建筑物土建施工过程中，场地环境恶劣，人，设备和材料之间互动频繁，隐藏着大量的安全风险。基于深度学习施工场景异常检测技术以其较强的数据处理和模式识别能力开辟了一条安全风险识别新途径。深度学习的算法，例如卷积神经网络和循环神经网络及其相关版本，在处理图像、视频和序列数据时展现出了卓越的性能。用于施工场景中，可以通过施工现场设置的若干摄像头采集实时图像和视频流数据。CNN可以自动地对影像进行空间特征提取，如确定工人正确穿戴安全帽和安全绳或施工设备工作正常等。对于一些具有时间序列特征的数据，如设备运行参数的变化,RNN及其变体（如LSTM、GRU）可以有效捕捉时间序列中的动态模式，提前发现设备可能出现的故障风险。深度学习模型可以通过学习大量正常建设场景数据来构建精度更高的正常行为方式标杆。当施工场景发生偏离基准模式时，该模型可以快速发现异常。

1.2 多源数据融合的动态风险评估模型

工业建筑物土建施工过程中存在的安全风险受诸多因素的影响，而单一数据源很难对其进行全面准确的风险评价。多源数据融合动态风险评价模型将多维度数据融合在一起，以实现施工安全风险动态准确评价。施工过程中，存在多种类型的数据，如来自传感器监测的环境数据（温度，湿度和粉尘浓度），设备运行状态数据（转速、压力、电量等），以及施工人员行为数据（位置、操作流程等）。这些资料从不同侧面反映了施工安全的情况，但是它们都有其局限性。比如，独立的环境数据仅能表明现场环境可能给施工安全造成的影响，而不能体现设备故障或者人员违规操作所造成的危害。多源数据融合技术对这些异构数据进行融合，并利用数据挖掘和机器学习的方法对关键特征进行提取。例如，利用主成分分析技术对高维数据进行了降维处理，消除了多余的信息，并只保留了核心特性。

1.3 人机协同的智能化隐患排查系统

工业建筑物土建施工过程中的现场安全隐患排查难度大，复杂程度高，仅靠人工进行排查效率不高，容易出现疏漏，同时完全依靠自动化系统也会出现认识上的偏差。人机协同智能隐患排查系统融合了人机各自优点，达到了高效准确地识别隐患。智能化系统在先进传感器技术，图像识别技术以及数据分析算法的支持下实现了施工现场全方位的监控。如通过激光雷达传感器对施工现场空间分布变化进行实时监控，发现材料堆放不合适或者设备不规范停放的潜在风险；利用高分辨率摄像头和图像识别技术，我们能够迅速地识别出工人可能存在的不安全行为，例如未按照规定使用设备或违规进入高风险区域。但是当智能化系统面临复杂和模糊的场景时就会出现判断不准的问题。这时人工排查经验优势就可以起到作用了。有经验的安全检查人员对可能存在的风险有敏锐的洞察力，能发现某些自动化系统中不易发现的细微隐患例如设备可能出现的磨损和连接部位松动。

2.工业建筑物土建施工安全风险防范措施

2.1 构建智慧安全帽物联网监控体系

智慧安全帽物联网监控体系采用现代物联网技术使安全帽具有更加智能化的功能，促进施工现场安全管理水平的提高。以一个大型的工业厂房建设工程为例，将智慧安全帽的物联网监控体系导入其中。每一个智慧安全帽上都安装有高精度定位芯片，加速度传感器，摄像头和通信模块。该定位芯片可以对工人的位置进行实时跟踪并准确地展示到电子地图中，方便管理人员把握人员的分布情况和对资源进行合理的调度。加速度传感器可以监测到工人不正常的行为，例如跌倒和碰撞。当发现异常时，该系统会马上将报警发送到管理人员终端，同时附带有工人的位置信息以快速启动营救。安全帽内的摄像头可以对施工现场画面进行实时采集，一方面可以用来对施工过程进行记录，对后续质量检查、安全事故调查等工作奠定基础；另一方面，管理人员可远程查看画面，及时发现工人的不安全行为，如未按规范操作设备、未佩戴其他必要安全装备等，并通过语音功能实时提醒纠正。另外智慧安全帽集环境监测功能于一体，能够对施工现场温度，湿度，粉尘浓度，有害气体含量以及其他环境参数进行测试。

2.2 实施虚拟现实安全培训与演练

虚拟现实技术为土建施工中的工业建筑安全培训和模拟提供了一种创新方法，使得工人能够深入地体验各种可能的安全事故，从而增强他们的安全意识和应对策略。以某化工园区为例，利用VR进行安全培训和演练，并将其应用于一个工业建筑施工项目。在训练部分，通过VR设备营造高真实感施工场景，覆盖了高处坠落，物体撞击，触电，火灾等多种可能发生的安全事故。工人们在VR设备后面就像在现实施工现场一样。例如，高处坠落仿真场景下，工人可以经历走脚手架时因没有系安全带导致不小心跌落的整个过程，其中就有跌落过程带来的视觉冲击、失重感和落地瞬间所产生的冲击力这种沉浸感可以使工人们深刻地意识到不按安全规定办事所带来的严重影响。演练阶段设置具体事故场景并请职工利用学到的安全知识与技能处理。比如模拟火灾场景时，要求工人在虚拟环境下寻找灭火器，按正确操作方法扑灭火灾，同时指导其他人员撤离。演练完成之后，该系统对员工的运行情况进行了评价，并指出了一些问题及改进的方向。

2.3 打造基于区块链的安全责任链

以区块链为核心构建安全责任链，利用区块链技术不可篡改和可追溯特性明确建设过程各参与方安全责任并对安全风险进行有效预防。以一个大型桥梁建设项目为例，工程创建了一条基于区块链安全责任链。在项目的初始阶段，所有参与项目的相关方，如建设单位、施工单位、监理单位、设备供应商等，以及他们各自的安全责任条款，都将以智能合约的方式记录在区块链上。举例来说，施工单位有责任确保施工现场的安全，并对工人进行必要的安全培训；设备供应商需要保证供应的设备质量和安全，并对因设备故障而导致的安全事故负责等等。建设过程中与安全相关的每个关键环节及作业均记录于区块链。如每次安全检查所需时间，检查人员，检查结果及对设备安装，调试和维修情况记录。这些记录在上链后不能篡改，保证数据真实可靠。一旦出现安全事故，可以利用区块链对整个事故过程进行快速回溯，并明确每个参与主体对事故所承担的职责。比如如果因为设备故障而发生事故时，可以从区块链记录中看到设备供应商供货记录，设备检测报告和施工单位设备维修记录，明确定义为设备自身存在质量问题或后期保养不当造成事故，并据此给予责任方以惩罚及纠正要求。

结束语

本研究提出的工业建筑物土建施工安全风险识别与防范措施，结合现代智能化技术，能够有效提高施工现场的安全管理水平。通过深度学习、物联网、虚拟现实等技术的融合应用，不仅能够实现对施工现场的实时监控和风险评估，还能通过数字化手段提升风险防范能力。未来，随着技术的不断进步，相关安全管理措施将更加智能化与精细化，为建筑行业的安全生产提供坚实保障。

参考文献

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