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科学技术创新 2023.25BIM 技术在大坝观测方面的应用黄佳一（福建水口发电集团有限公司,福建 福州）引言水利工程大坝会受到周围环境和自然因素的影响，出现坝身的形变情况，从而对下游区域及周围群众的生命财产造成威胁1。因此，有必要构建一种监控模式来监测坝体的形变程度。针对目前存在的坝体形变监测方法的问题，本项目计划利用 BIM 技术建立坝体形变监测模型，以解决当前方法存在的问题2。通过本项目的研究，提高了观测资料的可信度，保证了预测结果与实际形变情况的一致性，为我国水利水电建设的安全稳定运行提供了有力的技术支持。1基于 BIM 水利工程大坝形变监测模型构建方法1.1BIM 技术建立大坝三维模型设置机敏网BIM 技术能够根据参数特征自动生成水利工程大坝的三维模型，并且能通过其可视化特点观测大坝形变位置，实现具有高精度辨识范围的坝体形变监测模型3。BIM 技术可以将大坝分解成多个独立的三维模型，并且能够体现出模型横截面、中心线、水平高程等关键数据。BIM 技术支持的参数特征如表 1 所示4。若将“是”表示为 1，将“否”表示为 0，可根据表 1中所列参数建立一张具有透视功能的 Excel 表，并将其保存为 CSV 和 txt 格式5。在启动 BIM 软件后，创建一个水坝结构样本项目，并将表 1 中的数据加载到该项目中。确认后，BIM 技术将按照其算法自动生成水坝结构族6。在此基础上，通过对参数进行修正，可以对其他部分进行建模，从而构建出一套完整且连贯的水库坝体三维建模系统7。然后，可以利用机敏网对水坝进行全面覆盖，实现对水坝的全方位监控。机敏网由密集的单根神经构成，横纵交错形成机敏监测网格，布设位置在混凝土结构表面。机敏网中单根神经的交叉点为神经元节点，能够传播、输送神经感应信号，并将搜集到的数据传输到主控电脑，进而实现对覆盖区域的全方位实时监测8。通过以上所述的机敏网，对所构建的水坝进行了覆盖，以保证水坝的监控区域。作者简介：黄佳一（1996-），女，本科，助理工程师，主要从事大坝水工监测工作。摘要：为提升水利工程中大坝的坝身形变情况监测精度，文章基于 BIM 技术设计了一种水利工程大坝形变监测模型，该监测模型能够通过设置机敏网对所构建的水坝进行覆盖监控，并非概率法拟定水利工程大坝形变监测指标，进而判断水利工程大坝的形变量及危险程度。通过仿真实验结果证明：文章设计的监测模型监测误差为 0.064 9，传统监测方法的监控误差为 0.732 2，所以本项目所研究的监测模型能够更好地监控坝体的形变水平。文章研究旨在为大坝观测提供新方法、新思路。关键词：BIM 技术；水利工程大坝；形变监测中图分类号院TU17文献标识码院A文章编号院2096-4390渊2023冤25-0030-04表 1BIM 技术支持的参数特征序号 参数类型 备注 1 文字描述 param_characters 2 模型数值 param_numerial number 3 模型编号 param_serial number 4 构件长度 param_length 5 横截面 面积 param_ area 6 构件体积 param_volume 7 角度 param_point of view 8 坡度 param_falling gradient 9 材质 param_material quality 10 是/否 param_Yes/no 11 结构族 param_Structural family 30-2023.25 科学技术创新1.2预处理大坝形变数据设置模型监测条件设置机敏网的数据可能会受监测方法、监测设备、监测人员等因素的影响出现偏差。通常情况下堤坝发生位移的时间变化非常小，与这些偏差的数值非常接近。为了解决这个问题，必须对机敏网进行预处理，以排除原始数据和系统误差（以下称为奇异值）。设定机敏网的初始形变监测数据为 x，可以得到形变监测数据序列，其中 i 代表形变监控信息的数量。计算形变特征的数学表达式如公式（1）：（1）式（1）中：ki代表 i 个被变换的信号对应的特征值，其中 i 的取值范围为 1 到 n-1 和 n，且 n 为非零的自然数。下式计算了变化特征的平均值和均方差：（2）式（2）中：和代表变化特征的平均值和均方差。进而可以根据公式（3）判断奇异值：（3）设定判断 姿 是否为奇异值的阈值为 3。当 姿 大于3 时，姿 为奇异值，需要剔除；当 姿 小于 3 时，姿 不是奇异值，需要保留。需要注意的是剔除奇异值后会出现数据空点，可能会导致连续监测信号序列断开。因此需要使用线性内插法补充数据空点，计算公式如公式（4）：（4）式（4）中：z 表示待补充数据空点的监测值；zi表示补充数据空点之前的监测值；zi+1表示补充数据空点之后的监测值；ti和 ti+1表示数据空点监测值的补充时间，与 zi和 zi+1对应。使用线性内插法补充数据空点后，可以通过设置形变阈值来调整监测模型的监测条件。该阈值的设定表达式如式（5)：（5）式（5）中：滋 表示设计的监测阈值；酌 表示监测信号降噪系数；s 表示补插后的形变信号。当大坝基准平稳数值低于阈值 滋，监测模型会自动弹出大坝可能会发生形变的位置界面。1.3非概率法拟定水利工程大坝形变监测指标为进一步提升水利工程大坝形变监测精度，文章提出使用非概率法拟定水利工程大坝形变监测指标，提升监测模型精度。设定 f 代表大坝所承受的总负载；p 代表基于非概率法的监测指标。水利工程大坝的形变过程和转异特点主要包括弹性工作阶段、屈服形变阶段和破坏阶段。其中弹性工作阶段代表大坝正处于发生形变的边缘；屈服形变阶段代表大坝所承受的负载已经超过形变基准值；破坏阶段代表大坝已经开始发生崩塌。根据上述监测指标，可以计算大坝的形变量如公式（6）：（6）式中：p(t)表示水利工程大坝的时效形变量；pc表示温度作用下的形变量；ph表示水位高度作用下的形变量；pt表示在一定时间内的大坝形变量。非概率确定的形变监测指标，可利用非概率可靠指标“正常原异常原失效”作为评判大坝形变的基本值。利用 d1,d2,d3表示大坝形变的三个阶段，其中当大坝形变处于初始异常期时，则指标：（7）此时，。当大坝处于险情时，可以用该指标进行描述。（8）此时存在。当大坝处于严重形变状态时，该指标为：（9）此时的形变量。上述公式中，渍d1表示大坝发生异常形变的阈值；渍d2表示大坝发生形变并引发险情的阈值；渍d3表示大坝形变的极限值；渍dt表示大坝发生形变的非概率目标可靠指标；表示形变量的计算值；pt表示时效分量。根据上述计算的指标数据，能够有效判断水利大坝工程的形变量和危险程度，由此可以构建精度较高的水利大坝形变监测模型，能够对大坝提供准确、可靠的监测。112iiiikxxx12ix,x,xLkikk11iiiiiittzzzztt 2log s chtp tppp20()tpp t230,0()()ttppp tp t3ddt p tt30()pp t31-科学技术创新 2023.252仿真实验2.1实验环境构建实验以某水利水电项目的坝体为研究对象。该大坝为混凝土面板堆石坝，坝顶长度 500.5 m，宽 10 m，最大坝高 126m。大坝上游面坡度为 1:1.4。研究区概况如图 1 所示。使用模拟试验软件，对上述试验目标进行了模拟试验，并设定了环境温度、气候条件和压力值等参数。同时，还考虑了地形环境和水位高度等参数。为了获取周围影响参数，实验构建了一个周边环境监测网络，并设定 A1A9 共计 9 个影响参数监控节点。基于这些节点，通过两种方式建立了监测模型，以监测上述试验对象的形变程度。通过对坝体形变情况的分析，得到了形变情况下的形变曲线，如图 2 所示。基于图 2，该模型被用于实时监控坝体的位移，并将其与预设形变程度进行比较，从而得出相应的差值。2.2实验结果分析实验采取对比分析法，将文章提出的监测模型设定为实验 A 组，将传统监测模型设定为 B 组。A、B 两组的形变监测结果如图 3 所示。从图 3 可以看出，根据本研究提供方法所建立的预测模型，得出了 A 组的坝体形变的监控曲线，与试验预设的形变程度曲线具有极高的相似性。结果表明，该方法的监测误差仅为 0.064 9。而采用常规方式建立的预测模型，得出的 B 组测试结果显示，监控误差达到了 0.732 2，与设定的形变曲线偏离较大。通过以上试验研究，可以得出结论：本项目所研究的监测模型能够更好地监控坝体的形变水平。图 1研究区概况图 2预设大坝形变程度（a）实验 A 组测试结果（b）实验 B 组测试结果图 3实验测试结果32-2023.25 科学技术创新Application of BIM Technology in DamObservationHuang Jiayi（Fujian Shuikou Power Generation Group Co.，Ltd.，Fuzhou，China）Abstract:In order to improve the monitoring accuracy of dam body deformation in hydraulic engineering,this paper designs a dam deformation monitoring model based on BIM technology.The monitoring model cancover and monitor the constructed dam by setting smart network,and formulate dam deformation monitoringindex by non-probability method,so as to judge the shape variable and risk degree of hydraulic engineeringdam.The simulation results show that the monitoring error of the monitoring model designed in this paper is0.064 9,and that of the traditional monitoring method is 0.732 2.Therefore,the monitoring model studied inthis project can better monitor the deformation level of the dam body.The aim of this paper is to providenew methods and ideas for dam observation.Key words:BIM technology;hydraulic engineering dam;deformation monitoring结束语综上所述，文章基于 BIM 技术设计了一种水利工程大坝形变监测模型，该监测模型能够通过设置机敏网对所构建的水坝进行覆盖监控，判断水利工程大坝的形变量及危险程度。仿真实验结果证明：文章设计的监测模型监测误差为 0.064 9，传统监测方法的监控误差为 0.732 2，所以本项目所研究的监测模型能够更好地监控坝体的形变水平，能够更好地保障大坝的正常运转。参考文献1邓芮.BIM 技术在建筑工程造价管理中的运用评 BIM 建筑工程造价 J.中国油脂,2023,48(8):157.2孙少楠,刘肖杰,马莉，等.基于 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