基于BIM在建筑工程质量管理大数据分析中的应用.pdf

第18 卷第2 期2023年6 月贵阳学院学报（自然科学版）（季刊）JOURNAL OF GUIYANG UNIVERSITY Natural Sciences(Quarterly)Vol.18No.2Jun.2023基于BIM在建筑工程质量管理大数据分析中的应用马翠玲（合肥学院城市建设与交通学院，安徽合肥2 30 6 0 1）摘要：建筑行业是我国国民经济的重要支柱，社会经济的快速发展使得建筑项目的规模逐渐扩大，传统建筑工程管理模式已经不再适用于现代化建筑工程。BIM是近些年解决建筑项目管理过程中各种问题的较为先进的技术，以房屋建筑工程为例，提出了基于BIM的项目工程质量管理大数据挖掘分析流程，为BIM技术应用于房屋建筑工程质量管理奠定了基础。将一住宅小区项目作为BIM和大数据在建筑工程质量管理中的实证研究对象。研究结果表明，将BIM技术应用于住宅小区项目质量管理大数据的分析中，项目在地基、主体结构以及二次结构中出现质量问题的概率分别减少约2 0%、12%、30%，累计出现问题的概率分别减少约20%、15%、30%，由此可以看出BIM技术可以有效提高质量管理的可控性。关键词：BIM；建筑工程；质量管理；大数据分析中图分类号：TP311.13；T U 17Application of BIM in big data analysis of construction(School of Urban Construction and Transportation,Hefei University,Hefei 230601,Anhui,China)Abstract:The construction industry is an important pillar of my countrys national economy.The rapid development of so-cial economy has gradually expanded the scale of construction projects.The traditional construction project managementmode is no longer suitable for modern construction projects.BIM is a relatively advanced technology to solve variousproblems in the process of construction project management in recent years.This study takes housing construction as anexample,and proposes a big data mining and analysis process for project engineering quality management based on BIM,which is the basis for the application of BIM technology to housing.Construction quality management has laid the founda-tion.This research takes a residential community project as the empirical research object of BIM and big data in construc-tion quality management.The research results show that by applying BIM technology to the analysis of big data for qualitymanagement of residential projects,the probability of quality problems in the foundation,main structure and secondarystructure of the project is reduced by about 20%,12%,and 30%,respectively.The probability of problems is reduced byabout 20%,15%,and 30%,respectively.It can be seen that BIM technology can effectively improve the controllability ofquality management.Key words:BIM;Construction engineering;Quality management;Big data analysis建筑工程项目涉及结构、电气、给排水等方方面面,在实际的建设过程中,如果不能很好地协调文献标识码：A文章编号：16 7 3-6 12 5（2 0 2 3）0 2-0 0 8 5-0 5engineering quality managementMA Cui-ling和处理各个环节,就会导致工程项目中出现各种问题,从而影响工程的整体质量。因此，有必要探收稿日期：2 0 2 3-0 3-2 0基金项目：2 0 2 0 年度安徽省级质量工程项目 基于土木工程专业评估的普通高校人才培养模式研究”（项目编号：2 0 2 0 jyxm1605）；2 0 2 0 年度安徽省级质量工程项目“钢结构理论”（项目编号：2 0 2 0 kfkc455）；2 0 19年度合肥学院校级质量工程项目“基于创新能力培养的钢结构模块教学改革研究”（项目编号：2 0 19hfjyxm16）；2 0 18 年度合肥学院校级质量工程项目“钢结构理论”（项目编号：2018hfppkc12)作者简介：马翠玲，女，山东菏泽人，副教授、博士。主要研究方向：土木工程专业教学。一8 5一贵阳学院学报（自然科学版）（季刊）讨出一种有效的建筑工程管理模式2。BIM 技术是一种新兴技术，旨在提高建筑行业的信息化程度，近几年在建筑行业应用极为广泛3。BIM技术可以将建筑工程中的各类信息资源进行智能整合协同,使工程项目在设计、施工和管理各个阶段可以对这些信息资源进行合理提取和有效利用4。鉴于此,本研究探讨了BIM技术在建筑工程质量管理大数据分析中的应用,以期为基于BIM和大数据的工程质量管理提供参考。1BIM和大数据与建筑工程质量管理融合分析基础性建筑行业在本质上是一系列工程基础数据，由于该行业的信息化程度不高，所以在收集、传递和储存工程基础数据这几个方面存在一定困难,除此以外,很多与工程建设相关的基础数据留存形式零散化、碎片化，数据分析工作也并不深人5-7。将大数据分析与BIM技术相结合可以打破传统建筑工程质量管理模式。BIM技术信息化程度较高,技术先进,前端可以实现数据的收集,后台可以实现数据的整合，集成了全数据模型，包含设备、人员等各种工程质量管理信息，并且多维度BIM模型可以持续累积工程相关信息，实现工程数据的集成与共享8-9。基于 BIM 的工程质量策划（Pla n）阶段、质量实施（Do）阶段、质量检查（C h e c k)阶段、质量处置（Act)阶段有不同的作用。质量策划阶段能够以大数据分析的结果作为决策者进行决策分析的支撑；质量实施阶段可以将大数据分析的结果用于质量活动的优化改进；质量检查阶段可以将大数据分析的结果用于设置检查路线图；质量处置阶段可利用大数据分析结果进行全面质量管理和质量改进活动10。图1为BIM、PD CA循环和大数据的融合结构图。大数据计划PBIM图1BIM、PD CA 循环和大数据的融合一 8 6 一18卷从图1可以看出，以上PDCA循环的每个阶段都会产生新的质量管理数据，大数据技术可以用来挖掘和分析现有的工程质量管理数据，挖掘分析后形成的基于BIM的质量管理数据结构可以为工程信息数据的收集和储存提供可行标准。在大数据时代下,工程BIM模型可以通过传感器等外部资源将建筑行业基础数据导人到基建项目数据集中。这些基础数据需要经过工程质量管理平台的处理，处理完成后可以直接用于工程项目质量管理控制中。此外,大数据技术还可以用于统计和计算与建筑工程项目质量相关的指标,对相关参数进行关联分析和转换处理，进而完成工程项目质量把控和改进的优化设计12-13BIM在建筑工程项目前期策划和后期实践中的应用让工程项目逐渐累积了质量管理基础数据。图2 为基于BIM技术的建筑工程质量管理大数据分析流程。对质量管理大数据进行流程的操作，可以完成质量管理数据文本的挖掘分析和价值实现。文本挖掘分析结果1应用质量文本挖掘分析质量文本数据预处理质量数据集成、提取与存储工程质量数据源图2 基于BIM的建筑工程质量管理大数据文本挖掘分析流程框架图从图2 可以看出，利用BIM技术对建筑工程质量管理的大数据文本进行挖掘分析主要有三个步骤。首先在项目BIM应用的实际需求基础上，利用工程质量管理大数据进行文本数据挖掘分析等工作；然后通过挖掘分析结果来对项目的进度实大数据施监控，并为新项目的质量管理工作提供实例项目数据决策支持；最后，需要实时更新新工程项目产生的质量管理,及时储存至BIM工程数据库中,实现建筑工程质量管理数据全价值链的良性循环。2基于BIM工程质量管理大数据文本挖掘分析的方法一以房屋建筑工程为例基于BIM的房建质量管理产生的质量数据复质量问题热点分布文本聚类文本聚类文本聚类文本聚类文本清洗文本分词基于BIM的工程质量管理云存储平台BIM工程质量数据库文本清洗文本清洗新兴问题趋势分布新兴问题趋势分布词频统计2期杂且量大,数据的格式也不完全统一，所以利用大数据分析技术对不同类型的数据进行分析有不同的方法14-15。在BIM的房建工程质量管理中,不符合房建工程施工要求的行为通常以非结构化的文本文档进行描述，这些不规范行为可以直接挂接BIM房建质量模型，通常情况下，这些非结构化的文本数据没有具体的格式规定16-17。此次研究以房屋建筑工程为例，对房建质量管理文本数据进行挖掘分析，实现相关信息价值的提取。基于BIM的房建质量管理文本挖掘主要由以下四个阶段构成，包括获取数据源、文本数据进行预处理、文本挖掘和数据可视化管理。文本预处理阶段需要对文本进行清洗，然后对房建质量文本数据进行文本分词和量化，并在此基础上绘制词云图；在质量文本挖掘阶段，需要对文本进行聚类分析，这是语法层面上的处理，然后还需要深入到语义层面进行分析得到语义网络图,最后分析挖掘结果；基于BIM技术的房建质量管理文本挖掘的最后一步是可视化质量管理，需要在搭建的BIM系统平台上进行操作。接下来以上传至房建BIM质量模型中的部分质量问题记录文本为研究对象，对基于BIM的房建质量管理文本挖掘方法进行简单阐释。首先是房建质量文本数据的预处理。文本的清洗过程主要包括三方面的内容：去除重复的数据（即把重复的数据进行归一表达）、修正录人错误的数据以及补全缺失的数据18。表1为对房建质量文本数据进行重复性数据处理的示例。表1房建质量文本数据的归一表达示例同义词组归一表达不平；不规整；不齐；高低不平不平整伸人；锚定；锚固；固定锚固拆模报告；拆除混凝土报告混凝土拆模强度报告从表1可以看出，对房建质量文本数据进行归一化表达可以实现数据的规范,减少相同数据的不同重复表达。表2 是对录人错误的房建质量文本数据进行修正的示例。表2 房建质量文本数据录入错误修正示例原始记录错误修正震捣；漏震；过震振捣；漏振；过振窜同串筒灌筑桩混凝土灌注桩混凝土施工挑版施工跳板从表2 可以看出，房建质量文本的原始记录会存在录人错误等一系列问题，比如将“振捣”录为马翠玲基于BIM在建筑工程质量管理大数据分析中的应用的应用实例及结果分析此次研究所选用的研究对象为一新建住宅小区，该小区总共占地面积约8 万平方米，其总建筑面积约为三十万平方，其中包括了地下的4.2 万平方米以及地面上的2 2.7 万平方米。小区住宅绿化率约为40%，容积率为3.9,大楼墙体架构为建筑物中常用的框架一剪刀墙式。该住宅小区所包含的工程繁杂，在项目进行过程中数据量需求较大，涉及到的人员较多,因此要对人员以及施工进行有效的管理难度较大。鉴于此,此次研究采用了BIM技术对工程进行质量管理。研究建立的基于BIM的住宅小区系统能够有效地解决了工程项目中面临的难题,实现线上资料审核和模型互查等功能，提高资料管理效率。在数据集成应用方面,BIM技一 8 7 一“震捣”，错误修正可以改正本来录人有误的数据，从源头上保证这些数据的正确性与规范性。表3是对房建质量文本数据中缺失的部分进行补全处理的示例。表3房建质量文本数据缺失处理示例原始记录补全记录承载不符合要求承载力不符合设计要求设置泄水和反滤设置泄水孔和反滤层钢筋绑扎不牢固钢筋骨架绑扎不牢固从表3可以看出，房建质量文本的原始记录中有些数据不全面，因此需要对其进行补全，让数据更易理解。将文本数据进行清洗后，对其进行文本分词和量化。对房建质量文本数据进行文本分词可以快速地从大量数据中解析出文本的语义，在文本分词的过程中除了要尽量避免虚词对最终结果的干扰，还要将停用词和其他无意义的词组过滤掉，一般选取词频大于或等于50 的词组。依据词频的大小可以对该词条作为特征类目概率的大小进行估计，将词频统计方法和特征选择方法相结合，可以运用软件绘制出房建质量问题记录文本的词云图。经过以上数据处理后，进人到质量文本的挖掘阶段,此过程为语法层面的分析,较为简单,因此直接过渡到语义层面的分析。构建房建质量文本语义网络的关键就是词汇间语义表达关联性，结合软件可以绘制出相应房建工程主体结构质量语义网络图，通过分析图中展示的质量问题大数据之间的密切联系，可以为房建工程质量管理提供多角度的可视化思维方式。3BIM在建筑工程质量管理大数据分析中贵阳学院学报（自然科学版）术可以进行三维模型还原，将平面设计图纸转换成(a)所示,除此之外还可以对施工现场进行实时监为高精度的三维立体模型,其三维模型正如图3中(季刊)控工作,如图3中(b)所示。18卷(a)从图3（a)可以看出,BIM技术增强了对小区建设全线的把控能力，使得小区建设完成后的外观能够直观地展示出来,提高了项目管理效率,此外，BIM平台中收集的住宅小区工程施工和竣工资料信息为住宅后期的运行以及维护提供了重要的决策依据。BIM平台的智能化也为小区建设的质量管理提供了便利,图3(b)可以看出，视频监控系统让项目负责人员能随时随地对施工现场进行监控，50(%)率旺甲蹈回403020100(a)BIM技术对住宅小区项目质量问题出现频率的影响图4BIM技术对住宅小区项目质量问题和累计问题出现频率的影响图4中，1、2、3分别代表的质量问题领域为地基、主体结构以及二次结构，A表示没有应用BIM技术,B表示应用了BIM技术。从图4(a)中可以看出，在没有应用BIM技术的时候,这三个领域出现质量问题的概率分别大约为30%、2 5%以及51%，在应用了BIM技术后，这三个领域出现质量问题的概率明显较少，分别大约为10%、12%以及20%，问题减少的概率非常显著，说明BIM技术可以提高工程质量。从图4(b)中可以看出,在应用了BIM技术过后，项目中各个专业领域中累计出现问题的概率大大降低，由此可以看出,BIM技术不仅可以提高该项目的质量管理，还可以帮助提高一8 8 一(b)图3BIM指挥中心图满足了远程访问的需求,并且画面清晰、直观，可以帮助相关人员快速了解施工现场的进展情况，及时发现存在的任何安全隐患。除了对地面进行监控以外,地下工作人员的安全也是项目关注的重点。基建GIS系统可以对地下工作人员的位置进行实时定位，为紧急救援时提供可靠的位置信息。图4为没有应用BIM技术和应用了BIM技术的小区项目中出现质量问题以及累计出现问题的频次。60504030201012专业领域AIIB30(b)BIM技术对住宅项目累计问题出现频率的影响项目的综合管理水平。总而言之,BIM技术在住宅小区项目的应用中有实际的价值,可以提高项目的安全管理质量和施工质量，对全程进行实时监控和动态跟踪。4结论我国经济进入新常态后，建筑行业的发展也突飞猛进，但是信息化程度在建筑行业的普及度普遍偏低。近几年来,BIM技术在建筑行业的运用极为广泛，该技术大大提高了建筑行业的信息化程度，让传统落后的管理模式有了新的突破。本研究在BIM技术的支持下探讨了建筑工程质量管理的大12专业领域AIB32期数据分析方法，通过BIM技术与大数据分析技术相结合，以住宅小区项目为例,进行BIM技术在建筑工程质量管理大数据分析中的实证研究。研究结果表明,基于BIM的建筑工程质量管理大数据分析平台大大提高了工程的管理效率,实现了建筑工程项目的智能化管理。参考文献：1胡文发，常永霞，何新华.建筑工程项目工期的影响因素与预测模型J.土木工程学报，2 0 18,51（2）：103 112.2陈海燕,田为.安全视角下的建筑工程教学改革：评建筑工程安全管理J.中国安全科学学报，2 0 19(4):189.3熊超华,骆汉宾.基于BIM的机电安装工程质量管理J.土木工程与管理学报,2 0 18,35（6）：157-16 2.4李学玲.BIM新形势下土木工程专业信息化实践教学模式：评BIM建模应用技术（第2 版）J.中国科技论文,2 0 19,14(7):8 2 6-8 2 6.5王同军.基于BIM技术的铁路工程建设管理创新与实践J.铁道学报,2 0 19,41(1):1-9.6丁智，张霄，顾晓卫，等.双线平行盾构掘进对邻近浅基础建筑物影响理论分析J.隧道建设，2 0 17（4）：442 448.7王珣,潘兆马，袁焦，等.无线智能化铁路基础设施数据采集系统的研究与应用J.传感技术学报,2 0 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