0 引言
建筑行业作为国民经济的重要支柱产业，长期以来面临着“高危低效”的挑战。传统建筑领域安全管理主要依赖人员对行业强制性条文规范及经验的掌握，管理理念及技术手段单一，容易出现管理偏差，无法满足复杂施工环境的安全管理需求。据统计，每年房屋市政工程因安全监管漏洞引发的事故，造成数千家庭破碎，这些事故不仅带来巨大的人力成本，也导致显著的经济损失和工期延误。
BIM技术以其虚拟可视化及全周期信息表达等特点，在建筑领域引起了研究热潮，并在实际建造的各阶段广泛应用，为建筑领域安全管理的研究和应用创造了发展契机。近年来，随着物联网、人工智能、大数据等技术的发展，BIM技术与这些先进技术的融合为安全智能检查提供了新的可能性。
本文基于现有研究成果，系统分析了BIM技术在安全智能检查中的应用价值，构建了基于BIM技术的安全智能检查系统框架，并通过案例验证了其有效性，最后展望了该领域未来的研究方向和发展趋势。本研究对于促进建筑行业安全管理水平的提升，推动行业数字化转型具有重要意义。
1 BIM与安全智能检查的理论基础
1.1 BIM技术的基本概念
BIM（Building Information Modeling，建筑信息模型）技术是一种数字化表示方法，能够为建筑物在全生命周期内提供全面的信息管理平台。BIM不仅包含建筑物的三维几何信息，还能集成时间、成本、设备等多维信息，形成一个丰富的数据库，为建筑项目的规划、设计、施工和运维各阶段提供支持[1]。在安全检查领域，BIM技术能够提供建筑物的完整信息模型，为安全风险评估提供数据支持。
1.2 安全智能检查的理论框架
安全智能检查是基于先进信息技术实现自动化、智能化安全检查的方法体系。其理论框架主要包括数据采集层、数据处理层、分析决策层和应用层四个部分。数据采集层负责收集多源数据；数据处理层对数据进行清洗、融合和转换；分析决策层应用各种算法和规则进行安全风险分析；应用层则将分析结果以可视化方式呈现给用户。
1.3 BIM在安全智能检查中的优势
与传统安全检查方法相比，基于BIM的安全智能检查具有显著优势。传统方法主要依赖人工经验和定期巡查，容易受主观因素影响，且难以发现隐蔽工程的安全隐患。而基于BIM的安全智能检查系统的理论基础主要包括：系统论、信息论、控制论和风险管理理论，这些理论为构建安全智能检查系统提供了科学指导，确保系统能够全面、准确、及时地发现和处理安全隐患，能够实现全天候、全方位的自动监测，通过多源数据融合和分析，及时发现潜在风险并提供决策支持。
2 基于BIM的安全智能检查关键技术
2.1 多源数据融合技术
基于BIM的安全智能检查系统需要集成多源数据，包括BIM模型数据、传感器数据、图像视频数据、环境数据等。多源数据融合技术能够将这些异构数据转换为统一格式，并进行时空对齐，构建数字孪生场景[2]。
数据采集是通过各种传感器和设备实现的，包括全景摄像头，用于采集施工现场的全景影像，实现隐患的无死角监控；智能安全帽，内置心率传感器和GPS定位模块，实时监测工人的生命体征和位置信息；AI视频监控，通过计算机视觉算法自动识别安全隐患，如未佩戴安全帽、违规作业等；无人机，搭载高清摄像头与AI算法，实现高空巡查和智能识别。
这些采集到的数据通过无线自组网技术传输到处理中心，解决了边坡、基坑等复杂场景的通信难题。数据处理包括数据清洗、格式转换、特征提取等步骤，为后续分析提供高质量数据。
2.2 机器学习与智能算法
机器学习算法是基于BIM的安全智能检查系统的核心分析工具,这些算法能够从海量数据中学习规律，预测潜在风险，识别危险行为。常用的算法包括：支持向量机（SVM），用于分类和回归分析，在应力、位移等结构数据分析中应用广泛；深度学习算法，通过神经网络模型分析复杂的非线性关系，用于图像识别、语音识别等场景；迁移学习，通过将已有模型迁移到新场景，提高模型在不同建筑结构中的泛化能力。
这些算法能够对时序数据进行分析，预测坍塌风险，识别危险行为，并集成到BIM模型中，实现可视化风险监测与预警。例如，AI系统可通过视觉算法24小时自动识别安全隐患，如安全帽未佩戴、反光衣未穿戴、临边防护靠近预警等。
表1 机器学习在安全智能检查中的应用场景
2.3 知识库与规则引擎
知识库与规则引擎是基于BIM的安全智能检查系统的决策支持核心。知识库通过收集和整理安全隐患描述、安全规范条文等信息，构建施工安全知识图谱[3]。规则引擎则基于预定义的规则对实时数据进行分析，实现初始预警。
知识库的构建包括以下步骤：施工作业分解：按照施工特点、工艺方法将建筑主体结构分解为多个作业单元：安全隐患辨识：识别各作业单元中可能存在的安全隐患；规范条文整理：将现行施工规范整理成可识别的文本形式；知识图谱构建：将安全隐患描述、规范条文与BIM模型构件关联，构建知识图谱。
规则引擎通过两条查询机制实现安全检查：BIM-JSA-规范机制和BIM-规范机制。这些机制能够将实时数据与知识库中的规则进行比对，发现异常情况并及时预警。
3 系统架构与实现方法
3.1 系统整体架构
基于BIM的安全智能检查系统采用分层架构，包括数据层、处理层和应用层。数据层主要负责多源数据的采集和存储，包括BIM模型数据、传感器数据、图像视频数据、环境数据等。这些数据通过物联网设备采集后，存储在云端或本地服务器中，为后续分析提供数据支持；处理层是系统的核心，负责数据分析和决策支持。包括多源数据融合、机器学习分析、规则引擎判断等功能。处理层能够从数据层获取数据，利用机器学习算法和规则引擎进行分析，并将结果传递给应用层；应用层为用户提供各种应用功能，包括安全检查、学习培训、应急响应等。应用层通过Web界面、移动APP等形式为用户提供交互接口，实现安全管理的各种需求。
3.2 系统功能模块设计
基于BIM的安全智能检查系统主要包括三个功能模块：数据管理模块、信息比对模块和功能应用模块[3]。
数据管理模块：负责数据的存储、更新和维护，包括BIM模型数据、传感器数据、知识库数据等。该模块确保数据的完整性、一致性和安全性。
信息比对模块：是系统的核心分析模块，负责将实时数据与知识库中的规则进行比对，发现安全隐患并生成预警信息。该模块基于规则引擎和机器学习算法实现智能分析。
功能应用模块：为用户提供具体的应用功能，包括安全检查、学习培训、应急响应等。该模块通过直观的可视化界面，为用户提供友好的操作体验。
3.3 系统工作流程
基于BIM的安全智能检查系统的工作流程主要包括五项步骤，首先通过各种传感器和设备采集施工现场的多源数据，包括图像、视频、传感器数据等，其次将多源数据进行清洗、转换和融合，形成统一格式的数据，再利用规则引擎和机器学习算法对数据进行分析，识别安全隐患和风险，将分析结果以可视化方式呈现给用户，包括三维模型展示、预警信息推送等，最终响应处理：用户根据预警信息采取相应的措施，处理安全隐患，形成闭环管理。
表2 系统功能模块及其描述
4 应用案例与效果分析
4.1 地铁施工安全管理案例
在地铁施工中，基于BIM的安全智能检查系统能够有效整合多源安全风险因素和基于文本的规则，实现自动化安全检查[4]。研究提出了一种语义方法，在BIM环境下集成异构数据，并通过基于SPARQL的推理实现自动安全检查。
在该框架中，开发了四个互连的本体，为地铁施工安全检查提供语义模式。安全风险因素数据从BIM和传感器数据中提取，然后转换为集成的本体实例。基于文本的规则自动转换为基于SPARQL的检查规则。该框架能够提高知识共享，促进实时和自动化的安全检查[5]。
应用结果表明，该系统能够显著提高地铁施工安全管理的效率，减少安全事故的发生，保障施工人员的生命安全。
4.2 航道工程施工安全监测
在航道工程中，基于BIM的安全检查系统突破了传统安全检查系统的时空局限，提高了现场施工安全信息反馈和处理的时效性。研究阐述了基于BIM的航道安全检查系统的研发框架与核心功能模块，从逻辑架构、总体设计、功能模块和工程应用等方面开展了系统研究。
系统依托示范工程进行应用验证，实践表明，该系统能够实现航道工程施工安全的实时监测和预警，有效降低安全事故发生率。研究成果可为同类项目提供借鉴，具有参考意义。
4.3 超高层建筑安全监测
在超高层建筑施工中，基于BIM和机器学习的安全监测系统能够对高层悬挂结构进行实时监测和分析，预测潜在风险。系统通过整合BIM模型、传感器数据以及机器学习算法，实现实时分析、预测潜在风险，并提供智能化的决策支持。
该系统应用了多种机器学习算法，包括支持向量机（SVM）和深度学习算法，构建预测模型，用于分析结构行为和预测潜在的故障模式。通过将机器学习的分析结果与BIM模型相结合，实现可视化展示和智能决策，如在BIM模型中高亮显示潜在风险区域，并提供相应的维护建议。
该系统在超高层建筑中能够实时监测结构在风荷载、地震等环境下的响应，并提供预警，保障建筑物的安全性和可靠性。
5 结论
本文研究了基于BIM技术的安全智能检查方法、系统和应用。研究表明，BIM技术与机器学习、物联网等先进技术的融合，能够实现施工安全的实时监测、智能分析和精准预警，有效解决传统安全管理方式的不足，提升安全管理水平和效率。
基于BIM的安全智能检查系统通过多源数据融合、机器学习算法和知识库与规则引擎等关键技术，构建了数字孪生场景，实现了可视化风险监测与预警。实际应用表明，该系统在地铁施工、航道工程、超高层建筑等各类项目中取得了显著成效，降低了事故发生率，提高了施工质量和管理效率。
未来，随着AI大模型、多技术融合、标准化与平台化等发展趋势，基于BIM的安全智能检查技术将更加成熟和普及，为建筑行业的数字化转型和智能化升级提供更强有力的支持。政府、企业和学术界应加强合作，共同推动技术创新和应用推广，促进建筑行业的高质量发展。
参考文献
[1]吴松飞, 邓逸川, 申琪玉, 罗德焕等. BIM支持的施工安全规范合规检查研究综述[J]. 图学学报, 2018, 39(6): 1139-1147.
[2]田俊峰, 颜晓华. 建筑物结构中的安全监测技术研究[J]. 能源与环保, 2022, 44(05):25-30.
[3]施英蕊. 基于BIM的建筑主体结构施工安全智能检查研究[D]. 徐州：中国矿业大学, 2020.
[4]周建亮, 朱思苗, 程磊等. 基于知识图谱的BIM模型质量合规检查方法研究[J]. 土木工程计算机应用, 2025.
[5]Li X, Yang D, Yuan J, et al. BIM-enabled semantic web for automated safety checks in subway construction[J]. Automation in Construction, 2022, 104454.
作者简介：赵雪如（2004—），女，汉族，山东聊城人，大学在读；董姝含（2004—），女，汉族，山东威海人，大学在读；文慧（2002—），女，汉族，山东潍坊人，大学在读；张乐潇（2002.09），女，汉族，山东济南人，大学在读。
课题名称：山东工程职业技术大学2024年大学生科研创新项目，基于BIM技术的安全智能检查研究，（编号：2024145）
