摘要：本文基于数字孪生技术，构建了一套全生命周期的工程质量管控体系。该体系深入剖析了当前工程质量管理中的痛点与不足，详细探讨了数字孪生技术的核心理念与应用机制，并精心设计了数据采集、模型建立等核心模块。通过实证评估，该体系展现出显著的效能，能够实现对工程质量的实时监控与问题预测，有效减少了返工成本，大幅提升了管理效率。展望未来，该体系将进一步拓展应用范围，深度融合人工智能等先进技术，不断完善标准与规范，有力推动建筑行业的智能化转型升级。

关键词：数字孪生、建设工程、全生命周期、质量管控、技术创新

一 引言

基建工程质量影响到工程的安全、经济、耐久等问题，更关乎民生。随着建筑的“体量”和“结构”的加大，建设质量故障（如设计错误、不合格材料等）等问题日益突出，危害公共安全并增加不必要的资源支出，完善的质量管理对于国家基础设备可靠性和国际竞争力的促进至关重要。数字化模型通过将现实的物理世界映射为虚拟模型，通过虚拟和真实的正反馈、模型与系统数据的多维融合，实现“建造”全过程以及质量溯源，推动建筑智能管理的升级，改变其粗犷的建造环境遗留和管理模式的问题，为建筑提供智能化、精细化、高效运维的未来质量管控新模式。

二 国内外研究现状分析

2.1 数字孪生技术进展

数字孪生利用物理实体与虚拟模型相互之间的连续关联映射和实时交互，提供产品全周期、全过程、全员“三位一体”的数字监控、分析与优化，应用在航空航天、智能制造、工程机械和工业制造等诸多行业和领域，是美国NASA探索航天器设计应用和德国工业4.0确立的主要支撑技术。中国将BIM+IoT+AI相结合构建数字孪生，实现了全周期管理并开发了相关自己的工具。同时，该技术面临数字孪生数据的质量和实时性、高保真物理模型的构建和跨学科学习与标准的制定等问题还有待进一步解决与攻关，亟待解决关键难题以进一步发展与推广应用。

2.2 质量管控体系不足

现阶段，工程质量相关的研究大多是关于传统模式的质量管理，而没有针对工程质量的全生命周期管理进行全面的研究。传统模式是按照某个阶段的质量管理任务分别在阶段中实现的，这就可能导致在全生命周期内由于阶段之间缺少协同优化等问题。主要体现有以下几个问题：数据分散，阶段性数据无法共享；无法根据各种复杂环境下不断变化的问题快速实现调整；缺少在风险发生前实现风险预测的管理技术，往往更多依靠后期的检查数据；信息技术应用不平衡，在相关新技术，例如BIM技术和物联网技术等的研发与利用上，仅覆盖了特定地区、特定项目，且多数项目在BIM的使用上仍停留于二维施工信息的查看和问题的解决，在物联网技术的引进和深度利用上，暂时局限于大型项目，中小型工程项目受限于自身的人才储备和设备配置等资源限制，尚未成熟。

三 数字孪生驱动的质量管控体系构建

3.1 数据采集与处理模块

工程全生命周期质量管理是数据应用的前提，数据是数字孪生模型的基石。数据采集包括工程图纸、地理环境及设施设备、地理位置、建筑设施以及项目进度和质量情况等，数据分析技术主要分为传感物联网网络、无人机遥感分析以及BIM系统数据管理。传感设备实时动态反馈工程建设及现场状态，无人机实时监测地理环境，BIM建立基础数据，为实际工程信息数据采集、搜集及分析奠定基础。数据采集后需要经过数据清洗、数据融合处理，利用数据清洗算法过滤无效数据、清除异常数据；数据融合算法用于弥补数据不足，纠正数据偏差，融合多种数据并进行结构化处理，实现多类型异构数据融合。将计算平台引入边缘计算，从而实现低时延、高效率的本地处理。对数据进行标准化后，可实现数据平台互操作，数据库可支持分布式数据存储服务，并保证可用性及扩展性，最大限度实现数据标准统一，保障体系的一致性与兼容性。

3.2 模型建立与仿真验证

数字孪生模型是虚拟层对实际工程实体行为的准确描述与预测，具体而言，数字孪生模型由几何层（建筑几何与空间描述）、属性层（构件材料信息与几何信息描述）及行为层（工程实体行为动态演化）组成。而高质量模型则依赖于有限元分析技术、人工智能技术与云计算技术，开展数字孪生风险评价、设计优化以及大体积数据处理等工作。数据建模的仿真验证过程通常包括对输入参数进行检验、模型构建以及基于误差分析的数据反馈。建立数字孪生模型是一种质量优化的方法，如在桥梁施工过程中可以提前进行裂缝拓展或承载力评价等相关问题分析，通过优化模型处理后减少维修费用，进而结合运维过程对结构健康状态进行识别分析，以保证结构安全。数据的测量与建模仿真结合推进建设工程全生命周期的质量管理向智能型质量管控技术发展。

四 体系应用与案例分析

4.1 规划设计阶段应用

数字孪生在建设工程规划设计过程提高质量管控能力。通过对建设工程规划设计的全过程数字孪生技术仿真建模、数据互通和测试验证，应用BIM+GIS技术建立三维立体模型，通过气候等多种因素对建筑进行考量和调整，规避施工过程中因为施工错误带来的经济性损失。整合传感器、历史数据以及第三方API，对能耗、结构安全进行分析和预测，进行事前的性能计算，及时规避设计风险。还可通过数字孪生平台强化设计、建设、监理、施工、政府相关等各方沟通配合机制，冲破信息孤岛，使各参与方动态共享、及时获得动态的模型，沟通效率和决策的科学性得到提升。如某机场扩建工程项目基于数字孪生技术方案评审的时间间隔大大压缩。

4.2 施工运维阶段效果

施工及运维阶段的智能管控。施工期间，利用物联网技术采集施工关键参数（如温度、偏差等）并与规定值进行比对，超出误差范围则报警（比如智能控制桥梁工程的变形量等）。同时，生成施工、运维数字化档案，可快速锁定产品质量问题、责任方等（比如锁定采用质量不合格材料的供应商，比如地铁车站锁定不法供应商），在质保过程中，当用户遇到质量事件时，可以通过数字孪生信息快速查找出供应商、质量等级、相关责任人等信息。运维阶段数字化运维会积累全生命周期信息数据，运用这些数据推演设备的故障几率、建筑物的使用寿命，对相关设备及时采取措施进行预防性维护，某产业园区空调组节能耗20%；此外，对地铁、隧道等突发事件灾害场景的演练提供支持，根据智能模拟给出应急响应策略。

五 结论

本文提出建设工程基于数字孪生的质量管理闭环从设计到运维全过程质量控制框架，进行建设工程全生命周期过程和管控实施；研究和梳理文献，对案例进行讨论，对建设工程应用数字孪生中涉及施工偏差报警纠偏、设备诊断等应用场景有效性和可行性进行讨论；针对建筑工程行业中现存的问题，本文进行了详尽的剖析与系统的总结，并据此提出了具有明确导向性的未来研究方向。这些研究旨在进一步深化建筑工程领域的应用实践探索，从而为建筑工程数字孪生的未来发展奠定坚实的基础并发挥显著的促进作用。

参考文献

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