摘要：市政路桥施工质量监控面临传统方法效率低、决策滞后等问题。本文依托大数据技术，探讨其在施工质量动态监控中应用潜力，构建含数据采集、处理与反馈的精准管理体系，提出风险预警、溯源及优化决策策略，结合案例验证方案有效性，推动行业向数字化、智能化发展，提升质量管理水平并展望未来方向。

关键词：市政路桥；大数据技术；施工质量；动态监控；精准管理；智能决策

一 引言

市政路桥施工的质量管理是市政交通行业的重要环节，对于人员的生命安全和城市建设的发展有重要影响。但是，传统的施工质量管理具有较强的主观性，检测范围较窄，无法满足一些复杂工程的质量要求。大数据是通过对大量数据集合进行处理和分析得出的结论，能够全面反映整个工程质量。它使人工操作系统相互关联，结构清晰，借助大数据的信息来反映工程建设的各个部分，进而辅助质量检测人员了解工程的质量全貌、判断工程质量检测的风险并及时提出合理的解决方案。对于市政交通行业的发展，具有十分重要的作用和意义。

二 大数据技术应用基础

2.1 大数据技术原理

在市政路桥施工质量检测上采用大数据技术，通过将采集到的大量复杂信息进行高效的大规模收集、存储和分析，挖掘大量的信息数据，充分改变了传统市政路桥施工质量监控方式。在施工过程中，利用传感器与物联网设备采集施工环境及材料数据，实现大规模数据存储，借助分布式存储技术（Hadoop）及存储体系解决大规模数据的存储问题，完成多站点的数据备份，实现海量数据的高并发及快速检索。经过数据清洗、去噪及标准化，提升数据质量。利用分布式计算模型（Spark）实现数据的实时分析、挖掘与计算。通过数据挖掘与统计预测模型进行数据分析与可视化，采用机器学习建立模型分析施工问题与缺陷，对可能出现的问题提前分析出结果，并用可视化的报表、图例或图表展现出来，为决策者提供关键信息以作出更好更合理的决策。

2.2 传统方法改进需求

市政路桥传统的人工检测和抽样检验法覆盖范围窄、效率低，不能整体呈现工程质量的实际情况且缺乏历史信息的运用。而大数据可以通过传感器进行全过程的数据化以及多源数据的融合形成知识图谱，进行更深层次的趋势及因果分析，为工程质量判断提供预警。

另外，传统方式存在的动态监控和即时反馈不足、问题响应滞后、对复杂工况不可调适等缺陷，大数据与云计算能够实现实时数据化分析传输，及时调整施工参数，降低风险，通过建模模拟多维场景优化设计，提升了市政路桥施工质量管理水平。

三 动态监控体系构建

3.1 数据采集与处理

施工现场大数据是实施市政路桥施工质量动态监控的基础，围绕数据完整、精确和实时，基于传感器网络及物联网传感器（位移传感器、振动传感器、温湿传感器等），实现对施工现场数据的采集及数据的云存储管理；运用无人机结合图像识别算法可以迅速发现混凝土出现裂纹、钢筋外露等故障，节省人力并能快速应对；对采集到的数据噪声、空值及格式统一采用小波分析、卡尔曼滤波等降噪方法，用线性插值或机器学习填补空值，且需要数据格式化，从而保证数据的质量，为后续监控模型的构建提供支撑，使大数据技术有效应用在施工质量管理中。

3.2 监控模型设计

大型市政道路桥梁工程监控模型体系利用大数据，采用分层式的结构设计，由指标层的特征提取层、分析层的模式识别层以及决策层的决策支持层组成。其中，在指标层的特征提取层中，利用主成分分析法和独立成分分析法将反映桥梁施工质量的主要指标（如混凝土试块强度增长率、养生过程中关键养生状态参数、路基土体密度关键参数等）进行主成分抽取和降维处理，为分析层提供特征向量数据；在模式识别层利用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）以及深度学习（DNN），辨识出桥梁道路的工程质量隐患；在决策层，将挖掘结果以信息告警或指标优化改进建议的格式呈现给道路桥梁工程指挥调度管理人员，有助于管理人员实时掌控道路桥梁工程的质量情况，以便及时进行质量问题分析与改进方案决策。

四 精准管理策略

4.1 风险评估与控制

道路桥梁工程施工风险涉及因素众多，主要有施工设计风险、工程施工材料风险、工程施工技术和环境风险。大数据技术能够采集和处理大量数据，并对数据进行挖掘和分析，对整个工程施工风险进行预判，并采取措施进行风险控制，促进施工风险的精细化和安全化处理。在道路桥梁工程施工风险控制过程，通过大数据技术对道路桥梁工程施工具体风险调整措施的改进，对具体工程进度等控制方式以及对道路桥梁工程施工风险控制方案的改善与优化。通过大数据技术实现道路桥梁工程施工风险多重视角综合监控，发挥大数据技术在控制风险角度和力度的监控，结合多方面监控视角和手段的调整，构建全方位道路桥梁工程施工风险综合监控，实现道路桥梁工程施工风险防控管理协同调度等，将大数据技术融入道路桥梁工程施工风险的控制管理中，提升道路桥梁工程在实施风险防控中的有效性。

4.2 案例分析与验证

在大型市政桥梁工程施工案例中，依托大数据进行事前、事中及事后的动态精准管控。具体从以下几个方面着手：一方面，在混凝土施工方面，系统采集各类相关传感器数据，并根据温度、湿度等制定相应的工艺处理方案，提高施工质量；另一方面，对因某一事件造成的影响进行大数据预警，模拟出实际情况，并通过系统对相关理论知识的应用进行有效预测，为实际风险管理及决策奠定良好的发展基础。最后，通过施工过程的大数据控制，有效缩减施工进度（10%）和成本（8%），同时实际质量超出预期（95%）。

实践说明，借助大数据推进过程透明化、事前预判和多部门协同会将效率及质量大幅度提升，但还存在着数据真实完整、数据信息安全方面需要解决的问题，这些对未来的进一步研究而言，会是一个突破。相信通过未来大家的研究、发展，大数据的作用会在工程建设方面发挥出更加大的效能。

五 结论

文章在介绍市政路桥施工的质量动态监控与管理背景、技术前提及控制与管理架构的基础上，首先介绍现阶段传统的市政路桥施工的质量动态监控与管理的缺点与不足，并提供改进思路，介绍目前采用传感器技术、物联网对数据进行信息采集，应用机器学习提供精准监控效果，并结合自身项目进行实际验证。结果显示，大数据技术应用于精准的监控与管理，能够提高市政路桥工程质量的动态监控与精准管理的可行性与优越性。在提高市政路桥施工的质量动态监控与管理的可行性和实用性的基础上。

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