摘要：随着工程建设规模的不断扩大，高边坡工程日益增多，其稳定性直接关系到工程的安全与可持续发展。本文聚焦于基于 BIM 的高边坡智能支护体系构建与动态监测技术研究。通过深入分析 BIM 技术在高边坡工程中的应用原理，构建了包含数据采集与传输、模型构建与分析、智能决策与控制等模块的高边坡智能支护体系。同时，详细阐述了动态监测技术的系统组成、监测方法及数据处理与分析流程。

关键词：BIM 技术；高边坡；智能支护体系；动态监测技术

1、引言

高边坡工程在公路、铁路、水利等基础设施建设中广泛存在，其稳定性受地质条件、地形地貌、气候等多种因素影响。传统的高边坡支护与监测方法存在信息集成度低、决策缺乏实时性与科学性等问题。BIM（Building Information Modeling）技术作为一种数字化、信息化的技术手段，具有三维可视化、信息集成、协同工作等优势，为高边坡智能支护体系的构建与动态监测技术的发展提供了新的思路与方法。将 BIM 技术应用于高边坡工程，能够实现对高边坡从设计到施工再到运维的全生命周期管理，提高工程质量与安全性，降低工程成本。

2、BIM 技术概述

BIM 技术是一种基于数字化三维模型的综合管理系统，它整合了工程项目全生命周期中的各种信息，包括几何信息、物理信息、施工进度信息、成本信息等。通过构建一个共享的信息平台，实现不同参与方之间的协同工作与信息交流。在高边坡工程中，BIM 技术能够将地质勘察数据、边坡设计方案、施工过程数据等进行整合，形成一个全面、准确的高边坡信息模型。

3、高边坡智能支护体系构建

3.1 智能支护体系的总体框架

高边坡智能支护体系以 BIM 技术为核心，融合了传感器技术、通信技术、计算机技术等，主要包括数据采集与传输模块、模型构建与分析模块、智能决策与控制模块。数据采集与传输模块负责采集高边坡的各类数据，如位移、应力、降雨量等；模型构建与分析模块基于采集的数据及地质勘察资料构建高边坡 BIM 模型，并进行稳定性分析；智能决策与控制模块根据模型分析结果，自动生成支护方案调整建议，并控制支护设备的运行。

3.2 数据采集与传输

3.2.1 传感器选型与布置

在高边坡关键部位（如潜在滑动面附近、支护结构连接处等）布置位移传感器（如光纤光栅位移传感器）、应力传感器（如振弦式应力传感器）、雨量传感器等。传感器的选型需根据高边坡的实际工况及监测精度要求确定，确保能够准确采集到所需数据。例如，对于位移监测精度要求较高的区域，可选用精度达亚毫米级的光纤光栅位移传感器。

3.2.2 数据传输网络

采用无线传输技术（如 LoRa、NB - IoT 等）构建数据传输网络，将传感器采集到的数据实时传输至数据处理中心。无线传输技术具有安装便捷、覆盖范围广、功耗低等优点，适合高边坡复杂地形条件下的数据传输需求。

3.3 基于 BIM 的模型构建与分析

3.3.1 BIM 模型构建流程

首先，导入地质勘察数据、地形数据等基础资料，利用专业 BIM 软件（如 AutodeskCivil 3D 等）构建高边坡的三维地质模型。然后，根据边坡设计方案，在地质模型上添加支护结构模型，包括锚杆、锚索、挡土墙等。在模型构建过程中，需严格遵循相关设计规范与标准，确保模型的准确性与完整性。

3.3.2 稳定性分析方法

运用有限元分析方法（如 ANSYS、ABAQUS 等）对高边坡 BIM 模型进行稳定性分析。将采集到的实时数据（如位移、应力等）作为边界条件加载到模型中，模拟高边坡在不同工况下（如正常运行、暴雨、地震等）的力学响应，评估边坡的稳定性状态。通过分析结果，可明确高边坡的潜在破坏区域及薄弱环节，为智能决策提供依据。

4、高边坡动态监测技术

4.1 动态监测系统的组成

高边坡动态监测系统主要由传感器层、数据传输层、数据处理与分析层、用户管理层组成。传感器层负责采集高边坡的各类物理量数据；数据传输层将传感器采集的数据传输至数据处理与分析层；数据处理与分析层对采集的数据进行预处理、存储、分析，并生成监测报告；用户管理层为不同用户提供数据查询、报表生成、预警信息接收等功能。

4.2 监测方法

4.2.1 位移监测

采用全站仪、GPS、光纤光栅位移传感器等多种方法进行位移监测。全站仪可实现高精度的三维位移监测，但受通视条件限制；GPS 适用于大面积、远距离的位移监测，不受通视条件影响，但精度相对较低；光纤光栅位移传感器具有精度高、抗干扰能力强等优点，可用于局部关键部位的位移监测。多种监测方法相互补充，能够全面、准确地获取高边坡的位移信息。

4.2.2 应力监测

通过在锚杆、锚索、挡土墙等支护结构中预埋振弦式应力传感器、电阻应变片等，监测支护结构的应力变化情况。应力监测能够反映支护结构的工作状态，及时发现支护结构是否出现过载、破坏等异常情况。

4.2.3 其他监测参数

除位移与应力监测外，还需对高边坡的降雨量、地下水位、岩土体温度等参数进行监测。降雨量监测可采用雨量计，地下水位监测可采用水位传感器，岩土体温度监测可采用温度传感器。这些参数的变化会对高边坡的稳定性产生影响，通过综合分析多种监测参数，能够更准确地评估高边坡的稳定性状态。

4.3 数据处理与分析

4.3.1 数据预处理

对采集到的原始数据进行去噪、滤波、插值等预处理操作，去除数据中的噪声与异常值，提高数据的质量与可靠性。例如，采用卡尔曼滤波算法对位移监测数据进行去噪处理，通过建立系统状态方程与观测方程，有效滤除监测数据中的随机噪声。

4.3.2 数据分析方法

运用统计分析方法（如均值、方差分析）、时间序列分析方法（如 ARIMA 模型）、灰色预测方法等对预处理后的数据进行分析。统计分析方法可用于了解监测数据的基本特征，时间序列分析方法与灰色预测方法可对高边坡的变形趋势进行预测，提前发现潜在的安全隐患。例如，利用 ARIMA 模型对高边坡位移数据进行建模分析，预测未来一段时间内的位移变化情况，为提前采取加固措施提供依据。

5、结论

本文通过对基于 BIM 的高边坡智能支护体系构建与动态监测技术的研究，构建了完整的技术体系框架。BIM 技术在高边坡工程中的应用，实现了数据的高效集成与管理，以及可视化协同工作，为智能支护体系的构建奠定了基础。高边坡智能支护体系通过数据采集与传输、模型构建与分析、智能决策与控制等模块的协同工作，能够实现对高边坡的智能化、精细化管理。动态监测技术通过多种监测方法的综合应用，以及科学的数据处理与分析流程，能够实时、准确地掌握高边坡的稳定性状态，为智能决策提供数据支持。该技术体系的应用，能够有效提升高边坡工程的安全性与稳定性，提高工程管理效率，降低工程风险与成本，具有广阔的应用前景与推广价值。

参考文献

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