摘要：地铁车站工程施工具有结构复杂、施工环境受限、交叉作业频繁等特点，施工风险识别与控制是保障工程安全与质量的关键环节。传统风险管理多依赖经验判断，缺乏系统性与动态性，难以适应现代大型地下工程建设的需求。本文基于建筑信息模型（BIM）技术与失效模式及影响分析（FMEA）方法，构建了地铁车站施工风险识别与管控的综合体系。通过BIM 的三维可视化、信息集成与动态模拟功能，实现施工全过程的风险可视化识别；结合FMEA的定量风险分析能力，对潜在风险进行等级划分与优先控制，形成了系统化、可操作的风险管理策略。研究结果表明，BIM 与FMEA 的融合应用能够显著提升地铁车站施工风险识别的精度与效率，优化风险预警与处置流程，为地铁建设项目的安全管理提供科学支撑与技术路径。

关键词：地铁车站；施工风险；BIM 技术；FMEA 方法；风险管控

引言

城市轨道交通建设的快速推进，使地铁工程成为城市基础设施建设的重要组成部分。地铁车站作为地下结构中施工规模最大、工艺最复杂、风险最高的单元， 其施工安全管理一直是行业关注的重点。本文以地铁车站施工为研究对象，探讨BIM 与FMEA 融合的风险识别与管控方法，旨在为地铁建设领域的安全管理提供新的理论与实践支持。

一、地铁车站施工风险的特点与识别需求

地铁车站施工风险具有高复杂性、动态性与隐蔽性特征。其施工环境多位于城市地下，地质条件复杂，地下水位高，周边建筑密集，风险因素相互交织。施工过程中，因基坑开挖、支护结构变形、管线迁改、交通疏导等环节存在不确定性，极易引发坍塌、渗漏、地表沉降等安全事故。此外，地铁车站施工周期长、工序多、参与方众多，信息传递不畅与管理协调不足常成为风险扩大的诱因。传统风险识别方式多依靠人工经验，无法全面反映复杂环境下的潜在风险，且缺乏对风险演化过程的动态监控。为了实现科学化的风险识别，需要引入数据驱动的智能化工具，将风险识别与信息建模、模拟分析相结合，提升风险预测的准确性和实时性。BIM 技术的出现为施工阶段的风险可视化分析提供了可能，通过模型集成实现多维度风险数据共享，能够在设计、施工及运维阶段提前识别危险点；而FMEA 方法则能进一步量化风险等级，确定关键风险点的优先级，实现风险控制资源的合理配置。

二、BIM 技术在地铁车站施工风险识别中的应用机制

BIM 技术作为一种以建筑信息为核心的三维数字化建模与协同管理工具，在地铁施工风险识别中具有显著优势。通过建立高精度三维地铁车站模型，能够将设计信息、施工工艺、地质条件等要素集成在同一平台，实现结构与环境信息的可视化展示。在施工前期，利用BIM 模型可进行施工方案模拟与虚拟演练，提前识别结构干涉、施工顺序不合理等潜在风险。在施工过程中，BIM 结合监测数据可实现动态更新，对施工状态进行实时跟踪与风险预警。此外，BIM 平台的协同管理功能能促进设计、施工、监理及业主之间的信息共享，使风险信息透明化和可追溯化。通过与地质监测系统、进度计划系统联动，BIM 可实现对基坑变形、沉降趋势等风险的动态可视化分析，为管理者提供决策依据。BIM 在风险识别中的核心作用不仅在于展示，更在于整合信息与支持决策，它将风险识别从经验判断转变为基于数据与模型的科学分析，有效提升了风险评估的准确度和可控性。

三、FMEA 方法在地铁车站施工风险评估中的应用价值

FMEA（Failure Mode and Effects Analysis，失效模式及影响分析）是一种系统性分析方法，广泛用于复杂工程中的风险评估。其基本原理是通过识别系统中可能发生的失效模式，分析其原因与后果，计算风险优先数（RPN）以确定风险等级。在地铁车站施工中，FMEA 可针对关键环节如围护结构施工、基坑开挖、支撑体系安装、混凝土浇筑等进行系统分析。通过对失效概率、严重程度和可检测性三要素进行量化评分，计算得到每个风险因素的RPN 值，从而确定重点控制对象。与传统定性分析不同，FMEA 方法将风险评估过程量化、标准化，使风险管理更具客观性与可比性。结合BIM 技术后，FMEA 的风险数据可直接映射到三维模型中，实现风险空间分布的可视化。管理人员可以通过BIM 平台直观查看高风险区域、分析风险传导路径，并制定针对性的预防与应急措施。FMEA 方法在风险识别中的应用不仅提高了风险评估的科学性，也为后续的动态管控提供了量化依据。

四、基于 BIM 与FMEA 融合的地铁车站施工风险管控策略

将 BIM 与FMEA 方法结合，可构建“可视化—量化—动态化”的地铁车站施工风险管控体系。该体系以 BIM为信息载体，以FMEA 为风险分析工具，形成风险识别、评估、预警与反馈的闭环管理流程。在施工前阶段，通过BIM 建立地铁车站三维信息模型，整合地质、水文、结构及施工数据，对施工方案进行虚拟仿真，识别潜在的失效模式。随后引入FMEA 进行风险定量分析，根据RPN 值对风险进行等级划分与优先处理。在施工过程中，通过BIM 平台实时更新监测数据，对高风险部位进行动态跟踪。当监测数据超出设定阈值时，系统自动触发预警机制，提示管理人员采取应急措施。同时，结合FMEA 数据库中历史风险信息，可实现对类似项目的风险迁移分析与经验复用。该策略的实施不仅提升了风险管理的智能化水平，还促进了信息共享与协同决策。管理层可依据模型分析结果优化施工计划、调整资源配置，从源头上降低风险发生的可能性，实现风险控制的主动化与前瞻性管理。

五、结论

基于BIM 与FMEA 方法的地铁车站施工风险识别与管控体系，突破了传统风险管理的局限，建立了集信息集成、定量分析与动态控制于一体的科学框架。研究结果表明，BIM 技术在风险识别中的应用显著提高了施工可视化水平，使潜在风险得以提前暴露与评估；FMEA 方法的引入则强化了风险分析的系统性与量化性，为风险等级划分和优先级排序提供了明确依据。两者结合，不仅实现了风险的动态监控与智能预警，还推动了施工安全管理从经验导向向数据驱动的转型。未来，随着人工智能与大数据技术的进一步发展，BIM 与FMEA 的融合将更加紧密。通过引入机器学习算法，可实现风险识别模型的自学习与优化，使地铁车站施工风险管控更加精准高效。同时，应加强行业标准化建设，建立共享数据库与协同平台，推动风险信息互联互通，为我国城市轨道交通建设的安全、高效与可持续发展提供坚实保障。

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作者简介：王会年（1983 年1 月），男，汉族，四川省成都市，本科，高级工程师，现主要从事地铁、市政工程施工技术管理工作。