摘要： 随着城市化进程的加速，城市道路施工规模不断扩大，施工安全风险日益凸显。本文旨在研究基于大数据的城市道路施工安全风险预警系统。通过分析城市道路施工安全风险因素，阐述大数据在风险预警中的应用，设计并构建一个综合性的预警系统架构，包括数据采集层、处理层、分析层和应用层。详细介绍系统各模块的功能和实现方式，并通过实际案例验证系统的可行性和有效性。研究结果表明，该系统能够实时监测施工过程中的安全风险，提前发出预警，为施工管理部门提供决策支持，有效降低施工安全事故的发生率。

关键词：大数据；城市道路施工；安全风险预警；系统架构

引言

城市道路施工是城市基础设施建设的重要组成部分，对于城市的发展和居民的生活至关重要。然而，城市道路施工环境复杂，涉及众多因素，如人员、设备、材料、环境等，施工过程中存在诸多安全风险。传统的施工安全管理方法主要依靠人工巡检和经验判断，存在效率低下、准确性差等问题，难以满足现代城市道路施工安全管理的需求。随着信息技术的飞速发展，大数据技术逐渐应用于各个领域。大数据具有数据量大、类型多样、处理速度快等特点，能够为城市道路施工安全风险预警提供强大的技术支持。

1.城市道路施工安全风险因素分析

（1）人员因素方面，施工人员的安全意识淡薄、操作技能不足、疲劳作业等都可能导致安全事故的发生。例如，部分施工人员不遵守安全操作规程，在未佩戴安全防护用品的情况下进行高空作业，增加了坠落事故的风险。

（2）设备因素方面，施工设备的老化、故障、维护不当等会影响设备的正常运行，引发安全事故。如起重机的钢丝绳磨损严重未及时更换，在吊装重物时可能发生断裂，导致重物坠落伤人。

（3）材料因素方面，材料的质量不合格、存放不当等会影响施工质量，甚至引发安全事故。例如，水泥等建筑材料受潮结块，会影响混凝土的质量，降低道路的承载能力，增加道路塌陷的风险。

（4）环境因素方面，施工现场的地质条件、气象条件等会对施工安全产生影响。如软土地基可能导致道路沉降，影响施工安全；暴雨、大风等恶劣天气会影响施工设备的稳定性和施工人员的操作安全。

2.大数据在城市道路施工安全风险预警中的应用

2.1数据采集

大数据在城市道路施工安全风险预警中的应用首先体现在数据采集方面。通过在施工现场安装各种传感器，如温度传感器、湿度传感器、压力传感器、位移传感器等，实时采集施工过程中的各种数据，包括设备运行参数、环境参数、材料性能参数等。同时，利用视频监控系统对施工现场进行全方位监控，获取施工人员的操作行为、设备运行状态等视频信息。此外，还可以收集施工企业的历史安全数据、相关法律法规和标准规范等文本数据。

2.2数据分析

采集到的海量数据需要进行深入分析，以挖掘其中隐藏的安全风险信息。运用数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等，对数据进行处理和分析。例如，通过关联规则挖掘可以发现不同因素之间的关联关系，如设备故障与施工人员的操作行为、环境参数之间的关系；通过聚类分析可以将施工人员按照安全行为特征进行分类，识别出安全意识淡薄的施工人员群体。

2.3风险预警

基于数据分析的结果，建立安全风险预警模型，对施工过程中可能发生的安全风险进行预测和预警。预警模型可以采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络、决策树等，根据历史数据和实时数据对安全风险进行评估和预测。当预测到安全风险超过设定的阈值时，系统及时发出预警信号，通知施工管理部门和施工人员采取相应的措施。

3.基于大数据的城市道路施工安全风险预警系统架构设计

3.1数据采集层

（1）传感器数据：在施工现场部署各类传感器，如温度传感器用于监测环境温度，避免高温或低温对施工人员和设备造成影响；湿度传感器可实时掌握空气湿度，预防因湿度过大导致的设备故障或电气安全事故；压力传感器用于监测管道压力、设备运行压力等，确保设备在安全压力范围内运行；位移传感器可监测建筑物的沉降、变形等情况，及时发现结构安全隐患。

（2）视频监控数据：安装高清摄像头，对施工现场进行全方位、全天候监控。通过视频监控可以实时观察施工人员的操作行为、设备的运行状态、施工现场的环境状况等。例如，可以及时发现施工人员是否佩戴安全防护用品、设备是否存在异常振动或泄漏等情况。

（3）文本数据：收集施工企业的历史安全数据，包括以往发生的安全事故记录、安全检查报告、安全培训记录等；同时，获取相关的法律法规和标准规范，为安全风险评估提供依据。

3.2处理层

将不同格式的数据转换为统一的格式，以便后续的分析和处理。例如，将不同传感器采集到的数据按照统一的时间戳进行对齐，将文本数据进行结构化处理，提取关键信息。将来自不同数据源的数据进行整合，建立数据之间的关联关系。例如，将传感器数据与视频监控数据进行关联，通过分析设备运行参数与视频图像的关系，更准确地判断设备的运行状态。

3.3分析层

（1）数据挖掘算法：运用数据挖掘算法对处理后的数据进行深入分析，挖掘数据中隐藏的安全风险信息。常用的数据挖掘算法包括关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等。例如，通过关联规则挖掘可以发现不同因素之间的关联关系，如设备故障与施工人员的操作行为、环境参数之间的关系；通过聚类分析可以将施工人员按照安全行为特征进行分类，识别出安全意识淡薄的施工人员群体。

（2）可视化展示：对预警结果进行可视化展示，以直观的方式呈现给用户。采用图表（如柱状图、折线图、饼图等）、地图、仪表盘等形式展示安全风险的分布情况、发展趋势和预警等级。例如，通过地图展示施工现场不同区域的安全风险等级，方便用户快速了解施工现场的安全状况。

3.4应用层

（1）图形化界面：将分析结果以图形化界面呈现给用户，方便用户直观理解。图形化界面应具有良好的交互性，用户可以通过界面进行数据查询、预警信息查看、报表生成等操作。例如，用户可以通过界面查看特定时间段内的安全风险变化趋势，生成安全风险评估报告。

（2）报警方式：提供多种报警方式，如声音报警、短信报警、邮件报警等，确保在关键时刻能及时通知相关人员。当预警系统检测到安全风险超过设定的阈值时，自动触发报警机制，将预警信息及时发送给施工管理人员、安全监管部门等相关人员。

（3）实时监控与管理：用户可以通过系统对施工过程进行实时监控和管理。根据预警信息，用户可以及时采取相应的措施，如调整施工方案、加强安全培训、维修设备等。例如，当预警系统提示某台设备存在故障风险时，用户可以及时安排维修人员对设备进行检查和维修，避免设备故障引发安全事故。

4.结束语

基于大数据的城市道路施工安全风险预警系统，通过对城市道路施工安全风险因素的分析，阐述了大数据在风险预警中的应用，设计并构建了一个综合性的预警系统架构。通过实际案例验证了系统的可行性和有效性，结果表明该系统能够实时监测施工过程中的安全风险，提前发出预警，为施工管理部门提供决策支持，有效降低施工安全事故的发生率。未来可以进一步优化系统的功能和性能，加强对施工过程中的复杂安全风险的预警能力。