摘要：大跨度桥梁施工面临复杂环境与高精度控制需求，传统监测方法存在数据碎片化、响应滞后等问题。本文提出基于BIM 与物联网协同的智能监测技术体系，通过多源数据融合、数字孪生建模与智能预警算法，实现施工全过程毫米级精度管控与风险动态响应。以沾临高速黄河特大桥、德余高速乌江大桥等工程为案例，验证了该技术在提升施工效率、降低安全风险方面的显著优势，并提出了未来向无人化施工与全生命周期健康监测拓展的方向。

关键词：BIM 技术；物联网；大跨度桥梁；智能监测；数字孪生

引言

大跨度桥梁作为交通基础设施的核心节点，其施工过程面临复杂地质条件、多工种交叉作业及动态荷载耦合等挑战。传统监测手段依赖人工巡检与离散传感器，存在数据碎片化、响应滞后等问题。BIM 技术通过三维建模实现信息集成，物联网技术通过传感器网络实现实时感知，两者的协同应用为桥梁施工监测提供了从“被动响应”到“主动预控”的技术突破。本文聚焦于 BIM 与物联网的深度融合，构建覆盖施工全流程的智能监测体系，以提升工程安全与效率。

二、BIM 与物联网协同监测技术体系

2.1 技术架构设计

1. 多源数据感知层

传感器网络：在桥梁关键部位部署应变传感器、加速度传感器、倾角仪及 GNSS 定位装置，实现应力、振动、位移等参数的实时采集。例如，张靖皋长江大桥北锚碇施工中，通过 2000 余个传感器监测沉井下沉过程中的应力变化，精度达 。

视频监控系统：采用4K 高清摄像头与红外热成像仪，结合AI 视觉识别算法，对施工现场的人员行为、设备状态进行全天候监控。

2. 数据传输与存储层

5 G+ 边缘计算：通过 5G 网络实现传感器数据的高速传输，边缘计算节点对数据进行预处理，降低云端负载。

混合云架构：私有云存储核心数据，公有云提供弹性计算资源，支持BIM 模型与监测数据的动态交互。

3. 智能分析层

BIM 数字孪生平台：构建包含几何模型、属性信息及施工进度的全要素BIM 模型，实现虚拟与现实的动态映射。

深度学习算法：基于 LSTM 神经网络对监测数据进行异常检测，结合历史数据预测结构变形趋势。

4. 应用服务层

智能预警系统：设置三级预警阈值，通过短信、APP 推送等方式实时通知管理人员。

施工调度优化：根据设备状态与施工进度，动态调整资源配置，减少窝工与返工。

2.2 关键技术研究

1. BIM 与物联网的协同建模

多尺度模型构建：采用LOD（Level of Detail）分级建模，设计阶段建立 LOD400 精度模型，施工阶段扩展至 LOD500，增加临时支撑、施工机械等动态要素。

IFC 标准扩展：定义物联网设备属性集，将传感器ID、采样频率等参数写入BIM 模型，实现设备与构件的关联映射。

2. 监测数据融合与修复

卡尔曼滤波算法：融合卫星定位与全站仪数据，修正强风、暴雨等环境干扰导致的测量误差。

生成对抗网络（GAN）：对缺失或异常的监测数据进行补全，修复精度达 9 5 % 以上。

3. 施工过程智能管控

4D 施工模拟：将 BIM 模型与时间维度结合，模拟顶推、吊装等关键工序，优化施工方案。

数字预拼装技术：通过激光扫描与点云匹配，验证构件加工精度。

三、典型工程应用验证

1. 山东沾临高速某大桥

工程背景：主跨 4 4 2 m 双塔双索面斜拉桥，采用全断面顶推施工工艺。技术应用：构建数字孪生平台，集成BIM 模型、传感器数据与施工日志，实现顶推过程的毫米级控制。

通过智能步履式顶推系统，自动纠偏精度达 ± 1 m m ，施工效率提升30%。

监测成效：顶推阶段主梁线形偏差控制在 ± 2 c m 以内，较传统工艺降低 6 0 % 。

2. 贵州德余高速某大桥

工程背景：主跨 5 0 4 m 上承式钢管混凝土拱桥，采用斜拉扣挂 + 缆索吊装施工。

技术应用：开发数字化预拼装系统，通过螺栓孔特征自动提取与模型 匹配，实现法兰盘零垫片安装。

应用原形复位法，预测温度变形对拱肋线形的影响，合龙偏差小于 。

监测成效：全桥9 万颗螺栓通孔率 10 0 % ，施工周期缩短 45 天。

3. 江苏某长江大桥

工程背景：主跨 1 2 0 8 m 双塔单跨吊悬索桥，沉井基础尺寸达 。

技术应用：部署沉井 5D 智能建造系统，集成地质雷达、应力计与自动取土设备，实现水下作业的可视化控制。

通过LSTM 网络预测沉井姿态，周边沉降量较设计值降低 7 0 % 。

监测成效：沉井平稳就位，未发生突沉或倾斜事故。

四、技术优势与效益分析

全周期协同管理方面，BIM 与物联网深度融合，成功打破设计、施工、运维各阶段的数据壁垒，让信息顺畅流通，真正实现“建管养一体化”，提升工程建设与运营效率。智能决策支持依托数字孪生技术进行仿真推演，提前预判问题，大幅降低试错成本。像乌江大桥拱肋吊装，经虚拟调试精准优化方案，减少现场调整时间。自适应控制技术中，智能步履式顶推系统能依据实时监测数据动态调整参数，较传统方案显著减少千斤顶用量，保障施工精准高效。

五、挑战与展望

5.1 当前挑战

在工程建设与管理数字化进程中，数据安全、模型处理及多源异构数据融合等方面面临挑战。数据安全上，物联网设备因自身特性易遭受网络攻击，数据泄露风险增加，故需强化区块链存证与加密传输技术保障数据安全；模型轻量化方面，大型 BIM 模型（>5GB）在云端渲染时易出现延迟，影响工作效率，优化 IFC 数据结构成为解决之道；多源异构数据融合时，不同厂商传感器协议不统一，需开发通用中间件以实现数据顺畅交互。

5.2 未来展望

在桥梁建设与运维领域，多项创新举措正推动行业智能化升级。全生命周期健康监测方面，将 BIM 技术与无人机巡检相结合，凭借高效的数据采集与分析能力，实现桥梁运营期损伤的自动精准识别；同时积极开发自修复材料与智能传感器，从材料与监测层面双管齐下，有效延长桥梁使用寿命。无人化施工领域，集成 5 G + A I 的机器人系统大显身手，可自主完成钢箱梁焊接、螺栓紧固等复杂作业，实现施工自动化；借助数字孪生体进行远程操控，极大降低人员现场作业风险。

此外，标准体系也在不断完善，制定《桥梁智能监测物联网设备接口规范》等标准，有力推动 BIM 与物联网技术在基础设施领域的深度融合应用。

六、结论

本文提出的基于 BIM 与物联网协同的大跨度桥梁施工智能监测技术，通过多源数据融合、数字孪生建模与智能预警算法，实现了施工过程的毫米级精度管控与风险动态响应。典型工程应用表明，该技术可显著提升桥梁工程的安全性、耐久性与经济效益。未来需进一步解决数据安全、模型轻量化等问题，推动桥梁工程向智能化、无人化方向发展。

参考文献：

[1] 李亚东 ， 等 . 桥梁工程概论（第 3 版）[M]. 西南交通大学出版社 ，2021.

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