摘要：本文聚焦建筑安全领域，深入探讨基于大数据分析的建筑工程安全风险评估与预警系统。剖析传统建筑工程安全管理的局限性，阐述大数据技术在安全风险评估中的数据采集、存储、处理核心环节应用，详细介绍系统架构、功能模块及其运作流程，提出涵盖多部门协同、人才培养、标准制定的保障体系，并分析面临的技术融合、数据质量、隐私保护挑战及应对，旨在提升建筑工程安全管理水平，预防事故发生，保障生命财产安全。

一、引言

在建筑行业蓬勃发展的当下，建筑工程规模日益扩大、施工工艺愈发复杂，安全风险随之剧增。传统安全管理模式依赖人工经验、定期检查，难以及时精准捕捉潜在风险，常导致事故发生后才被动应对。基于大数据分析的建筑工程安全风险评估与预警系统应运而生，借助海量数据挖掘与智能分析，实现风险超前感知、动态评估、实时预警，为建筑工程安全筑牢防线。

二、传统建筑工程安全管理的局限性

风险识别滞后：人工巡检间隔长，难以察觉施工过程中瞬息万变的安全隐患，如深基坑支护结构微小变形、高空作业设备部件隐裂，从隐患产生到发现常历经数日，期间风险不断累积，一旦触发事故，后果严重。

评估手段单一：多基于定性经验判断，缺乏量化分析，对复杂工况下多因素交织的风险评估不准。如在既有建筑改造工程，涉及结构拆除、新增荷载，仅靠经验难权衡各环节风险权重，无法为决策提供精确依据。

信息孤岛现象：施工各参与方，建设、施工、监理单位数据独立存储，安全信息流通不畅。如设计单位地质勘察数据未有效共享，施工时遇复杂地层易引发塌方风险，各方难协同应对，制约安全管理效能。

三、大数据技术在建筑工程安全风险评估中的关键应用

数据采集多元化：通过传感器网络，在施工现场广泛布设应变传感器、位移传感器、环境监测传感器等，实时采集建筑结构状态、施工设备运行、气象环境数据；利用物联网技术，整合施工人员实名制信息、设备进场维保记录、物料质量检验数据；借助网络爬虫抓取行业事故案例、规范标准更新信息，全方位汇聚海量异构数据，为风险评估提供丰富素材。

数据存储与管理高效化：采用分布式文件系统（如 Ceph、GlusterFS）、非关系型数据库（如 MongoDB、Cassandra）搭建数据存储平台，适应大数据量、高并发读写需求。对不同来源数据分类存储、结构化处理，建立数据索引，确保数据快速检索调用，为后续分析奠基。

数据分析智能化：运用数据挖掘算法（关联规则挖掘、聚类分析）、机器学习模型（决策树、神经网络）深度剖析数据。挖掘施工参数与事故风险关联，如混凝土浇筑速度、温度与裂缝风险关系；构建风险预测模型，依据历史数据训练，预测特定工况下风险发生概率、危害程度，实现精准量化评估。

四、基于大数据分析的建筑工程安全风险评估与预警系统架构

系统分为感知层、传输层、数据层、分析层与应用层。感知层各类传感器采集现场数据；传输层借助 4G、5G、Wi-Fi 等网络，保障数据稳定上传至数据层；数据层存储管理海量数据；分析层运用大数据算法模型评估风险；应用层面向建设、施工、监理等各方人员，开发 Web 端、移动端应用，提供风险可视化展示、预警推送、应急处置辅助功能，实现安全管理闭环。

五、基于大数据分析的建筑工程安全风险评估与预警系统功能模块

实时风险监测模块：以可视化图表实时呈现施工现场关键数据动态，如塔吊垂直度、脚手架承载压力，结合地理信息系统（GIS）定位隐患点位。设置阈值预警，一旦数据超限，即刻声光报警，通知现场人员，确保第一时间察觉风险。

风险评估模型构建与优化模块：依据工程类型、施工阶段、地域特点，选择适配机器学习算法构建风险评估模型。利用新采集数据持续训练优化模型，提升其对不同工况风险识别精准度，如针对装配式建筑吊装风险、地铁盾构施工风险分别建模细化评估。

预警信息发布与推送模块：根据风险评估结果，按危害程度分级预警，通过短信、APP 弹窗、站内信等多渠道，向项目经理、安全员、一线施工人员精准推送预警信息，明确风险详情、建议应对措施，确保信息及时触达，指导应急响应。

历史数据回溯与分析模块：存储归档历史安全数据，支持按工程、时间、事故类型等维度查询检索。分析历史事故成因、发展轨迹，总结规律，为当下工程风险防控提供经验借鉴，优化后续风险管理策略。

六、基于大数据分析的建筑工程安全风险评估与预警系统的保障体系

多部门协同：建设单位统筹资金、协调各方；施工单位落实安全生产主体责任，按要求采集、上传数据；监理单位监督数据真实性、系统运行有效性；设计单位及时共享设计变更等关键信息；政府主管部门制定政策、监管执法，各方联动，保障系统运行顺畅。

专业人才培养：高校增设建筑大数据、安全工程交叉专业课程，培养复合型人才；职业院校强化实操培训，提升学员数据采集、分析技能；企业开展在职继续教育，组织技术交流、项目实践，打造适应大数据安全管理的人才队伍。

标准规范制定：行业协会、标准化组织加速制定大数据安全风险评估相关标准，涵盖数据格式规范、模型评估准则、预警分级标准，确保不同项目系统可比性、通用性，提升行业整体安全管理水平。

七、基于大数据分析的建筑工程安全风险评估与预警系统面临的挑战及应对

技术融合难题：大数据技术与建筑工程专业知识融合困难，懂数据不懂建筑、懂建筑不懂数据人员并存，影响系统开发、应用效果。加强产学研合作，组建跨学科团队，联合攻关；开展专业培训，促进知识共享，提升人员跨领域融合能力。

数据质量问题：施工现场传感器故障、网络波动、人为误操作易致数据缺失、错误、噪声大，影响分析结果可靠性。建立数据质量监控机制，通过数据校验、异常值检测、冗余备份等手段保障数据准确性；采用数据清洗算法，过滤无效数据，提升数据质量。

数据隐私保护困境：系统采集人员、企业敏感信息，数据存储传输面临泄露风险，威胁个人隐私、企业商业机密。采用加密技术保障数据机密性，如 SSL/TLS 加密传输协议；严格设置数据访问权限，基于角色授权，定期审计数据访问日志，防范隐私侵害。

八、结论

基于大数据分析的建筑工程安全风险评估与预警系统为建筑安全管理带来革新性转变，虽面临技术融合、数据质量、隐私保护等挑战，但凭借大数据核心技术应用、科学系统架构、完备保障体系，借助协同创新、质量管控、安全防护之力可突围。持续深耕该领域，将重塑建筑工程安全管理模式，有效预防事故，护航建筑行业稳健发展。

参考文献

[1] 王彦忠. 建筑工程风险评估与预警平台的应用研究[J]. 上海建设科技，2022（2）：54-56，65. DOI：10.3969/j.issn.1005-6637.2022.02.015.

[2] 黄辉. 智能监测系统在提升建筑施工质量与安全管理中的作用[C]//建筑科技发展论坛论文集. 2024：1-4.

[3] 梁俊民. 建筑工程施工中的高风险活动监控与预警机制研究[J]. 建筑工程技术与设计，2023，11（21）：37-39.