随着数字化技术的不断发展和应用，国家提出发展数字经济及推出各项数字化引领政策，数字化技术在电力工程建设领域得到了推广和应用。在此背景下，智慧工地建设和应用在工程建设阶段也得到了广泛开展。政府监管部门通常是在全国建筑施工安全监管信息系统共享交换数据标准基础上，运用5G技术、物联网技术等数字化管理手段补充完善对工程现场的监管^[1]。利用建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）与智慧工地结合在设计过程中进行管线碰撞检测、超高层工程项目^[2]中工程量统计、内河航道整治工程^[3]中施工模拟、桩基施工^[4]中可视化技术交底、设备安全管理^[5]等类型工程项目中均有应用，将设计阶段与施工阶段结合，在进度、安全、质量方面提供智能化、可视化的工具，显著提升各方协同^[6]和现场精细化管理水平。本研究从大型发电工程项目建造期面临的人、机、法、环等环节出发，分析基于GIS（地理信息系统，Geographic Information System）技术、BIM技术、智能分析等发电工程智慧工地需求，为推进发电领域工程数字化管控提供借鉴。

本项目为广州珠江LNG电厂二期工程（机组编号3号、4号机组），建设2×600 MW级燃气-蒸汽联合循环机组，为国内首个H级联合循环机组，建成后可有效缓解广州中南部和南部区供电压力，提高广州市电力自给率，夯实区域低碳绿色发展的能源保障基础。工程采用EPC总承包模式，包含勘察设计、采购、施工、调试等，具有施工现场人员复杂、多点同时施工、管控难度大、安全环保压力大、质量安全标准高的特点。智慧工地对建设期工程实体数据收集、处理、管理和展示，通过智能化管控方式实现对工程实体管理的数字孪生，提升日常人员管理的规范性和建设过程安全管理的及时性，实现桩基础施工进度及高空吊装作业施工的可视性，直观展示项目全貌，创造管理价值和效益。

广东院智慧工地数字化体系通过强化顶层设计、整合与共享数据，由项目级智慧工地功能模块和企业级智慧工地平台两部分组成。基于云原生的低代码PaaS+SaaS技术实现企业级和项目级智慧工地系统的双模式搭建，PaaS为平台属企业级，SaaS为服务属项目级。项目级智慧工地系统运用大数据、物联网、云计算、BIM等信息技术与传统施工过程结合，实现工程管理中“人、机、法、环”等生产要素进行实时、全面、智能的监控和管理；企业级智慧工地系统建立一体化信息数据平台，为解决各类不同项目之间的业务壁垒与数据孤岛，在院内建立数据中心集中存储各个项目智慧工地系统的实时数据，无需到达工地现场，在院内通过一体化平台即可全局可视化掌握各个项目施工现场的具体情况，为公司决策层和分支机构管理层提供一个更全面、便捷、高效监管多项目的形式，为决策层提供数据支持。

本研究包含开发企业级智慧工地平台和项目级智慧工地模块，可多项目复用。企业级平台主要是可对企业所属工程进行统一管理，并与数字政府进行对接。整体进行BIM+GIS技术整合应用，开展点云、倾斜摄影、全景摄像、机器视觉等方式的三维建模应用；建设全院数字工程地图，开展电厂建设、并网送出工程、大件设备运输过程、商混车运输过程等方面的数据；以及基于北斗的位置服务。平台层与我院自有的项目协同管理平台进行数据接口研发，使人员、机械、车辆信息，进度、质量、HSE等数据互联互通。项目级智慧工地主要是集成各类所需的硬件设备和第三方服务，包含项目现场的视频监控、环境监测、人员车辆管理、桩基础管理、安全隐患管理及AI隐患识别、危大重大危险源实时监控预警、安全教育培训、设备管理、施工晴雨表、车辆冲洗、智慧安全帽和深基坑监测等。

表1列出了智慧工地安全要素，图1为其中的塔吊监测页面。通过对智慧工地的安全要素及指标分析，明确改进方向，精确制定、实施改正措施^[7]。实现安全质量巡检及质量评定，通过app及时对检查发现的人员违章、施工机械及施工作业等安全隐患及违章行为、质量不合格项等进行考核及整改。根据工程重大危险源识别情况，将危险源录入系统，形成危险源清单，在系统中进行公示；根据施工进度，实时更新重大危险源实际状态，并自动提醒相关责任人落实管控措施；系统制定对应的监管任务，包含日常巡查、施工方案提交、监测数据上传等，并通过系统跟进重大危险源管控措施的落实情况。

图  1  智慧工地-塔吊监测页面

Figure 1.  Monitoring interface of intelligent construction site and tower crane

在进度可视化管理中，目前常用基于GIS和BIM^[8-9]的可视化技术，不仅可以将工程地理信息、人员及施工过程等管理信息相结合，进行更加直观的管理。结合设计模型，将传统工程报表信息转化成图表、影像等可视化动态界面，供管理方远程、直观地掌握工程现场进度。项目中以桩基础施工进度管理为应用场景如图2，从二维、三维、报表三种形式展示桩基础施工的进度信息，并通过系统和手机APP即可随时掌握进度信息，进行后续施工安排。

图  2  桩基础施工进度管理

Figure 2.  Construction schedule management of pile foundation

在工程质量管理中，影响工程质量的几大因素主要是人、器械、物料、管理方法。基于BIM技术的可视化、模拟性、协调性以及优化性的特点，构建涵盖工程质量问题评估标识^[10]、评估、分析。相较与传统工程质量主要依靠人工审查，易出现疏漏，本研究从质量问题标识、质量节点控制、质量管理协同、质量问题关闭的角度，全面提升质量管理的精细化。设置VR教育培训，对重要施工节点、施工技术交底，保证工人正确理解操作方法，并形成交底台账，以保证工人技术水平质量。基于BIM可视化特性进行关键部位施工模拟，完善施工方案。接收我院协同系统下发的监管信息，移动端进行质量数据采集，并上报至智慧工地系统，确保设计、施工、监理方、业主多方协同监督质量事件的处理及处理结果的跟踪。通过手机APP查询人员、机具、部位施工信息；记录并发起安全、质量整改流程，记录形式包括：扫描人员、机具二维码，拍摄现场照片；现场复核并对整改事项，实现实时闭环。

本智慧工地平台采用B/S模式，利用微服务架构设计实现业务逻辑和功能的复用；数据架构采用分布式存储架构，实现数据的高并发和高扩展。

智慧工地系统由数据采集层、基础设施层、数据层、业务应用层和用户层组成见图3。

图  3  系统架构图

Figure 3.  System architecture diagram

数据采集层：实现施工安全管理各类信息的收集，包括无线定位、视频感知、自动监测、智能移动终端采集、传感设备等，具有身份识别、位置感知、图像感知、状态感知等能力。基础设施层：搭建起信息系统运行的软件、硬件、网络环境等基础设施。数据层：包括施工现场的基础数据、监管数据及其他数据，建立专门的共享数据库。业务应用层：由安全管理系统各业务应用系统组成，包括安全可视化、现场人员管理、车辆、视频、施工机械、危大工程等。用户层：包括建设主管部门、质量安全监督站、建设单位、总包单位、施工单位和监理单位等相关业务人员以及系统管理员和数据维护人员等。

本项目将系统分解为多个相对独立的服务，通过服务之间的调用实现不同子系统与平台之间的协作与依赖见图4。系统、平台之间的协作通过松耦合的方式设计，使得特定业务逻辑或功能的服务可以复用，根据不同的业务需求对服务进行组合，实现系统的灵活性。应用架构共分为5大微服务：系统管理微服务、业务流程微服务、任务调度微服务、计算微服务以及AI计算微服务。系统管理微服务包含系统管理和监控功能；业务流程微服务统一实现系统的整个业务流程并对接外部信息接入；任务调度微服务通过REST接口进行数据对接；计算微服务包含除AI计算外的其他数据处理分析功能；鉴于AI计算依靠第三方SDK且计算时对计算性能和资源要求较高，故AI计算独立拆分为一个微服务。

图  4  系统技术架构图

Figure 4.  System technical architecture diagram

图5研究采用分布式数据存储架构，利用备份策略实现容错，客户端可从多个备份服务器同时读取，从而提高数据访问速度。利用分布式数据库可通过增加存储节点从而实现数据容量的线性扩展。同时采用多台主机组成存储集群，支持更高的用户并发访问。

图  5  数据架构图

Figure 5.  Data architecture diagram

其中，数据源通过门禁、智慧安全帽、监控摄像头、扬尘环境监测等物联网传感器进行采集，结合关系型数据库、流媒体数据库、文件服务器、时序数据库，以文档、对象存储的形式进行存储。通过分析模型进行人脸识别、视频AI分析、机械趋势分析、异常行为分析、重大危大分析、环境气象分析，并在此过程中进行数据流的流转，从而实现人脸识别、重大危险源监测、安全实时预警等业务，并通过可视化报表的方式展现。

本研究遵循顶层设计的统一规划，以数字化技术为支撑，研究了公司平台级和工程项目级两级架构层次，促进工程建设管理数字化转型升级。主要从工地安全、人员管理、施工机械管理、环境监测、危大重大危险源实时监控预警、施工过程可视化六个方面针对性进行建设，集成了从人员入场时的劳务人员实名制考勤闸机子系统、机械设备进出的车辆道闸子系统、材料管理子系统、利用AI技术识别规范施工人员行为及周界防护的视频监控子系统，施工环境监测子系统、扬尘噪音监测子系统、车辆冲洗监控子系统，以及贯穿施工全过程的安全隐患管理、设备管理、文档信息管理子系统。提供了深基坑、塔吊、高支模、升降机的实时监测与预警，并将BIM应用于桩基、钢结构安装可视化和施工模拟中，实现了智能联动，有效提升了施工现场安全管理的有效性。如何实现恶劣环境下通信网络全覆盖，以及融合大件设备运输过程信息管理、商混车运输过程信息管理是下一步的研究重点。