基于BIM技术的水利管道工程成本核算方法研究

孙中晋

(山东省调水工程运行维护中心青岛分中心，山东 青岛 266100)

水利工程的建设一直以来都是我国民生工程的重要组成部分，大到南水北调、节水灌溉，小到居住供水，这些水利工程都是与群众的利益密切相关的。在这些项目中管道工程的占比非常大，因此做好水利管道的成本造价控制，对于施工企业来说是自身经营管理与持续发展的必然要求[1]。传统的施工成本仅通过WBS单维度静态核算，BIM技术发展起来后，能够实现工程信息的5D多维度建模过程。BIM(Building Information Modeling)就是建筑信息模型，能够集成几何模型信息、功能要求以及单元性能，其中的建筑信息模型数据库包含了相似项目与拟建项目的所有信息，能够实现共享，不断更新[2]，它在3D建模的基础上，增加了时间和成本维度，在研究施工任务可行性的同时，根据人、机、料的体量合理安排施工计划，自动统计构件工程量信息，BIM技术与计价软件相结合，能够快速查询人材机等资源需求量及成本情况，达到成本控制与核算的目的[3]。

1 基于BIM技术的水利管道工程成本核算方法研究

1.1 建立BIM模型

由于BIM模型具有良好的完备性、关联性、一致性和三维可视性，将其应用在工程成本核算中能够动态地对工程进行分析，提高成本核算的灵敏度。本文选择的BIM建模软件是Revit，该软件拥有强大的参数化建模功能，可以精确统计工程量，具有2D/3D视图功能，能够更加直观地对建筑模型进行全方位、多角度观察，对施工方案进行虚拟演示，造价人员更易理解，应用漫游功能进入较为复杂的区域，可视化更易理解，能够帮助完成建模[4]。为了保证建模速度，根据BIM技术的虚拟施工，将三维模型置于虚拟环境中，制定施工组织方案，比较并选择最优施工方案，利用BIM技术生产3D动画制定应急预案。这其中首先需要完善Revit的数据库， Revit数据库中主要包括CAD软件图纸以及计算结果、可视化-模拟、虚拟现实、采购-产品数据库、物料价格数据库、明细清单、分类标书、管理-合同管理、现场管理、施工质量、成本、进度控制、知识库-BIM项目、法律法规、行业规范等[5]。在软件中，需要通过图纸的信息绘制水利管道工程的标高、轴网等，BIM总体的建模流程如图1所示。

图1 BIM建模流程

在模型建立的过程中，离不开Revit族，其中包含较多的元件，能够更加逼真的模拟施工流程。虽然Revit软件中自带族库，但是目前该软件主要应用在建筑中，水利工程可用的模型比较少，需要根据不同的项目工程重新创建水利管道工程的族库[6]。BIM最大的优势就是模型的动态可视化，包含工程设计中的所有物理属性数据信息，呈现给工作人员全方位的资料，能够帮助设计人员更加直观地对工程的设计信息、施工方案等进行了解分析，实现建筑信息模型的众多的参与方共享，发现局部的细小错误，降低不必要误差产生的几率，在实际的施工过程中对于人员的调度等有总体的宏观决策，为修改图纸节省人工和时间[7]。因此，在BIM模型的建立过程中，需要坚持真实的原则，按照实际情况在模型中反映所有的工程项目结构，尤其是项目体量大、工期长、构建复杂多样的工程，一定要慎重选择建模流程和注意事项，增加模型精确程度。

1.2 成本预测

BIM模型主要是依靠计算机技术才得以实现，因此在预测过程中也离不开相关的技术[8]。在成本预测中，人、料、机价格的预测占据着主体地位，成本预测主要包括价格信息采集和样本数据训练2个步骤。数据采集主要是从BIM数据库中获取，工程材料、设备和人工的价格数据信息采集是价格预测的基础，依靠BIM数据库的优势，使信息采集变得更加简便，节省了时间和人力。BIM并不是一个简简单单的三维模型，其中蕴含的资料存储功能保证了工程资料的完整性。从最简单的数据形式，到模拟施工的进度情况，贯穿了项目的整个周期，并能够实时更新进度，保证资料的时效性[9]。将这些资料完成实时的共享，使不同的参与方通过相同的平台获得同步信息，减少了中间传递的误差，保证人、料、机的单价数据一致，能够作为输入输出样本应用在成本预测的过程中。通过学习训练，对未来一段时间内的各种成本走势进行合理预估。

分析整理采集的价格作为预测样本，但是由于施工过程存在一些不确定因素，导致项目的直接成本会随时间延长而增加，尤其是大型复杂工程[10]。有的复杂工程建设周期可能会达到几年，这种情况下传统的WBS静态预测的结果灵敏度较低，无法适应材料价格浮动带来的变化，因此需要参照工程进度实况来对成本进行预测。本文进行价格预测需要利用人工神经网络[11]，根据编制的程序语言和命令算法进行学习训练，其结构如图2所示。

图2 BP神经网络

BP神经网络模仿了大脑神经，在预测时能够根据实际需要制定合适的输入数量，选取连接值和阈值，通过学习训练得到预测输出[12]。神经网络中输入层可以表示为：

X=(x1，x2，…，xi，…xn)T

(1)

输出层可以表示为：

Y=(y1，y2，…，yi，…yn)T

(2)

输入层、隐含层与输出层之间存在权值矩阵与关系函数，权值矩阵会通过实际的运算情况自动调整。关系函数主要分为3类：传递函数、训练函数和网络函数。本文中根据实际情况需要，选择Sigmoid双极性作为传递函数。输入层为搜集到的价格信息，经过一定的数据处理后能够作为输入样本，输出层为预测的结果，隐含层包含了函数计算，在输入层与输出层之间建立非线性关系[13]，将输出值与期望的输出值进行对比，根据差值大小来修改隐含层中的连接权值，使差值逐渐减小，直至差值保证在允许的范围之内，这样才算成熟的BP神经网络。最后根据成本预测的需要，输入预测价格，经过成熟的神经网络学习训练，计算出未来成本的价格趋势，获取到未来某一点的价格，进行统一处理[14]：

(3)

(4)

式中，n—输入层层数；m—输出层层数；M—隐含层层数；a—常数[15]。

上述方法能够实现工程量的动态查询和成本预测，通过将BIM技术与BP神经网络两者结合，协调运用，对于成本的预算结果的准确度优势显著。

2 案例分析

为了对设计的水利管道成本核算方法可靠性进行研究，在本章中需要结合实际的工程案例对本文的成本核算方法和传统方法进行对比。

2.1 工程概况

为了提升用水质量，某小区拟启动自来水供水户内管网改造工程。该小区原来使用的供水管道为镀锌钢管，强度好，耐温耐压，但是由于管道本身材质容易腐蚀生锈的属性，会对供水造成二次污染，造成水资源的浪费。在本次水利管道工程改造中，使用给水塑料以及复合管材来代替镀锌钢管，本次工程中主要包括旧管道拆除、水表更换、新管线铺设和试压供水。该小区水利管道改造一户一表布局如图3所示。

图3 水利管道改造布局

基于上述工程的实际情况，分别使用本文设计的成本核算方法与传统的核算方法进行水利管道工程的成本核算，下面对各个工程参数进行设计。

2.2 工程参数设计

在工程施工过程中的规则材料以及人工价格参数见表1。

本文的核算方法是通过BIM平台进行虚拟施工，根据对工程实况进行仿真，并按照制定的计划进度在平台上进行施工过程的模拟，尤其是对施工重点和难点的构件节点，验证施工计划的可行性。因为BIM技术的数据信息整合功能非常强大，能够实现工程中各个参数的信息化，其成本核算界面如图4所示。

在经过一系列的前期准备后，分别使用2种方法进行成本核算，并将核算结果进行比较。

表1 规则材料人工价格

图4 BIM成本核算

2.3 结果对比与分析

经过上述的实验过程，分别得到本文的成本核算结果与传统方法的成本核算结果见表2。

表2 成本核算结果对比 单位：万元

从表2可以看出，本文核算方法中，总成本为56.69万元，传统方法核算的总成本为71.5万元，本文方法有效节约了14.81万元。综合各个项目的成本来看，在人工费用上的节约效果比较明显，主要是因为在BIM模拟过程中，能够有效协调总工程的调度和施工速度，避免了由于调度不合理而产生的返工、人员浪费，进而缩短工期，节约人工和材料费用，实现了总体成本的降低。

3 结束语

本文针对传统水利管道工程成本核算的缺点，设计了一种基于BIM技术的水利管道工程成本核算方法。方法中增加了时间和成本维度，建立BIM模型，通过结合BP神经网络，有效预测工程施工中各种成本的材料走势变化，能够在Revit软件中虚拟施工，从而发现图纸中细小错误和施工调度的不合理之处，在实际施工中进行修改，以此来降低工程中的人、料、机成本。但是本文方法中的成本预测是根据录入时间计算的，不是实际意义上的现场实际花费，因此在后续研究中，需要考虑与财务管理系统相结合，来完善此类问题。