基于BIM的隧洞工程智能建造技术

王 飞，刘金飞，尹习双，张志伟

(中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司，四川 成都 611130)

川藏铁路工程规模大，隧道占比高、总量大，隧桥比高达90%以上；工程地质环境复杂且环境敏感性高；铁路沿线交通多数无法满足大型机械设备使用运输要求，施工条件差，挑战巨大；高寒高海拔下，现有隧道人工、机械化施工效率低，工期保障性差，要求提高机械化、信息化高。

随着BIM、物联网、云计算、大数据等技术的快速发展，工程建设数字化与信息化受到各级政府、建设与运营单位的高度重视，其中雅砻江流域水电开发公司研究并构建基于流域水电全生命周期管理的流域数字化平台总体架构[1]，提出了平台建设实施规划；重点研究了流域径流信息的数字化监测、预报以及优化调度，工程安全信息的数字化监测，分析、预警和管理，基于物联网技术的水电工程全生命周期信息采集和融合集成等数字化管理关键技术,并在雅砻江流域实践应用。通过BIM[2-3]参数化模型整合项目信息，在项目规划、设计、施工、运行和维护等全寿命周期过程中共享和传递，使工程技术人员对各种信息做出正确理解和高效应对，为包括工程建设及运营单位在内的各建设主体提供协同工作基础，提高生产效率，节约成本和缩短工期。在水利水电工程智能建造实践[4-5]的基础上，本文提出隧洞工程智能建造数学模型与框架，并概述了智能建造的主要建设内容。

1 隧洞工程智能建造数学模型

根据建设管理要素“人、机、料、法、环”五方面的划分，随着时间阶段的不同根据不同工程不同层级部位,需要建立建设管理决策集D，根据决策产生措施集M，构建隧洞工程智能建造数学模型：

(1)

M～DI

(2)

式中I为指标集(Men⊗Mer.⊗Mac.⊗T.L.⊗E.)；DI为决策集DI(Men⊗Mer.⊗Mac.⊗T.L.⊗E.)；F为以信息技术为基础的智能分析方法与手段(一般为函数关系)；M为措施集合，无措施则为φ，反作用于决策集DI；Men为人，监测变量集；Mer.为料，监测变量集；Mac.为机，监测变量集；T.L.(technology and low)为法，监测变量集；E.为环，监测变量集；⊗为各方法手段及变量之间的耦合作用；MAT(data monitoring technology)为在措施集M下隧洞各变量数据的监测手段，下标表示不同的技术方式；i为工程；j为部位。

2 隧洞工程智能建造框架

隧洞工程智能建造平台采用深度融合物联网的6层架构如图1所示，包含物理层、感知层、传输层、分析层、业务层和展示层。

图1 隧洞工程智能建造平台框架示意

1) 物理层

物理层是感知的对象，即隧道及其环境。

2) 感知层

感知层是感知的手段，借助各类硬件设备感知隧道及其周围物理环境。

3) 传输层

利用各类传输手段将感知的信息传输至数据分析层，提供数据支撑，主要包含平台所需的基础空间地理数据、工程三维模型数据、工程图档数据、业务流程数据、设计建造数据和实时监控数据等，通过自动采集与人工录入相结合的方式进入平台。

4) 分析层

根据业务层的需要进行后台分析处理。

5) 业务层

根据隧洞施工管理的业务需求，与数据层中的数据相结合形成业务应用(包括隧洞建设过程中的技术、进度、生产、质量、资源、安全环保等的管理)。

6) 展示层

通过PC端、电子大屏和移动终端实现应用接入，为用户提供可视化的辅助管控工具以及决策会商环境与智能信息服务。

3 隧洞工程智能建造主要内容

隧洞工程数字孪生全面整合BIM、GIS、三维数字引擎、物联网、大数据、云计算、人工智能等信息化技术，基于GIM+BIM模型集成的工程设计、施工、监测数据资产为基础，对异常报警、环境参数、设备状态、视频图像等运维信息的三维可视化监控与集中展示，实现物理空间与虚拟数字空间交互映射、融合共生，颠覆传统运营模式，打造跨时代的隧洞智慧运营体系，以及时、高效、准确的智慧化管理，充分保障隧洞工程的安全施工。

3.1 TBM设备管理

在系统BIM平台上，基于TBM及隧洞三维模型，集成展示TBM状态参数，远程可视化掌握TBM的主要工作状态和设备状态，采集故障信息、指导备品备件管理。

TBM实时在线自动监测信息的远程管理方面，利用TBM自身装配有各种传感器装置，在线实时采集和监控运行过程中的主要状态参数，如刀盘扭矩、转速、主电机电压、电流，推进油缸位移、压力等；将在线监测的状态信息通过洞内通讯网络及时传输至洞外的后方监控平台，为TBM的全面监控和远程会商提供基础。运行管理方面，对TBM设备在运行过程进行管理与记录，包括掘进、调度及维护三个方面。记录每天的掘进数据、消耗材料及每天操作人员的交接班信息，并形成统计报表，可以查询掘进运行台账、交接班台账及材料消耗台账；TBM状态监测、故障智能分析预警与备品备件管理方面，对TBM包括(不限于)盾构机运行状态，推进系统压力，铰接系统油压，注浆系统状态，刀盘系统工作状态、皮带机工作状态、导向系统等设备的运行状态。台账管理方面，对TBM设备进行基础台账管理，主要包括基础数据台账和设备管理台账两个方面，基础数据台账主要完成设备技术参数、设备缺陷及设备使用周期的各类基础数据的记录工作。巡检管理方面，通过手持PDA设备，完成现场设备巡检工作，并可以在完成巡查后，即进行巡检结果记录，并查看历史巡查记录。完成巡检后，如果发现缺陷，即调用设备进行缺陷记录，缺陷分为紧急与重大两类，分别做不同的类别记录。

3.2 智慧工地

为适应施工区域安全智能管理的需要，利用相对成熟的监控手段，建设智慧工地[6]，提升建设管理水平，智慧工地建设内容可包含人员与设备定位等10余项内容。

人员与设备定位方面，建设工程室内及室外一体化定位网络系统，在室内隧洞及地下空间采用蓝牙(或RFID射频)识别，在室外则采用GPS定位技术与之相结合，实现室内室外一体化定位管理需要；在通信层面采用WIFI等无线网络和GPRS通信，为硬件定位模块提供地下工程接入网络支持、向上对接工程中建设的工区至机房通信网络；实现对地下工程的运输车辆、施工设备及人员、进行定位管理，实时定位、轨迹跟踪等功能。劳务管理方面，通过系统建设实施，加强工地人员管理，精确掌握工人考勤情况、各工种上岗情况、安全专项教育落实情况、违规操作情况，实现施工现场劳务人员实时动态管理和安全监督，提升企业信息化管理水平，同时切实落实企业社会责任。环境量监测方面，感知PM2.5、PM10、空气、温度、湿度、噪音等，设备包括不限于扬尘实时监控设备(PM2.5、PM10)、气象监控设备、噪声采集设备、录音采集设备、报警及控制系统、电源线、施工辅材，同时需满足功能要求。车辆进出管理方面，车辆进出管理集成摄像头、图像识别、车牌对比、路障拦截，实现车辆进出记录、车牌识别、预警提示、车辆进出控制监管。运输车辆监控方面，负责砂石料/混凝土/管片车等主要原材料及渣土运输车辆监测管理，相关设备包括不限于车载主机、通讯模块、IP摄像机、车载显示屏、对讲设备延长线、硬盘、报警按钮、车载取电线、防护机箱等，同时满足功能要求。门式起重机(龙门吊)监测实现对起重机状态进行24 h全天候监控，如运行数据，环境参数，司机的操作指令等，保护起重机的正常、有效运行。在事故发生之前侦测潜在危机，使机器停止作业，并通过各种方式将报警信息发送给相关人员及时处理。搅拌站监测方面，混凝土搅拌站不但对搅拌机实时的管理监测，而且需要对大环境的噪音、扬尘的进行环保管理；拌合站生产的每盘混凝土的数据信息(骨料配比、水泥量、粉煤灰量、水胶比、参配比、拌合产量等)并与提前录入系统的工艺要求比对，当生产质量未达到规范要求时，系统自动预警，提示相关负责人，及时做出调整。施工用电监测则实现低压配电柜出线交流电路中的电压、电流、功率(如果有)数据的采集、录入、修改、存盘功能，可由用户设置显示列、排序条件、过滤条件等。移动巡更实现按指定巡更路线对现场安全隐患进行手拍，在手机APP上对巡查的问题直接转成需要解决的任务，包含参与人、解决时间要求、监督人等；可对巡查信息批量导出，作为工程建设过程资料。视频监控方面，在工区安装视频监控设备，对工区实际情况进行记录，可真实反映工地现场施工动态和进度以及防范措施等。同时对特殊情况进行判别，将信息及时反馈给相关人员。安全教育方，将现场WIFI权限与安全知识相结合，强化安全防范意识，促进熟练掌握安全操作技能。同时对答题情况进行智能统计，分析答题情况，助力针对性安全再教育；同时将VR技术与员工安全培训相结合，可以让用户足不出户就拥有沉浸式课堂体验，突破时间和空间教学局限。工艺仿真与培训方面，在三维可视化环境中，模拟钻爆法的掘进原理，包括全断面掘进法、导洞法及分部开挖法；模拟钻孔、装药、爆破工艺，开挖出渣运输、豆砾石吹填、回填灌浆等各工序的工艺流程。为用户提供可交互的培训平台，支持通过鼠标、键盘与三维模型的点选、拖动、缩放等交互，以TBM组装与操作的工艺逻辑为基础，基于动态仿真算法驱动空间模型状态以响应用户操作，并对用户的操作流程进行评价，以促进用户快速掌握TBM的组装及运行操作。

3.3 应急管理

为适应隧洞工程施工应急管理需要，在系统BIM平台中建设应急管理模块，依托于BIM有效管控隧洞施工安全与风险，实现风险源信息管理、灾害预警预报及分析模拟、应急物资与后勤保障管理、灾害应对预案管理及演练，确保风险受控、施工安全、应对高效。

风险源信息管理方面，针对项目所涉范围内的风险源与历史灾害点，以可视化方式综合展现其地理分布、跟踪状态等相关信息[7]，通过系统关键字可快速检索查询、利用统计图表方式显示相关实时及报送信息。灾害预警预报及分析模拟方面，结合风险源、项目地理环境、水文水情、气象、历史地质灾害、历史洪涝自然灾害等现有信息资源，通过灾害与安全评价评估，对灾害及二次灾害进行分级预警预报，并在可视化环境中对灾害的影响进行分析模拟，为灾害的应对提供基础支撑。应急物资与后勤保障管理方面，在BIM平台中，将应急物资、应急组织、应急队伍等的地理位置分布、数量、种类等数据进行可视化展示，为决策人员提供智能化应急处置与应急后勤保障管理提供会商环境，并跟踪应急物质和后勤保障的动态变化。灾害应对预案管理及演练方面，针对不同的灾害类型和风险等级，设置对应的应急预案，在BIM平台中结合流程化图形展示手段，显示响应突发事件的应急处置流程与预案，并针对事件现场的反馈信息，在地图上显示对应应急处置措施，为系统决策人员提供智能化应急处置决策意见。

3.4 智能监测

超长隧道施工监测点多，监测周期、频率较高，数据量非常大。而采用传统的存储及查阅的方式，不仅数据表现形式单一、枯燥，而且工作量大，容易出错。GIS系统是基于空间的数据库，能高效地显示大场景信息适用于多项目的集中管理，但模型精度不高。BIM模型在显示精细度和信息整合上具有先天优势，可与GIS系统的形成优势互补。因此，基于GIS+BIM系统的隧道围岩全自动监测系统能将监测信息与BIM模型关联，实现监测信息的可视化，监测信息共享化、施工管理信息化、工程信息集成化[8-9]。

3.5 会商决策

可视化会商决策是融合建筑信息模型[10]和三维地理信息系统(3D-GIS)技术，对工程建设管理涉及的主要空间对象进行建模标识和展示，提供空间对象集成的相关信息查询与分析利用，以及由参数驱动的自然和人工过程的动态演示等功能，创建沉浸式的工程建设辅助管理和决策支持虚拟现实环境，提供工程建设管理人员远程决策、会商及日常辅助管理使用。

TBM施工资源与保障管理方面，基于BIM技术的TBM施工资源动态监控与运行保障，集成施工资源台账，采用物联网等信息技术对施工资源进行远程动态监控，依托BIM进行集成管理和可视化展示，强化资源管理、优化施工资源调度，保障TBM高效运行。TBM施工质量信息集成与控制方面，基于BIM可视化技术，可视化展示TBM开挖、衬砌、回填灌浆各工序施工质量，及时统计分析质量控制信息、预测质量趋势、调整TBM状态和运行参数，确保施工质量受控。施工进度信息集成与管理方面，以BIM模型集成的地质信息和超前地质预报数据为基础，结合TBM施工资源与保障系统数据，科学制定TBM施工进度计划；施工过程中对施工资源，如出渣系统、牵引机车、设备、材料、人员等进行动态管理，减少施工交叉干扰，避免影响TBM掘进速度；监控实际施工进度，在系统BIM平台中以可视化方式对比进度计划的差异，实时调整施工方案，确保施工进度处于受控状态。施工成本信息集成与管理方面，运用BIM平台对单元工程计量支付进行管理，集成实际成本明细，对施工全工程进行分月、分季度跟踪核算，分析单价的变化趋势和影响因素，并根据实际的施工进度，在后续施工工程中采用有效的调整或控制措施。施工安全与风险控制方面，基于现代信息技术，在系统BIM平台中可视化展现，有效管控TBM施工安全与风险，实现实时检测、现场巡查、视频监控、风险评估、风险预报与安全预警等信息的集中管理与快速决策，确保风险受控、施工安全。

3.6 知识库

重点研究隧洞工程施工过程中影响工程进度、质量、安全和造价的各类要素，分类分级积累并收集同类工程的经验库，随工程进展逐步扩充，不断演进，充分利用深度学习等数据挖掘分析手段，发挥知识库价值，为后续洞段施工过程中方案决策、参数选定提供重要参考。

4 结语

以川藏铁路建设全生命周期管理理念为指引，以高原高海拔地区大型隧道工程建造过程精细化管控为目标，在水利水电工程智能建造实际的基础上研究并提出了基于BIM的隧洞工程智能建造数学模型与框架，对感知层感知网、传输层数传网、分析层工程数据中心、应用层进行了阐述。在此基础上对智能建造主要内容包括TBM设备管理、工艺工法数字化、智慧工地、应急管理和安全监测管理、会商决策指挥、隧道工程施工知识库等进行功能设计与概述，为实现对川藏铁路隧道工程全寿命周期的数字化管理提供解决方案。