BIM技术在水利防洪堤施工质量控制中的应用

郎 涛

(安宁市水务局，云南 安宁 650300)

随着我国水利建设进程的快速发展，多座防洪堤建设提上日程。受到建设施工地形、环境等因素的影响，在建设施工过程中，经常出现人员沟通不及时造成的建筑质量控制不足、建筑质量成本增加、堤坝建设周期延误等问题。近年来在信息化建设的带动下，BIM技术逐步应用于水利工程建设领域，防洪堤施工质量控制是其中的重要应用项目。但是，由于BIM处于摸索阶段[1- 2]，在应用过程中还存在局部因素条件分析偏差过大问题，因此有必要提出一种新的应用方式进行技术探索，解决现有BIM技术应用存在的问题。

1 BIM技术在水利防洪堤施工质量控制中的应用研究

1.1 BIM模型参量获取与分析

1.1.1基于BIM的防洪堤施工区域水下冲淤数据分析

根据防洪堤建设标准及应用属性的特殊性，应用BIM技术进行质量控制过程时，首先需要对建筑区域水下冲淤数据进行分析，以此获得确切的建筑质量控制报告。一般情况下水下冲淤填筑强度是原有坝体地基的25%，且在施工过程中，需要投入的人力较多，费用开销大、施工难度整体偏高，预测性施工方法很难做到质量的精准控制。因此，引入BIM技术对施工过程中全局参量进行综合分析、数据建模；通过对防洪堤三维结构数据的三角剖分计算，得到详细的建筑参量基础参量，为后续BIM模型建立与质量数据控制计算，提供高精度数据基础。具体防洪堤建筑结构质量参量获取步骤如下。

利用工程建筑平面结构数据曲面分析可获得，建筑过程中堤坝水下部分的建筑结构与材料分配数据，根据建筑时间段的防洪堤河道水量与泥沙量，可计算得到水下堤坝冲淤体积以及分布范围，如图1所示。

图1 水下堤坝冲淤体积以及分布范围

利用BIM技术对堤坝水下淤积地形进行三维构建，获得图像受到数据误差的影响，具有噪点突出的特点[3- 4]。因此在构建的BIM三维图像中，对噪声参量进行控制，通过人为修正测量系数，提升模型输出精度，如图2所示。修正后的生成的BIM三维水下堤坝淤积结构精度，以人工测量修正精度为准。

图2 人为修正测量值后的水下堤坝冲淤体积以及分布范围

1.1.2施工参量的BIM模型数据转换

完成上述测量修正后，将所得BIM模型构建参量进行数据转换。通过数据转换，将三维数据模量转换为BIM模型可以计算解析的施工参量。按照转换比例将所得的水下堤坝冲淤建筑地形图进行转换处理，为了保证转换后的数据精度，将转换比例设定为1∶1000，GEOPAK Site软件[5- 6]对BIM三维地形结构数据进行等高线与质量高程数据提取，并生成BIM三角地形模型的TDI文件，模型三角网格结构如图3所示。

图3 BIM三角地形模型转换的三角网格地形展开面

1.2 BIM模型构建量数据分析

根据上述转换的模型参量，结合防洪堤建筑基础数据信息，如堤坝横向坐标信息数据、纵向建筑坐标数据、堤坝所在底层高程系数分布信息数据，水下底层岩性结构等数据信息，通过BIM技术的可视化编程管理模块对其进行离散化数据整理，利用克里金插值算法对上述建筑参量中的质量结构数据进行合理插值分析，获得内插后的堤坝三维地质层曲面，以此进一步分析获得堤坝施工过程中实施质量标准的控制系数。

克里金插值算法计算公式可以表达为：

(1)

(2)

此时能够保证上述计算公式成立的条件约为：

(3)

完成上述计算后会发现，BIM模型转换后的质量控制系数受到原始参量误差影响，其对应的堤坝水下冲淤三维地形数据的空间分布离散系数严重偏大，导致整体空间系数对应的质量判定估计值与实际控制量的差异增大，同时在空间结构上地址结构信息与质量建筑参量出现交插错位的现象。根据错位数据的类型可以分析得到其对应的参量分别指向防洪堤坝建筑过程中工程量计算信息数据、结构稳定性信息数据以及地形冲淤特征信息。为了修正上述数据错位导致的离散误差[7- 8]，对BIM模型进行二次重构，在保留主体逻辑数据的前提下，引入堤坝质量分析的抗滑稳定性指数作为错位数据修正量，得到新的BIM防洪坝建筑质量分析模型，如图4所示。

图4 新的BIM防洪坝建筑质量分析模型

1.3 BIM下工程填筑量的参数化管控

将上述重构模型数据进行导出，利用三维数据编辑器对重构数据中防洪堤坝工程横贯面数据加以统计、分析，同时与施工过程中坝体各部分结构桩桩号进行匹配，生成结构断面质量控制分析表，见表1。通过对表1数据的整理分析，完成质量控制流程体系的创建与输出，保证质量控制系数的精准。

1.4 BIM质量控制流程创建与输出

1.4.1创建BIM质量控制数据导入层

根据表1数据创建BIM质量控制模型导入层。按照各项数据对应的施工进度数据、平面结构数据信息与整体材料参量，将BIM重构模型文件转换为IFC导入信息层文件标准格式，并将其载入BIM质量控制数据库。

表1 BIM重构模型导出结构断面质量控制分析

1.4.2创建BIM质量控制数据处理层

完成导入层数据转换创建后，将该层信息文件数据进行WBS(Work Break-downStructure)数据参量化整理编码[9- 10]，完成编码后根据数据编码顺序生成防洪坝质量控制4D模型，根据质量控制分析表注释参量数值，在二维平面空间分布指导下，对4D模型参量进行对应标注，同时将质量控制期望值信息一并导入，生成施工量与控制量融合的5D控制模型，通过对模型空间中参量间冲突分析与条件工序分析，获得高精度控制量。

1.4.3创建BIM质量控制数据输出层

将处理层数据结果进行数值化整理与逻辑协调后输出。通过对各项参量的归一计算，统一参量标准；通过传递函数来完成BIM特征函数的传递与计算。

2 实验测试

对提出的控制方法进行有效性仿真，通过与基于遗传算法的坝体质量控制方法、结构力学分析的坝体质量控制方法以及聚类分析的防洪坝质量控制方法的控制效果对比，得出测试结论。

2.1 测试样本与条件

采用随机选取的方式，在防洪堤坝结3层结构中随机选取一部分作为测试样本，样本详细参数见表2。

表2 防洪堤坝随机样本参数

随机测试坝体样本三维立体模型，如图5所示。

图5 随机测试坝体样本三维立体模型

2.2 质量仿真控制效果测试

在测试场景中，仿真测试工具分别对提出控制方法(方法1)、基于遗传算法的坝体质量控制方法(方法2)、结构力学分析的坝体质量控制方法(方法3)以及聚类分析的防洪坝质量控制方法(方法4)释放样本测试量，其中质量结构测试压力数据测释放速度传感器采用Micro Lab Box模块来完成数据的伸缩移位处理，以此获得4种不同控制方法的反馈信号，通过仿真测试工具中ds PACE调用判定控制算法将其反馈信号转换为质量控制参量，通过仿真电流驱动器，将转换的参量按照电位差划分，分别对应4种控制方法的质量控制效果。其中。根据仿真工具测试样本结构参量的设定，对应参数Kp=1.55、Ki=15.84、0.1274；通过仿真测试得到4种测试方法的控制效果值分别记作τ1、τ2、τ3、τ4，具体结果如图6所示。

图6 不同质量仿真控制方法的控制效果

2.3 测试结果

由图6中的(a)、(b)、(c)、(d)曲线图像可以分析得到下列结论。

(1)由图6(a)可知，在测试样本质量数据多样化波动的情况下，其质量控制效果呈现正弦函数特征，说明提出控制方法具有较好的稳定性；由质量波动的峰尖与峰谷对应的控制曲线数值可知，控制量跟随质量系数标准的不同动态变化，变化范围在可控区间范围内，说明控制约束起到了作用，整体质量控制输出效果的拟合比较均匀，收敛性良好。

(2)由图6(b)可知，控制方法相较方法1整理输出控制量偏大，与测试样本质量数据分布适应性较差，在实际应用中，容易出现控制量输出过拟合，误差二次增大的问题。

(3)由图6(c)的控制曲线可以看出，与上述2组控制曲线不同，其分布特征由正弦函数转变为非线性函数，且具有梯度函数的特征。与质量控制样本的结构参量的正弦函数特征差异较大，因此，在实际应用中，会出现控制量与时间量的关联性降低，最低值为0时，控制误差最大。

(4)由图6(d)控制曲线分布位置可以看出，对应控制方法的输出量误差收敛不足，造成控制系数与质量标准阈值之间存在偏差，在收敛过程中偏差系数位于负值空间，因此得到的控制曲线整体分布于负值区域。综上所述，提出的BIM技术在防控堤坝施工质量控制方面达到了预期效果，整体控制量精度与控制稳定性都得到了相应提升。

3 结语

在水利工程建设过程中采用BIM技术手段，可以提高工程可视化程度、提升工程建设质量。本文通过对防洪堤坝施工流程特征分析，结合堤坝结构力学与BIM技术关联性，完成了对质量数据的全局控制，并在控制过程中，不断优化BIM流程参量，创建全新控制流程体系，实现了提升控制精度的效果。基于BIM技术在防控堤坝施工中的应用，减少了施工过程中可能造成的返工现象，起到了缩短工期的作用。但是，受到BIM技术在水利工程应用经验不足的限制，无法做到防洪堤坝施工过程的实时质量控制，在日后应用与研究中，可以不断积累相关数据与经验，使控制方法更加完善。