数字孪生驱动的施工场地动态布置研究

屈新升

(中铁一局集团建筑安装工程有限公司)

随着科技的进步，数字孪生技术逐渐成为工程领域的研究热点。特别是在施工场地动态布置方面，数字孪生技术展现出巨大的潜力和价值[1]。数字孪生技术，是指通过数字化手段，将物理世界的实体映射到虚拟的数字世界中。这个虚拟的数字模型具有与物理实体相同的形态、功能和性能，能够模拟物理实体的行为和状态变化。数字孪生技术为施工场地动态布置提供了强大的工具和平台。本文将深入探讨数字孪生驱动的施工场地动态布置，以期为相关领域提供有益的参考。

数字孪生技术在施工领域的应用得到了越来越多的关注和重视。随着数字孪生技术的不断发展，其在施工领域的应用范围不断扩大，涉及到施工的各个环节，如规划、设计、施工、运维等。除此之外，数字孪生技术在施工领域的应用水平不断提高。随着技术的不断发展，数字孪生技术在施工领域的应用效果越来越好，能够更好地模拟施工过程、优化施工方案、提高施工质量、降低施工成本等。

1.施工场地布置多源异构数据融合

通过智能化实时采集施工场地数据，可以获取施工过程中的实时信息，为后续的数据分析和处理提供基础数据。以下是施工场地数据智能化实时采集的关键步骤和技术：首先，在采集前，需要明确采集的目标数据，如施工进度、设备运行状态、人员位置等。根据采集目标选择合适的传感器和数据采集方法。其次，根据采集目标，建立相应的数据采集系统。该系统应具备实时性、稳定性和可扩展性，能够根据施工场地的变化进行灵活调整。再次，根据采集目标，选择合适的传感器，如红外传感器、温度传感器、压力传感器等。这些传感器能够实时监测施工场地的各种参数，并将数据传输到数据采集系统中[2]。最后，通过有线或无线方式将传感器采集的数据传输到数据采集系统中，并进行实时存储。为了确保数据的完整性和可靠性，应采取相应的数据加密和备份措施。

多源异构的场地布置数据融合处理旨在整合建设用地信息数据中的全局信息，通过对用地布局相关数据的筛选，提升用地布局数据的使用效率。将多源异质的调度大数据进行融合和处理构造为一个数据源，既能准确刻画虚实空间布局，又能推动虚实空间布局的迭代优化[3]。本项目研究内容包括：第一，基于站点信息的数据融合，以更加精确地展现虚拟场景的布局状态；第二，基于数据融合，实现虚拟场景的布局优化。资料处理包括资料净化、离群处理、归一化及资料整合等作业，以提升资料的准确度与可信度。在数据融合过程中，数据融合分为数据融合、实时处理和离线处理三个部分。图1 为数据融合模型结构图。

图1 数据融合模型结构图

对于多个数据源，通过给每个数据源赋予不同的权重，然后对所有数据源的数据进行加权平均，得到融合后的数据。数学公式如下：

式中：F 代表融合后的数据，W 代表第 i 个数据源的权重，D 代表第 i 个数据源的数据。对于多个具有相关性的变量，为将其转化为少数几个互不相关的变量，可结合主成分分析法将多个数据源的特性融合到一个或几个主成分中，从而简化数据的表示[4]。数学公式如下：

式中：P 代表通过主成分分析法简化后的数据，E 代表标准化矩阵，L 代表特征值矩阵，E'代表E 的转置矩阵，n代表样本数量。这些数学公式是常用的多源异构数据融合方法的一部分。在实际应用中，我们需要根据具体的数据类型、特性和应用场景选择合适的方法进行融合[5]。同时，还需要考虑数据的预处理、特征提取和模型评估等因素，以确保融合后的数据能够满足施工场地动态布置的需求。

数据融合是指采用可扩展的标签语言来处理多源异质排列的数据，以去除数据的冗余性，提高数据的精度。多源异质布设大数据采用深层神经网络对施工场地布局数据中的运行状态、工艺过程、施工阶段等信息进行深层次的融合[6]。实时数据处理是指通过大数据规模的计算架构，实现对真实工地的实时数据的读取、写入与融合。

2.数字孪生驱动的智能布置服务运行

施工场地布局是按照施工各阶段的施工要素来进行不同的布置，通常有两种，一种是在收到施工项目生产任务之后，对施工场地进行初始化安排，一种是在施工活动开展期间，根据工地的状况以及施工进度规划进行调整而进行的动态布置[7]。所以，该系统的功能分为初始化配置与孪生数据驱动的动态配置两大模块，其工作机制见图2。

图2 数字孪生驱动的智能布置服务运行机理

图3 曼哈顿距离表述方式

在建筑工程启动之前，基于建筑工程的施工需求及现有的资源布局，在智能布局服务模块中产生初始布局，并对实际工地进行布局；在此基础上，对施工过程中所发生的施工数据进行实时传输，并对其进行数据分析，生成施工仿真数据、三维场地布局数据以及施工规范数据，并向智能布局服务模块进行反馈。通过智能布局服务模块，实现对实体工地的二次布局；这一过程将继续进行，直到建设流程的最后，连续的数据交互以及虚拟地图的建立。

在获取建设工程的施工组织方案后，利用 BIM 技术的有关软件对工程建设进行建模，常用的造型软件有：Revit、Tekla、广联达等[8]。在此基础上，提出了一种基于人工经验的工地布局规划方法。虚拟工地是通过对施工过程中各个元素的数据进行分析，得到与之相适应的、具有一定抗干扰性的初步布局。

在复杂多变的施工现场，在施工过程中，会发生诸如设备故障、材料短缺、施工进度规划变化、人员缺席等多种不确定事件，因此，必须对施工现场的布局作出动态的调整，这也增加了对施工过程的精准控制的难度。李生采用数据驱动的布局方式，以最小的代价减少布局目标的偏差，以最小的能耗为目标，采用多目标寻优算法，将实时监测的增量数据与虚拟工地、实体工地的实测数据相结合，生成最优布局方案，实现场地二次布局。然而，微小的场地变动并不会导致场地布局的合理，而频繁的场地二次布局又会导致整个项目的资源浪费，同时还会使建筑生产的费用大大提高，因此，为了节省资金，工程管理者通常都会按照施工阶段的划分或重大不确定事件的发生来对工地进行布局。

3.施工场地动态布置优化

为实现对施工场地动态布置优化，构建施工场地布置问题数学模型。模型的输入包括可用场地空间、临时设施的种类、尺寸估算以及施工活动的具体持续时间。为便于计算，本项目拟将其外形近似看成由一条或几条长方形组成，并基于建筑信息模型获取其空间尺度L×W，并以此为依据进行结构优化。临时设施的长度、宽度应根据后勤、设备要求及现场实际条件而定。建筑生产设备按其实际存储情况可分为固定设备、储存设备和处理设备。存储设备应保证有充足的仓储空间，使得材料不受自然气候和其他自然因素的影响，并能方便地取得和存放材料。储存设备中的材料储备量是由材料的消耗以及两个连续交货的时间决定的，其计算公式为：

式中：Ac代表存储设施的尺寸大小，C 代表常数，取值大于1，代表每个存储单元所占用的区域以及所需要的空间。R代表材料消耗峰值速率，T 代表一段相邻的材料之间的间隔。

在加工设施当中，机械设备的数量通常是由单位实际处理材料量决定，因此其计算公式为：

式中：Ap代表加工设施的尺寸大小，K 代表常数，取值大于1，具体取值根据工艺的特定因素，考虑作业变动及安全作业的因素设置。S 代表施工阶段加工速率峰值，V 代表每一台机械设备的加固速率。

假设某一临时设施面积为A，其形状为矩形，用L 代表矩形长度，W 代表矩形宽度，则临时设施面积的大小可通过下述公式计算得出：

式中：Lmin代表临时设施长度最小值，Wmin代表临时设施长度最大值，α 和β 代表常数，对于任意一个α 值，都有与其相对应的β 值，且α 和β 的取值均大于或等于0。

在建筑装卸作业中，由于障碍物较多，难以按照一条直线进行作业，因此，曼哈顿距离将障碍物纳入其中，能够更加准确地计算出各个暂居点间的运输距离。假设在两个设施之间存在障碍物，则可以按照下述四种路径实现搬运。

搬运路径为：A →①→②→③→④→B。A 设施与B设施之间的曼哈顿距离可以通过下述公式计算得出：

式中：Dij代表A 设施与B 设施之间的曼哈顿距离，MOD 代表修正障碍距离，（xA，yA）代表设施A 的位置坐标，（xB，yB）代表设施B 的位置坐标。

在施工组织管理中，一般把工程按照不同的专业进行细分，把不同的部分分为十个部分。为提高施工阶段的临时设施的流通费用及亲密度，按照施工阶段对施工场地进行布局，实现对施工场地的合理使用。但是，在实际的布局中，临时设施的搬运将导致大量的人力资源消耗，频繁的材料装卸还会导致材料损耗和成本上升。所以，按照建筑分部工程的时间分布、工程量的大小、资源消耗的比重，把施工阶段分为三个阶段，即基础与基础工程、主体结构工程和装修工程。图4 为施工场地布置优化示意图。

图4 施工场地布置优化示意图

由于基础及基础工程的复杂和隐蔽，所以在布局工程中不能设置临时设施，所以在布局工程中要分别加以考虑。主体结构工程施工量大、交叉作业多、工序复杂，因此，在布局过程中，要将场地充分利用起来，并与施工过程相结合。在进行室内装修时，要确保建筑平面整齐，并将易受污染的物料与其他物料、器材等隔离存放。

根据项目的不同阶段，对临时设施的需求各不相同，但也有部分临时设施只适用于特殊的施工阶段，其他时间则根据项目的需求进行适当调整。为此，本项目将考虑各施工阶段对临时设施空间位置变化的要求，建立基于三个主要施工阶段的临时设施空间布局动态建模方法。要想建立一个动态的施工场地布局模式，就必须要建立起一个建筑项目和一个临时设施的对应关系。在此基础上，按照施工组织计划和施工进度，获得临时设施的类型和尺寸。最后，根据现场的具体情况，对场地进行最优的布置。

4.实例应用

对于上述提出的布置方案，将其应用到真实的施工场地当中，完成对场地的动态布置。真实施工场地为某高层住宅项目群建设施工场地，临街建筑高度为76.52m，地上建筑面积为18560.24m2，地下建筑面积为625.32m2，抗震设防烈度为8 度，建筑物层数为26 层，地下一层，地上25 层。根据实际需要，对建设工程的三个阶段，即基础工程、主体结构工程和装饰装修工程三个阶段进行合理的规划。在已划分的建筑阶段内，无需进行大规模的拆除或新的临时设备。考虑到施工场地中影响场地布置的因素主要是实现对施工进度计划的推进，因此对比迭代取下和目标函数可以确定布置方案的有效性。图5 为初始化布置和应用上述数字孪生驱动的布置结果图。

图5 初始化布置（a）和数字孪生驱动布置（b）结果图

通过对比图5 中两种布置结果可以看出，初始化布置与数字孪生驱动的布置迭代曲线均收敛，相应方案达到了施工阶段的最佳状态，能够提供在相应阶段最合适的施工场地布置方案。

5.结论

数字孪生技术在施工场地动态布置中具有广阔的应用前景。通过数字孪生技术，可以实现施工过程的全面模拟、实时监控和资源配置优化。这将有助于提高施工效率、降低成本、减少安全事故。未来，随着数字孪生技术的不断发展，其在施工场地动态布置中的应用将更加广泛和深入。期待更多的研究和实践能够推动这一领域的发展，为工程建设带来更多的创新和价值。