BIM融合物联网技术在深基坑自动监测中的应用.pdf
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1、 融合物联网技术在深基坑自动监测中的应用陆 铭杨 剑范孟超张 朦邓南丹(中国建筑第二工程局有限公司华南分公司广东 深圳)收稿日期:作者简介:陆铭()男湖南衡阳人硕士高级工程师主要从事政府投资项目建设管理工作摘 要:深基坑的施工过程中对监测和控制地下土体的变形和结构的稳定性至关重要 传统的监测方法面临着数据采集不及时、精确度不高等问题而 融合物联网技术的应用为深基坑自动监测带来了新的机遇 针对深基坑自动监测的需求探讨 融合物联网技术在该领域的应用 通过将传感器数据与 模型进行融合实现对深基坑施工过程中的位移、沉降、倾斜等参数的实时监测和分析 结果表明 融合物联网技术能够提高监测数据的精确性和可靠
2、性为工程团队提供更准确的决策支持关键词:技术物联网技术深基坑自动监测中图分类号:文献标志码:文章编号:():/引 言深基坑工程在城市建设中扮演着重要的角色然而其施工过程中面临着复杂的地质条件和巨大的工程风险为了确保施工的安全性和质量对深基坑的自动监测和实时数据进行分析成为必不可少的环节 近年来 融合物联网技术的快速发展为深基坑自动监测提供了新的解决方案 融合物联网技术将建筑信息模型()和物联网()相结合实现了监测数据的实时采集、传输、存储和分析 通过将物联网传感器与 模型进行融合监测数据与工程结构的空间和时间信息相对应实现对深基坑施工过程的全面监控 这种融合技术不仅提供了准确和实时的监测数据而
3、且为工程团队提供了更有效的决策支持和风险管理手段 在深基坑自动监测中 融合物联网技术的应用环境多种多样 例如在深基坑开挖过程中通过部署位移传感器、倾斜传感器和温度传感器等物联网设备实时监测地表沉降、结构位移和温度变化 同时结合 模型的空间信息对构件的变形分布、沉降情况等进行空间分析提供更全面的监测数据 基于 融合物联网的深基坑自动监测系统总框架 基于 融合物联网的深基坑自动监测系统总框架通常可以划分为以下几个层级每个层级具有不同的功能具体如图 所示数据采集与传输层负责将物理层收集到的监测数据进行采集和传输 这一层包括数据采集设备、通信设备和数据传输网络可以将监测数据传输到上层系统进行处理和分析
4、数据处理与存储层接收并处理来自数据采集与传输层的监测数据 在这一层可以对数据进行预处理、存储和管理以便后续的分析和可视化展示 该层可能包括数据库系统、数据处理算法和相关软件工具图 系统总框架数据分析与决策层负责对监测数据进行分析和挖掘提取有价值的信息 在这一层可以应用机器学习、统计分析等方法进行数据的模式识别、异常检测、趋势分析等 通过对数据的分析可以为决策者提供准确的监测结果和预测支持基坑工程的管理和决策可视化与用户界面层负责将分析结果以直观的方式展示给用户 在这一层可以设计和开发用户友好的界面提供实时监测数据的可视化图表、报告和警报信息 用户可以通过这一层与系统交互查看监测数据、设置报警阈
5、值、接收通知等 系统各模块设计.数据采集与传输层数据采集与传输层在深基坑自动监测系统中起着关键的作用它负责将物理层获得的监测数据采集并传输到上层系统进行处理和分析 数据采集是指从各种传感器和测量设备中获取监测数据的过程 监测数据可以包括土壤压力、变形、水位、温度等参数 传感器和测量设备可以直接安装在基坑结构中通过电缆或无线方式连接到数据采集设备在数据采集之后通常需要进行数据预处理 预处理的目的是对原始数据进行校正、滤波、修正等操作以确保数据的准确性和可靠性 移动平均滤波通过计算一定窗口内数据点的平均值来平滑数据并降低噪声的影响具体公式如式()所示:()式中:为第 个数据点的滤波结果表示原始的第
6、 个数据点 为移动平均窗口的大小决定了需要考虑多少个数据点来计算平均值 对于每一个数据点将它和前 个数据点的值相加然后除以 得到平均值作为滤波结果 通过调整窗口大小 平衡滤波效果和滤波延迟之间的权衡较大的窗口可以更好地平滑数据但会引入较长的延迟较小的窗口则能更快地响应数据变化但滤波效果较弱 数据传输是将采集到的监测数据从数据采集设备发送到上层系统的过程 数据传输通过有线或无线方式实现该系统通过无线局域网()进行远距离传输 在数据传输过程中数据的安全性非常重要 保护数据的隐私和完整性采用安全套接层()协议进行数据加密和身份验证具体流程如图 所示图 安全套接层()协议数据加密传输到上层系统后监测数
7、据需要进行存储以备后续处理和分析这就需要选择合适的数据存储技术应考虑数据容量、性能需求和可扩展性等因素.数据处理与存储层在基于 融合物联网的深基坑自动监测系统中数据存储与管理层起着关键的作用它负责将预处理后的监测数据进行有效的存储和管理以便后续的分析和查询 使用数据库系统是存储和管理监测数据的一种常见方式该系统采用 关系型数据库通过定义适当的数据模型将监测数据以表的形式存储每一行代表一个数据点每一列代表不同的数据属性例如时间、位置、传感器类型等 在数据存储过程中结合 模型的相关信息将监测数据与 模型进行关联 模型包含了基坑的结构、构件和属性等信息将监测数据与 模型关联可实现对监测数据的空间和时
8、间维度的管理具体流程如图 所示图 监测数据关联 模型)数据库设计:首先需要设计数据库的结构包括创建适当的表来存储监测数据、元数据和 模型的标识符 根据实际需求创建多个表来组织数据例如一个表用于存储监测数据一个表用于存储 元数据和标识符)元数据获取:从 模型中提取需要关联的元数据 这些元数据包括基坑的名称、位置、结构信息、构件信息等 通过解析 模型文件(如 文件)或者使用 工具的 接口可以提取相关信息并将其转化为可存储的数据格式)模型标识符生成:为每个 模型生成唯一的标识符 这个标识符可以是 个字符串或者是 个唯一的数字 标识符的生成可以使用数据库的自增主键功能、生成算法或者其他唯一标识符生成策
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