?!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "//www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> ӱʹ: 工程质量检测综合监管大数据平台构建与运? - ذĿapp
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ӱʹ:工程质量检测综合监管大数据平台构建与运?/h1>

򸣽 www.iucsu.tw 工程质量检测综合监管大数据平台构建与运?/span>

    一、建筑工程精准建造质量监管的检测要?/span>

   为保护人民生命财产安全,人身健康,环境和其它公共利益,国家对建筑工程质量的管理通过立法——《中华人民共和国建筑法》、《建设工程质量管理条例》等法律法规、管理条例针对工程质量的检验检测做出了明确的规定,具体要求有:

   “建筑施工企业必须按照工程设计要求、施工技术标准和合同的约定,对建筑材料、建筑构配件和设备进行检验,不合格的不得使用”?/span>

   “建筑物在合理使用寿命内,必须确保地基基础工程和主体结构的质量”?

   “交付竣工验收的建筑工程,必须符合规定的建筑工程质量标准,有完整的工程技术经济资料和经签署的工程保修书,并具备国家规定的其他竣工条件。?

   “施工人员对涉及结构安全的试块、试件以及有关材料,应当在建设单位或者工程监理单位监督下现场取样,并送具有相应资质等级的质量检测单位进行检测”?

   随着建筑技术的发展,建筑工程的规模、复杂程度的提高,需要运用现代化的检测技术手段对工程质量进行准确、科学的分析和判断,实现建筑产品的精准建造?

   与此同时,工程质量检测对于提高工程质量、加快施工进度、降低工程造价、推动施工技术进步起着非常重要的作用。在施工过程中,也可以借助试验检测和监测监控等手段严格做好材料质量的控制、施工参数的确定控制、现场施工过程质量控制、分部分项工程质量验收控制等?/span>

   施工过程中的质量监督也由原先较为落后的方式结合现代工程检测技术发展成通过先进的设备和仪器进行多视角、多领域的工程质量监管方式。以各种实测数据为依据,能够更加精准地评判工程质量的真实水平,使得质量监督的手段更灵活、更科学、更系统、更全面?/span>

   二、工程质量检测技术和管理的现状和发展

   1、工程质量检测的特点

   工程质量检测就是具有检测资质的检测机构接受委托,依据国家有关法律、法规和工程建设标准,对涉及建筑物、构筑物的结构安全和使用功能及民用建筑工程室内环境污染控制等项目的抽样检测和进入施工现场的建筑材料、装饰材料、构配件?a href="/jzqy/" target="_blank">见证取样检?/a>。工程质量检测具有以下特点:

   ?)强制?/span>

   建筑工程监督检测除外的委托检测均是需要委托方支付检测费的第三方中介服务,因为要发生不菲的费用等原因,委托方对关系到反应真实质量的质量检测不具有主动性?/span>

   同时,受托方欲持续获得检测业务,在很多层面受制于委托方,特别是提供的检测数据必须满足委托方的需求?/span>

   ?)影响重大?/span>

   检测服务的费用尽管在整个工程造价中的比例很小,但是,检测数据如果反映出工程质量的不良状况,特别是涉及到影响结构安全和重要使用功能的不良状况,由此带给参建各方的政治影响、经济损失、工期拖延和对质量技术水平的质疑等方面负面作用都是极其巨大的?/span>

   ?)公正性与倾向性的矛盾

   不管是哪一方委托检测,都会基于自身的目的和需求,希望检测数据对本方有利,不带来麻烦,并不完全都希望数据真实,特别是真实的不良质量数据。作为提供检测数据的第三方中介服务机构,会受到利益的驱使和商业力量的影响,力求做到公正就有难度?/span>

   ?)产品本身的低成本?/span>

   检测产品——检测报告本身成本并不高。没有真实检测服务过程通过造假取得的检测数据的检测报告本身利润很高。特别是检测服务逐渐也由市场来起决定性作用的现实环境下,商业检测机构的逐利本性,对检测的公正性很难加以保证?/span>

   ?)隐秘?/span>

   检测数据对客户而言是极其重要的工程信息资料,国际通行的管理规定要求检测机构为客户的信息资料保密。特别是这些信息资料反映的是工程质量问题时,会给建设各方带来影响。所以,一般不良数据会被隐匿,然后再设法取得一组有利于自己的数据。如果设计人员和监管部门不知情,就会给工程质量留下很大的隐患?/span>

   上述几项特点决定了工程质量检测数据的购买者需要的有利数据,不完全是真实数据?/span>

   2、制度的欠缺

   工程质量检测还有一个特点,就是分为建筑材料、试件及配件等的室内检测和结构实体、设备和建筑环境等现场检测。很多现场检测的环境条件较为恶劣,检测试验的时间周期长,比如地基基础等,而且检测机构和委托方对现场人员无法做到全过程监控。所以,检测数据除了受工程质量本身及环境温度等影响外,部分检测项目还具有时变性及难以复现性,客观上造成人为因素的影响也相当大,不可靠的检测数据以及虚假检测报告一直是工程质量监管部门时常面对的棘手问题?/span>

   一直以来监管部门以及检测企业都试图通过制度来对现场检测人员和检测过程加以监控和监管,比如抽检分离制度;两个人以上互相监督;委托方旁站监理监督并提供见证单,不良数据反馈制度等,但是因为现场旁站监督人工和各种成本均较高,并且隐性成本最高的现场检测的配合方多半均是牵涉利益最大的施工方,因此,人为操控的制度手段带来的监管效果并不明显?/span>

   随着检测数据制假造假问题的严重程度愈来愈大,并直接造成严重的政治影响和经济损失,加上从事技术含量较高的检测人员的人工成本越来越高,监管部门和检测机构本身一直都在致力于通过不断更新的设备及软件等技术手段及现在的移动通讯技术加强监管已逐渐被推广应用?/span>

   3、数字化测量技术和智能化仪器设备的发展

   早期的工程质量检测以指针式仪表的模拟检测技术为主,检测数据读数精准度差,人为因素影响大。原始数据的计算人工参与度高,智能化程度不高,检测结果的误差大,检测效率低,比如早期的指针式回弹仪,数据量大,差错率高?/span>

   但是,建筑工程中涉及到质量和安全的很多重要检测参数,比如承载力,混凝土强度等,需要通过各种不同的传感器或者不止一样的检测设备协同配合,经过一个时间比较长的试验周期,测到的大量检测数据后计算或者推算出来检测结果。以基桩静载荷试验为例,指针式百分表量测位移(沉降量)指针式压力表量测千斤顶及油泵加载装置的油路的压力值,通过千斤顶率定曲线换算荷载。慢速维持荷载法检测周期长?4小时以上,在采用自动化仪器仪表之前,测读数据需要检测人员多次反复进入压重平台反力装置下,作业环境危险,测读的角度也影响测读的精度?/span>

   很多时候还需要通过大量的数据对整个单位工程的质量加以评判,数据量大,复杂程度高,不确定因素更多?/span>

   检测报告的最终数据均是计算后的检测结果,并非直接的检测数据。只有在发现严重质量问题或者参建方发生司法纠纷涉及到检测数据的时候,或者政府主管部门对检测机构例行检查或需要追究相关责任,对此前的检测数据产生疑问的时候才会要求提取原始检测数据加以核验?/span>

   甚至,即便是为提高工作效率,减少纸质检测记录使用量,采用智能化仪表进行电子记录以后,电子文?的修改,痕迹也很难发现。原始数据的真实性仍缺乏可靠的制度和技术保障?/span>

   4、智能化设备和移动通讯网络结合实现动态监?/span>

   为了保证原始检测数据的实时动态以及不可更改性,并便于监管部门监管,随着移动通讯技术的快速发展,3G?G移动通讯时代的到来,数据传输速度大为提高,数据流量、云计算平台、服务器空间租用等成本的降低,已经使得现场检测有了实时动态监控的可能,检测数据实时动态上传到云计算服务器,保证了其不可更改的真实性?/span>

   三、大数据和云计算在工程质量检测中的作?/span>

   大数据(bigdata)本身概念比较抽象,它并不是一种新的产品或技术,大数据只是数字化时代出现的一种现象,与以往提出的海量数据(large-scaledata)概念相比,海量数据包括结构化和半结构化的数据,而大数据除此以外,还包括非结构化数据和交互数据,它指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助相关机构经营决策更积极目的的资讯;是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据有四大特点(4V):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)?/span>

   毫无疑问,大数据隐含着巨大的社会、经济、科研价值,已引起了各行各业的高度重视。如何有效地组织和使用大数据,是现在科学研究的一个重要方向。大数据时代的到来,将企业关注的重点转向数据,软件也将以变成为主转变为以数据为中心,而云计算是通过使计算分布在大量的分布式计算机上,而非本地计算机或远程服务器中。云计算大规模和分布式的计算能力为大数据提供了广阔的应用空间,大数据云计算正在进入以“分析即服务(AaaS)”为主要标志的Cloud2.0时代?/span>

   以工程质量检测为例,它既包括传统的表单式检测结构数据,也包括半结构化或非结构化的检测报告,同时,随着互联网概念的引入,实时检测产生的大规模检测数据现在也可以被计算机存储和使用。同时,对这些检测数据进行相应的数据挖掘、机器学习、统计分析等也可以通过大数据与云计算的技术结合来更好地实现?/span>

   四、基于大数据和云计算的工程质量检测监管系统平台构成基础

   2004年,华中科技大学工程管理研究所与武汉市建设委员会、武汉市科技局共同开展的科研课题《基于精准建造的建筑工程质量协同控制技术与应用》于2010年通过评审?/span>

   该课题研制的质量协调管理平台中已经包集成了质量监控模板CQIS、基于PDA的现场监督系统、质量数据采集设备(建筑工程材料检测信息系统BMT)。面向各质量监控主题的专业系统,其中检测综合管理系统就是其中一个由大量分布式数据库组成的以大数据和云计算概念为基础的为精准建造提供技术保障的检测综合管理系统?/span>

   当年,移动通讯还处?G时代,技术手段还比较落后,通讯和网络服务成本高,很多架构的设计还不足以满足大量数据建库和处理的要求?/span>

   随着智能手机的出现和3G?G通讯技术时代的到来,工程质量监管大数据时代数据源来源不足的技术障碍已经不存在。同时,指纹考勤、施工现场视频监控等均在工程质量甚至市场行为、诚信管理等方面得到了很好的应用?/span>

   就工程质量检测监管而言,已在技术监管层面基本搭建起了基?G通讯、大数据和云计算技术上的检测综合监管系统架构?/span>

   该系统目前已经能够实现了将工程材料、地基基础和主体结构等三个涉及结构安全的主要的检测数据实时动态信息上传到分布式服务器形成云计算单元。随着技术的成熟和成本的降低,相关实时监控手段同样可以强制性要求到其它检测参数上?/span>

   五、检测综合监管系统架构基本组?/span>

   目前,有多个软件服务商根据市场需求和监管部门管理要求研发的多种版本的软件都可以实现建筑材料检测(BMT)、地基基础?a href="/ztjgjc/" target="_blank">主体结构检?/a>实时数据动态监控和分析处理。现各用其中一种进行功能分析?/span>

   1、建筑材料检测(BMT)系?/span>

   武汉富思特系统工程有限公司《建设工程质量检测实验室信息管理系统(LIMS)》为例讲述其能实现的功能。实现功能如下:

   ?)从局域网数据采集,实时动态上传到单独检测机构服务器改进为互联网区域系统服务器集中上传数据;

   ?)实现了在线委托,在线查询;

   ?)见证取样员联网管理,对行为人的质量行为进行了网络化监控管理?/span>

   ?)所有检测数据检测报告统一进库,报告二维码查询,保证了数据和报告内容的一致性、可复现性;

   ?)商品混凝土搅拌站实验室联网,数据进库;

   ?)环境检测、节能检测参数逐步实现了自动采集和动态数据上传?/span>

   ?)有待研发的数据挖掘和数据分析功能:

   ①分散的不良质量数据的成因分析,需要组织专业的检测数据分析师来完成;

   ②探索质量数据的共性问题和规律,更好地服务于预警、指导施工和提高工程质量?/span>

   2?a href="/djjcjc/" target="_blank">地基基础检?/a>实时监控系统基本架构

   武汉岩海工程技术有限公司研发的RS桩基检测监管系统架构,已实现的主要功能?/span>

   ?)实时动态存储基桩检测数据(目前仅限于静载荷试验数据,正在研发能实现动测数据实时上传的仪器设备,包括高低应变动测和声波透射)保障源数据的真实性;

   ?)统计查询,管理部门了解工程检测动态和检测单位动态;

   ?)仪器设备、人员管理、报告管理(?个模式,在线自动生成,上传备案)?/span>

   ?)自动搜索异常数据,预警?/span>

   ?)迅速反馈质量问题信息,便于建设、勘察、设计、监理及监督人员了解和采取措施,督促施工单位停工整改和处理,各参建方实时动态了解质量信息,特别是质量问题信息,避免管理脱节问题?/span>

   ?)查找问题来源,以便于管理部门事后(发现质量问题和发生质量纠纷后)追责?/span>

   ?)研发方向:

   ①实现基桩检测全参数全数据实时动态进库;

   ②数据自动比对;

   ③检测结果的复现:监管部门聘请的数据分析师,可以根据实测数据分析计算检测结果,核验实发检测报告数据的一致性和真实性;

   ④进行数据挖掘和大数据分析,查找阶段性、区域性和专业性的共性问题,提供数据分析结果,指导施工采取改进措施,协助管理部门改进和决策管理措施(此项为发展方向和研究重点,监管部门可向有能力进行数据挖掘的服务商购买数据分析服务)?/span>

   3、主体结构检测实时监控系统基本架?/span>

   为了提高工作效率,特别是数据处理的室内工作效率,指针式回弹仪渐渐被数显式回弹仪,以及可通过USB数据传输接口传输数据到计算机实现计算机处理的智能式回弹仪?/span>

   目前,北京海创高科科技公司研发的第四代HT-225TC一体式数显回弹仪已经实现了快速采集回弹数据,直接查看现场混凝土实体强度推定值,并可通过蓝牙传输数据到智能手机;手机内的专用数据传输分析软件实现快速输入其它工程信息和测量数据如构件编号、碳化深度等,通过移动通讯网络将实测数据直接传输到远端服务器?/span>

   六、数据挖掘和应用

   现基础数据库和系统构架打造基本完成,数据库里实时动态获取的也已能够保证足够的可靠性了,所以,有价值信息的挖掘就显得更重要的,否则只是一个好看的高科技摆设?/span>

   早期数据库中的检测数据属于只用于核验检测报告和原始数据的符合性,而且也只会在质量问题引起很大的争议的时候才会调用数据库里的原始数据进行重新验算?/span>

   1、目前的数据运用现实状况

   ?)结构工程师、建造师

   熟悉质量数据需求,明晰质量问题数据的危害性,能够根据检测质量数据的分析结果进行问题处理和施工工艺及管理流程的改进,但是本身不具备分析质量数据来源和成因,特别是基础原始数据的能力;

   ?)检测专?/span>

   对检测数据结构和源数据、数值异常,不良质量数据出现的原因,包括人为误操作原因等较为熟悉,但是只能分析所属机构的数据,数据量不足?/span>

   ?)数据库提供机构及管理员,IT业专?/span>

   熟悉大数据结构和云计算架构,有能力构建云计算模型和平台,帮助检测数据分析师实现大数据挖掘和分析,IT人员无法自己实现专业数据挖掘和分析;

   ?)政府监管部门监管人?/span>

   真实质量数据和统计数据最直接需求者,对质量问题状况,整改措施的落实,进度进展状况,质量事故的分析、追责,均需要合理数据支撑。其它决策也需要真实统计数据支持?/span>

   目前的存放数据库的服务器多比较分散,部分软硬件服务商也已经研发和提供了可由政府出资购买服务的云计算单元?/span>

   不良质量数据的提示功能也在工程监管人员的工作中得到广泛应用,提高了监管力度?/span>

   监管方有能力整合分散在各个云计算单元的数据库,有能力将检测数据分析师、结构工程师、建造师、IT业云计算服务商数据库专家整合在一起。现已建立了相关专家库,研究分析阶段性、全局性或者局部性质量问题的共性,并研究出相应预防、预警及处理措施?/span>

   2、数据挖掘和应用实例

   大数据的有价信息挖掘也得到了广泛有效的运用,从大量的个案可以找到共性问题,共性问题一定是有原因可探寻的,当然,定性为共性问题需要大量的数据加以佐证。分散的检测机构和分散的数据库各自为政,无法发现这样的共性问题,有效范围内的信息交流也很不够?/span>

   但是,当政府建设行政主管部门强制要求重要检测数据上传后,采用不良质量数据的筛选,不良数据来源的分部分析,地域分部,概率统计分析,图形分析等各种数据挖掘分析方法,这样的共性问题就很容易发现了?/span>

   发现问题,可以提前预警采取有效措施,更好地指导施工?/span>

   采取措施后的施工质量状况也依然可以通过数据库中大量的数据进行分析计算,知晓措施是否行之有效和亟待改进?/span>

   现就以下两个案例加以阐述?/span>

   ?)掺粉煤灰混凝土早期强度不足问题

   编号为DJ110096?011??8日至23日进行的恒大绿洲Z5号商铺人工挖孔桩抽芯检测报告显示,龄期已达?8天的设计混凝土强度等级为C25?根桩的实测混凝土强度最?7.7MPa,多数芯样的抗压强度单值低?5MPa?/span>

   后商品混凝土供应商提出该批次混凝土系掺粉煤灰混凝土,标准养护试件的混凝土强度多能够满足设计要求,现场养护条件差,早期强度达不到要求属正常。要求龄期达60天后再进行抽检?/span>

   根据2011??2日至19日完成的编号为DJ110115的同一工程的复检报告显示?根龄期达?0天的挖孔桩芯样试件混凝土抗压强度的单值均达到25.0MPa以上?/span>

   为了确定是掺粉煤灰混凝土早期强度不足问题,我们利用了大数据库和云计算平台,对当时所发生的其它案例进行查询、调查和分析,并要求商品混凝土供应商提供相关真实的试验数据,进一步明确了早期强度不符合的共性问题所在?/span>

   有这样的数据分析结果做参考,设计人员就可以拿出更经济合理的技术处理措施,减少了盲目针对混凝土强度不足采取加固补强或其他处理带来的损失,而且,也帮助商品混凝土供应商消除了不良的政治影响和疑似产品质量问题而错误地造成的经济损失。同时,要求检测机构再进行类似检测项目时更加全面地了解材料供应和施工技术信息,合理地选择抽检方法和时机,避免造成不必要的浪费和工期延误?/span>

   ?)冻融问?/span>

   根据从云计算单元获取的于2013??日?日及2013??4日进行的武钢体育中心训练馆、体育馆及地下室、游泳馆及地下室柱采用回弹法结合钻芯修正的方法进行混凝土抗压强度编号为ZH130001~ZH130005?份检测报告显示,均有部分构件混凝土强度推定值低?5.0MPa,龄?20天左右,但不满足设计强度等级C40的要求?/span>

   2013??5日及2013??日,龄期?60天以上,检测机构又对其该项目各单位工程柱混凝土强度进行检测。一个多月以后的编号为ZH130008~ZH130012的检测报告数据显示,所抽检的全部构件的混凝土强度推定值在35.0MPa以上,绝大多数在40.0MPa以上,均提高了一到两个强度等级,数据对比(见?)?/span>

?  同一工程相隔?0天前后两次检测数据对照表                  

       检测日?        混凝土设计强?           检测项目及方法            构件组数  小于35.0MPa组数/百分? 35.0?0.0MPa组数/百分? 40.0MPa以上组数/百分?/span>

2013??日?日及1?4?    C40     回弹法结合钻芯修正法混凝土抗压强度检?  86           65?75.7%               19?22.1%                2?2.3%

2013??5日???         C40            钻芯法混凝土抗压强度检?         65             0?0%                  4?6.2%                 61/93.8%

   针对这个异常现象,为了找出原因,我们组成了专家组进行分析研究,首先全面排除了人为因素的存在,再针对大量的同期数据和调研资料,结合气温和雨雪信息分析认为:

   造成此期间的混凝土强度先不满足要求,后又有大幅度提高的主要原因是冻融问题。洪山区检测机构提供的资料和数据显示:春节期间工地停工休假,混凝土养护不到位导致实体混凝土强度检测数据达不到设计要求概率远高于其它时期,已成为共性问题?/span>

   进度需要,武汉这样的冬冷夏热温带地区的冬季施工在所难免。因此,监管部门要求在寒冷冬季进行混凝土试件的抗压强度和现场检测混凝土强度,应采取其它措施,保障试件检测数据的可靠性。比如,现场钻取芯样以后应严格按照要求进行加工和养护,不宜造成芯样试件的过度暴露和冻伤?/span>

   同时,检测和设计人员应积累更多的经验判断检测数据异常形成的原因,采取合理的处理措施,避免造成各种损失?/span>

   七、数据的保护

   通过云计算从大数据中挖掘和提高数据对于业务部门的价值,同时降低管理成本,提供需求者更好的决策,需要很好的数据挖掘团队来完成。因此需要深喑专业数据结构和数据价值的专业人员来组成,而且他们还必须掌握IT人员需要掌握的数据库结构和运用,必要时,还需要建立更科学合理的数据分析模板?/span>

   获取更多的可靠数据需要政府主管部门强制要求数据提供商开放设备端口和提供统一数据格式?/span>

   事实上,很多的云计算服务商已经具备了硬件服务和软件服务的能力,政府也已经逐渐适应了通过购买服务来获取更有利于决策的有价值信息?/span>

   当然,与此同时,以下问题也是必须强调的:

   1、源数据:进一步保障数据来源的真实性,加强实时动态采集监管,加强人员监管,提高对数据造假人员的处罚力度?/span>

   2、元数据:大数据治理需要创建可靠的元数据,尽量避免重复?/span>

   3、隐私和管理人员:大数据监管利用机构需要严格关注遵守隐私方面的问题,设置数据的不同保密层级,选择可靠的数据挖掘分析服务商和设置不同的角色权限取得不同层级的数据资料?/span>

   4、数据质量:考虑到大数据的庞大数量和超快速度,组织机构需要确定哪种级别的数据质量属于“足够好”的质量,质量好的重要数据置于重要的易于获取的位置?/span>

   5、信息生命周期管理:大数据治理计划需要制定存?策略,确保存储成本不会超出控制。除此之外,组织机构需要设定保留计划,以便按照法规要求合理处置数据?/span>

   八、结语未来和展望

   工程质量检测及监管中采用大数据和云计算技术平台,可以很有效地提高检测数据的真实、准确和可靠性。通过深度挖掘检测数据中的共性问题,特别是异常检测数据的关联性,发出质量问题预警信息,能更有效地指导施工过程中的质量控制,实现更有效的工程质量监管,为打造真正意义上的精准建造的建筑工程服务?/span>


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