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施工安全管理要素的有效预警与管控需要大量现场相关数据的支持.基于大数据技术对工人不安全行为、不安全环境和现场安全隐患进行识别与预警,预防现场安全事故的发生.
城市的快速发展以及新型城镇化建设的不断推进,为建筑业的发展带来诸多契机,然而施工人员危险行为、现场安全隐患等因素也给建筑工程的施工安全管理带来了挑战.
党的十九大报告提出,要树立安全发展理念,弘扬生命至上、安全第一的思想,坚决遏制重特大安全事故.新形势下,如何提高建筑工程的安全管理水平已成为行业急需解决的问题.建筑工程的施工安全管理重点在施工现场,加强施工现场管理,不断提高施工现场管理水平,科学管理是确保建筑工程质量和安全文明施工的关键.
根据施工安全事故致因统计,人的不安全行为、物的不安全状态以及不安全的作业环境是导致施工事故发生的直接原因,同时不健全的安全管理方法与制度也促使了施工事故的发生.通过施工安全管理要素的预警与管控,可以有效预防现场安全事故的发生,提高施工安全管理的水平,从而保证施工从业人员的生命安全和行业可持续健康发展.
具体而言,施工安全管理要素预警是针对施工现场工人的作业行为、作业环境、建筑或临时设施的安全状态进行即时识别与分析,并对相关主体进行即时预警 ； 施工安全管理要素管控则是针对现场安全管理要素存在的安全隐患进行系统、快速、有效地排查,并给出必要的管控措施.
施工安全管理要素的有效预警与管控需要大量现场相关数据的支持,包括工人不安全行为数据、工人现场空间数据、工人安全记录数据、工人作业环境数据以及施工事故相关的其他数据等.这些数据可以通过施工安全事故历史数据统计分析、现场监测与记录、工人信息统计、问卷调查或访谈等方式获取,进而采用数据统计、聚类分析、关联分析、深度学习、BIM 技术等手段对工人不安全行为、结构不安全状态和不安全的环境进行识别与预警,对施工安全进行有效管控.
用“数据”规范施工人员行为
建筑业作为高危行业,是国家安全生产监督的重点领域.根据全国房屋市政工程生产安全事故信息报送及统计分析系统统计数据显示,2018 年 11 月,全国共发生房屋市政工程生产安全事故 40 起、死亡 43 人.安全形势不容乐观.
实际上,建筑业安全事故有很多由于现场工人的不安全行为导致.由于施工现场建筑工人不安全行为非常普遍,不仅工人遵守安全规定的水平低,而且存在各种各样的违反安全规定的行为.根据安全事故的调查分析,超过80%的施工安全事故是由人的不安全行为导致,工人的不安全行为是安全事故发生的重要因素之一.一方面,工人由于心存侥幸或者冒险心理,低估了危险发生的可能性 ； 另一方面,工人因为经验、知识、技能的差异,未能及时注意到异常情况而进行一些不安全行为.
近年来随着工程项目规模加大、建设速度加快,项目建设过程中的安全管控不断增强,但有经验的安全管理人员有限,同时施工现场作业人员工种多,用工方式呈零星化、临时化,人员流动性较大,一些企业也没有针对现场施工人员进行安全培训,作业人员安全意识淡薄,施工现场工人危险行为频现,进而导致施工安全事故的发生.
针对施工现场工人危险行为,基于施工现场收集的大量作业数据,采用适用的数据分析方法对现场工人常见的危险作业行为进行有效识别并做出即时预警,可以有效预防因危险行为而导致的安全事故的发生.
用“数据”识别环境风险
施工现场环境风险也是可能引起现场安全事故的因素之一.典型施工事故分类包括高处坠落、物体打击、机械伤害、坍塌和触电伤害；在这其中,发生事故最多的是高处坠落,超过了总事故数量的一半以上,其次是物体打击、起重伤害以及坍塌等.
对于施工现场环境风险,通过收集施工现场的大量作业数据（空间信息、环境信息）以及工人的特征信息等,可以对现场危险源或危险环境进行有效识别,并在工人接近现场危险源或危险环境时进行风险判别与预警,从而预防由危险环境导致的安全事故的发生.
以人机空间冲突为例,通过收集施工现场的定位数据和图像及视频数据,包括工作人员和机械设备的属性、坐标定位信息 ； 工作人员在施工现场的行为数据,以及与现场环境的交互数据等.对现场收集到的数据进行初步处理,提取出工作人员和机械设备的属性信息、坐标位置信息以及工作人员安全装备的佩戴情况等信息.同时对历史采集的数据进行大数据分析,得出位于危险区域不同位置时安全事故发生的概率.针对施工人员,分析不安全行为类型、工人施工任务、工人的工种岗位之间的对应关系,从而实现工人行为的个性化矫正,最终提高预警的精准程度.再将历史数据分析结果与现场实时收集数据相结合,根据位于危险区域不同位置时安全事故发生的概率,做出相应预警级别判断,引入颜色预警规则 ； 以蓝色、、橙色和红色分别代表一般警告、较重警告、严重警告和危险警告.确定预警等级后,利用人机交互技术将预警信息输出到施工现场的一线工作人员及安全管理人员.一线工作人员可随身佩戴接受反馈信号的接收芯片,能够随时接收反馈或者预警信号 ； 远程监督安全管理人员则可以通过 PC 端的显示界面接收反馈的预警信号,作出对施工进度情况和施工现场安全状况的判断,及时采取下一步措施.
用“数据”排查现场安全隐患
目前,施工企业的安全质量管理水平能力参差不齐,往往不能够全面排查施工生产过程中各个环节、各个方位的安全隐患,从而导致各类安全事故的发生.安全隐患是指可以导致事故发生的物的危险状态、人的不安全行为和管理漏洞,工程建设项目安全质量隐患具有涉及专业多、类型多、数量大、原因复杂、隐患突出等特点.
对于工程建设项目而言,安全事故隐患排查治理目前缺乏系统全面的管理规定和分级标准,政府监管重点不突出,参建各方排查责任不明确,使隐患排查不到位,导致施工安全事故时有发生.以某线路轨道交通项目为例,该项目全线共 30 多公里,共计 20 多个车站.项目地处沿海地区,区域内特殊类岩土（人工填土、淤泥质土）等较多.人工填土具有不均匀、欠固结、湿陷、性质不稳定等特点,易使围护结构发生不均匀竖向或侧向变形,导致支撑卸载,围护结构变形过大、开裂等危害.同时项目周边环境较为复杂,下穿房屋、河流等.为了全面加强该线路的安全管控,实现事故隐患排查全面彻底、治理及时闭合、各方积极主动参与,该线路安全事故隐患排查治理工作采用信息化技术辅助开展隐患排查治理管控工作,为该线路建设安全保驾护航.
该项目隐患排查治理系统采用三层功能结构,将“综合信息、隐患排查、隐患评估、隐患治理、隐患态势分析、隐患统计、工程隐患管理报告”等工作转移到网络平台.施工过程中,建设单位、安全风险咨询单位、监理单位、施工单位对现场定期的隐患排查,对现场存在的问题及时在平台上进行发布隐患,施工单位及时响应,监理单位督促其在规定时间内整改.
平台于 2017 年 9 月初正式上线,截止 2018年 1 月,各单位共在平台上上传了 450 条隐患.从平台上的综合统计可以看出,发现隐患 21 处,安全防护隐患最多,占 19.23% ； 施工临时用电安全隐患次之, 占 18.10%； 其次是消防安全隐患,占16.52%. 这几类的隐患易造成高空坠落、 触电、火灾等安全事故,通过现场隐患排查将事故遏制在萌芽阶段. 该项目通过大数据的分类统计反馈,有益于各参建单位对现场情况更加明确,明确重点关注对象.
隐患排查治理工作作为施工现场安全管理的重要任务,在过程中能够积累大量的隐患信息.这些海量的隐患信息除了应用于公示、进行统计分析等传统工作外,基本处于闲置状态,并未在后续的隐患排查治理工作中发挥应有的作用.利用积累的海量隐患排查治理历史数据,可以大数据技术为依托,建立安全隐患排查治理信息库,从而有效提升隐患排查治理能力及隐患排查治理闭合流程效率.使隐患排查从经验判断走向科学的量化预测,对隐患未来发生的可能性从概率和时间范围进行预报、预警,为提前预防、整改工作提供数据决策依据,最终减少施工安全事故的发生.
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参考文献：
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