基于時(shí)間窗的智慧工地?fù)P塵監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)研究

文｜南京城市建設(shè)管理集團(tuán)有限公司 韋勇 陳銘；通訊作者：河海大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院/河海大學(xué)項(xiàng)目管理研究所 徐淑芳

1.背景

建設(shè)項(xiàng)目的施工階段是項(xiàng)目全生命周期內(nèi)資源流動(dòng)和項(xiàng)目管理行為最為活躍的階段[1]。目前，建設(shè)工程施工現(xiàn)場(chǎng)的管理仍存在許多問(wèn)題，為解決這些問(wèn)題，政府及相關(guān)企事業(yè)單位出臺(tái)了許多政策和標(biāo)準(zhǔn)，其中，應(yīng)用智慧工地強(qiáng)化建設(shè)項(xiàng)目信息化管理就是一種關(guān)鍵方法。在智慧工地產(chǎn)生了豐富數(shù)據(jù)資源的推動(dòng)下，對(duì)建設(shè)工程的監(jiān)管開(kāi)始從線下監(jiān)管向線上監(jiān)管轉(zhuǎn)變，研究人員開(kāi)始探索基于海量傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，替代傳統(tǒng)的人工監(jiān)測(cè)的方法。

施工揚(yáng)塵是城市空氣污染物的主要來(lái)源，采取更加有效的方法針對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)的揚(yáng)塵排放進(jìn)行管控，對(duì)改善城市空氣環(huán)境質(zhì)量至關(guān)重要。近年來(lái)，我國(guó)建筑業(yè)穩(wěn)步發(fā)展，工程規(guī)模不斷擴(kuò)大，2021年我國(guó)建筑業(yè)企業(yè)房屋施工面積157.55 億平方米，比2020年增長(zhǎng)5.41%[2]，建設(shè)工程的快速發(fā)展帶來(lái)的負(fù)面影響是日趨嚴(yán)重的環(huán)境問(wèn)題。針對(duì)此問(wèn)題，政府及相關(guān)企事業(yè)單位頒布了相關(guān)法律法規(guī)。例如，《大氣污染法》中針對(duì)建設(shè)工程，指出建設(shè)單位應(yīng)該將防止揚(yáng)塵污染的費(fèi)用列入成本決算中，并在施工承包的合同中明確施工單位的揚(yáng)塵治理責(zé)任。

基于此，本文以施工過(guò)程中的揚(yáng)塵監(jiān)管為例，通過(guò)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)手段將施工現(xiàn)場(chǎng)揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)信息實(shí)時(shí)傳輸給監(jiān)管平臺(tái)，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式檢測(cè)出異常的揚(yáng)塵數(shù)據(jù)序列，進(jìn)而診斷監(jiān)測(cè)設(shè)備的故障，實(shí)現(xiàn)對(duì)智慧工地?fù)P塵監(jiān)測(cè)設(shè)備的在線巡檢，以降低監(jiān)管方對(duì)各建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)的監(jiān)理成本。

2.文獻(xiàn)綜述

在監(jiān)管手段變得自動(dòng)化的過(guò)程中，出現(xiàn)許多新問(wèn)題：第一，數(shù)據(jù)時(shí)效性強(qiáng)。傳感器采集的數(shù)據(jù)一般為短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生的海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)以時(shí)序數(shù)據(jù)的形式儲(chǔ)存，數(shù)據(jù)量大且時(shí)效性強(qiáng)；第二，數(shù)據(jù)質(zhì)量差。施工現(xiàn)場(chǎng)由于人為、環(huán)境和設(shè)備故障等問(wèn)題，采集的數(shù)據(jù)往往存在各類異常情況。針對(duì)這些新問(wèn)題，急需一種適用于建設(shè)工程領(lǐng)域數(shù)據(jù)且時(shí)間復(fù)雜度低的時(shí)序數(shù)據(jù)異常檢測(cè)模型，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，完善監(jiān)管手段。

時(shí)間序列（Times Series）異常檢測(cè)廣泛應(yīng)用于各個(gè)特定領(lǐng)域，例如工業(yè)界設(shè)備檢測(cè)[3]、網(wǎng)絡(luò)安全[4]、醫(yī)學(xué)診斷[5]等場(chǎng)景。不同應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)特點(diǎn)不同，因此需要選用適配的檢測(cè)方法[6]。國(guó)內(nèi)外異常檢測(cè)方法種類根據(jù)基本檢測(cè)原理大致可以分為六種，即基于統(tǒng)計(jì)、距離、密度、分類的異常檢測(cè)?；诮y(tǒng)計(jì)的異常檢測(cè)方法，假設(shè)待檢數(shù)據(jù)服從于某種分布，然后用數(shù)據(jù)集去擬合分布模型，將明顯不符合擬合模型的數(shù)據(jù)判斷為可能的異常數(shù)據(jù)。該方法效率高、復(fù)雜度低，泛化能力一般；基于距離的異常度量方法是通過(guò)最近鄰來(lái)定義異常值，假設(shè)異常點(diǎn)的k 近鄰距離要遠(yuǎn)大于正常點(diǎn)的近鄰距離。適用于數(shù)據(jù)量較小的無(wú)監(jiān)督異常檢測(cè)場(chǎng)景；基于密度的異常檢測(cè)方法將鄰點(diǎn)的“距離”概念進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為“領(lǐng)域”，該方法適用于密度不同的集群情況；基于分類的異常檢測(cè)方法將異常檢測(cè)看作異常和非異常的二分類問(wèn)題，可以使用有監(jiān)督或無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法解決二分類問(wèn)題。

雖然學(xué)術(shù)界針對(duì)時(shí)間序列異常檢測(cè)問(wèn)題已經(jīng)有了多種解決辦法，但結(jié)合工程管理領(lǐng)域知識(shí)和建設(shè)工程施工數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)，仍然沒(méi)有可以直接應(yīng)用于建設(shè)工程領(lǐng)域的異常檢測(cè)方法。本文以建設(shè)工程的揚(yáng)塵監(jiān)管為例，利用數(shù)據(jù)可視化和異常特征挖掘的方法，識(shí)別出三種最常見(jiàn)的揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常模式。使用滑動(dòng)窗口的方法處理傳感器時(shí)序數(shù)據(jù)，以時(shí)間窗為最小的異常檢測(cè)單位。通過(guò)監(jiān)測(cè)異常子序列，標(biāo)記該子序列的異常類型，從而追蹤產(chǎn)生該序列的設(shè)備，進(jìn)一步定位到該建設(shè)項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)基于領(lǐng)域知識(shí)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)相結(jié)合的施工過(guò)程中揚(yáng)塵在線監(jiān)測(cè)方法。

3.問(wèn)題描述

3.1 相關(guān)定義

定義2（多維時(shí)間序列）：D 表示一個(gè)包含K 條具有相同時(shí)間點(diǎn)的時(shí)間序列S 的集合，稱為K 維時(shí)間序列，記作

定義4（基于滑動(dòng)窗口的時(shí)間窗）：滑動(dòng)窗口是一種基于雙指針的一種思想，左指針tleft和右指針tright指向的元素之間形成一個(gè)窗口[sleft,sright)?；瑒?dòng)窗口長(zhǎng)度記作size，滑動(dòng)步長(zhǎng)記作slide。

3.2 方法概述

N 市智慧工地監(jiān)管平臺(tái)是一個(gè)對(duì)該市建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行管理的信息綜合門(mén)戶。通過(guò)建立公開(kāi)的數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)，集成各項(xiàng)應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)，以物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)為載體，用來(lái)可視化、數(shù)字化映射真實(shí)施工現(xiàn)場(chǎng)。該監(jiān)管平臺(tái)接入了2000 多個(gè)建設(shè)項(xiàng)目，項(xiàng)目數(shù)量多，人工巡檢的可行性和準(zhǔn)確率都十分低下。因此，本文從監(jiān)管應(yīng)用的視角出發(fā)，構(gòu)建基于時(shí)間窗的揚(yáng)塵數(shù)據(jù)異常檢測(cè)模型，具體檢測(cè)流程如圖1所示。

圖1 基于時(shí)間窗的揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)流程圖

本文提出的基于時(shí)間窗的智慧工地?fù)P塵監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)包括設(shè)備離線異常檢測(cè)、設(shè)備恒值異常和設(shè)備數(shù)值過(guò)低異常三種類型。

（1）設(shè)備離線異常包括設(shè)備長(zhǎng)時(shí)離線和短時(shí)離線。設(shè)備長(zhǎng)時(shí)離線是指一個(gè)建設(shè)項(xiàng)目中的設(shè)備 在檢測(cè)的時(shí)間段內(nèi)無(wú)數(shù)據(jù)；短時(shí)離線是指一個(gè)建設(shè)項(xiàng)目的設(shè)備組ε 在檢測(cè)的時(shí)間段內(nèi)有數(shù)據(jù)，但存在一個(gè)時(shí)間窗[sleft,sright)，在該時(shí)間窗內(nèi)，揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為空。

（2）恒值異常是指一個(gè)時(shí)間窗[sleft,sright)內(nèi)，揚(yáng)塵數(shù)據(jù)波動(dòng)極小，不符合施工現(xiàn)場(chǎng)揚(yáng)塵排放特征。經(jīng)過(guò)反復(fù)實(shí)驗(yàn)，本文定義時(shí)間窗的方差低于3 為異常。

（3）數(shù)值過(guò)低異常是指在一個(gè)時(shí)間窗[sleft,sright)內(nèi)，揚(yáng)塵數(shù)據(jù)數(shù)值全部低于某個(gè)最低閾值。

4.基于時(shí)間窗的揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)設(shè)備離線檢測(cè)分析

每個(gè)建設(shè)項(xiàng)目包含一個(gè)設(shè)備組ε，該設(shè)備組包含不少于一個(gè)揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)設(shè)備。若設(shè)備存在至少一種異常特征，則將該設(shè)備標(biāo)記為異常，并標(biāo)注具體異常類型；若某一建設(shè)項(xiàng)目包含至少一個(gè)異常設(shè)備，則標(biāo)記該項(xiàng)目，最終將檢測(cè)結(jié)果返回給智慧工地監(jiān)管平臺(tái)。

揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)設(shè)備離線檢測(cè)包括兩種離線情況：（1）該項(xiàng)目對(duì)應(yīng)的設(shè)備組ε 為空，即設(shè)備全接入異常；（2）項(xiàng)目對(duì)應(yīng)的設(shè)備組ε 不為空，但設(shè)備采集的揚(yáng)塵時(shí)序數(shù)據(jù)S=在一個(gè)時(shí)間窗[sleft,sright)內(nèi)為空，即數(shù)據(jù)傳輸異常。

根據(jù)設(shè)備離線判斷條件：（1），判斷ε是否為空。如果設(shè)備組ε 為空，則將該建設(shè)項(xiàng)目標(biāo)記為離線異常；（2），遍歷設(shè)備組ε，使用窗口長(zhǎng)度為60 分鐘的滑動(dòng)窗口，以10 分鐘為滑動(dòng)步長(zhǎng)讀取揚(yáng)塵序列S，當(dāng)時(shí)間窗內(nèi)的數(shù)據(jù)滿足離線異常條件時(shí)，對(duì)該項(xiàng)目進(jìn)行離線異常標(biāo)記。

算法1.離線異常M1檢測(cè)方法

將上述檢測(cè)算法寫(xiě)成Python 程序，對(duì)所選207 個(gè)建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行檢測(cè)，異常結(jié)果信息中包括項(xiàng)目信息、建設(shè)、施工、監(jiān)理、運(yùn)維單位信息、揚(yáng)塵設(shè)備信息和異常類型等19 個(gè)特征。分析檢測(cè)結(jié)果，如表1所示，共 92 個(gè)項(xiàng)目存在設(shè)備離線問(wèn)題，對(duì)比人工線下檢測(cè)結(jié)果，人工與程序檢測(cè)存在四個(gè)項(xiàng)目的檢測(cè)結(jié)果不一致，

表1 離線異常檢測(cè)結(jié)果

5.基于時(shí)間窗的揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)恒值檢測(cè)分析

算法2.離線異常M2檢測(cè)方法

將上述算法編寫(xiě)成Python 程序，對(duì)207 個(gè)項(xiàng)目的設(shè)備檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。分析結(jié)果，共 98 個(gè)項(xiàng)目存在揚(yáng)塵數(shù)據(jù)恒值異常問(wèn)題，M2異常表現(xiàn)為一個(gè)時(shí)間窗內(nèi)的揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)波動(dòng)范圍極小。至少有一個(gè)設(shè)備被標(biāo)記為M2異常時(shí)，對(duì)該項(xiàng)目進(jìn)行標(biāo)記，得到檢測(cè)結(jié)果如表2所示。

表2 恒值異常檢測(cè)結(jié)果

6.基于時(shí)間窗的揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常低值檢測(cè)分析

本文結(jié)合施工現(xiàn)場(chǎng)周圍揚(yáng)塵國(guó)控點(diǎn)監(jiān)測(cè)值和相關(guān)政策性文件，將數(shù)值過(guò)低異常的判斷閾值設(shè)置為20，即當(dāng)長(zhǎng)度為60 的時(shí)間窗內(nèi)全部數(shù)據(jù)小于20 時(shí)，且非雨雪天時(shí)，標(biāo)記為數(shù)值過(guò)低異常。

算法3.離線異常M3檢測(cè)方法

將上述算法編寫(xiě)成Python 程序，對(duì)207 個(gè)項(xiàng)目的設(shè)備檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。分析檢測(cè)結(jié)果，共 83 個(gè)項(xiàng)目存在揚(yáng)塵數(shù)據(jù)恒值異常問(wèn)題，M3異常表現(xiàn)為一個(gè)時(shí)間窗內(nèi)的揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)低于最小閾值。

7.結(jié)論及管理啟示

7.1 結(jié)論

監(jiān)測(cè)設(shè)備巡檢是建設(shè)工程質(zhì)量監(jiān)管施工過(guò)程管理的關(guān)鍵步驟，智慧工地的應(yīng)用推動(dòng)了人工巡檢向在線巡檢的轉(zhuǎn)變。本文從建設(shè)工程在線監(jiān)管視角出發(fā)，以高準(zhǔn)確率和低復(fù)雜度為優(yōu)化目標(biāo)，構(gòu)建基于時(shí)間窗的揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)模型。檢測(cè)模型以一個(gè)時(shí)間窗內(nèi)的子序列為異常檢測(cè)最小單位，根據(jù)子序列的異常類型對(duì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)子序列的設(shè)備進(jìn)行異常標(biāo)記，從而追蹤該設(shè)備的建設(shè)項(xiàng)目，將異常信息追加到建設(shè)項(xiàng)目信息中。揚(yáng)塵設(shè)備巡檢問(wèn)題和建設(shè)項(xiàng)目施工過(guò)程的監(jiān)管問(wèn)題轉(zhuǎn)換成基于時(shí)間窗的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常性判斷問(wèn)題，減小了監(jiān)管成本和時(shí)間，拓寬了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的利用維度，有廣闊的應(yīng)用前景。在研究過(guò)程中，有以下幾點(diǎn)創(chuàng)新：

表3 數(shù)值過(guò)低異常檢測(cè)結(jié)果

（1）提出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建設(shè)工程監(jiān)管手段。對(duì)于建設(shè)工程施工揚(yáng)塵排放的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)研究較多，但是對(duì)于監(jiān)測(cè)的海量時(shí)序數(shù)據(jù)如何利用，以及如何評(píng)判數(shù)據(jù)質(zhì)量情況研究較少。因此本文改變傳統(tǒng)研究視角，致力于檢測(cè)異常數(shù)據(jù)，追蹤異常設(shè)備情況，從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的角度進(jìn)行改善建設(shè)項(xiàng)目監(jiān)管現(xiàn)狀。

（2）定義了3 種揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常特征。通過(guò)調(diào)研N 市某智慧工地監(jiān)管平臺(tái)中的207 個(gè)在建項(xiàng)目，歸納出三種揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常模式，針對(duì)每種異常模式制定了時(shí)間復(fù)雜度較低的異常檢測(cè)方法，在實(shí)際應(yīng)用中檢測(cè)效果良好。

（3）構(gòu)建了3種揚(yáng)塵異常數(shù)據(jù)檢測(cè)算法。在方法改進(jìn)方面，查詢待檢數(shù)據(jù)時(shí)優(yōu)化了數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)方法。將多條指令合并為一條，設(shè)置適當(dāng)?shù)呐R時(shí)存放表，輸入待檢序列的起始時(shí)間一次性將數(shù)據(jù)讀取到臨時(shí)表中，減少了數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)次數(shù)。異常檢測(cè)的最小單位為一個(gè)時(shí)間窗，有效排除了偶然因素造成的單個(gè)點(diǎn)異常對(duì)檢測(cè)準(zhǔn)確性的影響。

7.2 管理啟示

（1）政府部門(mén)

政府部門(mén)是建設(shè)工程的主要外部監(jiān)管方，需要根據(jù)建設(shè)工程特點(diǎn)制定相應(yīng)的約束規(guī)則以規(guī)范施工行為。通過(guò)本文構(gòu)建的揚(yáng)塵數(shù)據(jù)異常檢測(cè)框架，可以使政府監(jiān)管部門(mén)在智慧工地監(jiān)管平臺(tái)直觀量化看到施工現(xiàn)場(chǎng)的揚(yáng)塵排放異常性，進(jìn)而判斷監(jiān)測(cè)設(shè)備的異常性，對(duì)該設(shè)備對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)管。應(yīng)用本文構(gòu)建的基于時(shí)間窗的智慧工地?fù)P塵數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法，可以對(duì)揚(yáng)塵數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行初步評(píng)價(jià)，是政府制定激勵(lì)制度的重要數(shù)據(jù)支撐。將政府高耗能的人工監(jiān)管向線上監(jiān)管轉(zhuǎn)變，節(jié)約了政府監(jiān)管成本，緩解了政府信息不對(duì)稱的困境。

（2）建設(shè)單位

建設(shè)單位在智慧工地監(jiān)管體系中需要嚴(yán)格控制各類接入設(shè)備的質(zhì)量，通過(guò)人工檢測(cè)設(shè)備質(zhì)量耗時(shí)耗力。因此，基于數(shù)據(jù)分析的方法對(duì)揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)，可以限制不同品牌的設(shè)備接入成本來(lái)控制設(shè)備接入的質(zhì)量，對(duì)于異常頻發(fā)的設(shè)備品牌，應(yīng)限制其接入施工現(xiàn)場(chǎng)。應(yīng)用本文構(gòu)建的基于時(shí)間窗的智慧工地?fù)P塵數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法，通過(guò)檢測(cè)揚(yáng)塵序列的異常性，進(jìn)而對(duì)該設(shè)備接入的項(xiàng)目進(jìn)行施工質(zhì)量評(píng)價(jià)，督促相關(guān)施工方進(jìn)行整改，實(shí)現(xiàn)建設(shè)方基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的線上監(jiān)管手段。

（3）施工單位

施工方是施工現(xiàn)場(chǎng)過(guò)程管理的直接責(zé)任人，施工方在建設(shè)工程中處于信息優(yōu)勢(shì)地位，將其監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)接入智慧工地監(jiān)管平臺(tái)，可以減少其機(jī)會(huì)主義，規(guī)范施工行為。揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)不僅涉及施工質(zhì)量，而且不規(guī)范的排放可能會(huì)殃及施工周邊環(huán)境，需要施工方采取及時(shí)的控制手段。傳統(tǒng)的通過(guò)建設(shè)方抽檢再通知施工方進(jìn)行整改的方法不適用于揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)，揚(yáng)塵的不規(guī)范排放對(duì)環(huán)境造成的負(fù)面影響在一定程度上是不可逆的。因此，施工方通過(guò)智慧工地監(jiān)管平臺(tái)的揚(yáng)塵異常性監(jiān)測(cè)結(jié)果，可以直觀看到不符合排放標(biāo)準(zhǔn)或排放異常的項(xiàng)目信息和設(shè)備信息，在建設(shè)方責(zé)令整改前進(jìn)行整改，保證了控制措施的時(shí)效性和有效性。