摘要：為了提高建筑工程質(zhì)量風險識別與評估的效率和準確性，本研究采用基于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的方法，在對某建筑項目進行分析時發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)方法存在局限性，數(shù)據(jù)獲取與處理困難，預(yù)測模型不準確，缺乏實時監(jiān)測與預(yù)警機制等問題。為優(yōu)化建筑工程質(zhì)量風險評估工作，本文提出引入智能化數(shù)據(jù)采集技術(shù)、開發(fā)高效的數(shù)據(jù)處理與分析工具、構(gòu)建準確的預(yù)測模型以及建立實時監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)等優(yōu)化建議。研究表明，采用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)將提升建筑工程質(zhì)量風險識別和評估的效果和準確性。

關(guān)鍵詞：人工智能；大數(shù)據(jù)技術(shù)；建筑工程質(zhì)量風險評估；數(shù)據(jù)處理與分析

一、引言

建筑工程質(zhì)量問題直接關(guān)系到人們的生命財產(chǎn)安全和社會經(jīng)濟發(fā)展。然而，傳統(tǒng)的建工程質(zhì)量風險識別與評估方法存在局限性，如準確性不高、效率低下等問題。為了解決這些問題，本研究基于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，旨在提高建筑工程質(zhì)量風險識別與評估的準確性和效率。該研究結(jié)果將為建筑行業(yè)提供科學(xué)、可靠的質(zhì)量風險管理方法和決策支持，推動建筑工程質(zhì)量的提升和可持續(xù)發(fā)展。

二、建筑工程質(zhì)量風險識別與評估工作存在的不足

（一） 傳統(tǒng)方法的局限性

傳統(tǒng)方法在風險識別方面常常依賴人工經(jīng)驗和專家判斷，無法全面捕捉和分析潛在的質(zhì)量風險因素。例如，在一個建筑項目中，傳統(tǒng)方法可能只關(guān)注了工程施工過程中的一些常見風險，如施工工期延誤、技術(shù)問題等，而忽略了一些隱藏的風險因素，如材料質(zhì)量問題、設(shè)計不規(guī)范等。同時，傳統(tǒng)方法的風險評估過程往往繁瑣而耗時，缺乏高效的數(shù)據(jù)整合和分析手段。傳統(tǒng)方法通常需要收集大量的工程數(shù)據(jù)和相關(guān)文檔，然后依靠人工進行整理和分析，這不僅費時費力，還容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)冗余和遺漏的問題。而且，傳統(tǒng)方法往往只能提供靜態(tài)的評估結(jié)果，無法提供實時的風險監(jiān)測和預(yù)警機制。此外，傳統(tǒng)方法缺乏規(guī)范化的標準化流程和指標體系，導(dǎo)致評估結(jié)果的可比性和可信度不足。傳統(tǒng)方法往往依賴專家主觀判斷和個人經(jīng)驗，評估結(jié)果的準確性和客觀性存在一定的不確定性。這使得不同專家或團隊之間的評估結(jié)果往往存在差異，不利于建筑工程質(zhì)量風險的準確識別和評估。

（二） 數(shù)據(jù)獲取與處理困難

建筑工程涉及的數(shù)據(jù)類型多樣，包括施工計劃、監(jiān)控數(shù)據(jù)、材料質(zhì)量檢測報告等。然而，這些數(shù)據(jù)通常分散在不同的部門和系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)源的分散和不一致性導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的獲取困難。一方面，大量的數(shù)據(jù)需要進行整合和清洗，消除數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤。這涉及到數(shù)據(jù)的清洗、去重、標準化等處理工作，需要大量的時間和人力資源。另一方面，由于數(shù)據(jù)量龐大，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法往往無法滿足需求。例如，在建筑工程質(zhì)量風險識別中，需要對大量的數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，以發(fā)現(xiàn)潛在的風險因素。然而，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法往往效率低下，無法高效地處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)獲取與處理困難的問題對于建筑工程質(zhì)量風險識別與評估工作帶來了一定的影響。數(shù)據(jù)獲取困難導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的不完整性和不準確性，降低了評估結(jié)果的可信度。

（三） 預(yù)測模型的不準確性

預(yù)測模型通過分析歷史數(shù)據(jù)和相關(guān)因素，來預(yù)測未來的風險情況。然而，在實際應(yīng)用中，預(yù)測模型的準確性常常不如預(yù)期。預(yù)測模型的建立通常依賴于歷史數(shù)據(jù)和相關(guān)因素的分析[1]。然而，由于建筑工程的復(fù)雜性和多變性，歷史數(shù)據(jù)往往無法覆蓋到所有可能的情況和變化。因此，預(yù)測模型在面對新的情況時可能無法準確預(yù)測風險的發(fā)生和影響。預(yù)測模型建立時所選用的因素和參數(shù)存在一定的主觀性，依賴于模型設(shè)計者的經(jīng)驗和判斷。這在一定程度上影響了預(yù)測模型的準確性和可靠性。例如，對于某個特定的建筑項目，不同的模型設(shè)計者可能選擇不同的因素和參數(shù)作為預(yù)測的依據(jù)，從而得到不同的預(yù)測結(jié)果。

（四） 缺乏實時監(jiān)測與預(yù)警機制

傳統(tǒng)的風險評估方法通常是基于靜態(tài)的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗知識進行分析和評估，無法實時監(jiān)測和預(yù)警潛在的質(zhì)量風險。由于建筑工程的復(fù)雜性和多變性，風險的形成和演變往往是動態(tài)的過程。然而，傳統(tǒng)方法往往只能提供靜態(tài)的風險評估結(jié)果，無法及時發(fā)現(xiàn)和響應(yīng)風險的變化。例如，在一個建筑施工過程中，可能會出現(xiàn)材料短缺、施工進度延誤等情況，這些風險需要在實時監(jiān)測的基礎(chǔ)上進行評估和應(yīng)對，而傳統(tǒng)方法往往無法滿足這樣的需求。傳統(tǒng)方法缺乏實時數(shù)據(jù)的支持，無法及時獲取和分析建筑工程的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)。實時監(jiān)測數(shù)據(jù)可以提供關(guān)鍵的指標和信息，用于評估工程質(zhì)量的狀態(tài)和風險情況。然而，由于數(shù)據(jù)獲取和處理的困難，傳統(tǒng)方法很難獲得實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，并將其納入到風險評估過程中。

三、基于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的建筑工程質(zhì)量風險評估工作優(yōu)化建議

（一） 引入智能化數(shù)據(jù)采集技術(shù)

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方法依賴于人工收集和整理數(shù)據(jù)，工作量大且容易出錯。而通過引入智能化數(shù)據(jù)采集技術(shù)，可以實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)收集和處理，提高數(shù)據(jù)采集的準確性和效率。智能化數(shù)據(jù)采集技術(shù)可以利用傳感器、監(jiān)測設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，實時監(jiān)測建筑工程相關(guān)的數(shù)據(jù)指標，如溫度、濕度、振動等[2]。這些設(shè)備可以自動收集和上傳數(shù)據(jù)，無需人工干預(yù)，極大地簡化了數(shù)據(jù)采集的過程。同時，智能化數(shù)據(jù)采集技術(shù)還可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動整合和清洗，消除了人工整理數(shù)據(jù)的繁瑣工作。引入智能化數(shù)據(jù)采集技術(shù)可以大大提高建筑工程質(zhì)量風險評估的準確性。通過實時監(jiān)測建筑工程的關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標，可以快速發(fā)現(xiàn)潛在的質(zhì)量風險因素，提前進行預(yù)警和干預(yù)。例如，在一個建筑工程中，通過智能傳感器實時監(jiān)測施工現(xiàn)場的振動情況，可以及時發(fā)現(xiàn)地基沉降異常的可能性，從而避免建筑物的損壞。此外，智能化數(shù)據(jù)采集技術(shù)還可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時傳輸和共享，為建筑工程質(zhì)量風險評估提供實時的數(shù)據(jù)支持。相關(guān)的各方可以通過共享這些實時數(shù)據(jù)，共同參與風險的識別和評估過程，形成多維度的風險識別和評估結(jié)果。這將有助于提高評估結(jié)果的準確性和可信度。

（二） 開發(fā)高效的數(shù)據(jù)處理與分析工具

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和分析方法常常依賴于人工進行數(shù)據(jù)整理和分析，效率低下且容易出錯。通過開發(fā)高效的數(shù)據(jù)處理與分析工具，可以實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)處理和分析，提高工作效率和準確性。高效的數(shù)據(jù)處理與分析工具可以集成大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能算法，能夠處理大規(guī)模、復(fù)雜的建筑工程數(shù)據(jù)，并從中挖掘出潛在的質(zhì)量風險因素。通過應(yīng)用機器學(xué)習和數(shù)據(jù)挖掘算法，可以建立數(shù)據(jù)模型和模式識別模型，幫助識別和預(yù)測風險的發(fā)生[3]。此外，高效的數(shù)據(jù)處理與分析工具還可以提供可視化的數(shù)據(jù)展示和分析功能。通過數(shù)據(jù)可視化，可以直觀地顯示數(shù)據(jù)的趨勢、關(guān)聯(lián)性和異常情況，幫助用戶更好地理解和分析風險情況。例如，可以通過圖表、動態(tài)可視化等手段，展示建筑工程在不同階段的質(zhì)量情況，幫助用戶及時發(fā)現(xiàn)潛在的質(zhì)量風險，并做出相應(yīng)的決策和應(yīng)對措施。

（三） 構(gòu)建準確的預(yù)測模型

通過運用機器學(xué)習算法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以分析歷史數(shù)據(jù)和相關(guān)因素，建立預(yù)測模型，用于預(yù)測建筑工程質(zhì)量風險的發(fā)生和影響。例如，可以基于前期施工過程的數(shù)據(jù)，通過建立建筑工程質(zhì)量風險的預(yù)測模型，準確預(yù)測在后續(xù)施工階段可能出現(xiàn)的質(zhì)量問題，從而及時采取相應(yīng)措施加以解決[4]。構(gòu)建準確的預(yù)測模型還需要考慮建筑工程的復(fù)雜性和多變性。由于建筑工程項目的特殊性，每個項目都有其獨特的特點和風險因素。因此，在構(gòu)建預(yù)測模型時，需要充分考慮項目的特點和背景，選擇適合的算法和模型進行建模。例如，可以采用適應(yīng)性較強的機器學(xué)習方法，如支持向量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）等，從而更好地適應(yīng)建筑工程的特征和風險模式。此外，構(gòu)建準確的預(yù)測模型還需要充分利用可用的數(shù)據(jù)資源。通過充分收集、整合和清洗各類建筑工程相關(guān)數(shù)據(jù)，包括項目計劃、監(jiān)測數(shù)據(jù)、施工記錄等，可以提高預(yù)測模型的準確性和可靠性。同時，還需要考慮數(shù)據(jù)的時效性和實時性，及時更新模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，確保預(yù)測模型的精度和穩(wěn)定性。

（四） 建立實時監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)

傳統(tǒng)的風險評估方法往往只能提供靜態(tài)的評估結(jié)果，無法及時發(fā)現(xiàn)和預(yù)警潛在的質(zhì)量風險[5]。因此，建立實時監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)可以幫助實現(xiàn)對建筑工程質(zhì)量風險的及時監(jiān)測和預(yù)警。首先，可以利用傳感器、監(jiān)測設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，實時監(jiān)測建筑工程的關(guān)鍵指標，如溫度、濕度、振動等。通過實時監(jiān)測建筑工程的數(shù)據(jù)，可以及時發(fā)現(xiàn)潛在的風險情況，并實時更新風險評估的結(jié)果。例如，在施工現(xiàn)場部署振動傳感器，監(jiān)測建筑結(jié)構(gòu)的振動情況，一旦超過安全閾值，系統(tǒng)會自動發(fā)出預(yù)警信號。其次，實時監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)可以借助人工智能算法實現(xiàn)風險識別和預(yù)測。通過對大量數(shù)據(jù)的分析和建模，可以建立智能化的風險識別和預(yù)測模型。這些模型可以自動識別潛在的風險因素，并提供預(yù)警信息用于決策。例如，基于歷史數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以通過機器學(xué)習算法，實時識別建筑工程中可能出現(xiàn)的質(zhì)量風險，并提供預(yù)警信息供相關(guān)人員及時調(diào)整施工計劃和工藝。

四、結(jié)束語

在建筑工程質(zhì)量風險識別與評估中，人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)揮著不可替代的作用。通過引入智能化數(shù)據(jù)采集技術(shù)、開發(fā)高效的數(shù)據(jù)處理與分析工具、構(gòu)建準確的預(yù)測模型以及建立實時監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)對工程質(zhì)量風險的快速識別和準確評估。人工智能的算法和模型可以高效處理大量數(shù)據(jù)，并挖掘出潛在的風險因素。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠收集和分析建筑工程相關(guān)的各種數(shù)據(jù)，為風險評估提供有力的支持。未來，還可以進一步探索人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)在建筑工程質(zhì)量風險防控方面的應(yīng)用，提升風險識別和評估的精準度和效率。同時，需要解決數(shù)據(jù)隱私和安全問題，并與實際工程實踐相結(jié)合，為建筑行業(yè)提供更可靠、高效的質(zhì)量風險管理方案。

參考文獻

[1]馬翠玲.基于BIM在建筑工程質(zhì)量管理大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用[J].貴陽學(xué)院學(xué)報（自然科學(xué)版），2023，18（02）：85-89.

[2]朱明碩，陳校.建筑工程質(zhì)量潛在缺陷保險綜述及電氣技術(shù)風險評估[J].智能建筑電氣技術(shù)，2023，17（01）：69-74.

[3]江清泉.BIM和大數(shù)據(jù)技術(shù)在建筑工程質(zhì)量管理中的應(yīng)用[J].散裝水泥，2022（04）：102-104+107.

[4]唐曉紅.全面質(zhì)量管理在某建筑工程質(zhì)量安全風險控制中的應(yīng)用研究[J].居舍，2022（20）：121-124.

[5]郭偉，任琳，張磊等.我國建筑工程質(zhì)量管理制度下IDI工程技術(shù)風險控制管理研究[J].工程建設(shè)標準化，2022（02）：83-85+43.

[作者簡介]

孫嘯天（1999年10月08日），性別男，民族漢，籍貫貴州省貴陽市，學(xué)歷本科，職稱，研究方向：工程管理