AI在工程建設(shè)安全質(zhì)量管理中的應(yīng)用

摘 要：安全質(zhì)量管理是電力工程建設(shè)的重點(diǎn)環(huán)節(jié)，需要通過全面的施工現(xiàn)場監(jiān)管，以翔實(shí)的數(shù)據(jù)為支持，及時(shí)發(fā)現(xiàn)與解決施工安全及質(zhì)量隱患。為了保障電力工程建設(shè)安全質(zhì)量管理成效，有必要引進(jìn)人工智能技術(shù)（簡稱AI），推動(dòng)電力工程建設(shè)安全質(zhì)量管理的智能化開展。為此，文章分析了電力工程建設(shè)安全質(zhì)量智能化管理的關(guān)鍵技術(shù)，分析了AI技術(shù)在電力工程建設(shè)安全質(zhì)量管理中的具體應(yīng)用，最后對電力工程建設(shè)安全質(zhì)量管理中AI技術(shù)應(yīng)用實(shí)踐展開了探討，總結(jié)出AI技術(shù)應(yīng)用于電力工程建設(shè)安全質(zhì)量管理過程，具有加快工程進(jìn)度、提高資源利用率、保障施工安全與質(zhì)量等多重優(yōu)勢。

關(guān)鍵詞：電力工程;安全質(zhì)量管理;人工智能技術(shù)

電力工程施工建設(shè)涉及大量施工環(huán)節(jié)，施工進(jìn)度、資源分配、安全風(fēng)險(xiǎn)等各個(gè)環(huán)節(jié)均要采取針對性監(jiān)控與管理措施，但是傳統(tǒng)工程建設(shè)安全質(zhì)量管理方式存在信息傳送不及時(shí)、數(shù)據(jù)處理困難等問題，致使安全質(zhì)量管理低效化開展。人工智能技術(shù)的誕生，為電力工程建設(shè)安全質(zhì)量管理的智能化發(fā)展提供了有力支持，在先進(jìn)技術(shù)支持下，可以打造出智慧型施工管理系統(tǒng)，能通過遠(yuǎn)程監(jiān)測、衛(wèi)星定位以及AI計(jì)算機(jī)視覺分析，及時(shí)識(shí)別出電力工程施工中的安全隱患與質(zhì)量缺陷，從而針對性解決質(zhì)量安全問題，保障電力工程的安全性、優(yōu)質(zhì)化建設(shè)。

一、電力工程建設(shè)安全質(zhì)量智能化管理的關(guān)鍵

技術(shù)

（一）多接入邊緣計(jì)算技術(shù)

多接入邊緣計(jì)算技術(shù)，是5G網(wǎng)絡(luò)核心技術(shù)之一，此技術(shù)可在移動(dòng)邊緣節(jié)點(diǎn)處完成部分計(jì)算及數(shù)據(jù)緩存任務(wù)，可降低電力工程施工相關(guān)數(shù)據(jù)信息的計(jì)算與存儲(chǔ)壓力，能提升云計(jì)算與IT計(jì)算水平，可將通用型服務(wù)器設(shè)置于無線接入側(cè)，使業(yè)務(wù)響應(yīng)時(shí)間大幅降低，從而高效化、精準(zhǔn)性完成工程建設(shè)相關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與分析。根據(jù)電力工程施工現(xiàn)場的數(shù)據(jù)種類、時(shí)延要求，可利用傳感器對各類施工數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取，然后再于邊緣節(jié)點(diǎn)處對計(jì)算及數(shù)據(jù)任務(wù)進(jìn)行科學(xué)分布。第一，溫濕度、氣體濃度、光照度等環(huán)境數(shù)據(jù)在邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行本地過濾、分析與決策后，再向云端輸送與存儲(chǔ)。第二，攝像頭獲取的實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，由邊緣節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)編碼并進(jìn)行目標(biāo)檢測與運(yùn)動(dòng)檢測，發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)或特定事件后再傳入云端進(jìn)行分析與存儲(chǔ)。第三，人員定位數(shù)據(jù)由邊緣節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)處理，發(fā)現(xiàn)異常發(fā)出告警提示并將信息傳送給云端或管理中心[1]。第四，設(shè)備運(yùn)行情況、故障預(yù)測與維護(hù)需求等機(jī)械設(shè)備數(shù)據(jù)，由邊緣節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)分析，發(fā)現(xiàn)異常發(fā)出警報(bào)，并根據(jù)數(shù)據(jù)分析識(shí)別設(shè)備故障。第五，工地平面圖、建筑圖、施工進(jìn)度圖等工地圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到云端，需要時(shí)可在邊緣節(jié)點(diǎn)訪問與顯示，從而保障施工現(xiàn)場安全質(zhì)量管理效率。

（二）北斗定位+藍(lán)牙定位技術(shù)

電力工程建設(shè)安全質(zhì)量管理可應(yīng)用混合定位技術(shù)方案，即在北斗衛(wèi)星定位技術(shù)的基礎(chǔ)上，同時(shí)采取藍(lán)牙室內(nèi)定位技術(shù)，進(jìn)而將整個(gè)電力工程的施工現(xiàn)場全部納入定位范疇之內(nèi)。北斗定位技術(shù)是我國自主研發(fā)的全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)，可在地球表面的任意地點(diǎn)，利用一組衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)將三維位置坐標(biāo)、運(yùn)行速度或者時(shí)間信息發(fā)送給地球上的接收器。采用衛(wèi)星信號進(jìn)行定位是北斗定位技術(shù)的核心，可對衛(wèi)星發(fā)射信號至接收信號時(shí)的時(shí)間差測量，對衛(wèi)星與接收器之間的距離進(jìn)行測算，并通過立體幾何方法確定接收器的具體位置。藍(lán)牙定位技術(shù)是運(yùn)用藍(lán)牙信號對物體位置進(jìn)行定位的技術(shù)，主要是對移動(dòng)設(shè)備與藍(lán)牙信標(biāo)間的信號強(qiáng)度進(jìn)行分析，完成人員、物體位置的確定。人員定位方面，基于衛(wèi)星藍(lán)牙定位卡，實(shí)施室內(nèi)定位，并結(jié)合運(yùn)用通信基站方案，實(shí)時(shí)獲取施工、管理、監(jiān)理等各個(gè)工作人員在施工現(xiàn)場中的具體位置，通過室內(nèi)與室外的無縫切換進(jìn)行準(zhǔn)確定位，為人員安全管理提供可靠保障。車輛定位方面，以北斗衛(wèi)星定位為基礎(chǔ)，結(jié)合運(yùn)用2.4G通訊方式，全過程化、動(dòng)態(tài)化監(jiān)測施工現(xiàn)場的所有車輛，實(shí)時(shí)測定車輛運(yùn)行速度、分析其運(yùn)行路線，進(jìn)而規(guī)避施工現(xiàn)場車輛運(yùn)行時(shí)存在的各種安全隱患。

（三）AI計(jì)算機(jī)視覺分析技術(shù)

AI計(jì)算機(jī)視覺分析技術(shù)是基于計(jì)算機(jī)、各種專業(yè)設(shè)備，對人的視覺系統(tǒng)進(jìn)行模擬，進(jìn)而對獲取到的圖像、視頻進(jìn)行分析，從中提取出相關(guān)信息數(shù)據(jù)，并對信息內(nèi)容展開深度分析，從而為決策制定提供依據(jù)的新型技術(shù)手段。此技術(shù)運(yùn)用了圖像預(yù)處理技術(shù)、特征提取技術(shù)、目標(biāo)檢測技術(shù)等多重AI語義理解技術(shù)，可使計(jì)算機(jī)運(yùn)用人的思維對相關(guān)事物展開分析。其中，圖像識(shí)別技術(shù)包括人臉識(shí)別技術(shù)、車牌識(shí)別等，可對圖像中的物體、場景以及活動(dòng)進(jìn)行有效提取;目標(biāo)檢測技術(shù)可用于檢測識(shí)別圖像中的目標(biāo)物，并對其位置、大小進(jìn)行確定，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù);目標(biāo)跟蹤技術(shù)可對圖像中的目標(biāo)物體進(jìn)行追蹤，并準(zhǔn)確描述其運(yùn)行軌跡，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)等;圖像分割可將圖像分成多個(gè)小塊，然后再對圖像中的物體展開精細(xì)化、精準(zhǔn)性識(shí)別，如深度學(xué)習(xí)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)[2]。AI計(jì)算機(jī)視覺分析技術(shù)應(yīng)用時(shí)，要對各個(gè)技術(shù)的適用范圍、約束條件進(jìn)行全面分析，然后結(jié)合具體的應(yīng)用場景。根據(jù)電力工程安全質(zhì)量管理的實(shí)際需求，科學(xué)選擇與應(yīng)用各個(gè)技術(shù)，方可充分發(fā)揮出AI技術(shù)的應(yīng)用價(jià)值，為電力工程建設(shè)安全質(zhì)量管理工作的智能化、高效性開展提供有力支持。

二、AI技術(shù)在電力工程建設(shè)安全質(zhì)量管理中的應(yīng)用

（一）在智能感知與監(jiān)測方面的應(yīng)用

電力工程建設(shè)安全質(zhì)量管理過程中，可利用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能化感知與智能性監(jiān)測?？苫趥鞲衅骷夹g(shù)對施工現(xiàn)場的物理現(xiàn)象以及各類施工相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取。溫度傳感器可對施工線路及施工設(shè)備的溫度進(jìn)行監(jiān)測，一旦發(fā)現(xiàn)溫度非正常波動(dòng)，會(huì)發(fā)出火情告警或高溫告警提示。濕度傳感器可對施工現(xiàn)場的環(huán)境濕度進(jìn)行監(jiān)測，避免過濕的環(huán)境影響電力工程施工的安全與質(zhì)量。壓力傳感器可用于監(jiān)測管道壓力變化，分析壓力不正常變化或預(yù)測管道泄漏問題，可以有效規(guī)避施工安全事故。而振動(dòng)傳感器則能監(jiān)測機(jī)械設(shè)備振動(dòng)情況，預(yù)測與處理設(shè)備故障，通過有效感知，保障設(shè)備應(yīng)用安全?；贏I技術(shù)的電力工程建設(shè)安全質(zhì)量管理，還可利用人工智能技術(shù)對傳感器獲取的數(shù)據(jù)信息展開深度挖掘與分析，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過訓(xùn)練與模型構(gòu)建，對這些數(shù)據(jù)的潛在關(guān)聯(lián)、邏輯規(guī)則進(jìn)行提取，預(yù)測分析出施工現(xiàn)場各種參數(shù)的變化規(guī)律，提前預(yù)知機(jī)械設(shè)備故障，進(jìn)而針對性進(jìn)行參數(shù)調(diào)控與設(shè)備檢修，有效制止或預(yù)防安全質(zhì)量事故發(fā)生，也可優(yōu)化資源調(diào)度、施工規(guī)劃過程，在準(zhǔn)確、全面的數(shù)據(jù)支持下，保障電力工程的安全、高效、優(yōu)質(zhì)施工。

（二）在建模與預(yù)測方面的應(yīng)用

電力工程建設(shè)中，可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)，對施工現(xiàn)場的模型進(jìn)行構(gòu)建，通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練與學(xué)習(xí)，打造一個(gè)逼真的電力工程施工模型，用于分析施工中各種變量、因素的變化以及內(nèi)在關(guān)聯(lián)，進(jìn)而分析與預(yù)測施工安全與質(zhì)量隱患，從而對施工方案進(jìn)行優(yōu)化與完善。例如，利用傳感器獲取施工現(xiàn)場溫濕度等各種參數(shù)后，結(jié)合施工技術(shù)應(yīng)用需求，考慮到施工進(jìn)度情況，針對性運(yùn)用機(jī)器算法創(chuàng)建電力工程施工模型，用此模型進(jìn)行施工分析，以便科學(xué)調(diào)配施工資源、修改施工工藝及技術(shù)方案?？蓪⒋髷?shù)據(jù)技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法結(jié)合應(yīng)用，綜合化分析電力工程施工現(xiàn)場的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，用于預(yù)測施工進(jìn)度、預(yù)估施工所需資源數(shù)量，并針對性實(shí)施施工質(zhì)量的監(jiān)管與控制[3]?？蓪⑴c工程相似的歷史工程施工數(shù)據(jù)與當(dāng)前工程的實(shí)際數(shù)據(jù)，共同輸入到基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建的模型之中，對電力工程的施工進(jìn)度進(jìn)行優(yōu)化，可對未來施工進(jìn)度變化趨勢展開預(yù)測，為工程建設(shè)安全質(zhì)量管理人員合理調(diào)整施工進(jìn)度方案提供依據(jù)，防止出現(xiàn)工程延期交付現(xiàn)象。此外，還可在資源調(diào)度數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，判斷施工材料需求、分析當(dāng)前材料利用情況，優(yōu)化資源調(diào)配過程，識(shí)別潛在質(zhì)量安全隱患，進(jìn)而在保障施工質(zhì)量的基礎(chǔ)上，科學(xué)調(diào)配施工資源。

（三）在決策支持與優(yōu)化方面的應(yīng)用

決策支持系統(tǒng)是AI技術(shù)的重要結(jié)構(gòu)，其可為工程建設(shè)安全質(zhì)量管理人員制定決策提供數(shù)據(jù)依據(jù)與模型支持?？梢哉侠脭?shù)據(jù)解析技術(shù)、模型優(yōu)化等多種AI技術(shù)，打造完善、科學(xué)的決策支持系統(tǒng)，進(jìn)而增強(qiáng)系統(tǒng)對于決策制定的輔助功能。在此系統(tǒng)支持下，可利用電力工程施工中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，結(jié)合過往工程的歷史數(shù)據(jù)，通過對比分析展開工程施工安全、質(zhì)量情況的綜合分析與科學(xué)評價(jià)，將獲取的動(dòng)態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)及時(shí)錄入系統(tǒng)，對當(dāng)前施工進(jìn)度與模型預(yù)測情況、施工計(jì)劃的一致性進(jìn)行對比，一旦發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目進(jìn)度延遲隱患，立即針對性采取調(diào)配資源、調(diào)整技術(shù)等方式進(jìn)行處理。還可運(yùn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法展開施工質(zhì)量評估，及時(shí)識(shí)別出質(zhì)量隱患，進(jìn)而防范施工質(zhì)量不合格情況發(fā)生。同時(shí)，AI技術(shù)還可為電力工程施工計(jì)劃優(yōu)化與調(diào)度提供支持?？梢詷?gòu)建電力工程施工模型，運(yùn)用優(yōu)化算法對當(dāng)前施工計(jì)劃的缺陷及問題進(jìn)行分析，從而制定出最佳的施工計(jì)劃及調(diào)度方案。如可在機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合運(yùn)用智能優(yōu)化算法，對人員、設(shè)備以及材料的配置進(jìn)行優(yōu)化分析，避免人工、材料出現(xiàn)浪費(fèi)，減少設(shè)備應(yīng)用沖突，保障工程施工安全、快速開展。一旦出現(xiàn)資源緊張情況或是面臨緊急狀況，還可智能化進(jìn)行施工進(jìn)度的合理調(diào)整與重新規(guī)劃，以此提高電力工程的施工質(zhì)量及效率。

三、電力工程建設(shè)安全質(zhì)量管理中AI技術(shù)應(yīng)用實(shí)踐

（一）關(guān)鍵技術(shù)與實(shí)施過程

某電力工程施工建設(shè)時(shí)，為了保障工程建設(shè)安全質(zhì)量管理成效，基于AI技術(shù)研發(fā)了電力工程施工現(xiàn)場監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)建設(shè)時(shí)，應(yīng)用了傳感器技術(shù)、智能攝像頭技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)技術(shù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)以及遠(yuǎn)程監(jiān)控技術(shù)等多種技術(shù)。安裝了溫度傳感器、濕度傳感器、壓力傳感器與振動(dòng)傳感器，用于對電力工程施工現(xiàn)場的環(huán)境參數(shù)進(jìn)行采集，以之作為管理決策的制定依據(jù)。同時(shí)，利用高清攝像裝置，對施工現(xiàn)場進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控與圖像錄制，工程建設(shè)安全質(zhì)量管理人員可實(shí)時(shí)監(jiān)測施工過程，一旦發(fā)現(xiàn)安全質(zhì)量隱患，立即整改與處理，并構(gòu)建數(shù)據(jù)采集體系，以便獲取到清晰的施工畫面及全面施工信息，為后續(xù)的數(shù)據(jù)深度處理提供支持[4]。另外，還可基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實(shí)時(shí)展開所獲施工信息的分析，通過AI計(jì)算機(jī)視覺分析，對人的思維進(jìn)行模擬，有效預(yù)測環(huán)境變化、識(shí)別潛在安全質(zhì)量隱患，還可以利用遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)對施工進(jìn)度、資源利用情況、人員工作情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)審查，及時(shí)優(yōu)化與調(diào)整施工計(jì)劃，進(jìn)而結(jié)合工程需求制定出可行性的建設(shè)安全質(zhì)量管理決策。

（二）施工現(xiàn)場管理效果評估分析

為了判斷電力工程建設(shè)中基于AI技術(shù)的施工現(xiàn)場監(jiān)控系統(tǒng)的有效性，工程實(shí)施過程中，對下述指標(biāo)進(jìn)行了監(jiān)測與評估。一是評估施工進(jìn)度，結(jié)合系統(tǒng)獲取的監(jiān)測數(shù)據(jù)，利用AI技術(shù)構(gòu)建模型，動(dòng)態(tài)監(jiān)控施工進(jìn)展，對工期是否延誤進(jìn)行判斷，并結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行工期優(yōu)化;二是評估資源利用情況，利用系統(tǒng)的資源調(diào)度優(yōu)化功能對人工、設(shè)備以及材料等各項(xiàng)資源進(jìn)行優(yōu)化，并分析其取得的優(yōu)化效益;三是評估施工安全性，利用視頻監(jiān)控裝置、傳感器獲取的施工現(xiàn)場圖像及數(shù)據(jù)，對施工現(xiàn)場的安全隱患展開分析，及時(shí)對相關(guān)問題進(jìn)行整改;四是評估質(zhì)量控制情況，結(jié)合環(huán)境參數(shù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)，在施工前制定施工質(zhì)量優(yōu)化策略，分析質(zhì)量隱患并采取針對性處理措施，并對最終的質(zhì)量成效展開評價(jià)[5]?；谏鲜鲋笜?biāo)，得出了本電力工程中應(yīng)用AI技術(shù)的施工現(xiàn)場管理評估結(jié)果。應(yīng)用AI技術(shù)進(jìn)行電力工程施工現(xiàn)場管理之后，施工進(jìn)度由之前的平均延誤14d縮短至平均延誤7d，資源利用率也從60%提高到80%，而施工安全問題從每月2起降至每月1起，質(zhì)量問題由每月3起降低到每月1起?？傮w來看，在電力工程建設(shè)安全質(zhì)量管理中應(yīng)用AI技術(shù)，對于施工效率、資源利用率、施工安全性、施工質(zhì)量均有顯著提升效果。

結(jié)語

電力工程如果工程安全質(zhì)量存在隱患，所帶來的危害難以預(yù)估。為此，電力工程建設(shè)安全質(zhì)量管理過程中，引入AI技術(shù)、實(shí)現(xiàn)智能化管理勢在必行。電力工程建設(shè)安全質(zhì)量智能化管理需要應(yīng)用到多種技術(shù)，作為先進(jìn)科學(xué)技術(shù)之一的AI技術(shù)，在電力工程中的智能感知與監(jiān)測、建模與預(yù)測、決策支持與優(yōu)化等多個(gè)方面均具有較高的應(yīng)用價(jià)值。通過驗(yàn)證工程實(shí)例中AI技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用發(fā)現(xiàn)，在機(jī)器學(xué)習(xí)算法、傳感器技術(shù)等多種先進(jìn)技術(shù)結(jié)合應(yīng)用下，可以縮短施工周期、提高資源利用率，且能提高施工安全與質(zhì)量，說明AI技術(shù)值得在電力工程建設(shè)安全質(zhì)量管理中應(yīng)用與推廣。

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