基于BIM的大型公共建筑运维期安全管理技术研究（科普）
| 【研究背景】 |
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随着我国经济的快速发展，在我国大中城市的新建建筑中，大型公共建筑的比例正在逐年增长，一些造型独特、结构形式复杂的大型公共建筑也不断涌现。 
一些典型的大型公共建筑 然而，大型公共建筑由于自身体量大、功能多、人流大的特点，往往存在着安全隐患难以发现、受灾后应急处理不及时等问题，一旦出现意外灾害，很容易就会造成巨大的生命和财产损失。例如，2018年3月，俄罗斯克麦罗沃市一家购物中心发生重大火灾，由于缺乏逃生指引导致造成64人吸入浓烟而死亡。而日本大阪最高的商业办公楼于2011年的地震中成功撤离1000余人且没有伤亡，则是得益于良好的逃生预案。据文献资料分析得出，若在著名的“9·11”恐怖袭击事件中，若世贸中心遭到飞机撞击后前，能提前10分钟进行逃生规划和指引，则可以避免超过5%的楼内人员（约900人）丧生。 BIM就是一个很好的选择！ 什么是BIM呢？BIM的全称是Building Information Model/Modeling，中文通常翻译为建筑信息模型。通俗的来讲，它是一个饱含建筑各种信息的三维数字模型。这意味着除了几何外形之外，它还包括了许多的其他信息，比如建筑构件的材料和工程性能、施工的顺序和进度等等。通过BIM，我们可以直观的看到建筑中各个对象的位置、快速地查找到目标对象，还可以通过动态更新数据来展现建筑的实时状态，进而为实现建筑的运维期安全管理打下基础。 
建筑信息模型BIM的概念 |
| 【运维BIM的建立】 |
有了基本的思路之后，我们所面临的第一个问题，就是如何建立一个能够满足我们需求的BIM模型，然而这并不是一件简单的事情。通常我们用LOD（Level of Development，模型细度等级）来描述一个BIM模型的详细程度，LOD越高意味着模型越详细和完善，那是不是LOD越高越好呢？ 
LOD描述一个BIM模型的详细程度 以MEP（Mechanical、Electrical、Plumbing，即机械、电气、管道）工程为例，它可能包含暖通空调、配电、电信、自动控制、消防、给排水等十多个子系统，每个子系统下面可能有几十个组件，而每个组件又包含了大量元件。这就好像一个人由头、躯干、四肢组成，头又包括头发、眼睛、鼻子等，而头发又是由每一根头发组合而成。我们能够画出一个人的头发、眼睛、鼻子，却很难把他的每一根头发都描绘出来，事实上大多数时候也没有这个必要。同样的道理，将所有元件进行详细建模并对它们进行可视化管理也是一件几乎不可能完成的事情。 
BIM信息模型的架构 |
| 【私有云上的BIM信息交换环境】 |
在解决了如何定义和描述BIM运维模型的问题之后，接下来我们就要考虑信息交换的问题了。前面已经说过，我们把要用到的信息都放在了一个独一无二的BIM信息库中，这个信息库要放在哪里比较合适呢？如果把它存储在个人的电脑上，那么任何人想要访问、输入或者修改信息库都要经由这台电脑来完成，而这对于一个大型公共建筑来说是一件不可能完成的事情，因为可能参与到这里面的工作者实在太多了，另外海量的数据对于普通电脑来说也是一个巨大的挑战。幸运的是，我们可以利用云技术来解决这个问题。将数据存储在不同参与方的不同服务器中，工作人员就可以随时随地通过网络来快捷的访问BIM信息库，方便了多方的协同作业。 
私有云服务器来存储BIM信息库 |
| 【非标准格式信息的转化和融合技术】 |
经过以上研究，大型公共建筑中涉及的BIM信息定义、描述、存储和管理的问题已经基本解决了。但是上面的建筑信息大多是针对IFC格式的信息来说的，而建筑中涉及到的各种信息并不全是IFC格式的，如果我们想要充分利用这些信息，就要想办法把它们转化并融合到已有信息体系之中。项目研究并实现了多种非IFC格式信息的转化和融合技术，其中包括标识信息、结构安全监测信息、机电设备监测信息、GIS（Geographic Information System，地理信息系统）信息等等。 标识信息以标识信息中的二维码为例，我们研究了二维码的技术特点，并开发出了自己的二维码接口。通过该技术，我们可以先将构件的关键信息以二维码的方式保存起来，当移动终端扫描到该标识时，就能够提取其中的信息，进而识别该构件，并从BIM运维数据库中获取其他相关的信息。为了更方便的为构件贴上标签，我们还设计了构件的成组机制，即把一定区域内构件的关键信息以特定的编码方式保存在二维码中，如下图所示。通过构件成组，可以把某一房间内的部分或者全部构件信息都以特定的编码方式保存到二维码中，这样移动终端在读取二维码后，就会显示该二维码中的所有构件，用户可以选择查看某一个构件进行信息查询，减少了贴标签的工作量，使构件识别变得更加方便、快捷。 
构件的成组机制 监测信息监测信息主要包含两方面内容：监测点信息和监测数据。对于机电设备来说，监测点信息包括监测点所属机电设备的特征信息（位置描述、所属系统、设备类型、设备编号等）、监测点的特征信息（监测点说明、监测数据类型、数据长度、数值范围、报警值、信息对象地址等）。在机电设备监测系统中，监测点信息通常以点表的形式存储，不同检测系统或者不同厂家的监测系统数据库会有所差异。 GIS信息GIS主要用来获取、存储、处理、分析管理宏观拓扑信息。与BIM不同的是，GIS主要用2D图形的方式来表现宏观层次的空间拓扑信息，有很强的2D展现能力。根据运维安全管理的需求，我们从BIM数据库中提取房间信息以及走廊、楼梯、电梯、门等通道信息，并提出了一种基于BIM的室内道路生成方法，实现了GIS拓扑地图的自动生成，进而为大型公共建筑巡检路径的规划提供地图数据基础。 |
| 【运维期安全管理】 |
完善了BIM运维模型的相关信息之后，我们怎样将这个模型应用到运维期的安全管理之中呢？下面将分别介绍它在结构安全、设备安全以及人员安全上的应用。 运维期结构安全对于一个结构，通常我们会在设计时充分考虑各种受力情况，然后按照较不利的状态来调整构件的材料和尺寸，以保证极限状态下结构的安全性。但是在实际使用过程中，建筑受到的荷载是很难准确估计的，因此其实际状态与设计的状态往往相差较多，如果我们想要动态监测结构的受力状态，应该要做哪些工作呢？首先当然是获取关键构件或节点的状态信息，比如挠度、转角等等，这就需要在相应的位置安装传感器，并且将监测数据与监测点动态集成。之后我们就可以将这些数据导入到结构模型中进行分析，这意味着我们还需要有一个可供分析的结构模型，它必须含有构件的材料、尺寸等结构信息。基于以上考虑，我们建立了结构安全分析的统一模型，以便于进行结构安全信息的存储与管理，该模型如下图所示，它主要用来存储构件的几何、截面、材料、荷载等属性。 
结构安全分析的统一模型 通过统一分析模型，我们建立了基于BIM的模型转换机制，即从BIM模型中抽取相关信息形成统一分析模型以及将分析结果返回到BIM模型的机制，这保证了数据的动态性和一致性。进一步的，我们还实现了统一信息模型与各结构分析软件的双向数据接口，以便于转化成各分析软件可接受的结构分析模型。完成这些工作之后，我们就可以针对主结构和临设结构进行分类统计和分析计算，实现实测值和预警值的直观对比，使监控结果可视化。基于以上技术实现的软件如下图所示，我们既可以查询单个工况下所有监测点的受力情况，也可以查看单个监测点在不同工况下的受力情况对比、实测应力与理论应力的对比，实现了横向和纵向的应力对比分析，从而为运维期结构安全的监测提供支持。 
单个监测点在不同工况下的受力情况对比、实测应力与理论应力的对比 运维期设备安全BIM运维模型中包含了海量的信息，对于一个特定的问题来说，并非所有的信息都是有用的，也并非所有的信息都是能够直接得到的，我们需要针对运维期安全管理的特点，从中提取出需要的信息用于分析和管理。对于设备安全管理来说，上下游关系是安全管理所需的一种重要信息。以暖通系统为例，下图显示了其部分子系统的组成和上下游逻辑关系，其中组合式空调机组控制着下游的弯头、风管、静压箱和封口等。在这里，所谓上游构件即为控制构件，下游构件为被控制的构件。然而，在已经建立的BIM模型基础上，依靠手工关联模型以形成上下游关系的操作是一项工作量极其巨大且容易出错的任务。本项目结合系统内构件类型分析、相似性分析和连续构件分析技术，提出了一种上下游逻辑关系的自动化提取技术，从而大大简化上下游关系建立的工作量，提高了工作效率。 
暖通空调系统上下游关系示意图 与结构分析类似的，我们可以先将监控数据与模型中监测点的空间结构信息动态集成，再进行分类统计和分析，然后根据实测值、理论值以及预警值三者间的关系，自动进行分级预警，实现监控结果的可视化。此外，通过BIM运维模型和上下游关系，我们还可以快速定位危险点在模型中的位置、找到其上游构件，并调阅相关的维护知识手册，方便现场人员及时进行查询、分析和处理事故。如果这时出现了燃气管破裂的情况，我们就可以通过上下游关系迅速找到上游构件并定位，然后指导物业管理人员快速前往并关闭上游构件，以最快的速度控制紧急事故的进一步发展，极大的保证了运维期的设备安全。 
紧急时间下通过上下游关系迅速找到上游构件并定位 运维期人员安全大型公共建筑在运维期往往有着人员密集的特点，在遇到紧急事故特别是火灾时，如何快速安全地疏散人群是一个非常关键的问题。然而，通常情况下大型建筑结构形式较为复杂且通道繁多，人们在慌乱的情况下往往会走上错误的路线，进而错过最佳逃生时间。如果这时能够给逃生者提供一条避开危险区域且快速的路线，就可以大大增加逃生的几率。BIM运维模型既然能够动态的更新建筑信息，那么这些实时的信息是不是也能够应用在紧急情况下的人员疏散上呢？ 
策略网络在评估机制的影响下不断自我调整 通过训练好的模型，我们就能够在给定情况下得到评估机制下的最优路线，一个典型的路线输出结果如下，以一个局部为例，可以看到尽管从755方向到安全出口2254号的最短路径是758-3410-742-2254，但输出结果为758-759-3405-771-2254的绕路，自动避开了危险程度较高的3410，验证了机器学习算法的有效性。 
一个典型的路线输出结果 在紧急疏散时，我们除了要考虑危险区域、路径长度之外，还需要考虑人群之间的相互影响，比如说人群密度大的地方容易出现拥挤，进而导致疏散时间的增加。在一些情况下，尽管存在一条较短的疏散路径，但如果选择这条路径的人很多，则会增长疏散时间。基于这一考虑，我们在模型中引入考虑多人的疏散时间优化策略网络，以协调众人的逃生选择。 
四种不同占用模式下的一些典型路径 该模拟结果可以用来发现建筑中的异常区域。通过特定区域的人群疏散时间或者人流通行情况对该区域进行着色，管理人员就可以通过可视的三维图像来检查实体，并进一步分析得到关键区域。比如，下图中(a)、(b)分别是该建筑在某一紧急情况下的模拟得到的疏散时间、通行人数图像，可以看到西北角的居民使得西侧的两个出口和一个走廊超过了承载能力，该结果表明宜在西北侧增加一个安全出口。(c)、(d)分别是增加了一个建议安全出口后的疏散时间、通行人数图像，可以看到新出口从建筑的西部和北部吸引了了大部分流量，极大的减小了西侧出口的压力，并缩短了西部和北部人群的疏散时间。 
某一紧急情况下的模拟得到的疏散时间、通行人数图像 |
| 【研究成果】 |
本项目主要研究成果包括： 
BIM-SMP的整体架构 |
| 【研究总结】 |
总而言之，项目为大型公共建筑运维期安全信息模型的创建和应用提供了一套完整的理论、方法、技术和平台支持，实现了“运维期安全的宏观管理和微观管理相结合、信息管理和信息应用相结合、动态监测和实时评价相结合、灾后模拟和逃生指引相结合”，可及时发现建筑安全隐患和制定灾后应急方案，达到了提高建筑安全性能、减少建筑灾害损失、实现结构-设备-人员综合安全管理的目的。 |
| 【参考文献】 |
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清华大学林佳瑞个人网站 清华大学纪晓东个人网站 清华大学陆新征个人网站
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