1、基于 Cloud BIM; 云计算; 建筑项目; 智慧建筑; 作者简介：康丽华 (1984) , 女, 河北衡水人, 讲师, 硕士, 主要从事结构工程、智慧建筑及智慧城市建设等方面的研究。E-mail:收稿日期：2017-07-31基金：河北省高等学校科学研究计划课题 (GH171054) Design of management information platform of smart architecture project based on Cloud The Shiyan School Attached to Shijiazhuang No.2 Middle School; Shij
2、iazhuang Guojicheng School; Abstract： In order to well solve the problems of difficulty for resource sharing among system frameworks in the management process of architectural projects and high requirement of industrial software on hardware and softwares own insufficient computing capacity, an infor
3、mation system platform based on Cloud BIM; cloud computing; architecture project; smart architecture; Received： 2017-07-31云计算 (cloud computing) 、大数据 (big data) 和物联网 (internet of thing) 技术的多层计算架构能够满足高共享、高存储、快计算和高覆盖数据采集等技术的信息平台需求, 给不同行业的个性化需求提供了技术融合平台。BIM (building information model) 在建筑行业信息化运用是以三维信息模
4、型为手段的, 完成了建筑项目从立项、规划、审批、预算、施工、到交付使用生命周期全过程, 具有信息完整性好、关联性强、一致性高和可出图性等特点1-3。常用的商用 BIM 软件有:Autodesk 公司的 Revit, Tekla 公司的 Tekla Structures, 尽管这些软件得到了建筑行业的广泛应用并有着良好的发展前景, 但存在着以下问题:1) 软件运行于各自独立的系统框架下, 对于来自不同平台的参与用户, 很难访问不同系统框架下的统一数据资源, 这些数据资源无法实现简单的资源共享;2) 软件对于硬件的要求高, 使得用户的硬件投入加大;3) 软件本身需要不断升级, 不断完善本身的资源库
5、, 造成用户的软件投入加大;4) 由于软件本身的缺陷造成数据的输入量、计算能力、处理能力、智能化水平和管理功能有限, 不能完全满足用户的需求;5) 整个建筑项目管理过程的信息化、智慧化程度偏低。要解决以上问题, 可以将 BIM 与云计算等技术结合, 将 BIM 作为云端的一个组成部分, 发挥云计算的高度共享、强大计算能力, 大数据的高存储优势和物联网的大规模智能化数据采集优势, 结合 BIM 本身专业能力强的特点, 设计并实现基于 Cloud在平台服务层面, 用户可以将自己的软件部署在云端提供的软件平台上;在软件服务层面, 租用云端提供的软件为自己服务。云服务可以分为公共云、私有云和混合云。此
6、外, 该层还融入了大数据技术, 用于存储、分析和处理海量的数据, 大数据和云计算的关系可以认为是 G=f (x) , G 是系统的目标, x 是大数据, f 是云计算, 就是说云计算是处理大数据的手段, 可以将这两种技术融入同一层。4) 数据标准化层数据标准化层的作用是将“云”下传来的异构数据进行同构化处理, 建立统一描述的数据视图模型及支持系统各组成部分统一访问的数据转换“中间件”。5) 模型层模型层中除了 BIM 模型库之外, 还包含了多个模型库。语义检索模型可以对非结构的数据进行管理和检索, 是基于本体的检索模型, 搜索的结果可以是多种资源的整合体, 如:施工图、结构图、进度安排等。智能
7、化处理模块是对云下传来的数据进行智能化算法处理的, 如:智能视频行为识别可以结合 BIM 模型库, 在施工过程代替自然人去进行智能化的监督管理, 在必要时启动应急预案, 以降低人员的劳动量和人力资源投入成本。6) 系统应用层在系统应用层中可以自行编写程序, 或直接使用 CAD, Office 等软件完成系统的操作。在此层可以采用扩展的数据类型, 如:RDF/OWL 语言是对基于 IFC 标准的 CAD 模型的补充, 基于这 2 种语言, BIM 用户的搜索和信息交互可以在 IFC数据格式上扩展其可操作性等12。7) 用户层用户层是项目的参与者, 由于 BIM 的管理模式是全生命周期的, 因此大
8、部分项目职能可以通过流程化过程进行管理和收益。在项目的可行性分析阶段会出现大量的 3D 概念模型, 在随后的每个阶段或每个过程中, 也会产生一定量的 3D模型, 这些模型都会由大数据技术统一保存和管理, 供建筑学、结构学等不同专业、不同用途的人员根据需求通过客户端系统随时调用和分析这些模型。整个过程的 3D 模型的优势都来源于 BIM, 通过云计算和大数据, 各个功能得以快捷地实现和高程度的共享, 同时降低本地对于硬件的依赖程度。2 基于 Cloud大覆盖的摄像头会将采集得到的监控数据传入云端, 并由智慧视频算法和 BIM 模型算法计算后判断当前场景是否存在异常现象等13。1) BIM 建模模
9、块在设计平台上, 随时生成的 BIM 三维模型是最重要的设计和管理成果, 其基本构成单元为图元, 包括结构构件、建筑构件等。图元的属性包括其本身的属性和与其连接图元的连接属性, 本身属性包括材质、外形、类别等, 而相邻的连接属性又包括着不相交和相交, 是与其他图元的一种共有属性。相邻 2 个图元的连接属性是两者的一种相互关系, 在相交情况下, 相交部分用布尔运算确定, 在不相交的情况下, 两者没有关系, 在建模过程中可以单独完成14。图 2 基于 Cloud (2) 边缘图元:与一个或多个其他任务区域内的图元连接属性相交, 可能会发生任务碰撞和冲突。因此, 设计人员对于本身的任务可以自行控制,
10、 而对于边缘图元, 需要与他人进行沟通和协调, 各自创建自身的边缘属性, 再由一方完成两者连接属性的添加。比较常见的冲突包括图元重复、遗漏错误、空间位置冲突等, 这些冲突可以通过软件来运行碰撞检测, 并根据报告进行相应的调整。3) 智慧分析模块通过人工输入、传感器采集、RFID 识别、视频采集等手段可从施工现场获取海量的数据, 这些数据通过 ZigBee, Wi-Fi 等无线传输网络和视频线、光纤等有线传输网络传输到云端实现高共享, 这样可利用智慧分析模型对现场的情况进行分析和存储, 并通过 BIM 实现三维图的绘制, 完成以下工作:获取施工现场的具体情况;对施工过程中出现的质量问题提前预警;
11、模拟仿真“进入”施工现场进行必要的查看。4) BIM 应用扩展模块结合 BIM 模型和云平台软件, 可以实现耗能分析、环境检测分析、结构分析等, 以 BIM 模型为基础, 为各项扩展功能提供必要的接口, 利用云端的高共享和高运算能力, 实现 BIM 三维模型的扩展功能分析, 完成各软件间的互联互通。3 云端的主要设计思路云计算的应用主要分为私有云、公共云和混合云。其中, 私有云是以自身建设为中心, 并基于虚拟化的技术, 如:服务器虚拟化、桌面虚拟化等, 往往私有云是在建筑设计院等单位的内部使用, 可以提供多种软件的技术融合和 BIM 平台的互联互通;公共云是租用互联网云平台服务中的诸如虚拟桌面
12、池、虚拟服务器池等, 这种方式投资小且不用在硬件维护中投入太大的精力。但现实中往往是同时使用私有云和公共云, 即:混合云。建筑单位会根据自身情况, 将核心的业务和保密程度高的业务建立在自身的设备组中, 并通过逐步发展、升级、扩容形成自身的私有云, 但由于受自身资金、技术、共享需求的影响, 建筑部门会租用一定水平和容量的公共云资源用于自身的扩展、外部的协同以及非核心数据的交流, 并可为科研、培训部门提供服务, 混合云拓扑结构如图 3 所示。图 3 基于 Cloud&BIM 的智慧建筑项目管理信息平台的混合云拓扑图 Fig.3 Mixed cloud topology based on the m
13、anagement information platform of Cloud&BIM smart architecture project 下载原图以混合云为基础的智慧建筑项目管理信息平台中包含着大数据平台、虚拟图形处理应用平台、应用虚拟化平台等, 用于数据的处理、2D/3D 图形的处理、应用的封装与拆箱等, 其中 BIM 是数据共享和协同处理的重要部分, 因此在云端采用了分布式的存储和高数据共享的协同。4 关键技术4.1 数据的标准化管理数据的统一标准化是后期进行共享与处理的基础, 因此应依赖于一套完整的数据管理架构, 智慧数据管理架构由数据库、数据交换平台和异构数据同构化处理中间管理软件
14、和数据管理体系等组成, 其中在平台数据库中包含公共数据和专有数据, 并在其内部实现全局的逻辑关联。另外, 数据管理体系应由数据元、信息代码等标准化数据组成15。4.2 BIM&VRBIM 是将工程各个阶段转化为 3D 数字模型进行管理的过程, 将其与 VR (虚拟现实) 相结合, 可成为数据模型与人机交互的多专业、多层次、多管理维度集成的重要方法和手段。这种技术可以实现自动建模与结构化数据管理的融合, 也可将施工图、工程进度等非结构化数据转换为数字化模型进行管理。即:应用BIM 技术根据相关的模型生成各种数据, 当模型发生改变时, 与之关联的数据也会发生相应的改变, 从而实现动态化、集成化、可
15、视化的施工管理过程。也可以将工程的 3D 模型与施工计划、空间位置等相关联, 进行模拟施工, 向用户展示未来的施工过程, 用户可根据这个模拟的过程对未来的施工计划进行修改和反复的模拟运算, 进而优化最终的施工方案。4.3 智能化管理过程1) 智能监测通过高覆盖的无线传感器可以对施工的环境和场地进行实时数据采集, 通过云计算平台和大数据技术实现数据的集中化分析、处理和存储, 并通过力学计算、混凝土热学计算、结构计算等得出当前施工的状态是否正常, 当发生异常时进行声光报警, 启动预案, 在现场进行自动化控制, 启动相应的措施。这种方法有效解决了环境参数监测的实时性、真实性和准确性, 并通过预案设置
16、和阈值设置启动预案, 避免灾害的发生。2) 智能视频传统的视频监控依托于人去实时发现异常情况, 随着监控覆盖面需求的增加, 摄像头的数量也急剧增多, 完全依靠人眼是不现实的, 所以应利用智慧视频技术取代人去发现异常, 常见的异常检测方法有背景建模和目标建模, 并可通过卷积神经网络的学习方式模拟人的思维去学习和判断。所以在平台中, 智慧视频监控的作用是实时监测及发现异常, 当出现异常时进行报警, 并实时调用BIM 中的 3D 模型与现场结合, 协助管理员指挥现场。3) 智能控制结合以往的工程经验和模型公式, 对施工现场的设备进行自动化控制, 如:对各点的温度进行实时监测, 并通过力学参数计算、混
17、凝土热学计算等方式判断当前状态, 当结果离开预设的阈值范围时, 启动智能通水冷却等。4) 协同化管控针对用户来源于不同的专业领域, 使用统一的集成场景, 就必须整合各个功能并实现统一的入口, 向不同的角色分配不同的功能。基于统一建模的工程模型 (BIM) 可以集成各类管控信息, 完成基于单元工程和掌控作用的全景图, 以计划进度和实际进度为抓手, 实现施工管理全过程各个环节进展的信息共享和自动传递, 以全面掌控并支持施工过程的协同管理, 可为最终的运营提供全面、准确的数字资源, 对相关数据按照预定好的方案进行自动分析, 形成报告, 通过智能推送系统及时向相关人员传达当前出现的问题和整改方案, 实
18、现了闭环管理16。5 结论基于 Cloud&BIM 的智慧建筑项目管理信息平台设计了数据采集层、网络支持层、云计算和大数据支持层、数据标准化层、模型层、系统应用层和用户层等 7 层架构, 充分发挥了 BIM 在建筑管理方面的专业领域优势以及云计算的突出共享能力和高计算能力, 通过设计“混合云”的方式, 建筑单位可以根据不同需求将不同数据存储和处理实施在不同的云空间中。该技术的实现将提高建筑工程项目的智慧化管理水平, 满足设计单位、施工单位、政府监管部门、用户等不同人员的需求。云平台和三维数字模型是该平台的实施基础, 因此, 在不同软件间的接口方面和各功能软件间的互操作性方面还有进一步研究的空间
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