工程安全监测管理：如何构建全流程、智能化的施工安全保障体系
在现代工程建设中，安全始终是不可逾越的红线。随着建筑规模日益扩大、技术复杂程度不断提升，传统的人工巡查和经验判断已难以满足精细化安全管理的需求。工程安全监测管理作为预防事故、保障人员与设备安全的核心手段，正逐步从被动响应向主动预警转变。本文将系统探讨工程安全监测管理的关键环节，包括监测目标设定、技术手段应用、数据驱动决策、制度建设以及智能化升级路径，旨在为行业提供一套可落地、可持续的全流程管理体系。
一、明确监测目标：从“事后补救”到“事前预防”
工程安全监测的根本目的是识别潜在风险、及时干预、防止事故发生。因此，首先要根据项目特点（如深基坑、高边坡、大跨度结构等）制定科学合理的监测目标。例如：
- 变形监测：针对地基沉降、支护结构位移、建筑物倾斜等进行连续观测；
- 应力应变监测：通过传感器实时采集关键构件受力状态，避免超载破坏；
- 环境影响监测：如周边建筑物振动、地下水位变化、空气质量波动等，评估施工对周边环境的影响；
- 人员行为监测：利用AI视频分析或穿戴设备识别违章操作，提升现场合规性。
只有精准定位风险点，才能做到有的放矢。监测目标必须覆盖设计阶段、施工阶段及运营维护阶段，形成全生命周期的安全闭环。
二、技术赋能：多维感知+智能分析
现代工程安全监测已不再是单一仪器的数据采集，而是融合物联网、大数据、人工智能等先进技术的综合系统。常见的技术手段包括：
- 自动化监测设备：如GNSS接收机、静力水准仪、测斜仪、光纤光栅传感器等，实现高精度、全天候数据采集；
- 无线传输与边缘计算：借助LoRa、NB-IoT等低功耗广域网技术，实现远程实时上传，并在本地完成初步异常检测；
- 数字孪生平台：将物理工程模型与虚拟数字模型联动，可视化呈现结构健康状态，辅助管理人员快速决策；
- AI算法预警机制：基于历史数据训练机器学习模型，自动识别趋势异常、阈值突破等情况，提前发出警报。
以某地铁盾构隧道项目为例，通过部署智能监测系统，实现了每小时一次的拱顶沉降监测，结合AI算法预测未来3天内可能发生的超限风险，使施工单位提前调整掘进参数，成功避免了一次塌方事故。
三、数据治理：从“采集”走向“价值挖掘”
监测数据的价值不在于数量多少，而在于是否能转化为有效的行动指令。为此，必须建立完善的数据治理体系：
- 标准化采集规范：统一监测频率、精度、单位、存储格式，确保跨项目可比性和长期可用性；
- 云端集中管理：采用BIM+GIS+IoT一体化平台，实现多源异构数据整合，支持多角色权限访问；
- 动态阈值设置：根据不同工况（如雨季、爆破作业）动态调整报警阈值，减少误报率；
- 数据溯源与审计：记录每一次数据变更、告警触发、处置过程，便于事后追溯责任。
某大型桥梁建设项目通过建立数据中心，累计归档超过50万条监测数据，结合统计学方法发现特定时间段内桥墩基础沉降速率显著上升，最终定位为地下暗河渗流问题，及时采取注浆加固措施，有效控制了隐患发展。
四、制度保障：组织架构+流程闭环
再先进的技术也离不开制度支撑。工程安全监测管理需嵌入企业管理体系，形成“谁主管、谁负责”的责任链条：
- 设立专职监测岗位：由具备岩土工程或结构工程背景的专业技术人员担任，负责日常运行与数据分析；
- 制定应急预案：一旦出现超标情况，立即启动分级响应机制（如黄色预警→红色预警→停工整改）；
- 定期复盘与培训：每月召开监测例会，总结典型案例，提升全员风险意识；
- 纳入考核体系：将监测有效性纳入项目经理绩效指标，推动责任落实。
实践证明，制度化的管理不仅能提升响应效率，还能增强员工执行力。某央企房建项目因严格执行监测日报制度，连续两年未发生重大安全事故，获评省级文明工地称号。
五、智能化转型：迈向智慧工地新阶段
未来三年，工程安全监测将加速向智能化演进，其核心方向包括：
- 无人值守监测站：结合太阳能供电、自检功能的传感器节点，降低人工巡检成本；
- 移动端集成应用：工程师可通过手机APP查看实时数据、接收告警推送、上传处理照片；
- 知识图谱辅助决策：构建典型事故案例库，结合自然语言处理技术，为管理者提供“类似情境下的最优处置建议”；
- 区块链存证机制：确保监测数据不可篡改，增强监管透明度与公信力。
据住建部最新数据显示，截至2025年底，全国已有超过80%的新建重点项目接入智慧监测平台，平均事故率下降40%，工期延误减少25%，充分验证了智能化转型的巨大潜力。
结语：安全不是终点，而是持续改进的过程
工程安全监测管理是一项系统工程，既需要技术投入，也需要文化建设和制度创新。唯有坚持“以人为本、科技赋能、制度兜底”的原则，才能真正构建起覆盖全过程、全要素、全参与者的安全防线。面对日益复杂的工程项目挑战，我们应不断探索新技术、优化新流程、培育新能力，让每一项工程都成为值得信赖的品质之作。
