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危大工程管理客体对象应如何科学识别与分类管理

哲迈云
2026-01-19
危大工程管理客体对象应如何科学识别与分类管理

危大工程管理客体对象是指在施工过程中具有高风险性的具体部位或环节,如深基坑、高支模、起重机械等。科学识别与分类管理是提升安全治理效能的关键。文章从工程属性、风险等级、施工阶段和数据驱动四个维度提出系统识别方法,并结合案例说明如何建立“一对象一档案”机制、实施分级响应、融合培训和引入第三方评估,最终实现全过程精细化管控。未来将向标准化、智能化方向发展。

危大工程管理客体对象应如何科学识别与分类管理

在建筑施工行业中,危大工程(即危险性较大的分部分项工程)因其高风险性和复杂性,已成为安全管理的重中之重。根据住建部《危险性较大的分部分项工程安全管理规定》(住房和城乡建设部令第37号),危大工程是指在施工过程中存在较大安全风险、可能导致群死群伤或重大财产损失的分部分项工程。而“危大工程管理客体对象”则是指这些工程中需要被系统识别、评估、监控和控制的具体实体或过程,包括但不限于深基坑、高支模、起重吊装、脚手架、拆除工程等。

一、什么是危大工程管理客体对象?

危大工程管理客体对象并非抽象概念,而是具体的工程部位、设备设施、作业行为或施工流程。例如:

  • 深基坑开挖中的土体稳定性、降水系统运行状态;
  • 高支模体系中的立杆间距、水平杆设置及剪刀撑布置;
  • 塔吊安装与拆卸过程中的吊装路径、风力影响、操作人员资质等;
  • 临时用电系统中的配电箱配置、接地电阻值、漏电保护器有效性等。

这些对象具有动态性、关联性强、风险隐蔽等特点,若不能准确识别并实施差异化管理,极易引发安全事故。

二、为什么要对危大工程管理客体对象进行科学识别?

当前部分项目仍存在“重方案、轻执行”的问题,导致即使编制了专项施工方案,也难以落地见效。究其根源,在于对管理客体对象的认知模糊或缺失。科学识别客体对象,是实现精准治理的前提:

  1. 提升风险辨识能力:只有明确哪些部位最易出事,才能集中资源优先防控;
  2. 优化资源配置:避免“眉毛胡子一把抓”,将人力、物力聚焦到关键节点;
  3. 增强责任可追溯性:每个客体对象都应有对应的负责人、检查频次、验收标准,形成闭环管理;
  4. 支持数字化转型:为BIM+智慧工地平台提供结构化数据基础,便于AI预警与自动分析。

三、如何科学识别危大工程管理客体对象?

建议从以下四个维度开展系统性识别:

1. 工程属性维度:按类型划分

依据《危险性较大的分部分项工程安全管理规定》附件一,将危大工程分为以下几类,并逐一列出其典型管理客体对象:

危大工程类别常见管理客体对象示例
深基坑工程边坡稳定、地下水位变化、支撑结构变形、监测数据异常
模板支架工程立杆承载力、水平杆连接强度、剪刀撑布置合理性、混凝土浇筑顺序
起重吊装及起重机械安装拆卸工程吊具完好性、信号工持证上岗、回转半径内是否清场、地基承载力测试结果
脚手架工程连墙件设置、扫地杆位置、扣件扭矩值、悬挑段锚固质量
拆除工程拆除顺序合规性、周边防护措施、粉尘噪声控制、应急预案启动条件

2. 风险等级维度:按风险程度分级管控

采用“红橙黄蓝”四色分级法,对每类客体对象进行风险评级:

  • 红色(极高风险):如深基坑坍塌风险、塔吊倾覆风险,需每日巡查、专人值守、实时视频监控;
  • 橙色(高风险):如高支模失稳、脚手架整体倾斜,需每周专项检查、专家论证后方可作业;
  • 黄色(中风险):如临时用电漏电保护失效、高空作业未系安全带,需班前教育+随机抽查;
  • 蓝色(低风险):如普通模板拼接缝隙过大,可通过日常巡检发现并整改。

3. 施工阶段维度:动态跟踪全过程

同一客体对象在不同施工阶段表现的风险不同。例如:

  • 深基坑在开挖初期可能面临涌水涌砂,后期则关注支护结构变形;
  • 高支模在搭设阶段关注构件匹配度,浇筑阶段关注荷载叠加效应;
  • 塔吊在安装调试期关注力矩限制器校准,使用期关注风速与负载匹配。

因此,必须建立“施工阶段—风险点—责任人—管控措施”的映射表,实现全过程动态管理。

4. 数据驱动维度:引入信息化工具辅助识别

借助物联网传感器、无人机巡检、AI图像识别技术,可以更早发现潜在风险点:

  • 在基坑周边部署位移传感器,一旦超过阈值立即报警;
  • 通过摄像头识别工人是否佩戴安全帽、是否违规进入警戒区;
  • 利用BIM模型模拟施工过程,提前暴露冲突区域(如脚手架与管线交叉)。

四、如何对危大工程管理客体对象进行有效分类管理?

识别只是第一步,更重要的是基于识别结果制定差异化的管理策略:

1. 分类建档,建立“一对象一档案”机制

为每个管理客体对象建立电子台账,包含:

  • 基本信息(名称、位置、所属工序);
  • 风险特征(易发事故类型、发生概率);
  • 管控措施(预防、监测、应急);
  • 责任人(项目经理、安全员、班组长);
  • 检查记录(时间、频次、整改情况)。

2. 分级响应,实施差异化监管模式

根据不同风险等级采取不同频次和深度的管控:

  • 红色对象:实行“日查+视频监督+旁站监理”,发现问题立即停工整改;
  • 橙色对象:实行“周查+专家巡检+隐患闭环管理”;
  • 黄色对象:实行“月查+班组自查+整改销号”;
  • 蓝色对象:纳入日常巡检范围,由专职安全员定期抽查。

3. 融合培训,提升一线人员认知水平

针对不同类型的客体对象组织专题培训,如:

  • 对架子工讲解脚手架连墙件设置要点;
  • 对电工强调临时用电三级配电两级保护的重要性;
  • 对塔吊司机开展风力超标时的操作规范演练。

4. 引入第三方评估机制,确保客观公正

对于红色、橙色级别的管理客体对象,鼓励聘请具备资质的安全咨询机构进行独立评估,出具书面报告,作为项目内部考核依据。

五、典型案例分析:某地铁车站深基坑项目中的客体对象管理实践

以某城市地铁车站深基坑工程为例,该项目共识别出8类危大工程管理客体对象,其中:

  • 深基坑支护结构变形(红色):布设36个测斜仪+12个沉降点,每小时上传数据至智慧平台;
  • 降水井抽水量波动(橙色):每日记录水泵运行状态,发现异常及时更换滤网;
  • 基坑边堆载超限(黄色):设置物理隔离带+警示牌,安排专人巡视;
  • 夜间照明不足(蓝色):配备移动式LED灯,确保作业面照度≥30lx。

通过上述分类管理措施,该项目实现了连续180天零安全事故,获省级安全文明工地称号。

六、未来趋势:智能化与标准化将成为主流

随着“十四五”时期建筑业高质量发展要求的推进,危大工程管理正朝着以下几个方向演进:

  1. 标准统一化:住建部即将出台《危大工程管理客体对象清单指南》,推动全国范围内识别口径一致;
  2. 数字孪生应用:利用BIM+GIS构建虚拟工地,实现客体对象全生命周期可视化管理;
  3. AI智能预警:通过机器学习分析历史数据,预测潜在风险点,变被动应对为主动防御;
  4. 区块链溯源:记录每次检查、整改、验收信息,确保全过程留痕、责任可追溯。

在此背景下,企业应加快数字化转型步伐,积极采用先进技术和管理模式,全面提升危大工程管理水平。

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