一种施工环境多参数动态阙值自适应预警方法

本发明涉及建筑施工安全智能监测领域，具体为一种施工环境多参数动态阙值自适应预警方法。

背景技术：

1、建筑、隧道、地下工程、深基坑及露天高空等施工现场具有作业环境复杂、工况动态多变、人员设备流动性强、外界气象干扰显著、风险诱因多样等典型特征，施工过程中极易产生粉尘超标、有毒可燃气体泄漏、温湿度异常、风速不达标、振动超限、积水堆积、可视度不足等各类安全隐患。上述隐患若无法被及时、精准识别预警，极易引发坍塌、中毒、爆炸、高处坠落、扬尘污染等安全事故，严重威胁施工现场人员生命安全与工程施工进度，因此，对施工环境多维度参数进行实时监测与智能预警，是保障工程安全施工的核心关键环节。

2、目前，国内现有施工环境安全预警系统普遍采用固定阈值判定的预警机制，即针对粉尘、气体、风速、振动等单一监测参数，依据通用行业标准设定固定的上下限阈值，仅当监测数据瞬时超出固定阈值时触发报警，以此实现施工现场风险提示。该类传统预警方式架构简单、部署便捷，被广泛应用于各类常规施工现场，但在复杂、动态变化的工程场景中存在诸多固有技术缺陷，无法满足现代化智能施工的安全管控需求。

3、现有技术首先存在阈值静态固化、场景适配性差的问题。施工现场的安全评判标准随施工场景、施工阶段、作业类型、气象环境的变化存在显著差异，隧道通风、基坑排水、露天高空作业、地下密闭空间施工等不同场景的安全基线完全不同，而传统固定阈值无法根据现场工况动态调整，统一的评判标准无法适配差异化场景的安全管控需求，极易出现场景适配脱节的问题。其次，现有技术预警判定逻辑单一，仅依靠单参数瞬时超限判定风险，未考虑参数变化速率、超限持续时长以及多参数耦合关联关系，施工现场设备启停、环境瞬时扰动、传感器短时波动等非风险因素极易触发频繁误报，而多参数协同变化引发的隐蔽性复合风险无法被有效识别，导致系统误报率、漏报率居高不下。

4、同时，现有传统预警系统缺乏自主迭代优化能力，阈值参数与风险判定规则大多为人工预设，无法依托历史监测数据、预警记录、现场事故案例进行自适应优化，长期使用后易出现判定标准滞后、适配性下降的问题。此外，传统预警模式仅能实现简单的超限报警，无法实现风险趋势预判、精细化分级预警与设备联动处置，预警方式粗放、处置滞后，难以实现施工风险的前置防控与闭环管控，无法适配复杂施工现场的智能化、精细化安全管理需求。基于上述现有技术的诸多缺陷，亟需一种可自适应多施工场景、动态更新预警阈值、实现多参数耦合风险研判与闭环自学习的施工环境智能预警方法。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种施工环境多参数动态阙值自适应预警方法，解决了上述背景技术中所提出的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种施工环境多参数动态阈值自适应预警方法，包括以下步骤：

3、s1、多参数实时采集步骤：在施工现场分层布设多组监测节点，通过各监测节点同步采集施工环境多类监测参数，所述监测参数包含空气质量类参数、物理环境类参数、安全状态类参数、结构作业类参数中的至少两种；所述监测节点采用区域基础布设、高风险区域加密布设相结合的安装方式，包含固定式、立杆式、移动式部署形式，隧道、地下长距离施工场景采用沿线串联全覆盖布设，消除监测盲区；

4、s2、数据预处理步骤：对采集到的原始监测数据执行时间同步校准、物理边界异常点剔除、突变孤立异常数据筛除、多传感器一致性校验、滑动窗口去噪滤波处理，同时对短时缺失数据执行缺失值补偿，输出可信度评分达标的有效监测数据序列；其中，缺失值补偿方式包含前向填充、窗口均值补偿、邻近节点插值、趋势外推补偿，传感器一致性校验时，若单节点数据偏离区域整体趋势则判定传感器故障，对故障节点数据采取降权、剔除处理或采用同区域冗余节点数据替代；

5、s3、施工场景状态识别步骤：基于施工区域类型、作业工种类型、空间环境类型、当日时段、气象环境、历史工况数据进行特征匹配识别，输出唯一对应的场景标签，所述场景标签至少包含隧道施工场景、深基坑施工场景、地下空间施工场景、露天高空施工场景、高噪声加工施工场景；

6、s4、初始阈值模型载入步骤：根据识别得到的场景标签调取对应场景的预设初始阈值模型，所述初始阈值模型针对每一类监测参数配置基础上限阈值、基础下限阈值、参数变化率阈值、超限持续时间阈值，初始阈值依据国家施工安全标准、行业规范、项目历史统计数据、现场工程经验联合设定；

7、s5、动态阈值自适应更新步骤：融合有效监测数据、全周期历史监测数据、当前场景标签、参数变化趋势四大维度数据，对初始阈值模型进行多因子加权修正，生成适配当前工况的动态阈值集，所述动态阈值集包含单参数动态阈值、多参数复合阈值、风险趋势阈值；动态阈值更新同步执行滑动窗口统计修正、场景权重修正、趋势预测修正、短时波动异常抑制修正、历史预警事故样本迭代修正五类修正逻辑；

8、s6、多参数耦合风险计算步骤：将实时有效监测数据与动态阈值集逐项比对，结合单参数超限幅度、参数实时变化速率、超限持续时长、多参数联动耦合关系四维度指标，加权计算综合风险评分，并匹配对应风险等级；其中多参数耦合判定规则包括：粉尘浓度上升且风速下降时判定通风不足风险、温湿度升高叠加可燃气体超标时判定热湿泄漏复合风险、噪声持续超标叠加振动异常时判定设备结构风险、烟雾浓度上升且照度骤降时判定火情可视性风险；

9、s7、分级预警输出步骤：预先划分四级预警等级，依据综合风险评分匹配对应预警等级并输出标准化预警信息；所述四级预警包括一级提示预警、二级一般预警、三级严重预警、四级紧急预警，不同等级预警信息同步携带风险类型、超限参数、风险持续时长、现场区域位置、推荐处置措施；

10、s8、预警闭环自学习修正步骤：将分级预警输出记录、现场人工风险核验结果、设备联动处置结果、事后事故复盘数据全部反馈至动态阈值更新模块，迭代优化场景权重系数、趋势调整系数、各参数敏感度系数，同步更新初始阈值模型与风险判定耦合规则，形成持续自优化的闭环预警机制。

11、优选的，所述s5动态阈值自适应更新步骤中，动态阈值采用多因子联合更新计算公式：

12、x动态=x基础+t趋势修正-f波动抑制

13、x场景修正=sx动态

14、式中：x动态为单参数初步动态阈值，x基础为该参数场景基础阈值，t趋势修正为参数变化趋势修正量，f波动抑制为短时突变异常波动抑制修正量；x场景修正为场景加权后最终动态阈值，s为当前场景权重因子，为对应监测参数的场景敏感度系数；

15、其中，隧道施工场景下粉尘、一氧化碳、甲烷、风速参数的敏感度系数取值最高，露天高空施工场景下风速、照度参数的敏感度系数取值最高，地下空间施工场景下烟雾、氧气、有毒气体参数的敏感度系数取值最高。

16、优选的，所述s5动态阈值自适应更新步骤中，滑动窗口统计修正包含均值标准差法与分位数法两种统计模型；

17、所述均值标准差法的动态阈值计算公式为：动态上限阈值=+k1，动态下限阈值=-k2，其中为滑动窗口内有效数据均值，为窗口数据标准差，k1、k2为场景关联调节系数；

18、所述分位数法通过提取历史监测数据的高分位数、低分位数作为阈值基准，专门适配非正态分布的监测数据，弥补均值标准差法的适配缺陷。

19、优选的，所述s6多参数耦合风险计算步骤中，设置超限持续时长分级判定逻辑：

20、当参数瞬时超出动态阈值，但超限持续时长小于第一时长阈值t1时，仅标记轻微异常，不提升预警等级；

21、当超限持续时长介于t1与第二时长阈值t2之间时，提升一级预警等级；

22、当超限持续时长超过t2时，直接提升至三级及以上高等级预警；

23、当监测参数单位时间变化速率超过预设变化率阈值时，直接缩短时长判定阈值，提前升高预警等级，实现风险前置预判。

24、优选的，所述s7分级预警输出步骤中，四级预警对应专属触发条件与现场处置逻辑：

25、一级提示预警：触发条件为参数逼近动态阈值未超限、单参数短时轻微波动、两项及以上参数轻度耦合异常；处置方式为仅在监控平台弹窗提示、向值班人员推送提醒信息，记录为现场观察事件；

26、二级一般预警：触发条件为单参数稳定超限、超限时长达到t1、多参数同步出现风险上升趋势；处置方式为触发现场本地声光提示，向施工负责人推送预警信息，提示现场加强人工巡查、优化调整作业方式；

27、三级严重预警：触发条件为关键安全参数持续超限、多参数耦合判定中高风险、综合风险评分达到严重阈值；处置方式为启动现场高分贝声光报警、施工区域广播播报风险，自动联动通风、喷淋、排烟设备，限制人员进入风险区域并同步上报项目总管理平台；

28、四级紧急预警：触发条件为高危安全参数严重超标、识别出火灾、爆炸、缺氧、大面积积水、围护结构变形重大风险；处置方式为启动全域最高等级声光报警，联动区域非必要电源切断、应急照明开启、人员疏散广播，向全部项目管理人员、安全负责人推送紧急告警，强制推送停工撤离指令。

29、优选的，所述s7分级预警输出步骤还包含多级联动控制流程，联动设备包括声光报警器、风机排风装置、雾炮喷淋装置、排烟设备、区域断电装置、应急照明、区域门禁闸机、监控摄像头；

30、设备联动执行遵循先信息提示、再自动干预、最后强制管控的逐级执行逻辑，兼顾施工安全性与作业连续性；触发任意等级预警时，自动控制摄像头转向风险区域，同步采集预警前后预设时间窗的监测数据，上传平台留存归档，供风险溯源分析。

31、优选的，所述s1多参数实时采集步骤采用分层采样、分层上传的自适应机制；

32、数据采样周期分为高频、中频、事件触发三种模式：粉尘、可燃有毒气体、烟雾、风速采用固定高频周期采样，温湿度、照度、积水采用固定中频周期采样，噪声、振动在高风险作业时段高频采样、平稳作业时段自动降低采样频率；

33、数据上传周期自适应切换：正常工况下，边缘节点采用批量延时上传模式，降低设备功耗与网络负荷；当监测数据触发异常或预警条件时，打破固定上传周期限制，即时上传事件数据与现场状态数据；网络中断时，监测节点本地缓存原始监测数据，网络恢复后自动补传全部缓存数据，保障数据完整性。

34、优选的，所述s2数据预处理步骤中，异常数据剔除包含五类判定标准，满足任意一项即判定为无效异常数据并执行剔除、降权或替换处理：

35、一是监测数值超出传感器预设物理量程边界；二是相邻采样时刻数值突变幅度超过预设允许变化阈值；三是单采样点数值孤立偏离前后连续平稳数据序列；四是同一区域多传感器监测趋势一致，仅单一节点数据大幅偏离；五是传感器连续输出固定值、无变化值或设备故障错误码；

36、同时，对每一条采样数据计算数据可信度评分，评分维度包含数据完整性、时序稳定性、同区域传感器一致性、传感器设备运行状态，可信度评分低于预设分值的数据，不参与动态阈值更新计算，仅作为现场辅助参考数据。

37、优选的，各施工场景标签对应差异化初始阈值模型与风险管控逻辑：

38、隧道施工场景：重点收紧粉尘、一氧化碳、甲烷、最低通风风速阈值，优先识别通风不足、气体积聚、粉尘扩散复合风险；

39、深基坑施工场景：细化积水深度分级阈值，收紧围护结构周边振动阈值，联动排水设备管控积水、边坡失稳风险；

40、露天高空施工场景：强化风速、照度阈值管控，大风、低照度工况下自动收紧预警标准，限制吊装、高空高危作业；

41、地下空间施工场景：大幅降低烟雾、可燃气体、缺氧预警阈值，提升火情、中毒、缺氧风险的响应优先级。

42、优选的，所述s8预警闭环自学习修正步骤的迭代优化逻辑包括：

43、针对历史预警误报事件，对应优化场景权重、参数敏感度系数，上调短时波动抑制修正量，降低环境瞬时扰动导致的无效预警；

44、针对历史事故漏报样本，下调对应风险参数的动态阈值、缩短超限时长判定阈值，提升高危风险识别灵敏度；

45、根据人工核验确认的真实风险事件，迭代优化多参数耦合风险判定规则，更新各类施工场景下的初始阈值模型基准值，实现动态阈值与风险判定规则随现场工况持续自适应优化。

46、本发明提供了一种施工环境多参数动态阙值自适应预警方法。具备以下有益效果：

47、1.本发明相较于现有固定阈值预警技术，有效解决了传统施工环境预警方式误报率高、抗干扰能力弱的行业痛点。本发明通过多维度数据预处理机制实现异常数据精准剔除与缺失数据有效补偿，结合短时波动抑制修正逻辑过滤施工现场设备瞬态扰动、环境瞬时突变带来的无效数据干扰，同时依托参数变化速率、超限持续时长的联合判定机制，摒弃传统单一瞬时超限即报警的粗糙判定逻辑，极大规避了施工工况波动引发的误报问题，大幅提升施工环境风险预警的精准度与稳定性，为现场安全管理提供可靠的数据支撑。

48、2.本发明具备极强的复杂施工场景自适应适配能力，突破了传统预警技术阈值固化、场景通用性差的技术瓶颈。本发明可自动识别隧道、深基坑、地下空间、露天高空等差异化施工场景，并针对不同场景匹配专属的初始阈值模型、参数敏感度系数与风险管控逻辑，同时通过场景权重修正、历史数据统计修正、趋势预测修正实现阈值动态自适应迭代，能够精准适配不同施工阶段、作业类型、气象环境及区域工况的安全评判标准，有效解决了固定阈值无法适配复杂多变施工现场的问题，全面覆盖各类高危施工场景的安全预警需求。

49、3.本发明构建了多参数耦合风险研判与闭环自学习优化体系，实现了施工风险从单点超限报警向趋势预判、复合风险预警的技术升级。本发明打破传统单参数独立判定的局限，通过多参数联动耦合机制识别隐蔽性复合安全风险，结合风险变化趋势实现风险前置预判，有效降低漏报风险；同时依托预警记录、人工核验、现场处置的全流程反馈数据持续优化阈值模型与风险判定规则，配合分级预警与设备联动管控机制，形成数据采集－风险研判－分级预警－自动处置－模型优化的完整闭环，持续提升系统预警能力，显著提升施工现场安全智能化管理水平，保障施工全过程安全可控。