基于大数据的建筑安全事故分析与预防策略

基于大数据的建筑安全事故分析与预防策略

刘宗伟

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摘要：随着经济的快速增长，建筑行业成为国民经济的重要支柱，然而近年来建筑事故频发，造成了人员伤亡和经济损失，利用大数据技术，可以从大量的历史数据中挖掘出事故的规律和特点从而制定更有效的预防策略，通过分析建筑事故的成因，找出潜在风险点，结合大数据技术的应用，提出有效的防范措施，有助于减少事故发生，提高工程的整体水平，文中以大数据为基础，对建筑事故进行全面分析并提出了相应的预防策略，希望为相关领域提供参考和借鉴。

关键词：大数据；建筑事故；风险分析；防范措施

引言：建筑行业在国民经济中占据着重要地位，但其高风险特性使得事故频发，造成了严重的人员伤亡和经济损失，传统的分析方法在面对复杂的事故原因和大量的历史数据时显得力不从心，大数据技术的发展，为建筑事故的分析和预防提供了新的思路，通过对海量数据的收集、处理和分析可以更全面地了解事故的成因，预测潜在风险，制定科学的预防措施，文中旨在探讨如何利用大数据技术，分析建筑事故的成因并提出有效的预防策略以减少事故的发生，保障人员和财产安全。

一、建筑事故成因分析

（一）施工现场管理不足

1. 现场管理机制

现场混乱是建筑事故频发的主要原因之一，杂乱无章的物料堆放、未按照规定的作业区域划分、缺乏有效的防护措施，这些因素都增加了施工过程中的风险，现场缺少系统的检查机制和监管手段，对潜在问题未能及时发现和解决，这些问题需要通过科学合理的制度来加以规范，包括明确的物料堆放区域、严格的作业流程规定和全面的防护措施，实施这些措施后施工现场的秩序将大大改善从而减少事故的发生概率[1]。

2. 管理人员培训

施工过程中管理人员的专业素养和培训程度直接影响事故发生率，许多管理人员对最新的施工技术和安全标准不够了解，无法有效指导和监督施工现场的工作，管理人员对突发情况的应急处理能力不足，导致事故发生时无法迅速采取有效措施，因此加强管理人员的培训显得尤为重要，定期的培训和考核制度可以提升管理人员的专业水平，使其能够应对各种复杂的施工环境和突发情况，提高整体施工的安全性和效率。

（二）施工技术问题

施工技术问题是导致建筑事故的重要因素之一，具体来说，施工过程中技术标准不统一、操作规程执行不到位、技术人员专业素养不足等问题较为突出，由于施工现场环境复杂多变且对技术的要求较高，任何技术细节上的疏忽都可能引发严重的事故，例如在高空作业中如果未能严格按照规范搭设脚手架就会大大增加坠落风险，电气设备的安装和维护如果不按照标准操作也容易导致触电等危险情况，因此必须严格执行技术标准和操作规程，确保施工过程中的每一个环节都符合规范要求。

施工技术人员的培训和技术水平提升同样至关重要，技术人员作为直接参与施工的关键角色，其专业水平和操作技能直接影响工程的安全和质量，通过定期组织技术培训和技能考核可以不断提升技术人员的专业能力，确保其能够熟练掌握和运用先进的施工技术和设备，还需要建立健全的技术交流和学习机制，鼓励技术人员积极参与各种技术研讨和交流活动，及时了解和掌握最新的施工技术和工艺，不断提升整体技术水平。

表1  施工现场管理与技术问题表

二、建筑事故类型分析

（一）高处坠落事故

高处坠落事故在建筑行业中占据较高比例，作业人员在高空进行作业时若没有足够的防护措施极易发生坠落事故，施工过程中防护栏杆、安全网等保护措施的安装不合规范，或未定期检查和维护都会增加风险，作业人员未佩戴安全带或安全带使用不当，也大大提高了坠落的可能性，在高空作业中需要严格遵守相关标准和操作规程，确保防护措施到位并对设备进行定期检查和维护以减少高处坠落事故的发生，使用先进的防护装备如全身式安全带和自动锁定装置，能够提供更有效的保护，在施工现场应设置明显的警示标志并安排专人进行监督和指导，确保每个环节都符合安全要求从而最大限度地保障作业人员的生命安全[2]。

（二）机械设备事故

1. 设备维护状况

机械设备在建筑施工中起着至关重要的作用，设备维护状况直接影响施工的安全和效率。设备在长时间使用后若缺乏定期的检查和维护，容易出现老化和故障问题从而引发事故，在维护过程中应根据设备的使用说明和技术要求，制定详细的保养计划，包括定期润滑、更换易损件和全面检测设备性能，维护人员需具备专业知识和技能，能够识别和处理设备潜在的故障问题，设备在每次使用前后，都应进行例行检查，确保其处于良好的工作状态，通过严格执行维护计划可以有效延长设备的使用寿命，提高施工的效率和安全性并减少因设备故障引发的事故，记录每次维护和检查的详细情况，有助于追踪设备的运行状态和历史数据，及时发现潜在问题并进行针对性的预防和修复，这一系统化的维护策略，不仅能保障设备的长期稳定运行还能提升施工现场的整体工作效率和安全保障水平。

2. 设备操作规范

设备操作规范是确保施工过程中机械设备安全使用的关键环节，操作人员需经过专业培训，熟练掌握设备的操作方法和安全规程，避免因操作失误导致的事故，操作过程中应严格按照设备操作手册的要求，遵循规范的操作步骤，包括启动前的检查、运行中的监控和停机后的维护等，设备运行时应注意周围环境和其他工人的安全，避免发生碰撞和误操作，操作区域应设置明显的警示标志并限制非操作人员进入。

三、大数据在建筑事故分析中的应用

（一）数据采集与处理

1. 数据来源整合

数据来源整合是进行建筑事故分析的首要步骤，施工现场的传感器、监控系统、物联网设备等，都可以实时采集大量数据，这些数据涵盖了工人作业行为、设备运行状态、环境条件等多个方面，通过将这些分散的数据整合在一个统一的平台上，可以实现对数据的集中管理和统一分析，历史事故记录、项目管理系统中的信息也需要纳入整合范围以形成全面的数据基础，为后续的分析提供支持。

2. 数据清洗与整理

数据清洗与整理是确保数据质量的关键步骤，在数据采集过程中可能会出现数据缺失、重复、异常值等问题，通过数据清洗可以有效去除不完整、不准确的数据，提升数据的可靠性和有效性，具体操作包括缺失值补全、重复数据删除、异常值检测与处理等，整理后的数据按照一定的格式进行标准化处理，以便于后续的分析和挖掘，通过这一过程保证了数据的整洁和一致，为数据分析提供了坚实的基础。

图1  数据展示图

（二）数据分析方法

1. 模型建立

模型建立是利用大数据进行建筑事故分析的重要环节，通过历史数据和现有数据采用统计学和机器学习等方法构建预测模型，这些模型能够识别出事故发生的潜在因素和模式，例如通过分类算法可以区分高风险和低风险的作业行为；通过回归分析可以预测设备故障的发生时间，模型的建立不仅依赖于数据的质量还需要结合行业专家的知识和经验，以提高模型的准确性和实用性[3]。

在构建模型时先需要进行数据预处理，包括数据清洗、特征选择和数据标准化，高质量的数据是模型准确性的基础，通过选择合适的算法和模型架构如决策树、支持向量机、神经网络等，进行训练和优化，为了验证模型的性能还需要进行交叉验证和独立测试，以确保模型在实际应用中的可靠性。

2. 预测与预警

预测与预警是数据分析的最终目标，基于建立的模型能够对未来可能发生的事故进行预测并及时发出预警信号，在施工过程中通过实时监控和数据分析，可以提前发现潜在风险并采取相应的措施加以防范，例如当模型检测到设备运行异常时，可以及时进行维护和检修，防止故障的发生，预警系统的有效运行，可以大大减少事故的发生频率，提升施工过程的整体安全水平。

四、基于大数据的预防策略

（一）施工现场监控

1. 视频监控系统

视频监控系统在施工现场的应用，可以大大提升对作业环境的实时掌控能力。通过高清摄像头覆盖关键区域对作业过程进行全方位监控，确保每个细节都在监控范围内，视频监控系统不仅能够记录施工过程还能通过图像分析技术，识别出不规范的作业行为和潜在的风险因素，将视频监控数据与大数据平台连接可以实现实时监控和数据存储，方便事后分析和取证，通过智能算法视频监控系统可以自动检测危险动作并发出警报，提醒现场人员及时纠正，有效预防事故发生，除此之外监控系统还可以整合环境传感器数据如温度湿度和有害气体浓度，实现多维度的风险监控和综合预警，实时视频流的存储和分析，为事故原因调查和责任认定提供了有力的证据支持，确保了施工现场的透明度和规范性，这一技术手段，不仅提高了现场的安全保障水平还提升了整体施工管理的效率和质量[4]。

2. 实时数据反馈

实时数据反馈系统是提升施工现场安全水平的重要手段，通过传感器、物联网设备等采集现场的环境参数、设备状态和工人行为等数据，这些数据通过无线网络传输到大数据平台，进行实时分析和处理，实时数据反馈系统能够及时发现异常情况如环境温度过高、设备震动异常等，并通过预警系统提醒相关人员采取措施，实时数据反馈不仅提高了对现场情况的响应速度还为施工过程的优化提供了数据支持，帮助决策者做出科学合理的判断。

（二）安全教育与培训

安全教育与培训是提升工人防范意识和技能的重要途径，通过大数据平台分析历年事故数据，总结事故发生的规律和原因，制定有针对性的培训内容，利用虚拟现实技术，模拟真实的施工场景和事故案例，让工人直观了解危险源和正确的操作方法，培训过程中通过在线学习平台和移动应用工人可以随时随地进行学习和测试，提高培训的覆盖面和灵活性，通过大数据分析跟踪工人的学习进度和掌握情况，针对薄弱环节进行强化训练以提高整体素质，安全教育与培训不仅仅是知识的传授更是行为习惯的培养。

五、建筑事故防范案例研究

（一）国内案例分析

某市高层建筑施工过程中发生一起重大坠落事故，分析发现主要原因在于防护设施不完善，作业平台未安装合规的安全栏杆且现场安全网老化严重，未能提供有效保护，工人未按要求佩戴防护设备，作业时的安全意识薄弱，针对这些问题采取了一系列改进措施，加强对防护设施的检查和维护，确保安全网和栏杆符合规范要求，严格执行防护设备佩戴规定并通过现场监督和定期检查，确保工人遵守操作规程，采用先进的监控设备对高空作业进行实时监控以及时发现和纠正违规行为，这些改进措施显著降低了类似事故的发生率，提高了整体施工的安全水平

[5]。

（二）国际案例借鉴

某欧洲国家在桥梁建设过程中，通过引入先进的智能监控系统有效预防了多起潜在的施工事故，该系统利用多种传感器，实时监测桥梁结构和施工环境的变化，数据通过无线网络传输至中央控制平台，进行实时分析和处理，通过建立完善的预警机制系统能够在发现异常时，立即通知相关人员采取措施，例如在检测到桥梁支撑结构存在异常震动时系统及时发出警报，现场人员迅速采取加固措施，成功避免了一起严重事故，该国还注重工人培训和教育，通过虚拟现实技术模拟施工场景提高工人对复杂环境的适应能力，这些措施不仅有效提升了施工过程的安全性，还为其他国家提供了宝贵的经验和借鉴。

结束语

通过大数据技术对建筑事故进行全面分析可以更精准地找出事故的成因和潜在风险点，从而制定出更科学的预防策略，大数据技术的应用不仅提高了事故分析的效率和准确性也为事故预防提供了强有力的支持，未来将大数据技术与建筑管理相结合，进一步优化施工过程中的各个环节，有助于减少事故发生，保障人员和财产安全，推动建筑行业健康发展，这一研究为相关领域提供了新的视角和方法，具有重要的实践意义和参考价值。

参考文献

[1]王世林. 建筑工程质量事故原因分析及预防措施研究 [J]. 居舍, 2023, (28): 161-164.

[2]万家佳. 塔式起重机事故分析及其预防对策分析 [J]. 中国质量与标准导报, 2021, (03): 40-43.

[3]孙颖立. 建筑施工安全事故原因分析及预防措施 [J]. 中国建筑金属结构, 2021, (04): 52-53.

[4]陈平乐. 建筑电气火灾事故原因分析及预防措施 [J]. 低碳世界, 2020, 10 (11): 225-226.

[5]张大斌. 建筑施工升降机事故分析与预防措施研究 [J]. 建筑安全, 2019, 34 (10): 68-72.