大跨度空間結(jié)構(gòu)可拆卸臨時(shí)支撐智能預(yù)警大跨度空間結(jié)構(gòu)以其獨(dú)特的美學(xué)價(jià)值與卓越的空間利用效率，在體育場(chǎng)館、會(huì)展中心、機(jī)場(chǎng)航站樓等大型公共建筑中得到廣泛應(yīng)用。這類結(jié)構(gòu)往往具有跨度大、荷載重、結(jié)構(gòu)形式復(fù)雜的特點(diǎn)，其施工過程的安全性與穩(wěn)定性至關(guān)重要?？刹鹦杜R時(shí)支撐作為施工階段的核心承重體系，為主體結(jié)構(gòu)的安裝、調(diào)整與成型提供了堅(jiān)實(shí)的保障。然而，傳統(tǒng)的臨時(shí)支撐監(jiān)測(cè)方式依賴人工巡檢與經(jīng)驗(yàn)判斷，存在響應(yīng)滯后、數(shù)據(jù)零散、預(yù)警不及時(shí)等弊端，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的施工環(huán)境與潛在風(fēng)險(xiǎn)。在此背景下，大跨度空間結(jié)構(gòu)可拆卸臨時(shí)支撐智能預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建，成為提升施工安全管理水平、保障工程順利推進(jìn)的關(guān)鍵技術(shù)路徑。一、大跨度空間結(jié)構(gòu)與可拆卸臨時(shí)支撐的核心特征（一）大跨度空間結(jié)構(gòu)的工程挑戰(zhàn)大跨度空間結(jié)構(gòu)通常指跨度超過60米的建筑結(jié)構(gòu)，其形式多樣，包括但不限于：網(wǎng)殼結(jié)構(gòu)：如鳥巢國(guó)家體育場(chǎng)的鋼結(jié)構(gòu)主桁架。懸索結(jié)構(gòu)：如北京大興國(guó)際機(jī)場(chǎng)航站樓的屋頂。膜結(jié)構(gòu)：如水立方的ETFE膜材屋面。張弦梁結(jié)構(gòu)：結(jié)合了梁的抗彎能力與索的抗拉能力。這些結(jié)構(gòu)的共同特點(diǎn)是：高柔性與敏感性：結(jié)構(gòu)自重大，對(duì)荷載變化、溫度變形、基礎(chǔ)沉降等因素極為敏感。施工過程復(fù)雜：多采用“地面拼裝、高空吊裝”或“整體提升、高空就位”等復(fù)雜工藝，施工階段的結(jié)構(gòu)受力狀態(tài)與設(shè)計(jì)狀態(tài)差異顯著。風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)多：結(jié)構(gòu)的安裝精度、臨時(shí)支撐的穩(wěn)定性、卸載過程的同步性等，均是施工安全的關(guān)鍵控制點(diǎn)。（二）可拆卸臨時(shí)支撐的關(guān)鍵作用與潛在風(fēng)險(xiǎn)可拆卸臨時(shí)支撐（以下簡(jiǎn)稱“臨時(shí)支撐”）是在主體結(jié)構(gòu)施工期間，為其提供臨時(shí)承載的輔助結(jié)構(gòu)體系。其核心作用包括：提供穩(wěn)定支撐：承受主體結(jié)構(gòu)自重、施工荷載及風(fēng)荷載等?？刂平Y(jié)構(gòu)變形：確保主體結(jié)構(gòu)在安裝過程中處于設(shè)計(jì)允許的變形范圍內(nèi)。便于施工操作：為施工人員提供作業(yè)平臺(tái)與通道。實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)卸載：在主體結(jié)構(gòu)成型后，通過可控的卸載過程，將荷載逐步轉(zhuǎn)移至永久結(jié)構(gòu)。臨時(shí)支撐的潛在風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在：失穩(wěn)風(fēng)險(xiǎn)：支撐體系的整體或局部失穩(wěn)，可能導(dǎo)致結(jié)構(gòu)坍塌。超載風(fēng)險(xiǎn)：支撐承受的荷載超過其設(shè)計(jì)承載能力。不均勻沉降：支撐基礎(chǔ)或下部結(jié)構(gòu)的不均勻沉降，可能導(dǎo)致上部結(jié)構(gòu)產(chǎn)生附加應(yīng)力或變形。卸載不當(dāng)：卸載順序、速率或同步性控制不佳，可能引發(fā)結(jié)構(gòu)內(nèi)力重分布失控。二、智能預(yù)警系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)與核心組成智能預(yù)警系統(tǒng)旨在通過實(shí)時(shí)感知、智能分析、精準(zhǔn)預(yù)警，實(shí)現(xiàn)對(duì)臨時(shí)支撐體系全生命周期的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)管控。其技術(shù)架構(gòu)通常由以下幾個(gè)核心部分組成：（一）感知層：數(shù)據(jù)采集的“神經(jīng)末梢”感知層是系統(tǒng)的基礎(chǔ)，負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集臨時(shí)支撐體系的各項(xiàng)物理參數(shù)。關(guān)鍵監(jiān)測(cè)內(nèi)容與對(duì)應(yīng)的傳感器技術(shù)如下：監(jiān)測(cè)參數(shù)核心監(jiān)測(cè)內(nèi)容常用傳感器類型技術(shù)特點(diǎn)應(yīng)力/應(yīng)變支撐構(gòu)件（如鋼管、型鋼）的內(nèi)力、應(yīng)變狀態(tài)光纖光柵應(yīng)變計(jì)、振弦式應(yīng)變計(jì)、電阻應(yīng)變片高精度、高靈敏度、耐久性強(qiáng)（光纖光柵）位移/變形支撐頂部沉降、水平位移、整體傾斜靜力水準(zhǔn)儀、GNSS接收機(jī)、激光位移計(jì)、傾角傳感器遠(yuǎn)程、實(shí)時(shí)、高精度（GNSS、激光）荷載支撐頂部或底部的軸力、壓力壓力傳感器、荷載傳感器直接測(cè)量、響應(yīng)迅速振動(dòng)支撐體系的固有頻率、振幅，識(shí)別異常振動(dòng)加速度傳感器、速度傳感器動(dòng)態(tài)響應(yīng)快，可識(shí)別共振風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境參數(shù)溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向溫濕度傳感器、風(fēng)速風(fēng)向儀為結(jié)構(gòu)響應(yīng)分析提供環(huán)境背景部署原則：傳感器應(yīng)布設(shè)在支撐體系的關(guān)鍵受力節(jié)點(diǎn)、易發(fā)生變形的薄弱部位以及荷載集中區(qū)域，形成“點(diǎn)-線-面”結(jié)合的立體監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)。（二）網(wǎng)絡(luò)層：數(shù)據(jù)傳輸?shù)摹案咚俟贰本W(wǎng)絡(luò)層負(fù)責(zé)將感知層采集到的海量數(shù)據(jù)，高效、可靠地傳輸至數(shù)據(jù)處理中心。有線傳輸：適用于數(shù)據(jù)量大、穩(wěn)定性要求高的場(chǎng)合，如光纖、工業(yè)以太網(wǎng)。無線傳輸：適用于大范圍、復(fù)雜地形或不便布線的場(chǎng)景，如LoRa、NB-IoT、4G/5G?；旌蟼鬏敚和ǔ２捎谩坝芯€主干網(wǎng)+無線節(jié)點(diǎn)”的混合模式，兼顧傳輸效率與覆蓋范圍。（三）數(shù)據(jù)層：信息處理的“中央大腦”數(shù)據(jù)層是智能預(yù)警系統(tǒng)的核心，負(fù)責(zé)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、存儲(chǔ)、分析與建模。數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理：去除噪聲數(shù)據(jù)、異常值，進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換與標(biāo)準(zhǔn)化。數(shù)據(jù)庫管理：構(gòu)建專門的工程數(shù)據(jù)庫，存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化（監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)）與非結(jié)構(gòu)化（圖紙、報(bào)告）數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可視化：通過BIM模型、圖表、儀表盤等形式，直觀展示支撐體系的實(shí)時(shí)狀態(tài)。（四）應(yīng)用層：智能決策的“指揮中心”應(yīng)用層面向用戶，提供豐富的功能模塊，實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警與輔助決策。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模塊：以BIM模型為載體，動(dòng)態(tài)展示各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與狀態(tài)。數(shù)據(jù)分析模塊：利用大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法，挖掘數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，識(shí)別結(jié)構(gòu)行為模式。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊：基于預(yù)設(shè)的安全閾值、極限狀態(tài)方程或機(jī)器學(xué)習(xí)模型，對(duì)支撐體系的安全狀態(tài)進(jìn)行量化評(píng)估。智能預(yù)警模塊：根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，按照“藍(lán)-黃-橙-紅”四級(jí)預(yù)警機(jī)制，通過聲光報(bào)警、短信、APP推送等多種方式，向管理人員發(fā)出預(yù)警信息。歷史追溯模塊：提供數(shù)據(jù)查詢、趨勢(shì)分析、報(bào)表生成等功能，為施工總結(jié)與事故分析提供依據(jù)。三、智能預(yù)警的核心算法與模型智能預(yù)警的“智能”體現(xiàn)在其數(shù)據(jù)分析與風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力上。核心算法與模型是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵。（一）基于閾值的預(yù)警模型（Rule-Based）這是最基礎(chǔ)也最常用的預(yù)警方法。原理：根據(jù)設(shè)計(jì)規(guī)范、施工經(jīng)驗(yàn)或有限元分析結(jié)果，為每個(gè)監(jiān)測(cè)參數(shù)設(shè)定安全閾值（如最大允許應(yīng)力、最大允許沉降量）。觸發(fā)條件：當(dāng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)超過預(yù)設(shè)閾值時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警。優(yōu)勢(shì)：簡(jiǎn)單直觀、易于實(shí)現(xiàn)、響應(yīng)迅速。局限：閾值設(shè)定依賴經(jīng)驗(yàn)，難以動(dòng)態(tài)適應(yīng)復(fù)雜多變的施工環(huán)境，可能產(chǎn)生誤報(bào)或漏報(bào)。（二）基于結(jié)構(gòu)力學(xué)的預(yù)警模型（Mechanics-Based）該模型從結(jié)構(gòu)的力學(xué)本質(zhì)出發(fā)，評(píng)估支撐體系的安全儲(chǔ)備。原理：利用有限元分析（FEA）建立臨時(shí)支撐的精細(xì)化數(shù)值模型。將實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)（如荷載、位移）作為模型的輸入邊界條件，實(shí)時(shí)計(jì)算支撐體系的內(nèi)力分布與變形狀態(tài)，并與設(shè)計(jì)極限狀態(tài)進(jìn)行對(duì)比。觸發(fā)條件：當(dāng)計(jì)算得到的應(yīng)力、變形或穩(wěn)定系數(shù)接近或超過極限狀態(tài)時(shí)，觸發(fā)預(yù)警。優(yōu)勢(shì)：物理意義明確，能夠深入分析結(jié)構(gòu)的受力機(jī)理。局限：建模復(fù)雜，計(jì)算量大，對(duì)初始參數(shù)敏感。（三）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)警模型（Data-Driven）隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型在智能預(yù)警中展現(xiàn)出巨大潛力。原理：利用歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和事故案例，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）或深度學(xué)習(xí)（DL）模型，使其能夠自動(dòng)識(shí)別支撐體系的正常狀態(tài)模式，并對(duì)偏離正常模式的異常行為進(jìn)行預(yù)警。常用算法：監(jiān)督學(xué)習(xí)：如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RandomForest）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN），需要標(biāo)注好的“正?！迸c“異?！睌?shù)據(jù)。無監(jiān)督學(xué)習(xí)：如聚類算法（K-Means）、孤立森林（IsolationForest）、自編碼器（Autoencoder），適用于無明確標(biāo)簽的場(chǎng)景，通過尋找“離群點(diǎn)”來識(shí)別異常。深度學(xué)習(xí)：如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），擅長(zhǎng)處理時(shí)序數(shù)據(jù)和復(fù)雜模式識(shí)別。優(yōu)勢(shì)：能夠挖掘數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)聯(lián)，適應(yīng)復(fù)雜工況，具有較強(qiáng)的泛化能力。局限：依賴大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)，模型解釋性相對(duì)較弱。融合趨勢(shì)：未來的智能預(yù)警系統(tǒng)將趨向于**“力學(xué)模型與數(shù)據(jù)模型深度融合”**，即利用力學(xué)模型提供物理約束，利用數(shù)據(jù)模型捕捉復(fù)雜非線性行為，從而實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、更可靠的預(yù)警。四、智能預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)施流程與關(guān)鍵技術(shù)（一）系統(tǒng)實(shí)施的標(biāo)準(zhǔn)化流程需求分析與方案設(shè)計(jì)：深入理解工程特點(diǎn)、施工工藝與風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，制定針對(duì)性的監(jiān)測(cè)方案與預(yù)警策略。傳感器選型與布設(shè)：根據(jù)監(jiān)測(cè)參數(shù)與環(huán)境條件，選擇合適的傳感器并進(jìn)行科學(xué)布設(shè)。硬件安裝與調(diào)試：完成傳感器、數(shù)據(jù)采集儀、通信設(shè)備的安裝與聯(lián)調(diào)。軟件開發(fā)與集成：開發(fā)或定制數(shù)據(jù)處理與預(yù)警分析軟件平臺(tái)。系統(tǒng)聯(lián)調(diào)與試運(yùn)行：對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行全面測(cè)試，驗(yàn)證其穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性。閾值設(shè)定與模型訓(xùn)練：基于設(shè)計(jì)值、經(jīng)驗(yàn)值或試運(yùn)行數(shù)據(jù)，設(shè)定預(yù)警閾值，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。正式運(yùn)行與維護(hù)：系統(tǒng)投入使用后，進(jìn)行定期維護(hù)與數(shù)據(jù)校準(zhǔn)。預(yù)警響應(yīng)與處置：建立完善的預(yù)警響應(yīng)機(jī)制，確保預(yù)警信息得到及時(shí)、有效的處理。（二）關(guān)鍵支撐技術(shù)BIM（建筑信息模型）技術(shù)：將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與BIM模型進(jìn)行深度融合，實(shí)現(xiàn)“數(shù)字孿生”。管理人員可以在三維可視化模型中直觀查看支撐體系的實(shí)時(shí)狀態(tài)，定位問題部位，大大提升了管理效率。云計(jì)算與邊緣計(jì)算：利用云計(jì)算的強(qiáng)大算力進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)分析與模型訓(xùn)練；利用邊緣計(jì)算在監(jiān)測(cè)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理與快速預(yù)警，降低延遲，提高系統(tǒng)可靠性。數(shù)字孿生（DigitalTwin）：構(gòu)建臨時(shí)支撐體系的數(shù)字孿生體，實(shí)時(shí)映射物理實(shí)體的狀態(tài)，并可進(jìn)行虛擬仿真與“假設(shè)分析”，為預(yù)警決策提供更豐富的信息。五、智能預(yù)警系統(tǒng)的應(yīng)用價(jià)值與發(fā)展趨勢(shì)（一）顯著的應(yīng)用價(jià)值提升施工安全性：將傳統(tǒng)的“事后處理”轉(zhuǎn)變?yōu)椤笆虑邦A(yù)警、事中控制”，有效防范坍塌等重大安全事故。優(yōu)化施工管理：為施工方案的動(dòng)態(tài)調(diào)整、資源的合理配置提供數(shù)據(jù)支撐。指導(dǎo)精準(zhǔn)卸載：在結(jié)構(gòu)卸載階段，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)反饋，指導(dǎo)卸載順序與速率，確保結(jié)構(gòu)內(nèi)力重分布平穩(wěn)可控。積累工程經(jīng)驗(yàn)：系統(tǒng)積累的海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，可為后續(xù)類似工程的設(shè)計(jì)與施工提供寶貴的參考。降低運(yùn)維成本：通過預(yù)測(cè)性維護(hù)，減少不必要的人工巡檢，延長(zhǎng)支撐構(gòu)件的使用壽命。（二）未來發(fā)展趨勢(shì)多源數(shù)據(jù)融合與智能診斷：融合結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、施工進(jìn)度數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等多源信息，構(gòu)建更全面的健康診斷模型。模型自學(xué)習(xí)與自適應(yīng)能力：預(yù)警模型能夠根據(jù)新數(shù)據(jù)自動(dòng)更新，適應(yīng)結(jié)構(gòu)狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化。無人化與少人化監(jiān)測(cè)：結(jié)合無人機(jī)、機(jī)器人等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜區(qū)域的無人化巡檢與數(shù)據(jù)采集。與施工控制系統(tǒng)的閉環(huán)聯(lián)動(dòng)：預(yù)警系統(tǒng)不僅能發(fā)出警報(bào)，還能直接與施工機(jī)械（如千斤頂、提升設(shè)備）的控制系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)支撐狀態(tài)的自動(dòng)調(diào)整與干預(yù)。標(biāo)準(zhǔn)化與產(chǎn)業(yè)化：推動(dòng)智能