0 摘要
由于缺乏与其他数据集的有效集成，结构健康监测数据尚未得到充分利用，难以支持有效的资产管理。本文提出一种基于建筑信息模型（BIM）的结构监测数据动态集成的方法。这种方法使得包含有时间序列传感器数据的结构监测系统能够驱动参数化BIM模型，而且它可以在交互式3D环境中实现数据驱动和动态可视化。这种方法支持关键结构性能参数的动态可视化，能够实现数据的无缝更新、全生命周期管理，并可以通过生成 IFC（industry foundation classes）模型促进数据交换。以一座配备有集成光纤传感器监测系统的新桥来测试本文所提出方法的可行性。该案例论证了本方法具有更直观的数据呈现，提供了一个友好的用户界面，有利于项目各参与方的沟通交流，实现对故障传感器的识别，有助于监测系统耐久性评估，并为强大数据驱动下的资产管理工具打下基础。另外，该项目强调了数据驱动和动态BIM平台的发展潜力和投资前景。
1 简介
SHM（structural health monitoring，结构健康监测）系统是利用传感器去测量建成资产中与结构性能相关的参数，这些参数通常与结构所承受的荷载或者其响应有关。由环境因素引起的荷载例如：温度、湿度、风速等均可以被直接测量，但由车辆引起的荷载必须从结构对所施加载荷的响应参数中提取。人们早已经认识到建设管理中数据的易采集性和良好的数据管理具有重要的意义。但是，建设过程中，数据的有效利用存在着很多挑战，例如，糟糕的数据管理实践、碎片化的数据源、不同的数据格式等都会带来负面效果，这些负面效果包括昂贵的运营成本、低效的决策制定和低下的执行效率。而在编辑、组织和分析数据上的困难给实现数据驱动带来了阻碍。
BIM是管理建成资产在全生命周期内的所有信息的信息化手段，它致力于提升工程质量，降低建设成本，也是建设行业中数字化的解决方案。但是BIM标准还不够完善，不能完全支持运营和维护阶段的决策制定。例如，现有标准虽然能够映射监视数据，比如 hardware specifications，但它们不能映射内置在智能传感器中的算法、传感器网络的配置和拓扑、交互协议以及监测策略。这一定程度上是因为BIM目前主要面向设计和建造阶段，因此当前标准难以满足运营和维护阶段的数据需求。另外，考虑到项目生命周期内生成的数据越来越多，数据建模、可视化以及施工仿真将成为设计、建造、运营和维护资产中决策制定的关键支撑。有效使用这些数据的主要挑战包括：（1）建立与实际资产一致的竣工BIM模型；（2）解决研究成果与行业需求的脱节问题；（3）一种可以根据数据集自动更新模型的方法。
本文所提出的方法有助于解决上述问题，并在基础设施资产的运营和维护阶段推进支持决策制定所需的条款。该方法能够实现在BIM平台下对监测数据的编辑、标准化、集成和可视化，从而促进监测数据的解释、分析和传递。解决这些问题可能有助于（1）数据驱动下的前瞻性决策制定；（2）新技术的广泛使用，以提高项目生命周期内的效益；（3）更高水平的自动化，正如上述（3）中所定义的。更具体地说，这种方法实现了（1）使用参数化的方法创建了面向健康监测的语义化BIM模型，并将监测数据直接集成至BIM模型中，（2）在一个数据驱动的动态BIM平台下对监测数据进行可视化显示。以英国一座配备有光纤监测系统的新建铁路桥作为案例进行研究。该系统监测多个钢结构构件的应变变化，然后呈现一组监测数据，描述当列车通过时桥的结构响应。建立结构元素的参数化、语义化BIM模型，并集成所采集的数据。所开发的数据驱动下动态BIM平台用来可视化BIM模型中的关键结构参数。
2 建成资产BIM监测需求
