面向大坝信息建模：建筑、工程、施工及设施管理领域的最佳实践

美国·In-Soo Jung，Jennifer Frazier，Burcu Akinci，Mario Berges，Semiha Ergan，James H.Garrett Jr.，Christopher J.Kelly（.美国卡内基梅隆大学；.美国陆军工程师兵团）



面向大坝信息建模：建筑、工程、施工及设施管理领域的最佳实践

美国·In-Soo Jung1，Jennifer Frazier1，Burcu Akinci1，Mario Berges1，Semiha Ergan1，James H.Garrett Jr.1，Christopher J.Kelly2
（1.美国卡内基梅隆大学；2.美国陆军工程师兵团）

摘要：当工程师评估大坝的风险时，他们需要各种各样的信息，如仪器数据、事故的历史记录、之前的风险评估报告、施工记录、大坝几何形状、地理位置信息等。然而，这些信息大多记录在不同文件中，或者由机构、个人掌握。这种大坝相关历史数据的存储方式过于分散，无助于综合评估以及在存储数据中挖掘知识以及分析数据的有效可视化。如果没有综合的信息库，工程师很难有效地做出风险确定的决策。为改进风险确定决策制定过程，先进的信息建模、分析和可视化技术已成功应用在建筑和基础设施领域。笔者概述并评价了这些最佳实践应用在大坝风险评估中的适用性、优势和局限性。具体而言，笔者回顾了信息模型、数据标准、可视化系统和数据分析等领域的最佳实践，并探讨如何利用它们改进大坝风险评估。笔者提出的最佳实践可以使工程师在一个综合环境中审查和交换所有必要信息，有可能改进现有大坝风险管理过程。

关键词：大坝；信息模型；数据标准；可视化系统；数据分析

0　前言

大坝风险评估过程包括评估各种荷载条件下的不同潜在失事模式，并识别每个失事模式的后果。在大坝风险评估过程中，工程师们需要审查一系列文件，并进行分析，以做出明智的决策。这些文件（如施工照片、检验报告、仪器数据等）出自不同来源，难以有效地审查和分析所有文件。最具挑战性的问题是，所有风险评估所需的信息存储在不同的文件内。因此，风险评估过程中审查这些文件需要耗费时间和精力。此外，工程师们依赖于二维可视化系统来比较多个图形或了解大坝结构。因此，当工程师们需要进一步分析（如从不同角度、设置等将信息可视化）或进行关联查询时，在现有的环境（即现有的基于文件的存储形式和二维可视化系统）中很难实现。建筑、工程、施工及设施管理（AEC/FM）等其他领域中也曾有类似问题，已通过建筑信息模型（BIM）等新技术解决。笔者在文章中提出了可以改进上述大坝风险评估过程中的问题的最佳实践。

在AEC/FM领域广泛采用的信息标准和信息建模技术对审查大坝风险也是适用的。具体来说，笔者将对工业基础类（IFC）和BIM进行评价，IFC是建筑项目整个生命周期中相关信息存储和交换的数据标准，BIM是“建筑物模型生成、沟通、分析的技术和相关过程”。通过IFC数据标准规范可以获得语义丰富的建筑信息模型，代表各组成部分除几何尺寸以外的信息，以及它们之间的联系。BIM包含智能的组成部分，可以了解它们的形式、功能和性态，并包含这些组成部分的集成信息，同时BIM是支持互操作的，因此，它们可以无缝交换数据（施工数据、建筑组成部分、工程量、成本、进度等），改善设计、施工和设备管理过程。同样，如果为大坝开发这些信息模型，可以更有效地进行信息检索和评价，加快大坝风险评估过程。笔者还评估了如奇异谱分析等数据分析技术，以及三维可视化和沉浸式可视化等可视化技术。笔者在文中提出了关于数据储存、分析和可视化的最佳实践，可以考虑用于改善现有风险管理过程。

1　信息库

BIM是储存关于建筑物物理和功能特性信息的一种集成方式。由于BIM拥有多种功能，并且可以应用于项目整个生命周期（设计、施工、维护），目前在AEC/FM行业得到广泛应用。早期设计决策以及利益相关者之间的概念设计沟通也可以通过BIM实现。BIM还包含详细的三维可视化功能，可以进行建筑物的功能分析。此外，BIM可以提供信息来进行能量、生命周期评估、LEED认证①LEED（Leadership in Energy and Environmental Design）是一个评价绿色建筑的工具，由美国绿色建筑协会建立并于2003年开始推行，在美国部分州和一些国家已被列为法定强制标准。、照明等模拟及其他分析，因而也被认为是智能模型。

BIM最重要的优势之一是它支持机械、电气、管道领域在施工阶段的协调，通过整合基于模型的冲突检测来减少顺序变更的数量。其他的施工效益包括建筑构件的预加工、4D调度和仿真、基于模型的评估等。考虑到项目复杂和空间冲突，BIM在提前识别逻辑错误和在多个参与方之间的沟通方面非常有用。为成本估算而生成的工程量估算也可以节省大量的时间和费用。此外，BIM可以与激光扫描仪和其他数据采集技术共同使用。因此，设计模型、施工进度及现有的竣工条件等方面的进步都可以用来比较和有效地验证。

BIM也可以用于施工后的阶段，作为竣工文件。通过整合设施资产和运营相关数据，BIM可以为设施经营者和管理者提供相关信息。计算机维护管理系统（Computerized Maintenance Manage⁃ment Systems，简称CMMS）等其他设施管理工具可以集成到BIM中，从而减少再次上传设施信息的重复劳动。要想在建筑物整个生命周期完全利用到BIM的所有用途，需要不断引入恰当的信息来更新模型，从而使所有的变化都能反映到设施和各利益相关者。

同样地，大坝信息模型也可以保持大坝整个生命周期的丰富信息，提供许多先进、多样化的功能（可视化、数据分析等）。图1为大坝信息模型的愿景。

研究愿景是开发一个大坝信息模型，可以提供集成的数据存储（如仪器数据、施工照片、之前的报告等），还可以提供先进的可视化（如三维建模等）和数据分析技术（如规律识别等）。

2　数据标准

AEC/FM领域使用的是特定的软件系统，因此集成的数据模型可以使各企业轻松实现高效合作。要开发这样的数据模型，首先应制定数据标准和规范。为了使信息可以一致交换，制定AEC/FM领域内的标准和规范的工作一直持续进行着。Kiziltas等人详细解释了各种数据标准和规范，包括它们的制定时间，如何应用于项目产品和过程以及许多其他类信息的信息交换。制定数据标准和规范用于交换：（1）几何和拓扑信息，如图形交换格式（DXF）、产品模型数据交换标准（STEP）；（2）AEC/ FM领域内特定信息，如CIM钢结构集成标准（CIM⁃Steel Integration Standards，简称CIS2）、绿色建筑可扩展标记模式（Green Building eXtensible markup schema，简称gbXML）、建筑施工可扩展标记语言分类（Building ConstructioneXtensible Markup Lan⁃guage taxonomy，简称bcXML）等；（3）跨领域和跨学科的信息，以开发语义丰富的建筑信息模型，模型中的每个对象都可以根据其包含的信息来理解，目前可用的标准有工业基础类（IFC）、国际字典框架（International Framework for Dictionaries，简 称IFD）、美国BIM国家标准（National Building Informa⁃tion Modeling Standard，简称NBIMS）等。各种应用程序之间的互操作性问题仍然存在，不是所有的必要信息交换需求都能得到满足，信息的软件表示和数据交换标准之间的映射关系尚不明确。然而，这些数据标准为项目在特定领域或阶段进行信息条目交换的进展提供了可能。

图1　大坝信息模型的愿景Fig.1 Research vision

IFC是最广为人知的建筑数据模型，可以在AEC/FM领域实现信息交换。IFC标准由build⁃ingSMART联盟制订，允许BIM互操作，因此不同软件供应商的建筑模型可以输出为IFC文件，而后为不同的软件包使用。对比常见的二维或三维图形文件格式（如AutoCAD DXF、DraWinG和DWG），IFC是基于模型的。每一个实体（如墙、柱等）包含一组属性，如名称、几何形状和材料、关系和约束关系等。语义建模和参数化建模的使用实现了基于模型的信息交换，也支持计算机辅助设计、施工过程中的复杂任务。

自1996年以来，buildingSMART国际组织就已经制订了IFC规范。基于IFC的信息支持XML或STEP21文件格式（ASCII文件，它是由标头和每一实体用独立号码表示的数据段组成）。目前，符合IFC的软件涵盖了AEC/FM领域的大部分，如暖通空调系统设计、热分析、代码检查、成本估算等。

包含每个组件的几何特征、性质以及组件和空间结构之间的联系的产品信息可以通过IFC实现交换。IFC也包含成本、进度、资源和文件；其最新版本IFC 2X3共有653个实体定义。如图2所示，主要的IFC模型分为四层：域（提供进一步的模型细节）、互操作性（定义共同概念）、核心（定义抽象概念）、资源（定义低层次的概念）。每个层包含不同类别，如结构和暖通空调和在各个类别中定义的单个实体（如结构类别里的梁、柱）。

由于IFC可以从八个领域（暖通空调、电气、建筑、施工管理、结构构件、结构分析、管道和消防、建筑控制）扩张，它被认为是AEC/FM领域内可最广泛互操作的数据模型。因此，若在AEC/FM领域内新的设计、施工和其他必要任务中可实现更多特定的数据交换，IFC可以进一步扩充。

在大坝安全领域，通过案例研究，我们发现，至少在美国陆军工程师兵团就有不同的软件包用于不同的目的，例如：在事件树分析中使用“大坝安全风险评估工具”（Dam safety Risk Assessment En⁃gine，简称DAMRAE）；在水位控制中使用“兵团水位管理系统”（Corps Water Management System，简称CWMS），CWMS是基于地理信息系统软件；在大坝监测中使用“Windows设备数据库包”（Windows Instrumentation Database Package，简称WinIDP）。不同的软件包在任何给定项目中都是并行使用的，不一定集成到一起。例如，WinIDP中包含仪器读数，而CWMS中带有水位控制管理信息。仅靠Win⁃IDP中的仪器读数无法解释工程师检测到的异常情况。为了解结构性能，工程师需要CWMS中的信息，使其可以获取仪器异常读数被记录时的流量信息。由于这些软件包没有集成到一起，如果要分析WinIDP中的水位控制管理数据，从CWMS中获取的一些信息就需要复制、存储到WinIDP中，反之亦然。由于不是所有的软件系统都采用同一标准，想要跨系统作进一步分析时，不太容易进行数据交换。此外，由于大坝风险评估相关的工程师众多，包括岩土工程、结构、水力学等方面，想要通过一个集成模型来识别所有希望通过这个系统解决的问题十分有挑战，因此针对大坝监测的架构应具有灵活性，可以扩展、纳入新的概念和关系。笔者致力于面向对象的表示法的一个主要原因是由于它在扩展现有概念上的灵活性，并且仍可以通过使用面向对象模型的继承和封装特性，继续使用预定义的属性。在面向对象表示法中，行业内特定的知识和概念按类、这些类的属性、它们之间的关系来表示，由于信息的模块化和透明化表示，模型可以扩展。

图2　IFC 2×4模型中的高级架构Fig.2 High-level architecture of the IFC 2x4 model

3　可视化方法

有效的可视化环境可以使用户更容易理解海量信息。工程师们通常使用二维可视化技术，这是传统的视角，包括平面图、剖面图和立面图。笔者在对美国陆军工程师兵团的初步研究中发现大多数项目都有这种类型的可视化。目前的视图停留在大坝轴线的正交视图，不允许用户在其他任何角度进行研究。此外，数据可视化也是分散的，不允许数据集成。例如，测压管与库水位高程的数据是在一个图上，而库水位高程与降雨的数据是在另一个图上，因此很难评估这些参数之间的相关性。用户只能评估已经可用的数据，无法选择和选取想要的参数呈现在同一张图上。此外，垂直土层的性质往往是基于测压管处收集到的钻孔记录。由于测压管在示意图中是被投射到站点的平面图上的，目前信息可视化的方式没有办法准确地表示出站点之间的土壤性质。

举个具体的例子，为了利用仪器读数来评估大坝风险，岩土工程师们需要知道测压管位置、深度等基本信息。因此，需要参考带有仪器信息的位置图。工程师们首先需要找到平面图上有测压管的点，然后从相关图上沿着测压管编号找到其在平面图上的正确位置，从而理解测压管相对于整个结构的位置。除此之外，由于测压管是被投射到站点上的，工程师们需要偏移信息来评估这个信息的重要性。即使使用了位置图，剖面图上经常也没有偏移距离的定量信息。此外，工程师们需要了解某些截面的岩性，将数据融入其中。因此，测压管钻孔时获得的钻孔记录需要作为额外信息。综上，要想准确评估读数，工程师至少需要整合4种不同类型的数据来源：截面示意图、位置图、钻孔记录和细节图。当大坝的测压管处于不同深度，需要评价大坝所有点性能时，需要重复这一过程。为了解大坝风险，横跨多个点的信息将需要额外图形形式的信息。笔者在文中提出2种先进的可视化环境，可以满足大坝安全监测的风险评估需求。

3.1三维可视化法

目前有各种为不同行业开发的商业软件包可以适应基础设施的三维可视化。三维可视化可以使用户对项目有个总体了解，搞清仪器和大坝各部分之间的关系。结合旋转、缩放、平移以及开关图层等内置功能的使用，用户可以通过模型及时熟悉项目，更容易理解一些现有的数据。例如，离散钻孔目前的记录和显示方式让人很难理解含泥量和仪器读数之间的关系。但是使用三维模型可以让工程师们直观地理解大坝岩性。因此，可以将更多的精力放在分析仪器读数上，以解决大坝安全问题的根源。此外，三维可视化还支持数据叠加。例如，激光雷达数据可以叠加到三维模型中，以便更容易地观测大坝沉降随时间的变化过程。此外，商业软件包可以允许生成非正交视图。因此，用户可以定义他们所希望分别查看的大坝部分，并在高水平的审查中理解大坝的地质条件。

三维可视化工具的一个挑战是必须根据其使用目的来确定模型构建的详细程度。换句话说，无论是高水平还是基本水平，为了选择合适的三维可视化方法，要先调查需要表示的信息量。例如，岩性的精确程度与现场收集的钻孔记录的数量呈线性相关，也就是说，当有足够钻孔记录来构建三维模型时，包含岩性信息的有价值的三维模型只能用于风险分析。三维环境是一种精确的模型图形显示，但它不一定含有包括标准化信息的数据结构。然而，一个建筑信息模型要包含与建筑物每个组成部分相关的语义信息。

3.2沉浸式可视化

沉浸式可视化可以让用户被环境所包围，给人一种真实感。有许多不同类型的沉浸式可视化环境，如洞穴状自动虚拟系统（Cave Automatic Virtual Environment，简称CAVE）等，这些环境包括至少3面、可以多达4面的投影墙、一面顶板和一面底板。许多研究已经调查了使用沉浸式可视化和虚拟现实技术的好处。人们已经发现，这些环境可以将描述性和解释性的会话类型切换到评价与预测性，从而增加群体沟通的有效性。同时也可以看出，利用虚拟现实技术的设备原型也可以改善设计决策过程。

沉浸式可视化可以为工程师提供一个更直观的方式来了解大坝复杂部位的几何信息（如坝基的节理和断层），也可以促进工程师们更好地沟通和决策，改善大坝风险评估。

4　数据分析

工程师需要审查仪器读数以评估大坝的性能。在这个过程中会生成不同类型的图形，以便工程师们可以从不同的角度来理解数据。但是这些评估往往是定性或主观的。大坝上安装了很多仪器，诸如环境变化、传感器误差等一系列因素都可能影响仪器读数，使工程师在解读数据时很难考虑到所有影响读数的因素。因此，为提高大坝安全性、减少不必要的工作，应用系统、准确的数据分析方法非常重要，应采用可以定性、减少主观数据解读的分析方法。

Gall（2007）的作者列举了几个测压管在土石坝上的应用，结果表明可以利用相关图确定：（1）是否有库水位以外的因素可以影响测压管；（2）通过分开不同的时间段，确定这些因素之间的关系是否会随时间变化。尽管相关图对确定静力水准和库水位之间的关系通常是十分有用的，但众多因素造成的异常数据或离群值往往很难在相关图中靠人工检查识别出来。

在质量控制、变化检测、图像处理等其他领域，可以自动识别异常的算法开发一直是一个正在进行的研究课题。例如，自回归积分移动平均法（ARIMA）、基于小波分析、控制图以及主成分分析法等许多数学方法已作为数据分析工具广泛应用于各个领域。此外，奇异谱分析（SSA）是一个统计时间序列分析技术，可用于提取数据的趋势及谐波成分，从而更容易从正常数据中识别异常数据。

大坝仪器暴露在恶劣的环境中，环境的影响有时可能会掩盖或混淆测量历史中值得关注的变化。因此，代替单纯依靠回归模型从以往的数据来预测未来值的数据分析法，使用奇异谱分析等统计方法有时能获得更可靠的结果。

5　结语

笔者在文中提出了数据集成、存储、可视化和分析的最佳实践，可用于改善风险评估过程。

BIM是一建筑信息模型，可作为数据集成的平台，其中也包含着语义丰富的信息。与BIM类似，大坝信息模型可以用更加集成的方式来保存项目数据，使用户可以更加有效地理解、访问和评估数据。工程师或风险评估人员需要的全部信息在大坝信息模型中都能轻易获取。与为BIM制订IFC数据标准类似，为了给大坝信息模型提供互操作性，应制订相应的标准。大坝信息模型要能够提供三维和沉浸式可视化等先进的可视化技术。先进的可视化技术可以减少工程师们在二维图纸上进行大坝风险评估所花费的认知工作量。

最后，笔者介绍了奇异谱分析这一系统的数据分析技术，它是可以检测仪器数据异常值的潜在统计数据分析法。这样的统计技术可以减少对仪器数据的主观解读，提高大坝安全性。此外，它们是更强大的方法来解读数据的真实性态，减少工程师任何不必要的工作。

文献来源：ICOLD 2013 International Symposium

翻译：邱祥兴

校核：许传桂

Title:Towards dam information modeling:best practices learned from the AEC/FM domain//by In-Soo Jung，Jennifer Frazier，Burcu Akinci，Mario Berges，Semiha Ergan，James H.Garrett Jr.and Christopher J.Kelly//Carnegie Mellon University

Abstract:When engineers assess the risk of dams，they require a wide variety of information such as in⁃strumentation data，historical records of incidents，previous risk assessment reports，construction re⁃cords，dam geometry，geolocation information，etc.However，the majority of this information is typically found in disparate documents，as well as in institutional and/or personal knowledge.This dispersed way of storing dam related historical data does not help in integrated assessment，knowledge discovery in stored data or effective visualization of analyzed data.Without an integrated information repository，it can bedifficult for engineers to make risk-informed decisions efficiently.To improve the risk informed deci⁃sion making process，advanced information modeling，analysis and visualization techniques have been successfully applied in building and facilities domains.In this paper，such best practices are overviewed and assessed for their applicability，benefits，and limitations for dam risk assessment.Specifically，we re⁃view best practices on information models，data standards，visualization systems，and data analytics from other domains and discuss how they may be leveraged for improving the risk assessment of dams.The best practices presented in this paper could have the potential to improve the existing dam risk manage⁃ment process by allowing engineers to review and exchange all necessary information in an integrated en⁃vironment.

Key words:dam；information models；data standards；visualization systems；data analytics

中图分类号：TP315

文献标志码：A

文章编号：1671-1092（2016）01-0065-06

收稿日期：2015-12-25