一种基于BIM的基坑监测方法及系统与流程

一种基于bim的基坑监测方法及系统
技术领域
1.本发明涉及基于bim的建筑领域，特别涉及一种基于bim的基坑监测方法及系统。


背景技术：

2.随着城市化进程的推进，建筑工程技术的进步，所需使用的不规则的超大超深基坑在城市中心也越来越多，并且基坑规模在不断加大加深。基坑周围的环境越来越复杂，基坑周围的可能会有超高层建筑、古建筑、地铁、隧道、河渠、地下管线、高架、市政道路等不同的建筑环境，这些构筑物和建筑物对基坑变形比较敏感，如何快速准确掌握基坑变形情况，对基坑变形动态控制非常重要。
3.传统的深基坑监测技术中存在一些关键问题难以解决。主要体现在以下内容：1、通常采用经纬仪人工监测，测量工作量大，且要求专业测量人员多；2、整体花费测量时间较长，不仅耗时、测量效率低，而且精度较低；3、测量完成后处理数据为人工进行处理及统计，处理时间较长；4、测量得到的监测数据未能第一时间出具，会导致一系列问题的出现。
4.而目前不规则超大深基坑多圆环的监测要求严格，监测频率较为频繁，而且要求出具监测报告及时，因此如何能够实时掌握监测数据的动态来保证不规则超大深基坑多圆环施工的安全性成为急需解决的问题。


技术实现要素：

5.本发明提供一种基于bim的基坑监测方法和系统，本发明通过基于bim云端服务器数据处理后自动进行实时统计分析，可实时掌握其监测的数据，对于突发情况能够及时处理，减少人为对比分析，缩短了监测数据处理时间，大大提高了效率。其具体技术方案如下。
6.根据本技术的一个方面，提供一种基于bim的基坑监测方法，包括：根据所述基坑的数据信息，建立基坑监测bim模型；根据所述数据信息，布置对所述基坑的监测点以及监测基站；根据所述监测基站的监测范围，在所述监测点布置监测物；通过所述监测物和监测基站采集实时变化数据，将所述实时变化数据体现于所述基坑监测bim模型。
7.进一步地，所述根据所述数据信息，布置对所述基坑的监测点以及监测基站，包括：根据所述数据信息提取并排列所述基坑的定位点，根据所述定位点设置监测分区，根据所述监测分区中所标示的监测对象布置所述监测点和所述监测基站的位置和数量。
8.进一步地，所述根据所述监测分区中所标示的监测对象布置所述监测点和所述监测基站的位置和数量，包括：将布置所述监测分区中的所述监测基站设置强制对中，其中，强制对中误差控制在0.2mm。
9.进一步地，所述根据所述监测基站的监测范围，在所述监测点布置监测物，包括：设置所述监测物为棱镜；根据所述监测分区及所述监测基站的监测方位，将所述棱镜监测丝朝向所述监测基站，使得所述棱镜与所述监测基站通视。
10.进一步地，所述根据所述监测分区中所标示的监测对象布置所述监测点和所述监测基站的位置和数量，包括：设置对所述监测对象的监测等级，根据所述监测等级设置对所述监测对象的监测机制；其中，所述监测机制包括通过测量机器人进行间歇性实时监测及全天候实时监测。
11.进一步地，所述通过所述监测物和监测基站采集实时变化数据，将所述实时变化数据体现于所述基坑监测bim模型，包括：将所述实时变化数据上传至云端数据平台，所述云端数据平台根据预设的有效参数分析处理所述实时变化数据，获得三维数据值，将所述三维数据值输入至所述基坑监测bim模型中，得到带有标志的新基坑监测bim模型。
12.进一步地，所述得到带有标志的新基坑监测bim模型后，还包括：通过将所述新基坑监测bim模型与预设于系统中的阈值参数进行对比，判断当前所述基坑的情况是否需要进行预警。
13.进一步地，所述得到带有标志的新基坑监测bim模型后，还包括：通过所述新基坑监测bim模型，判断各个所述新基坑监测bim模型对应的所述基坑所在的位置，关联在预设位置范围内的所述新基坑监测bim模型的信息，判断其中至少一个所关联的所述新基坑监测bim模型的信息生效时，对所关联的其他所述新基坑监测bim模型的信息是否有影响，并产生预警信息。
14.进一步地，所述根据所述基坑的数据信息，建立基坑监测bim模型，包括：通过采用无人机扫描所述基坑的特征信息，结合所述基坑的建筑数据建立所述基坑监测bim模型。
15.根据本技术的另一个方面，提供一种基于bim的基坑监测系统，包括：监测基站，根据所述基坑的数据信息布置在所述基坑中；监测物，根据所述监测基站的监测范围布置在所述基坑的监测点处；云端服务器，用于接收并处理来自所述监测基站的实时变化数据；bim系统，接收处理后的所述实时变化数据并体现于基坑监测bim模型中。
16.综上所述，本发明的有益技术效果为：本发明通过根据所述基坑的数据信息，建立基坑监测bim模型；根据所述数据信息，布置对所述基坑的监测点以及监测基站；根据所述监测基站的监测范围，在所述监测点布置监测物；通过所述监测物和监测基站采集实时变化数据，将所述实时变化数据体现于所述基坑监测bim模型，通过基于bim云端服务器数据处理后自动进行实时统计分析，可实时掌握其监测的数据，对于突发情况能够及时处理，减少人为对比分析，缩短了监测数据处理时间，大大提高了效率。
附图说明
17.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：图 1 示出了本技术实施例提供的基于bim的基坑的监测方法的流程示意图；图 2 示出了本技术实施例提供的基于bim的基坑的监测系统的架构示意图。
具体实施方式
18.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
19.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
20.在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
21.下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
22.如图1所示，在本发明提供的一些可实现的实施例中，提供一种基于bim的基坑监测方法，包括：根据所述基坑的数据信息，建立基坑监测bim模型；根据所述数据信息，布置对所述基坑的监测点以及监测基站；根据所述监测基站的监测范围，在所述监测点布置监测物；通过所述监测物和监测基站采集实时变化数据，将所述实时变化数据体现于所述基坑监测bim模型。
23.在本发明提供的一些可实现的实施例中，所述根据所述数据信息，布置对所述基坑的监测点以及监测基站，包括：根据所述数据信息提取并排列所述基坑的定位点，根据所述定位点设置监测分区，根据所述监测分区中所标示的监测对象布置所述监测点和所述监测基站的位置和数量。
24.在本发明提供的一些可实现的实施例中，所述根据所述监测分区中所标示的监测对象布置所述监测点和所述监测基站的位置和数量，包括：将布置所述监测分区中的所述监测基站设置强制对中，其中，强制对中误差控制在0.2mm。
25.在本发明提供的一些可实现的实施例中，所述根据所述监测基站的监测范围，在所述监测点布置监测物，包括：设置所述监测物为棱镜；其中，监测基站接收来自棱镜的光信息。
26.根据所述监测分区及所述监测基站的监测方位，将所述棱镜监测丝朝向所述监测基站，使得所述棱镜与所述监测基站通视。
27.在本发明提供的一些可实现的实施例中，所述根据所述监测分区中所标示的监测对象布置所述监测点和所述监测基站的位置和数量，包括：设置对所述监测对象的监测等级，根据所述监测等级设置对所述监测对象的监测机制；其中，所述监测机制包括通过测量机器人进行间歇性实时监测及全天候实时监测。
28.在本发明提供的一些可实现的实施例中，所述通过所述监测物和监测基站采集实时变化数据，将所述实时变化数据体现于所述基坑监测bim模型，包括：将所述实时变化数据上传至云端数据平台，所述云端数据平台根据预设的有效参数分析处理所述实时变化数据，获得三维数据值，将所述三维数据值输入至所述基坑监测bim模型中，得到带有标志的新基坑监测bim模型。
29.在本发明提供的一些可实现的实施例中，所述得到带有标志的新基坑监测bim模型后，还包括：通过将所述新基坑监测bim模型与预设于系统中的阈值参数进行对比，判断当前所述基坑的情况是否需要进行预警。
30.在本发明提供的一些可实现的实施例中，所述得到带有标志的新基坑监测bim模型后，还包括：通过所述新基坑监测bim模型，判断各个所述新基坑监测bim模型对应的所述基坑所在的位置，关联在预设位置范围内的所述新基坑监测bim模型的信息，判断其中至少一个所关联的所述新基坑监测bim模型的信息生效时，对所关联的其他所述新基坑监测bim模型的信息是否有影响，并产生预警信息。在这里，基坑监测bim模型中可以包括多个在位置上有关联关系的多个基坑的bim模型信息，带有关联关系的多个基坑可以理解为，这些基坑在各个基坑的周围预设的范围内，预设范围可以设置为0.5米至10米，然后这些基坑会在施工的过程中或者某一基坑的变形会导致另一些基坑受到影响的关系，这时候，通过对这些基坑进行获取实时变化数据后，在新基坑监测bim模型上进行一一体现，并通过关联关系来体现和预测是否会因为其中一个基坑的变形而导致出现连锁变形的反应，使得另外的基坑出现变形的情况，同时，若有影响，则通过新基坑监测bim模型来进行预警的体现，使得监测人员能够实时快捷获取到基坑的变形信息，监测人员能够根据这些变形信息及时采取相应的方法来应对。
31.在本发明提供的一些可实现的实施例中，所述根据所述基坑的数据信息，建立基坑监测bim模型，包括：通过采用无人机扫描所述基坑的特征信息，结合所述基坑的建筑数据建立所述基坑监测bim模型。
32.在本发明提供的一些可实现的实施例中，提供一种基于bim的基坑监测方法，可包
括：(1) 根据基坑的数据信息，建立基坑监测bim模型：利用revit软件根据基坑图纸，创建图模一致的信息化基坑模型，并与通过无人对现场进行扫描所获得的基坑的实际数据进行实际相结合，来建立基坑监测bim模型，为后续布置现场监测点做准备。
33.(2) 编制基坑变形监测方案：监测基坑是否变形的关键是要及时获得实时变化数据和提供这些数据到云端服务器或者bim系统中去处理或预警，保证监测获得的实时变化数据准确反映基坑实际变形情况，因此监测点的布置和定位测量的重点就是在需要监测的对象合理杆件或部位上布置监测点。
34.(3)设立监测基站：对于各种不规则较大深的基坑，所需要进行监测的监测范围较广，监测点的位置较多，如在这种大基坑中只设一个基站，不能完全满足覆盖所有待监测的监测点。或部分监测点受到障碍物影响使得监测困难，测量效率受到影响。因此，在这里，设置基站采用混凝土墩，基底牢固坚实，基站需设置强制对中。强制对中误差控制在0.2mm。
35.(4) 监测点安装监测物（小棱镜）：在通过基站图纸或者通过无人机等方式监测基站的布设后，设置监测的分区范围，再按照监测分区范围在监测点布置小棱镜。在这里，将小棱镜固定在监测点，用膨胀螺栓将小棱镜固定安装牢固妥当。并将棱镜监测丝朝向监测基站，并使得小棱镜与测站是否通视。如有障碍或不能通视，调整棱镜位置或将棱镜调整方向与任一基站通视，使得基站内部能够全部或者重点分区范围能够受到监测。
36.(5) 调试棱镜：待基站搭设完成，棱镜安装就位后，在基站利用测量机器人，调整棱镜与全站仪朝向相对应。调整完成，将棱镜旋转螺母拧紧，将棱镜固定牢固。
37.(6) 变形监测：根据在基站内部布置监测点，采取设置在基站上面的循环测量机器人进行监测，对于紧要监测点，采取24小时实时监测。对于不太重要的监测点，采用间歇性监测。
38.(7) 云端服务器与测量机器人数据处理：云端数据平台可自动处理来自基站上通过测量机器人输送的监测的实时变化数据。在监测过程中会将所得的监测数据自动导入云端服务器或者平台;云端数据平台会自动处理所获得监测数据，平台会根据有效的参数来分析处理过的监测数据。在设置完成对平差参数之后，将点号和三维坐标插入其中，从而能得出周期内监测点的三维坐标值。在这个过程中，应提前在云端数据设置相关参数，并保证相关参数设置的准确性。同时，在这里，通过这些参数的插入到基坑监测bim模型中，能够得到新基坑监测bim模型，能够使得监测人员对基坑中的情况一目了然。
39.本发明进一步利用云端服务器及测量机器人对不规则的深基坑多圆环进行实时监测，来准确实时掌握数据，对基坑的变形进行及时处理；前期将测量机器人监测的数据与第三方监测单位进行数据对比分析，若两者监测数据相差较大，应分析相差较大的原因，及时进行处理；最终保证其监测数据准确，误差在允许范围内。
40.在本发明实施例中，步骤（6）的具体步骤为：采取循环监测，为移动式半自动变形监测；根据不规则深基坑形状，设置多个用于监测的基站，将测量机器人，安放在基站1，首先对基站1坐标高程进行校核，对其覆盖范围监测点进行监测，记录实时变化数据。然后将测量机器人移动至基站2，做法同基站1。依此类推至所以监测的就站，完成所有基站的监测任务。并整理形成初始监测数据。24小时实时监测，为固定式全自动持续监测，对于不规则深基坑多圆环，采取全部固定式全自动持续监测，费用占比较高，因此可对特殊位置采取固
定式全自动监测。对于不规则深基坑多圆环测量机器人监测来说，可采用半自动和全自动相结合方式进行测量机器人监测。
41.在本发明提供的一些可实现的实施例中，提供一种基于bim的基坑监测系统，包括：监测基站，根据所述基坑的数据信息布置在所述基坑中；监测物，根据所述监测基站的监测范围布置在所述基坑的监测点处；云端服务器，用于接收并处理来自所述监测基站的实时变化数据；bim系统，接收处理后的所述实时变化数据并体现于基坑监测bim模型中。
42.在本发明提供的一些可实现的实施例中，监测基站、监测物和监测点的设置包括：根据基坑的数据信息提取并排列基坑的定位点，根据定位点设置监测分区，根据监测分区中所标示的监测对象布置监测点和监测基站的位置和数量。同时设置所述监测物为棱镜；根据所述监测分区及所述监测基站的监测方位，将所述棱镜监测丝朝向所述监测基站，使得所述棱镜与所述监测基站通视。
43.在本发明提供的一些可实现的实施例中，设置监测基站包括：将布置监测分区中的所述监测基站设置强制对中，其中，强制对中误差控制在0.2mm。
44.在本发明提供的一些可实现的实施例中，监测基站的作用还包括：根据所设置对监测对象的监测等级，根据监测等级设置对监测对象的监测机制；其中，所述监测机制包括通过测量机器人进行间歇性实时监测及全天候实时监测。
45.在本发明提供的一些可实现的实施例中，基坑监测bim模型的作用还包括：将所述实时变化数据上传至云端数据平台，所述云端数据平台根据预设的有效参数分析处理所述实时变化数据，获得三维数据值，将所述三维数据值输入至所述基坑监测bim模型中，得到带有标志的新基坑监测bim模型。同时，通过将所述新基坑监测bim模型与预设于系统中的阈值参数进行对比，判断当前所述基坑的情况是否需要进行预警。或者，通过所述新基坑监测bim模型，判断各个所述新基坑监测bim模型对应的所述基坑所在的位置，关联在预设位置范围内的所述新基坑监测bim模型的信息，判断其中至少一个所关联的所述新基坑监测bim模型的信息生效时，对所关联的其他所述新基坑监测bim模型的信息是否有影响，并产生预警信息。
46.在本发明提供的一些可实现的实施例中，该系统还包括：无人机模块，通过采用无人机扫描所述基坑的特征信息，结合所述基坑的建筑数据建立所述基坑监测bim模型。
47.在本发明提供的一些可实现的实施例中，可通过基于bim的云端服务器数据处理后自动进行实时统计分析，可实时掌握其监测的数据，对于突发情况能够及时处理，减少人为对比分析，缩短了监测数据处理时间，大大提高了效率。
48.本发明的目的是结合基于bim的云端服务器及测量机器人的监测应用，提高传统的采用经纬仪人工监测，且测量工作量大，处理数据时间长，不仅耗时、测量效率低，而且精度低等问题，而提供一种基于bim云端服务器及测量机器人的不规则深基坑多圆环的监测方法，该方法主要从基坑监测bim模型创建、现场测量点布置监测点和监测用的基站、云端与监测的实时变化数据的联动。通过在不规则深基坑多圆环监测bim模型创建，主要与施工现场相结合，合理排布优化测量点，本方法采用revit软件进行模型创建，并导出轻量化模型与云端相结合，为云端服务器中提供可视化模型，作为测量机器人在云端自动监测的依
据；在现场测量点布置监测点中，主要设置有基站，作用是进行测量机器人的架设；参考点，主要位于变形区域之外，参考点上放置3~4个棱镜，覆盖整个变形区域；目标点，位于变形体上，从而能显示出区域变形位置。云端与监测数据的联动：主要利用综合智能监测系统，将实时监测的数据与云端进行一个数据连通，而综合智能监测系统包含24h数据采集、多种供电方式、各种传感器内容，也可根据不同项目应用进行按需配置，数据连通后，云端服务器可根据实时采集的监测数据进行分析对比与汇总，并与业主邀请的第三方监测数据进行对比，来分析监测数据的正确性。
49.本发明在不规则深基坑多圆环基坑施工阶段：基于bim云端服务器及测量机器人对不规则深基坑多圆环监测方法相结合；传统的监测方法是在得到了目标点的三维坐标之后，一般由监测人员根据情况调整监测周期,使监测的周期可以加长，并且要对监测的结果进行有效的分析。同时，监测人员要能够以时间作为分析以及处理数据的顺序，从而有效得出基坑变形的速度以及趋势。另外，监测人员也可以通过折线图来显示监测的结果，从而使所有周期的监测结果都可以清晰的表示出来。一些外界因素会影响到建筑物的变形，从而会使建筑物的位移发生周期性的变化。监测人员通过分析监测的数据也可以了解到基坑变形主要的部分。而这一系列过程中，需要大量的一些时间去统计和分析，本发明则采用测量机器人基于bim云端服务器数据处理后自动进行实时统计分析，可实时掌握其监测的数据，对于突发情况能够及时处理，减少人为对比分析，缩短了监测数据处理时间，大大提高了效率。
50.基于上述如图1所示方法，相应的，本技术实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述如1图所示的能够使用计算机程序运行的方法。
51.基于这样的理解，本技术的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质（可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等）中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本技术各个实施场景所述的方法。
52.在本发明实施例中，提供一种计算机设备，包括存储介质、处理器及存储在存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的使用计算机程序运行的方法。
53.基于上述如图1所示的方法，为了实现上述目的，本技术实施例还提供了一种计算机设备，具体可以为个人计算机、服务器、网络设备等，该计算机设备包括存储介质和处理器；存储介质，用于存储计算机程序；处理器，用于执行计算机程序以实现上述如图1所示的使用计算机程序运行的方法。
54.可选地，该计算机设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、射频（radio frequency，rf）电路，传感器、音频电路、wi-fi模块等等。用户接口可以包括显示屏（display）、输入单元比如键盘（keyboard）等，可选用户接口还可以包括usb接口、读卡器接口等。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如蓝牙接口、wi-fi接口）等。
55.本领域技术人员可以理解，本实施例提供的一种计算机设备结构并不构成对该计算机设备的限定，可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
56.存储介质中还可以包括操作系统、网络通信模块。操作系统是管理和保存计算机
设备硬件和软件资源的程序，支持信息处理程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储介质内部各组件之间的通信，以及与该实体设备中其它硬件和软件之间通信。
57.本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本技术所必须的。本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
58.上述本技术序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。以上公开的仅为本技术的几个具体实施场景，但是，本技术并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本技术的保护范围。