基于云平台的危房健康监测系统研究
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作者:于雪飞
摘 要：改革开放以来，伴随着我国综合国力的快速提升，人们的生活质量和水平都获得了长足的进步。活跃的市场经济也促进了人居环境的改善，城市化进程的加快使得一些使用年限较长，结构稳定性缺乏保障的危房亟待统一管理并采取相应的安全保障措施。基于物联网技术的24h可视化全程实时监控房屋监测数据能够为分析房屋结构变化的动态情况提供及时的报警功能。本文结合云平台危房监测系统的组成结构及各部分功能进行深入的研究与分析。结合实际详尽地剖析了该危房健康监测系统在实际应用过程中的流程与效果，希望以此为后续危房改造和危房状态监控的效果提升带来一定帮助。
关键词：危房监测 云计算技术 云平台 健康监测系统
中图分类号：TP274 文獻标识码：A 文章编号：1674-098X（2019）06（c）-0152-03
近年来，快速发展的先进科学技术已经极大程度地改进了人们的日常生活和工作方式。生产和制造技术的突破与升级也推动了先进技术的实践和应用。各行业的经营与运行模式也向着更加高效的智能化转变。在时代的更替进程中，城市边缘的扩张和人口数量的激增都让传统老旧住宅的淘汰速度逐渐变快。而在对这些存在一定安全隐患的老旧建筑进行管理、维修和拆除等过程中，为了全面保证过程的安全性应进行妥善的处理和全程安全监测。
1 老旧危房监测及安全管理现状分析
目前城市及乡镇地区存在的老旧危房大多建成年限较早，建筑主体结构大都由砌筑体和混凝土组合而成。在长期的使用过程中，受到外界自然条件、地质活动和气候环境的影响，其结构强度往往出现了明显的衰减。部分破败严重的危房甚至存在明显的墙体裂缝和倾斜等现象，存在着巨大的安全隐患。老旧危房的监察管理一直以来都靠人工巡查的方式进行，由于危房的分布十分分散，传统人工走访巡查的方式不仅效率低，在管理水平和全面性上也存在很大的局限性。现阶段，我国大部分中小城市及城镇乡村的信息化管理系统建设并不完善，相关的基础设施大多较为落后，这就为危旧房屋的统一化维护管理带来了较大困难。近年来，因老旧危房管理不善而倒塌，造成人员伤亡的案例屡屡见诸报端，这也引发了社会公众的极大关注。老旧危房因建造年限较为久远，受到当时的建筑施工技术和建筑工艺等方面的影响和制约，其整体的结构强度和耐用度并不稳定，加之当时也没有一套相对健全的科学管理机制，这就造成了在后续的住房使用和维修过程中，维护、监督与管理的相关措施难以有效开展。另一方面，在众多中小规模城市中危房较为普及。这很大程度上与当地的经济状况和社会发达程度有关。经济发展的速度会间接影响到城市建筑更新迭代的速度。老旧危房在缺少活力的经济环境中即便超出了服役年限，也会因为种种客观原因而不得不继续居住和使用。
根据我国现行的危房鉴定相关标准及分类方式来看，C级和D级危房需要采取相应措施进行处理。其中，C级危房需要进行加固维修并在确认其结构强度满足居住安全的硬性指标基础上，才可继续居住和使用。而D级危房则必须强制搬离。以上两类危房级别的鉴定需要结合实际情况而做综合考量。在对危房的危险程度进行客观评定时，需通过房屋倾斜变形的程度和建筑物主体的裂缝分布情况判断其具体的危房等级。而为了提升危房鉴定过程的准确性和时效性，就必须在前期加强危房的状态监测与管理。鉴于危房存在着极大的不确定性，何时倒塌及相应的倒塌风险也无法根据现有样本进行客观评定。只有通过密切的监察和管控才能够彻底排除安全隐患。相关部门可派巡查人员定期前往危房周边进行检查，并重点关注和记录其在指定周期内的变化情况，尽量减少监测过程中的局限性。人工方式难以做到24h不间断的监测，而仅能够间隔一段时间去对建筑物的主体结构及局部关键受力点进行周期性观察。采取的监测方式，如射线法、冲击回波法等由于其数据量有限且随机性较大，也难以代表危房的真实情况。在后期的统计分析和危险级别分类时极易造成较大的误差，由其导致的项目后期工作量无法确定。同时，传统方式需要消耗的人力物力等监察成本十分巨大，负责危房监察的人员还必须具备专业的知识和丰富的经验。人工监察主要依赖于主观判断的结果，这期间的人为因素也可能对危房管控的效果造成影响或引发预警不及时等问题。
从世界范围内来看，建筑结构的健康监测系统常见于桥梁、隧道等大型结构的管理中，而在危房监测领域则十分鲜见。这不仅是因为危房监测专项资金有限，还由于多种智能传感器技术的应用需要较高的开发成本。而借助物联网支持下的云平台则可以降低传统智能传感器的使用量，利用先进的数据算法实现传感信息的高效采集和分析，从而满足了市场对于危房监测的强烈需求。构建基于云平台的危房健康监测系统不仅对于建筑业本身有着重要意义，对维护社会稳定和国民的生命财产安全同样至关重要。
2 危房健康监测涉及的监控指标
用于衡量和评价房屋危险程度及存在危险因素的物理指标需要根据建筑物的主体结构类型及承重情况进行差异化的确定。一般的危险因素包含了墙体的变形、裂缝、建筑材料的收缩、膨胀以及房屋倾斜程度和因地基不均匀所导致的沉降现象等。具体的危险因素确定方式及判别指标需要联合房屋所处地理位置及建筑结构安全监测的系统要求进行客观评定。必要时可借助云平台的健康监测系统，对危房的多项指标进行同步实时监测。将危房周边传感器采集到的数据经互联网上传至云端系统后，统计分析得出关于危房危险程度的判定结果。不同传感器由于类型和功用的不同，可用于健康监测系统的各子模块中，用于监测危房不同关键指标的变化情况。 2.1 倾斜沉降监控
危房等建筑由于长期经受来自地质活动和外界人为因素所造成的干扰，经常出现地基不均匀沉降现象。这种较为普遍的结构变化的产生原因多见于结构年久失修所造成的承载力下降。另外，建筑内外部的荷载出现不平衡时也极易诱发房屋的倾斜和沉降。为此，在房屋鉴定的监控标准中，用于衡量房屋安全等级的倾斜指标是评估房屋危险程度的重要依据。承载力结构的倾斜和变形程度往往直接关联楼房建筑物失稳倒塌的可能性。一旦主体结构发生严重的变形倾斜，建筑物内部的应力也会随之急剧变化，致使局部承重结构断裂失效，进而扩大至整座建筑物的其他部分。这种现象的危害十分严重并且发展迅速，需要进行重点监控和管理。
2.2 裂缝监控
房屋裂缝的出现十分普遍，并且其形成原因也相对复杂。建筑物的内部和外部因素都能直接引起裂缝的产生。对混凝土和砌筑体建筑物而言，墙体的开裂等结构变形是世界范围内普遍存在的建筑异常现象。由于混凝土和砌体结构的相互作用关系及稳定性受到破坏，内外部的承载力发生变化或局部受力不均匀等都会导致楼体承载构件产生裂缝，并随着时间的推移不断扩展延伸。因此，在危房健康监测过程中关注裂缝的形成及变化规律能够及时发现建筑物潜在的安全隐患，并为相应补救措施的制定提供依据。
2.3 应力应变监控
在建筑物的不同时期和物理结构的不同状态下，房屋各构件的应力数值和方向会发生改变，甚至重新分布。对建筑物各主要构件进行应力和应变的测量与评价，便能够及时有效地掌握房屋内部的受力变化情况，并由此判断未来一段时间内房屋可能出现的结构变化，从而有效预防倒塌等危险事故的发生。
2.4 动力学特性监控
从建筑动力学的角度对房屋内部的主体结构建模分析，可通过对物理模型的估计和测算，直观的模拟出在建筑结构内部存在异常或受损的部位。针对其动力特性，结合基频、阻尼、模态等指标的变化规律总结出动力特性的异常变化范围和趋势。经过理论分析后，再将其与标准数据进行对比，便能从中判断出建筑物的主体结构是否发生损伤以及损伤的程度如何。
3 基于云平台的危房健康监测系统架构及硬件组成
根据危房健康监测系统的实际功能需要和应用环境的要求，其基本系统架构由硬件子模块和软件展示模块两部分构成。从整体组成结构来看，危房健康监测系统是基于并行分布和无线监测的控制系统。它将利用空中云计算分布式服务网络，将大量数据的计算和分析任务交付给云端分布式计算机完成。经过高效的运算和处理，整个数据周期的传输、交互和结果反馈都在云端实现。这种分散控制的执行方式不仅提升了监测的实时性，也可保证数据传输和计算结果的准确性，大幅度降低误差。用户无需专门购置计算机系统，只需将现有的硬件设备连同配套的计算机接入云端系统即可快速访问权限范围内各节点所对应的监测对象。不同用户之间还可以进行许可范围内的互联和通信，为多部门的协同工作和分散式危房的实时监控管理提供了有力的技术支持。在云平台完成对传感器采集数据的整理、分析和计算后，将及时把数据回传至数据库存储，同时对最终的危房判定结果进行显示，便于专业技术人员进行人工复核与判断。
在监测系统的分布和安装方面，每栋作为独立监测对象的危房均需安装多个传感器和一台监控主机，负责各类物理信息的采集和数据传输的工作。其中，傳感器能够将危房发生的倾斜角度，裂缝宽度及周边环境的温度和湿度等基本物理量通过电流、电压信号的形式，经传感器内部的转换机将数字信号发送至云端服务器，进而系统就可以获得由分散分布的多部监控主机回传的监测数据，随后有针对性的完成处理和分析。用户在获取相应权限后也可查看和显示相应范围的数据，并通过数据分析软件进行监测信息的浏览、查询等基本操作。
3.1 硬件设备子模块
（1）传感器子系统：危房健康监测系统中的传感器部分是负责采集危房各类物理参数和指标数据的重要媒介。其主要包含用于测量危房倾斜程度和裂缝发生的传感器，以及动态变化传感器等。通过在危房的主要构件上及周边监测点安装传感器，并和监控主机进行组网连接实现基本的动态监测功能。其电源由监控主机直接供应，在日常的监测过程中，若监测指标超过设定阈值和范围时则自动触发警报。
（2）嵌入式采集仪：用于危房监测的监测系统需要24h不间断运行，因此在功耗上更倾向于选择低功耗的整体结构。监测系统中嵌入的低功耗采集模块可对采集到的电信号进行预编码及传输。可通过无线或有线网络将数据上传至远程云端服务器，进行后续的处理和计算。
（3）监控主机：作为整套危房监测系统的核心控制设备，监控主机内部布局了房屋数据的存储和传输功能，并提供各模块工作所需的电源。还可经无线网络输出并上传数据，实现危房数据的实时更新和监测结果的及时反馈。
（4）云服务器和数据库：从长期使用的角度考虑，用于危房监测系统的云服务器必须具备成本低、适应性强、扩展性好等特点，并且在后期的日常维护和故障排除等过程中要易于操作。一般的云服务器多以固定IP地址为监测系统提供实时的危房数据处理和状态判别功能，这一过程的任务可分配给多个操作单元同步进行，以此平衡数据的传输和运算速度，全面提升各监测点的反馈效率。经汇总的原始数据经过筛选和初步处理后，可经云平台进行深度的加工和处理。分析和计算完成后的数据将被直接存储于数据库中。另一方面，数据库需要有足够的容量和良好的运行稳定性，易于进行数据的迁移和存储，也能为用户的信息查询和读取提供便捷的渠道。
（5）预警设备：结合传感器采集到的危房监测数据，可对危房的状态进行分析判断。对于超过阈值的指标，监测系统可提供多种预警方式。例如，向用户手机发送短信或通过声光报警等对危房的危险状态作出警示。
3.2 监测系统软件功能与应用方式
在功能完善的硬件架构支持下，实现主要监测功能的软件系统开发和数据的显示传输等功能都需要软件系统具备高效的运转机制，并能完成数据的快速处理和状态响应。危房监测软件常采用B/S构架，可通过集成网页中不同监测对象所对应的监测数据联动硬件状态和系统工作状态，为用户给出可供参考的楼房具体情况，并结合地理坐标实现对分散地区多栋危房的同步监测。 得益于GIS地理信息平台的应用，危房健康监测软件可显示所有处于监控范围内房屋的地理坐标和周边情况。常见的B/S架构监测系统都采用Java语言开发，并配有MySQL语言编写的数据库。这种主流的数据格式可以良好兼容各操作系统的智能手机和移动设备，用户只需在移动端通过浏览器或专用的手机APP即可随时随地访问监测系统，远程查看和浏览被监测房屋的具体情况。在系统登录后，用户将被赋予相应的操作权限，系统会根据用户类别进行划分，从而读取监测对象的不同监测指标及具体阈值范围。还可以借助更加直观的表格、曲线图、柱形图等形式，完成监测数据的可视化展现。控制器将结合外部服务器构筑统一的云端服务平台，在本地数据库进行数据存储和传輸的基础上，建立良好的监测结果反馈机制。按照预先设定好的监测指标所对应的阈值范围作出准确判断。
3.3 监测报警方式
根据每栋危房的具体情况，危房监测系统都会给出一套相对独立的判别指标。通过差异化的预警机制和监测范围，系统能够满足用户的各类实际需要。报警策略的制定需要结合房屋的建造、使用年代及基本建筑类型做具体考虑。对涉及到的监测指标预警等级和关键指数的设定要明确其上限和下限。为了避免监测误差造成误报率过高等情况，可预先设定容错范围，只有当监测指标多次或长期超出允许范围时才自动触发警报。报警系统的工作方式可根据房屋的分布密集程度采取集中或分散式的响应方案，各模块和系统间的信息传输和通讯可按照通讯协议建立连接。
4 结语
在互联网技术和云平台技术的支持下，利用传感器对危房进行全面的安全监测和预警，有效规避房屋倒塌造成的风险是现阶段城市房屋安全管理的主流发展趋势。借助便捷高效的云端平台给远程房屋的安全监控创造了更多可能。根据传感器采集到的实地数据进行客观的安全评价和高效管理已成为未来一段时期内危房管理的新方式。在时代发展的进程中，各类先进前沿的技术与传统危房管理过程的结合可在满足用户实际需要的基础上，使危房管理的过程更加智能化和高效化。
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