在智能制造與工業(yè)4.0浪潮的推動下，孿生工廠施工建設正從傳統(tǒng)模式向數(shù)字化、智能化轉型。其中，數(shù)字孿生工廠施工建設一體化通過物理實體與虛擬模型的實時映射，構建了覆蓋全生命周期的安全管理體系。從安全維度看，數(shù)字孿生工廠可展示和監(jiān)測的數(shù)據(jù)維度涵蓋人員、設備、環(huán)境、工藝及應急響應五大核心領域，為施工安全提供全方位保障。
人員是施工安全的核心變量。數(shù)字孿生工廠通過可穿戴設備、定位系統(tǒng)及AI行為識別技術，實時采集人員位置、動作軌跡及生理指標數(shù)據(jù)。例如，在某特大型煉化項目中，系統(tǒng)通過智能安全帽監(jiān)測工人心率、體溫及作業(yè)區(qū)域，結合歷史事故數(shù)據(jù)庫，對高空作業(yè)、密閉空間作業(yè)等高風險場景進行動態(tài)預警。當工人進入危險區(qū)域或出現(xiàn)疲勞狀態(tài)時，系統(tǒng)立即觸發(fā)警報并推送至現(xiàn)場管理人員，同時通過AR眼鏡提供應急疏散指引。此外，人員培訓數(shù)據(jù)也被納入孿生模型，通過模擬事故場景訓練工人應急反應能力，顯著降低人為失誤率。
施工設備的穩(wěn)定性直接影響工程安全。數(shù)字孿生工廠通過物聯(lián)網傳感器實時采集設備振動、溫度、壓力等參數(shù)，構建設備健康指數(shù)模型。例如，在某鋼鐵基地建設中，系統(tǒng)對旋挖鉆機、塔吊等關鍵設備進行24小時監(jiān)測，利用機器學習算法分析歷史故障數(shù)據(jù)，提前72小時預測軸承磨損、液壓系統(tǒng)泄漏等潛在故障。當設備參數(shù)偏離安全閾值時，系統(tǒng)自動生成維護工單并推送至維修團隊，同時模擬維修方案對施工進度的影響，實現(xiàn)“維修-生產”雙優(yōu)化。據(jù)統(tǒng)計，該模式使設備非計劃停機時間減少40%，年節(jié)約維修成本超千萬元。
施工環(huán)境的安全風險具有隱蔽性和突發(fā)性。數(shù)字孿生工廠通過環(huán)境傳感器網絡，實時監(jiān)測溫濕度、氣體濃度、噪聲水平及地質條件等數(shù)據(jù)。例如，在深基坑施工中，系統(tǒng)通過土壓力計、孔隙水壓計等設備，結合地質勘探數(shù)據(jù)，構建三維應力場模型，動態(tài)評估邊坡穩(wěn)定性。當監(jiān)測到土體位移速率超過臨界值時，系統(tǒng)立即啟動預警，并模擬加固方案對施工周期的影響，輔助決策者選擇最優(yōu)處置措施。此外，系統(tǒng)還可聯(lián)動通風設備、除塵系統(tǒng)等環(huán)境控制裝置，確保施工環(huán)境符合安全標準。
施工工藝的合規(guī)性是安全的基礎。數(shù)字孿生工廠通過BIM（建筑信息模型）技術，將設計圖紙、施工規(guī)范及操作流程轉化為可執(zhí)行的數(shù)字工藝模型。例如，在某鋰電池工廠建設中，系統(tǒng)對電解液灌注、高溫烘烤等關鍵工藝進行仿真，模擬不同參數(shù)組合下的安全風險，優(yōu)化工藝流程。同時，系統(tǒng)實時比對實際施工數(shù)據(jù)與模型預設值，當出現(xiàn)偏差時（如溫度超標、灌注速度過快），立即觸發(fā)工藝調整指令，并記錄違規(guī)操作事件，為后續(xù)質量追溯提供依據(jù)。
突發(fā)事件應對能力是安全管理的最后防線。數(shù)字孿生工廠通過集成氣象數(shù)據(jù)、交通信息及應急資源庫，構建動態(tài)應急預案模型。例如，在某橋梁錨碇基坑施工中，系統(tǒng)模擬暴雨、坍塌等事故場景，推演人員疏散路徑、設備撤離順序及救援資源調配方案。當真實事件發(fā)生時，系統(tǒng)自動匹配最優(yōu)預案，并通過三維可視化界面指揮現(xiàn)場處置，同時調用周邊醫(yī)療、消防等資源數(shù)據(jù)，實現(xiàn)“秒級”響應。據(jù)實踐，該模式使應急處置效率提升60%，次生災害發(fā)生率降低35%。
數(shù)字孿生工廠施工建設一體化通過多維度數(shù)據(jù)融合與實時分析，將安全管理從“事后處理”轉向“事前預防”和“事中控制”。其核心價值在于：
風險可視化：通過三維模型與數(shù)據(jù)疊加，直觀呈現(xiàn)安全隱患；
決策科學化：基于數(shù)據(jù)驅動的仿真推演，優(yōu)化安全策略；
資源高效化：精準調配安全資源，降低管理成本。
未來，隨著5G、AI及邊緣計算技術的深化應用，數(shù)字孿生工廠的安全管理能力將進一步向“自主感知-自主決策-自主執(zhí)行”的智能體演進，為工業(yè)建設安全樹立新標桿。
