日前從上海市徐匯區住房保障和房屋管理局獲悉，一種建築安全管理智慧系統將應用於永嘉路291弄中共江蘇省委機關舊址、復興西路147號柯靈故居等紅色建築和歷史保護建築，利用數位化技術為這類建築的安全保駕護航。完成試點後，這個系統有望在全市推廣應用。

  去年3月，徐匯區住房保障和房屋管理局、市歷史建築保護事務中心、上海交通大學上海市公共建築與基礎設施數位化運維重點實驗室、上海建材集團節能環保科技有限公司等10家組織簽署協議，在建築維護和改造、數位化運維、城市建築和工程設施智慧運維、都市更新等領域開展合作，進行創新性研究、技術應用、工程實施和人才培養。

  如何對歷史保護建築實施數位化管理？上海交大船舶海洋與建築工程學院副院長楊健介紹，三方產學研合作開發出一個智慧化物聯網系統，能有效監測老建築的傾斜、開裂、超載等結構异常情况，擅自敲牆、裝修等使用違規情况以及其他導致建築損傷的灾害情况。

  這個系統由5個部分組成，已在武康大樓2019年修繕工程中試用。

  第一部分是資訊感知子系統，通過在歷史保護建築上安裝多種感測器，及時感知建築的振動、位移、裂縫、變形等情况。圖像採集裝置能對違規使用現象明察秋毫。

  第二部分是物聯網傳輸子系統，將感測器採集到的資訊通過物聯網傳輸協定，傳輸到安裝在老建築裏的本地服務器，由服務器對數據進行初步清洗和壓縮。經處理的數據，再傳到雲端。

  第三部分，資料傳輸到雲端分析子系統後，經過機器學習訓練的算灋將對老建築的大數據進行分析。過去沒有採用機器學習科技時，資料分析會出現較大誤差。比如對於建築振動的分析數據來自加速度感測器，採用閾值預警，只要採集到的數據超過某個閾值域，系統就會預警。但有時，振動异常只是感測器介面鬆動、車輛駛過樓宇等其他情况造成的。科研團隊採集了大量與建築振動有關的歷史資料，並按照造成振動的不同來源，對大數據進行分類，再對分析系統進行訓練。經過這種機器學習，科研團隊開發出一套能精准分析建築振動原因的算灋，誤報率、漏報率大幅降低。

  第四和第五部分分別是視覺化管理子系統、快速回應和管控子系統。前者已在武康大樓投入使用，這座船型建築的應力、應變、振動、風壓、溫度等數據，在荧幕上一目了然。後者可接入政府“一網統管”系統，讓有關部門及時瞭解轄區內歷史保護建築的安全情况。

  楊健說：“我們會將BIM（建築資訊模型）靜態數據與建築安全管理智慧系統的動態資料結合，打造與一幢幢歷史保護建築對應的數位孿生建築，通過它們預測實體建築的變化趨勢。”