刘冬奇
湖南永州南方新材料科技有限公司双园分公司 湖南 永州 425000
随着工程对混凝土质量要求的提高以及现代施工管理方式的转变，国内外在混凝土面板坝的施工过程中数据无人采集、信息流的上报和反馈、拌和状态的智能化分析方面均有相关研究。运用GPRS技术解决了拌和站远程数据传输问题，通过专用接口实现拌和生产运行数据的自动采集；
在混凝土生产线上安装数字监控装置采集混凝土生产配合比，确保了混凝土数据采集的真实性和时效性。
拌和楼混凝土生产质量智能化监控不仅可实现自动化采集数据和分析数据，还能主动发现生产过程问题和预警问题，并能及时地、恰当地将相关警报、报表等信息推送给适宜的负责人。为实现混凝土拌和站生产全过程跟踪与管理，本文研发了一套混凝土生产质量智能管控在线系统，系统构架设计如图1所示。该系统的主要功能包括混凝土配合比误差分析、基于GIS地图的混凝土运输车管理、砂骨料含水率快速测定、混凝土原材料及成品质量检测数据关联分析、混凝土性能智能预测、预警[1]。关键技术包括混凝土拌和配合比参数动态调控技术、基于数据采集的混凝土数字化施工技术以及混凝土智能化拌和质量的实时预警反馈调节系统。
图1 混凝土生产质量智能管控在线系统构架
混凝土性能与其配合比密切相关，国内外学者从不同的出发点对混凝土配合比设计方法进行了大量的研究，提出了许多配合比设计方法，目的是充分合理、最大限度的发挥骨料的作用。JGJ55—2011《普通混凝土配合比设计规程》要求，通过推荐的材料参数比例，结合经验公式计算获取参数，最终获取材料配合比例，然后通过试验验证，获得需要的配合比。现有的配合比设计方法对材料性能要求严格，当混凝土的材料性能发生变化时，需要及时配合比参数并进行试验验证，有可能重新设计配合比。
在实际的混凝土拌和生产过程中，材料配比很难严格满足设计配合比，在一定范围内波动，原有的配合比参数已无法反映出混凝土的性能指标，进一步影响混凝土拌和的质量与施工质量。在混凝土的生产过程中，对于同一混凝土配合比，在原材料没有大变动的情况下，拌和物状态也会因为砂石含水率的波动而发生变化。由于受天气状况、开采部位以及加工运输过程中不确定性的影响，工程现场砂石骨料含水率往往波动较大，直接影响骨料拌和的水灰比，进一步对混凝土拌和质量产生重要影响。目前国内含水率检测基本上还处于人工检测阶段，对精度要求较高，一般采用烘干法，虽然准确度较高，但是检测步骤繁琐且耗时久，样本数量也有限，代表性差，无法为生产提供实时数据。混凝土砂石骨料含水率的在线快速检测技术也有较多成果，国外无损检测研究起步较早，常用的含水率方法主要有微波法、中子法、电阻法以及电容法，但存在成本高、稳定性差、操作繁琐等局限性。当前可商用的快速含水率检测方法的测量精度普遍低于传统烘干法的精度。这些仪器的精度折算成对每方混凝土的用水量精度的影响，一般会超出规范规定的水称量误差≤1%的规定。因此，为实现混凝土含水量的有效控制，需要研究传统方法与在线方法的综合措施，在提高含水量检测速度的同时，将精度提高到工程可用的水平。
基于混凝土的配合比理论，以及计算机数据库理论和机器学习方法，研发混凝土配合比动态调控技术，在控制中心的服务器上部署中心数据库和中控软件。根据影响混凝土性能的指标参数，构建多因素灰色关联法统计模型，采用经验公式或者BP神经网络对混凝土性能进行预测，进而通过评价拌和质量，动态调整胶凝材料用量和拌和用水量等配合比参数（如图2所示），使其满足设计指标，实现了胶结配合比的动态优化与智能调控。对拌和原材料的称量误差进行智能分析，通过监测拌和楼设定配合比与实际配合比之间的相对误差，对超出误差范围的参数进行反馈预警，以便各参建单位及时掌握混凝土拌和质量，进一步采取处理措施。
图2 配合比信息实时监控画面示意图
拌和楼混凝土生产质量智能化监控首先涉及的技术是数据采集、传输与共享。数据采集主要实现混凝土拌和楼各个环节的生产数据或试验数据的准确、实时、高效采集，数据共享主要完成生产数据的查询。为了实现混凝土从原材料入场至成品质量的全链路监控，本研究基于CS模式，开发了web界面的管理数据录入系统，建立专门的硬件模块、数据的采集和自动上传模块，采集混凝土拌和楼生产过程的关键信息传送至控制中心，这样可以排除人为干涉，保障生产过程中信息采集的唯一性、真实性。数据的传输采用“高速无线局域网络+全网通用蜂窝网络”联网模块，开发模块的智能化代码，使数据传输模块自适应最佳的网络信号，保证数据传输的可靠性。
利用北斗定位技术，研制了一种可实时获取混凝土运输车辆的位置信息，将其行驶路线显示在工程地图上，跟踪、存档，实现了混凝土的全程智能化监测，确保每一块混凝土的质量达到标准。因此，对所收集到的资料进行快速、精确的分析，并对其进行科学的预报，是对混凝土品质进行智能分析的一项重要技术。通过对混凝土原材料进场、原材料检测、配合比误差分析、运输车辆轨迹、浇筑部位、成品质量检测等信息的互联，实现混凝土全程的追踪和追溯，从而达到混凝土的闭环管理[2]。利用大数据与神经网络技术，利用智能分析方法，对混凝土生产过程中的原材料和成品品质的测试结果进行智能分析，建立了混凝土的性能预测模型，并对其进行了评价。同时，通过智能程序实现了混凝土混合工艺的智能化设计，形成了一套与混凝土专家相似的智能决策系统，可以实现对混合过程中的各类信息进行智能的分析与处理，从而解决了问题的精确、及时等问题。
（1）数据采集
本文研究了抽水蓄能电站混凝土生产系统过程管理的数据在线录入、审核及查询，包括配合比、要料单、传感器率定、试验检测数据等。基于CS模式，开发web界面的管理数据录入系统。通过在拌和楼试验室电脑以及工控机电脑上部署相关录入软件，实时采集拌和站管理人员和操作人员所打印的、所笔记的、所电子编辑的配合比、要料单、传感器率定、试验检测数据等。通过提前录入的大量数据范例，以及系统内置的智能化学习算法，形成典型数据的模式库，从而达到对录入数据的审核，一方面保证录入数据的准确性，另一方面达到督促相关人员严格录入数据的目的。在win系统下，开发数据的采集和自动上传模块，通过在拌和楼各个控制电脑中进行部署，实现对拌和楼生产控制数据的自动化采集和上传。混凝土拌和楼生产过程中的各种数据，一般储存在各工点的拌和楼以及拌和楼试验室的电脑中，或者零散的分布于管理人员的电脑和记录本上，这些数据的收集汇总和分析工作繁重，很难做到及时统计和分析，同时拌和生产中问题的反馈处理过程滞后，制约了混凝土生产过程管理的效果。混凝土质量受各种原材料和不同制备工艺等多种因素的影响，各影响因素与最终产品质量之间的映射复杂，而且混凝土成品质量的评价指标也较多，对于特定的工程，质量评价指标都具有独特性。
（2）混凝土生产质量智能化监控硬件系统
本文还研究实现了混凝土生产拌和称量端数据的实时采集并上传至数据库，跟踪及监督混凝土配比信息及使用部位质量。通过工地现场局域网或蜂窝网络将数据上传给中心服务器，数据的传输采用高速无线局域网络+全网通用蜂窝网络联网模块，开发模块的智能化代码，使数据传输模块自适应最佳的网络信号，保证数据传输的可靠性。数据的收集和上传需要依靠现场全覆盖的网络系统，并且上水库的数据可以传输至下水库，因下水库将作为中控服务器所在地。将根据工地现场各运营商的蜂窝网络泛在情况，开发模块的智能化代码，使数据传输模块自适应最佳的网络信号，保证数据传输的可靠性。通过集成传感元件和通信元件，研究开发智能化的数据采集和上传模块，安置于拌和楼的关键部位，并且该方案遵循对拌和楼仅进行微小完善、不改造、不影响原配置的原则。通过各个传感器返回数据的时间戳等特征值，将数据归类处理，目的是将同一方混凝土的原材料检测信息、原材料称量信息、设备搅拌该方混凝土时的运行信息等进行归类分析，达到跟踪及监督每一方混凝土配合比信息，以及成品质量和使用部位等目的。
通过建立混凝土原材料性能、水胶比、骨料含水率、配合比、实验数据等与设计混凝土性能的发展关系，基于中心数据库和中控软件，基于混凝土的配合比理论，建立基于云理论与神经网络的混合集成的云神经网络耦合模型，对实时的对数据进行分析，通过提前学习到的范式，对当前混凝土拌和状态给出评价，相关结果反映到管理者的客户端设备，对混凝土性能的发展过程实现实时预测，并对分析出的质量问题进行预警预报，并推送相关信息给管理人员，方便工程管理[3]。通过拌和系统中心服务器和数据库获取数据采集设备实时获取的各项指标，包括混凝土原材料，尤其是细骨料的含泥、含水率等材料参数的检测数据；
拌和楼的实时运行数据，主要是配合比数据；
混凝土成品检测数据，主要有试验室检测数据等；
以及拌和楼的管理人员、操作人员以及其他相关人员手中，实时采集他们所打印的、所笔记的、所电子编辑的配合比、要料单、传感器率定、试验检测数据等；
并预测混凝土性能的发展过程，建立预警机制，对不满足规范要求、设计指标、行业部门要求的参数及时预警。
（1）原材料的检测数据
原材料的检测数据具体包括中石子、粗砂、大石子、小石子、水泥、粉煤灰、外加剂。根据试验检测频次，建立每车混凝土所用原材料与其监测信息的关联，原材料的试验检测关联主要是关联检测报告编号，做到有据可查。其中，水泥和粉煤灰还包括了原材料的采购信息，通过计算水泥和粉煤灰的使用情况，将每车混凝土所使用的水泥和粉煤灰与其采购信息相关联，同时与水泥和粉煤灰的试验检测结果相关联。检测报告的信息读取主要通过与试验室建立数据读取接口，以读取其相关数据。
（2）车辆轨迹信息
罐车是混凝土运输的主要工具，其运输轨迹至关重要，车辆运行轨迹起到连接拌和拌和楼与工程浇筑部位的核心纽带，通过读取车辆位置信息，可以对判断车偏离行驶路线、未到预设指定区域卸料的车辆进行预警。具体为首先，将对每辆运输车进行注册登记，在中心服务器的数据库中建立车辆汇总管理表，记录所有车辆情况，包括车牌号、装载量、司机姓名、性别、手机号、车辆用途等信息。其次，在中心服务器的数据库中，对每辆车建立一个运行状态表，记录每辆车的运行情况，包括车牌号、GPS坐标、GPS授予的时间，以及是否在某个装货区等信息。
（3）试验检测系统
试验检测系统中包含了原材料和混凝土成品的检测委托单、委托单位、委托编号、样品编号、样品类型、样品等级、见证取样、实验报告等，是混凝土原材材料和成品质量检测信息关联的关键，建立读取实验室检测报告相关表单的数据接口，将所有信息进行关联，做到混凝土全过程跟踪与溯源，实现对混凝土生产过程的闭环控制[4]。其中，以日期、工程名称、施工部位、施工地址、运输车辆信息作为数据关联的关键信息，不仅以每一盘混凝土作为监控单位，而且对每车混凝土进行进一步分析，将每一车混凝土的配料单、拌和生产数据、试验检测、运输信息进行关联，实现对混凝土的关键信息的追踪。
综上所述，混凝土拌和站管控系统基本实现了生产数据的自动采集，解决了传统混凝土生产过程中数据录入工作量大、数据出错概率高、效率低下等问题。然而，现有的研究尚未深入到混凝土生产全过程中，尤其是在混凝土原材料快速检测、拌和生产配合比动态调控、数据采集自动分析、以及混凝土质量智能化监测预警等混凝土生产全过程管控的集成度智能化程度低，影响施工工期与混凝土的拌和质量，也无法避免混凝土生产过程中质量监控漏洞，进一步影响混凝土的拌和质量。
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