引言：随着信息技术的快速发展和普及，建筑工程领域产生了大量的数据，涵盖了工程设计、施工、运营、维护等各个方面。这些数据包含了丰富的信息和知识，对于工程项目的管理和决策具有重要的指导和支撑作用。然而，由于数据的规模、复杂度、多样性和动态性等特点，传统的数据处理和分析方法已经难以满足工程项目管理的需求，需要运用更加先进和有效的技术手段来挖掘数据的潜在价值。大数据挖掘技术在建筑工程管理中的应用，已经成为当前的研究热点和发展趋势，也是建筑工程管理的创新和变革的重要驱动力。

1大数据挖掘应用于建筑工程管理中的意义

建筑工程管理是一个复杂的系统工程,涉及建筑全生命周期的各个方面。随着信息化技术的发展,项目管理过程中产生了海量的多源异构数据,这为大数据技术的应用提供了支撑。大数据挖掘可以深入挖掘这些数据的内在价值,实现对关键影响因素的精确把控。通过对历史数据进行挖掘分析,可以发现管理模式和规律,建立精确的预测模型,并进行事前预警和风险评估。大数据技术使建筑管理实现从经验管理到数据驱动的转变。它可以有效提升决策的科学性和管控的主动性,确保建筑项目顺利进行和如期高质量完成。总体来说,大数据挖掘是实现建筑项目智能化和精细化管理的重要技术手段,对推动建筑管理水平的提高具有重要意义^[1]。

2大数据挖掘技术在建筑工程管理中的具体应用

2.1工程立项阶段的应用

（1)项目评估和决策支持。应用大数据技术，收集和分析行业内外类似项目数据，如项目规模、成本、收益、风险等，建立项目评估模型，利用数据挖掘、机器学习等方法，评估项目的可行性、风险和收益，提供投资决策支持。（2)投资控制和风险管理。通过建立项目风险评估模型，利用数据挖掘、人工智能等方法，评估可能影响项目投资的不确定因素，如市场需求、政策法规、技术变化、环境影响等，提出相应的风险防范对策，指导项目投资管理。

2.2工程设计阶段的应用

（1)方案优化和对比。通过收集和分析历史设计方案数据，如方案特点、优缺点、评价指标等，建立设计优化模型，利用数据挖掘、优化算法等方法，评估不同设计方案的优劣，提供方案优化建议。（2)工程信息化和协同设计。通过大数据平台，可以实现对工程信息的集中存储、统一标准、快速传递、安全保密的处理，提高设计协同和沟通的效果。

2.3工程施工阶段的应用

（1)进度控制和资源管理。通过建立工程进度预测模型，利用数据挖掘、深度学习等方法，发现进度异常，及时调整进度计划，提高进度管理的精确性和灵活性。同时，应用大数据技术，可以优化资源配备方案，利用数据挖掘、运筹学等方法，提高资源利用效率，降低资源浪费，提高资源管理的水平和效果。（2)质量监控和安全管理。通过挖掘历史质量和安全问题模式，利用数据挖掘、人工智能等方法，实现对项目质量和安全的监测预警，及时发现质量缺陷和安全隐患，提高质量管理和安全管理的主动性和有效性。同时，建立质量评价和安全评价模型，实现对项目质量和安全的评估和改进，提高质量管理和安全管理的水平和效果^[2]。

2.4工程运维阶段的应用

（1)设备状态监测和故障预警。通过物联网设备采集实时运行数据，利用数据挖掘、机器学习等方法，预测设备故障，实现状态监测和预警，及时进行设备维修和更换，提高设备管理的效率和质量。（2)能耗分析和节能管理。利用数据挖掘、回归分析等方法，找出节能潜力，制定节能措施，实现建筑能耗管理，降低建筑能耗，提高建筑节能的水平和效果。

3大数据挖掘在建筑工程管理中的应用实践

某项目建筑面积8万平方米,地上40层,地下3层,功能为甲级写字楼。该项目时间周期短,质量要求高,涉及结构复杂,资源投入大。为实现项目的顺利进行,需依靠大数据技术进行科学管理。

3.1项目数据的收集与处理

该项目应用了各类信息化手段进行全过程监控和数据采集,形成了包括文字、图形、图像、视频等在内的多源异构的大数据集群。这些数据来源于项目设计、施工、监测等各个方面,是大数据挖掘的基础。设计阶段通过BIM深化设计,获取每个专业的三维模型数据,包括建筑、结构、电气、暖通等专业数据。同时,使用无人机高清摄像头采集项目场地及周边环境图像数据。施工阶段安装传感器,实时监测温湿度、振动、噪音等数据。施工过程中还收集施工日志、质检报告、设备运行日志等非结构化文本数据。竣工阶段完成竣工图纸及照片采集。对异构海量数据进行清洗、建模、标注、存储。清理掉重复、缺失、错误数据,进行格式规范化处理,建立元数据,并存储到HDFS分布式文件系统。在此基础上,利用Spark等技术构建项目大数据平台,实现对多源数据的融合处理。

3.2应用大数据挖掘技术实现智能化管理

基于构建的数据平台,采用大数据挖掘技术实现项目全生命周期智能化管理。3.2.1智能化设计管理

利用关联分析、聚类分析等方法,从历史设计数据中发现设计规律,提高新项目的设计质量。并辅助进行方案优化选择和碳排放分析。通过大数据挖掘技术，从海量的设计案例中提取出最优的设计参数，比如结构形式、材料选择、节能措施等。同时，根据不同的环境条件和客户需求，对设计方案进行多维度的评估和优化，比如考虑建筑的美观性、舒适性、耐久性、可持续性等因素，以达到最佳的综合效果。

3.2.2智能化施工管理

建立工期预测模型,实现对施工进度的预测和动态控制。运用图像识别等技术实现安全隐患智能识别。并辅助制定准确的材料采购和机械设备调配计划。通过大数据挖掘技术，根据历史施工数据和现场实时数据，建立精准的工期预测模型，实时监测施工进度和质量，及时发现和解决问题，避免工期延误和返工。此外，根据施工计划和实际需求，对材料和设备进行智能采购和调配，减少浪费和闲置，降低成本和风险^[3]。

3.2.3智能化质量管理

利用传感器数据和图像识别技术,对施工质量进行实时监测和预警,指导及时采取质量改进措施。并辅助进行质量事故原因分析和责任认定。通过大数据挖掘技术,利用传感器等设备，对施工过程中的关键参数和指标进行实时采集和分析，比如温度、湿度、压力、变形等，及时发现质量异常和潜在缺陷，进行预警和处理。同时，利用大数据挖掘技术对质量事故的原因进行深入的分析和追溯，确定责任主体和程度，为质量事故的处理和预防提供依据和建议。

3.2.4智能化安全管理

利用视频监控、传感器等数据,识别施工过程中的不安全行为和安全隐患,进行预警提示,提高施工现场安全管理水平。通过大数据挖掘技术，利用视频监控等设备，对施工现场的人员、设备、环境等进行实时监测和分析，识别出不安全的行为和隐患，比如违规操作、穿戴不规范、设备故障、危险区域等，及时进行预警和提示。同时，对安全事故的原因进行深入的分析和追溯，确定责任主体和程度，为安全事故的处理和预防提供依据和建议。

3.3应用效果

在该项目中,大数据挖掘技术实现了对关键指标的智能化监测、预测和控制。在复杂的施工环境下,大数据应用确保工程顺利进行,实现高质量、高效率、安全、环保的施工建设。这充分验证了大数据技术在建筑工程管理中的效果和应用前景。

结语：综上所述，大数据挖掘技术可以显著提高建筑项目的管理能力和管理效果。它为建筑项目管理提供了强有力的技术支撑,实现了智能化、信息化、精细化的管理,值得在建筑工程领域推广应用。后续还需要进一步研究面向建筑工程的大数据关键技术,推动大数据与建筑工程管理的深度融合。

参考文献：

[1] 江清泉. BIM和大数据技术在建筑工程质量管理中的应用 [J]. 散装水泥, 2022, (04): 102-104+107.

[2] 罗宇健. 大数据挖掘在建筑工程管理中的应用研究 [J]. 房地产世界, 2021, (20): 120-122.

[3] 刘洋,路慧喜. BIM技术和大数据技术在建筑工程质量管理中的应用 [J]. 工程技术研究, 2021, 6 (19): 130-131.