摘要：人工消防設計審查方式耗時長、審查尺度難把控、效率較低，近幾年國內推行的建筑信息模型(BIM)審查系統仍以二維施工圖人工審查為主、BIM審查為輔，在消防設計審查方面僅實現了局部自動化。為了實現基于BIM的消防設計自動審查，提高消防設計審查效率，本文對基于BIM的消防設計自動審查關鍵技術進行了綜述。介紹了合規性自動審查系統的發展現狀，針對消防設計自動審查的關鍵技術，也就是消防標準規范的信息抽取技術和基于BIM模型的消防設計信息提取技術，進行了研究現狀和不足之處的綜述。討論了關鍵技術的具體方法選擇原則及思路，并建議加強BIM相關規范的頂層設計。本文能夠為消防設計自動審查體系的完善、消防設計審查主管部門審查工作的順利開展以及工程建設審批實現的縮短和政府―放管服‖改革的縱深推進提供決策支持，具有較強的實用意義。

　　關鍵詞：建筑信息模型;消防設計;合規性自動審查;標準規范信息抽取;BIM消防設計信息提取

　　引言

　　建設工程消防設計審查制度作為我國施工圖設計文件聯合審查[1]的重要組成部分，是保證建設工程消防設計、施工質量，杜絕先天性火災隱患的重要手段[1,2]，也是世界上許多國家政府監管工程消防設計質量的一項重要制度。在各行業實現數字化信息化的今天，以人工審查消防設計為主的方式工作量巨大，有誤審、錯審的風險[3]。

　　由于標準規范細則數量龐大[4]、自然語言編寫的標準規范文本自帶歧義性[5]、標準規范之間要求不一致等問題，在審查過程中經常需要邀請經驗豐富的專家進行規范解讀，各種原因綜合導致審查周期增加、建設工期延緩[6];審查過程中一旦出現誤審、錯審，也會對已建成建筑的消防功能產生負面影響，而糾正這些錯誤會帶來高昂成本[6]。因此，實現消防設計的全面、高效和準確審查是各類建設工程尤其是大型商業綜合體、醫療建筑等復雜建設項目[7]乃至整個社會發展的迫切需求。

　　近年來，深度學習、自然語言處理、知識圖譜等人工智能方法的快速發展[8]，為實現自動審查方法奠定理論基礎;建筑信息模型(BIM)經歷了十幾年的快速發展[9]，使得消防設計信息通過計算機高效集成與提取成為現實。因此，將BIM與消防設計自動審查相結合，既能利用計算機全面高效提取BIM消防設計信息，解決了獲取消防設計信息效率低下難題[10]，又提高了消防設計審查效率和準確性[11]。

　　本文對基于BIM的消防設計自動審查關鍵技術進行了綜述，首先介紹了合規性自動審查系統的發展現狀;梳理了該系統中的消防設計審查關鍵技術研究現狀;最后對關鍵技術的發展方向進行了討論與展望。以期為消防設計自動審查系統的建設提供理論支撐，進而促進消防設計審查主管部門審查工作的順利開展，也為工程建設審批實現的縮短和政府―放管服‖改革的縱深推進提供決策支持。

　　1合規性自動審查系統概述

　　1.1概述

　　合規性自動審查是指在不修改建筑設計的前提下，通過將建筑物的構造、內部構件之間的關系或屬性與所設定的規則進行對比[12]，以評估設計方案是否合規。目前，最為成熟的合規性自動審查方法體系由Eastman教授[12]于2009年提出，分為規范解讀、模型準備、審查階段以及結果報告四個階段。在建筑、工程和施工行業(AEC)中，合規性自動審查系統需要審查的內容包括建筑、結構、給排水、暖通和電器五大專業，以及消防、人防、節能和裝配式四大專項。本文所涉及的消防設計自動審查屬于合規性自動審查體系的一部分，如圖所示。

　　1.2發展現狀

　　國際上已對合規性自動審查進行了數十年的研究，其目的是在提高效率和節省成本的前提下，在標準規范所限定的范圍內，為建設工程的全面、高效和準確審查提供計算支持[6]。郭榮欽等[13]在Dimyadi等[14]繪制的合規性自動審查發展時間軸基礎上進行了修正，本文在此基礎上又增加了人工智能和國內合規性自動審查系統的發展進程，重繪如圖所示，其中圖上半部為合規性自動審查的國內外研究進展，圖下半部為計算機操作系統、CAD系統、人工智能等發展進程作為參考。

　　可以看到，國外在推廣使用BIM審查系統、推動設計單位建立BIM建模標準、達到BIM正向設計方面的研究較為成熟，比如挪威EXPRESSDataManager(EDM)[15]、芬蘭SolibriModelChecker(SMC)[16]、新加坡CORENETePlanCheck[17]等都是持續研發多年的合規性自動審查系統，還有美國SMARTcodes[18、新加坡FORNAX系統平臺[19]、韓國KBimCode軟件[20,21]等。

　　雖然國外針對合規性審查的插件、模塊或獨立應用程序的研發較為成熟，但存在可擴展性差等問題，并且由于內置規則集格式不同、所用計算機語言不同，導致軟件之間無法實現研究成果的共享，同時還要求使用者同時掌握建設工程領域及計算機編程語言，難度較高[22,23]。

　　由于中文與外文的文本特征差異較大，國外相關研究成果無法直接將應用于中文標準規范，因此國內BIM自動審查系統的發展相對滯后。國內最早的BIM自動審查系統軟件是廣聯達BIM審圖軟件[24]，主要用于分樓層、分專業的管線碰撞檢查，其功能無法滿足消防設計自動審查的需求[2]。清華大學軟件學院BIM課題組[3]研發了基于IFC格式的BIMChecker工具以實現IFC模型完整性的自動檢查，支持多種業務規范和不同的BIM模型表示。程嗣睿[25]開發了建設工程BIM設計標準化智能審查原型系統，通過將IFC格式的某住宅樓BIM模型上傳至原型系統進行測試，驗證了審查屬性提取算法的可行性。

　　穆磊[26]設計開發了基于BIM的建筑消防自動審圖系統，通過構建建筑消防知識圖譜，對IFC格式建筑模型進行消防設計自動審查。湖南省于2020年月日上線BIM數字化審查系統[27]，已具備建筑、結構、水、暖、電、人防、消防、節能及裝配式等專業的三維輔助審查和結構、建筑消防專業部分條款的智能審查功能。廣州市BIM審查系統計劃于2020年10月日試運行[28]，該系統是基于BIM三維模型的線上自動審查系統，審查范圍包括建筑、結構、給排水、暖通、電氣個專業和消防、人防、節能個專項中可量化的部分條文。

　　綜上所述，國內的各類BIM審查系統實現了部分標準規范文本的信息抽取及局部自動化，存在的問題是審查范圍局限，無法實現完全自動審查，部分審查單位仍依靠三維瀏覽BIM模型或者內部漫游人工檢查方式，當模型體量較大時，還會出現漏檢問題[29]。因此，消防設計自動審查作為合規性自動審查的研究分支，分析其關鍵技術研究現狀、總結當前存在的問題，對于提高審查的完整性、高效性和準確性具有重要意義。

　　2消防設計自動審查關鍵技術研究現狀

　　消防設計自動審查的研究主要集中在規范解讀、模型準備和審查階段三個領域，其中規范解讀和模型準備對自動審查結果起著決定性作用。為實現完整、高效和準確的消防設計自動審查，本文從消防標準規范的信息抽取(規范解讀)和基于BIM模型的消防設計信息提取方面(模型準備)進行綜述，分析其研究現狀、總結存在的問題，以便選擇合適、高效的方法或技術路線。

　　傳統基于規則和概率的信息抽取方法簡單實用，但嚴重依賴于人工提取的特征，還會出現維度災難現象[32]，時間和經濟成本高，所提取特征有限。自2006年深度學習提出后，人工智能領域的最新進展使得標準規范文本的信息抽取技術水平得到大幅提升[33]，通過深層神經網絡能夠完成對特征的自動提取和表示，研究表明在對海量數據進行信息抽取時，基于深度學習的信息抽取效果優于傳統的信息抽取方法[32]，在性能、精度和召回率方面有明顯提升[34]。

　　自然語言處理技術(NLP)的迅速發展實現了通過計算機來提取和解釋標準規范文本的功能[35，但是這種方法還不夠成熟，不能在實際審查應用中得到充分利用。Ismail等[36]指出目前信息抽取的兩種通用方法，一種是由程序員將標準規范翻譯成計算機代碼，Luo等[37]引入決策表和產品表示對標準規范進行信息抽取，并采用基于綜合評價的方法簡化規則，該方法在使用參數輸入表和腳本語言方面也取得了進展[31]，缺點是要求使用者具有高水平的專業知識來實現信息抽取的定義、翻譯和維護。

　　Lee、Park等[20,21]提出將韓文轉換為計算機可執行代碼(KBimCode)的機制(KBimLogic)，并將代碼導入合規性審查軟件(KBimAssess)中，針對《韓國建筑法》進行了相關應用。CORENETePlanCheck項目[38]中采用了臨時自由格式文檔或使用概念圖并通過更正式的文本形式來進行標準規范的信息抽取。Dimyadi等[33]為實現法律條文的信息抽取，通過LegalDocML[39]和LegalRuleML[40]來表示標準規范的文字內容和邏輯內容。

　　另一種是基于人類語言的邏輯使用計算機代碼對標準規范進行翻譯，該方法的優點是適用范圍廣，對沒有編程背景的建筑專家較為友好，具體有基于語義、規則、自然語言處理(NLP)、一階邏輯表示、本體論等信息抽取方法。Zhang等對合規性自動審查進行了系統研究，分別使用基于語義[41]、基于混合句法(語法相關)和語義(上下文相關)的自然語言處理[42]、基于本體論的語義文本特征(概念和關系)識別[43,44]、基于封閉和開放世界假設的一階邏輯表示[4]、基于語義和邏輯的自然語言處理[45]，并在《國際防火規范》(2009年版)第12章、《國際建筑規范》(2009年版)第19章中進行了信息抽取測試。

　　3討論與展望

　　3.1消防標準規范的信息抽取發展方向

　　針對消防規范的信息抽取方法選擇，要綜合根據以下幾個方面來決定，一是要適合中文的文本特點，因為在中文語境下，漢字的筆畫和拼音同樣具有語義信息[85];二是適應消防標準規范的體例格式;三是要適應消防規范的經常性修改，也就是信息抽取方法能夠根據消防規范的修改內容實現快速更新;四是信息抽取的準確率、召回率和值要達到一定水平。

　　為了實現更好的消防標準、規范的信息抽取，是否可以將不同方法的優勢進行整合來實現較高質量的信息抽取。比如采用基于規則的方法，其優勢在于時間復雜度非常低，識別準確率比較高，其識別結果是―有‖和―無‖的集合[81];采用深度學習的方法，其優勢在于可以主動學習文本的句法語義特征，進而學習到所抽取信息的深度特征，降低人工特征的制定難度，并有較好的客觀性[86]。將基于規則和基于深度學習的信息抽取方法進行優勢互補，是可行的消防標準規范信息抽取的發展方向。

　　3.2基于BIM模型的消防設計信息提取發展方向

　　為解決當前基于BIM模型的消防設計信息提取方法存在的問題，在方法選擇方面一般要滿足以下原則：①盡量簡化資料提交方的操作流程復雜程度;②保證BIM模型相關消防設計深度滿足自動審查的需求。由于第五代移動通信技術(5G)的正式商用，輕量化的基于WEB的審查平臺與專用審查軟件相比優勢巨大，其使用靈活、占用資源少的特點既滿足了審查方需求，也減少了資料提交方的審查資料格式轉換負擔;與此同時，由于5G上傳速率的巨大提升，直接向基于WEB的審查平臺提交完整BIM模型文件的方法完全可行，無需將BIM模型轉換為專用于審查的特定格式(如IFC、XDB或GDB格式等)，避免了映射導致的大量屬性丟失問題。

　　解決了審查平臺的問題之后，需要處理BIM模型的消防設計深度問題，其目的在于保證審查所需的消防設計信息完整，有兩種實現思路，一種是提高消防設計深度的標準要求;另一種是不改變原有消防設計深度，同時在基于WEB的審查平臺中添加簡單二維、復雜三維的幾何信息計算法和邏輯推理獲取屬性法等方法，實現BIM模型中直接和間接消防設計信息的自動提取。

　　3.3BIM標準規范的頂層設計

　　推行基于BIM的消防設計自動審查，不僅要在關鍵技術如消防標準規范的信息抽取、基于BIM模型的消防設計信息提取技術中進行深入研究，還需要制定有關BIM的相關規范來實現基于BIM的消防設計自動審查各個環節的無縫對接。目前來看，一方面是甲方(建設單位)針對BIM應用進行了標準編制，比如2020年月發布的由融創萬達攜手主編的《文化旅游工程建筑信息模型應用標準》(征求意見稿)[87]，該標準提煉了多個國內標桿文旅項目的BIM應用實踐經驗，但是有關消防設計的內容非常少，僅涉及了消防救援窗、消防車道、防火隔離幕等內容。

　　另一方面，設計方也針對BIM應用進行了標準編制，比如2020年月中國工程建設標準化協會發布的《城市道路工程設計建筑信息模型應用規程》[88]，2020年月湖南省住建廳發布的《湖南省裝配式建筑信息模型交付標準(征求意見稿)》[89]，以及2020年月廣州市住建局發布的《施工圖三維數字化審查技術手冊》、《施工圖三維數字化設計交付標準》和《施工圖三維數字化交付數據標準》[28]。以上標準中雖然在消防設計方面涉及內容較多，但與其他專業相比，BIM模型內的消防設計深度仍然不足，導致消防設計信息本身不完整，并且在設計交付的標準方面采用了不同的數據格式，比如XDB或GDB格式，導致各省、市之間的BIM設計信息交付數據兼容性差，嚴重影響消防設計審核效率。

　　參考文獻

　　[1]中華人民共和國住房和城鄉建設部.建設工程消防設計審查驗收管理暫行規定[EB/OL].[20200901]. http://www.mohurd.gov.cn/fgjs/jsbgz/202004/t20200404_244813.html. 

　　[2]舒賽.支持圖審的消防設計規范條文自動結構化方法[D].武漢:華中科技大學土木工程與力學學院,2019.

　　[3]GuJ,ZhangH,GuM.AutomaticintegritycheckingofIFCmodelsrelativetobuildingRegulations[C]//ProceedingsoftheInternationalConferenceonInternetMultimediaComputingandService.Xi'an:AssociationforComputingMachinery,2016:5–56.

　　作者：馬一飛吳海洋趙利宏衛文彬孟天暢