我国铁路客站的建设在高铁技术发展的带领下也进入一个高速转变的阶段，从单纯的交通集散中心发展为城市的综合性交通枢纽 。逐渐呈现出系统集成化、智能化、一体化的特点 。杭州西 站作为杭州铁路枢纽“西翼”的重要组成部分，其众多专业间的协同设计、复杂工序的交叉施工和极短的施工周期为工程建设带来的巨大的挑战。这对于建筑施工行业提出了更高的要求。
针对铁路建设领域，王峰 分析了智能建造技术的应用现状，在关键技术“BIM技术标准体系建设”方面提出了要建立完善中国铁路BIM标准体系，完成IFC、IFD等标准细化，并且基于IDM标准方法理论，细化BIM协同流程，形成适应企业工作流程的通用数据环境、协同设计环境和落实责任矩阵，确保BIM模型和数据信息在各阶段平滑传递等展望。李迎久 通过实际工程应用验证了中国铁路总公司制定的《铁路工程实体结构分解指南》（EBS）、《铁路工程信息模型分类与编码标准》（IFC）、《铁路工程信息模型数据存储标准》（IFD）等铁路BIM技术标准的可实施性，建立完善基于BIM的智能建造技术体系。王同军 在系统总结了“十三五”时期我国智能高速铁路取得的主要成 就中指出，在顶层设计方面，主持编制《线形工程中心线 1.1》国际标准、IFC（Industry FoundationClasses）RAIL 国际标准，建成了中国铁路BIM标准体系。
以上的研究成果为OpenBIM在智能高速铁路领域的应用提供了理论基础，但对于客站的“智能建造”板块并未形成标准化数据交换和信息管理解决方案。针对客站建设过程中多专业的协同交付工作的难点，本文以杭州西站钢结构专业和装饰专业的协同交付为案例，应用具有开放、中立特点的OpenBIM理论为客运站建设阶段协同工作提供高效的解决方案。
1 基于OpenBIM的站房智能建造体系架构
OpenBIM 技术框架与智能高铁体系高度契 合，为理论的落地提供了技术支撑。
1.1 站房 智能建造体系架构
王同军在《智能高速铁路体系架构1.0》基础上提出了中国智能高速铁路体系架构2.0，基于分类分层设计原则，自顶而下划分为3大板块、10大领域、18个方向、N项创新、1个平台，明确了面向大系统全生命周期整体效能最优目标，遵循“模数驱动+轴面协同”管理理念。在技术体系框架中“客站智能施工”作为N项创新应用，属于“智能建造”板块的“工程施工”领域中的“客运站工程智能化施工”方向；在标准体系框架中“站房工程智能化施工标准”同样属于“智能建造标准”板块中的“工程施工标准”领域；在数据体系框架中“客运站工程智能化施工数据”属于“智能建造数据域”。
谢亚龙在铁路智能建造技术、标准、数据三位一体的体系架构基础上对智能建造的业务方向进行归纳总结和系统梳理形成了业务体系架构，并对其四项体系架构进行深化。在业务体系框架中“站房智能施工”属于“工程施工”应用领域中的“建造类施工智能化”方向的细分方向，主要包括深基坑监测、塔吊监测、钢结构施工、装饰装修、机电管线深化设计等。
智能高铁2.0在智能高铁1.0基础上，从智能建造、智能装备、智能运营3大领域内部的跨专业协同走向设计、建造、运营全生命周期不同时段的全专业全要素的协同，其中“模数驱动、轴面协同”的系统模型架构是全生命周期管理的理念。
1.2 OpenBIM
OpenBIM 是基于开放的标准和工作流程从而 协同完成建筑的设计、施工和运营的一种通用的 方法，其是由 buildingSMART 和一些使用开放的 buildingSMART 数据标准的主要软件供应商提出 的倡议 。 OpenBIM 的核心内容主要包括 IFC （工 业基础类）、 IDM （信息交付手册）、 IFD （国际字 典框架）和 MVD （模型视图定义），在核心内容的 基础上衍生出其他相关标准和软件，提供了透明、 开放的工作流和项目全生命周期需要复用的数 据，为不同软件间和项目不同阶段的协同提供技 术、标准和数据保障 。
1.3 OpenBIM 与智能建造体系架构
通过将 OpenBIM 理念与站房智能建造业务体 系架构相对比， OpenBIM 的开放中立标准、协作 流程及 CDE3 个方面可以分别与智能高铁体系标 准、数据、技术 3 个维度深度结合，如图 1 所示。 在标准维度下， IFC 标准和联盟标准高度契合，可 以通过添加 IFC 属性的方式将各类信息与模型相 集成，实现模型数据一体化全过程无损传递。在 技术维度下， IDM 、 MVD 和 UCM （用例管理工具） 为模型数据的复用提供了指导。在数据维度下， 基于 IFD 框架的 bsDD （ bSI 数据字典）语义映射工 作为智能建造数据域的建立提供了接口。
图 1 OpenBIM 与智能建造体系架构关系图
2 杭州西站应用实践
本项目在 OpenBIM 技术框架的基础上进行了 与三维激光扫描、人工智能等技术的集成应用， 从而提升了项目的智能化水平。
2.1 工程概况
杭州西站枢纽是杭州“四位一体”模式铁路 系统的重要组成部分，工程总建筑面积约 51.3 万 ㎡，如图 2 所示。
图 2 杭州西站整体效果图
2.2 项目信息需求
在杭州西站项目开展初期，委任方提出了设 计和施工阶段的 BIM 应用需求。咨询方中国铁路 BIM 联盟依据 ISO 19650 标准将 BIM 应用需求细 化，如图 3 所示。并且，委任方将该需求写入招标 文件及合同中为后续标准化的信息管理流程的执 行提供依据。
图 3 杭州西站项目信息需求图
2.3 项目协同工作流程
本项目参照 ISO 19650 的协同工作流程在建设 全过程中进行了应用，协同工作流程如图 4 所示。
图 4 杭州西站协同工作流程图
由 BIM 咨询方协助设计总体单位梳理各专业 的信息需求，制定项目级 BIM 执行计划（ BEP ） , 明确总体工作流程、责任矩阵和模型信息交付关 键时间节点，如图 5 所示。
图 5 项目级 BIM 执行计划图
在模型信息的生产过程中，由主要被委任方 负责审查各任务团队的模型信息成果。在通过主 要被委任方的审批后由“工作中”状态变为“共 享”状态，经过授权的任务团队可以访问。主要 被委任方在建设单位制定的交付关键时间节点前 对各任务团队的成果进行整合后提交中国铁路 BIM 联盟进行审核。通过审核的成果转为“发布” 状态，在通过建设单位档案管理部门的审批后完 成信息归档并形成资产信息模型（ AIM ），如图 6 所示。
图 6 CDE 信息流转机制图
2.4 项目通用数据环境（CDE）
主要被委任方根据设计和施工阶段信息应用 需求分别建立了 CDE 并且和委任方的铁路工程管 理平台进行了数据接口对接，如图 7 所示。设计 CDE 主要负责模型审查与交付；施工 CDE 通过与智慧工 地平台集成，侧总于现场数据采集比对，辅助进 度、质量、安全等要素的信息化管理与决策。
图 7 杭州西站软件生态图
2.4.1 设计阶段 CDE
本项目在设计阶段 CDE 开发过程中采用了以 BCF 为中心的问题管理工作流程，同时建立了基于 CDE 设计协同流程。项目各参与方使用 CDE 对设计 模型进行审查，如图 8 所示。
图 8 设计问题视口标注记录图
2.4.2 施工阶段 CDE
施工阶段 CDE 以网格化管理理念为指导，从现 场管理入手，涵盖各专业的进度、质量、安全控 制 ，如图 9 所示。
图 9 杭州西站网格化管理平台界面图
2.5 OpenBIM 标准的实践应用
杭州西站作为首次明确以铁路工程管理平台 为管理手段和首次引入中国铁路 BIM 联盟全过程 BIM 咨询服务的铁路站房项目，在设计阶段根据铁 路 BIM 联盟发布的铁路工程系列标准和国标、 OpenBIM 系列标准相结合制定了项目级参数化标 准，以交付为导向对 BIM 设计成果的模型信息进行 规范和审查，实现 BIM 成果从设计成果向施工阶段 的交付，为施工阶段开展进一步 BIM 应用奠定基 础，如图 10 所示。
图 10 标准综合应用图
本项目在采用 Rhino 进行候车厅的装修吊顶深 化过程中需要提取 Tekla 钢结构网架的模型参数， 例如球节点的中心点坐标、半径和杆件的中心线 与半径。通过 IFC 属性记录需要提取的几何数据， 在 Dynamo 中将数据提取至 .xml 文件，即可使用 grasshopper 完成模型重建（如图 11 所示）。
图 11 模型几何数据传递信息流程图
首先利用 IFC 的框架将采用 TEKLA 深化设计 的钢结构 BIM 模型转化为 Revit 模型。通过 TEKLA 的构件属性信息面板可以看出网架的球节点和杆 件均是通过梁的方式进行建模（如图 12 所示）。
图 12 构件 TEKLA 属性信息
梁构件的 IFC 形状表达是“ SweptSolid ”三维 拉伸体，因此需要构件的拉伸的横截面、起始位 置、长度参数进行模型重建。在 TEKLA 软件的 .ifc 输出属性设置里添加“ START_X ”、“ START_Y ”、 “ START_Z ”、“ END_X ”、“ END_Y ”、“ END_Z ” 属性作为拉伸起点和终点的点位坐标，如图 13 所 示，构件的直径参数在 .ifc 文件自带的“ Height ” 属性里已经包含。
图 13 TEKLA IFC 输出属性设置定义面板图
然后通过 Dynamo 将导入 Revit 软件中的 .ifc 文 件的 IFC 属性以族参数进行读取，并且可以将族参 数批量导入到 .xml 文件中，如图 14 所示。
图 14 Dynamo 图元参数提取节点图
最后利用 Dynamo 和 grasshopper 读取 .xml 文件 以完成 Revit 和 Rhino 中的模型重建，如图 15 所示。
图 15 几何数据提取模型重建流程图
在钢结构三维激光扫描集成应用方面，通过 IFC 扩展建立了点云偏差数据智能分析、存储和应 用的集成方法。解决了本项目参数化异形曲面造 型屋盖在建造过程中钢结构的偏差对候车层铝板 吊顶的下料准确度的影响，提升建造精度。
首先采用三维激光扫描采集钢结构屋盖点云 数据，通过全站仪坐标和转换得到的点云数据 以 .stp 格式导入 Rhino 中与深化设计模型进行配准 合模。然后通过 Grasshopper 提取深化设计模型的 nurbes 建模参数和点云数据，以 .xml 格式将 nurbes 建模参数和点云数据导入 PCL ，利用该参数优化逆 向重构模型提升点云数据特征提取的精度，实现 了实体与模型之间的偏差的快速提取。在获得钢 结构偏差后与深化模型的参数值进行累加，通过 Grasshopper 将 PCL 算法分析得到的构件边界值 以 .xml 格式读取到 Rhino 中进行模型重建，得到真 实状态下钢结构模型。在不影响结构受力的情况 下，对 nurbes 面层的铝单元板的划分和转接件尺寸 进行合理化优化，以实现加工坐标数据的快速提 取，如图 16 所示。
图 16 三维激光扫描偏差数据提取、应用流程图
最后通过 Dynamo 利用获取的数据坐标进行模 型重建，得到 Revit 模型，将结构偏差批量写入族 参数以作为竣工模型以 .ifc 格式交付存档，如图 17 所示。
图 17 三维激光扫描偏差数据存档流程图
3 总 结
杭州西站项目基于 openBIM 解决方案结合大 型铁路客站项目的复杂多专业协同、真实状态下 模型的重建和大跨异形空间结构的偏差数据分析 存档等重难点进行技术研发与综合创新应用，将 IFC 标准和三维激光扫描等技术进行集成应用，形 成基于 openBIM 的客运站工程建设协同工作模式。 在施工阶段，实现了“多源一模、一模到底、一 模多用”的专业间协同应用。在竣工交付阶段， 实现了三维激光扫描偏差数据与竣工模型相集 成，模型数据一体化交付。为打造中国高铁站房 4.0 的新时代智能精品铁路客站枢纽提供精细、智 能、绿色等方面的技术支撑。
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