职称论文
浅谈建筑工程施工管理的现状及对策【1】
【摘要】建筑工程施工是一项庞大而复杂的系统工程,要综合运用地质、土木建筑、机械、电气等多种专业的技术手段，本文就建筑工程施工管理的现状及对策谈几点粗浅认识。
【关键词】建筑工程;施工管理;现状;对策
0.前言
建筑工程施工是一项庞大而复杂的系统工程,要综合运用地质、土木建筑、机械、电气等多种专业的技术手段，在工程最终完工前的相当长的时间内，
只有制品没有成品，上道工序若发生质量问题，都有可能被下道工序所掩盖，从而导致重大质量事故的发生。
本文就建筑工程施工管理的现状及对策谈几点粗浅认识。
1.建筑工程施工管理的现状
1.1忽视设计监督
在许多地区建筑行业从业人员认为，施工质量应当是工程结构实体质量的关键，总是在施工过程中严格控制各工序流程的疏漏问题，这在质量管理及隐患造成根源上产生了明显偏差。
众所周知，现在许多工程都由设计研究院设计，他们过多考虑了建筑外观造型、结构形式新颖等因素，而考虑地区环境差异、抗震构造、施工条件限制和整改难度等很少，在施工过程中变更核定单手续出具也较繁琐。
鉴于这些情况应当加强图纸会审和工程设计方案的竞选招投标工作，使其规范化和合理化。
1.2忽视配套设施建设
在政府部门组织的质量审查及竣工验收中，问题整改通知上多集中在土建方面，对水、暖、电、智能、电梯、防火、卫生、设备等配套设施检查力度较小，
容易被忽略，施工单位容易蒙混过关，例如：水压小而导致供应不足、电线超负荷工作寿命短、外窗密封性差漏风漏雨或保温隔声性能不好等，给工程交工后住户使用带来极大不便。
因此，要保证整个工程质量，加强对配套设施专业工程的质量管理也是十分重要的。
1.3忽视隐蔽工程
一般工地检查质量、评估工程、竣工验收和用户反馈意见等，往往偏重于外露的质量问题，对较隐蔽的质量问题，如钢筋间距均匀性、下料长度、
箍筋弯钩角度、搭接绑扎质量、焊接接头质量、当钢筋数量在构件同一截面上密度较大时排放、砼浇筑振捣质量、设备器材调试及管线耐久性等均较容易忽视。
现场管理人员质量责任意识不强，知识水平较低等因素，造成某些表面质量不错的工程，实际还存在着砼强度不足、钢筋废料充数、
主筋位移导致砼保护层增大或减小、设备启动困难或耐久性差、防水材料不防水或过早老化剥落等问题。
因此，必须加强对隐蔽工程质量问题的监督和检查，这就需要甲方、施工、监理做好协调配合隐蔽报检及签字验收、资料整理审查等工作。
监理单位应督促施工单位整改，并严格管理，把由隐蔽工程不合格引发的质量隐患彻底消灭。
1.4忽视施工准备工作
施工过程中往往盲目急切追求节省工期和人员配置开销，而导致在管理结构体系上遗留下监督某些必要工作进展情况的严重空缺，例如：材料供给速度慢、送试及报告出具不及时、机具未提前检修而故障频繁出现、资金周转余地小、设计变更或技术核定单签字盖章迟缓、必要的安全设施配置不到位而发生矛盾纠纷等。
这些都源自于对施工进行前可能出现的问题考虑不全面，反而造成人员、材料、机具、资金的不必要浪费，延误了正常施工进度。
可见，加强施工前期的准备工作，是保证建设项目施工质量的前提。
2.加强建筑工程施工管理的对策
2.1落实施工责任制
领导的重视与否是搞好建筑工程质量工作的重要前提。
建筑工程主管部门应高度重视建筑工程质量管理工作，以对人民负责和对历史负责的责任心真正把工程质量工作落到实处。
全面落实责任制，明确单位领导、项目负责人、工程技术人员和具体工作人员责任，层层落实责任制，并加强监督和检查。
按照建筑施工规范和技术要求，出现质量问题，都要追究责任，彻底解决工程当事人不管工程质量如何，出现问题一走了之的弊端。
2.2严格执行建筑工程建设程序
严格执行《建筑工程建设程序管理规定》和有关文件，把好项目立项、报建、开工、竣工验收等重要关口，任何项目上—阶段工作未完成，不得批准进行下一阶段的工作。
严格工程设计审批制度，未获批准的项目不准开工，严格按照分部、单位工程进行质量评定，任何工程未经验收不得投入使用或进行下一阶段施工。
工程验收时必须有建筑质量监督机构的评价意见。
2.3项目施工前的质量控制
根据建筑工程规模、性质、等级、特点选择施工质量信誉好，有相应施工资质的企业。
要严格考察其资质等级、技术能力、类似施工经验、机械设备及劳动力条件、财务运行状况、有无安全生产措施等。
经过筛选后按有关规定规范运作，通过招标方式选择和批准确定施工企业，把好施工企业的准入关，并按规定选择好工程监理单位，全部实行施工合同管理。
开工前按规定向建筑工程质量监督机构申请工程质量监督手续，并及时和协调好有关具体工作事项。
确定合理的施工工期，并明确不可预见的灾害性外界环境因素对工期影响后的处理办法，不应盲目追求施工工期，要确保在质量过关的情况下尽量缩短工期。
了解有关建筑施工管理条例的现行法律法规，精于管理，机械配套，人员数量、资格与其承担的工程质量管理要求相适应的管理人员和责任人员。
中途尽量不要更换，使其相对稳定，促使增强责任和周全考虑质量方面的问题。
合理安排一定的时间让施工单位熟悉图纸和施工现场，精心组织做好施工图纸等设计文件的技术交底工作，精心审查施工企业提供的施工组织设计、技术措施设计。
严格审查确定施工企业的质量保证体系，审查和确定其划分的单位、分部、单元工程项目。
完善其质量检验、测试和施工技术手段和措施。
确定施工质量的评判标准，明确检测质量的手段、方法。
确定违规的整改期限和造成不同档次施工质量事故的处罚措施。
2.4严格进行施工企业监测
严格检查施工企业有无建筑违法违规行为。
如工程不得转包、主体工程不得分包、辅助工程只允许一级分包、分包单位相应资质是否符合规定并是否得到项目法人的同意等。
检查施工企业在投标文件中承诺的各种机械设备、人员组合、项目经理、各项施工技术保证措施是否按时到位，技术工种作业人员是否持证上岗。
严格检查施工机械设备、原材料、构件的品级质量，包括按合同的要求规定的质量标准订货、加工、采购、包装、运输、检验、堆放、储存、保管、出仓等。
可用抽样检查或全数检查的方法。
对主要且用量较大的要求采用“定点”供货办法，以求质量的稳定性。
对不符合要求施工质量要求的一律拒收，直接退货或就地做好封存标记。
对照建筑行业的施工技术规范、标准，强化工序控制检查，做到认真复查上道工序质量，保证本道工序质量，上道工序质量不合格的不得进行后续工序的施工。
在本道工序实施过程中应随时观察，如图形的平面几何尺寸、轴线，纵向的高程、高度、拱度、垂度，钢筋的规格、数量、布置，模板支撑的变形和位移等要善于发现质量波动、变异或事故征兆，及时调整处理。
及时审核变更设计及其修改的施工图纸，并衔接好相应的工作关系。
跟踪参与重要设备和原材料的质量保证单认证、抽样原材料送检、试块试验的标定校验等。
采取定期或不定期的形式对施工企业承诺的施工质量保证体系、全面质量管理活动进行检查。
对“三检制”的执行情况，“分部分项工程质量评定标准”执行情况进行检查，对提交的质量技术档案记录、施工质量技术控制情况、质量统计分析资料、质量控制图表进行审核与检查。
3.结束语
综上所述，我们必须切实加强建筑工程施工管理，强化施工组织设计的合理性，将施工管理落实到建筑施工的各个环节，确保建筑工程的质量过关。
云计算环境下的大规模图数据处理技术思考【2】
摘要：云计算作为一种新型互联网相互的应用模式，云计算的应用革新了IT产业，为推动IT产业良好奠定基础。
而近些年迅速崛起的生物信息网络、Web分析网络等新型网络的推出，对大规模图数据处理功能提出更高的要求。
此种情况下，需要在云计算环境下，优化运用大规模图数据处理技术，提高大规模图数据处理功能。
基于此点，笔者将从概述云计算展开，就云计算环境下大规模图数据处理技术应用优势进行分析，从而探究云计算大环境下大规模图数据处理技术的有效应用。
关键词：云计算环境;大规模图数据;处理技术;应用优势
图是计算机科学中最常用的一类抽象数据结构，在结构和语义方面比线性表更加复杂，更具有一般性表述能力。
因此，当前所推出的新型网络社交网络分析、语义Web分析、生物信息网络分析等，对大规模图数据处理提出更高的要求。
要想使新型网络可以高效、灵活的运用，需要优化运用大规模图数据处理技术，使其可以对大规模图进行高效的处理。
所以，在云计算环境下，优化运用大规模图数据处理技术是非常有意义的。
1云计算概述
1.1云计算
云计算是于2007年美国IBM公司在互联网技术高速发展背景下提出的，将其定义为：可以同时描述一个系统平台或是一种类型的应用程序，核心为互联网。
由此总结的云计算的技术特点为：
1) 虚拟化。
云计算的运用是通过云计算服务器来实现的，它是不具备有形的实体。
对于云计算服务器的运用，则是用户的网络工具，如计算机、手机等在网络环境下，与云计算的服务器连接，进而利用云计算完成各种计算任务。
2)通用性和可扩展性。
因云计算具有多种功能，使得云计算平台可以支持不同的应用程序同时运行。
而使云计算可以如此应用的原因是云计算集群规模具有动态伸缩性，可以满足各种应用程序的应用需求，同时也可以扩展应用。
所以，云计算具有通用性和可扩展性。
3)经济性高。
因为云计算本身就具有超强的容错能力，所以利用廉价的云计算集群服务器就可以支撑大规模的云计算集群，促使云计算机集群发挥作用。
由此可以说明，云计算占据了低成本优势。
这也是云计算能够广泛应用的原因之一[1]。
1.2 云计算的相关技术
为了使云计算可以更加广泛且有效的应用，利用科学技术研究的云计算相关技术，在云计算应用的过程中起到非常重要的作用。
1.2.1 海量分布式存储技术
此项技术是云计算存储数据的主要手段。
海量分布是存储技术具有经济性高、安全性高、可用性高等特点，利用此项技术并采用冗余存储的方式，可以提高云计算数据存储量和数据存储的安全性。
1.2.2 数据管理技术
云计算在高度运行的过程中需要对大量数据进行提取、分析、比较、存储等。
这一过程中，如若不能有效地管理数据，容易造成云计算数据丢失，给用户带来严重的损失。
所以，云计算数据管理技术的应用是非常有必要的，可以对云计算中大量数据进行高效管理。
1.2.3 并行编程模式
云计算并行编程模式的有效运用，可以对云计算并列运行的各种应用服务予以合理编程，促使云计算可以正确的执行多个并列程序，提高云计算运行质量、效率。
所以，云计算并列编程模式有效实施也很有必要[2]。
2 云计算环境下大规模图数据处理技术应用优势
基于以上对云计算的了解，笔者将重点分析和了解大规模图数据处理技术在云计算环境下运用的优势。
2.1有利于海量图数据存储和维护
由于大规模图数据处理技术可以处理GB级别甚至是PB级别的图数据量。
这远远大于传统的文件系统和数据库内存，使其无法在传统文件系统或数据库中运用。
但云计算采用的是分布式存储模式，可以存储大规模的图数据。
在云计算环境下利用大规模图数据处理技术，可以根据实际需要，集中进行海量图数据的存储、一致性的图数据维护、统一的图数据备份等处理，提高海量图数据的安全性。
2.2提高大规模图数据应用性
大规模图数据处理技术除了具有以上优点之外，还可以在云计算环境下，依据云计算分布平行处理特点，对图数据进行分割处理，将图数据分割成若干子图，以便各个子图可以有效应用，提高图数据应用效果。
所以，在云计算环境下利用大规模图数据处理技术来分割图数据，可以大大提高图数据应用性。
2.3根据不同情况，合理处理大规模图数据
从技术角度和经济角度讲，云计算环境具有良好的可伸缩性和灵活性，非常适合处理数据量弹性变化大的大规模图数据。
而大规模图数据处理技术也具有可伸缩性和灵活性的特点，利用此项技术来处理大规模图数据，可以根据云中动态添加节点来扩展存储容量和计算资源，从而有效地处理大规模图数据[3]。
3云计算环境下大规模图数据处理技术的应用
图属于一种非线性数据结构，具有十分鲜明的多对多结构关系，合理利用大规模图数据处理技术来对大规模图数据进行处理，才能使图数据所表达的语义更加清晰、准确、丰富。
3.1基于云计算的图数据存储方式，合理存储图数据
目前，大规模图数据的管理应用中，所应用的数据模型主要为单图数据模型和超图数据模型。
两者唯一的区别是存储格式不同。
在云计算分布式存储系统中，基于以上两种数据模型进行图数据存储，形成分布式文件系统和分布式数据库。
基于云计算图数据存储方式，利用大规模图数据存储技术来对大规模图形，则是根据数据模型的特点，对图数据进行合并、迁移处理，从而提高图数据的读取效率[4]。
3.2基于云计算的图数据分割，对图数据进行分割处理
由于图数据具有连通性特点，这使得图数据计算的耦合性较强。
为了能利用大规模图数据处理技术来有效处理图数据，应当基于云计算图数据分割来进行。
具体的做法是根据云计算分布式存储系统各个工作节点，对逻辑结构较强的、相对完整的大图进行分割处理，并且在分割过程中考虑图数据的连通性及均衡性，确保所分割的子图之间可以有效连通，并且各个子图比较均衡。
3.3 基于云计算图数据计算模型，对图数据进行计算处理
目前，云计算环境中，图数据计算的模型有两种，即Map Reduce模型和BSP模型。
利用大规模图数据处理技术来进行图数据计算则是：1)Map Reduce模型。
根据大规模图数据特点及Map Reduce模型特点，利用此模型搭建大规模图数据的Map Reduce模型，从而将大规模图数据计算分为Map任务和Reduce任务。
在Map任务环境中，对图数据进行合理计算，输出key值。
在Reduce任务环境中，将每个数据进行计算和处理，获得输出结果。
2)BSP模型。
大规模图数据处理技术基于BSP模型来进行大规模图数据计算，则是了解图数计算可能出现死锁或数据竞争情况，进而从消息通信的角度出发合理计算大规模图数据，获得输出值[5]。
4 结束语
综合以上内容，可以充分说明云计算环境下，基于云计算图数据存储方式、计算模型、分割方式等来利用大规模图数据处理技术，可以充分发挥此项技术优点，有效处理大规模图数据，提高图数据应用性。
所以，云计算环境下，合理运用大规模图数据处理技术是非常有意义。
参考文献：
[1]于戈，谷峪，鲍玉斌等.云计算环境下的大规模图数据处理技术[J].计算机学报，2011，34(10)：1753-1767.
[2] 李渊.浅析云计算环境下的大规模图数据处理技术[J].中国高新技术企业，2014(6)：53-54.
[3] 于戈，谷峪，鲍玉斌等.云计算环境下的大规模图数据处理技术[C].第28届中国数据库学术会议论文集，2011：1753-1767.
[4] 赵小换.云计算环境下的大规模图数据处理技术分析[J].中国外资(下半月)，2012(5)：275.
[5] 李东升.云计算环境下的大规模图数据处理技术[J].信息与电脑，2015(8)：35-35，40.
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