CN106897813A - 一种基于bim和ai的大型盾构隧道智能化管理系统 - Google Patents
一种基于bim和ai的大型盾构隧道智能化管理系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种基于BIM和AI的大型盾构隧道智能化管理系统，包括：时间管理子系统，对整体施工进度和施工事项进行调控和管理；BIM管理子系统，对物资、设备的空间位置及进出场进行规划和管理；AI智能子系统，根据对已有工程的学习，对未来施工所需资源进行预测，提前优化资源配置。与现有技术相比，本发明以时间为主线，调控和管理整体施工进度，调配人机物；以空间为依托，采用BIM管理子系统规划并管理物资、设备的空间位置及进出场；以数据为根本，管理工程信息库，并以此为AI智能子系统学习资源，不断完善智能化水平。三者相互独立，通过数据联系起来，便于对盾构隧道施工过程进行可视化管理和监控，便于后续工程借鉴施工经验。
Description
技术领域
本发明属于土木工程领域和计算机技术领域，涉及一种盾构隧道管理系统，尤其是涉及一种基于BIM和AI的大型盾构隧道智能化管理系统。
背景技术
目前，盾构法以其高效、快速、安全等特点，成为了修建隧道主要采用的方法。但由于施工技术人员经验不足、地质环境复杂等主客观因素的存在，盾构隧道施工中还存在着诸如信息沟通不及时、人机物调配不合理、施工场地配置不完善等问题。譬如，盾构隧道施工涉及大量的数据，后续工程想要借鉴具体施工阶段的经验则较为困难；盾构隧道施工涉及到多种施工机械设备，常规管理方法对其进出场时间、顺序控制只能靠人工，无法进行优化配置；盾构隧道施工涉及到施工用地的空间规划，常规方法很难最优化利用，从而浪费施工用地空间。
BIM(建筑信息模型)可建立各工程构件的三维模型，反映其工程信息数据，操作便捷、直观。AI(人工智能)可以实现对人的意识、思维的信息过程的模拟，通过机器学习等方式将输入信息作为学习资源，以之为经验水平成长的基础，并为后续工作提供模拟支持。
因此需要设计一种既能够对盾构隧道施工过程进行可视化管理，又能共享施工经验并对后续施工提供指导的盾构隧道智能化管理系统。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种可以兼顾常规盾构隧道管理系统功能，同时可视化管理盾构隧道施工和借鉴、共享施工经验的基于BIM和AI的大型盾构隧道智能化管理系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于BIM和AI的大型盾构隧道智能化管理系统，其特征在于，该系统提出工程三维管理理念：以时间为主线，调控和管理整体施工进度，调配人机物；以空间为依托，规划并管理物资、设备的空间位置及进出场；以数据为根本，管理工程信息库，并以此为AI智能系统学习资源，为施工做预测和评估。
所述的智能化管理系统由三个子系统组成：时间管理子系统，BIM管理子系统和AI智能子系统。其以时间管理子系统为主，以施工事项中的盾构隧道推进事项为中心，引导其他辅助施工事项顺利开展。
所述的时间管理子系统包括施工事项管理模块、施工进度管理模块、虚拟-现实对比施工模块。所述的施工事项管理模块建立施工事项库，包涵整个盾构隧道施工过程中涉及到的所有分部工程，事项内容主要包括物料设备使用、质量监管、人员调配、应急预案和信息传递等方面。所述的施工进度管理模块建立统一时间轴，统筹优化各阶段施工事项安排。所述的虚拟-现实对比施工模块为每一项施工分布工程建立对应的两个虚拟施工项目(超前虚拟施工项目和同步虚拟施工项目)，所述的超前虚拟施工项目用于施工前进行施工模拟，指导施工，所述的同步虚拟施工项目随施工进行而同步模拟，对比实际施工和模拟施工的区别并进行记录。可根据该区别调节模拟施工的相关参数，使之更加接近实际施工，从而逐步提高模拟施工的准确性，也可为其他工程进行数值模拟时提供指导意见。
所述的BIM管理子系统包括BIM建模模块、RFID管理模块、施工物资管理模块、施工设备管理模块、存放区域管理模块。所述的BIM建模模块负责对施工用地、进出场物资(管片等)、设备(盾构机、混凝土泵车、龙门吊、挖掘机等)、存放区域(钢筋存放区、钢筋加工区、泥浆池、废浆池、垃圾堆放区、小型临时储存室)、进出场道路、地层地质信息等进行三维BIM建模；根据存放区域和进出场道路的占地空间对施工用地进行空间优化处理，配置其二者空间位置；根据进场物资和设备的占地空间，将其配置于适当的存放区域；对所有占地模型进行碰撞检查；在盾构推进过程中实时更新盾构机模型在三维地层模型的位置(实现盾构推进BIM模型可视化)。所述的RFID管理模块负责对进场物资和设备上的RFID标签进行信息初始化、读取和储存，将其信息分配至其他相关模块中，并在整个施工过程中对其进行监控。所述的施工物资管理模块对施工中使用到的物资(钢筋、管片等)进行信息管理，包括物资进出场信息、物资来源信息、物资位置信息、物资质量、物资消耗等，信息来源于RFID管理模块和BIM建模模块，同时该模块还对物资进行质量管控。所述的施工设备管理模块对施工中使用到的设备(盾构机、混凝土泵车、龙门吊、挖掘机等)进行信息管理，包括设备进出场信息、设备位置信息、设备健康程度、设备调配等，信息来源于RFID管理模块和BIM建模模块。所述的存放区域管理模块对施工用地上的钢筋存放区、钢筋加工区、泥浆池、废浆池、垃圾堆放区、小型临时储存室等同时兼有占地特征和存放物品特征的区域进行管理，信息获取于BIM建模模块。
所述的AI智能子系统包括数据管理模块、机器学习模块、施工预测模块、质效评估模块、事项决策模块。所述的数据管理模块构建工程信息库，用以获取并存储施工阶段产生的各项信息数据，数据经由时间管理子系统和BIM管理子系统传递；内置多种数据分析算法，可进行大数据分析；接入互联网即可实现数据云存储，将工程信息及相关施工数据共享至云服务器，供后续工程借鉴。所述的机器学习模块，通过上述两个模块对数据进行学习，形成数据-经验-决策相关联学习链(不断丰富AI智能子系统)。所述的施工预测模块负责根据现场工程信息数据(或模拟工程信息数据)进行施工预测，包括地表沉降、管线位移、盾构机卡机预测等。所述的质效评估模块用于对施工质量、效益、效率进行评估，可根据评估结果进行施工参数调整，至关重要的是隧道掘进过程中盾构机推进参数的调整。所述的事项决策模块用以对下一项施工事项或者该项施工事项的下一步任务制定施工方案，必要时该模块可通过人为干预对施工事项决策进行调整。所述的机器学习模块监控整个AI智能子系统，将其操作和相关数据作为学习资源。所述的AI子系统提出的事项决策包括施工中的一切工程事项，例如盾构机的推力、扭矩、掘进速度、泥浆压力，管片的运输、安装，施工人员调度(该决策交由时间管理子系统进行命令下达)等。事项决策所引起的施工结果也将反馈至AI子系统中，作为其学习资源。所述的AI智能子系统通过对已有工程的学习，可对未来施工所需资源进行预测，提前优化资源配置。所述的AI智能子系统将在学习中逐步建立和完善其各项模块，以此指导、优化整个施工流程，获取最高效益。
所述的BIM管理子系统建立完整的物资、设备流动体系，结合AI子系统中数据管理模块，明确各种物料目前所处的位置、数量、消耗速度、补充速度等信息，并在BIM模型中予以显示，以此为基础通过事项决策模块制定原材料的采购、保存、下料、生产、管理、调配等计划，最大程度降低物资流不畅(短缺或堆积)造成的损失。
所述的RFID管理模块可以使对管片、盾构机、龙门吊等进场物资和设备上RFID标签信息的初始化和储存，监控其从进场开始的整个生命周期的信息，并将信息分配至所述的施工进度管理模块、施工物资管理模块和施工设备管理模块，从而实现对其调配、报废、更新等管理操作。
所述的盾构隧道智能化管理系统实施步骤如下进行：
①建立施工事项库，进行施工进度总体安排，录入施工进度管理模块；
②根据用地红线，在BIM管理子系统中建立施工场地和进场物料、设备的三维BIM模型，进行施工场地空间优化配置，将信息分配至各管理模块；
③在进场物料、设备上贴RFID标签，并采用RFID管理模块对其信息进行初始化，将信息分配至各管理模块；
④施工事项开始前，采用虚拟-现实对比施工模块结合施工预测模块对施工进行预测和质效评估，通过事项决策模块下达施工事项开始命令；
⑤施工事项开始后，不同职位的技术人员通过不同模块对其进行监控，任一位置模块的操作更改将更新至后台服务器，从而传递至其他位置；
⑥根据施工进度安排对下一项施工事项重复④～⑤步骤，直到整个施工结束。
所述的盾构隧道智能化管理系统，可以进行现实盾构隧道施工管理，也可以进行施工模拟。为保证子系统的及时性，可以将已完成工程的相关数据输入，进行施工模拟，所有模拟结果将保存在AI子系统中，通过机器学习模块进行训练，可为后续盾构隧道工程施工提供建议。人工智能(AI)的加入使得该子系统可以随时学习、随时训练从而随时提升和进步，为后续施工提供经验支持。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)提出工程三维管理理念：以时间为主线，调控和管理整体施工进度，调配人机物；以空间为依托，采用BIM管理子系统规划并管理物资、设备的空间位置及进出场；以数据为根本，管理工程信息库，并以此为AI智能子系统学习资源，不断完善智能化水平。三者相互独立，通过数据联系起来，便于对盾构隧道施工过程进行可视化管理和监控。
(2)引入AI技术，基于施工数据并通过机器学习对所述智能化管理子系统进行训练，逐步建立和完善其各项模块，以此指导、优化整个施工流程，并为后续施工提供经验支持。
(3)建立完整的物料、设备流动体系，能够明确各种物料设备目前的所处位置、数量、消耗速度、补充速度等信息，以此为基础制定物料和设备的采购、调配等管理方案，最大程度降低物资流不畅造成的损失。
(4)以时间管理子系统为主，以施工事项中的盾构隧道推进事项为中心，引导其他辅助施工事项顺利开展，最大程度上保证施工进度并降低施工成本。
(5)综合运用BIM技术、RFID技术、AI技术，兼顾常规盾构隧道管理系统功能，同时实现了可视化管理盾构隧道施工和借鉴、共享施工经验等功能，使得施工技术人员能够较快速掌握施工进度、学习施工经验。
附图说明
图1为基于BIM和AI的大型盾构隧道智能化管理系统组成示意图；
图2为基于BIM和AI的大型盾构隧道智能化管理系统操作流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例
如图1所述，本发明揭示了一种基于BIM和AI的大型盾构隧道智能化管理系统，所述智能化管理系统提出三维管理理念，包括：针对时间的时间管理子系统1，调控和管理整体施工进度，调配人机物；针对空间的BIM管理子系统2，规划并管理物资、设备的空间位置及进出场；针对数据的AI智能子系统3，管理工程信息数据库，并以此为AI智能子系统学习资源，不断完善智能化水平。所述管理子系统针对处于时间-空间-数据三维结构中的施工事项17进行空间-时间管理18和数据-时间管理19，二者以时间为主线，分别交由BIM管理子系统2和AI智能子系统3来管理。
针对所选盾构隧道工程建立上述智能化管理系统，如图1所示，所述的时间管理子系统1由施工事项管理模块4、施工进度管理模块5和虚拟-现实施工对比模块6组成；所述的BIM管理子系统2由BIM建模模块7、RFID管理模块8、施工物资管理模块9、施工设备管理模块10和存放区域管理模块11组成；所述的AI智能子系统由数据管理模块12、机器学习模块13、施工预测模块14、质效评估模块15和事项决策模块16组成。
所述智能化管理系统操作步骤主要如图2所示：①建立施工事项库，进行施工进度总体安排，录入施工事项管理模块4和施工进度管理模块5；②根据用地红线，通过BIM建模模块7中建立施工场地和地质地层三维BIM模型；③施工事项开始前，采用虚拟-现实对比施工子系6统结合施工预测模块14对施工进行预测，通过质效评估模块15进行评估，通过事项决策模块16下达施工事项开始命令；④施工事项进行时，在进场物料、设备上贴RFID标签，并采用RFID管理模块8对其信息进行初始化，将信息分配至各管理模块并对其进行三维BIM建模以便配置其空间位置；⑤施工事项进行时，不同职位的技术人员通过不同模块对其进行监控，任一位置模块的操作更改将更新至后台服务器和云服务器，从而传递至其他位置；⑥根据施工进度安排对下一项施工事项重复③～⑤步骤。
下面以盾构隧道推进为具体施工事项对象对实施例进行详细阐述。
在虚拟-现实施工对比模块6中建立盾构隧道推进事项的超前虚拟施工模拟和同步虚拟施工模拟；给进场盾构机及其附属设备贴RFID标签，采用RFID管理模块8对其信息进行初始化，并发送至施工设备管理模块10和数据管理模块12，更新盾构施工事项在施工进度管理模块5中的状态，并在虚拟-现实施工对比模块6中进行虚拟施工模拟；采用BIM建模模块7对盾构机进行三维BIM建模，优化其进场路径和吊装、安装方式，完成盾构机及其附属设备拼装；给进场管片贴RFID标签，采用RFID管理模块8对其信息进行初始化，并发送至施工物资管理模块9和数据管理模块12，更新盾构施工事项在施工进度管理模块5中的状态；通过BIM管理子系统和施工进度管理模块5对盾构每环推进各过程进行监控；每环盾构推进中，盾构机的推进参数(推力、扭矩、注浆压力、推进速度等)需在虚拟-现实施工对比模块6中进行超前虚拟施工模拟，并综合使用AI智能子系统3中各模块对施工参数进行评估、优化和调整，以选用最优参数进行施工，保证工程质量；施工过程中及时将数据保存至后台服务器和云服务器，以防数据丢失；施工过程中，事项决策模块16制定的方案如无人为干预则直接交由施工进度管理模块5下达命令，从而进行后续施工，如加入人为干预则事项决策模块16会将干预结果报于数据管理模块12，并交由机器学习模块13进行学习；在施工过程中，事项决策模块16负责施工预警，当某一参数达到施工预警值时，该模块将直接告知施工进度管理模块5下达施工暂停命令；施工过程中，机器学习模块13自动学习数据管理模块12中的数据，以提升子系统施工经验。
Claims (7)
1.一种基于BIM和AI的大型盾构隧道智能化管理系统，其特征在于，包括：
时间管理子系统，对整体施工进度和施工事项进行调控和管理；
BIM管理子系统，对物资、设备的空间位置及进出场进行规划和管理；
AI智能子系统，根据对已有工程的学习，对未来施工所需资源进行预测，提前优化资源配置。
2.根据权利要求1所述的一种基于BIM和AI的大型盾构隧道智能化管理系统，其特征在于，所述的时间管理子系统包括：
施工事项管理模块，建立施工事项库，包涵整个盾构隧道施工过程中涉及到的分部工程，事项库的内容包括物料设备使用、质量监管、人员调配、应急预案和信息传递；
施工进度管理模块，建立统一时间轴，统筹优化各阶段施工事项安排；
虚拟-现实对比施工模块，为每一项施工分布工程建立对应的超前虚拟施工项目和同步虚拟施工项目，所述的超前虚拟施工项目用于施工前进行施工模拟，指导施工，所述的同步虚拟施工项目随施工进行而同步模拟，对比实际施工和模拟施工的区别并进行记录。
3.根据权利要求2所述的一种基于BIM和AI的大型盾构隧道智能化管理系统，其特征在于，所述的BIM管理子系统包括：
BIM建模模块，对施工用地、进出场物资、设备、存放区域、进出场道路、地层地质信息等进行三维BIM建模；根据存放区域和进出场道路的占地空间对施工用地进行空间优化处理，配置二者空间位置；根据进场物资和设备的占地空间，将其配置于适当的存放区域；对所有占地模型进行碰撞检查；在盾构推进过程中实时更新盾构机模型在三维地层模型的位置；
RFID管理模块，对进场物资和设备上的RFID标签进行信息初始化、读取和储存，将信息分配至其他相关子系统中，并在整个施工过程中对RFID标签信息进行监控；
施工物资管理模块，管理施工中使用到的物资相关信息并进行物资质量管控，物资相关信息包括物资进出场信息、物资来源信息、物资位置信息、物资质量信息、物资消耗信息，来源于BIM建模模块和RFID管理模块；
施工设备管理模块，管理施工中使用到的设备相关信息，设备相关信息包括设备进出场信息、设备位置信息、设备健康程度、设备调配信息，来源于RFID管理模块和BIM建模模块；
存放区域管理模块，对施工用地上的钢筋存放区、钢筋加工区、泥浆池、废浆池、垃圾堆放区和小型临时储存室进行信息管理，信息来源于BIM建模模块。
4.根据权利要求3所述的一种基于BIM和AI的大型盾构隧道智能化管理系统，其特征在于，所述的AI智能子系统包括：
数据管理模块，构建工程信息库，获取并存储施工阶段产生的各项信息数据，信息数据来源于时间管理子系统和BIM管理子系统；
机器学习模块，对数据进行学习，形成数据-经验-决策相关联学习链；
施工预测模块，根据现场工程信息数据或模拟工程信息数据进行施工预测，包括地表沉降、管线位移、盾构机卡机预测；
质效评估模块，对施工质量、效益、效率进行评估，根据评估结果进行施工参数调整，包括隧道掘进过程中盾构机推进参数的调整；
事项决策模块，对下一项施工事项或者该项施工事项的下一步任务制定施工方案。
5.根据权利要求4所述的一种基于BIM和AI的大型盾构隧道智能化管理系统，其特征在于，所述的数据管理模块对信息数据进行云存储。
6.一种采用如权利要求4所述基于BIM和AI的大型盾构隧道智能化管理系统进行施工管理的方法，其特征在于，包括以下步骤：
①施工事项管理模块建立施工事项库，进行施工进度总体安排，并录入施工进度管理模块；
②BIM建模模块根据用地红线建立施工场地、进场物料和设备的三维BIM模型，进行施工场地空间优化配置，将信息分配至其他模块；
③RFID管理模块对进场物料、设备上的RFID标签信息进行初始化，将信息分配至其他模块；
④虚拟-现实对比施工模块结合施工预测模块对待进行的施工事项进行预测和质效评估，事项决策模块下达施工事项开始命令；
⑤开始施工事项，各模块将产生的信息数据发送给AI智能子系统，当前施工事项完成后，返回步骤④，直到整个施工结束。
7.根据权利要求1所述的一种基于BIM和AI的大型盾构隧道智能化管理系统，其特征在于，所述的时间管理子系统以盾构隧道推进事项为主线，推进其他施工事项的进行。
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