CN107040602A - 一种基于Revit平台的基坑及地下工程智能监测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于Revit平台的基坑及地下工程智能监测系统及方法,监测系统包括信息采集模块,用于实时采集监测数据,包括实时采集数据的采集仪和若干传感器;传输模块,用于实时上传采集仪采集到的信息至服务器;服务器,服务器将数据导入Revit平台;Revit平台,用于创建基坑及地下工程三维模型,并从服务器中导入采集仪采集到的数据作对比分析,将分析结果显示给用户,并上传至云端储存模块;云端储存模块,用于储存在Revit平台构建的等比例基坑及地下工程三维模型、信息采集模块采集到的信息、Revit平台分析的结果。大大提高了监测效率,并且工程人员能实时了解到工程的数据,有效避免了事故的发生,为安全施工提供了保障。
Description
技术领域
本发明属于建筑施工监测技术领域,具体涉及一种基于Revit平台的基坑及地下工程智能监测系统及方法。
背景技术
随着我国经济的发展,基坑及地下工程超于大型化和复杂化,施工安全监测的规模也趋于大型化,产生的监测信息数据巨大且类型复杂,给监测信息的理解分析和管理带来了很大的困难,随着信息化技术的不断发展,如何借助信息化技术实现基坑及地下工程安全监测数据的可视化和高效的分析与管理,从而提高监测数据理解、应用及管理的效率,逐渐成为一种需求和趋势。
BIM技术是近年来建筑业的研究热点,也是信息化技术在建筑业的直接应用,而Revit是BIM技术实现手段之一,将Revit应用到基坑及地下工程安全监测领域,可以有效提高监测的信息化水平,实现监测信息的科学化组织与管理,从而提高安全监测系统的性能和效率。由于Revit提供高度可视化模型,可以为安全监测提供一个理想的数据图形表达环境,通过监测数据与模型的关联,实现监测数据在Revit环境中的可视化,降低数据的理解难度,提高安全分析、评估、决策的效率。同时,Revit具备强大的信息集成管理能力,可以作为监测信息管理和共享平台,提高监测信息的管理水平。
发明内容
本发明为了解决上述基坑及地下工程监测效率低、监测数据处理复杂的技术问题,提供一种能实时监测、自动分析的基于Revit平台的基坑及地下工程智能监测系统及方法。
为了解决上述问题,本发明按以下技术方案予以实现的:
本发明所述基于Revit平台的基坑及地下工程智能监测系统,包括服务器、信息采集模块、传输模块、云端储存模块、显示模块、Revit平台;
所述信息采集模块,用于实时采集监测数据,包括实时采集数据的采集仪和若干传感器,所述传感器将监测到的数据输送至对应的采集仪;
所述传输模块,用于实时上传信息采集模块采集到的信息至服务器;
所述服务器,采集仪将收集到的数据通过传输模块发送至服务器,服务器将数据导入Revit平台;
Revit平台,用于创建基坑及地下工程三维模型,并从服务器中导入采集仪采集到的数据作对比分析,将分析结果显示给用户,并上传至云端储存模块;
所述云端储存模块,用于储存在Revit平台构建的等比例基坑及地下工程三维模型、信息采集模块采集到的信息、Revit平台分析的结果。
进一步地,还包括报警模块,所述报警模块,用于若所述服务器分析到所述监测结果超过预设的值,发布预警信息。
进一步地,还包括共享模块,所述共享模块,用于提供Revit平台实现分析结果的实时共享,方便项目各参与方实时查看监测结果。
进一步地,所述传输模块,包括安装在采集仪上的SIM卡。
进一步地,还包括兼容模块和扩展属性模块;
所述兼容模块用于建立IFC标准与云端储存模块中数据转换关系,实现BIM模型导入云端储存模块,避免数据丢失;
所述扩展属性模块,利用扩展属性集的方式对IFC标准进行扩展,定义监测信息模型表达所需属性集及属性,实现基于IFC标准的监测信息表达,使得采集仪监测的数据能与Revit平台中建立的三维模型兼容。
一种基于Revit平台的基坑及地下工程智能监测方法,包括以下步骤:
S1、在Revit平台中构建等比例的基坑及地下工程的实体模型,并储存在云端储存模块中,用于分析监测数据的参照;
S2、在基坑及地下工程中布局对应的传感器,传感器与采集仪连接,所述采集仪中设置有传输模块;所述传感器监测到基坑及地下工程的数据输送至采集仪,所述采集仪通过传输模块将数据传输至服务器;
S3、Revit平台提取服务器中的数据,并与其创建的基坑及地下工程三维模型进行对比分析;并将对比分析的结果上传云端储存模块储存,并发送至显示模块显示。
进一步地,所述步骤S2中,传输模块包括网络设置,所述网络设置采用精度的GBRS/4G无线传输技术,确保采集仪节点在工地负责场地环境下能把采集到的数据准确、高效进行传输至路由节点,汇总后通过网关节点输到云平台;
网关节点的设置,即网关节点设置有本地储存模块,用于储存采集仪收集若干传感器监测到的数据。
进一步地,在S1之前,还包括建立IFC标准与云端储存模块中数据转换关系,实现BIM模型导入云端储存模块,避免数据丢失。
进一步地,在S1之前,还包括利用扩展属性集的方式对IFC标准进行扩展,定义监测信息模型表达所需属性集及属性,实现基于IFC标准的监测信息表达。
进一步地,所述步骤S4中,监测结果在Revit三维模型上通过颜色的方式展示。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明通过设置传输模块,将传感器采集到的数据实时传输至服务器,监测信息的储存、分析均在Revit平台上,通过程序智能实现,减少监测管理者的后期数据分析、整理的工作量,大大提高了分析效率,并且使得工程人员能实时了解到工程的数据,有效避免了事故的发生,为安全施工提供了保障。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明,其中:
图1是本发明所述基于Revit平台的基坑及地下工程智能监测系统的控制原理图;
图2是本发明所述基于Revit平台的基坑及地下工程智能监测方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1所示,本发明所述基于Revit平台的基坑及地下工程智能监测系统,包括服务器1、信息采集模块、传输模块、Revit平台4、云端储存模块41、本地储存模块5、显示模块6、报警模块7、共享模块8、兼容模块9和扩展属性模块91。
所述信息采集模块,用于实时采集监测数据,包括实时采集数据的采集仪2、若干传感器21,所述传感器21将监测到的数据输送至对应的采集仪2,一个采集仪2对应多个传感器21。
所述传输模块3,用于实时上传信息采集模块采集到的信息至服务器,本实施例中,所述传输模块包括安装在采集仪2上的SIM卡,通过GPRS/4G的网络技术,将传感器21监测到的数据传输至服务器1。
所述服务器1,采集仪2将收集到的数据通过传输模块3发送至服务器1,服务器1将数据导入Revit平台4。
所述Revit平台4,用于创建基坑及地下工程三维模型,并从服务器1中导入采集仪2采集到的数据作对比分析,将分析结果输送至显示模块6显示给用户,并上传至云端储存模块41。
所述云端储存模块4,用于储存在Revit平台构建的等比例基坑及地下工程的三维模型、采集仪2采集到的信息、Revit平台4分析的结果,所述三维模型作为监测数据分析的参照。
所述报警模块7,若所述Revit平台4分析到所述监测结果超过预设的值,发布预警信息。本实施例中,所述显示模块6通过将基坑及地下工程的三维模型通过颜色显示,预先设置危险的颜色,如三维模型显示为红色为工程危险,使得工程人员能直观查看到工程的监测结果,确保了施工的安全性。
所述共享模块6,供助Revit平台实现监测结果的实时共享,方便项目各参与方实时查看监测结果。
所述兼容模块9用于建立IFC标准与云端储存模块中数据转换关系,实现BIM模型导入云端储存模块,避免数据丢失。
所述扩展属性模块91,利用扩展属性集的方式对IFC标准进行扩展,定义监测信息模型表达所需属性集及属性,实现基于IFC标准的监测信息表达。使得监测的数据能与Revit平台中建立的三维模型兼容,通过Revit平台显示三维模型给工程人员,更能直观地查看工程的情况。
一种基于Revit平台的基坑及地下工程智能监测方法,包括以下步骤:
S1、在Revit平台中构建等比例的基坑及地下工程的实体模型,并储存在云端储存模块中,用于分析监测数据的参照;
S2、在基坑及地下工程中布局对应的传感器21,传感器212与采集仪2连接;所述传感器21监测到基坑及地下工程的数据输送至采集仪2,采集仪2将接收到的数据通过传输模块传输至服务器;传输模块包括网络设置,所述网络设置采用精度的GBRS/4G无线传输技术,确保传感器节点在工地负责场地环境下能把采集到的数据准确、高效进行传输至路由节点,汇总后通过网关节点输到云平台;网关节点的设置,即网关节点设置有本地储存模块5,用于储存传感器监测到的数据,避免了由于停电、网络故障等问题导致数据丢失。
S3、Revit平台提取服务器中的数据,并与其创建的基坑及地下工程三维模型进行对比分析;并将对比分析的结果上传云端储存模块储存,并发送至显示模块显示。
S4、显示模块将服务器的分析对比结果显示,监测结果在Revit三维模型上通过颜色的方式展示,通过设置危险颜色来提醒工程人员,如,在Revit模型上实时展示监测状态,如超出安全范围的监测点以红色显示,处于安全范围之内的监测点以绿色表示,项目参与者对工程当前安全状态一目了然。
本发明通过传感器、采集仪,通过安装在采集仪上的SIM卡,将采集到的数据无线传输至服务器,实现高效的监测数据的采集,避免有线传输的信息延迟效应。监测信息的储存、分析均在Revit平台上,减少监测管理者的后期分析、整理数据的工作量,大大提高了监测的效率以及精确性。使用Revit模型作为监测信息的载体,实现监测状态在Revit中的实时展示,分析,结果是否安全一目了然。并且所有的数据都保存在云端储存器中,保证了数据的完事性。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,故凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (10)
1.一种基于Revit平台的基坑及地下工程智能监测系统,其特征在于:包括服务器、信息采集模块、传输模块、云端储存模块、显示模块、Revit平台;
所述信息采集模块,用于实时采集监测数据,包括实时采集数据的采集仪和若干传感器,所述传感器将监测到的数据输送至对应的采集仪;
所述传输模块,用于实时上传信息采集模块采集到的信息至服务器;
所述服务器,采集仪将收集到的数据通过传输模块发送至服务器,服务器将数据导入Revit平台;
Revit平台,用于创建基坑及地下工程三维模型,并从服务器中导入采集仪采集到的数据作对比分析,将分析结果显示给用户,并上传至云端储存模块;
所述云端储存模块,用于储存在Revit平台构建的等比例基坑及地下工程三维模型、信息采集模块采集到的信息、Revit平台分析的结果。
2.根据权利要求1所述基于Revit平台的基坑及地下工程智能监测系统,其特征在于:还包括报警模块,所述报警模块,用于若所述服务器分析到所述监测结果超过预设的值,发布预警信息。
3.根据权利要求2所述基于Revit平台的基坑及地下工程智能监测系统,其特征在于:还包括共享模块,所述共享模块,用于提供Revit平台实现分析结果的实时共享,方便项目各参与方实时查看监测结果。
4.根据权利要求3所述基于Revit平台的基坑及地下工程智能监测系统,其特征在于:所述传输模块,包括安装在采集仪上的SIM卡。
5.根据权利要求1至4任一项所述基于Revit平台的基坑及地下工程智能监测系统,其特征在于:还包括兼容模块和扩展属性模块;
所述兼容模块用于建立IFC标准与云端储存模块中数据转换关系,实现BIM模型导入云端储存模块,避免数据丢失;
所述扩展属性模块,利用扩展属性集的方式对IFC标准进行扩展,定义监测信息模型表达所需属性集及属性,实现基于IFC标准的监测信息表达,使得采集仪监测的数据能与Revit平台中建立的三维模型兼容。
6.一种基于Revit平台的基坑及地下工程智能监测方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1、在Revit平台中构建等比例的基坑及地下工程的实体模型,并储存在云端储存模块中,用于分析监测数据的参照;
S2、在基坑及地下工程中布局对应的传感器,传感器与采集仪连接,所述采集仪中设置有传输模块;所述传感器监测到基坑及地下工程的数据输送至采集仪,所述采集仪通过传输模块将数据传输至服务器;
S3、Revit平台提取服务器中的数据,并与其创建的基坑及地下工程三维模型进行对比分析;并将对比分析的结果上传云端储存模块储存,并发送至显示模块显示。
7.根据权利要求6所述基于Revit平台的基坑及地下工程智能监测方法,其特征在于:所述步骤S2中,传输模块包括网络设置,所述网络设置采用精度的GBRS/4G无线传输技术,确保采集仪节点在工地负责场地环境下能把采集到的数据准确、高效进行传输至路由节点,汇总后通过网关节点输到云平台;
网关节点的设置,即网关节点设置有本地储存模块,用于储存采集仪收集若干传感器监测到的数据。
8.根据权利要求7所述基于Revit平台的基坑及地下工程智能监测方法,其特征在于:在S1之前,还包括建立IFC标准与云端储存模块中数据转换关系,实现BIM模型导入云端储存模块,避免数据丢失。
9.根据权利要求8所述基于Revit平台的基坑及地下工程智能监测方法,其特征在于:在S1之前,还包括利用扩展属性集的方式对IFC标准进行扩展,定义监测信息模型表达所需属性集及属性,实现基于IFC标准的监测信息表达。
10.根据权利要求6至9任一项所述基于Revit平台的基坑及地下工程智能监测方法,其特征在于:所述步骤S4中,监测结果在Revit三维模型上通过颜色的方式展示。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20170811 |
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