CN107240216A - 基于3dgis+bim技术和人工智能运维应急报警与快速响应方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于3D GIS+BIM技术和人工智能的运维应急报警与快速响应方法。为提高运维阶段灾害性事件的处理效率,基于3D GIS+BIM技术和实时监控数据,结合模糊灰聚类算法,对灾害等级做出自动评估和判断。本发明以火灾为例,整合人工智能评判结果并在3D GIS+BIM系统平台上快速获取火灾发生位置和周边环境等相关信息,为火灾应急响应方案提供决策支持。
Description
技术领域
本发明属于智能运维管理领域,尤其涉及一种基于3D GIS+BIM技术和人工智能的运维应急报警与快速响应方法。
背景技术
基础设施建设关系城市发展命脉,公共建筑及大型基础设施等的密闭性和人群密度大的特点使得安全防范系统建设和安全运营管理重要性日益凸显。公共的封闭或半封闭区域内,人员和设备密集,一旦发生灾害,疏散和抢救十分困难。
如2003年2月18日,韩国大邱市地铁中央路站发生人为纵火事件,造成198人死亡,146人受伤,298人失踪。事后,韩国警方对纵火事件的调查结果认为,地铁工作人员未能采取适当措施处理紧急情况,是造成大量人员伤亡的主要原因之一。
近年来,随着国内基础设施建设迅速发展,如何在运维阶段应对突发灾害事件,并做出应急响应将损失降到最低显得尤为重要。传统的应急管理平台很大程度依赖于管理人员的职业素养,是否能有效指导应急救援存在不确定性。
本发明基于可视化平台及人工智能技术,有效对运维阶段的灾害进行应急报警与快速响应,为灾害应急措施提供决策支持。
发明内容
发明目的:针对以上问题,本发明提出一种基于3D GIS+BIM技术和人工智能的运维应急报警与快速响应方法。
技术方案:为实现本发明的目的,本发明所采用的技术方案是:一种基于3D GIS+BIM 技术和人工智能的运维应急报警与快速响应方法,具体包括以下步骤:
(1)基于3D GIS+BIM技术建立三维模型;
(2)构建系统平台;
(3)布设现场传感器;
(4)监控数据并上传系统平台;
(5)基于模糊灰聚类算法对监控数据进行处理,并划分危险等级;
(6)系统平台根据危险等级做出应急报警与快速响应。
步骤1具体包括:
(1.1)建立3D GIS模型;
(1.2)建立BIM模型;
(1.3)整合3D GIS和BIM模型。
步骤2中,系统平台包括用户端、界面端和使用端,用户端包括自动侦测单元和使用者界面选单,使用端包括自动控制点位程控语言转出单元、建筑信息模型和云功能模组资料库。
步骤5具体包括:
(5.1)定义各属性各类别的白化函数;
(5.2)定义各属性各类别的权重;
(5.3)定义各个对象的灰聚类系数;
(5.4)确认各个对象的类别;
(5.5)灾情危险等级划分。
步骤6中,系统平台根据危险等级做出应急报警与快速响应,提供灾情发生相关位置的GIS和BIM信息,根据处理标准作业程序依序进行确认和处置。
有益效果:本发明可实现火灾风险的智能评判,通过3D GIS+BIM系统平台快速显示火灾发生地点和周边环境等相关信息,为火灾应急响应提供基础。
附图说明
图1是本发明的运维应急报警与快速响应方法示意图;
图2是本发明的轨道交通应急报警和快速响应流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步的说明。
如图1所示是本发明的基于3D GIS+BIM技术和人工智能的运维应急报警与快速响应方法示意图,本发明基于3D GIS+BIM技术和实时监控影像和数据,结合模糊灰聚类算法,对灾害风险做出自动评估和判断。当系统判断灾害风险存在时,在系统平台中快速显示灾害位置等相关信息,为应急快速响应提供基础。
以基础设计火灾为实施例,基于3D GIS+BIM技术和人工智能的运维应急报警与快速响应方法主要流程包括:首先采用3D GIS+BIM技术构建三维环境模型;其次建立系统平台(云端构建用户端、介面端和处理端);然后通过自动监控和传感器对数据进行采集并上传到系统平台;通过模糊灰聚类分析法对数据进行分析并预测危险等级;根据数据分析结果做出快速响应。
基于3D GIS+BIM技术和人工智能的运维应急报警与快速响应方法具体包括以下步骤:
(1)通过3D GIS+BIM技术建立三维模型;
通过3D GIS+BIM技术建立的三维环境模型包含地形数据、城市景观数据、地质信息、地下管线信息以及项目内部的信息。
(2)构建系统平台;
(3)现场传感器布设;
布设多个传感器,如温度、二氧化碳、烟雾传感器等。
(4)监控数据自动上传到系统平台;
(5)通过模糊灰聚类算法对火灾监测数据进行处理,并划分危险等级;
(6)系统平台根据危险等级快速做出响应;
步骤1具体实施方法如下:
(1.1)建立3D地理信息系统(GIS)模型;
(1.2)建立轨道交通建筑信息模型(BIM)模型;
(1.3)整合3D GIS和BIM模型,BIM技术具有显示精细、信息丰富的特点,弥补了GIS细节不足的缺陷,为GIS技术更加深入的应用提供了有益的补充。
步骤2具体实施方法如下:
构建系统平台,系统平台包括用户端、界面端和使用端,用户端包括自动侦测单元和使用者界面选单,使用端包括自动控制点位程控语言转出单元、建筑信息模型和云功能模组资料库。
步骤5具体实施方法如下:
(5.1)定义各属性各类别的白化函数;
根据各属性的特质,定义各属性(如火源材料)各类别(极佳、佳、普通等)的白化函数,并建立白化函数矩阵F:
其中,fk(j)表示第k个类别在第j项指标中的白化函数。
(5.2)定义各属性各类别的权重;
根据每个白化函数fk(j)的阀值λk(j),定义各类别在各属性的相对权重ηk(j):
其中,阀值λk(j)为白化函数fk(j)的转折点。
(5.3)定义各个对象的灰聚类系数;
对于第i个对象属于第k个类别的聚类系数,可定义为:
以第一个对象属于第一类别的聚类系数为例,i=1,k=1,则σ1(1)为:
可计算出每个对象的聚类系数向量:
σi=(σi(1),σi(2),...,σi(h))
(5.4)确认各个对象的类别;
获得聚类系数向量后,即可确认每个对象的最适类别,为:
此时称对象i属于类别k*。
导入灰数灰关联分析模型,利用灰数的运算定义各个评估值,计算各类别的权重以及估计聚类系数等,最后采用灰数明考斯基距离函数判断最适当的聚类群,提升灰聚类模型的性能。
设有一灰数聚类分析矩阵G:
其中,G由n个对象及m项属性所构成;表示第i个对象在第j项属性上的灰数评估值;为第i个对象的灰数评估序列。
灰数灰聚类模型与白数灰聚类模型的差异在于灰聚类系数的估算以及最适聚类群的判定。
在灰聚类系数的估算方面,由于评估值为灰数,在白化函数的转换后,仍旧是灰数。因此,对于第i个对象属于第k类别的灰数聚类系数可定义为:
可能有下列两种情形:
(1)当或时,
(2)当时,
可计算出每个对象的灰数聚类系数向量
在判断灰聚类系数的大小方面,由于灰数间大小的判定不易,于此,以灰数明考斯基距离函数作为辅助。此外,因为故本发明以1为参考值,计算每一个灰数聚类系数与1之间的距离。由于欧氏距离常用于决策排序问题等使用,如TOPSIS技术等,因此采用p=2,求得与1之间的灰数欧氏距离,为:
当获得di(k)后,即可确认每个对象的最适类别,因为di(k)越小,表示越接近1,表示对象i属于聚类群k的程度越高。
因此,最适类别可定义为:
(5.5)火灾危险等级划分。
本发明适用于各种危险等级评估,此以火灾险情评判为例,体现灰数灰聚类模型的可行性与实用性。火灾预警应急管理系统是轨道交通应急管理中的一项重要工作,根据火情危险性判断的结果,决策者可制定应急反应策略。
火情危险等级可由下列指标来衡量:
(1)明火状态(Fire Size State,FSS)
FSS可由下列公式算得:
其中,FSS'为现地原始评估值,范围介于0到100之间,而FSS系将FSS'除以10,使其变动范围缩小在0到10之间。
(2)烟雾大小(Smoke)
烟雾大小可由下列公式算得:
其中,Fc为烟雾检测器在现地所量测出的数值。当Fc<2时,烟雾较小;而当Fc>6时,烟雾较大。
(3)火源材料危险系数(Source Of Materials,SOM)
火源材料危险系数可由下列公式算得:
SOM'为实际材料火险系数。当SOM'>0.45时,材料耐火性较差;当SOM'<0.2时,材料耐火性较好。
上述指标均采用前处理概念,将指标范围界定在0到10之间。因火情判断系统的复杂性,在有限的资源下,允许评估值以灰数的形态表示,从而能表现出信息的不确定性并反应真实情况。
本实施例将火险等级分为5级,火情指数等相关信息如表1所示。表1划分及数值仅供参考,具体火灾等级划分由各个单位参照国家相关法规进行设定。
表1
级别 | 火情指数(f) | 火情等级 | 火情描述 |
一级 | f≤20 | 极低火险 | 微型火源,不会蔓延 |
二级 | 20<f≤40 | 低度火险 | 小型火源,蔓延速度不快 |
三级 | 40<f≤60 | 中度火险 | 中度着火,蔓延速度快 |
四级 | 60<f≤80 | 高度火险 | 存在易燃物,发生火灾,快速蔓延并伴随浓烟 |
五级 | f>80 | 极高火险 | 存在易燃易爆物,火势不受控制 |
步骤6具体实施方法如下:
当经算法评估具有火灾风险时,则需要根据火灾处理标准作业程序依序进行确认和处置。在系统平台中,除能提供火灾发生相关位置的GIS和BIM信息,还可以让管理人员快速掌握环境条件,更能提供逃生空间方向和消防设备位置,通过可视化方式协助疏散逃生。系统中的火灾应急和快速回应流程如图2所示。
与现有技术相比,本发明提出火灾风险评估方法和可视化紧急应变功能,建立了一系列功能架构,从现场监测实时数据采集、火灾风险等级评估、可视化紧急应变到撤离逃生辅助,以“BIM+”的理念完善基础设施安防应急管理。
本发明建立基于模糊灰聚类算法的火灾风险评估方法,结合灰数、模糊理论、Minkowski函数和灰关联分析等概念,将灰关联分析算法拓展到不确定信息的环境下。不仅构建灰数间的距离函数,亦提出灰数灰关联度的算法,以处理灰数序列间的相关性分析。结合火灾特征属性的模糊函数,形成模糊灰数灰聚类算法,实现火灾风险的智能研判。
本发明基于3D GIS+BIM技术和实时监控数据,结合模糊灰聚类算法,对灾害等级做出自动评估和判断并在3D GIS+BIM系统平台上快速获取火灾发生位置和周边环境等相关信息,为火灾应急响应方案提供决策支持。
Claims (5)
1.一种基于3D GIS+BIM技术和人工智能的运维应急报警与快速响应方法,其特征在于:具体包括以下步骤:
(1)基于3D GIS+BIM技术建立三维模型;
(2)构建系统平台;
(3)布设现场传感器等监控设施;
(4)监控数据自动上传系统平台;
(5)基于模糊灰聚类算法对监控数据进行处理,并划分危险等级;
(6)系统平台根据危险等级做出应急报警与快速响应。
2.根据权利要求1所述的基于3D GIS+BIM技术和人工智能的运维应急报警与快速响应方法,其特征在于:所述步骤1具体包括:
(1.1)建立3D GIS模型;
(1.2)建立BIM模型;
(1.3)整合3D GIS和BIM模型。
3.根据权利要求1所述的基于3D GIS+BIM技术和人工智能的运维应急报警与快速响应方法,其特征在于:所述步骤2中,系统平台包括感知层、使用者界面和底层数据库,感知层即自动侦测单元可回传监测数据,底层数据库则包括自动控制点位程控语言转出单元、建筑信息模型和云端数据库。
4.根据权利要求1所述的基于3D GIS+BIM技术和人工智能的运维应急报警与快速响应方法,其特征在于:所述步骤5具体包括:
(5.1)定义各属性各类别的白化函数;
(5.2)定义各属性各类别的权重;
(5.3)定义各个对象的灰聚类系数;
(5.4)确认各个对象的类别;
(5.5)灾情危险等级划分。
5.根据权利要求1所述的基于3D GIS+BIM技术和人工智能的运维应急报警与快速响应方法,其特征在于:所述步骤6中,系统平台根据危险等级做出应急报警与快速响应,提供灾情发生相关位置的GIS和BIM信息。
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