CN107341209B - 基于语义检索的bim模型规范检测装置和检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于语义检索的BIM模型规范检测装置，包括规范与模型输入模块、建筑规范到语义查询的转换模块、BIM模型的语义信息抽取模块、BIM模型的语义模型生成模块、规范完整性检测模块和规范符合性检测模块，该检测装置基于规范的需求对BIM模型进行抽取，缩小了检测空间，提高了语义检测的查询效率；引入SPARQL查询语言和OWL本体技术，解决了BIM模型的存储格式难以被高效检索的问题。

Description

基于语义检索的BIM模型规范检测装置和检测方法

技术领域

涉及建筑信息模型的完整性和合规性检测，是自动检测建筑信息模型质量的方法和手段，应用于建筑信息模型质量要求高的工程领域设计、施工、运维等各个阶段。

背景技术

在建筑全生命周期的设计、施工、运维等各阶段，必须通过一系列合规检测，才能保证建筑产品的安全可用。由于建筑不合规导致的重大灾难、事故和严重损失屡见不鲜。目前大部分建筑的合规检测仍然是手工进行，难免导致检测的低效以及错查漏查等问题。

建筑信息模型BIM(Building Information Model)是数字技术在建筑领域的一大应用，目前在全球范围内广泛的得到了业界的认可，并且正引领着建筑领域发生深刻的变革。随着BIM技术在建筑招投标、设计、施工、运维等各阶段的广泛应用，BIM模型的质量逐渐成为人们关注的焦点。BIM模型的计算机精确表示使得自动分析规范与BIM模型的语义一致性，从而实现规范自动检测成为可能。

在BIM模型规范检测方面，国际上比较知名的方法和装置包括芬兰的SMC、挪威的EDM、新加坡的FORNAX以及国际规范委员会ICC(Internatinal Code council)的SMARTcodes等。SMC是目前应用最广的BIM模型检测装置，基于自定义的模板语言编写规则，支持空间、防火通道、距离、数值检测等多种功能。然而，目前的模型检测装置有以下局限性：1)针对待检测的建筑条款，无法自动从信息是否完备和信息是否正确两个角度直接给出检测结果；2)规则描述在BIM模型上，导致检测不同BIM模型需要重新修改规则库，易用性较差。3)针对建筑信息模型的IFC文件格式检测，难以应对智慧城市中建筑信息模型与地理信息系统、基础设施模型融合背景下的模型规范检测问题。国内尚无具有自主知识产权的BIM模型规范检测装置。

发明内容

本发明的目的在于能够提供一种针对待检测的建筑条款，能够自动从信息是否完备和信息是否正确两个角度直接给出检测结果的检测方法，同时易用性好，能够同时检测BIM模型信息完整性和符合性问题的方法

本发明的技术方案在于提供了一种基于语义检索的BIM模型规范检测装置，包括规范与模型输入模块、建筑规范到语义查询的转换模块、BIM模型的语义信息抽取模块、BIM模型的语义模型生成模块、规范完整性检测模块和规范符合性检测模块，其特征在于：

规范与模型输入模块用于接受规范和BIM模型作为输入；

建筑规范到语义查询的转换模块用于将自然语言描述的规范编辑成结构化自然语言后提取出规范关注的语义信息并转换生成语义查询语句；

BIM模型的语义信息抽取模块用于对BIM模型的信息做精简得到规范关注的BIM模型的信息；

规范完整性检测模块用于对BIM模型的完整性进行检测，目的在于检测BIM模型中的信息相对于规范检测要求是否完整和充分。如果规范中某一条款要求检测的信息在BIM模型中没有，则BIM模型不能通过该条款的完整性检测，该规范完整性检测模块会给出其未通过的原因和不符合要求的构件；

规范符合性检测模块会针对通过了完整性检测的条款，用其检测模型中的信息是否与规范要求的一致，如果一致则视为通过，不一致则不通过，并给出不通过的原因和违反要求的构件。

进一步地，建筑规范到语义查询的转换模块包括建筑规范编辑子模块、语义查询生成子模块和规范关注的语义信息生成子模块，其中：

建筑规范编辑子模块用于将自然语言描述的规范编写成结构化自然语言SNL描述的规范；语义查询生成子模块用于将SNL语言描述的规范转换成用于完整性检测和规则符合性检测的语义查询语句；规范关注的语义信息生成子模块用于解析出规范中关注的语义信息，语义信息包括实体、实体的属性、实体间的关系，进而为BIM模型的语义信息抽取模块提供完整信息。

进一步地，BIM模型的语义信息抽取模块将规范关注的语义信息和待检测的模型文件作为输入，对BIM模型依据规范关注的语义信息进行抽取，输出一个精简后的模型文件。

进一步地，本发明还提供了一种基于语义检索的BIM模型规范检测方法，其特征在于：

步骤1、规范与模型输入模块接受自然语言描述的规范文件和BIM模型作为输入；

步骤2、建筑规范到语义查询的转换模块一方面将SNL描述的规范自动转换成SPARQL描述的规范，之后可以被直接应用到BIM模型上进行查询；另一方面，将规范中涉及到的实体、属性、关系进行自动抽取和保存，用以明确规范关注的语义信息；

步骤3、BIM模型的语义信息抽取模块对BIM模型进行抽取，即基于规范关注的包括实体、属性、关系进行抽取，并保证抽取的完备性，得到精简后的BIM模型；

步骤4、BIM模型的语义模型生成模块自动将精简后的BIM模型转换成OWL描述的语义模型，以待检测；

步骤5、基于规范的完整性检测模块对于规范中的每一条条款，利用步骤2生成的完整性检测的SPARQL查询语句对BIM模型进行完整性检测。若查询的结果为空集则说明该模型通过了完整性检测，则继续利用基于规范的符合性检测模块进行检测；否则将不再进行符合性检测，直接给出查询的结果作为违反条款的构件。

步骤6、基于规范的符合性检测模块对于可以进行符合性检测的条款进行检测，步骤2生成的符合性检测的SPARQL查询语句对BIM模型进行符合性检测；

在进行符合性检测时，其逻辑与完整性检测相同，查询结果为空集则说明通过，否则，查询到的内容则为违反条款的构件，将被输出给用户。

本发明具有以下有益效果：

提出了一套面向自然语言编写的建筑规范的BIM模型自动检测方法；基于结构化自然语言SNL描述，解决了机器对自然语言表述的规范文件难以理解的问题；

基于规范的需求对BIM模型进行抽取，缩小了检测空间，提高了语义检测的查询效率；引入SPARQL查询语言和OWL本体技术，解决了BIM模型的存储格式难以被高效检索的问题；

针对规范条款，同时检测BIM模型信息完整性和符合性问题，全面地给出BIM模型相对于规范条款的符合程度和问题。

附图说明

图1是本发明所述的基于语义检索的BIM模型规范检测装置功能模块示意图；

图2是本发明所述基于语义检索的BIM模型规范检测方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图1-2对本发明的技术方案进行详细说明。

如图1所示，该实施例提供了一种基于语义检索的BIM模型规范检测装置，该装置包括规范与模型输入模块、建筑规范到语义查询的转换模块、BIM模型的语义信息抽取模块、BIM模型的语义模型生成模块、规范完整性检测模块和规范符合性检测模块。

规范与模型输入模块用于接受规范和BIM模型作为输入。一方面该模块提供处理SNL语言的编辑工具，以便将自然语言描述的规范人工转换成SNL描述的规范后能够被该模块接受；另一方面该模块提供接受BIM模型作为输入的子模块。

建筑规范到语义查询的转换模块用于将自然语言描述的规范编辑成结构化自然语言后提取出规范关注的语义信息并转换生成语义查询语句，其具体包括建筑规范编辑子模块、语义查询生成子模块和规范关注的语义信息生成子模块，

建筑规范编辑子模块用于将自然语言描述的规范编写成结构化自然语言SNL(Structured Natural Language)描述的规范。建筑规范编辑子模块消除了自然语言的二义性，便于计算机理解。语义查询生成子模块用于将SNL语言描述的规范转换成用于完整性检测和规则符合性检测的语义查询语句，以应用到BIM模型上做检测。完整性检测和规则符合性的语义查询语句均为SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language，即SPARQL协议与RDF查询语言)查询语句。规范关注的语义信息生成子模块用于解析出规范中关注的语义信息，语义信息包括实体、实体的属性、实体间的关系等信息，从而为BIM模型的语义信息抽取模块提供完整信息。

BIM模型的语义信息抽取模块用于对BIM模型的信息做精简得到规范关注的BIM模型的信息。BIM模型的语义信息抽取模块将规范关注的语义信息和待检测的BIM模型文件作为输入，对BIM模型依据规范关注的语义信息进行抽取，输出一个精简后的模型文件。以在不损失最终检测结果正确性的前提下，达到搜索空间缩减的目标。

BIM模型的语义模型生成模块用于将不同格式的抽取过后的BIM模型文件均转换成OWL(Web Ontology Language，即网络本体语言)格式的模型。由于BIM模型的格式多种多样难以统一且其中有些格式不适用于被直接查询，因而该模块会将不同格式的抽取过后的BIM模型文件均转换成OWL格式的模型，该模型将被直接应用到后续的检测工作中。

规范完整性检测模块用于对BIM模型的完整性进行检测，目的在于检测该模型中的信息相对于规范检测要求，是否完整和充分。如果规范中某一条款要求检测的信息在模型中没有，则该模型不能通过该条款的完整性检测，该模块会给出其未通过的原因和不符合要求的构件。

规范符合性检测模块会针对通过了完整性检测的条款，用其检测模型中的信息是否与规范要求的一致，如果一致则视为通过，不一致则不通过，并给出不通过的原因和违反要求的构件。

该实施例还提供了一种基于语义检索的BIM模型规范检测方法，其主要分为六步——解析输入、查询语句和关注的语义信息的生成、语义模型抽取、语义模型转换、语义信息的完整性检测和语义信息的符合性检测。

步骤1、规范与模型输入模块接受自然语言描述的规范文件和BIM模型作为输入。对于自然语言编写的规范，需要使用该模块提供的编辑工具人工将其编写为SNL(Structural Nature Language)语言描述的规范。对于BIM模型，在这一步骤只需要被规范与模型输入模块作为输入接收，不需要做额外的工作。

步骤2、建筑规范到语义查询的转换模块一方面将SNL描述的规范自动转换成SPARQL描述的规范(包括完整性和符合性检测两类查询语句)，之后可以被直接应用到BIM模型上进行查询；另一方面，将规范中涉及到的实体、属性、关系进行自动抽取和保存，用以明确规范究关注的语义信息。

步骤3、BIM模型的语义信息抽取模块对BIM模型进行抽取，即基于规范关注的包括实体、属性、关系进行抽取，并保证抽取的完备性，得到精简后的BIM模型。

步骤4、BIM模型的语义模型生成模块自动将精简后的BIM模型转换成OWL描述的语义模型，以待检测。

步骤5、基于规范的完整性检测模块对于规范中的每一条条款，利用步骤2生成的完整性检测的SPARQL查询语句对模型进行完整性检测。若查询的结果为空集则说明该模型通过了完整性检测，则继续利用基于规范的符合性检测模块进行检测；否则将不再进行符合性检测，直接给出查询的结果作为违反条款的构件。

步骤6、基于规范的符合性检测模块对于可以进行符合性检测的条款进行检测，步骤2生成的符合性检测的SPARQL查询语句对OWL描述的语义模型进行符合性检测。在进行符合性检测时，其逻辑与完整性检测相同，查询结果为空集则说明通过，否则，查询到的构件则为违反条款的反例构件，将被输出给用户。

虽然上面结合本发明的优选实施例对本发明的原理进行了详细的描述，本领域技术人员应该理解，上述实施例仅仅是对本发明的示意性实现方式的解释，并非对本发明包含范围的限定。实施例中的细节并不构成对本发明范围的限制，在不背离本发明的精神和范围的情况下，任何基于本发明技术方案的等效变换、简单替换等显而易见的改变，均落在本发明保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于语义检索的BIM模型规范检测装置，包括规范与模型输入模块、建筑规范到语义查询的转换模块、BIM模型的语义信息抽取模块、BIM模型的语义模型生成模块、规范完整性检测模块和规范符合性检测模块，其特征在于其特征在于：

规范与模型输入模块用于接受规范和BIM模型作为输入；

建筑规范到语义查询的转换模块用于将自然语言描述的规范编辑成结构化自然语言后提取出规范关注的语义信息并转换生成语义查询语句；

BIM模型的语义信息抽取模块用于对BIM模型的信息做精简得到规范关注的BIM模型的信息；

BIM模型的语义模型生成模块用于将不同格式的抽取过后的BIM模型文件均转换成OWL格式的模型；

规范完整性检测模块用于对BIM模型的完整性进行检测，目的在于检测BIM模型中的信息相对于规范检测要求是否完整和充分；如果规范中某一条款要求检测的信息在BIM模型中没有，则BIM模型不能通过该条款的完整性检测，该规范完整性检测模块会给出其未通过的原因和不符合要求的构件；

规范符合性检测模块会针对通过了完整性检测的条款，用其检测模型中的信息是否与规范要求的一致，如果一致则视为通过，不一致则不通过，并给出不通过的原因和违反要求的构件。

2.根据权利要求1所述的基于语义检索的BIM模型规范检测装置，其特征在于：建筑规范到语义查询的转换模块包括建筑规范编辑子模块、语义查询生成子模块和规范关注的语义信息生成子模块，其中：

建筑规范编辑子模块用于将自然语言描述的规范编写成结构化自然语言SNL描述的规范；语义查询生成子模块用于将SNL语言描述的规范转换成用于完整性检测和规则符合性检测的语义查询语句；规范关注的语义信息生成子模块用于解析出规范中关注的语义信息，语义信息包括实体、实体的属性、实体间的关系，进而为BIM模型的语义信息抽取模块提供完整信息。

3.根据权利要求1所述的基于语义检索的BIM模型规范检测装置，其特征在于：BIM模型的语义信息抽取模块将规范关注的语义信息和待检测的模型文件作为输入，对BIM模型依据规范关注的语义信息进行抽取，输出一个精简后的模型文件。

4.一种基于语义检索的BIM模型规范检测方法，其特征在于：

步骤1、规范与模型输入模块接受自然语言描述的规范文件和BIM模型作为输入；

步骤2、建筑规范到语义查询的转换模块一方面将SNL描述的规范自动转换成SPARQL描述的规范，之后可以被直接应用到BIM模型上进行查询；另一方面，将规范中涉及到的实体、属性、关系进行自动抽取和保存，用以明确规范关注的语义信息；

步骤3、BIM模型的语义信息抽取模块对BIM模型进行抽取，即基于规范关注的包括实体、属性、关系进行抽取，并保证抽取的完备性，得到精简后的BIM模型；

步骤4、BIM模型的语义模型生成模块自动将精简后的BIM模型转换成OWL描述的语义模型，以待检测；

步骤5、基于规范的完整性检测模块对于规范中的每一条条款，利用步骤2生成的完整性检测的SPARQL查询语句对BIM模型进行完整性检测；若查询的结果为空集则说明该模型通过了完整性检测，则继续利用基于规范的符合性检测模块进行检测；否则将不再进行符合性检测，直接给出查询的结果作为违反条款的构件；

步骤6、基于规范的符合性检测模块对于可以进行符合性检测的条款进行检测，步骤2生成的符合性检测的SPARQL查询语句对BIM模型进行符合性检测；

在进行符合性检测时，其逻辑与完整性检测相同，查询结果为空集则说明通过，否则，查询到的内容则为违反条款的构件，将被输出给用户。

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