CN113313426B - 应用于水电工程质量管控的智能预警分析决策方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及水电工程，本发明应用于水电工程质量管控的智能预警分析决策方法通过对水电工程按合同标段名称进行分类统计，计算相同合同标段名称中最近完成的N个单元工程的优良率，然后与该相同合同标段名称中前N个单元工程的优良率进行比较，对优良率降低的合同标段名称给出预警信息，然后对预警信息打上属性标签，根据属性标签的内容匹配相应的工程规范、质量事故案例和解决方案，解决了工程管理者对水电工程质量管控费时费力的问题，解决了工程管理者对水电工程质量管控费时费力的问题，本发明适用于水电工程质量管控。
Description
技术领域
本发明涉及水电工程，特别涉及应用于水电工程质量管控的智能预警分析决策方法。
背景技术
水电工程的质量管控是施工过程中最关键的一环，承建方将整个水电工程由大到小划分为单位工程、分部工程、分项工程和单元工程，其中单位工程+分部工程对应施工部位，分项工程对应施工类型，单元工程是由几个工序或工种组成的最小综合体，并分别交给多家参建方共同完成，由现场监理对单元工程进行质量认定，认定结果分为优良、合格、不合格，进而实现对整个水电工程管控。
目前主要有两种对施工质量进行控制的方法：一种是现场监理通过纸质的质量验收单，对单元工程质量进行评价，进而控制整个工程施工质量；另一种是根据工程制定的质量验评APP，将质量验收单电子化，监理通过签认电子质量验收单，对单元工程质量进行评价，进而控制整个工程施工质量。
但是，由于单元工程种类繁多，且参建方不同，水电工程管理者实现对水电工程全局管控需要花费大量的时间和人力物力去统计并筛选出影响水电工程质量的施工部位、施工类型、及相应的解决方案。
发明内容
本发明所解决的技术问题：提供一种应用于水电工程质量管控的智能预警分析决策方法解决工程管理者对水电工程质量管控费时费力的问题。
本发明解决上述技术问题采用的技术方案：本发明应用于水电工程质量管控的智能预警分析决策方法包括以下步骤：
S01、获取单元工程质量验收信息，所述信息包括施工部位、施工类型、单位工程名称、单元工程质量评定等级、合同标段名称和单元工程质量评定等级的影响因素；
S02、将单元工程质量验收信息按照合同标段名称进行分类统计，选取相同合同标段名称中最近完成的N个单元工程，计算出N个单元工程的优良率，如果该N个单元工程的优良率低于前N个单元工程的优良率，则对该合同标段名称给出优良率降低的预警信息；
S03、对预警信息打上属性标签；所述属性标签包括最低优良率的施工部位、最低优良率的施工类型和平均值最低的单元工程的影响因素。
S04、根据最低优良率的施工部位和最低优良率的施工类型，对施工部位和施工类型匹配相应的工程规范和质量事故案例；
S05、根据平均值最低的单元工程的影响因素，对影响因素匹配相应的解决方案。
进一步的，步骤S01中，所述影响因素包括不平整度、半孔率、超欠挖合格率
进一步的，步骤S03中，所述最低优良率的施工部位的获取方式是：将N个单元工程质量验收信息按照施工部位进行分类统计，分别计算出每个施工部位的优良率，比较所述优良率的大小，选出最低优良率的施工部位。
进一步的，步骤S03中，所述最低优良率的施工类型的获取方式是：将N个单元工程质量验收信息按照施工类型进行分类统计，分别计算出每个施工类型的优良率，比较所述优良率的大小，选出最低优良率的施工类型。
进一步的，步骤S03中，所述平均值最低的单元工程的影响因素的获取方式是：分别计算N个单元工程中的单元工程质量评定等级的影响因素的平均值，比较所述平均值大小，选出平均值最低的单元工程的影响因素。
进一步的，步骤S04中，所述工程规范和质量事故案例通过网络爬虫技术获取，并按照施工部位和施工类型进行分类。
本发明的有益效果：本发明应用于水电工程质量管控的智能预警分析决策方法通过对水电工程按合同标段名称进行分类统计，计算相同合同标段名称中最近完成的N个单元工程的优良率，然后与该相同合同标段名称中前N个单元工程的优良率进行比较，对优良率降低的合同标段名称给出预警信息，然后对预警信息打上属性标签，根据属性标签的内容匹配相应的工程规范、质量事故案例和解决方案，解决了工程管理者对水电工程质量管控费时费力的问题。本发明相对于现有技术，工程管理者能根据预警信息获得工程优良率降低的合同标段名称、施工部位、施工类型、影响因素、及对应的工程规范、质量事故案例和解决方案。
附图说明
附图1是本发明应用于水电工程质量管控的智能预警分析决策方法流程示意图。
具体实施方式
S01、获取单元工程质量验收信息，所述信息包括施工部位、施工类型、单位工程名称、单元工程质量评定等级、合同标段名称和单元工程质量评定等级的影响因素；
S02、将单元工程质量验收信息按照合同标段名称进行分类统计，选取相同合同标段名称中最近完成的N个单元工程，计算出N个单元工程的优良率，如果该N个单元工程的优良率低于前N个单元工程的优良率，则对该合同标段名称给出优良率降低的预警信息；
S03、对预警信息打上属性标签；所述属性标签包括最低优良率的施工部位、最低优良率的施工类型和平均值最低的单元工程的影响因素。
S04、根据最低优良率的施工部位和最低优良率的施工类型，对施工部位和施工类型匹配相应的工程规范和质量事故案例；
S05、根据平均值最低的单元工程的影响因素，对影响因素匹配相应的解决方案。
进一步的，步骤S01中，所述影响因素包括不平整度、半孔率、超欠挖合格率。
进一步的，步骤S03中，所述最低优良率的施工部位的获取方式是：将N个单元工程质量验收信息按照施工部位进行分类统计，分别计算出每个施工部位的优良率，比较所述优良率的大小，选出最低优良率的施工部位。
进一步的，步骤S03中，所述最低优良率的施工类型的获取方式是：将N个单元工程质量验收信息按照施工类型进行分类统计，分别计算出每个施工类型的优良率，比较所述优良率的大小，选出最低优良率的施工类型。
进一步的，步骤S03中，所述平均值最低的单元工程的影响因素的获取方式是：分别计算N个单元工程中的单元工程质量评定等级的影响因素的平均值，比较所述平均值大小，选出平均值最低的单元工程的影响因素。
进一步的，步骤S04中，所述工程规范和质量事故案例通过网络爬虫技术获取，并按照施工部位和施工类型进行分类。
本发明的一个实施例如下：
S01、获取单元工程质量验收信息，所述信息包括单元工程名称、分项工程名称、分部工程名称、单位工程名称、单元工程质量评定等级、合同标段名称和单元工程质量评定等级的影响因素，所述影响因素包括不平整度、半孔率和超欠挖合格率，所述不平整度、半孔率和超欠挖合格率均用百分数表示。
S02、将单元工程质量验收信息按照合同标段名称进行分类统计，选取相同合同标段名称中最近完成的100个单元工程，计算出100个单元工程的优良率，如果100个单元工程的优良率低于上一次选取的100个单元工程的优良率，则对该合同标段名称给出优良率降低的预警信息。
例：某一合同标段名称中最近完成的100个单元工程中有89个单元工程的评定等级为优良，则这100个单元工程的优良率为89÷100×100％＝89％，如果该合同标段名称中在这100个单元工程前的100个单元工程的优良率为90％，因89％低于90％，则对该合同段名称给优良率降低的预警信息，给出预警信息则表示该合同段名称的工程质量出现下滑的趋势。
S03、对预警信息打上属性标签；所述属性标签包括最低优良率的施工部位、最低优良率的施工类型和平均值最低的单元工程的影响因素。
在上述例子中的100个单元工程，将100个单元工程质量验收信息按照施工部位进行分类统计，分别计算出每个施工部位的优良率，比较所述优良率的大小，选出最低优良率的施工部位；将100个单元工程质量验收信息按照施工类型进行分类统计，分别计算出每个施工类型的优良率，比较所述优良率的大小，选出最低优良率的施工类型；分别计算N个单元工程中的单元工程质量评定等级的影响因素的平均值，比较所述平均值大小，选出平均值最低的单元工程的影响因素。
S04、根据最低优良率的施工部位和最低优良率的施工类型，对施工部位和施工类型匹配相应的工程规范和质量事故案例。
通过网络爬虫技术获取工程规范和质量事故案例，并按照施工部位和施工类型进行分类，根据施工部位和施工类型对属性标签匹配相应的工程规范和质量事故案例。
S05、根据平均值最低的单元工程的影响因素，对影响因素匹配相应的解决方案。
根据工程经验，针对单元工程质量评定等级的影响因素制定解决方案，如：提高不平整度的解决方案、提高半孔率的解决方案、提高超欠挖合格率的解决方案。根据具体的影响因素匹配对应的解决方案。
工程管理者通过本发明应用于水电工程质量管控的智能预警分析决策方法给出的优良率降低的预警信息能够快速的获知水电工程中哪些合同标段名称优良率降低，并根据预警信息的属性标签中的最低优良率的施工部位、最低优良率的施工类型和平均值最低的单元工程的影响因素，及对应的工程规范、质量事故案例和解决方案，能够轻松获知引起优良率降低的施工部位，施工类型和影响因素，达到了工程管理者宏观的掌控水电工程质量的目的。
Claims (3)
1.应用于水电工程质量管控的智能预警分析决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
S01、获取单元工程质量验收信息，所述信息包括施工部位、施工类型、单位工程名称、单元工程质量评定等级、合同标段名称和单元工程质量评定等级的影响因素，所述影响因素包括不平整度、半孔率、超欠挖合格率；
S02、将单元工程质量验收信息按照合同标段名称进行分类统计，选取相同合同标段名称中最近完成的N个单元工程，计算出N个单元工程的优良率，如果该N个单元工程的优良率低于前N个单元工程的优良率，则对该合同标段名称给出优良率降低的预警信息；
S03、对预警信息打上属性标签；所述属性标签包括最低优良率的施工部位、最低优良率的施工类型和平均值最低的单元工程的影响因素，所述平均值最低的单元工程的影响因素的获取方式是：分别计算N个单元工程中的单元工程质量评定等级的影响因素的平均值，比较所述平均值大小，选出平均值最低的单元工程的影响因素；
S04、根据最低优良率的施工部位和最低优良率的施工类型，对施工部位和施工类型匹配相应的工程规范和质量事故案例；
S05、根据平均值最低的单元工程的影响因素，对影响因素匹配相应的解决方案。
2.根据权利要求1所述的应用于水电工程质量管控的智能预警分析决策方法，其特征在于，步骤S03中，所述最低优良率的施工部位的获取方式是：将N个单元工程质量验收信息按照施工部位进行分类统计，分别计算出每个施工部位的优良率，比较所述优良率的大小，选出最低优良率的施工部位。
3.根据权利要求1所述的应用于水电工程质量管控的智能预警分析决策方法，其特征在于，步骤S03中，所述最低优良率的施工类型的获取方式是：将N个单元工程质量验收信息按照施工类型进行分类统计，分别计算出每个施工类型的优良率，比较所述优良率的大小，选出最低优良率的施工类型。
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