CN113536440B - 一种基于bim运维管理系统的数据处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于运维管理系统技术领域，且公开了一种基于BIM运维管理系统的数据处理方法，具体包括有数据采集模块、数据传输模块、数据分类处理和防灾分析模块。本发明通过对异常数据在单位时间内发生频率、异常数据频率波动和对数据综合分析判断当前环境态势，单位时间内发生频率高来初步判断周围环境，异常数据频率拨动来判断检测是否准确，如果短时间内异常数据发生频率无规则时间变化，或者变化落差较大，那么数据初步判断误报，最后对数据综合分析和对环境干扰因素进行分析，得出最终的结果预报，通过对综合分析最终可以得到有效且快捷的综合预警办法，且效果更加准确。

Description

一种基于BIM运维管理系统的数据处理方法
技术领域
本发明属于运维管理系统技术领域，具体为一种基于BIM运维管理系统的数据处理方法。
背景技术
BIM一般指代的是建筑信息模的三维模型，它的出现摒弃了传统的进通过文字，表格等数据反应出来的信息，相比于传统的二维信息表达和传递手段，建立在三维模型基础上的BIM更加直观、方便和高效，实现了智慧物联，打破了信息孤岛，要打破信息孤岛并进行业务流程整合必须以BIM技术为依托，BIM运维管理可对开闭所建筑运维和各管理系统相关的众多业务进行集成管理，环境品质监控和管理、设备设施管理等等。
现有的BIM管理模型中，存在有一定的不足之处，其数据的分类式管理能力较低，数据的集成度较高，导致系统调用数据信息速度较慢，效率相对较低，并且现有的BIM模型，无法综合精准的对环境态势进行侦测，因而在系统预警方面时常出现误报，漏报的情况，因为所综合分析到的环境态势综合程度不够，导致可能出现的误报情况发生。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于BIM运维管理系统的数据处理方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于BIM运维管理系统的数据处理方法，具体包括有数据采集模块、数据传输模块、数据分类处理和防灾分析模块；
一种基于BIM运维管理系统的数据处理方法，其具体步骤为：
第一步：利用布置在各个场景下的环境采集装置对其所处环境参数进行收集，并且通过数据传输模块系统向分布式数据库传输；
第二步：分布式数据库开始对数据进行分类处理，按照先后顺序分别进行监测类别分类、时间顺序分类、区域归类和数据比对处理，对数据的检索顺序也按照监测类别分类、时间顺序分类和区域归类进行检索；
第三步：根据上一步数据分类处理得到的两种分别为无异常数据和异常数据，并将这两种数据分别存放入A类数据存储单元和B类数据存储单元；
第四步：对异常数据进行归总分析，对其分别在单位时间内发生频率、异常数据频率波动和对数据综合分析，随后根据异常数据归总分析出的结果参数进行评估，提供修理施工指导意见；
第五步：根据事实检测得的数据对BIM模型进行实时渲染，并且在BIM模型上进行数据异常提示，标识对应位置和显示修理施工指导意见。
优选的，环境参数采集包括有环境温度采集模块、空气易燃物浓度采集模块、电路参数采集模块和空气湿度采集模块，环境参数采集的数据通过数据传输模块实时上传至分布式数据库，采集后的参数将会在防灾分析模块中进行汇总分析，例如对环境的温度进行采集，以及当前环境的空气易燃物浓度参数采集和环境湿度参数采集，在环境湿度较低，空气中温度较高和空气中易燃物浓度较高的时，系统则会判定为危险状态，直接进行报警处理，由此实现多方位的参数结合，以图达到最大准确性。
优选的，能耗参数采集包括有用水量采集模块、用电量采集模块和燃气用量采集模块，能耗参数采集的数据通过数据传输模块实时上传至分布式数据库，通过对能耗参数的采集，通过比对正常使用情况下的能耗建立阈值，可以将平时的使用能耗与阈值之间进行比对，超过最大范围则为异常，提供便利的方式对建筑物的各个地方进行重点监控，排除设备损坏漏水漏电的干扰。
优选的，安防数据采集包括视频监控采集和安防数据采集通过数据传输模块实时上传至分布式数据库，视频监控采集和门禁控制数据采集结合，视频可提供对可疑人员行迹和特征证据和判断依据，而门禁控制数据结合了采集到的非正常使用门禁出入的异常出入记录，也可以作为综合分析以及判断的依据。
优选的，数据分类处理包括有数据比对，分布式数据库中包含有环境温度参数阈值、空气中易燃物浓度参数阈值、电路参数阈值、空气湿度参数阈值、用水量参数阈值和用电量参数阈值，各个参数阈值均设有最大值和最小值，各参数阈值用来作为对环境判断的基准，并且通过传输上来的数据进行实时比对判断，超过阈值的将会被视为异常数据归类到B类数据存储单元中，无异常数据将会被归类到A类存储单元中，这两个单元存储的数据最终都会被纳入到防灾分析模块中进行分析。
优选的，数据比对将各个模块采集的数据与分布式数据库中的对应参数阈值比对，各个模块采集的数据若大于对应的最大参数阈值或者小于最小参数阈值则被归类为异常数据，否则为无异常数据，异常数据和无异常数据最终都会经过编码对BIM模型进行渲染，例如在BIM三维模型中，将异常区域在模型中一不一样的颜色呈现，例如报警色红色，异常数据大于或者小于阈值的差值越大，则颜色越深，可以与周围的模型颜色产生鲜明的对比，工作人员可以一眼看出问题所在。
优选的，防灾分析模块的异常数据归总分析中还包括有自然环境干扰因素，自然环境的干扰因素是出现检测误差的原因之一，例如对温度和湿度等参数的检测，同一栋建筑物，在不同楼层和不同朝向，所检测得到的参数存在的差异值可能会比较大，向阳面的环境温度远高于背阴面，低楼层的环境湿度远高于高楼层的环境湿度，因此防灾分析模块需要将每个区域，每个楼层每个传感器所检测的到环境参数综合起来独立分析，不受其他区域参数的影响。
本发明的有益效果如下：
本发明通过将采集的数据进行分级储存，从上到下按照监测类别、时间顺序和区域三大板块进行分类，从上到下逐级下沿，也即分类顺序，按照这个分类顺序完成后会将各个参数与参数阈值进行比对，最终可以得出异常和非异常数据进行归总，并且可以通过该数据可以对BIM模型进行渲染，再通过对异常数据在单位时间内发生频率、异常数据频率波动和对数据综合分析判断当前环境态势，单位时间内发生频率高来初步判断周围环境，异常数据频率拨动来判断检测是否准确，如果短时间内异常数据发生频率无规则时间变化，或者变化落差较大，那么数据初步判断误报，最后对数据综合分析和对环境干扰因素进行分析，得出最终的结果预报，通过对综合分析最终可以得到有效且快捷的综合预警办法，且效果更加准确。
附图说明
图1为本发明的数据管理流程图；
图2为本发明的防灾分析流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1至图2所示，本发明实施例中，一种基于BIM运维管理系统的数据处理方法，具体包括有数据采集模块、数据传输模块、数据分类处理和防灾分析模块；
一种基于BIM运维管理系统的数据处理方法，其具体步骤为：
第一步：利用布置在各个场景下的环境采集装置对其所处环境参数进行收集，并且通过数据传输模块系统向分布式数据库传输；
第二步：分布式数据库开始对数据进行分类处理，按照先后顺序分别进行监测类别分类、时间顺序分类、区域归类和数据比对处理，对数据的检索顺序也按照监测类别分类、时间顺序分类和区域归类进行检索；
第三步：根据上一步数据分类处理得到的两种分别为无异常数据和异常数据，并将这两种数据分别存放入A类数据存储单元和B类数据存储单元；
第四步：对异常数据进行归总分析，对其分别在单位时间内发生频率、异常数据频率波动和对数据综合分析，随后根据异常数据归总分析出的结果参数进行评估，提供修理施工指导意见；
第五步：根据事实检测得的数据对BIM模型进行实时渲染，并且在BIM模型上进行数据异常提示，标识对应位置和显示修理施工指导意见。
其中，环境参数采集包括有环境温度采集模块、空气易燃物浓度采集模块、电路参数采集模块和空气湿度采集模块，环境参数采集的数据通过数据传输模块实时上传至分布式数据库，采集后的参数将会在防灾分析模块中进行汇总分析，例如对环境的温度进行采集，以及当前环境的空气易燃物浓度参数采集和环境湿度参数采集，在环境湿度较低，空气中温度较高和空气中易燃物浓度较高的时，系统则会判定为危险状态，直接进行报警处理，由此实现多方位的参数结合，以图达到最大准确性。
其中，能耗参数采集包括有用水量采集模块、用电量采集模块和燃气用量采集模块，能耗参数采集的数据通过数据传输模块实时上传至分布式数据库，通过对能耗参数的采集，通过比对正常使用情况下的能耗建立阈值，可以将平时的使用能耗与阈值之间进行比对，超过最大范围则为异常，提供便利的方式对建筑物的各个地方进行重点监控，排除设备损坏漏水漏电的干扰。
其中，安防数据采集包括视频监控采集和安防数据采集通过数据传输模块实时上传至分布式数据库，视频监控采集和门禁控制数据采集结合，视频可提供对可疑人员行迹和特征证据和判断依据，而门禁控制数据结合了采集到的非正常使用门禁出入的异常出入记录，也可以作为综合分析以及判断的依据。
其中，数据分类处理包括有数据比对，分布式数据库中包含有环境温度参数阈值、空气中易燃物浓度参数阈值、电路参数阈值、空气湿度参数阈值、用水量参数阈值和用电量参数阈值，各个参数阈值均设有最大值和最小值，各参数阈值用来作为对环境判断的基准，并且通过传输上来的数据进行实时比对判断，超过阈值的将会被视为异常数据归类到B类数据存储单元中，无异常数据将会被归类到A类存储单元中，这两个单元存储的数据最终都会被纳入到防灾分析模块中进行分析。
其中，数据比对将各个模块采集的数据与分布式数据库中的对应参数阈值比对，各个模块采集的数据若大于对应的最大参数阈值或者小于最小参数阈值则被归类为异常数据，否则为无异常数据，异常数据和无异常数据最终都会经过编码对BIM模型进行渲染，例如在BIM三维模型中，将异常区域在模型中一不一样的颜色呈现，例如报警色红色，异常数据大于或者小于阈值的差值越大，则颜色越深，可以与周围的模型颜色产生鲜明的对比，工作人员可以一眼看出问题所在。
其中，防灾分析模块的异常数据归总分析中还包括有自然环境干扰因素，自然环境的干扰因素是出现检测误差的原因之一，例如对温度和湿度等参数的检测，同一栋建筑物，在不同楼层和不同朝向，所检测得到的参数存在的差异值可能会比较大，向阳面的环境温度远高于背阴面，低楼层的环境湿度远高于高楼层的环境湿度，因此防灾分析模块需要将每个区域，每个楼层每个传感器所检测的到环境参数综合起来独立分析，不受其他区域参数的影响。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种基于BIM运维管理系统的数据处理方法，其特征在于：具体包括有数据采集模块、数据传输模块、数据分类处理和防灾分析模块；
一种基于BIM运维管理系统的数据处理方法，其具体步骤为：
第一步：利用布置在各个场景下的环境采集装置对其所处环境参数进行收集，并且通过数据传输模块系统向分布式数据库传输；
第二步：分布式数据库开始对数据进行分类处理，按照先后顺序分别进行监测类别分类、时间顺序分类、区域归类和数据比对处理，对数据的检索顺序也按照监测类别分类、时间顺序分类和区域归类进行检索；
第三步：根据上一步数据分类处理得到的两种分别为无异常数据和异常数据，并将这两种数据分别存放入A类数据存储单元和B类数据存储单元；
第四步：对异常数据进行归总分析，对其分别在单位时间内发生频率、异常数据频率波动和对数据综合分析，随后根据异常数据归总分析出的结果参数进行评估，提供修理施工指导意见；
第五步：根据事实检测得的数据对BIM模型进行实时渲染，并且在BIM模型上进行数据异常提示，标识对应位置和显示修理施工指导意见。
2.根据权利要求1所述的一种基于BIM运维管理系统的数据处理方法，其特征在于：环境参数采集包括有环境温度采集模块、空气易燃物浓度采集模块、电路参数采集模块和空气湿度采集模块，环境参数采集的数据通过数据传输模块实时上传至分布式数据库。
3.根据权利要求1所述的一种基于BIM运维管理系统的数据处理方法，其特征在于：能耗参数采集包括有用水量采集模块、用电量采集模块和燃气用量采集模块，能耗参数采集的数据通过数据传输模块实时上传至分布式数据库。
4.根据权利要求1所述的一种基于BIM运维管理系统的数据处理方法，其特征在于：安防数据采集包括视频监控采集和安防数据采集通过数据传输模块实时上传至分布式数据库。
5.根据权利要求1所述的一种基于BIM运维管理系统的数据处理方法，其特征在于：数据分类处理包括有数据比对，分布式数据库中包含有环境温度参数阈值、空气中易燃物浓度参数阈值、电路参数阈值、空气湿度参数阈值、用水量参数阈值和用电量参数阈值，各个参数阈值均设有最大值和最小值。
6.根据权利要求5所述的一种基于BIM运维管理系统的数据处理方法，其特征在于：数据比对将各个模块采集的数据与分布式数据库中的对应参数阈值比对，各个模块采集的数据若大于对应的最大参数阈值或者小于最小参数阈值则被归类为异常数据，否则为无异常数据。
7.根据权利要求1所述的一种基于BIM运维管理系统的数据处理方法，其特征在于：防灾分析模块的异常数据归总分析中还包括有自然环境干扰因素。
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