CN115204425A - 一种基于bim的可视化运维的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于BIM的可视化运维的方法及系统，涉及人工智能领域，所述方法包括：通过基于大数据得到机场历史运维数据，并构建运维决策模型；采集并组建目标机场的基础数据库和扩展数据库；构建BIM模型；利用BIM模型对目标机场进行可视化监测，得到实时监测数据；利用数据处理模型得到数据处理结果；利用运维决策模型得到运维决策；生成实时运维任务，并利用任务分配模型将实时运维任务分配至目标运维人员。解决了现有技术中存在运维成本高、效率低、运维质量不可控，影响机场整体运维管理质量及机场整体安全性的技术问题。达到了降低机场运维成本、提高机场运维管理效率和效果，从而为机场稳定运行提供保障的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于BIM的可视化运维的方法及系统。
背景技术
随着航空事业的快速发展，在保障航空安全、降低飞机航行隐患中，对机场进行全方位、高效率的运维尤为重要，示范性的如助航灯光维护、助航跑道维护、航空设备维护等。现有技术中由相关人员定期对机场各部位进行运维，存在人工运维易漏维、维护效果无法量化评估，进而影响机场运维管理质量的问题，此外，人工运维导致运维成本高，不利于机场资源最优化。对机场进行及时有效的、全方位的维护管理，是保证飞机航行安全与机场运行稳定的重要条件。BIM技术是将机场本身及其建造过程、应用管理情况等进行三维模型化和数据信息化，从而实现对机场的可视化、数字化运维管理，可以提高机场信息平台工作效率。因此，研究利用BIM技术对机场进行可视化运维具有重要的意义。
然而，现有技术中由相关人员定期对机场各部位进行运维，存在运维成本高、效率低，同时运维质量不可控，进一步影响机场整体运维管理质量及机场整体安全性的技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于BIM的可视化运维的方法及系统，用以解决现有技术中由相关人员定期对机场各部位进行运维，存在运维成本高、效率低，同时运维质量不可控，进一步影响机场整体运维管理质量及机场整体安全性的技术问题。
鉴于上述问题，本发明提供了一种基于BIM的可视化运维的方法及系统。
第一方面，本发明提供了一种基于BIM的可视化运维的方法，所述方法通过一种基于BIM的可视化运维的系统实现，其中，所述方法包括：通过基于大数据得到机场历史运维数据，并基于所述机场历史运维数据构建运维决策模型；对目标机场的基本指标信息进行采集，并根据采集结果组建基础数据库，对所述目标机场的实时应用信息进行采集，并根据采集结果组建扩展数据库；根据所述基础数据库和所述扩展数据库，构建所述目标机场的BIM模型；利用所述BIM模型对所述目标机场进行可视化监测，得到实时监测数据；利用数据处理模型对所述实时监测数据进行处理，得到数据处理结果；利用所述运维决策模型对所述数据处理结果进行分析，并根据分析结果得到运维决策；基于所述运维决策，生成实时运维任务，并利用任务分配模型将所述实时运维任务分配至目标运维人员，其中，所述目标运维人员是指对所述实时运维任务进行处理的人员。
第二方面，本发明还提供了一种基于BIM的可视化运维的系统，用于执行如第一方面所述的一种基于BIM的可视化运维的方法，其中，所述系统包括：运维决策模型构建模块：基于大数据得到机场历史运维数据，并基于所述机场历史运维数据构建运维决策模型；BIM模型构建模块，所述BIM模型构建模块包括：数据库组建模块：对目标机场的基本指标信息进行采集，并根据采集结果组建基础数据库，对所述目标机场的实时应用信息进行采集，并根据采集结果组建扩展数据库；模型构建模块：根据所述基础数据库和所述扩展数据库，构建所述目标机场的BIM模型；模型监测模块：利用所述BIM模型对所述目标机场进行可视化监测，得到实时监测数据；运维模块，所述运维模块包括：数据处理模块：利用数据处理模型对所述实时监测数据进行处理，得到数据处理结果；运维决策模块：利用所述运维决策模型对所述数据处理结果进行分析，并根据分析结果得到运维决策；运维执行模块：基于所述运维决策，生成实时运维任务，并利用任务分配模型将所述实时运维任务分配至目标运维人员，其中，所述目标运维人员是指对所述实时运维任务进行处理的人员。
本发明中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
通过对机场历史运维数据进行分析并构建运维决策模型，实现了对目标机场实时监测数据进行智能分析，并自动判断是否需要进行运维的目标。通过采集目标机场的相关信息，利用BIM技术构建得到目标机场的BIM模型，从而实现了对目标机场进行可视化监测及智能化信息采集的目标。进一步的，通过运维决策模型对BIM模型信息进行分析，实现了智能化分析机场实时情况，并对机场各部位的运维进行预测的目标，达到了为相关人员进行机场运维提供参考的技术效果。最后，利用任务分配模型对系统自动生成的实时运维任务进行分析，并自动分析处理确定目标运维人员，达到了自动分配运维管理任务的技术效果。通过基于BIM的可视化运维，达到了降低机场运维成本、提高机场运维管理效率和运维管理效果，从而为机场的稳定运行提供保障的技术效果。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明一种基于BIM的可视化运维的方法的流程示意图；
图2为本发明一种基于BIM的可视化运维的方法中计算得到所述目标运维部位的历史运维频率的流程示意图；
图3为本发明一种基于BIM的可视化运维的方法中得到所述运维决策模型的流程示意图；
图4为本发明一种基于BIM的可视化运维的方法中生成运维指导方案的流程示意图；
图5为本发明一种基于BIM的可视化运维的系统的结构示意图。
附图标记说明：
运维决策模型构建模块M100，BIM模型构建模块M200，数据库组建模块M210，模型构建模块M220，模型监测模块M230，运维模块M300，数据处理模块M310，运维决策模块M320，运维执行模块M330。
具体实施方式
本发明通过提供一种基于BIM的可视化运维的方法及系统，解决了现有技术中由相关人员定期对机场各部位进行运维，存在运维成本高、效率低，同时运维质量不可控，进一步影响机场整体运维管理质量及机场整体安全性的技术问题。通过基于BIM的可视化运维，达到了降低机场运维成本、提高机场运维管理效率和运维管理效果，从而为机场的稳定运行提供保障的技术效果。
本发明技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
下面，将参考附图对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是本发明的全部实施例，应理解，本发明不受这里描述的示例实施例的限制。基于本发明的实施例，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。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部。
实施例一
请参阅附图1，本发明提供了一种基于BIM的可视化运维的方法，其中，所述方法应用于一种基于BIM的可视化运维的系统，所述方法具体包括如下步骤：
步骤S100：基于大数据得到机场历史运维数据，并基于所述机场历史运维数据构建运维决策模型；
进一步的，如附图2所示，本发明步骤S100还包括：
步骤S110：基于所述机场历史运维数据，获得历史运维列表，其中，所述历史运维列表包括多个运维事件；
步骤S120：依次对所述多个运维事件进行分析，分别得到所述多个运维事件中各运维事件的运维时间、运维部位，并形成运维时间-部位列表；
步骤S130：根据所述运维时间-部位列表，得到目标运维部位的历史运维时间列表，并绘制所述目标运维部位的历史运维时间折线图；
步骤S140：对所述目标运维部位的所述历史运维时间折线图进行分析，计算得到所述目标运维部位的历史运维频率，其中，所述历史运维频率包括历史常规运维频率、历史突发运维频率。
进一步的，本发明还包括如下步骤：
步骤S141：根据所述历史运维时间折线图，计算得到所述目标运维部位的多个历史运维周期，其中，所述多个历史运维周期中每个历史运维周期的计算公式如下：
T(wj)i＝t(wj)i+1-t(wj)i，1≤i≤n-1
步骤S142：其中，所述wj是指目标运维部位，所述T(wj)i是指目标运维部位的第i个运维周期，所述t(wj)i+1是指目标运维部位历史进行第i+1次运维时的时间，所述t(wj)i是指目标运维部位历史进行第i次运维时的时间，所述n是指目标运维部位的历史运维总次数；
步骤S143：提取所述目标运维部位的所述多个历史运维周期中满足预设运维周期阈值的历史运维周期，得到历史正常运维周期集合，并计算得到所述目标运维部位的所述历史常规运维频率；
步骤S144：提取所述目标运维部位的所述多个历史运维周期中不满足所述预设运维周期阈值的历史运维周期，得到历史突发运维周期集合，并计算得到所述目标运维部位的所述历史突发运维频率；
步骤S145：根据所述目标运维部位的所述历史常规运维频率、所述历史突发运维频率，得到所述目标运维部位的所述历史运维频率。
进一步的，如附图3所示，本发明还包括如下步骤：
步骤S151：基于所述历史运维列表，提取所述目标运维部位的运维事件，得到所述目标运维部位的运维事件集；
步骤S152：根据所述目标运维部位的所述运维事件集，得到所述运维事件集中各运维事件的指标参数记录，组成指标参数记录集；
步骤S153：基于大数据采集所述目标运维部位的正常指标参数；
步骤S154：将所述指标参数记录集中各指标参数记录依次与所述正常指标参数进行对比，分别得到所述目标运维部位的多组运维因子；
步骤S155：基于所述历史运维频率构建运维时间决策层，基于所述多组运维因子构建运维类型决策层；
步骤S156：基于所述运维时间决策层、所述运维类型决策层，得到所述运维决策模型。
具体而言，所述一种基于BIM的可视化运维的方法应用于一种基于BIM的可视化运维的系统，可以通过基于大数据得到机场历史运维数据，并基于所述机场历史运维数据构建运维决策模型，并利用所述运维决策模型对数据处理结果分析，得到运维决策。
首先基于大数据采集各个民用、军用机场中，各类基础设施、运行设备等的运维数据，组成所述所述机场历史运维数据。然后分析得到所述历史运维列表。其中，所述历史运维列表包括多个运维事件。进而，依次对所述多个运维事件进行分析，分别得到所述多个运维事件中各运维事件的运维时间、运维部位，并形成运维时间-部位列表。进一步的，根据所述运维时间-部位列表得到目标运维部位的历史运维时间列表，并绘制所述目标运维部位的历史运维时间折线图。最后，根据所述目标运维部位的所述历史运维时间折线图，计算得到所述目标运维部位的多个历史运维周期。其中，所述多个历史运维周期中每个历史运维周期的计算公式如下：
T(wj)i＝t(wj)i+1-t(wj)i，1≤i≤n-1
其中，所述wj是指目标运维部位，所述T(wj)i是指目标运维部位的第i个运维周期，所述t(wj)i+1是指目标运维部位历史进行第i+1次运维时的时间，所述t(wj)i是指目标运维部位历史进行第i次运维时的时间，所述n是指目标运维部位的历史运维总次数；
进一步的，提取所述目标运维部位的所述多个历史运维周期中满足预设运维周期阈值的历史运维周期，得到历史正常运维周期集合，并计算得到所述目标运维部位的所述历史常规运维频率。其中，所述预设运维周期阈值是由相关技术人员基于目标运维设备的预测寿命、折损评估等，综合分析后确定并自行设置的目标运维部位的运维周期范围。提取所述目标运维部位的所述多个历史运维周期中不满足所述预设运维周期阈值的历史运维周期，得到历史突发运维周期集合，并计算得到所述目标运维部位的所述历史突发运维频率。最后，根据所述目标运维部位的所述历史常规运维频率、所述历史突发运维频率，得到所述目标运维部位的所述历史运维频率。
进一步的，提取所述历史运维列表中，对所述目标运维部位进行运行维护的历史记录，即所述运维事件，并将所有目标运维部位的运维事件进行组合，得到所述目标运维部位的运维事件集。接着，对所述运维事件集中各运维事件的具体指标数据进行采集，并组成所述指标参数记录集。接下来，基于大数据采集所述目标运维部位的正常指标参数，并将所述正常指标参数作为决策、参考标准，用于判断将所述指标参数记录集中各指标参数记录是否正常，即是否与所述正常指标参数相一致，并得到所述目标运维部位的多组运维因子。最后，基于所述历史运维频率构建运维时间决策层，基于所述多组运维因子构建运维类型决策层，并将所述运维时间决策层、所述运维类型决策层进行组合，得到所述运维决策模型。
通过基于大数据计算得到目标运维部位的常规运维频率和突发运维频率，达到了为后续预测目标运维部位的运维时间提供数据基础，并为运维决策模型的智能决策提供参考，从而提高运维决策准确性的技术效果。
步骤S200：对目标机场的基本指标信息进行采集，并根据采集结果组建基础数据库，对所述目标机场的实时应用信息进行采集，并根据采集结果组建扩展数据库；
步骤S300：根据所述基础数据库和所述扩展数据库，构建所述目标机场的BIM模型；
具体而言，所述目标机场是指待利用基于BIM的可视化运维的系统进行智能化运维监测和决策的任意机场，包括民用和军用机场等。首先对所述目标机场的尺寸、结构、建筑材料等几何信息和物理属性信息进行采集，得到所述基础数据库，进而对所述目标机场的人工运行产生的数据信息，包括历史使用、运维等信息进行采集，并得到所述扩展数据库。进一步的，基于所述基础数据库中的目标机场的结构设计数据、建筑材料数据等，利用BIM技术构建目标机场的基础模型，进而提取所述扩展数据库中的所述目标机场实际投入使用后产生的相关数据，示范性的如机场维护、改修等数据，并对所述目标机场的基础模型进行对应的调整，调整渲染即得到所述目标机场的BIM模型。
通过采集机场建筑的基础信息和扩展信息，达到了为后续构建BIM模型提供数据基础的技术效果。进一步通过构建BIM模型，为后续对机场进行可视化运维管理提供模型基础，达到了节约运维管理成本、提高运维管理效率的技术效果。
步骤S400：利用所述BIM模型对所述目标机场进行可视化监测，得到实时监测数据；
步骤S500：利用数据处理模型对所述实时监测数据进行处理，得到数据处理结果；
步骤S600：利用所述运维决策模型对所述数据处理结果进行分析，并根据分析结果得到运维决策；
具体而言，基于所述目标机场的所述BIM模型，对所述目标机场的相关信息进行智能化快速、全面的采集，得到所述实时监测数据。进而通过数据筛选分析、降维处理等方法，对所述实时监测数据进行约减，并得到所述数据处理结果。最后利用所述运维决策模型对所述数据处理结果进行分析，并根据所述实时监测数据的梳理结果，判断所述目标机场中各个部位、设置等是否需要进行运维处理，从而得到所述运维决策。通过BIM模型智能化监测机场数据，并利用数据处理模型进行智能化约减后，有效降低了系统处理分析的数据量，提高了系统处理性能。
步骤S700：基于所述运维决策，生成实时运维任务，并利用任务分配模型将所述实时运维任务分配至目标运维人员，其中，所述目标运维人员是指对所述实时运维任务进行处理的人员。
进一步的，本发明步骤S700还包括：
步骤S710：组建运维人员库和运维备件库；
步骤S720：基于所述实时运维任务对所述运维人员库进行筛选，得到候选运维人员集；
步骤S730：利用禁忌搜索算法对所述候选运维人员集进行全局寻优，并确定候选人员；
进一步的，本发明还包括如下步骤：
步骤S731：将所述候选运维人员集中任意候选运维人员作为所述候选人员；
步骤S732：获得所述候选人员的基础信息，并根据所述基础信息得到所述候选人员处理所述实时运维任务的适配指数；
步骤S733：基于预设邻域方案，构建所述候选人员领域，其中，所述候选人员邻域包括多个运维人员；
步骤S734：依次采集所述多个运维人员的多个基础信息，并分别计算得到多个适配指数；
步骤S735：根据所述多个适配指数、所述候选人员处理所述实时运维任务的所述适配指数，得到适配指数集；
步骤S736：提取所述适配指数集中适配指数最大的运维人员，并将所述适配指数最大的运维人员作为所述候选人员；
步骤S737：若迭代寻优达到预设迭代次数，输出所述候选人员。
步骤S740：基于所述运维备件库，得到所述实时运维任务的候选备件；
步骤S750：基于人工方式对所述候选人员、所述候选备件进行校验，并生成运维指导方案。
具体而言，在运维决策模块智能化生成运维决策，并得到所述实时运维任务后，系统利用任务分配模块对该任务进行针对性的个性化分析，并智能化得到处理该任务，即处理所述实时运维任务的指导方案，用于为相关人员处理执行任务提供一定的参考。
首先对目标机场中的运维人员及其相关资料信息进行采集和统计，示范性的如运维人员总数、各运维人员的运维工作经验、专业技术背景等，进而组建所述运维人员库，同时对机场各部位运维需要的备件信息进行采集，示范性的如备件种类、备件数量、备件价格等，并组建所述运维备件库。然后，对所述运维人员库进行筛选，得到运维经验、基本条件等满足所述实时运维任务的运维人员，并作为候选运维人员，进而组成所述候选运维人员集。进一步的，利用禁忌搜索算法思想对候选运维人员集中的候选人员进行智能分析，并确定最终执行所述实时运维任务的最佳处理执行人，即所述候选人员。此外，基于所述实时运维任务的实际运维需要，在所述运维备件库筛选得到所述实时运维任务的候选备件。最后，通过人工方式对所述候选人员、所述候选备件进行校验和主观判断，没有异常则自动生成运维指导方案，否则人工进行调整，包括对候选人员和候选备件的人工调整。
通过智能化分析得到处理实时运维任务的候选人员和候选备件，在人工校验通过后生成运维指导方案，达到了提高运维智能化水平，并为实际运维提供方案指导和理论支持的技术效果。
进一步的，在基于禁忌搜索算法思想确定最佳候选人员作为所述实时运维任务的处理执行人时，首先在所述候选运维人员集中选择任意候选运维人员，并假设其为所述候选人员，并在运维人员库中提取该运维人员的相关数据信息，利用变异系数法加权得到所述候选人员的适配指数。其中，所述适配指数所述候选人员处理所述实时运维任务的适宜程度。所述适配指数越高，对应运维人员越适合处理所述实时运维任务。然后基于预设邻域方案构建所述候选人员领域。其中，所述候选人员邻域包括多个运维人员，同样在运维人员库中依次提取邻域中各运维人员的相关数据信息，并利用变异系数法加权得到邻域中各运维人员的适配指数，并将得到的各适配指数与所述候选人员处理所述实时运维任务的所述适配指数进行合并，得到适配指数集。进而，提取所述适配指数集中适配指数最大的运维人员，并将所述适配指数最大的运维人员作为所述候选人员，经过多次迭代，当迭代寻优达到预设迭代次数时输出当时对应的所述候选人员。
通过禁忌搜索算法进行全局候选人员寻优，跳脱了局部优化，实现了人力资源最大化的技术目标，同时达到了提高运维效率和运维质量，保证运维可靠有效的技术效果。
进一步的，如附图4所示，本发明还包括如下步骤：
步骤S810：获得所述目标运维部位的实际运维记录；
步骤S820：对所述目标运维部位基于所述运维决策模型生成的实时运维任务进行记录，得到预测运维记录；
步骤S830：对比所述实际运维记录和所述预测运维记录，得到所述运维决策模型的决策准确率。
具体而言，在基于所述运维决策模块智能化得到的运维决策，自动生成实时运维任务后，相关运维人员基于所述实时运维任务前往机场进行对应的运行维护处理。进一步的，对该相关运维人员实际在机场现场进行了的运维处理进行记录，得到所述实际运维记录。同时，将所述基于BIM的可视化运维的系统中，智能化生成的各个实时运维任务进行记录，得到所述预测运维记录。其中，所述预测运维记录是指系统基于BIM可视化监测数据智能化分析后判断得到的运维预测，为理论层面需要运维，而所述实际运维记录是由现场实际检查后得到的运维记录，属于实践层面的运维。将所述实际运维记录和所述预测运维记录进行对比，分析系统每次基于数据理论分析生成的运维情况与实际运维是否相一致，一致的话说明系统决策正确，而当两者不一致时，说明系统决策不正确。进一步的，将系统决策正确的次数与系统总决策次数进行相除运算，得到的结果即为所述决策准确率。通过计算得到决策准确率，实现了对系统运维决策准确性进行客观、量化的评价目标，达到了直观化系统决策准确性和可靠性的技术效果。
综上所述，本发明所提供的一种基于BIM的可视化运维的方法具有如下技术效果：
通过对机场历史运维数据进行分析并构建运维决策模型，实现了对目标机场实时监测数据进行智能分析，并自动判断是否需要进行运维的目标。通过采集目标机场的相关信息，利用BIM技术构建得到目标机场的BIM模型，从而实现了对目标机场进行可视化监测及智能化信息采集的目标。进一步的，通过运维决策模型对BIM模型信息进行分析，实现了智能化分析机场实时情况，并对机场各部位的运维进行预测的目标，达到了为相关人员进行机场运维提供参考的技术效果。最后，利用任务分配模型对系统自动生成的实时运维任务进行分析，并自动分析处理确定目标运维人员，达到了自动分配运维管理任务的技术效果。通过基于BIM的可视化运维，达到了降低机场运维成本、提高机场运维管理效率和运维管理效果，从而为机场的稳定运行提供保障的技术效果。
实施例二
基于与前述实施例中一种基于BIM的可视化运维的方法，同样发明构思，本发明还提供了一种基于BIM的可视化运维的系统，请参阅附图5，所述系统包括：
运维决策模型构建模块M100：基于大数据得到机场历史运维数据，并基于所述机场历史运维数据构建运维决策模型；
BIM模型构建模块M200，所述BIM模型构建模块M200包括：
数据库组建模块M210：对目标机场的基本指标信息进行采集，并根据采集结果组建基础数据库，对所述目标机场的实时应用信息进行采集，并根据采集结果组建扩展数据库；
模型构建模块M220：根据所述基础数据库和所述扩展数据库，构建所述目标机场的BIM模型；
模型监测模块M230：利用所述BIM模型对所述目标机场进行可视化监测，得到实时监测数据；
运维模块M300，所述运维模块M300包括：
数据处理模块M310：利用数据处理模型对所述实时监测数据进行处理，得到数据处理结果；
运维决策模块M320：利用所述运维决策模型对所述数据处理结果进行分析，并根据分析结果得到运维决策；
运维执行模块M330：基于所述运维决策，生成实时运维任务，并利用任务分配模型将所述实时运维任务分配至目标运维人员，其中，所述目标运维人员是指对所述实时运维任务进行处理的人员。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，前述图1实施例一中的一种基于BIM的可视化运维的方法和具体实例同样适用于本实施例的一种基于BIM的可视化运维的系统，通过前述对一种基于BIM的可视化运维的方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种基于BIM的可视化运维的系统，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (8)
1.一种基于BIM的可视化运维的方法，其特征在于，包括：
基于大数据得到机场历史运维数据，并基于所述机场历史运维数据构建运维决策模型；
对目标机场的基本指标信息进行采集，并根据采集结果组建基础数据库，对所述目标机场的实时应用信息进行采集，并根据采集结果组建扩展数据库；
根据所述基础数据库和所述扩展数据库，构建所述目标机场的BIM模型；
利用所述BIM模型对所述目标机场进行可视化监测，得到实时监测数据；
利用数据处理模型对所述实时监测数据进行处理，得到数据处理结果；
利用所述运维决策模型对所述数据处理结果进行分析，并根据分析结果得到运维决策；
基于所述运维决策，生成实时运维任务，并利用任务分配模型将所述实时运维任务分配至目标运维人员，其中，所述目标运维人员是指对所述实时运维任务进行处理的人员。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于大数据得到机场历史运维数据，并基于所述机场历史运维数据构建运维决策模型之前，还包括：
基于所述机场历史运维数据，获得历史运维列表，其中，所述历史运维列表包括多个运维事件；
依次对所述多个运维事件进行分析，分别得到所述多个运维事件中各运维事件的运维时间、运维部位，并形成运维时间-部位列表；
根据所述运维时间-部位列表，得到目标运维部位的历史运维时间列表，并绘制所述目标运维部位的历史运维时间折线图；
对所述目标运维部位的所述历史运维时间折线图进行分析，计算得到所述目标运维部位的历史运维频率，其中，所述历史运维频率包括历史常规运维频率、历史突发运维频率。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标运维部位的所述历史运维时间折线图进行分析，计算得到所述目标运维部位的历史运维频率，包括：
根据所述历史运维时间折线图，计算得到所述目标运维部位的多个历史运维周期，其中，所述多个历史运维周期中每个历史运维周期的计算公式如下：
T(wj)i＝t(wj)i+1-t(wj)i,1≤i≤n-1
其中，所述wj是指目标运维部位，所述T(wj)i是指目标运维部位的第i个运维周期，所述t(wj)i+1是指目标运维部位历史进行第i+1次运维时的时间，所述t(wj)i是指目标运维部位历史进行第i次运维时的时间，所述n是指目标运维部位的历史运维总次数；
提取所述目标运维部位的所述多个历史运维周期中满足预设运维周期阈值的历史运维周期，得到历史正常运维周期集合，并计算得到所述目标运维部位的所述历史常规运维频率；
提取所述目标运维部位的所述多个历史运维周期中不满足所述预设运维周期阈值的历史运维周期，得到历史突发运维周期集合，并计算得到所述目标运维部位的所述历史突发运维频率；
根据所述目标运维部位的所述历史常规运维频率、所述历史突发运维频率，得到所述目标运维部位的所述历史运维频率。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
基于所述历史运维列表，提取所述目标运维部位的运维事件，得到所述目标运维部位的运维事件集；
根据所述目标运维部位的所述运维事件集，得到所述运维事件集中各运维事件的指标参数记录，组成指标参数记录集；
基于大数据采集所述目标运维部位的正常指标参数；
将所述指标参数记录集中各指标参数记录依次与所述正常指标参数进行对比，分别得到所述目标运维部位的多组运维因子；
基于所述历史运维频率构建运维时间决策层，基于所述多组运维因子构建运维类型决策层；
根据基于所述运维时间决策层、所述运维类型决策层，得到组成所述运维决策模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获得所述目标运维部位的实际运维记录；
对所述目标运维部位基于所述运维决策模型生成的实时运维任务进行记录，得到预测运维记录；
对比所述实际运维记录和所述预测运维记录，得到所述运维决策模型的决策准确率。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
组建运维人员库和运维备件库；
基于所述实时运维任务对所述运维人员库进行筛选，得到候选运维人员集；
利用禁忌搜索算法对所述候选运维人员集进行全局寻优，并确定候选人员；
基于所述运维备件库，得到所述实时运维任务的候选备件；
基于人工方式对所述候选人员、所述候选备件进行校验，并生成运维指导方案。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述利用禁忌搜索算法对所述候选运维人员集进行全局寻优，并确定候选人员，包括：
将所述候选运维人员集中任意候选运维人员作为所述候选人员；
获得所述候选人员的基础信息，并根据所述基础信息得到所述候选人员处理所述实时运维任务的适配指数；
基于预设邻域方案，构建所述候选人员领域，其中，所述候选人员邻域包括多个运维人员；
依次采集所述多个运维人员的多个基础信息，并分别计算得到多个适配指数；
根据所述多个适配指数、所述候选人员处理所述实时运维任务的所述适配指数，得到适配指数集；
提取所述适配指数集中适配指数最大的运维人员，并将所述适配指数最大的运维人员作为所述候选人员；
若迭代寻优达到预设迭代次数，输出所述候选人员。
8.一种基于BIM的可视化运维的系统，其特征在于，所述系统应用于权利要求1-7任一所述方法的步骤，所述系统包括：
运维决策模型构建模块：基于大数据得到机场历史运维数据，并基于所述机场历史运维数据构建运维决策模型；
BIM模型构建模块，所述BIM模型构建模块包括：
数据库组建模块：对目标机场的基本指标信息进行采集，并根据采集结果组建基础数据库，对所述目标机场的实时应用信息进行采集，并根据采集结果组建扩展数据库；
模型构建模块：根据所述基础数据库和所述扩展数据库，构建所述目标机场的BIM模型；
模型监测模块：利用所述BIM模型对所述目标机场进行可视化监测，得到实时监测数据；
运维模块，所述运维模块包括：
数据处理模块：利用数据处理模型对所述实时监测数据进行处理，得到数据处理结果；
运维决策模块：利用所述运维决策模型对所述数据处理结果进行分析，并根据分析结果得到运维决策；
运维执行模块：基于所述运维决策，生成实时运维任务，并利用任务分配模型将所述实时运维任务分配至目标运维人员，其中，所述目标运维人员是指对所述实时运维任务进行处理的人员。
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