CN118134268A - 一种公路施工安全监测多维数据分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及安全监测技术领域，具体为一种公路施工安全监测多维数据分析方法，方法包括：收集施工现场的原始数据，包括人员位置信息、设备运行状态和环境监测指标，利用编码技术将信息转换为数字格式，生成数字化施工信息。本发明中，通过引入图模型和节点影响力评估，本方法提高施工现场动态互动关系的映射效率和风险识别精度，利用若节点风险贡献度超过阈值，则标为风险节点的逻辑，实现精准的风险管理，允许提前干预潜在风险，同时，采用模拟退火过程优化资源配置，通过若新方案风险值低于当前方案，则更换方案的策略，保障资源配置在不断变化的环境中保持最优，显著减少事故，提升工程质量和施工效率，促进环境保护。

Description

一种公路施工安全监测多维数据分析方法

技术领域

本发明涉及安全监测技术领域，尤其涉及一种公路施工安全监测多维数据分析方法。

背景技术

安全监测技术领域聚焦于利用技术手段实现对各种潜在安全风险的识别、评估和预防，在公路施工特定场景中，安全监测技术尤为重要，涉及到工人的生命安全、工程质量以及相关的环境保护问题。该技术领域结合现代信息技术和数据分析方法，对从施工现场收集到的数据进行深入分析，以识别安全隐患，评估潜在风险，并制定相应的预防措施。

其中，公路施工安全监测多维数据分析方法是一种利用多维数据进行安全监测和风险评估的方法，其主要目的是通过对公路施工过程中收集的各类数据（如工作人员位置、施工设备状态、环境条件等）进行综合分析，及时识别潜在的安全隐患，可以有效预防事故的发生，确保工人安全，提高施工效率和质量。最终达成的效果是降低公路施工过程中的事故发生率，保护施工人员及周边环境的安全，同时提升工程项目的管理效率和质量控制水平。

传统的公路施工安全监测多维数据分析方法主要依靠静态数据分析和经验判断，这在处理复杂的施工现场动态变化时显得力不从心，无法准确预测和识别所有潜在风险，包括在面对复杂施工环境和突发事件时，其风险评估的精度和响应速度不足以满足实际需求，传统方法在资源配置方面缺乏有效的全局优化机制，导致资源利用效率低下，无法动态调整以应对风险点的变化，进一步增加了施工过程中安全事故的发生概率，影响工程质量和施工进度。由于缺乏有效的动态风险管理和资源优化机制，传统技术在实际操作中的不足导致对施工人员和周边环境的保护不足，同时也限制工程管理效率和质量控制提升。

发明内容

本申请通过提供了一种公路施工安全监测多维数据分析方法，解决了传统的公路施工安全监测多维数据分析方法主要依靠静态数据分析和经验判断，这在处理复杂的施工现场动态变化时显得力不从心，无法准确预测和识别所有潜在风险，包括在面对复杂施工环境和突发事件时，其风险评估的精度和响应速度不足以满足实际需求，传统方法在资源配置方面缺乏有效的全局优化机制，导致资源利用效率低下，无法动态调整以应对风险点的变化，进一步增加了施工过程中安全事故的发生概率，影响工程质量和施工进度。由于缺乏有效的动态风险管理和资源优化机制，传统技术在实际操作中的不足导致对施工人员和周边环境的保护不足，同时也限制工程管理效率和质量控制提升的问题。

鉴于上述问题，本申请提供了一种公路施工安全监测多维数据分析方法。

本申请提供了一种公路施工安全监测多维数据分析方法，其中，所述方法包括以下步骤：

S1：收集施工现场的原始数据，包括人员位置信息、设备运行状态和环境监测指标，利用编码技术将信息转换为数字格式，生成数字化施工信息；

S2：基于所述数字化施工信息，将施工现场的人员、设备和作业区域转化为节点，其相互关系转化为连接节点的边，建立图模型反映施工现场的结构和动态互动关系，得到施工场景图模型；

S3：利用所述施工场景图模型，执行节点影响力评估，计算连接节点的连接度与作用强度，根据连接节点间的相互作用重要性和影响力对连接赋予差异化的权重，定义和计算风险贡献度，设定阈值进行风险等级划分，若节点的风险贡献度超过设定阈值，则判定为风险节点，集中节点，生成潜在风险点集合；

S4：根据所述潜在风险点集合，运行关系分析流程，分析风险点间的依赖关系，揭示差异化风险点的相互作用，预估导致的风险模式，构建风险关系图谱；

S5：基于所述风险关系图谱，进行资源配置模拟，引入模拟退火过程，通过设定初始温度，模拟全局资源配置搜索，捕捉风险点影响的资源配置方案，选择新资源配置方案计算对应的风险值，若新方案的风险值低于当前方案，则接受新方案，得到优化资源配置方案；

S6：应用所述优化资源配置方案，调整施工作业流程，包括人员调动和设备重新布局，减少风险点影响，进行作业流程的调整，得到流程调整方案；

S7：根据所述流程调整方案，更新安全监测策略，调整监测点布置和监测频率，优化对风险点的监控效果，构建监测策略更新方案；

S8：采用所述监测策略更新方案，收集新施工监测数据，验证调整后的作业流程和监测策略效果，确定施工现场安全状况，得到安全监测效果验证。

优选的，所述数字化施工信息包括人员定位坐标、设备运行状态代码和环境监测指标数值，所述施工场景图模型包括人员节点、设备节点和作业区域节点，所述潜在风险点集合包括节点连接度数值、风险传播作用强度阈值和风险贡献度阈值，所述风险关系图谱包括风险点间的依赖关系线、差异化风险点相互作用箭头和预估风险模式图示，所述优化资源配置方案包括初始温度设置和全局资源配置分析，所述流程调整方案包括人员分配方案、设备部署地点与作业流程优化，所述监测策略更新方案包括新监测点布局位置、调整后的监测频率和监控风险点列表，所述安全监测效果验证包括收集的作业效率指标、安全事故发生率和监控覆盖率改进数据。

优选的，收集施工现场的原始数据，包括人员位置信息、设备运行状态和环境监测指标，利用编码技术将信息转换为数字格式，生成数字化施工信息的具体步骤如下：

S101：基于施工现场的原始数据，对数据进行筛选，排除无效和错误的信息，执行数据验证和质量控制流程，获取筛选后的原始数据；

S102：基于所述筛选后的原始数据，将多类信息包括人员位置、设备状态转换为统一数字格式，对数据进行处理和分析，得到数字化信息集；

S103：整合所述数字化信息集中的数据，包括人员、设备和环境信息，通过逻辑关系和数据关联性分析，形成综合的数据模型，反映施工现场的实时状态，生成数字化施工信息。

优选的，基于所述数字化施工信息，将施工现场的人员、设备和作业区域转化为节点，其相互关系转化为连接节点的边，建立图模型反映施工现场的结构和动态互动关系，得到施工场景图模型的具体步骤如下：

S201：利用所述数字化施工信息，识别并标记施工现场内的关键元素，包括人员、设备和作业区域，将关键元素映射为图中的节点，参照元素的特性和作用，构建节点标识集；

S202：基于所述节点标识集，分析并确定节点间的相互作用和关系，包括人与人之间的协作关系、人与设备之间的操作关系，将关系映射为连接节点的边，通过作用强度和关系密切程度，创建边关系映射；

S203：基于所述边关系映射，建立图模型，反映施工现场的结构和动态互动关系，解析施工现场的运作状态和潜在的风险点，得到施工场景图模型。

优选的，利用所述施工场景图模型，执行节点影响力评估，计算连接节点的连接度与作用强度，根据连接节点间的相互作用重要性和影响力对连接赋予差异化的权重，定义和计算风险贡献度，设定阈值进行风险等级划分，若节点的风险贡献度超过设定阈值，则判定为风险节点，集中节点，生成潜在风险点集合的具体步骤如下：

S301：对所述施工场景图模型中的节点进行遍历，采用图遍历算法，对节点的连接数进行计数，确定节点在施工网络中的中心性和活跃度，通过活跃度对节点进行初步风险评估，生成节点活跃度指标；

所述图遍历算法采用公式如下：

；

其中，为节点/>的活跃度指标，/>为节点/>的度，/>为权重因子，/>、/>、/>分别是平均最短路径长度、集聚系数、介数中心性的权重系数，/>代表节点间平均最短路径长度，/>代表集聚系数，/>代表介数中心性；

S302：基于所述节点活跃度指标，为节点分配风险权重，根据节点的连接数量和连接节点的类型决定，连接到关键设备的节点将被赋予风险权重，得到节点风险权重分配；

S303：将所述节点风险权重分配中的数据汇总，并设置阈值，对节点进行风险等级划分，超过阈值的节点被标记为风险节点，得到潜在风险点集合。

优选的，根据所述潜在风险点集合，运行关系分析流程，分析风险点间的依赖关系，揭示差异化风险点的相互作用，预估导致的风险模式，构建风险关系图谱的具体步骤如下：

S401：基于所述潜在风险点集合，分析集合中风险点的连接情况，记录风险点连接的数量和类型，包括设备故障影响附近作业人员的安全，映射风险点间的物理和逻辑连接，得到直接风险连接映射；

S402：基于所述直接风险连接映射，分析风险点间的间接关系，包括风险点通过共同的作业任务和中介设备连接，对风险点的影响范围和传播路径进行分析，生成间接风险关系图；

S403：整合所述间接风险关系图和直接风险连接映射，展现风险点间的直接及间接联系，揭示施工现场内部风险点的相互作用和风险模式，得到风险关系图谱。

优选的，基于所述风险关系图谱，进行资源配置模拟，引入模拟退火过程，通过设定初始温度，模拟全局资源配置搜索，捕捉风险点影响的资源配置方案，选择新资源配置方案计算对应的风险值，若新方案的风险值低于当前方案，则接受新方案，得到优化资源配置方案的具体步骤如下：

S501：基于所述风险关系图谱，设置初始环境，包括初始温度，初始温度代表搜索过程的开始点，用于控制模拟过程中的搜索自由度，分析资源配置选项，得到初始模拟状态；

S502：在所述初始模拟状态的基础上，采用模拟退火算法，对资源配置方案进行评估，通过比较方案的风险值决定是否采用新方案，计算资源配置对风险点影响的量化风险值，若挖掘新方案比当前方案的风险值低，则根据设定的概率从当前方案转移到风险值高的新方案，获取新方案风险评估结果；

所述模拟退火算法采用公式如下：

；

其中，表示接受新方案的概率，/>是自然对数的底数，/>为新旧方案的风险值差，/>为当前的“温度”，/>为调节系数，/>为人员技能匹配度评分，/>为设备可靠性评分，为任务紧急度，/>为环境稳定性评分；

S503：重复所述新方案风险评估结果步骤，逐步降低模拟环境中的温度，减少新资源配置方案的接受范围，细化搜索过程，得到优化资源配置方案。

优选的，应用所述优化资源配置方案，调整施工作业流程，包括人员调动和设备重新布局，减少风险点影响，进行作业流程的调整，得到流程调整方案的具体步骤如下：

S601：分析所述优化资源配置方案，确定需要调整的人员和设备位置，减少风险区域的影响，制定调整列表，得到初步调整清单；

S602：根据所述初步调整清单，规划每项调整的实施步骤，包括人员移动路径和设备的新布局位置，为降低风险进行调整，生成实施计划；

S603：执行所述实施计划，通过实施操作调整人员和设备的布局，监测调整过程中出现的新风险，并对作业流程进行更新，得到流程调整方案。

优选的，根据所述流程调整方案，更新安全监测策略，调整监测点布置和监测频率，优化对风险点的监控效果，构建监测策略更新方案的具体步骤如下：

S701：评估所述流程调整方案对现有安全监测点布局的影响，识别需要增加和移动的监测点，监控调整后的作业区域，制定监测点优化计划；

S702：根据所述监测点优化计划，重新配置监测点和调整监测设备的频率，实时捕捉风险区域的变化，执行更新后布局和频率设置，生成风险管理优化方案；

S703：部门所述风险管理优化方案，通过新设置的监测点和调整的频率收集数据，验证调整措施的有效性和监测策略的准确性，构建监测策略更新方案。

优选的，采用所述监测策略更新方案，收集新施工监测数据，验证调整后的作业流程和监测策略效果，确定施工现场安全状况，得到安全监测效果验证的具体步骤如下：

S801：基于所述监测策略更新方案，收集和分析新施工监测数据，包括人员分布、设备状态和环境安全指标，评估调整后作业流程和监测策略的效果，获取新监测数据集；

S802：分析所述新监测数据集，对比调整前后的数据变化，减少异常识别和风险点，验证安全监测策略的改进效果，生成监测效果分析结果；

S803：利用所述监测效果分析结果，对调整措施和监测策略的成效进行评估，检查施工现场安全状况是否有明显改善，并通过分析安全措施是否满足既定目标，得到安全监测效果验证。

本申请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：

通过引入图模型以及节点影响力评估机制，实现对施工现场动态互动关系的高效映射和风险识别精度的显著提升。通过若节点的风险贡献度超过设定阈值，则判定为风险节点的判定逻辑，使得风险管理更为精准，允许工程管理团队在潜在风险实际影响施工现场前进行有效干预，利用模拟退火过程对资源配置方案进行全局搜索和优化，不仅提升资源配置的效率，还通过若新方案的风险值低于当前方案，则接受新方案的判定逻辑，确保在动态变化的施工环境中始终维持最佳的资源配置状态，减少施工过程中的事故发生率，提高工程质量与施工效率，同时也促进对施工环境的保护。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本发明提出一种公路施工安全监测多维数据分析方法的整体流程示意图；

图2为本发明提出一种公路施工安全监测多维数据分析方法的S1具体流程示意图；

图3为本发明提出一种公路施工安全监测多维数据分析方法的S2具体流程示意图；

图4为本发明提出一种公路施工安全监测多维数据分析方法的S3具体流程示意图；

图5为本发明提出一种公路施工安全监测多维数据分析方法的S4具体流程示意图；

图6为本发明提出一种公路施工安全监测多维数据分析方法的S5具体流程示意图；

图7为本发明提出一种公路施工安全监测多维数据分析方法的S6具体流程示意图；

图8为本发明提出一种公路施工安全监测多维数据分析方法的S7具体流程示意图；

图9为本发明提出一种公路施工安全监测多维数据分析方法的S8具体流程示意图。

具体实施方式

本申请通过提供了一种公路施工安全监测多维数据分析方法。

现有技术中存在传统的公路施工安全监测多维数据分析方法主要依靠静态数据分析和经验判断，这在处理复杂的施工现场动态变化时显得力不从心，无法准确预测和识别所有潜在风险，包括在面对复杂施工环境和突发事件时，其风险评估的精度和响应速度不足以满足实际需求，传统方法在资源配置方面缺乏有效的全局优化机制，导致资源利用效率低下，无法动态调整以应对风险点的变化，进一步增加了施工过程中安全事故的发生概率，影响工程质量和施工进度。由于缺乏有效的动态风险管理和资源优化机制，传统技术在实际操作中的不足导致对施工人员和周边环境的保护不足，同时也限制工程管理效率和质量控制提升。

针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：

如图1所示，本申请提供了一种公路施工安全监测多维数据分析方法，其中，方法包括以下步骤：

S1：收集施工现场的原始数据，包括人员位置信息、设备运行状态和环境监测指标，利用编码技术将信息转换为数字格式，生成数字化施工信息；

S2：基于数字化施工信息，将施工现场的人员、设备和作业区域转化为节点，其相互关系转化为连接节点的边，建立图模型反映施工现场的结构和动态互动关系，得到施工场景图模型；

S3：利用施工场景图模型，执行节点影响力评估，计算连接节点的连接度与作用强度，根据连接节点间的相互作用重要性和影响力对连接赋予差异化的权重，定义和计算风险贡献度，设定阈值进行风险等级划分，若节点的风险贡献度超过设定阈值，则判定为风险节点，集中节点，生成潜在风险点集合；

S3：连接度是度量一个节点与其他节点连接数量的指标。在施工场景图模型中，每个节点（可能是人员、设备或作业区域）都与其他节点通过边相连。节点的连接度简单计算为与其直接相连的节点数量。例如，如果一个设备节点直接与五个人员节点和三个其他设备节点相连，那么该设备节点的连接度为八。

作用强度是衡量一个节点对其网络中其他节点影响力的指标。与连接度不同，作用强度不仅考虑了节点的连接数，还包括了这些连接的质量或重要性。例如，一个设备可能对施工安全至关重要，即使它只与少数几个节点直接相连，这些连接可能非常关键，如与安全监控系统的连接。因此，作用强度的计算需要考虑每个连接的权重，这些权重反映了连接的重要性。权重可以基于连接的类型（人员、设备、监控点）、频繁程度、以及连接在安全和操作中的作用。权重的具体分配可以通过专家评估或历史数据分析获得，每个连接的权重乘以连接数得出总的作用强度。

风险贡献度是一个综合指标，用于评估一个节点在给定的施工场景中可能带来的风险程度。它基于节点的连接度和作用强度，但更进一步地整合了节点的特定风险因素，如设备的故障历史、人员的安全记录、环境条件的不稳定性等。风险贡献度的计算首先需要确定每个节点的基本风险评分，这可能包括故障率、事故历史等数据。然后，结合节点的作用强度和连接度，调整这一基本评分。具体来说，一个高连接度且作用强度大的节点，如果在基本风险评分已经较高，其风险贡献度将显著增加，因为其潜在故障不仅影响自身，还可能影响到与其相连的多个节点。

S4：根据潜在风险点集合，运行关系分析流程，分析风险点间的依赖关系，揭示差异化风险点的相互作用，预估导致的风险模式，构建风险关系图谱；

S5：基于风险关系图谱，进行资源配置模拟，引入模拟退火过程，通过设定初始温度，模拟全局资源配置搜索，捕捉风险点影响的资源配置方案，选择新资源配置方案计算对应的风险值，若新方案的风险值低于当前方案，则接受新方案，得到优化资源配置方案；

S6：应用优化资源配置方案，调整施工作业流程，包括人员调动和设备重新布局，减少风险点影响，进行作业流程的调整，得到流程调整方案；

S7：根据流程调整方案，更新安全监测策略，调整监测点布置和监测频率，优化对风险点的监控效果，构建监测策略更新方案；

S8：采用监测策略更新方案，收集新施工监测数据，验证调整后的作业流程和监测策略效果，确定施工现场安全状况，得到安全监测效果验证。

数字化施工信息包括人员定位坐标、设备运行状态代码和环境监测指标数值，施工场景图模型包括人员节点、设备节点和作业区域节点，潜在风险点集合包括节点连接度数值、风险传播作用强度阈值和风险贡献度阈值，风险关系图谱包括风险点间的依赖关系线、差异化风险点相互作用箭头和预估风险模式图示，优化资源配置方案包括初始温度设置和全局资源配置分析，流程调整方案包括人员分配方案、设备部署地点与作业流程优化，监测策略更新方案包括新监测点布局位置、调整后的监测频率和监控风险点列表，安全监测效果验证包括收集的作业效率指标、安全事故发生率和监控覆盖率改进数据。

具体而言，如图2所示，收集施工现场的原始数据，包括人员位置信息、设备运行状态和环境监测指标，利用编码技术将信息转换为数字格式，生成数字化施工信息的具体步骤如下：

S101：基于施工现场的原始数据，对数据进行筛选，排除无效和错误的信息，执行数据验证和质量控制流程，获取筛选后的原始数据的执行流程如下；

S101子步骤基于施工现场收集到的原始数据，采用数据预处理技术，执行数据清理操作，利用Python的Pandas库中的dropna函数去除缺失值，使用drop_duplicates方法删除重复的记录，通过设定inplace=True参数直接在原数据集上修改，确保数据的完整性和唯一性，并运用正则表达式匹配技术，对不符合格式的数据进行识别和删除，比如通过str.match函数和预设的模式进行字符串格式验证，删除不符合预设地理位置格式和设备状态格式的数据记录，生成筛选后的原始数据。

S102：基于筛选后的原始数据，将多类信息包括人员位置、设备状态转换为统一数字格式，对数据进行处理和分析，得到数字化信息集的执行流程如下；

S102子步骤基于筛选后的原始数据，利用数据转换方法，对多类信息执行标准化处理，采用NumPy库进行数值化操作，将人员位置信息和设备状态等非数字信息转换为数字格式，对于位置信息，采用坐标转换方法，如将地理坐标转换为相对坐标系中的数值，设备状态通过映射表转换，例如，将“开启”、“关闭”状态映射为1和0，确保所有信息在后续分析中可以被统一处理，生成数字化信息集。

S103：整合数字化信息集中的数据，包括人员、设备和环境信息，通过逻辑关系和数据关联性分析，形成综合的数据模型，反映施工现场的实时状态，生成数字化施工信息的执行流程如下；

S103子步骤基于数字化信息集，执行数据整合和模型构建，采用关系映射算法，对人员、设备和环境信息之间的逻辑关系和数据关联性进行分析，利用SciPy库中的稀疏矩阵表示方法，将人员与设备的相互作用、设备与环境条件的关系，以及人员对环境的影响用稀疏矩阵形式表示，通过矩阵运算快速计算和更新施工现场的动态信息，稀疏矩阵的使用大大减少了存储空间和计算时间， 使得数据模型能够高效地反映施工现场的实时状态，构建数字化施工信息。

具体而言，如图3所示，基于数字化施工信息，将施工现场的人员、设备和作业区域转化为节点，其相互关系转化为连接节点的边，建立图模型反映施工现场的结构和动态互动关系，得到施工场景图模型的具体步骤如下：

S201：利用数字化施工信息，识别并标记施工现场内的关键元素，包括人员、设备和作业区域，将关键元素映射为图中的节点，参照元素的特性和作用，构建节点标识集的执行流程如下；

S201子步骤基于施工现场的原始数据，采用图论分析方法，利用Python的NetworkX库构建图模型，对人员、设备和作业区域进行节点化处理，节点化处理通过标识符赋值操作实现，标识符包括唯一标识码和元素类别，例如人员节点赋值包括人员ID和角色类型参数，设备节点赋值包括设备ID和设备状态参数，作业区域节点赋值包括区域ID和区域安全级别参数，生成节点标识集。

S202：基于节点标识集，分析并确定节点间的相互作用和关系，包括人与人之间的协作关系、人与设备之间的操作关系，将关系映射为连接节点的边，通过作用强度和关系密切程度，创建边关系映射的执行流程如下；

S202子步骤基于节点标识集，采用社会网络分析（SNA）方法，利用Python的NetworkX库分析节点间的相互作用和关系，节点间关系的映射通过添加边操作实现，添加边包括边的起点和终点节点ID、边的类型（协作关系或操作关系）和边的权重（表示作用强度和关系密切程度），例如人与人之间的协作关系通过协作关系类型和合作频率参数进行边映射，人与设备之间的操作关系通过操作关系类型和操作密切程度参数进行边映射，生成边关系映射。

S203：基于边关系映射，建立图模型，反映施工现场的结构和动态互动关系，解析施工现场的运作状态和潜在的风险点，得到施工场景图模型的执行流程如下；

S203子步骤基于边关系映射，采用图数据库技术，利用Neo4j数据库构建施工场景图模型，图模型的建立通过Cypher查询语言执行节点和边的插入操作实现，节点插入包括节点类型、节点ID和节点相关属性（如人员角色类型、设备状态、区域安全级别），边插入包括边类型、边权重和连接的节点ID，允许解析施工现场的结构和动态互动关系，得到施工场景图模型。

具体而言，如图4所示，利用施工场景图模型，执行节点影响力评估，计算连接节点的连接度与作用强度，根据连接节点间的相互作用重要性和影响力对连接赋予差异化的权重，定义和计算风险贡献度，设定阈值进行风险等级划分，若节点的风险贡献度超过设定阈值，则判定为风险节点，集中节点，生成潜在风险点集合的具体步骤如下：

S301：对施工场景图模型中的节点进行遍历，采用图遍历算法，对节点的连接数进行计数，确定节点在施工网络中的中心性和活跃度，通过活跃度对节点进行初步风险评估，生成节点活跃度指标的执行流程如下；

S301子步骤基于施工场景图模型，采用图遍历算法，对每个节点的连接数进行统计，利用Python中的NetworkX库，通过调用degree函数获取每个节点的度，即直接连接到该节点的边的数量，此操作用于量化节点在网络中的活跃度，较高连接数的节点指示了其在施工网络中的中心性和活跃度较高，不仅考虑了节点的直接连接性，还通过迭代遍历图中所有节点，确保全面评估施工网络中每个节点的位置和重要性，生成节点活跃度指标。

图遍历算法采用公式如下：

；

其中，为节点/>的活跃度指标，/>为节点/>的度，表示直接连接到节点/>的边的数量，/>为权重因子，用于调整节点度数在活跃度计算中的影响力，/>、/>、/>分别是平均最短路径长度、集聚系数、介数中心性的权重系数，用于调整因素在活跃度计算中的贡献，/>代表节点间平均最短路径长度，/>代表集聚系数，/>代表介数中心性。

执行过程如下；

执行过程涉及计算每个节点的度，同时评估影响节点活跃度的因素：节点间平均最短路径长度/>，集聚系数/>，介数中心性/>，并根据情况调整权重系数/>、/>、/>、/>。确定权重系数的方法步骤包括分析网络的具体特性、节点的角色和位置以及网络的整体结构，通过优化算法或专家知识来确定，确保各因素对活跃度指标的贡献被恰当地衡量。

按照公式，计算节点活跃度指标，生成节点活跃度指标。

S302：基于节点活跃度指标，为节点分配风险权重，根据节点的连接数量和连接节点的类型决定，连接到关键设备的节点将被赋予风险权重，得到节点风险权重分配的执行流程如下；

S302子步骤基于节点活跃度指标，采用加权风险评估方法，为每个节点分配风险权重，此方法考虑节点的连接数量和连接节点的类型（如人员、设备等），利用自定义的权重分配逻辑，例如，连接数量较多的节点或连接至关键设备的节点被赋予更高的风险权重，通过Python脚本实现，该脚本遍历每个节点，根据其活跃度和连接的节点类型，使用简单的条件语句如if-else判断，分配相应的风险权重，确保了风险评估的精确性和差异性，得到节点风险权重分配。

S303：将节点风险权重分配中的数据汇总，并设置阈值，对节点进行风险等级划分，超过阈值的节点被标记为风险节点，得到潜在风险点集合的执行流程如下；

S303子步骤将节点风险权重分配的结果进行汇总，并设置阈值对节点进行风险等级划分，采用阈值决策算法，通过比较每个节点的风险权重与预设的风险等级阈值，利用Python中的比较操作符，确定哪些节点的风险权重超过阈值，应被标记为风险节点，通过循环遍历所有节点，应用条件判断逻辑，确保精确地识别和标记高风险节点，生成潜在风险点集合。

具体而言，如图5所示，根据潜在风险点集合，运行关系分析流程，分析风险点间的依赖关系，揭示差异化风险点的相互作用，预估导致的风险模式，构建风险关系图谱的具体步骤如下：

S401：基于潜在风险点集合，分析集合中风险点的连接情况，记录风险点连接的数量和类型，包括设备故障影响附近作业人员的安全，映射风险点间的物理和逻辑连接，得到直接风险连接映射的执行流程如下；

S401子步骤基于潜在风险点集合，采用图理论方法，利用Python的NetworkX库对风险点的连接情况进行分析，分析过程中，记录风险点连接的数量和类型，包括设备故障影响附近作业人员的安全，映射风险点间的物理和逻辑连接，记录操作包括对每个风险点分配唯一标识符，统计与每个风险点直接连接的风险点数量，连接类型参数包括“物理连接”和“逻辑连接”，生成直接风险连接映射。

S402：基于直接风险连接映射，分析风险点间的间接关系，包括风险点通过共同的作业任务和中介设备连接，对风险点的影响范围和传播路径进行分析，生成间接风险关系图的执行流程如下；

S402子步骤基于直接风险连接映射，采用路径分析算法，利用Python的NetworkX库分析风险点间的间接关系，分析过程中，识别通过共同的作业任务和中介设备相连接的风险点，路径分析算法包括使用最短路径算法计算风险点间的最短连接路径，分析风险点的影响范围和传播路径，参数设置包括路径起点和终点的风险点标识符，生成间接风险关系图。

S403：整合间接风险关系图和直接风险连接映射，展现风险点间的直接及间接联系，揭示施工现场内部风险点的相互作用和风险模式，得到风险关系图谱的执行流程如下；

S403子步骤整合间接风险关系图和直接风险连接映射，采用图数据融合技术，利用Neo4j图数据库通过Cypher查询语言进行数据整合，数据整合过程中，展现风险点间的直接及间接联系，操作包括创建节点和边的数据模型，节点数据模型包括风险点标识符和风险类型，边数据模型包括连接类型和影响强度参数，揭示施工现场内部风险点的相互作用和风险模式，得到风险关系图谱。

具体而言，如图6所示，基于风险关系图谱，进行资源配置模拟，引入模拟退火过程，通过设定初始温度，模拟全局资源配置搜索，捕捉风险点影响的资源配置方案，选择新资源配置方案计算对应的风险值，若新方案的风险值低于当前方案，则接受新方案，得到优化资源配置方案的具体步骤如下：

S501：基于风险关系图谱，设置初始环境，包括初始温度，初始温度代表搜索过程的开始点，用于控制模拟过程中的搜索自由度，分析资源配置选项，得到初始模拟状态的执行流程如下；

S501子步骤基于风险关系图谱，采用模拟退火算法初始化模拟环境，设置初始温度为1000度，代表搜索自由度的开始点，此温度随迭代逐步下降，模拟过程中使用Python的随机库random生成随机资源配置方案，对每个方案的风险值进行初步评估，通过调整温度参数，逐步减小接受新方案的概率，以此避免早期过于频繁地接受高风险方案，逐步引导搜索过程朝向全局最优解，得到初始模拟状态。

S502：在初始模拟状态的基础上，采用模拟退火算法，对资源配置方案进行评估，通过比较方案的风险值决定是否采用新方案，计算资源配置对风险点影响的量化风险值，若挖掘新方案比当前方案的风险值低，则根据设定的概率从当前方案转移到风险值高的新方案，获取新方案风险评估结果的执行流程如下；

S502子步骤在初始模拟状态的基础上，对每个资源配置方案进行细致的风险值计算，此计算采用自定义风险评估函数，该函数根据资源配置方案中的人员分布、设备使用情况及其与风险点的相对位置，计算总体风险值，若新方案的风险值低于当前方案或虽高于但根据当前温度下的概率接受标准，则更新当前最优方案，以此迭代优化资源配置，生成新方案风险评估结果。

模拟退火算法采用公式如下：

；

其中，表示接受新方案的概率，/>是自然对数的底数，/>为新旧方案的风险值差，/>为当前的“温度”，/>为调节系数，/>为人员技能匹配度评分，/>为设备可靠性评分，为任务紧急度，/>为环境稳定性评分。

执行过程如下；

执行过程不仅包括了新旧方案风险值的比较，还综合考虑了人员技能匹配度、设备可靠性、任务紧急度及环境稳定性的评分，通过调整权重系数来优化资源配置的决策过程。其中，为人员技能匹配度评分，/>为设备可靠性评分，/>为任务紧急度，/>为环境稳定性评分，权重系数的确定通过专家打分或数据分析得出，确保每个因素按其在资源配置中的重要性被适当考虑。

按照公式，计算新旧资源配置方案的综合风险评估结果。

S503：重复新方案风险评估结果步骤，逐步降低模拟环境中的温度，减少新资源配置方案的接受范围，细化搜索过程，得到优化资源配置方案的执行流程如下；

S503子步骤重复执行新方案风险评估结果的过程，每次迭代后逐步降低模拟环境中的温度，具体操作为每完成一轮迭代， 温度乘以冷却系数（例如0.95），这样随着温度的降低，接受风险值较高的新方案的概率逐渐降低，策略有助于在初期阶段探索更广泛的解空间，在后期则集中搜索在已找到的较优解附近，细化搜索过程直至满足停止条件，比如达到最小温度阈值或连续多次迭代未找到更优解，最终锁定的资源配置方案即为在给定条件下能够最大程度降低风险值的配置，得到优化资源配置方案；

具体而言，如图7所示，应用优化资源配置方案，调整施工作业流程，包括人员调动和设备重新布局，减少风险点影响，进行作业流程的调整，得到流程调整方案的具体步骤如下：

S601：分析优化资源配置方案，确定需要调整的人员和设备位置，减少风险区域的影响，制定调整列表，得到初步调整清单的执行流程如下；

S601子步骤基于潜在风险点集合，采用决策树算法，利用Python的Scikit-learn库进行资源配置方案的分析，分析过程中，确定需要调整的人员和设备位置，减少风险区域的影响，决策树算法操作包括定义决策标准为风险最小化，输入参数包括人员当前位置、设备当前位置和风险区域标识，输出参数为调整后的人员和设备方案位置，生成初步调整清单。

S602：根据初步调整清单，规划每项调整的实施步骤，包括人员移动路径和设备的新布局位置，为降低风险进行调整，生成实施计划的执行流程如下；

S602子步骤基于初步调整清单，采用路径规划算法，利用Python的NetworkX库规划每项调整的实施步骤，包括人员移动路径和设备的新布局位置，路径规划算法操作包括使用Dijkstra算法计算最短移动路径，输入参数包括调整前后位置和施工现场地图，输出参数为每个人员和设备的最短移动路径，生成实施计划。

S603：执行实施计划，通过实施操作调整人员和设备的布局，监测调整过程中出现的新风险，并对作业流程进行更新，得到流程调整方案的执行流程如下；

S603子步骤执行实施计划，采用动态监控算法，利用Python的Pandas库进行数据处理，监测调整过程中出现的新风险，并对作业流程进行更新，动态监控算法操作包括实时收集施工现场数据，输入参数包括调整过程中的人员位置、设备位置和环境变化数据，输出参数为新识别的风险点和建议的作业流程更新措施，得到流程调整方案。

具体而言，如图8所示，根据流程调整方案，更新安全监测策略，调整监测点布置和监测频率，优化对风险点的监控效果，构建监测策略更新方案的具体步骤如下：

S701：评估流程调整方案对现有安全监测点布局的影响，识别需要增加和移动的监测点，监控调整后的作业区域，制定监测点优化计划的执行流程如下；

S701子步骤基于流程调整方案，采用地理信息系统（GIS）分析，利用ArcGIS软件对现有安全监测点布局进行空间分析，通过GIS的空间分析工具，识别作业区域内未覆盖或监测盲点区域，利用“缓冲区”分析确定新监测点的最佳位置，以覆盖调整后的作业区域，同时考虑地形、障碍物等因素，优化监测点布局，此过程中“缓冲区” 分析通过设置特定的距离参数，生成围绕风险点或作业区域的缓冲区域，确保每个重要区域都在监测范围内，生成监测点优化计划。

S702：根据监测点优化计划，重新配置监测点和调整监测设备的频率，实时捕捉风险区域的变化，执行更新后布局和频率设置，生成风险管理优化方案的执行流程如下；

S702子步骤根据监测点优化计划，采用无线传感网络配置工具，进行监测点的重新配置和监测设备频率的调整，通过编写配置脚本在网络管理软件中自动化部署新的监测点和调整现有设备的采集频率，配置脚本根据优化计划指定新监测点的位置参数和设备的新采集频率参数，自动化过程减少了人为错误，确保监测网络的实时性和准确性，自动化部署完成后，系统将对所有监测点进行一次完整的网络连通性测试，确认无误后，生成风险管理优化方案。

S703：部门风险管理优化方案，通过新设置的监测点和调整的频率收集数据，验证调整措施的有效性和监测策略的准确性，构建监测策略更新方案的执行流程如下；

S703子步骤部署风险管理优化方案后，利用新配置的监测网络，采集关于人员分布、设备使用情况及环境变化的实时数据，使用数据采集软件自动记录并存储收集到的数据，此数据将被传输到中央监控系统进行分析，中央监控系统采用预先定义的数据分析模型，对收集到的数据进行处理和分析，模型将根据新的监测数据评估调整措施的有效性和监测策略的准确性，分析完成后，系统将生成一份包含监测数据分析结果和建议的报告，此报告用于验证调整措施的有效性，构建监测策略更新方案。

具体而言，如图9所示，采用监测策略更新方案，收集新施工监测数据，验证调整后的作业流程和监测策略效果，确定施工现场安全状况，得到安全监测效果验证的具体步骤如下：

S801：基于监测策略更新方案，收集和分析新施工监测数据，包括人员分布、设备状态和环境安全指标，评估调整后作业流程和监测策略的效果，获取新监测数据集的执行流程如下；

S801子步骤基于监测策略更新方案，采用数据分析方法，利用Python的Pandas库收集和分析新施工监测数据，包括人员分布、设备状态和环境安全指标，数据分析过程中，应用统计分析函数如mean和std计算各项指标的平均值和标准差，输入参数包括人员位置数据、设备运行数据和环境监测数据，输出参数为各项指标的统计分析结果，获取新监测数据集。

S802：分析新监测数据集，对比调整前后的数据变化，减少异常识别和风险点，验证安全监测策略的改进效果，生成监测效果分析结果的执行流程如下；

S802子步骤基于新监测数据集，采用变化点检测算法，利用Python的ChangeFinder库分析数据变化，对比调整前后的数据变化，减少异常识别和风险点，变化点检测算法操作包括设置检测窗口大小和阈值，输入参数为新旧监测数据集，输出参数为识别的变化点和变化幅度，生成监测效果分析结果。

S803：利用监测效果分析结果，对调整措施和监测策略的成效进行评估，检查施工现场安全状况是否有明显改善，并通过分析安全措施是否满足既定目标，得到安全监测效果验证的执行流程如下；

S803子步骤利用监测效果分析结果，采用评估模型算法，利用Python的Sklearn库进行效果评估，评估调整措施和监测策略的成效，评估模型算法操作包括应用决策树分类器进行安全状况分类，输入参数为监测效果分析结果，输出参数为分类结果和准确率指标，检查施工现场安全状况是否有明显改善，并通过分析安全措施是否满足既定目标，得到安全监测效果验证。

尽管结合具体特征及其实施例对本申请进行了描述，显而易见的，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是所附权利要求所界定的本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种公路施工安全监测多维数据分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

收集施工现场的原始数据，包括人员位置信息、设备运行状态和环境监测指标，利用编码技术将信息转换为数字格式，生成数字化施工信息；

基于所述数字化施工信息，将施工现场的人员、设备和作业区域转化为节点，其相互关系转化为连接节点的边，建立图模型反映施工现场的结构和动态互动关系，得到施工场景图模型；

利用所述施工场景图模型，执行节点影响力评估，计算连接节点的连接度与作用强度，根据连接节点间的相互作用重要性和影响力对连接赋予差异化的权重，定义和计算风险贡献度，设定阈值进行风险等级划分，若节点的风险贡献度超过设定阈值，则判定为风险节点，集中节点，生成潜在风险点集合；

根据所述潜在风险点集合，运行关系分析流程，分析风险点间的依赖关系，揭示差异化风险点的相互作用，预估导致的风险模式，构建风险关系图谱；

基于所述风险关系图谱，进行资源配置模拟，引入模拟退火过程，通过设定初始温度，模拟全局资源配置搜索，捕捉风险点影响的资源配置方案，选择新资源配置方案计算对应的风险值，若新方案的风险值低于当前方案，则接受新方案，得到优化资源配置方案；

应用所述优化资源配置方案，调整施工作业流程，包括人员调动和设备重新布局，减少风险点影响，进行作业流程的调整，得到流程调整方案；

根据所述流程调整方案，更新安全监测策略，调整监测点布置和监测频率，优化对风险点的监控效果，构建监测策略更新方案；

采用所述监测策略更新方案，收集新施工监测数据，验证调整后的作业流程和监测策略效果，确定施工现场安全状况，得到安全监测效果验证。

2.根据权利要求1所述的公路施工安全监测多维数据分析方法，其特征在于，所述数字化施工信息包括人员定位坐标、设备运行状态代码和环境监测指标数值，所述施工场景图模型包括人员节点、设备节点和作业区域节点，所述潜在风险点集合包括节点连接度数值、风险传播作用强度阈值和风险贡献度阈值，所述风险关系图谱包括风险点间的依赖关系线、差异化风险点相互作用箭头和预估风险模式图示，所述优化资源配置方案包括初始温度设置和全局资源配置分析，所述流程调整方案包括人员分配方案、设备部署地点与作业流程优化，所述监测策略更新方案包括新监测点布局位置、调整后的监测频率和监控风险点列表，所述安全监测效果验证包括收集的作业效率指标、安全事故发生率和监控覆盖率改进数据。

3.根据权利要求1所述的公路施工安全监测多维数据分析方法，其特征在于，收集施工现场的原始数据，包括人员位置信息、设备运行状态和环境监测指标，利用编码技术将信息转换为数字格式，生成数字化施工信息的具体步骤如下：

基于施工现场的原始数据，对数据进行筛选，排除无效和错误的信息，执行数据验证和质量控制流程，获取筛选后的原始数据；

基于所述筛选后的原始数据，将多类信息包括人员位置、设备状态转换为统一数字格式，对数据进行处理和分析，得到数字化信息集；

整合所述数字化信息集中的数据，包括人员、设备和环境信息，通过逻辑关系和数据关联性分析，形成综合的数据模型，反映施工现场的实时状态，生成数字化施工信息。

4.根据权利要求1所述的公路施工安全监测多维数据分析方法，其特征在于，基于所述数字化施工信息，将施工现场的人员、设备和作业区域转化为节点，其相互关系转化为连接节点的边，建立图模型反映施工现场的结构和动态互动关系，得到施工场景图模型的具体步骤如下：

利用所述数字化施工信息，识别并标记施工现场内的关键元素，包括人员、设备和作业区域，将关键元素映射为图中的节点，参照元素的特性和作用，构建节点标识集；

基于所述节点标识集，分析并确定节点间的相互作用和关系，包括人与人之间的协作关系、人与设备之间的操作关系，将关系映射为连接节点的边，通过作用强度和关系密切程度，创建边关系映射；

基于所述边关系映射，建立图模型，反映施工现场的结构和动态互动关系，解析施工现场的运作状态和潜在的风险点，得到施工场景图模型。

5.根据权利要求1所述的公路施工安全监测多维数据分析方法，其特征在于，利用所述施工场景图模型，执行节点影响力评估，计算连接节点的连接度与作用强度，根据连接节点间的相互作用重要性和影响力对连接赋予差异化的权重，定义和计算风险贡献度，设定阈值进行风险等级划分，若节点的风险贡献度超过设定阈值，则判定为风险节点，集中节点，生成潜在风险点集合的具体步骤如下：

对所述施工场景图模型中的节点进行遍历，采用图遍历算法，对节点的连接数进行计数，确定节点在施工网络中的中心性和活跃度，通过活跃度对节点进行初步风险评估，生成节点活跃度指标；

所述图遍历算法采用公式如下：

；

其中，为节点/>的活跃度指标，/>为节点/>的度，/>为权重因子，/>、/>、/>分别是平均最短路径长度、集聚系数、介数中心性的权重系数，/>代表节点间平均最短路径长度，/>代表集聚系数，/>代表介数中心性；

基于所述节点活跃度指标，为节点分配风险权重，根据节点的连接数量和连接节点的类型决定，连接到关键设备的节点将被赋予风险权重，得到节点风险权重分配；

将所述节点风险权重分配中的数据汇总，并设置阈值，对节点进行风险等级划分，超过阈值的节点被标记为风险节点，得到潜在风险点集合。

6.根据权利要求1所述的公路施工安全监测多维数据分析方法，其特征在于，根据所述潜在风险点集合，运行关系分析流程，分析风险点间的依赖关系，揭示差异化风险点的相互作用，预估导致的风险模式，构建风险关系图谱的具体步骤如下：

基于所述潜在风险点集合，分析集合中风险点的连接情况，记录风险点连接的数量和类型，包括设备故障影响附近作业人员的安全，映射风险点间的物理和逻辑连接，得到直接风险连接映射；

基于所述直接风险连接映射，分析风险点间的间接关系，包括风险点通过共同的作业任务和中介设备连接，对风险点的影响范围和传播路径进行分析，生成间接风险关系图；

整合所述间接风险关系图和直接风险连接映射，展现风险点间的直接及间接联系，揭示施工现场内部风险点的相互作用和风险模式，得到风险关系图谱。

7.根据权利要求1所述的公路施工安全监测多维数据分析方法，其特征在于，基于所述风险关系图谱，进行资源配置模拟，引入模拟退火过程，通过设定初始温度，模拟全局资源配置搜索，捕捉风险点影响的资源配置方案，选择新资源配置方案计算对应的风险值，若新方案的风险值低于当前方案，则接受新方案，得到优化资源配置方案的具体步骤如下：

基于所述风险关系图谱，设置初始环境，包括初始温度，初始温度代表搜索过程的开始点，用于控制模拟过程中的搜索自由度，分析资源配置选项，得到初始模拟状态；

在所述初始模拟状态的基础上，采用模拟退火算法，对资源配置方案进行评估，通过比较方案的风险值决定是否采用新方案，计算资源配置对风险点影响的量化风险值，若挖掘新方案比当前方案的风险值低，则根据设定的概率从当前方案转移到风险值高的新方案，获取新方案风险评估结果；

所述模拟退火算法采用公式如下：

；

其中，表示接受新方案的概率，/>是自然对数的底数，/>为新旧方案的风险值差，/>为当前的温度，/>为调节系数，/>为人员技能匹配度评分，/>为设备可靠性评分，/>为任务紧急度，/>为环境稳定性评分；

重复所述新方案风险评估结果步骤，逐步降低模拟环境中的温度，减少新资源配置方案的接受范围，细化搜索过程，得到优化资源配置方案。

8.根据权利要求1所述的公路施工安全监测多维数据分析方法，其特征在于，应用所述优化资源配置方案，调整施工作业流程，包括人员调动和设备重新布局，减少风险点影响，进行作业流程的调整，得到流程调整方案的具体步骤如下：

分析所述优化资源配置方案，确定需要调整的人员和设备位置，减少风险区域的影响，制定调整列表，得到初步调整清单；

根据所述初步调整清单，规划每项调整的实施步骤，包括人员移动路径和设备的新布局位置，为降低风险进行调整，生成实施计划；

执行所述实施计划，通过实施操作调整人员和设备的布局，监测调整过程中出现的新风险，并对作业流程进行更新，得到流程调整方案。

9.根据权利要求1所述的公路施工安全监测多维数据分析方法，其特征在于，根据所述流程调整方案，更新安全监测策略，调整监测点布置和监测频率，优化对风险点的监控效果，构建监测策略更新方案的具体步骤如下：

评估所述流程调整方案对现有安全监测点布局的影响，识别需要增加和移动的监测点，监控调整后的作业区域，制定监测点优化计划；

根据所述监测点优化计划，重新配置监测点和调整监测设备的频率，实时捕捉风险区域的变化，执行更新后布局和频率设置，生成风险管理优化方案；

部门所述风险管理优化方案，通过新设置的监测点和调整的频率收集数据，验证调整措施的有效性和监测策略的准确性，构建监测策略更新方案。

10.根据权利要求1所述的公路施工安全监测多维数据分析方法，其特征在于，采用所述监测策略更新方案，收集新施工监测数据，验证调整后的作业流程和监测策略效果，确定施工现场安全状况，得到安全监测效果验证的具体步骤如下：

基于所述监测策略更新方案，收集和分析新施工监测数据，包括人员分布、设备状态和环境安全指标，评估调整后作业流程和监测策略的效果，获取新监测数据集；

分析所述新监测数据集，对比调整前后的数据变化，减少异常识别和风险点，验证安全监测策略的改进效果，生成监测效果分析结果；

利用所述监测效果分析结果，对调整措施和监测策略的成效进行评估，检查施工现场安全状况是否有明显改善，并通过分析安全措施是否满足既定目标，得到安全监测效果验证。