【工程论文】大型岩土工程施工安全风险智能化分析与控制研究
论文作者:草根论文网 论文来源:www.lw360.net 发布时间:2018年07月11日

钱七虎院士在中国地下工程安全风险管理进展、挑战及对策中指出隧道工程建设信息化技术的发展方向,包括开展基于大数据技术的TBM/盾构施工的分析与控制研究,以及数字隧道向智慧隧道的发展,提出智慧隧道“智”体现四个方面:透彻感知、全面互联、深度整合、智能服务。    

岩土工程施工工序复杂、工种繁多,施工事故不仅与设计、操控有关,还与地层、地下水、环境等因素相联系,造成很多事故机理难以完全摸清,且在风险评估过程中,由于人类本身经验的相对缺乏、风险评估的时间不充裕,或者风险管理实施者主观的不确定性等原因,可能造成风险因素识别不全面、风险评估可参考性不强、风险对策不合理等后果,从而使得风险管理达不到其原定的目标,甚至失效。为了充分、有效地利用人类以前的风险评估经验,吸取以往的事故教训,神经网络、(BR( (ase-Based  Reasoning,案例推理)、RBR( Rule-Based Reasoning,规则推理)等智能化分析工具应用于岩土工程施工安全评估能够很好地解决风险评估过程中时间、经验不足的问题。    

华中科技大学的刘博基于案例(((BR)和基于规则((RBR)混合模式设计地铁施工安全事故案例库的结构化模型,其搜集了国内外(国内为主)71个地铁工程施工安全事故案例,分析典型案例的表示形式、内容特征及统计规律,并通过对特征的相似性、案例库的有效性和可操作性分析,论证历史案例重用的可行性。叶婷婷等将案例推理的原则应用到构建集成情境的地铁施工安全动态辨识知识库中,运用案例推理和专家识别的方法构建知识库的主要运转方式,分别运用案例推理、专家识别实现知识库自动识别器、人机识别器的运转,并通过双方相互融合、相互促进实现知识库运转。李兴高针对泥饼等盾构掘进中典型事故,基于典型事故掘进参数数据,利用BP神经网络实现故障识别和分析,对于泥饼故障,文献选用了扭矩、推力、推进速度、闸门压力、出土温度作为神经网络的输入指标,以事故发生与否作为输出指标。    

林鹏研发了一种在混凝土坝区为工人提供安全保护和各种服务的实时隧道定位系统,基于该系统,实现在线、实时跟踪、智能识别功能,还具有工人紧急呼叫、跟踪历史和位置查询等功能,现场应用表明,该算法可靠、准确(3-5米精度),可提供实时定位服务。


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