基于地铁施工工况分析的风险评估系统技术方案

本发明专利技术公开了基于地铁施工工况分析的风险评估系统，具体涉及施工分析技术领域，包括数据收集模块

【技术实现步骤摘要】
基于地铁施工工况分析的风险评估系统


[0001]本专利技术涉及施工分析
，更具体地说，本专利技术涉及基于地铁施工工况分析的风险评估系统
。

技术介绍

[0002]目前地铁工程的施工方法与技术伴随数据分析不断发展和创新，地铁施工需要进行全面的工况分析和风险评估应对不同风险背景，数据分析和建模模拟成为目前工况风险分析的一大挑战
。
[0003]现有技术
(
公开号为
CN115859449A
的专利技术专利
)
公开了一种基于地铁施工工况分析的风险评估系统，主要针对地铁施工地貌进行建模分析，公开了根据之前地铁施工中的信息进行建模模拟运行，提高风险评估的准确性，该专利的实现的基础是地貌数据系统根据实际的情况和模拟运行的结果进行对比，只针对于地铁施工地貌进行建模分析，对后期情况进行预测，缺少对于风险的识别和决策分析，无法清晰的展示数据，因此亟需一种基于地铁施工工况分析的风险评估系统
。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供基于地铁施工工况分析的风险评估系统，通过模块，以解决上述
技术介绍
中提出的问题
。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：包括数据收集模块
、
工况分析评估模块
、
风险识别模块
、
风险分析评估模块和可视化展示模块；
[0006]数据收集模块：利用数据库收集地质勘察报告和地下管线调查报告相关数据，通过分析历史事故，识别收集可能的风险因素，并利用无线局域网传输至工况分析评估模块；
[0007]工况分析评估模块：利用标准差统计方法对由数据收集模块收集数据进行分析，用于了解数据分布和变异情况，分析地质特征和施工监测数据之间的相关性，用于确定地质因素对工况的影响程度，判断异常风险数值，并利用无线局域网传输至风险识别模块；
[0008]风险识别模块：利用概率分布函数生成符合参数设定的随机数，运行项目模型并使用随机抽样生成的参数值进行多次模拟计算，定量风险评估和决策分析，并利用无线局域网传输至风险分析评估模块；
[0009]风险分析评估模块：利用风险指数构建风险评估模型，根据风险分析和评估结果，制定相应的风险控制措施和应急预案，并利用无线局域网传输至可视化展示模块；
[0010]可视化展示模块：获取风险指标数据和工况分析数据，生成各种图表和仪表盘，将多个风险的数据进行形式展示
。
[0011]在一个优选地实施方式中，所述数据收集模块提供工况基本信息和特点，查询地质勘察报告和地下管线调查报告的相关数据库，匹配相关工况关键词，按照提供的查询接口访问数据库，根据搜索结果，根据工况报告类型筛选出与地质勘察和地下管线调查相关的报告和数据，收集地质勘察报告和地下管线调查报告相关数据，利用地质勘察数据提供
地下构造
、
土层情况和地下水信息，收集地铁施工过程中发生的事故和经验教训的数据，根据事故类型
、
原因以及严重程度进行分类，利用影响分析进行事故因果分析，确定导致事故发生的直接和根本原因，以及可能的失误和系统缺陷，通过分析历史事故，识别收集可能的风险因素，所述分析过程为利用云数据收集历史数据并提取风险因素，利用地铁施工过程中的监测数据和现场观测记录，帮助评估施工过程中的变化和潜在风险
。
[0012]在一个优选地实施方式中，所述工况分析评估模块根据收集到的数据，识别可能导致工况变化的因素，利用计算标准差统计方法对数据进行分析，了解数据分布和变异情况，所述标准差统计方法具体公式为：
[0013][0014][0015]其中
n
表示工况数据个数，
S
表示工况数据样本均值，
C
表示工况数据样本标准差值，
x
i
表示工况数据，使用皮尔逊相关系数，分析地质特征和施工监测数据之间的相关性，确定地质因素对工况的影响程度，所述皮尔逊相关系数具体计算公式为：
[0016][0017]其中
R
表示相关系数，
x、y
表示比较的两个样本变量，表示两个变量的平均值，
n
表示样本数量，
σ
x、xy
表示两个样本变量的标准差，利用3σ
法则计算均值加减三倍标准差的上下界限，所述计算具体公式为：
[0018]U
＝
S+3C
[0019]D
＝
S
‑
3C
[0020]其中
U
表示上界限，
D
表示下界限，
S
表示工况数据样本均值，
C
表示工况数据样本标准差值，将超出上下界限的数据值视为异常值，显示数据的分布情况，并标记出可能存在的异常值，模拟不同工况下的施工过程和变化情况，对模拟的结果进行分析和解读，将场景模拟的结果与实际数据
、
实验结果进行验证和比对，根据验证的结果，修正评估场景数值模型和参数
。
[0021]在一个优选地实施方式中，所述风险识别模块通过收集风险数据明确项目潜在风险因素，对于每个潜在风险因素，确定其可能的取值范围和分布，为每个潜在风险因素设定参数，并进行随机抽样，基于历史数据
、
专家评估以及数据库信息确定参数的取值范围和概率分布，利用概率分布函数生成符合参数设定的随机数，所述概率分布函数为标准正态分布，其具体公式为：
[0022][0023]其中
Z
表示正态分布随机数，
U1、U2表示均值和标准差区间上的独立均匀分布随机变量，运行项目模型并使用随机抽样生成的参数值进行多次模拟计算，所述模拟计算具体公式为：
[0024]Q
i
＝
f(P
i
,R
i
)
[0025]其中
Q
i
表示每次模拟计算得到的输出值，
P
i
表示模拟参数值，
R
i
表示模拟参数相应的随机数，
f(x)
表示重复概率函数，每次模拟得到特定的结果，多次模拟将生成一系列不同结果，并形成风险概率分布，通过对多次模拟结果进行统计分析，获取每个风险因素在不同情景下的概率分布，考虑多个潜在风险因素之间的相互作用，定量风险评估和决策分析
。
[0026]在一个优选地实施方式中，所述风险分析评估模块对已识别的风险因素根据技术风险
、
环境风险以及经济风险的不同风险维度进行归类，清晰地描述风险因素特点，评估风险事件发生的概率和风险事件发生后对项目或系统造成的影响，进行风险因素定性分析，评估每个风险的概率
、
严重性和可控性指标，对风险进行描述和评估，形成风险等级，使用定量分析方法对关键风险进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于地铁施工工况分析的风险评估系统，其特征在于：包括数据收集模块
、
工况分析评估模块
、
风险识别模块
、
风险分析评估模块和可视化展示模块；数据收集模块：利用数据库收集地质勘察报告和地下管线调查报告相关数据，通过分析历史事故，识别收集可能的风险因素，并利用无线局域网传输至工况分析评估模块；工况分析评估模块：利用标准差统计方法对由数据收集模块收集数据进行分析，所述标准差统计方法具体公式为：标准差统计方法具体公式为：其中
n
表示工况数据个数，
S
表示工况数据样本均值，
C
表示工况数据样本标准差值，
x
i
表示工况数据，用于了解数据分布和变异情况，利用相关系数分析地质特征和施工监测数据之间的相关性，所述相关性系数具体计算公式为：其中
R
表示相关系数，
x、y
表示比较的两个样本变量，表示两个变量的平均值，
n
表示样本数量，
σ
x、xy
表示两个样本变量的标准差，用于确定地质因素对工况的影响程度，判断异常风险数值，所述判断异常值计算公式为：
U
＝
S+3CD
＝
S
‑
3C
其中
U
表示上界限，
D
表示下界限，
S
表示工况数据样本均值，
C
表示工况数据样本标准差值，并利用无线局域网传输至风险识别模块；风险识别模块：利用概率分布函数生成符合参数设定的随机数，进行多次模拟计算，定量风险评估和决策分析，并利用无线局域网传输至风险分析评估模块；风险分析评估模块：利用风险指数构建风险评估模型
,
并利用无线局域网传输至可视化展示模块；可视化展示模块：调用工况分析评估模块和风险分析评估模块，用于获取风险指标指数
。2.
根据权利要求1所述的基于地铁施工工况分析的风险评估系统，其特征在于：所述数据收集模块提供工况基本信息和特点，查询地质勘察报告和地下管线调查报...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘占磊，郭伟，靳海威，吴彬彬，王晶，李小雷，王杰，宋德魁，周国民，张慧东，罗凯龙，
申请(专利权)人：中铁北京工程局集团有限公司，
类型：发明
国别省市：