【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水利工程，具体的说是用于水利工程施工过程的数智化管理方法及系统。
技术介绍
1、水利工程施工是一个复杂且高度依赖资源与时间的过程，涵盖了从项目规划、设计、施工到运营的多个阶段。水利工程的项目管理通常涉及大量的资源协调、工期控制、质量监督、成本管理等方面。随着现代化信息技术和计算机技术的快速发展，数字化、智能化技术在水利工程中的应用逐渐成为提升工程管理效率、降低施工风险、确保工程质量和控制成本的关键手段。
2、然而，现有的水利工程施工管理方法通常存在以下几个问题：1）信息孤岛现象，各个管理环节之间的信息不对称和数据孤岛；2）进度与质量管理的脱节，传统的施工进度管理与质量管理往往是分开进行的，缺乏有效的关联和协同；3）资源的动态调度难，调度过程缺乏实时数据支持和智能优化；4）风险难以管控，无法判断施工过程中的风险情况。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提出了用于水利工程施工过程的数智化管理方法及系统，通过收集、处理和分析施工现场的各类信息，支持施工过程中的进度管理、质量管理、安全管理和风险管理等，确保工程按期、按质、按预算完成。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、用于水利工程施工过程的数智化管理方法，包括：
4、实时采集水利工程施工现场的相关数据，并进行预处理；
5、通过比对实际施工进度与计划进度，计算施工进度偏差，并对未来的施工进度趋势进行分析；
6、分析施工质量
7、结合施工进度与质量、资源情况及外部环境因素，智能调度施工资源；
8、构建风险预测模型，对施工过程中的风险进行评估。
9、具体的，所述通过比对实际施工进度与计划进度，计算施工进度偏差，并对未来的施工进度趋势进行分析，包括：
10、根据水利工程施工实时情况，得到实时的实际施工进度，与计划进度进行对比，计算施工进度偏差，具体公式为：
11、，
12、其中，p表示施工进度偏差，n表示施工任务的数量，m表示因素的总数量，表示第i个施工任务的实际完成时间，表示第i个施工任务的计划完成时间，表示第i个施工任务的计划开始时间，表示第k个调节因子的权重，表示第k个调节因素在时间t时的值；
13、利用机器学习模型学习历史施工数据，得到未来时刻的任务进度；
14、当施工进度偏差超出设定的阈值时，判定施工进度滞后，启动预警机制，更新各因素对施工进度的影响权重，重新预测未来时刻的任务进度实时反馈动态调整。
15、具体的，所述分析施工质量数据，通过历史数据训练预测模型，识别施工质量隐患，包括：
16、基于施工质量数据，进行多维度分析，对施工质量误差进行计算，具体公式为：
17、，
18、其中，e表示施工质量误差，s表示调节因子的总数量，表示实际施工时测量得到的尺寸和质量参数，表示质量参数设计要求，表示第s个调节因子的权重，cs表示第s个调节因素；
19、在施工过程中，实时采集数据进行施工质量误差分析，施工质量误差大于0时，判定施工质量出现问题，发出质量预警，启动质量追溯流程对每个施工任务和调节因素进行分析。
20、具体的，所述结合施工进度与质量、资源情况及外部环境因素，智能调度施工资源，包括：
21、获取外部环境因素，计算外部环境因素对施工进度和资源需求的潜在影响，得到外部环境因子；
22、设定资源调度的目标函数和约束条件，优化资源的分配；
23、基于施工进度和质量偏差，结合外部环境因子，预测接下来时间段内每种资源的需求，具体公式为：
24、，
25、其中，表示t+1时刻对资源j的调度量，表示t时刻对资源j的调度量，表示资源j的调度调整速率，、和分别表示进度偏差、质量偏差和外部环境因子对资源调度的影响权重，表示第j个外部环境因素对资源调度的影响；
26、根据资源调度计划，实际分配资源。
27、具体的，所述构建风险预测模型，对施工过程中的风险进行评估，包括：
28、对施工过程中风险进行识别，对识别出的风险因素进行描述和分类，根据风险因素的分类和相互关系，建立层次结构模型；
29、构建判断矩阵r，对判断矩阵r进行特征值分解，计算其最大特征值和对应的特征向量w，对特征向量w进行归一化处理，得到归一化处理后的特征向量；
30、对判断矩阵的一致性进行检验，计算一致性指标ci，具体公式为：，其中，ns表示判断矩阵的阶数，根据判断矩阵的阶数ns查找对应的平均随机一致性指标ri，计算一致性比率cr，cr=ci/ri，当cr<0.1时，认为判断矩阵具有满意的一致性，否则需要重新调整判断矩阵，直至满足一致性要求；
31、根据各施工区域或作业环节中各风险因素的实际情况，对各风险因素进行评分，组成风险评估矩阵fs，fs=(fsab),fsab表示第a个施工区域或作业环节中第b个风险因素的评分；
32、将归一化处理后的特征向量与风险评估矩阵fs做乘法运算，得到各施工区域或作业环节的风险综合得分值，并进行风险等级划分。
33、具体的，所述水利工程施工现场的相关数据，包括：施工进度数据，施工现场的人员、设备和材料的使用情况、施工进展、任务完成度；
34、环境数据，气象数据、土壤状况、周围水文环境；
35、质量数据：建筑材料的质量、施工精度、施工误差；
36、安全数据：施工现场的安全情况，包括安全检查、风险评估、事故监控；
37、所述预处理包括：数据清洗，对采集的水利工程施工现场相关数据数据进行清洗，消除噪声数据和异常值；标准化处理，将不同来源、不同格式的数据转化成统一的数据格式。
38、用于水利工程施工过程的数智化管理系统，用于实现所述的用于水利工程施工过程的数智化管理方法，包括：数据采集模块，进度偏差分析模块，质量偏差分析模块，智能调度模块和风险预测模块；
39、所述数据采集模块，用于实时采集水利工程施工现场的相关数据，并进行预处理；
40、所述进度偏差分析模块，用于通过比对实际施工进度与计划进度，计算施工进度偏差，并对未来的施工进度趋势进行分析；
41、所述质量偏差分析模块，用于分析施工质量数据，通过历史数据训练预测模型，识别施工质量隐患；
42、所述智能调度模块，用于结合施工进度与质量、资源情况及外部环境因素，智能调度施工资源；
43、所述风险预测模块，用于构建风险预测模型，对施工过程中的风险进行评估。
44、具体的，所述智能调度模块，包括：目标确定单元和资源分配单元；
45、所述目标确定单元，用于设定资源调度的目标函数和约束条件，优化资源的分配；
46、所述资源本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.用于水利工程施工过程的数智化管理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的用于水利工程施工过程的数智化管理方法，其特征在于，所述通过比对实际施工进度与计划进度，计算施工进度偏差，并对未来的施工进度趋势进行分析，包括：
3.如权利要求2所述的用于水利工程施工过程的数智化管理方法，其特征在于，所述分析施工质量数据，通过历史数据训练预测模型，识别施工质量隐患，包括：
4.如权利要求3所述的用于水利工程施工过程的数智化管理方法，其特征在于，所述结合施工进度与质量、资源情况及外部环境因素，智能调度施工资源，包括：
5.如权利要求4所述的用于水利工程施工过程的数智化管理方法，其特征在于，所述构建风险预测模型，对施工过程中的风险进行评估，包括：
6.如权利要求5所述的用于水利工程施工过程的数智化管理方法，其特征在于，所述水利工程施工现场的相关数据，包括：施工进度数据，施工现场的人员、设备和材料的使用情况、施工进展、任务完成度；
7.用于水利工程施工过程的数智化管理系统，用于实现权利要求1-6中任一项所述的用于水利
8.如权利要求7所述的用于水利工程施工过程的数智化管理系统，其特征在于，所述智能调度模块，包括：目标确定单元和资源分配单元；
9.如权利要求8所述的用于水利工程施工过程的数智化管理系统，其特征在于，所述风险预测模块，包括：风险识别单元、判断矩阵单元和风险计算单元；
...【技术特征摘要】
1.用于水利工程施工过程的数智化管理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的用于水利工程施工过程的数智化管理方法，其特征在于，所述通过比对实际施工进度与计划进度，计算施工进度偏差，并对未来的施工进度趋势进行分析，包括：
3.如权利要求2所述的用于水利工程施工过程的数智化管理方法，其特征在于，所述分析施工质量数据，通过历史数据训练预测模型，识别施工质量隐患，包括：
4.如权利要求3所述的用于水利工程施工过程的数智化管理方法，其特征在于，所述结合施工进度与质量、资源情况及外部环境因素，智能调度施工资源，包括：
5.如权利要求4所述的用于水利工程施工过程的数智化管理方法，其特征在于，所述构建风险预测模型，对施工过程中的风险进行评估，包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：张海龙，高晓涛，蒋亚涛，王恒阳，邵艳枫，冯玉梅，薛建军，胡高坤，刘润坤，吴若飞，王芳，刘建峰，王龙，黄侠，陈晗，
申请(专利权)人：河南省水利第一工程局集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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