CN119444506A 一种基于bim平台的智慧建筑运维管理系统及方法 （中铁十局集团有限公司）

一种基于BIM平台的智慧建筑运维管理系统及一种基于BIM平台的智慧建筑运维管理系统及BIM建筑模型数据进行设备连接拓扑网络构建，发明通过运维设备管理空间精细化划分以及设能调度，显著提升了运维效率和资源调配的精2步骤S2：对设备物理连接拓扑数据进行设备节点功步骤S3：根据设备连接拓扑数据进行实时设备状态2.根据权利要求1所述的基于BIM平台的智慧步骤S13：对机电设备对象元数据进行BIM三维空间索引步骤S14：通过设备三维空间索引数据对机电设备对象元数据进行同类型设备邻近搜步骤S15：根据设备空间关系数据进行潜在连接设备对识别，得到潜在连接设备对数步骤S16：根据目标BIM建筑模型数据进行管道/线缆路径步骤S132：通过标准设备空间坐标数据对目标BIM建筑模型数据进行运维管理空间识步骤S134：根据设备尺寸数据进行规则三维几何步骤S135：利用运维设备管理空间数据对设备空间体积4.根据权利要求3所述的基于BIM平台的智慧建筑运维管理方法，其特征在于，步骤3步骤S1352：基于Octree空间根节点范围数据对运维设备管理空间数据进行空间节点步骤S1354：通过节点空间占用率数据对节点划分数据进行节点递归处理，并进行步骤S1359：通过低密度设备索引优化数据以及高密度设备索引优化数据对初步可查步骤S171：通过目标BIM建筑模型数据对管道/线缆路步骤S173：根据管道/线缆路径端点坐标数据以及设备连接点数据进行连接点空间距步骤S175：对设备连接点数据进行遍历，并利用机电步骤S176：基于连接点匹配结果数据对潜在连接设备6.根据权利要求1所述的基于BIM平台的智慧建筑运维管4步骤S22：通过设备功能节点语义数据对设备物理连接拓扑数据进行设备功能组关联步骤S27：根据逻辑冲突类型数据进行逻辑冲突置信度评估，得到逻辑冲突置信度数7.根据权利要求1所述的基于BIM平台的智慧建步骤S31：基于设备连接拓扑数据利用预设的智慧建筑物联网传感器网络进行设备实步骤S351：根据设备运行状态模式数据对设备连接拓步骤S353：通过设备故障状态数据对设备运行状态监测数据进行故障时间窗口划分，步骤S354：根据故障时间窗口数据以及设备连接强度评步骤S355：通过设备功能依赖关系数据对故障关联设备数据进行5步骤S356：对故障关联设备数据进行设备空间距离计算，步骤S357：利用设备故障空间影响数据对初步故障影响范9.根据权利要求1所述的基于BIM平台的智慧建筑运维运行状态稳定性数据；通过设备故障状态数据对故障传播链路数据进行设备安全风险评定性数据以及设备安全风险评估数据进行设备故障概率预测，并进行故障严重程度评估，步骤S46：基于目标BIM建筑模型数据构建建筑内述的基于BIM平台的智慧建筑运维管理方法，该基于BIM平台的智慧建筑运维管理系统包BIM拓扑构建模块，用于获取目标BIM建筑模型数据；根据目标BIM建筑模型数据进行设备连接逻辑校验模块，用于对设备物理连接拓扑数据进行设备节点功能语义标注，设备故障监测模块，用于根据设备连接拓扑数据进行实时设备状态智能运维路径规划模块，用于对故障传播链路数据进6[0001]本发明涉及智慧建筑管理技术领域，尤其涉及一种基于BIM平台的智慧建筑运维点语义数据；利用设备功能节点语义数据对设备物理连接拓扑数据进行逻辑冲突自动排用设备故障状态数据对设备连接拓扑数据进行故障影响链路分析，生成故障传播链路数[0009]本发明通过构建BIM三维空间索引并进行设备连接拓扑网络的构建，能够更精确7的准确性和效率。基于故障传播链路数据进行的故障严重程度评估及智能运维路径规划，[0014]步骤S14：通过设备三维空间索引数据对机电设备对象元数据进行同类型设备邻[0017]步骤S17：基于管道/线缆路径数据对潜在连接设备对数据进行物理连接关系验径数据的提取确保了设备之间的实际连接基于真实物理线路，而不仅仅依赖空间位置推[0021]步骤S132：通过标准设备空间坐标数据对目标BIM建筑模型数据进行运维管理空8[0024]步骤S135：利用运维设备管理空间数据对设备空间体积[0025]本发明，BIM坐标系的标准化和设备坐标定位消除了不同系统或软件之间坐标系[0028]步骤S1352：基于Octree空间根节点范围数据对运维设备管理空间数据进行空间[0035]步骤S1359：通过低密度设备索引优化数据以及高密度设备索引优化数据对初步9方式不当而引发的设备查询和空间资源使用效率低下的问题，使设备管理更加精准且高[0038]步骤S171：通过目标BIM建筑模型数据对管道/线缆路径[0040]步骤S173：根据管道/线缆路径端点坐标数据以及设备连接点数据进行连接点空接点距离数据对管道/线缆路径端点坐标数据进行路径连接点匹配，生成连接点匹配结果[0043]步骤S176：基于连接点匹配结果数据对潜在连接设备对当潜在连接设备对的连接点都与同一条路径的连接点匹配时，生成已验证连接设备对数[0046]本发明识别管道和线缆的连接端点并提取坐标，确保了[0049]步骤S22：通过设备功能节点语义数据对设备物理连接拓扑数据进行设备功能组[0050]步骤S23：根据设备功能节点语义数据以及设备组功能关联数据进行语义网络构[0052]步骤S25：通过设备逻辑连接关系数据对设备物理连接拓扑数据进行逻辑冲突检[0055]步骤S28：利用逻辑冲突置信度数据对设备物理连接拓扑数据进行逻辑冲突自动[0058]步骤S31：基于设备连接拓扑数据利用预设的智慧建筑物联网传感器网络进行设的数据分析可实现故障影响范围的初步判定，帮助管理人员及时识别受影响的设备群体。[0074]步骤S41：根据故障传播链路数据进行设备关键性评估，得到设备关键性评估数[0078]步骤S45：根据设备运维方案数据以及设备维护时间预估数据进行运维人员分配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点语义数据；利用设备功能节点语义数据对设备物理连接拓扑数据进行逻辑冲突自动排用设备故障状态数据对设备连接拓扑数据进行故障影响链路分析，生成故障传播链路数点语义数据；利用设备功能节点语义数据对设备物理连接拓扑数据进行逻辑冲突自动排的属性信息和外部数据库，例如设备产品手册、国家标准等，对设备节点进行功能语义标用设备故障状态数据对设备连接拓扑数据进行故障影响链路分析，生成故障传播链路数[0112]步骤S14：通过设备三维空间索引数据对机电设备对象元数据进行同类型设备邻[0115]步骤S17：基于管道/线缆路径数据对潜在连接设备对数据进行物理连接关系验门等机电设备的几何信息、属性信息以及位置信息。利用开源的IFC解析库，例如xBIM、[0119]步骤S132：通过标准设备空间坐标数据对目标BIM建筑模型数据进行运维管理空[0122]步骤S135：利用运维设备管理空间数据对设备空间体积[0123]本发明实施例中，将设备的局部坐标转换为统一的BIM坐标系下的标准坐标。例根据设备的坐标判断其位于哪个房间或哪个楼层。将设备与对应的运维管理空间进行关[0126]步骤S1352：基于Octree空间根节点范围数据对运维设备管理空间数据进行空间[0133]步骤S1359：通过低密度设备索引优化数据以及高密度设备索引优化数据对初步步骤S1352和S1353，进行递归处理，直到所有子空间都不需要继续划分或达到预设的叶子节点存储该区域包含的设备信息，以及对应的索引结构(R_Tree索引或有序列表和跳[0136]步骤S171：通过目标BIM建筑模型数据对管道/线缆路径[0138]步骤S173：根据管道/线缆路径端点坐标数据以及设备连接点数据进行连接点空接点距离数据对管道/线缆路径端点坐标数据进行路径连接点匹配，生成连接点匹配结果[0141]步骤S176：基于连接点匹配结果数据对潜在连接设备对当潜在连接设备对的连接点都与同一条路径的连接点匹配时，生成已验证连接设备对数起点坐标和终点坐标，生成管道/线缆路径端点坐标数据。对潜在连接设备对数据进行遍S171获取的管道/线缆路径端点坐标数据和步骤S172获取的设备连接点数据，计算每个路[0148]步骤S22：通过设备功能节点语义数据对设备物理连接拓扑数据进行设备功能组[0150]步骤S23：根据设备功能节点语义数据以及设备组功能关联数据进行语义网络构[0154]步骤S25：通过设备逻辑连接关系数据对设备物理连接拓扑数据进行逻辑冲突检的设备连接关系是否符合空调系统的逻辑规则。例如，检查是否存在冷源设备直接连接到突类型作为贝叶斯网络的节点，将不同逻辑冲突类型之间的关联关系作为贝叶斯网络的[0160]步骤S28：利用逻辑冲突置信度数据对设备物理连接拓扑数据进行逻辑冲突自动将置信度高于阈值的逻辑冲突对应的设备连接关系从设备物理连接拓扑数据中移除。例[0163]步骤S31：基于设备连接拓扑数据利用预设的智慧建筑物联网传感器网络进行设器采集阀门的开关状态数据。将采集到的数据通过无线传感器网络传输到数据采集网关，生成设备实时运行状态数据。将步骤S31采集到的设备实时运行状态数据通过MQTT协议传备运行状态模式数据进行设备故障状态检测。例如，如果空调机组的运行模式长时间处于调机组在10:00发生故障，则将9:00到11:00之间的数据划分为该故障的时间窗口。根据步骤S353生成的故障时间窗口数据，提取故障时间窗口内的设备运行状态监测数据。利用调机组的供水温度与与其连接的风机盘管的送风温度之间的相关性。结合步骤S34生成的设备连接强度评估数据，例如连接强度越高，相关性权重越高，进行故障设备时序关联分故障空调机组与某个风机盘管存在关联关系，且该风机盘管的功能依赖于空调机组，则认模型中提取设备的坐标信息。利用欧氏距离公式计算故障设备与关联设备之间的空间距[0179]步骤S41：根据故障传播链路数据进行设备关键性评估，得到设备关键性评估数[0182]本发明实施例中，利用预先训练好的基于随机森林算法的设备故障概率预测模以将设备的维修信息与预先定义的运维资源库进行匹配，例如查找能够维修空调机组冷凝器的维修人员和所需的工具材料。[0187]