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复杂艰险的山区环境和不确定的地理地质条件是影响铁路隧道施工建设安全、质量和进度的关键因素,面向智能化、精准化的施工管理,提出一种铁路隧道钻爆法施工安全质量进度知识图谱构建方法。首先,根据铁路隧道施工建设过程中与安全质量进度关联的人机料法环5类关键要素的概念与语义关系,设计了模式层自上而下和数据层自下而上双向协同的构建方式;然后,抽取实体及关系并进行融合、存储,完成模式-数据关联的知识图谱构建;最后,以某新建铁路隧道出口工区施工事件为例构建实例图谱。结果表明,该方法构建的知识图谱精细刻画了影响安全、质量和进度的关键要素属性、要素间语义关联关系以及互馈作用关系等,为铁路隧道钻爆法施工全过程的安全质量进度整体性、系统性的智能化管理提供了关键支撑,也为铁路隧道工程数字孪生奠定了基础。 相似文献
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面向在建高速铁路沉降观测的海量数据,为了快速、批量、自动甄别不能反映真实沉降状态的异常数据,基于沉降观测历史大数据与数理统计方法,本文制定了路基、桥涵、隧道各主要工况的沉降异常数据判识参考阈值;经剔除无效观测数据后,采用灵敏性优先与计算结果辅助校验稳定性的策略,将平均变形速率的波动情况与参考阈值作对比,实现自动判识沉降异常数据。应用这些方法,设计研发了铁路沉降变形观测信息系统,并在西康、西延高速铁路项目中推广应用,经验算,在单次变形速率与平均变形速率之间,通过设置灵敏性调整系数,可以抑制该方法的误判率,提升稳定性,在项目中能快速甄别出沉降异常数据及所处里程位置。 相似文献
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