[發明專利]一種盾構機施工風險防控方法及系統有效
| 申請號: | 201910679939.8 | 申請日: | 2019-07-26 |
| 公開(公告)號: | CN110359919B | 公開(公告)日: | 2021-01-05 |
| 發明(設計)人: | 孫振川;高會中;洪開榮;李鳳遠;張兵;褚長海;張合沛;任穎瑩;馮歡歡;李巖;周振健;常彥偉;韓偉鋒 | 申請(專利權)人: | 中鐵隧道局集團有限公司;盾構及掘進技術國家重點實驗室 |
| 主分類號: | E21D9/06 | 分類號: | E21D9/06;E21F17/18;G06Q10/06;G06Q50/08 |
| 代理公司: | 鄭州浩翔專利代理事務所(特殊普通合伙) 41149 | 代理人: | 靳錦;邊延松 |
| 地址: | 510000 廣東省廣州市*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 盾構 施工 風險 方法 系統 | ||
1.一種盾構機施工風險防控方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1:定期進行數據采集與傳輸;所述定期進行數據采集的數據包括機器數據、故障數據、導向數據、地面沉降數據、管片姿態數據及工程數據;
S2:將采集的大量數據進行分類儲存,運用大數據技術進行數據處理分析;具體步驟為:S21:通過在大數據服務器上開發sokect端口,提供盾構機數據接收的接口完成數據的采集存儲; S22:通過大數據flume技術,將收到的數據解析、過濾無效數據后,轉換成有效數據向后臺進行發送; S23:通過大數據flume技術,將數據復制成兩部分,一部分直接導入到hbase數據庫中,另一部分導入kafka數據處理隊列中; S24:通過spark-streaming從kafka的隊列中獲取數據,再從redis的數據庫讀取系統的配置信息,對數據進行檢測和補充,然后按照規則進行統計匯總; S25:采用hbase數據庫,保存加工后的匯總數據; S26:通過統計分析、數據挖掘、機器學習技術對盾構機大數據進行分析處理; S27:存儲分析的結果,包括每天、每月、每年及整個生命同期的平均值、最大值,最小值,中位數,眾數,核心最大值,核心最小值,直方圖數據; S28:得到查詢項目及盾構機的各類風險預警情況;
S3:根據大數據分析的結果,獲得各項施工風險的防控信息;防控信息包括實時顯示工程施工風險防控、機器故障風險預警、掘進參數預警、質量風險防控和工期風險防控。
2.一種應用于權利要求1所述盾構機施工風險防控方法的盾構機施工風險防控系統,其特征在于,包括:數據采集模塊:定期進行數據采集與傳輸;數據處理模塊:將采集的大量數據進行分類儲存,運用大數據技術進行數據處理分析;風險預警模塊:根據大數據分析的結果,獲得各項施工風險的防控信息。
3.如權利要求2所述的盾構機施工風險防控系統,其特征在于,所述風險預警模塊包括工程施工風險防控模塊、機器故障風險預警模塊、掘進參數預警模塊、質量風險防控模塊和工期風險防控模塊。
4.如權利要求3所述的盾構機施工風險防控系統,其特征在于,所述工程施工風險防控模塊先錄入施工風險源,并對施工風險源進行分級,獲取施工風險專項應對方案。
5.如權利要求3所述的盾構機施工風險防控系統,其特征在于,所述機器故障風險預警模塊設置報警點位,進行歷史故障查詢及實時故障顯示報警。
6.如權利要求3所述的盾構機施工風險防控系統,其特征在于,所述掘進參數預警模塊設置參數預警閾值、設置預警分級,實時查詢預警記錄,進行單參數預警和方案預警。
7.如權利要求3所述的盾構機施工風險防控系統,其特征在于,所述質量風險防控模塊進行設備導向姿態風險預警、地面沉降風險預警及管片姿態風險預警。
8.如權利要求3所述的盾構機施工風險防控系統,其特征在于,所述工期風險防控模塊比較施工時間工期及施工進度工期,施工時間工期大于施工進度工期時,發出預警。
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