一种基于渣土运输结果的工程施工进度预估方法与流程

本发明属于工程，尤其涉及一种基于渣土运输结果的工程施工进度预估方法。

背景技术：

1、目前渣土运输施工进度评估方法主要有以下几种：人工观察法：通过现场人工观察和记录的方式，对渣土运输的施工进度进行评估。可以根据观察到的运输车辆数量、运输频率和渣土堆放情况等来判断施工进度。gps定位系统：利用全球定位系统(gps)对渣土运输车辆进行实时定位和跟踪，通过分析车辆的位置和移动速度等数据，评估渣土运输的进度。摄像头监控系统：在施工现场设置摄像头，对渣土运输车辆进行实时监控和录像，通过观察车辆的运行状态和运输频率等，评估施工进度。数据分析：将渣土运输过程中的相关数据进行收集和分析，如运输车辆的出发时间、到达时间、载重量等，通过数据分析来评估施工进度。

2、人工观察法简单易行，但受到人为主观因素的影响，可能存在误差，且浪费人力。gps定位系统和摄像头监控系统可以提供实时的数据和图像，准确度较高，但需要投入相应的设备和技术支持。数据分析方法可以通过大量数据的统计和分析，提供较为客观的评估结果，但需要对数据进行合理的处理和解读，部分方法依赖于数据的采集和处理，如果数据收集不准确或受到干扰，可能会影响评估结果的准确性。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明使用数据分析方法，提出了基于渣土运输结果的工程施工进度预估方法，使用多种方法对施工进度进行合理处理、解读，提高进度评估的精准度。

2、本发明公开的基于渣土运输结果的工程施工进度预估方法，包括以下步骤：

3、s1根据施工场景以电子围栏的方式，定义工程所有施工区域的位置、预计产量和计划完成日期planenddate；并计算该工程预计总产量＝∑每个施工区域的预计产量；

4、s2渣土车进场施工时登记其核载方量，标记为w；

5、s3渣土车单趟运输过程：

6、1)挖机装车完成后，给系统一个信号，系统iot智能硬件自动识别和采集装车信息，记录运输起点gps位置及所属施工区域s，运输车c1，标记运输开始时间为t1，此时车辆里程m1，总油耗为o1；

7、2)每5秒检测一次渣土车gps位置，当检测到渣土车行驶到预先设置的卸料区域电子围栏内，并且举起货箱卸料时，认为该趟运输结束，记录运输终点gps位置及所属施工区域信息e，标记运输结束时间为t2，此时车辆里程m2，总油耗为o3；

8、3)计算单趟运输时间t＝t2-t1，单趟运输里程s＝s2-s1，单趟运输油耗o＝o2-o1，记录单趟运输方量w；

9、s4建立施工进度实时感知模型，每完成一趟运输，进行一次计算工程整体预计进度和每个施工区域的预计进度，判断工程整体进度和每个施工区域进度是否有延期风险。

10、进一步地，评估工程整体进度是否有延期风险，步骤如下：

11、剩余方量r(立方)＝∑每个施工区域的预计产量-∑每一趟的运输方量；

12、过去7天平均运输方量avg＝∑过去7天的所有运输方量/7天；

13、剩余方量开采完还需要的时间d(天数)＝r/avg；

14、计算剩余方量预计开采完成的日期enddate＝当前日期+d：

15、如果enddate>planenddate，则说明工程施工进度有延期风险；

16、如果enddate<＝planenddate，则说明工程施工进度正常或可提前完成。

17、进一步地，评估每个施工区域进度是否有延期风险，包括：

18、该区域剩余方量r＝该区域的预计产量-∑该区域每一趟的运输方量；

19、过去7天平均运输方量avg＝∑过去7天的所有运输方量/7天；

20、该区域剩余方量开采完还需要的时间d(天数)＝r/avg；

21、计算剩余方量预计开采完成的日期enddate＝当前日期+d：

22、如果enddate>planenddate，则说明该区域施工进度有延期风险；

23、如果enddate<＝planenddate，则说明该区域施工进度正常或可提前完成。

24、进一步地，对工程整体进度建立威布尔分布模型，并评估进度，威布尔分布模型如下：

25、

26、式中，β为形状参数，η为尺度参数，t为时间参数；

27、进度概率分布函数为：

28、

29、使用k-s检验，将假设的理论进度概率分布函数f(t)与实时监测的进度值的累积分布f(t)’进行比较，找出其中的最大异常，参考采样分布，确定该进度异常是否影响后续的总体进度。

30、进一步地，所述将假设的理论进度概率分布函数f(t)与实时监测的进度值的累积分布f(t)’进行比较，找出其中的最大异常，包括：

31、假设样本容量为n，样本从小到大的序列为t1，t2，…,tn，其经验分布函数为：

32、

33、计算样本经验分布函数和理论分布概率函数之间的绝对差，其中最大绝对差dn为：

34、

35、为在显著水平为α、样本数量为n的情况下绝对差的阈值；

36、如果满足上述条件，则进度让人满意，否则进度出现异常。

37、进一步地，对每个施工区域进度建立威布尔分布模型，并评估进度，威布尔分布模型如下：

38、

39、式中，β为形状参数，η为尺度参数，t为时间参数；

40、进度概率分布函数为：

41、

42、使用k-s检验，将假设的理论进度概率分布函数f(t)与实时监测的进度值的累积分布f(t)’进行比较，找出其中的最大异常，参考采样分布，确定该进度异常是否影响后续的总体进度。

43、进一步地，所述将假设的理论进度概率分布函数f(t)与实时监测的进度值的累积分布f(t)’进行比较，找出其中的最大异常，包括：

44、假设样本容量为n，样本从小到大的序列为t1，t2，…,tn，其经验分布函数为：

45、

46、计算样本经验分布函数和理论分布概率函数之间的绝对差，其中最大绝对差dn为：

47、

48、为在显著水平为α、样本数量为n的情况下绝对差的阈值；

49、如果满足上述条件，则进度让人满意，否则进度出现异常。

50、进一步地，还输出施工产出效率实时感知模型，包括：

51、平均运输时间avgt(小时/趟)＝∑每一趟的运输时间t/趟数；

52、平均运输油耗avgo(升/趟)＝∑每一趟的运输油耗o/趟数。

53、进一步地，还输出施工产出分布统计的实时感知模型，包括：

54、当前总产量total＝∑每一趟的运输方量；

55、过去某一时间段每天的产量分布distribute＝groupby(∑当天每一趟的运输方量,date)。

56、本发明的有益效果如下：

57、根据历史上的渣土运输结果数据建立多种进度评估模型，再将实时采集的渣土运输数据与模型进行比较，可有效预估工程施工进度。