基于大数据技术的建筑安全事故风险预防及预警系统的制作方法

本发明涉及建筑安全事故预警，具体地说，涉及基于大数据技术的建筑安全事故风险预防及预警系统。

背景技术：

1、建筑施工过程中的安全问题一直是广大工程师和建筑从业人员最为关注的问题，也是公众普遍关注的话题之一，当前虽然各类建筑安全事故的发生率已经有所下降，但是在建工程安全问题依旧是一个非常严重的社会问题，也是阻碍城市发展的重要因素之一，因此急需一种高效、准确的建筑安全预测及预警系统；由于传统的建筑安全管理方法大多以管理经验和规范为依据，例如通过智能监控对安全场所进行实时监控来掌握场所内的现状，以及根据现场已经存在的隐患进行风险分析和评估，从而对现有隐患做到预警和应急响应，但是对于建筑现场安全产生影响的因素有很多种，包括气候变化、物流管理、现场装备、人员行为、工艺和设备状态等诸多外在因素，这些因素都存在产生风险隐患的情况。

2、传统的方法主要针对各专业工程进行数据采集，如模板工程、基坑工程等，过于偏重专业，从而导致项目日趋复杂时，从业人员与管理人员的知识与经验的局限性被放大，无法针对检查得出的结果进行正确的认识与利用，尤其是在用博弈论、系统论与控制论思想指导项目建设的背景下，会使质量、安全、进度之间的博弈平衡点出现偏差，从而引发在建工程安全事故。

3、因此，本专利提供了一种基于大数据技术的建筑安全事故风险预防及预警系统方案，来解决上述技术存在的不足之处。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于大数据技术的建筑安全事故风险预防及预警系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供基于大数据技术的建筑安全事故风险预防及预警系统，包括大数据采集建筑事故风险单元、风险挖掘数据特征提取处理单元、事故风险评估预防单元、工程安全计算与预警单元和风险数据模型建立单元，所述大数据采集建筑事故风险单元用于对建筑安全信息的数据进行采集，并建立数据库，所述大数据采集建筑事故风险单元包括项目全境信息数据采集模块和ai隐患问题识别模块；

3、所述风险挖掘数据特征提取处理单元用于对大数据采集建筑事故风险单元采集的数据进行风险挖掘，所述风险挖掘数据特征提取处理单元包括数据预处理模块和特征提取模块；

4、所述事故风险评估预防单元用于对风险挖掘数据特征提取处理单元挖掘出的风险因素进行综合分析，得出在建工程安全风险评估数据，所述事故风险评估预防单元包括数据对比模块和风险预测模块；

5、所述工程安全计算与预警单元用于在在建工程安全风险达到预警阈值时进行提醒和预警，所述工程安全计算与预警单元包括预警阈值计算模块和预警提示模块；

6、所述风险数据模型建立单元用于对风险事件发生的历史进行追溯，所述风险数据模型建立单元包括时间序列模块，所述时间序列模块用于对历史风险数据进行分析和归类，并建立风险模型，预测未来在建工程安全风险。

7、作为本技术方案的进一步改进，所述项目全境信息数据采集模块通过项目全境信息采集技术对在建工程现场实境数据进行收集获取；

8、所述ai隐患问题识别模块用于对在建工程现场存在隐患问题的自动化辨识，从而对数据进行全面与精确获取。

9、作为本技术方案的进一步改进，所述项目全境信息数据采集模块包括项目全境信息采集数据获取模块和卫星数据接收模块；

10、所述项目全境信息采集数据获取模块用于实时采集在建工程项目全境，生成能反应真实情况的项目全境照片；所述卫星数据接收模块用于在野外通过卫星信号与互联网保持连接。

11、作为本技术方案的进一步改进，所述数据预处理模块用于去除异常数据和噪声，并对数据进行预处理和归一化工作；

12、所述特征提取模块用于提取各类型事故隐患的特征参数。

13、作为本技术方案的进一步改进，所述数据对比模块用于对采集的隐患数据和安全阈值进行综合评估，得出工程施工安全风险等级；所述风险预测模块用于通过数据对比模块得出的安全风险等级对在建工程项目进行安全风险预测。

14、作为本技术方案的进一步改进，所述风险预测模块采用多元线性回归模型，用于对在建工程安全风险的预测，表达式为：

15、y＝β0+β1*x1+β2*x2+…+βn*xn+ε

16、其中，安全度指标y是因变量，x1、x2、…、xn是自变量，β0、β1、β2、…、βn是模型的系数，ε是误差项；

17、建筑工程安全风险预测中，选取与建筑工程安全风险有关的隐患数量作为自变量输入，使用多元线性回归模型进行分析建模，得到在建工程安全风险的预测结果，预测结果包括以下状态：

18、状态一：当安全度量的数值低于风险控制值s1时，此时在建项目现场存在重大风险，在建工程应立即采取全面停工进行整改；

19、状态二：当安全度量的数值低于风险控制值s2时，此时在建项目现场存在较大风险，在建工程应立即采取局部停工进行整改；

20、状态三：当安全度量的数值低于风险控制值s3时，此时在建项目现场存在一般风险，在建工程应采取限期整改措施；

21、状态四：当安全度量的数值低于风险控制值s4时，此时在建项目现场存在轻微风险，在建工程应继续保持。

22、上述各值的关系为：s1<s2<s3<s4，sn为预警阈值。

23、作为本技术方案的进一步改进，所述预警阈值计算模块用于计算在建工程安全风险的预警阈值；所述预警提示模块用于向用户发送风险预警信息。

24、作为本技术方案的进一步改进，所述预警阈值计算模块采用如下公式进行预警阈值计算：

25、预警阈值＝a×r+b×s+c×t

26、其中，r、s、t分别表示项目事故隐患平衡点特征值、隐患整改的难易程度和现场管理团队的能力评价指标等，a、b、c为各项因素的系数。

27、与现有技术相比，本发明的有益效果：

28、该基于大数据技术的建筑安全事故风险预防及预警系统中，通过对过往十数年对在建工程安全与风险检查中、事故统计分析等积累的海量数据，用大数据算法拟合出多元线性回归模型；通过大数据采集建筑事故风险单元获取现场全境实况信息，不放过死角，将当前智慧工地视频监控技术的应用水平又提高了一步，而且费用增加不多，并用采集单位中的ai模块对安全事故隐患进行自动辨识，通过事故风险评估预防单元的多元线性回归模型对数据进行分析对比，做出风险预测，结合基于fta方法得出的隐患问题、影响因子、占比、后果严重程度等建立起数学模型，系统自动划分安全事故隐患等级，系统又自动将安全事故隐患，按不同的事故类型进行归约，使建筑现场风险事故的管理人员可以了解风险信息及可能发生的各种事故的危险度，从而引导项目参建各方采取差异化重点风险管控，对较大及以上事故进行规避，既减少风险事故带来的损失，又协助项目在博弈论、控制论与信息论等思想的引领下，找到合理的博弈平衡点，做到避免盲目冒进时合理管控在建工程安全风险。

技术特征：

1.基于大数据技术的建筑安全事故风险预防及预警系统，包括大数据采集建筑事故风险单元、风险挖掘数据特征提取处理单元、事故风险评估预防单元、工程安全计算与预警单元和风险数据模型建立单元，其特征在于：

2.根据权利要求1所述的基于大数据技术的建筑安全事故风险预防及预警系统，其特征在于：所述项目全境信息数据采集模块通过项目全境信息采集技术对在建工程现场实境数据进行收集获取；

3.根据权利要求2所述的基于大数据技术的建筑安全事故风险预防及预警系统，其特征在于：所述项目全境信息数据采集模块包括项目全境信息采集数据获取模块和卫星数据接收模块；

4.根据权利要求1所述的基于大数据技术的建筑安全事故风险预防及预警系统，其特征在于：所述数据预处理模块用于去除异常数据和噪声，并对数据进行预处理和归一化工作；

5.根据权利要求1所述的基于大数据技术的建筑安全事故风险预防及预警系统，其特征在于：所述数据对比模块用于对采集的隐患数据和安全阈值进行综合评估，得出工程施工安全风险等级；所述风险预测模块用于通过数据对比模块得出的安全风险等级对在建工程项目进行安全风险预测。

6.根据权利要求5所述的基于大数据技术的建筑安全事故风险预防及预警系统，其特征在于：所述风险预测模块采用多元线性回归模型，用于对在建工程安全风险的预测，表达式为：

7.根据权利要求1所述的基于大数据技术的建筑安全事故风险预防及预警系统，其特征在于：所述预警阈值计算模块用于计算在建工程安全风险的预警阈值；所述预警提示模块用于向用户发送风险预警信息。

8.根据权利要求7所述的基于大数据技术的建筑安全事故风险预防及预警系统，其特征在于：所述预警阈值计算模块采用如下公式进行预警阈值计算：

技术总结
本发明涉及建筑安全事故预警技术领域，涉及基于大数据技术的建筑安全事故风险预防及预警系统，包括大数据采集建筑事故风险单元、风险挖掘数据特征提取处理单元、事故风险评估预防单元、工程安全计算与预警单元和风险数据模型建立单元，大数据采集建筑事故风险单元用于对建筑安全信息的数据进行采集，并建立数据库；风险挖掘数据特征提取处理单元用于对大数据采集建筑事故风险单元采集的数据进行风险挖掘；事故风险评估预防单元用于对风险挖掘数据特征提取处理单元挖掘出的风险因素进行综合分析，得出在建工程安全风险评估数据；直观地了解现场的安全风险等级，从而采取相应的风险分级管控方法实现闭环管理，减少风险事故损失。

技术研发人员：傅志峰,刘原钰,黄碧秦,王志成,段云云,夏登正,丁正发
受保护的技术使用者：湖北毅瑞建设工程咨询有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15