摘要：目前我国对地下空间开发、交通建设等提出巨大需求,一大批重大隧道工程正在或即将建设。这些重大工程从勘察、设计、建造到运营积累了大量地质数据、掘进参数数据、施工日志以及运营监测等工程大数据。为达到“安全、高效、优质”的工程建设和运营,亟需应用智能算法对工程大数据进行分析处理,为工程建设的决策和规划设计提供支撑。这些需求强烈的驱动着高校培养既懂工程建设又具有智能化信息化思维的人才,这也是新工科背景下工程专业人才培养的主要内涵。文章重点研究面向工程大数据智能算法的交互式教学方法,探讨适合城市地下空间工程专业人才培养的智能化算法教学模式。以该研究为指导,开设针对本科生和研究生的智能算法课程,该系列课程获得城市地下空间工程专业学生的高度评价,学生应用所学知识切实解决各类实际工程问题。

摘要：山区公路土石混合弃渣颗粒组成的复杂性和人工堆积特征造成其工程特性难以准确测定和量化分类。利用工程大数据统计分析为量化分类提供标准和界限依据,细化弃渣分类为弃渣工程科学设计及安全防护提供支撑。依托山区高速公路多个核心弃渣场多部位多阶段土石混合弃渣的颗粒组成和天然休止角测量,形成土石混合弃渣基本特征大数据;利用工程数据统计分析山区公路弃渣的颗粒组成与休止角的分组特征,所得主要结论如下:(1)山区公路弃渣具有显著的分组特征,利用粗细比k将弃渣分为土类弃渣(k1.4)。(2)山区公路土石混合弃渣细粒占比较低,以粗粒为主。弃渣粗细比为N(0.85,0.338 9)正态分布,休止角为N(37.64,3.057 8)正态分布,土类弃渣休止角42.7°,分类及参数建议解决了取样代表性难题和结果离散性问题。(3)根据无黏性土边坡稳定性系数计算公式,结合弃渣分类和不同等级弃渣场安全系数标准,计算得到不同类弃渣控制坡率,土类弃渣控制坡率≤1:2,土石混合弃渣控制坡率≤1:1.75,石类弃渣控制坡率≤1:1.5,经跟踪检验,发现建议坡率下弃渣边坡中长期稳定可以得到有效保障。上述研究可以为山区公路弃渣场动态设计提供基础数据,具有较强的工程类比价值,有利于形成地区经验值。

摘要：[目的]为了贯彻落实国资委《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》,国有企业面临着数字化转型压力与挑战,很多电力工程企业都在探索数字化转型的方向,利用云大物移智等数字化技术,解决工程项目全生命周期数据的管理是一个重要的前提条件。[方法]针对电力工程项目全生命周期数据的大量性、多样性、复杂性,分析了关系型数据库在大部分场景的不适用性,采用NoSQL数据库MongoDB解决数据量大和数据多样性、复杂性的问题。[结果]作者以MongoDB为核心数据库进行设计构建,完成工程大数据平台建设,实现了电力工程项目过程数据的灵活建模与管理,并作为工程项目全过程的数字化产品的数据底座。[结论]实践应用证明了MongoDB数据库相比于关系型数据库更加适合数据量大、数据多样性、复杂性的场景,存储效率更高,数据查询统计能力更强。

摘要：在工程造价领域,组价是一项重要工作内容,组价过程需耗费造价人员大量时间和精力,故提升组价效率是业界共同的目标。业界将历史组价成果与云计算和大数据的技术结合,试图提升组价效率,但照搬历史数据无法贴合施工方案。笔者提出智能组价思路,用语义分析技术识别清单特征,用智能算法模拟人脑思考进行组价,实现组价结果与施工方案的贴合,并分享了智能组价实施的难点与改进思路。

摘要：中国石油在全国拥有2万多座加油站,每年新建、改造的油站近千座,尤其近几年开展的油站防渗改造工作在全国范围内全面启动,油站的新建、改造在中国石油均基于加油站标准化规范来开展工程项目设计、施工、监理等业务,是一种最具备标准化作业的工程主体,但是在近10年的油站建设中,尚未引入BIM技术实行在线、电子、协同的标准化管理模式,为了能在油站工程中充分发挥BIM技术及信息化协同的价值,相关从业看与客户充分实践了BIM咨询服务和基于BIM的工程项目管理信息化应用,通过构建工程项目管理业务的“互联网+协作平台”,为基于BIM进行信息管理的各个项目参与方提供一个信息交流和相互协作的虚拟网络环境,实现了充分发挥业主驱动、组织协同、共同推进的项目管理目标,文章重点介绍BIM技术与工程项目管理信息化应用的集成实践经验,为同类型项目管理提供借鉴基础。