点击 蓝色 字体 订阅 微信公众号
内容简介
本文以智能建筑项目管理为重点，提出了一种集成建筑信息模型(BIM)、物联网(IoT)和数据挖掘(DM)技术的闭环数字孪生框架。具体来说，物联网连接物理和网络世界，捕捉实时数据，用于建模和分析，而虚拟模型中的数据挖掘方法旨在发现收集的数据中隐藏的知识。提出的数字孪生已在一个基于 BIM 的实际项目中得到验证。基于物联网设备的大量巡检数据，构建4D可视化和以任务为中心或以工人为中心的流程模型作为虚拟模型，模拟任务执行和工人协作。然后，通过过程挖掘和时间序列分析对高保真虚拟模型进行了研究。结果表明，模糊miner模型可以预测当前过程中可能出现的瓶颈，而多元自回归综合移动平均(ARIMAX)模型可以预测下一阶段完成的任务数量。因此，策略决策不仅可以实现提前预防可能的失败，而且可以合理安排工作和人员，使过程适应变化的条件。总之，本文的意义在于构建一个融合BIM、物联网、数据挖掘等先进项目管理技术的数据驱动的数字孪生框架，便于数据沟通和探索，从而更好地理解、预测和优化物理施工操作。在未来的工作中，我们将使用具有多个数据流的更复杂的案例来测试所开发的框架，并根据对施工活动的实际观察给出更详细的解释。
关键词：Digital twin， Building information modeling (BIM)， Process mining
主要内容：
（ 1 ） 数字孪生框架
本文以智能建筑项目管理为 重点，提出了一种集成建筑信息模型(BIM)、 物联网(IoT)和数据挖掘(DM)技术的闭环数字孪生框架。
其中，物联网连接物理和网络世界，捕捉实时数据，用于建模和分析，而数据挖掘方法旨在从虚拟模型发现收集数据中隐藏的知识。
图1 BIM 支持建设项目的数字孪生拟议框架
（ 2 ）模型分析和验证
提出的数字孪生已在一个基于 BIM 的实际项目-荷兰某栋建筑工程-中得到验证。
（ 2.1 ）施工过程建模
基于物联网设备的大量巡检数据，构建4D可视化和以任务为中心或以工人为中心的流程模型作为虚拟模型，模拟任务执行和工人协作。
图2虚拟模型的4D快照 (a) 二月 (b) 三月 (c) 八月 (d)12月( 包含点云 )
数据丰富的4D模型可以与物联网数据同步，物联网数据将传统的3D几何模型与时间线连接起来，从而生成对当前项目状态的数字描述。图2以2月底、5月底、8月底和12月底建成的模型为例，反映了随着时间推移的施工过程。
图3以任务为中心的流程模型 (a) BPMN (b) Petri网
图4以工人为中心的流程模型(a)BPMN (b) Petri网
另一方面，利用感应矿机进行过程挖掘，实现过程发现的自动化，并使用ProM工具将正在发生的构建工作映射到过程模型中。图3和图4分别从任务和工作人员的视图显示5月份的过程模型。
（ 2.2 ）施工过程诊断和过程预测
通过过程挖掘和时间序列分析对高保真虚拟模型进行了研究。
图5关于 5月进度 瓶颈检测的模糊过程模型 (a)任务中心模型 (b)以工人为中心 模型
图6任务外立面工作某一瓶颈的4D模型可视化
除了流程模型之外，4D模型提供了一种直观的方法可以直观地突出的瓶颈所在空间位置。 同时，基于时间序列数据的预测，可以提前提供施工进度概况，指导实时决策，优化工作安排。
图7 增强的Dickey-Fuller检验 (a)原始时间序列数据 (b)一阶差分后的平稳数据
图8 平稳数据后的一阶差分 ACF和PACF点图
图9 预测线和相应的真实值（a）整体数据集 (b)测试集
为了更好地理解预测的准确性，图10(a)将残差可视化，残差在零附近振荡，表明预测的质量很高。
图10 (a)整体数据集 (b)训练集 (c)测试集
图11 (a)和(b)按月变动任务数和工人人数 (c)任务数量和工人之间的关系
从时间序列数据中可以直接观察到已完成任务和参与人员的特征，这可以作为管理者进行项目管理的直接证据。图11(a)和(b)分别以y~log(x)的形式进行线性回归和线性回归的变量拟合良好，其置信区间分别为95%，表明当月的任务数和工人数都有增长的趋势。图11(c)中，完成的任务数量与工人数量呈正相关关系。
时间序列数据包含了大量关于任务和工作者的隐藏知识，这可以揭示项目演变的本质。此外，通过与四种常用时间序列算法的比较，进一步验证了ARIMAX算法在预测施工进度方面的优越性。
面向智能建筑服务，在BIM、物联网和DM的集成下开发包含物理模型、虚拟模型和连接数据的数字孪生框架促进自动化、数字化、以及智能化的建设项目管理。
物联网的丰富数据源是网物同步的基础，将其映射到IFC方案中以实现模型互操作性，然后将其存储为事件日志，用于数据分析和智能推理。
本研究通过将先进的DM技术包括过程挖掘和时间序列分析集成到虚拟孪生环境，从物理端收集并存储在云BIM中的海量物联网数据。
实践证明，在虚拟空间中实现客观的流程模拟、瓶颈诊断、进度预测，保证对整个流程的全面了解，支持快速的故障排除，并在早期阶段提供数据驱动的决策，以改善现实世界的工作流程和人员配备，具有重要意义。
