Semantic IFC Data Model for Automatic Safety Risk Identification in Deep Excavation Projects
Semantic IFC Data Model for Automatic Safety Risk Identification in Deep Excavation Projects
复制标题
用于深基坑工程自动安全风险识别的语义 IFC 数据模型
DOI：
10.3390/app11219958
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发表时间：
2021-10
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Maxwell Fordjour Antwi-Afari
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yongcheng Zhang;Xuejiao Xing;Maxwell Fordjour Antwi-Afari
深基坑施工过程中的安全风险识别是一项信息密集型任务，涉及分散在项目规划文件中的施工信息以及从不同现场传感器获得的动态信息。然而，信息集成和交换效率低下一直是安全风险自动识别在实际应用中发展的重要障碍。本研究旨在通过开发基于建筑信息模型（BIM）中央数据库的语义工业基础类（IFC）数据模型来实现动态深基坑开挖过程中信息集成和交换的要求。分析了动态深基坑风险识别所需的施工信息。基于语义IFC数据模型、涉及的关系（即风险事件、风险因素、施工参数和施工阶段之间的逻辑关系和约束）和BIM元素来识别施工信息之间的关系。进一步提出了一种基于语义数据模型的安全风险自动识别方法，并通过在BIM环境下建立的施工风险识别原型进行了测试。结果表明，基于 BIM 的中央数据库通过链接 BIM 元素和与动态施工过程相对应的所需施工信息，可有效加速自动安全风险识别。
Safety risk identification throughout deep excavation construction is an information-intensive task, involving construction information scattered in project planning documentation and dynamic information obtained from different field sensors. However, inefficient information integration and exchange have been an important obstacle to the development of automatic safety risk identification in actual applications. This research aims to achieve the requirements for information integration and exchange by developing a semantic industry foundation classes (IFC) data model based on a central database of Building Information Modeling (BIM) in dynamic deep excavation process. Construction information required for risk identification in dynamic deep excavation is analyzed. The relationships among construction information are identified based on the semantic IFC data model, involved relationships (i.e., logical relationships and constraints among risk events, risk factors, construction parameters, and construction phases), and BIM elements. Furthermore, an automatic safety risk identification approach is presented based on the semantic data model, and it is tested through a construction risk identification prototype established under the BIM environment. Results illustrate the effectiveness of the BIM-based central database in accelerating automatic safety risk identification by linking BIM elements and required construction information corresponding to the dynamic construction process.
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