市政工程智能信息化发展局部应用

余献敬

摘要：随着广泛的监控应用、网络应用、大数据对比，以及BIM建模的广泛使用，建设行业也迎来了智能信息化时代。市政工程也随着网络信息系统以及软件的应用在智能方面有所提升。通过不断完善近期完成了市政工程施工标准化智能监督系统软件的编制，并申请了软件著作权，这是本人第一次在市政工程方面软件应用编写的尝试，目前已经在企业内部搭建了网络应用平台，逐步开发市政智能信息化软件系统以及网站专业平台，通过大数据进一步完善该系统。本文将分享部分市政工程智能信息化发展的探讨，为更多的市政工程智能化提供参考。

关键词：市政工程;市政智能信息;市政工程智能;市政工程网络

首先是市政信息系统的规划。目前在独立计算系统的激增、管理信息系统 （MIS） 服务交付中的组织问题，需引起重视。制定并执行针对这种复杂环境的量身定制规划流程，让各个级别的客户者都能够阐明对信息的需求，识别现有系统的问题，提出组织提升建议。组织问题和管理流程被证明比技术问题更加复杂。事实证明，技术建议的实施比改变组织要容易得多。为了充分体现新信息技术的作用，必须找到更有效的方法来促进正式组织边界的跨越。

1、集成基础设施管理环境市政信息模型和联合软件架构

基础设施系统通常由复杂且高度相互依赖的网络组成，因此认识到需要采用集成方法进行基础设施管理。然而，此類方法的成功实施在很大程度上取决于整合和共享分布在不同部门甚至组织中的不同数据和软件资源的能力。在各种基础设施领域开发集成信息模型和软件环境，这是实现所需集成的关键推动因素，目前正成为许多研究工作的重点。基于ISO空间数据标准的综合市政信息模型的开发，可以支持高效的数据集成、共享和管理。它还提供了一个联合多层参考架构，以促进集成基础设施管理环境 （IIME） 的开发和部署。将异构数据源和应用程序集成到开放、一致和可互操作的环境中的原型 IIME 的实现。原型环境集成了许多分布式数据源和应用程序，以支持在市政工程执行的多个流程。

2、市政工程分布式无模型强化学习控制

市政工程分布式学习可以在众多复杂的物理网络系统（例如市政智能交通，机器人群，市政电力系统等）中实现有效的决策。这种局限性可能会阻碍在安全关键系统决策中的广泛部署。目前提出用于互连线性子系统，保证稳定性的分布式强化学习（SGDRL）框架，而无需了解子系统模型。虽然过程中需要处理来自对等（p2p）通信体系结构的数据，但是每个子系统的控制实现仅基于其本地状态。互连子系统的稳定性将通过对角线主导特征值条件来确保，然后将其用于无模型RL算法中，以便稳定的控制增益。RL算法结构遵循非策略迭代框架，具有交错的策略评估和策略更新步骤。通过在四个互连子系统上进行仿真，可以在数值上验结果。

3、智能市政应用的无线传感器网络

市政工程需要发展多种基于物联网 （IoT） 的应用程序，提高工程服务的效率、可靠性和弹性。因此使用规模模型寻找解决与无线传感器网络 （WSN） 快速部署相关的问题。技术资源的三种不同路由模型作为每个 WSN 部署的替代方案，以确保智能计量所需的集线器之间的连接。另一方面，当部署这种类型的无线通信网络时，这些解决方案必须降低成本。目前提出了各种考虑物理层和网络层的优化模型，以集成不同的无线通信技术，从而在数据聚合点的最少数量方面降低成本。与之前提出的单一蜂窝技术相比，使用异构无线网络可以降低资源成本和能源消耗。这项工作提出了一个规模模型和三种不同的无线网络路由模型。在每种情况下，都会进行评估。

4、预测市政工程的现场环境影响

预测市政工程的现场环境影响是一种在施工阶段之前评估市政工程现场环境影响重要性的有效方法。首先，通过过程导向的方法，识别42个市政工程现场环境影响。在对25个新建和改建市政工程项目进行统计分析的基础上，确定了46个指标及其相应的显着性界限。为保证评估过程的客观性，直接和间接指标始终以市政工程项目文件中的量化数据为基础。通过研究来说明所提出模型的实际应用。模型突出了特定市政工程项目在施工阶段之前的重大环境影响。该模型的结果还允许在总体现场环境影响和特定环境方面对市政工程项目进行比较。

5、智能市政系统的基础设施控制

在自动化领域，异构系统和体系结构之间的协作并不是一个容易的问题。到目前为止，由于技术解决方案的成本被低估，选择与需求相关的技术解决方案，遇到了实际问题。在应用SOA和IoT方法的本地服务云中创建智能市政系统的研究可以尝试。开发代理，可以通过代理的可应用编排服务并驻留在网关上，网关提供适配器和协议转换功能，并将硬件设备，API和在线服务连接在一起可以有效运转。

6、智能监控的管网建模与仿真-以市政供水系统为例

预测市政供水系统流量和压力的扩展周期模拟是十分重要的工作。可以借鉴加拿大萨斯喀彻温省里贾纳大学的实时智能系统。目的是建立实时决策支持系统，用于监控和控制水管网的运行。该系统可以始终保持操作员在维持泵站水分配压力方面的决策能力。系统由三个模块组成：专家系统模块，需水量预测模块和管网模拟模块。通常使用Hardy-Cross和Newton-Raphson方法实现仿真模块更方便。可以进一步保障程序是在MathCad和FORTRAN中实施。

7、摄像–MATLAB–BIM集成智能进度监控框架

目前有多种可用于智能监控的技术，例如无人机，摄影测量，激光扫描等。但是，由于成本高，复杂性和人力资源需求，通常受到限制。尝试建立低成本互联网协议（IP）摄像机利用摄像概念的框架，并将其与矩阵实验室（MATLAB）和建筑信息模型（BIM）集成。集成是通过MATLAB的工具和编程来完成的。IP摄像机和已开发软件的集成，使得可以自动提取混凝土和砌体的竣工量。计划数量被导入到MATLAB界面中，以便与建造数量进行比较，从而对进度进行比较评估。

参考文献：

[1]郭晓红. 浅谈现代计算机技术在市政工程管理中的应用[J]. 建材与装饰，2018，（42）：299-300.

[2]刘丽霞. 基于SQLServer的数据库技术及应用[J]. 西北工业大学出版社，2007，（11）：92-95.

[3]Metsker S J. Java框架设计.第一版[J]. 电子工业出版社，2012，（05）：24.