[发明专利]一种沉井下沉施工自动决策方法及系统

说明书

本发明公开了一种沉井下沉施工自动决策方法，包括：获取沉井下沉施工中的施工数据；将施工数据根据影响因素的类型进行分类，对影响因素的权重值进行设定和调整；建立沉井决策模型并对其进行训练，形成决策树；对沉井决策模型进行测试，直至验证得到的沉井决策模型的决策错误率达到设定的要求；通过沉井决策模型分析出最优决策指令；向施工现场的智能设备输出相应的决策指令，完成自动决策过程。本发明还公开了一种沉井下沉施工自动决策系统。本发明通过将各类影响因素对施工的影响量化为权重值，并利用其对沉井决策模型进行训练和测试，使沉井决策模型能够自动分析出最优决策方案，在提高决策效率的同时减少了人工介入对决策准确性的影响。

技术领域

本发明涉及沉井基础施工技术领域。更具体地说，本发明涉及一种一种沉井下沉施工自动决策方法及系统。

背景技术

沉井基础是一个井筒状的结构物，其通过从井内挖土、依靠自身重力克服井壁摩阻力后下沉到设计标高，然后采用混凝土封底并填塞井孔，成为桥梁墩台或其他结构物的基础。沉井下沉施工实质上就是将一个在地面上事先浇制好的构筑物通过挖土沉入到地下一定深度后成为地下构筑物的施工过程。桥梁沉井基础在下沉施工过程中的姿态受到自身重力、水文环境、地质条件等多种因素的影响，沉井基础的施工工期较长，在对粉砂、细砂类土进行施工时存在井内抽水时发生流砂现象，造成沉井倾斜的问题；同时，沉井在下沉过程中遇到大孤石、树干或井底岩层表面倾斜过大时，也会影响沉井的施工效率和施工质量。

目前，沉井下沉施工决策通常会将水文地质条件、施工环境、沉井姿态、井下泥面标高、沉井底面反力等主要影响因素进行综合分析确定下一步施工指令。然而，这种沉井下沉施工决策方案都是基于人工经验作出决策，通常需要根据现场实时影响因素对具体方案再进行调整，由于对施工数据进行人工分析处理需要一定时间，导致决策方案相对现场施工进度较为滞后，无法及时有效的对施工状态进行判断和调整，且上述决策方案过于依赖于决策者的主观经验，无法保证决策方案正确性。

发明内容

本发明的目的是提供一种沉井下沉施工自动决策方法，通过对历史施工数据进行分类分析，将各类影响因素对施工的影响量化为权重值，并利用施工数据和影响因素的权重对沉井决策模型进行训练和测试，使沉井决策模型能够根据实时施工数据自动分析出最优决策方案并通输出相应的决策指令，在提高决策效率的同时减少了人工介入对决策准确性的影响，使得到的决策指令更加合理有效。

为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种沉井下沉施工自动决策方法，包括：

S1、获取沉井下沉施工中的施工数据；

S2、将所述施工数据根据影响因素的类型进行分类，根据初始状态下的施工数据设定各影响因素的权重值，并根据实时采集到的施工数据对所述影响因素的权重值进行调整；

S3、以预设施工周期内的施工数据和影响因素的权重值为基础建立沉井决策模型并对其进行训练，得到不同影响因素的作用下沉井决策模型对实时施工数据的变化的响应值，形成决策树；

S4、利用实时采集到的施工数据对所述沉井决策模型进行测试，直至验证得到的所述沉井决策模型的决策错误率达到设定的要求，否则重复S3中的内容采用新的施工数据继续对所述沉井决策模型进行训练；

S5、获取最新的施工数据和对应的影响因素的权重值并将其导入所述沉井决策模型，通过所述沉井决策模型分析出最优决策指令；

S6、将所述最优决策指令的输出数据进行分类并生成对应的决策指令，向施工现场的智能设备输出相应的决策指令，完成自动决策过程。

优选的是，所述沉井下沉施工自动决策方法，步骤S2中，使用施工数据对影响因素的权重值进行设定和调整的方法如下：

S21、将采集到的施工数据根据影响因素的类型进行分类，任一类影响因素中包括多个数据测点；