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南水北调东中线工程具有沿线闸泵设施多、水力调度节点密集、实时调度耦合性强、数据量大多源、场景多样的特点,国家水网建设和人工智能发展背景下,亟待研发水力调度大模型进行数字赋能.本文针对水力调度系统多源数据整合、专业知识适配及动态决策支持等技术难题,按照数据基座-模型开发-场景适配的结构,构建了基于多模态耦合与检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)的南水北调东中线工程水力调度大模型框架.框架包括3项关键技术:L0多模态数据基座实现数据深度融合与高效访问、数据-模型双驱动预测的 L1/L2模型与 RAG技术融合转化、考虑多场景适配的 L3全景数字孪生平台.框架可实现多模态数据融合、多场景适配和决策调度方案生成.本框架分别应用于考虑沿线水位约束的南水北调中线工程总干渠水力调度、考虑输水建筑物水位波动的南水北调中线工程总干渠水力调度、考虑流量需求和水质约束的南水北调东线工程水网水力调度三大典型场景.场景应用结果表明:该框架各模块协同作用显著,相较于常规 L1、L2水力调度模型,RAG赋能的水力调度模型的可解释性与实时响应能力进一步提升,水动力、水质的综合调度准确率达 0.845(较常规开源 RAG系统提升 0.098).该研究可应用于大型调水工程的水力调度,为工程数字化智能化高质量发展提供可行技术路径.
水力调度多模态耦合检索增强生成大语言模型数字孪生南水北调
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自主式智慧重载是重载铁路实现安全可靠、高效集约和绿色低碳的重要发展方向,空间智能是支撑其感知、决策与执行闭环的关键基础.探讨自主式智慧重载及其空间智能的概念内涵、提出面向任务范围、环境适应能力与人机分工的自主化能力分析框架,构建空间智能共性参考架构;围绕物理等效数字孪生、多模态空间推理和多专业协同空间智能体,梳理研究进展与关键技术挑战,分析其在产运销一体化运输组织、重载列车群组运行、基础设施少人、无人智能运维及交能融合中的应用机制.重载铁路自主化的关键在于贯通多尺度对象表征、跨专业过程推演与工程约束下的协同行动.空间信息领域需加强与铁路工程、人工智能和自动控制的交叉融合,通过数据、模型与知识协同,将空间信息服务由状态表达拓展至认知推理、决策支持和执行反馈,为重载铁路自主运行提供空间智能支撑.
重载铁路空间智能数字孪生多模态空间推理空间智能体
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大型建筑工程项目的场地策划涉及规划条件、场地环境和功能需求等多源信息,传统方法存在信息整合困难、方案生成效率较低及评价过程较主观等问题.本研究旨在构建从参数输入、方案生成到任务书输出的场地智能策划工作流,该工作流由数据指标、生成分析和结果输出三个模块组成:数据指标模块利用大语言模型确定设计数据与规则指标,提供统一的数据基础;生成分析模块结合生成式设计与深度学习方法,生成并预评价场地策划多方案布局;结果输出模块构建任务书生成智能体,并通过智能化轻量平台集成各模块.最后,以一个大型建筑工程项目为例,对场地智能策划工作流进行应用,为大型建筑工程场地策划的信息处理、方案生成和决策支持提供智能方法参考.
建筑策划智能策划生成式设计深度学习场地策划
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船舶焊接工艺具有规范复杂、工序耦合紧密及工程约束强等特点,传统依赖人工经验和分散规范文档查阅的技术支持方式,在涉及多条款、多工序和多参数约束的复杂推理场景下难以满足准确性、可追溯性和一致性要求.尽管大语言模型(large language model,LLM)在通用自然语言任务中表现突出,但在船舶焊接等专业工程领域仍面临知识幻觉、推理不稳定及结果可验证性不足等问题.针对上述挑战,提出了一种面向船舶焊接工艺问答与推理的LLM知识增强生成框架——SW-KAG(ship welding knowledge-augmented generation,船舶焊接知识增强生成).该框架在统一的领域Schema约束下构建焊接知识图谱,实现多源异构焊接知识的结构化表达,并与LLM的语义理解与推理能力相结合,为船舶焊接工艺选择、适用性分析及质量验证提供决策支持.实验采用F1分数、语义相似度及LLM裁判相结合的多维评价方法,从准确性、完整性与专业性等方面对框架性能进行分析.结果表明,SW-KAG在多项指标上均显著优于RAG(retrieval-augmented generation,检索增强生成)与GraphRAG(图检索增强生成)两种对比方法,有效提升了工程语义一致性并抑制了模型幻觉.所提出的SW-KAG框架有效提升了LLM在船舶焊接领域的知识理解与推理能力,为焊接知识问答、工艺分析与辅助决策提供了支持.
船舶焊接工艺知识图谱大语言模型工程应用
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本文聚焦水利工程领域,深入探讨地理信息系统(GIS)技术与数字化测绘技术在工程测量中的应用.通过分析水利工程测量的特点与需求,阐述GIS技术在空间数据管理、分析及决策支持方面的应用,以及数字化测绘技术在地形数据采集、处理中的优势.结合水利工程实际案例,研究两种技术的融合应用模式,为提升水利工程测量精度、效率及智能化水平提供理论依据与实践参考,助力水利工程建设与管理的高质量发展.
水利工程工程测量地理信息系统(GIS)技术数字化测绘技术
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为量化评估工程质量安全态势、支撑管理决策.基于博弈平衡理论,通过对海量质量安全数据进行数字化处理、融合主观调整手段、梳理质量安全检查体系内部机理,构建可靠性评价模型.以一大型引调水工程为例,通过统计数据拟合,揭示了工程质量安全管理中施工端与监督端问题数量博弈关系的动态平衡机制,确定了问题数据分类标准,标定了问题系数,并设定了起始赋分值与预警.文章阐明博弈平衡点在工程领域的实践内涵,为风险研判提供理论依据,建立的评价方法可为工程质量管理提供决策支持,并推动质量安全管理从经验判断向数据化、模型化转型,为工程建设质量安全管理评价提供借鉴.
质量安全评价博弈平衡理论动态平衡方法及应用风险研判
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控制扬尘是建筑施工环境污染防治的重要任务,也是实现资源高效利用与成本降低的关键;以广州市 H 旧改项目为依托,基于施工现场扬尘管控现状,通过 Pareto分析识别主要影响因素,采用 AHP 确定指标权重,并运用功效系数法对3 个扬尘控制方案进行量化排序与优选.以原人工型方案为对照基准,半自动型和智能型为改进方案,构建了 Pareto-AHP-功效系数法的多准则决策支持框架,为推动建筑业从经验决策向数据驱动决策转型提供了方法支撑.
建筑工程扬尘控制方案优化多准则优化
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为了解决民航维修事件中风险来源复杂、非技术因素难以量化、管理决策缺乏评估依据的问题,研究提出一种融合贝叶斯网络与系统动力学的民航维修事件风险分析与决策模型.首先,基于维修事件数据构建贝叶斯网络,识别不同维修场景下关键风险因素及其影响程度;之后,将识别出的关键非技术风险因素引入系统动力学模型,模拟不同管理干预方案下维修风险的动态演化过程,从而为维修风险管控决策提供量化支持.结果显示,该方法能够在多类维修事件情景下有效识别人员、程序与管理等非技术关键风险因素,并为优化维修风险管控策略提供定量决策支持.研究结果可为民航维修安全管理提供方法参考.
安全工程民航维修安全贝叶斯网络系统动力学风险分析
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为提升海上交通事故风险评估的系统性与量化水平,提出了一种融合扎根理论(Grounded Theory,GT)与树增强朴素贝叶斯(Tree Augmented Naive Bayes,TAN)的混合分析框架.以广东海域2013-2024年342份事故报告为样本,首先通过扎根理论三级编码自下而上提炼风险因素,继而结合AcciMap系统框架构建涵盖"公司-管理-操作-船舶-环境"五个层级的评估指标体系.经Spearman相关分析剔除冗余因素后,最终确立了包含21项关键指标的精简体系.基于该体系,构建数据驱动的TAN贝叶斯网络模型,经验证整体分类精度达90％.通过敏感性分析识别出八个关键驱动因素,情景模拟进一步表明,在典型恶劣环境组合下,重大事故概率由基准状态的14.3％显著上升至81.6％.研究不仅系统揭示了事故严重程度的形成机制,所构建模型还可为航运企业风险防控与海事监管资源优化提供定量决策支持.
安全工程海上安全海上交通事故风险评估贝叶斯网络
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为破解智慧水利中多源水文监测数据整合困难与决策支持滞后的瓶颈,提升水务运营智能化水平,本研究构建了一套水文监测数据融合技术体系.该体系基于"云—边—端"协同架构,通过时空标准化与加权自适应融合算法,实现异构数据的实时整合与质量优化.以某市源水输水工程为例进行验证,应用后,多源数据融合耗时从>2 h缩短至<2 min,水质异常识别准确率从约75%提升至约98%,下游风险预警平均提前70 min.结果表明,该技术能够有效打破数据孤岛,增强监测预警的主动性与精准性,为智慧水务落地提供可靠路径.
智慧水利数据融合"云—边—端"协同自适应算法水文监测
