BIM技术在地震灾后重建房屋建筑工程造价控制方法中的研究

基于系统动力学控制重建房屋造价结果时,缺乏对地震后建筑成本数据的归集和处理过程,无法深入控制各个成本环节,控制效果差。深入研究地震灾区灾后重建房屋建筑工程造价控制方法,采用引入BIM技术的重建房屋建筑工程造价控制模型,通过该模型对建筑工程的造价成本进行预算,依据预算结果使用BIM技术归集成本数据后使用BIM数据平台存储和控制归集后的成本数据。通过造价控制体系实现地震灾后重建房屋建筑工程造价的有效控制,并采用财务ERP系统把控每个成本环节,实现工程造价优化控制。实验结果显示,该研究方法预算造价值与实际造价值差距小,约为1 000元,并在控制所有费用后节省了原始预算造价费用的11.91%,说明该方法造价控制效果好,能够有效节约震后灾区重建房屋工程造价成本。     

一种基于压缩感知的地震数据重建方法及其在城市活断层地震勘探中的应用

在城市地区采用地震勘探方法时,由于地表障碍物、地形等因素的影响,地震检波器不能按照观测系统设计规则布设,采集的地震数据存在道缺失,常规的浅层地震数据处理方法由于没有采用数据重建方法,因此会影响地震数据处理和解释的效果.压缩感知技术被引入到地震勘探中已经有十余年,但都是在石油地震勘探中应用,其原因是石油地震勘探数据量大,信噪比高.由于浅层地震勘探的覆盖次数小,信噪比低,在浅层地震勘探中应用压缩感知技术存在一定的挑战,能否应用压缩感知技术于城市浅层地震勘探尚未可知.本文对压缩感知理论在浅层地震勘探中的应用进行探索,将模拟的压缩感知采集的数据进行重建;以曲波变换为稀疏变换,通过构造0-范数的一种逼近函数建立稀疏反演模型,并提出了一种快速的求解方法.模拟数据实验表明,本文方法能够很好的对缺失地震数据进行重建.对某地区地震活断层勘探的实际地震数据进行了模拟的压缩感知采样和数据重建,并对原始数据、压缩感知采集数据和重建数据分别进行了相同的地震数据处理,偏移成像结果验证了基于压缩感知的重建方法能够获得和常规采集数据相当的处理结果.本文验证了基于压缩感知的地震数据重建技术在浅层地震勘探中的可行性,为后续的研究打下了良好的基础.     

基于波原子域的地震数据压缩感知重建

地震数据重建在地震数据处理中是非常关键的问题,针对传统地震数据重建方法受奈奎斯特采样定理的限制较大,重建数据易出现假频,以及变换基函数对于复杂地震波前信息的稀疏表示不够准确的问题,结合波原子对于简单纹理模型具有最优的稀疏表示能力,可以较好稀疏表示地震数据同相轴信息的特点,提出基于波原子域的地震数据压缩感知重建算法.首先,在波原子域建立地震数据压缩感知重建正则化模型,通过Landweber迭代算法,稀疏反演求解L1范数最小优化问题.其次,为克服波原子变换缺乏平移不变性,易在地震数据缺失道邻域产生伪吉布斯现象的缺点,数据重建过程中在检波器轴采用循环平移技术,对重建结果线性平均以抑制失真.最后,利用指数阈值收缩模型在迭代初期加速促进编码系数的稀疏程度,去除噪声,迭代接近结束时减缓阈值收缩,加强保留地震数据的细节信息与数据的主要特征.利用合成地震模型及实际数据,通过与现有算法对比实验,表明本文算法能有效提高重建地震数据SNR,并且可以更好的保持地震数据同向轴复杂区域的局部特征.理论及实验证明了以波原子域稀疏表示为基础,建立、求解地震数据压缩感知重建模型的合理性,以及结合循环平移技术、指数阈值收缩模型抑制重建数据中噪声的有效性.     

灾区震后重建中建筑工程造价快速评估技术研究

针对传统方法无法对灾区震后重建中的建筑工程造价进行快速评估的问题,提出适合灾区震后重建的,基于灰色动态预测的建筑工程造价快速评估技术。采用朗格系数法对灾区重建中建筑工程造价进行综合评估分析,确定重建工程造价范围,通过加权平均数指数法对建筑工程造价情况进行判断,构建自回归移动模型防止建筑工程造价评估中受到异常因素影响,分析人工使用费、机械设备使用费、材料使用费,计算项目造价指数,根据基期单方造价与报告期单方造价计算结果,建立灰色动态预测图,实现对灾区震后重建中建筑工程造价快速评估。实验结果表明,采用改进评估技术可在短时间内对灾区震后重建中建筑工程造价进行评估,且评估误差较低,具有一定的优势。     

高层抗震结构造价的改进控制模型研究——基于一恢复重建高层的实例分析

采用WSR模型分析建筑工程抗震结构造价控制问题时,存在造价控制效果差的弊端。通过设计的高层建筑工程抗震结构造价控制模型构建造价控制的递阶层次结构,获取高层建筑工程造价控制的多种方案,从多种方案中通过三标度法和权重向量法获取造价控制的最优方案;另外采用质量量化QoS调度方法进行高层建筑工程造价效益控制约束均衡设计,以获取最优方案中高层建筑工程抗震结构造价控制的结果。实验结果表明,所设计模型可有效分析高层建筑的质量化特征,可改进控制高层抗震结构工程造价,预估消耗成本可控制在1.8万元以下,且分析耗时均值为0.15 h,具有节省成本和效率快的优势,控制效果较好。     

基于压缩感知理论的微地震资料噪声压制

针对微地震信号的特点,在讨论压缩感知理论基础上,研究了基于该框架理论下的微地震资料噪声压制方法.首先从微地震信号的稀疏化方面讨论入手,通过小波基函数、三角函数基函数、样条基函数及高斯基函数等众多基函数的实践试算,考虑微地震信号的时空多变性,优选了适于微地震信号重建处理的高斯基函数及其组合基函数;继而,讨论了关系到重建结果优劣的测试矩阵设计问题,把以往取高斯随机矩阵改进的取为确定性高斯矩阵,使计算结果稳定程度明显提高;在讨论数据的规则化、K参数的选取等问题后,提出了局部压缩感知和区域压缩感知联合处理方法,以较小的滑动窗口建立信号样本向量,通过压缩感知方法重建滑动点信号;然后取以上处理后的信号,以较大的固定窗口进行压缩感知方法重建固定窗口信号,通过处理,压制了局部均匀化和区域均匀化噪声,增强了弱微地震有效信号.     

地震丛集模型的改进

假定地震是随机点过程的实现，并且全部地震的震级分布都遵从b为常数的古登堡-里克特定律，通过传染性模型，我们对地震的时空发生率密度进行了模拟。发生率密度是通过两项求和计算的，一项代表独立或者说自发的活动性，另一项代表由先前地震诱发的活动性。第一项只与空间有关，而第二项依赖于三个因素，包括已发生地震的震级、时间和位置。本文中，对时间项我们使用修正后的大森定律，重点研究震级和空间项。对于每一项，我们形成了两种不同的假设，并且根据1987年到2000年意大利仪器记录地震的目录，分别找出了各自的最大似然参数。对2001年纪录的地震活动性计算了各自的可能性并进行了比较，这为找到最佳模型提供了一个途径。对各种假设进行蒙特卡罗模拟，由此来评估我们选择的假设的可信度。我们的研究表明，对于空间分布，反向幂密度函数比正态密度函数更可靠，而余震发生对于震级的尺度不变性假设可以在高可信水平上被拒绝。最终的模型适宜于在真实环境中计算地震发生概率。     

基于形态分量分析的含噪地震数据重建方法

随着当今勘探难度的增加,地震数据处理的精度也逐步提升,因此,对数据的完整度也提出了更高的要求.本文基于形态分量分析,采用离散余弦变换(DCT)字典和Shearlet字典的组合形式用于地震数据恢复重建,相比于其他稀疏变换具有更高的稀疏性、更强的稀疏表示能力.在MCA框架下,首先通过对地震数据中的局部奇异分量与平滑状分量分别采用DCT字典和Shearlet字典进行稀疏表示;而后,在重建的算法中加入指数阈值模型和指数阈值函数的块坐标松弛(BCR)算法来得到各个分量;最后,将不同字典得到的结果合并得到最终重建结果.通过合成数据实验和实际数据实验均表明,该方法能够有效地重建缺失地震数据,并且重建精度高于Curvelet字典与DCT字典组合、单一Shearlet字典、Shearlet字典与Curvelet字典组合.同时,通过对含噪数据以及不同信噪比的数据处理结果均验证了该方法具有较强的适应性.     

地震道重建和重采样的分形插值方法研究

为了对地震数据进行高保真重建,本文给出了分形插值函数的一种替代形式,即利用某一函数的逐段积分表达形式构建相应的分形插值函数,这种形式在以往的地震数据处理文献中未曾提及.这类分形插值函数在分形和线性插值之间建立了一种简单的关系.实际上,利用这种简单关系,许多分形插值函数问题可以简化为一种简单的向量/矩阵表示.此外,利用这种替代形式,借助于压缩因子的显式表达,我们可以进行高精度的地震数据重建.本文借助于这种分形插值函数的替代形式,发展了一种新的地震数据重建和重采样的方法.为了检验本文方法的有效性,我们采用济阳凹陷10个在一条线上的地震台站的数据对该方法进行了检验,实际地震图重建结果表明了本文提出方法的有效性.     

基于概率统计的地震岩相识别不确定性定量评价方法

地震岩相识别能够提供具有不同储层特征的岩相分布信息,对岩相识别的不确定性开展定量评价分析可降低后期油藏建模与储层评价的风险.考虑了地震岩相识别中测井岩相定义、岩石物理建模、井震尺度匹配及地震反演等环节的不确定性对岩相识别的影响,基于概率统计方法,引入熵函数实现了地震岩相识别不确定性定量评价,并结合岩相概率、重建率等多角度综合定量分析不确定性的构成及传递特征,系统地实现了地震岩相识别不确定性评价流程的整体连通.提出了结合属性交绘特征约束反演参数空间,提高地震岩相识别运算效率.模拟数据分析表明利用熵函数可精确实现岩相识别不确定性地定量表征,利用属性交绘特征约束参数空间既大幅度减少运算量,也可降低地震岩相识别的不确定性.     

震后重建项目中基于灰色模型构建的多因素造价控制模型

在当前震后重建项目的多因素造价控制过程中,未考虑造价影响因素造成的偏差,导致控制精度较低,因此需对震后重建项目中基于灰色模型构建的多因素造价控制模型进行研究。从重建项目的造价影响因素入手,分析由于震后重建项目管理程序缺位造成的进度偏差,因为设计能力影响造成的质量偏差以及因建筑材料市场供求状况不稳定造成的价格偏差,计算各影响因素造成的偏差系数,求解得出更为精确的重建项目整体偏差结果。结合灰色模型构建造价控制约束函数,并进行求解,进而完成震后重建项目中多因素造价控制模型的构建。实验结果表明,所构建模型的精确度较高,且与实际值偏离程度小,可信度较高。可以对重建项目进行全方位的动态管理,降低工程成本。     

震后建筑进度BIM估计模型改进

传统震后建筑进度BIM估计模型,未考虑精益管理对建筑施工的影响,造成建筑成本浪费较多,影响后期建筑施工进度。本文构建基于BIM和精益管理的震后建筑进度评估模型,根据模型细分震后建筑进度评估过程,在此基础上根据BIM实施三维算量,采用进度计划编制子模型获取各分项工程量,确定建筑施工的主要进度计划,实现对建筑进度计划的编制;通过虚拟施工和现实施工两条主线,利用进度控制子模型实现对施工状态的模拟和精益管理。以此为基础,进行挣值分析比较计划施工成本、实际施工成本和挣值曲线,获取震后建筑的施工进度与成本情况。实验结果说明,本文构建的模型可对震后建筑进度和工程成本进行精准估计,能够减少成本浪费。     

基于Matlab层次分析法的震后恢复重建项目质量评价研究

以提高震后恢复重建项目质量评价的准确性,提出一种基于Matlab层次分析法的震后恢复重建项目质量评价体系。层次分析法是进行准确决策的一种有效方式,但在重建项目质量评价中,评价指标繁多,数据处理分析难度较大,单独应用层次分析法的计算效果欠佳。将层次分析法与Matlab软件相结合,并经过一些技术的处理,能在短时间内获取准确的分析结果,并建立一套新的评价指标,为震后恢复重建项目的快速评估提供一种新方法、新思路,本研究对提高震后恢复重建项目质量评价的智能化水平具有一定的参考意义。     

考虑视觉传达效果的震后区域三维图像虚拟重建

传统二维震害图像方法对震后区域进行研究时,由于其拍摄角度具有局限性,震后区域图像的视觉效果不理想。提出基于三维激光扫描技术的震后区域三维虚拟重建方法,采用三维激光扫描仪测量震后区域,获取该区域的点云数据,采用Cyclone软件合并点云数据后,得到震后区域拼接后的整体点云图,将该图点云数据进行去体外孤点、去噪声点以及点云取样等处理后实施封装,在封装的点云数据上采用Sketch模型实施贴图操作,实现视觉传达效果理想的震后区域三维图形的虚拟重建。实验证明,所提方法对震后区域的三维图像虚拟重建结果精度高、视觉效果好。     

汶川地震震后恢复重建工程资金分布特点浅析及应用

采用统计拟合的方法,详细分析了汶川地震震后恢复重建工程资金的分布特点,依据震后恢复重建工程资金与烈度、人口、GDP和损失的拟合关系,提出了基于人口、地震灾害损失、GDP等因素的3个震后恢复重建工程资金快速评估模型,并利用宁洱地震数据验证经验公式的可行性。震后恢复工程资金分布特点及资金评估经验公式对未来地震进行恢复重建规划有良好的借鉴作用。     

地震后重建过程中的建筑最低成本分析

震后重建工作中,传统建筑最低成本的分析方法无法平衡成本与建筑需求性关系,造成最低成本下建筑的抗震能力较低。设计震后建筑最低成本分析方法,分析震后建筑成本需求关系,提供建筑成本与需求关系的基本数据;优化IFC建筑标准,定义最低成本指标;对分析因素进行综合设置,平衡价值链上需求关系;分析需求与建筑成本关系,完成震后建筑最低成本分析方法的构建,实现最低成本分析。实验数据表明,设计的建筑最低成本分析方法既能满足需求关系,又能实现建筑成本的最低化分析。     

基于互联网的震后虚假信息入侵实时检测系统设计

虚假震后信息入侵严重干扰抗震救灾与灾后重建进程,为防止虚假震后信息在互联网中大肆传播,需对震后虚假信息进行精准识别,设计基于互联网的震后虚假信息入侵实时检测系统。互联网以Web服务器为载体传播信息,数据包捕获模块采用WinPcap技术,并从中获取有效数据包,在协议解析模块中完成数据包TCP/IP协议、CMP协议、UDP协议解码工作,解码后的数据输入到基于SVM的震后虚假信息检测模型中。SVM模型寻求最优超平面将震后信息分为虚假与真实两个类别,根据该结果完成震后虚假信息入侵实时检测。由实验结果可知该系统检测震后虚假信息入侵误报率低于3%,相比同类型系统具有接收数据能力强、效率高的优势,对精准检测震后虚假信息具有重要意义。     

Geoid and Sea Surface Topography Derived from ERS-1 Altimeter Data by the Adjoint Method

A method for splitting sea surface height measurements from satellite altimetry into geoid undulations and sea surface topography is presented. The method is based on a combination of the information from altimeter data and a dynamic sea surface height model. The model consists of geoid undulations and a quasi-geostrophic model for expressing the sea surface topography. The goal is the estimation of those values of the parameters of the sea surface height model that provide a least-squares fit of the model to the data. The solution is accomplished by the adjoint method which makes use of the adjoint model for computing the gradient of the cost function of the least-squares adjustment and an optimization algorithm for obtaining improved parameters. The estimation is applied to the North Atlantic. ERS-1 altimeter data of the year 1993 are used. The resulting geoid agrees well with the geoid of the EGM96 gravity model.