数字孪生技术在水厂设备预测性维护中的应用研究

针对水厂设备维护管理难度大的问题,研究利用数字孪生技术构建数字模型,并在故障预测中引入自组织映射神经网络,对水厂设备进行预测性维护。通过BIM技术构建水厂设备数字孪生底座,利用传感器、通讯网络等实现设备状态和关键参数的集成展示与实时监测,并结合自组织映射神经网络创建故障预测模型,制定相应的维护方案,通过数字孪生驾驶舱进行综合展示,为管理者提供全面的决策支持。结果表明,基于数字孪生的预测性维护管理显著减少了设备故障停机时间和维护成本,提高了设备管理效率。

管网工程设计中的软件协同BIM技术研究

BIM技术是建筑业在信息化时代的代表技术,地下管网工程是市政基础设施建设的重要组成部分,是城市生活物质输送和信息传递的主要介质,对城市职能的正常实现至关重要。BIM技术的应用,多数情况下以承载信息的模型为前提,对于管网工程这种体量大、空间性复杂、整体性强的工程建模,给工程人员带来了极大的负担。本文立足管网工程设计阶段,以提高建模效率,优化设计为目标提出了鸿业—Revit协同建模的思路,并以工程实例验证了模型BIM在管网工程中的几个应用点的表现,并结合BIM的发展趋势分析了该思路的合理性。