智能工程：人工智能改变水电地下设施的空间布局
设计地下发电站的空间布局涉及许多复杂的参数和边界，需要经常参考各种案例和规范。传统方法难以有效地检索这些信息，导致设计不理想，项目工期延长。由于这些挑战，迫切需要一种更智能、更高效的方法来简化设计流程、提高准确性并改善水电工程的项目管理。天津大学的研究人员与中国电建集团昆明勘测设计研究院等机构合作，开发出一种构建地下厂房空间布局知识图谱的新方法。这项研究发表在《智能建筑》杂志上，展示了这种知识图谱如何增强水电设施的数字智能设计和运行。
本研究详细介绍了构建知识图谱以优化地下发电站空间布局的综合过程。首先设计一个本体框架来表示知识组织结构。然后使用光学字符识别(OCR) 技术和清华大学中文词汇分析器 (THULAC) 来收集和处理数据，以处理大量非结构化信息。
提取出的知识存储在 Neo4j 数据库中，构成知识图谱的基础。然后，该图谱可用于智能查询和参数推荐，从而大大提高设计和运营效率。通过实现设计知识的高效检索和应用，知识图谱解决了空间布局方面存在的挑战，为提高水电工程项目的准确性和效率奠定了基础。
天津大学首席研究员何佳博士表示：“知识图谱在地下厂房设计中的应用，标志着水电工程领域迈出了重要一步。这种方法不仅提高了设计过程的效率，而且为未来智能施工和运营的进步奠定了坚实的基础。”
这种知识图谱方法的应用范围不仅限于地下发电站，它还为需要复杂空间布置的各个工程领域提供了潜在的好处。通过更有效地检索和应用设计知识，这种方法可以显著节省成本、提高安全性并增强大型建筑项目的项目管理。知识图谱的持续更新能力确保了其长期相关性和适应不断变化的行业需求的能力。
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