基于数字孪生技术的老旧小区改造智慧管理方法及系统与流程

本发明涉及城市管理，尤其涉及一种基于数字孪生技术的老旧小区改造智慧管理方法及系统。

背景技术：

1、随着城市发展，老旧小区改造已成为提升居民生活品质、完善城市功能的重要民生工程。现有老旧小区改造主要依托人工现场踏勘、二维图纸设计及传统工程管理模式推进，部分项目引入了建筑信息模型进行辅助设计。

2、但是，由于老旧小区建设年代久远、档案资料残缺，且现场情况复杂，人工踏勘与静态建模得到的信息难以全面反映建筑结构、地下管网、公共设施及人员分布的真实状态，且随着改造推进现场状态持续变化，数字信息无法实时同步更新，导致方案设计依据不准、施工管控缺乏直观参照，制约了老旧小区改造的整体质量与管理效能。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于数字孪生技术的老旧小区改造智慧管理方法及系统，旨在解决现有老旧小区建设年代久远、档案资料残缺，且现场情况复杂，人工踏勘与静态建模得到的信息难以全面反映建筑结构、地下管网、公共设施及人员分布的真实状态，且随着改造推进现场状态持续变化，数字信息无法实时同步更新，导致方案设计依据不准、施工管控缺乏直观参照，制约了老旧小区改造的整体质量与管理效能的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明采用的一种基于数字孪生技术的老旧小区改造智慧管理方法，包括如下步骤：

3、预设包含建筑结构安全、消防通道畅通性、管网老化程度、公共设施完好度及应急疏散能力五大类的风险评估指标体系，明确各级指标的评价规则与分级阈值；

4、读取数字孪生三维模型中的全域属性数据，按照风险评估指标体系进行批量计算，完成全小区风险初评，并生成初评热力图；

5、针对档案缺失、数据盲区的区域，采用深度学习生成对抗网络模型，以周边相似楼栋的完整数据为训练样本，对缺失的结构参数、管网管径及使用年限进行智能补全；

6、结合自动化初评结果与深度学习补全后的完整数据集进行二次综合研判，按照风险分值将小区划分为高、中、低三个等级，并在数字孪生三维模型中以分级着色方式标注输出风险区域。

7、其中，在采集目标老旧小区多源数据，并将多源数据进行融合，构建目标老旧小区的数字孪生三维模型，其中多源数据包括建筑信息、地理空间、物联网感知和人口统计的步骤中：

8、从设计档案、房管部门及自然资源部门分别获取目标老旧小区的bim建筑信息数据、gis地理空间数据，并同步采集小区内已布设物联网设备的实时感知数据与街道侧的社区人口统计数据，形成多源异构原始数据集；

9、对多源异构原始数据集进行坐标系统一、格式标准化及去重清洗处理，建立以楼栋、单元、楼层、房间为层级的统一空间编码体系，将不同来源数据的空间对齐；

10、将bim建筑模型进行轻量化处理后导入三维渲染引擎，叠加gis地形底图与路网数据，完成小区几何空间的三维场景搭建；

11、按照统一空间编码体系，将物联网设备点位、人口统计属性及房屋产权信息逐一挂载至三维场景中的对应构件上，生成融合几何形态与多维属性的数字孪生三维模型。

12、其中，在基于数字孪生三维模型，通过自动化评估与深度学习补全数据，识别小区内的风险区域的步骤中：

13、预设包含建筑结构安全、消防通道畅通性、管网老化程度、公共设施完好度及应急疏散能力五大类的风险评估指标体系，明确各级指标的评价规则与分级阈值；

14、读取数字孪生三维模型中的全域属性数据，按照风险评估指标体系进行批量计算，完成全小区风险初评，并生成初评热力图；

15、针对档案缺失、数据盲区的区域，采用深度学习生成对抗网络模型，以周边相似楼栋的完整数据为训练样本，对缺失的结构参数、管网管径及使用年限进行智能补全；

16、结合自动化初评结果与深度学习补全后的完整数据集进行二次综合研判，按照风险分值将小区划分为高、中、低三个等级，并在数字孪生三维模型中以分级着色方式标注输出风险区域。

17、其中，在数字孪生三维模型中生成多种改造方案，开展仿真推演与多方案比选，输出综合最优的改造方案的步骤中：

18、针对数字孪生三维模型中标注的各级风险区域，自动匹配生成改造措施，通过不同措施组合形成多套备选改造方案图层，其中改造措施包括结构加固、管网更新、通道拓宽、设施增补和空间优化；

19、对每套备选改造方案图层分别开展结构力学、消防疏散、日照通风及交通流多物理场仿真推演，计算输出各方案对应的安全性能、环境品质及通行效率；

20、构建包含改造成本、改造效益、施工难度及居民满意度四个维度的综合评价模型，采用熵权法确定各评价指标的权重系数；

21、依据综合评价模型对多套备选方案进行量化打分与排序，选取综合评分最高的方案作为最优改造方案，并在数字孪生三维模型中叠加展示改造前后三维对比效果。

22、其中，在施工阶段，通过物联网实时同步现场数据至数字孪生三维模型，对施工进度与质量进行动态监控及偏差调整的步骤中：

23、在施工现场布设高清球机、ai识别摄像头、结构应力传感器和环境监测设备构成立体化现场感知网络；

24、利用立体化现场感知网络来采集施工影像、结构数据和环境参数，并实时回传，经边缘计算预处理后同步映射至数字孪生三维模型；

25、将最优改造方案的施工进度计划按工作分解结构关联至数字孪生三维模型的对应构件，设置各分项工程的进度阈值与质量安全预警规则；

26、通过每日自动比对实际施工完成量与计划进度，同步监测结构与环境参数，出现进度滞后或质量异常时自动生成预警信息，分析偏差成因，并推送调整建议。

27、其中，在改造竣工后，通过持续采集运行数据映射至数字孪生三维模型，进行效果追踪与闭环评估的步骤中：

28、待改造竣工验收后，将竣工bim模型、隐蔽工程验收记录、设备质保资料及检测报告全部更新至数字孪生三维模型，形成与现场实体完全一致的交付级数字孪生体；

29、在运维阶段，通过持续采集小区居民在居民小程序中的诉求反馈数据，按空间编码实时映射至交付级数字孪生体；

30、按月度、季度、年度周期性开展效果追踪与闭环评估，量化生成改造效果评估报告。

31、其中，在改造竣工后，通过持续采集运行数据映射至数字孪生三维模型，进行效果追踪与闭环评估的步骤中：

32、当评估发现某项指标出现异常时，在交付级数字孪生体中进行空间溯源定位，关联调取周边管网、设备及施工记录数据分析异常成因，针对性提出管网检修、设备调校或局部改造的运维优化建议。

33、本发明还提供一种基于数字孪生技术的老旧小区改造智慧管理系统，包括数字孪生底座构建模块、风险区域识别模块、改造方案比选模块、施工动态监控模块和运维效果评估模块；其中：

34、所述数字孪生底座构建模块用于采集目标老旧小区多源数据，并将多源数据进行融合，构建目标老旧小区的数字孪生三维模型，其中多源数据包括建筑信息、地理空间、物联网感知和人口统计；

35、所述风险区域识别模块用于基于数字孪生三维模型，通过自动化评估与深度学习补全数据，识别小区内的风险区域；

36、所述改造方案比选模块用于在数字孪生三维模型中生成多种改造方案，开展仿真推演与多方案比选，输出综合最优的改造方案；

37、所述施工动态监控模块用于在施工阶段，通过物联网实时同步现场数据至数字孪生三维模型，对施工进度与质量进行动态监控及偏差调整；

38、所述运维效果评估模块用于在改造竣工后，通过持续采集运行数据映射至数字孪生三维模型，进行效果追踪与闭环评估。

39、本发明的一种基于数字孪生技术的老旧小区改造智慧管理方法及系统，采用所述数字孪生底座构建模块、所述风险区域识别模块、所述改造方案比选模块、所述施工动态监控模块和所述运维效果评估模块进行以下步骤：采集目标老旧小区多源数据，并将多源数据进行融合，构建目标老旧小区的数字孪生三维模型，其中多源数据包括建筑信息、地理空间、物联网感知和人口统计；基于数字孪生三维模型，通过自动化评估与深度学习补全数据，识别小区内的风险区域；在数字孪生三维模型中生成多种改造方案，开展仿真推演与多方案比选，输出综合最优的改造方案；在施工阶段，通过物联网实时同步现场数据至数字孪生三维模型，对施工进度与质量进行动态监控及偏差调整；在改造竣工后，通过持续采集运行数据映射至数字孪生三维模型，进行效果追踪与闭环评估；通过上述方式，实现了老旧小区物理实体的精准数字化映射与改造全周期动态同步，为方案设计提供了全面准确的数字依据，为施工管控提供了直观一致的三维参照，提升了老旧小区改造的整体质量与管理效能。