本发明涉及桥梁施工，特别是涉及一种大跨度桥梁施工立体化监控方法。
背景技术：
1、随着桥梁工程不断向跨度更大、结构更复杂的方向发展，其施工组织管理也面临诸多挑战，一方面，现代大桥施工涉及众多专业互联、工艺交叉，对质量安全、进度控制、成本管理提出了更高要求；另一方面，项目各参与方及管理部门缺乏有效的数据整合与分析手段，信息孤岛问题突出，综合协同能力不足，亟需创新的智能化施工监控模式，推动桥梁建造向数字化、精细化升级。
2、现代大跨度桥梁施工涉及方方面面的参数，横跨勘察设计、物资采购、现场施工、安全监管等众多专业，各专业交互影响，对质量、进度、成本管控目标存在不同侧重，缺乏统筹协调机制，容易产生分工不明、职责推诿等问题，制约项目高效推进，此外，桥梁结构复杂，施工工艺要求高，一旦某环节出现偏差，极易引发连锁反应，给工期进度带来较大不确定性，因此必须加强跨专业、跨单位的一体化协同管控。
3、为监测大桥施工过程的多源参量，各参建单位部署了诸多信息化系统，涵盖了材料追溯、设备管理、人员定位、环境监测等，由此产生的海量异构数据具有体量大、种类多、非结构化占比高的特点，不同业务系统间缺乏数据交换渠道和语义转换机制，导致信息难以共享复用，工程相关方无法从全局视角了解项目状态，数据价值未得到充分挖掘，亟需创新的大数据处理技术，实现多源异构信息的语义理解、融合分析与关联挖掘。
4、桥梁施工需要多学科知识的交叉应用，更需要工程实践经验的积累沉淀，项目管理和技术人员掌握的隐性知识是保障工程质量与安全的关键，然而，这些知识大多以非结构化的工作总结、技术方案等形式存在，很难被系统提炼复用，人员流动会带来重要知识的流失，同时，不同项目的经验教训无法及时总结推广，容易出现同类问题反复发生的情况。
5、语言模型技术的进步为破解上述难题带来契机，自然语言处理作为其重要分支，旨在赋予机器理解、分析和生成人类语言的能力，近年来，语言模型（language model）取得突破性进展，在多项任务上达到乃至超越人类水平，通过海量语料自监督预训练习得了丰富的语法、语义、常识等先验知识，具备强大的迁移学习与推理能力，为处理桥梁施工领域非结构化数据提供了新思路。
技术实现思路
1、鉴于现有技术中的问题，本发明提出了一种大跨度桥梁施工立体化监控方法，创新性地将预训练语言模型引入桥梁复杂施工监控，搭建起一套覆盖施工全生命周期的立体化智能管控体系，该方法利用预训练语言模型对施工日志、监理报告、设计文档等非结构化文本进行语义理解与信息抽取，并与各类传感监测数据进行时空映射与关联建模，构建起施工过程数字孪生，为把控工程动态、优化管理决策提供数字化基础，在此基础上，本发明进一步提出一种面向复杂施工场景的语言模型微调方法，通过多任务协同学习增强模型对工程专业语义的理解能力，实际应用表明，本发明方法能大幅提高数据利用效率，精准感知施工状态，为工程提质增效提供有力支撑。
2、具体来说，本发明提出的一种大跨度桥梁施工立体化监控方法，其特征在于，所述方法具体包括如下步骤：
3、s1.工程语料的采集与预处理：
4、首先是从桥梁施工管理的各业务系统中采集原始数据。
5、其中，结构化数据包括：
6、自动化监测数据：应变、应力、位移等传感器采集的物理量数据；
7、施工管理数据：施工日志、进度计划、设计变更、技术交底等；
8、质量与安全管理数据：原材料检测报告、工序验收记录、安全检查表等；
9、物资管理数据：材料采购申请、供应商信息、入库单、领用单等。
10、非结构化数据包括：
11、各类工程文档，如专家论证意见、设计文件、管理制度等。
12、然后对采集数据应先进行预处理：
13、（1）数据清洗：剔除错误、缺失、重复等无效脏数据，保障数据质量；
14、（2）数据转换：将异构数据转换为统一的存储格式，建立标准化的数据视图；
15、（3）语义映射：抽取文本数据中的关键语义要素（如时间、地点、人员、事件等），并与结构化信息形成映射关联。
16、其中，语义映射是利用语言模型实现语义理解的关键一步，传统的数据预处理方法难以准确提炼非结构化文本的语义信息，语言模型为解决这一难题提供了新思路。
17、s2.基于语言模型的语义理解：
18、其流程包括：
19、（1）领域语料构建：
20、为提升语言模型对桥梁专业语料的理解能力，需要在预训练基础上，用领域文本进一步微调模型参数，构建高质量的领域语料库是关键，可从桥梁工程技术标准、施工方案、管理规范入手，并选取优质工程项目案例中的文本数据补充，领域语料库可表示为文本序列的集合：
21、；
22、其中，为第条文本，为对应的领域标签，如施工工艺、管理制度等，为语料库的样本总数。
23、（2）预训练模型微调：
24、选用roberta作为预训练语言模型，并在通用中文语料上进行预训练，学习通用语言知识，然后，利用构建的桥梁施工领域语料库对模型进行微调，更新模型参数，其参数更新公式为：
25、；
26、其中，为roberta模型参数，包括embedding参数、transformer参数等；和分别表示mask后和mask前的token序列；为两句关系标签；为两个句子。
27、（3）语义信息抽取：
28、将微调后的模型应用于语义抽取任务，包括：
29、抽取文本中的关键实体，并判断其类别，公式为：
30、；
31、其中，为token序列，为预测的标签序列， 为标签集合，建模为token级别的多分类问题。
32、识别实体对之间的语义关系，如"施工工序a先于施工工序b"等，一般建模为实体对的多分类任务，将roberta的输出向量、（分别对应实体和）拼接后送入分类器，预测两实体间的关系类别：
33、；
34、其中，为关系的权重矩阵参数， 为偏置项，分类器输出概率最大的关系类别f。
35、抽取实体的属性值信息，如工程部件的几何尺寸、材料类型等，是一种槽填充任务，从文本中寻找特定属性槽的值，如抽取钢筋直径：
36、；
37、其中，为候选属性值向量（如"φ10"、"φ20"对应的词向量）， 为候选集， 为查询向量（"直径"的词向量）， 为模型参数，该公式对所有候选向量的匹配概率进行softmax归一化，概率最大的即为预测属性值。
38、通过上述语义抽取，工程文本数据被结构化为实体、关系、属性三元组的形式，如<t梁，材料，c50混凝土>等，便于后续数字孪生构建。
39、s3.施工过程的数字孪生构建：
40、在对工程文本的语义结构化基础上，需进一步将语义信息与其他结构化数据进行融合建模，构建起贯穿施工全过程的数字孪生体系，其对异构数据进行时空关联建模，实现施工现场的虚实映射，主要融合数据源包括：
41、（1）施工监测数据：通过各类物联网传感器实时采集应力应变、倾角位移、温度等物理量，反映结构状态；
42、（2）语义信息：由语言模型从施工日志、质检报告等提取的实体、关系、属性等；
43、（3）几何模型：bim模型中包含构件的空间尺寸、位置关系等几何语义信息；
44、（4）进度计划：施工进度网络图中的逻辑关系、时间参数，以及项目管理系统中的实际进展数据。
45、融合建模需在时间、空间、语义三个维度构建数据间的映射：
46、时间映射：将采集的物理量数据按时间序列组织，与施工进度计划、管理日志时间戳对齐，实现动态关联；
47、空间映射：引入bim模型作为空间载体，将监测数据按测点位置映射到构件，语义信息按抽取的部位映射到构件；
48、语义映射：利用本体建立施工过程概念体系，将各数据的语义标签映射到本体概念，实现异构数据语义层面的互联。
49、最优映射函数如下：
50、；
51、其中， 分别表示时序监测数据、语义信息、几何模型、进度计划，为融合后的数字孪生模型， 为基于图神经网络的交叉映射方法构建，融合建模后，桥梁施工各要素在时空和语义层面建立起连接，形成全景数字孪生模型。
52、s4.立体化智能监控与辅助决策：
53、在数字孪生模型基础上，可实现对施工全过程、全要素的透视式管控，并辅助各种管理决策，包括：
54、（1）进度偏差预警：通过语言模型分析施工日志，提取工序完成状态，结合4d bim模型与进度计划比对，及时发现进度偏差并诊断原因；
55、（2）质量问题溯源：结合监测大数据和质量验收记录，对关键部位开展质量评估，出现质量问题时自动关联施工参数，识别"人、机、料、法、环"等因素；
56、（3）安全风险感知：对重大危险源进行识别、分级管控，并借助数字孪生模拟安全事故场景，优化应急预案，通过语言模型分析施工日志，提取风险事件语义表示，将其与监测时序特征、几何空间特征等融合，预测未来时刻的风险概率：
57、；
58、式中为预测提前期， 为预测模型参数，当高于预设阈值时，生成风险预警并推送相关方，同时在数字孪生系统中呈现风险部位、等级等信息。
59、（4）资源优化配置：联合施工进度、资源需求、供应链等数据，应用运筹优化算法，对人力、材料、设备、资金等资源进行动态优化配置；
60、（5）知识萃取复用：利用语言模型分析总结施工过程数据，提炼工程经验教训，建立案例库，为后续项目提供知识服务。
61、在数字孪生语境下开展质量、进度、成本等方面的预测分析，借助可视化手段直观呈现，可形成一套覆盖施工管理全局的智能化工具集，基于语言模型萃取工程知识，并注入数字孪生中，将进一步赋能智慧决策。
1.一种大跨度桥梁施工立体化监控方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种大跨度桥梁施工立体化监控方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种大跨度桥梁施工立体化监控方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括：领域语料构建、预训练模型微调、语义信息抽取。
4.根据权利要求1所述的一种大跨度桥梁施工立体化监控方法，其特征在于，所述步骤s3具体包括：将语义信息与其他结构化数据相融合，构建起贯穿施工全过程的数字孪生体系。
5.根据权利要求1所述的一种大跨度桥梁施工立体化监控方法，其特征在于，所述步骤s4具体包括：实现对施工全过程、全要素的透视式管控，并辅助各种管理决策。
6.根据权利要求2所述的一种大跨度桥梁施工立体化监控方法，其特征在于，所述数据清洗、数据转换和语义映射具体为：
7.根据权利要求3所述的一种大跨度桥梁施工立体化监控方法，其特征在于，所述领域语料构建为：从桥梁工程技术标准、施工方案、管理规范入手，并选取优质工程项目案例中的文本数据补充，领域语料库表示为文本序列的集合：；其中，为第条文本，为对应的领域标签，包括施工工艺、管理制度，为语料库的样本总数；预训练模型微调为：在海量通用语料上预训练后，模型习得了丰富的语言知识，将其应用到特定领域时，需用领域语料库进一步fine-tune，微调后的模型用表示，其参数更新公式为：
8.根据权利要求4所述的一种大跨度桥梁施工立体化监控方法，其特征在于，对异构数据进行时空关联建模，实现施工现场的虚实映射，包括时间映射、空间映射和语义映射，最优映射函数如下：
9.根据权利要求5所述的一种大跨度桥梁施工立体化监控方法，其特征在于，所述实现对施工全过程、全要素的透视式管控，并辅助各种管理决策包括：进度偏差预警、质量问题溯源、安全风险感知、资源优化配置和知识萃取复用。
10.根据权利要求9所述的一种大跨度桥梁施工立体化监控方法，其特征在于，所述安全风险感知为对重大危险源进行识别、分级管控，并借助数字孪生模拟安全事故场景，优化应急预案，通过语言模型分析施工日志，提取风险事件语义表示，将其与监测时序特征、几何空间特征融合，预测未来时刻的风险概率：，其中，为预测提前期， 为预测模型参数，当高于预设阈值时，生成风险预警并推送相关方，同时在数字孪生系统中呈现风险部位、等级信息。
