L'IA transforme l'agencement spatial des installations hydroélectriques souterraines

L'IA transforme l'agencement spatial des installations hydroélectriques souterraines

La conception de l'agencement spatial des centrales électriques souterraines implique de nombreux paramètres et limites complexes, nécessitant de se référer fréquemment à divers cas et spécifications. Les méthodes traditionnelles ont du mal à récupérer efficacement ces informations, ce qui conduit à des conceptions sous-optimales et à des délais de projet prolongés. En raison de ces défis, il existe un besoin urgent d'une approche plus intelligente et plus efficace pour rationaliser le processus de conception, améliorer la précision et améliorer la gestion de projet dans l'ingénierie hydroélectrique.

Des chercheurs de l'Université de Tianjin, en collaboration avec PowerChina Kunming Engineering Corporation Limited et d'autres institutions, ont développé une nouvelle méthodologie pour construire un graphique de connaissances sur la disposition spatiale des centrales électriques souterraines. Publié dans le Journal de la construction intelligentel’étude démontre comment ce graphique de connaissances peut améliorer la conception et l’exploitation intelligentes numériques des installations hydroélectriques.

L'étude détaille un processus complet de construction d'un graphe de connaissances pour optimiser l'agencement spatial des centrales électriques souterraines. Elle commence par la conception d'un squelette d'ontologie pour représenter la structure d'organisation des connaissances. Les données sont collectées et traitées à l'aide de la technologie de reconnaissance optique de caractères (OCR) et de l'analyseur lexical THU pour le chinois (THULAC) pour gérer de grands volumes d'informations non structurées.

Les connaissances extraites sont stockées dans la base de données Neo4j, constituant la base du graphe de connaissances. Ce graphe est ensuite utilisé pour des requêtes intelligentes et des recommandations de paramètres, améliorant considérablement l'efficacité de la conception et de l'exploitation. En permettant une récupération et une application efficaces des connaissances de conception, le graphe de connaissances répond aux défis existants en matière d'agencement spatial, ouvrant la voie à une précision et une efficacité améliorées dans les projets d'ingénierie hydroélectrique.

Le Dr He Jia, chercheur principal de l'Université de Tianjin, a déclaré : « La mise en œuvre d'un graphe de connaissances dans la conception des centrales électriques souterraines marque une avancée significative dans le domaine de l'ingénierie hydroélectrique. Cette approche améliore non seulement l'efficacité des processus de conception, mais fournit également une base solide pour les avancées futures en matière de construction et d'exploitation intelligentes. »

L'application de cette méthodologie de graphe de connaissances s'étend au-delà des centrales électriques souterraines, offrant des avantages potentiels pour divers domaines de l'ingénierie qui nécessitent des agencements spatiaux complexes. En permettant une récupération et une application plus efficaces des connaissances de conception, cette approche peut conduire à des économies de coûts importantes, à une sécurité améliorée et à une gestion de projet améliorée dans les projets de construction à grande échelle. La capacité de mise à jour continue du graphe de connaissances garantit sa pertinence à long terme et son adaptabilité aux besoins changeants de l'industrie.

Fourni par Tsinghua University Press