简介:摘要:本文针对建筑工程安全管理中的问题,提出了一种基于大数据与人工智能的安全管理系统。该系统采用分布式架构,集成了数据采集、存储、分析和可视化等功能模块。通过部署物联网传感器和智能设备,实现了工程现场的实时数据采集。利用Hadoop生态系统进行海量数据存储和处理,结合机器学习算法对历史数据进行深度挖掘,为安全决策提供智能支持。系统还引入了计算机视觉技术,通过深度学习模型实现了对施工现场的实时监控和异常行为识别。此外,基于强化学习算法开发的自动化安全检查与巡查模块,大幅提高了安全管理效率。实验结果表明,该系统在提升安全管理水平、降低事故发生率方面具有显著效果,为建筑工程安全管理的智能化转型提供了新的思路和方法。
简介:摘要:全球能源多样化、低碳化、油田效率下降、石油开采压力加大,石油行业面临严峻挑战。与此同时,基于大数据、人工智能等新一代信息技术的第四次世界工业革命正在迅速发展,对社会和整个产业链造成了毁灭性的变化,为油行业的发展创造了新的机会。信息技术的发展使中国逐渐进入信息时代。随着大数据在所有领域的广泛应用,大数据技术的作用也在逐渐增加,并带来了在这种背景下出现的大数据。随着智能领域的不断建设,人工智能技术也在不断改进,如何引导油生产,实现精益和提高效率的故障排除,已成为当今油田的紧迫任务。数据形式的多样性和油田生产结构的复杂性,以及对深度数据分析的日益增长的需求,给油田生产带来了新的挑战。