基于BIM與GIS數據融合的智慧地鐵運維系統研究*

褚靖豫，熊自明，姜逢宇，李先兵，郭宇晶，劉小龍

(1.陸軍工程大學 爆炸沖擊防災減災國家重點實驗室，江蘇 南京 210007；2.江蘇省建筑設計研究院有限公司，江蘇 南京 210000；3.新城控股集團股份有限公司，上海 200062；4.山東大學 控制科學與工程學院，山東 濟南 250061)

0 引言

隨著地鐵建設的不斷發展，地鐵運維系統的智能化發展已成為當今世界發展的趨勢[1-6]。智慧地鐵運維管理系統智能化的實現，需要高效的信息采集、強大的空間分析和有效的信息管理。現階段，數據利用率低、可視化程度差、廣度和細節難以有效結合等問題制約了地鐵運維系統的發展。

建筑信息模型(Building Information Modeling，BIM)和地理信息系統(Geographic Information System，GIS)的結合，為智慧地鐵運維系統的發展提供了方向。國內外眾多學者針對BIM與GIS結合實現智慧地鐵運維展開了研究。郭二軍[7]結合北京地鐵19號線的工程現狀，深入結合BIM+GIS在現階段地鐵工程中的應用難點與痛點，闡述了當前地鐵建設過程中多元數據融合的諸多問題。蘇木[8]針對目前國內地鐵中遇到的相關問題進行研究，通過探討BIM+GIS技術在地鐵產業中的應用，提出了BIM+GIS技術的地鐵應用思路及在地鐵運營維護管理平臺中的建設難點。胡林峰[9]通過對BIM+GIS云平臺的探討研究，指出了BIM+GIS數據融合中數據結構難點與理念中的差異，并對融合方式提出了展望。楊國華等[10]著重分析了BIM與GIS技術在城市地鐵建設及運維中的模塊構成，對其應用與云應用提出了探討。黃楊成等[11]著眼于基于BIM+GIS的智慧運營維護平臺系統，通過對該系統的深入挖掘研究，不斷架構一個三維立體、智慧的服務創新平臺，便于用戶快速查詢信息，利于管理者分析管理。KANG T W等[12]在研究中提出了將建筑信息模型(BIM)有效集成到基于地理信息系統(GIS)的設施管理(FM)系統中的軟件體系結構。Javier Irizarry等[13]將BIM和GIS集成到一個獨特的系統中，用于改善建筑設備供應鏈管理的可視化。

BIM與GIS的融合，極大地促進了地鐵運維系統的智能化、信息化。但目前的研究表明，二者融合在地鐵運維系統中的應用還不夠成熟，成果功能較為單一，存在數據庫如何合理建立、信息如何有效利用、如何與地鐵運維現狀更加有效結合等問題。解決好上述問題，實現地鐵智慧運維的目標便可更進一步。針對地鐵運維系統建設，本文從數據規范角度入手，提出了一種有效的BIM和GIS的數據融合方案，并將其運營到地鐵運維系統的建設中。

1 BIM和GIS融合的基礎

1.1 可行性及必要性

地鐵作為地理空間目標，屬于長度為數十公里的線狀目標，周圍的地理信息以及地鐵的自身信息對于地鐵來說都至關重要。將BIM和GIS集成用于地鐵運維系統，具有極好的適用性。BIM和GIS融合可以做到宏觀微觀兼顧，廣度和細節兼顧。GIS表達了廣度較大的地理信息，主要是建筑物外場地情況以及建筑物外表面情況。BIM表達的是建筑物細致的內部構造，內部建筑的具體組成，各組成構件間的相互關系，以及組成構件的具體信息。因此，結合BIM+GIS技術將有效解決地鐵全壽命周期中遇到的大多數問題，有效提高管理標準和管理效率，基于BIM和GIS技術融合的地鐵運營維護系統，為城市地鐵進入智慧地鐵邁出了堅實的一步。

1.2 BIM和GIS模型的數據規范

1.2.1 IFC規范

建立BIM模型通常需要按初步設計、定義族庫、加入基本建筑、加入細部元素和精細化設計5步來進行。IFC(International Foundation Classes)由IAI(International Alliance for Interoperability)組織制定，是在建筑BIM領域被普遍認可和應用的標準，用于在不同的平臺、系統間交換和共享數據。IFC使用面向對象的EXPRESS語言描述，具有良好的平臺無關性。目前BIM軟件均支持IFC標準的模型數據的導入和導出。

IFC中劃分為4個功能層：資源層(Resource Layer)、核心層(Core Layer)、界面層(Interoperability Layer)和應用層(Domain Layer)。4個功能層遵從階梯架構，在具體描述建筑細節時采用樹狀結構，如圖1所示。

圖1 IFC的階梯架構

IFC的幾何模型支持邊界表達(B-Rep)、掃描體和構造實體幾何(CSG)的自由組合。模型渲染方面，BIM模型中每種材質用單獨的貼圖表示。

1.2.2 CityGML規范

CityGML是一種基于XML的,用于編碼、儲存地理信息的語法格式。CityGML以GML3為基礎，擴展了CityGML Core和Building等模塊，對城市建筑實體對象和對象之間的邏輯關系做出了定義。具體包括模型的幾何、語義、拓撲、外觀屬性[14]。CityGML是GIS信息處理應用于城市領域的重要進展，在國內外重要的GIS平臺如ArcGIS、SuperMap等都得到深度支持。本文使用的Cesium平臺也通過開放CityGML轉3dTiles的插件實現對該格式的支持。

CityGML使用細節層次分類，在不同尺度上實現模型幾何和語義的表達。規范中定義了LOD0、LOD1、LOD2、LOD3、LOD4共5個細節層次，每個層次表述的細節如下：

(1)LOD0：大范圍地域模型；

(2)LOD1：將建筑物體量表現為簡單塊體；

(3)LOD2：增加建筑附屬結構和粗模；

(4)LOD3：增加詳細幾何外觀；

(5)LOD4：增加室內細節表達。

CityGML格式的表達特點是幾何和語義的協同表達[14]。CityGML側重于城市區域建筑外部特點的描述，因此使用B-Rep表達幾何模型。語義表達則將面向對象的實體表達與LOD分層表達相結合。模型渲染方面，CityGML應用于GIS，對大范圍城市場景的表現需求較多，通常使用外部紋理貼圖而非材質貼圖做渲染。

2 BIM和GIS融合方案

2.1 BIM和GIS融合方法

使用IFC格式表示的BIM模型和使用CityGML格式表達的GIS模型目的都是對建筑物進行三維表達，但應用領域不同導致側重點不同。IFC和CityGML的主要異同點如表1所示[14]。

表1 IFC和CityGML的主要異同點

IFC模型和CityGML模型僅能從幾何信息、屬性信息及相關類出發進行數據融合。融合后的模型將通過GIS平臺進行展示，因此數據融合應以用CityGML表示大場景和模型外表面，用IFC表示模型內部細節構造為思路進行，以CityGML結構為框架，將IFC數據格式處理后作為細節填充。構造CityGML各LOD層級模型方法可概括為：

(1)LOD1模型：從IFC模型中提取IfcSlab、IfcWall、IfcBuildingStorey組成建筑外部塊體模型。

(2)LOD2模型：從IFC模型中提取IfcBeam、IfcRoof、IfcColumn，豐富建筑外部細節。

(3)LOD3模型：從IFC模型中提取IfcDoor、IfcWindow等數據，對LOD2模型的建筑外輪廓進行豐富。

(4)LOD4模型：從IFC模型中提取IfcSpace、IfcFurnishingElement等數據，對LOD3模型內部細節進行補充，達到可以進行室內漫游的LOD4精度要求。

BIM數據的處理和轉換方法可概括為：

(1)提取、篩選IFC文件中所需族內容和參數。提取數據分為對幾何數據的提取和對語義信息的過濾。提取幾何數據時，需對模型進行幾何轉換和坐標轉換；過濾語義信息時，需按構件屬性進行過濾。

(2)重構并生成多LOD模型。根據轉換后的幾何數據進行幾何重構，并將語義信息按LOD精度需要進行分類后，依據LOD精度要求進行重構。

(3)模型優化。從數據結構和可視化結果兩方面對以上結果進行檢查，生成符合標準的CityGML文檔。

2.2 地鐵運維系統中BIM和GIS融合方案

實現地鐵運維系統的可視化管理，首先必須建立地鐵站的三維模型。在本文涉及的工程項目中，前期已根據模型的應用階段制定了BIM建模方案，依照方案確定了各部分的建模精度，之后進行了全項目的BIM建模。BIM建模精度為LOD500水平，表2中列出了模型的精度水平對應的應用范圍。

表2 BIM建模的各族精度

依據地鐵運維系統開發的需求，從前期模型數據中篩選，得到運維系統所需的BIM模型數據庫,如表3所示。

表3 運維系統所需的BIM模型數據庫

融合后的模型按4個LOD顯示，且不同LOD對模型的精度要求不同，如表4所示。根據LOD精度要求，可將模型分為體塊模型、基礎模型、標準模型、精細模型。依照分類原則，對以上模型類型在不同LOD下進行分類。分類后，按上述的數據轉換步驟，對BIM和GIS數據進行轉換、融合。

表4 融合后的模型的分級顯示

3 基于BIM+GIS的運維系統構建及主要功能實現

3.1 運維系統平臺的構建

基于BIM+GIS的智慧地鐵設備運維系統以開源GIS平臺Cesium為基礎進行搭建。系統分為基礎平臺、功能模塊、底層數據三個層級。三個獨立功能模塊在接收指令后從統一的數據庫中調用數據進行分析，分析結果在可視化平臺中進行展示。系統的框架設計如圖2所示。

圖2 地鐵運維系統框架設計

3.2 基于智慧運維系統的主要功能實現

3.2.1 設備智慧巡檢

智慧地鐵設施管理信息系統中的中心服務器可以記錄每個巡檢或檢修人員的運動軌跡、速度，統計在巡檢路徑上設定的重要設備“關注點”附近的“關注時間”、行進時間、靜止時間等重要指標，為進一步進行“巡檢/檢修人員績效評估”、“巡檢路徑和時間優化”、“最佳逃生路徑”等分析提供大數據。

基于對大數據的采集、處理，地鐵運營公司可以以此來提高資源利用率、研發新成果加以應用、做出更合理的工作布局等。綜合大數據和高效能的分析，將有利于：

(1)快速找出故障、問題和缺陷的來源，以此為公司降低資金成本。

(2)綜合所有在線工作人員的工作日程及工作內容，實時評定工作人員的工作績效，從而提高企業效率。

(3)事故發生時，分析所有可逃生路徑，以安全、效率最大化為目標來制定逃生路線。

(4)根據設施設備的損壞及故障程度，為巡檢人員提供高效的巡檢路線。

此外BIM、GIS與室內定位系統的結合還為巡檢和檢修人員導航快速找到陌生設備，以及快速調取系統中該檢修設備的相關資料提供自動定位關聯操作。檢修人員只要到達待檢修設備旁邊，移動終端檢修系統上的地圖就會根據人員的位置突出顯示其旁邊的設備，在地圖上點擊相關設備即可調取該設備的相關資料，實現信息的快速獲取，提高了工作效率。

3.2.2 設備故障預警與智能維修

設備故障預警與智能維修功能，是基于BIM模型中提供的設備信息及GIS平臺對設備的定位，實現對運維階段的地鐵設備使用狀況的持續跟蹤監控，對可能出現故障的設備提前預警。當設備出現故障時，系統能夠根據數據庫中內容，及時對設備信息、設備故障類型、故障影響范圍、維修方案等做出研判。系統功能主要通過以下模塊實現：

故障預警及可視化分析：依托設備運行監控系統，實現設備故障實時檢測、自動報警、故障影響范圍可視化展示(比如某個水泵損壞，這個設備的影響范圍有哪些下級設備，同時在BIM+GIS可視化平臺展示出來)。

故障智能診斷：建立設備常見故障診斷知識庫，實現常見故障的自動診斷。

故障智能處置：建立設備常見故障處置方法知識庫，并基于BIM將各種故障處置方法步驟模擬三維可視化，便于維修人員理解掌握，實現常見故障的智能處置。

耗材與備件調配：與EM系統對接，存儲與管理耗材和備件，并可定位查詢耗材和備件的詳細情況。設備發生故障時，根據設備故障處置方法，計算所需耗材和備件的數量，依據耗材和備件所在位置，計算確定耗材與備件的最優調配方法。

維修數據統計與智能分析：報修記錄中，根據數據自動計算出故障率，并按照故障原因將其分類，同時用列表列出故障率最高的前五項；統計報修時間到維修、響應時間(0.5 h內，0.5 h～1 h，1 h～2 h等)分別是多少，所占比例多少。

計算每種故障的平均維修總時間(總的維修時間算術平均值)、響應時間(發到維修人員處的時間減去報修時間)、處理時間(維修完成時間減去接到報修時間)、維修總的時間(維修完成時間減去報修時間)。

故障記錄：每種設備類型設備的維修率，每個供應商的設備維修率，列表列出各項的前五名。

3.2.3 應急智能處置設備故障

應急智能處置功能是基于BIM的數據庫中的數據，使用系統中的規劃算法，對可能出現的緊急情況和緊急情況出現時的設備運轉、人員疏散做出應急預案。應急處置主要通過以下模塊實現：

疏散路線規劃：基于室內定位技術實現火災、恐怖襲擊等災害事故的疏散逃生路線規劃，即：根據人員位置信息，基于規劃算法優化，計算出最優的一條疏散逃生路線。

內澇淹沒分析：分析計算水淹到什么位置，淹沒哪些設備。

應急預案與仿真：存儲與管理應對各種災害事故的應急預案；應用BIM+計算機模擬仿真技術動態展示與分析應急預案，輔助決策。利用應急預案仿真推演，以三維可視化形式，對地鐵人員進行安全培訓教育，對乘客進行安全警示教育。

4 結論

地鐵運維系統的智能化發展需要更加先進的信息采集、空間管理、信息分析的手段。本文從數據規范角度，論述了BIM和GIS數據融合過程中需解決的技術問題。詳細介紹了BIM模型采用的IFC格式和GIS模型采用的CityGML格式的應用范圍、組織表達方式和編碼格式。

基于以上論述，給出了以CityGML模型為框架，將IFC數據按照LOD精度要求進行細節填充的數據融合思路，并給出了構造CityGML各LOD層級模型方法和BIM數據的轉換和處理方法。根據以上方法，給出了在地鐵運維系統中實現BIM和GIS數據融合的方案。

通過BIM與GIS技術相互融合的方式，實現對幾何空間、坐標系統、物體屬性等信息的融合，進而實現地鐵智慧巡檢、智能維修和應急智能管理等智慧功能。通過采集、分析、管理一體化的方式，將智慧地鐵的實現推向與智慧城市建設一脈相承的偉大戰略布局，城市地鐵將不僅立足于公共交通，更為整個城市的智慧建設添磚加瓦。