通过新的基于人工智能的监测防止地面坍塌

描述数据收集、数据库构建、模型开发和验证的研究程序

随着世界范围内城市过度拥挤的趋势，许多地下开发项目正在世界各地的大都市中心进行。韩国自20世纪70年代和80年代以来，由于城市的快速发展，出现了地下设施老化和信息管理不准确等问题。由于各种原因导致地下空间发生事故，事故预防已成为一项重大挑战。

韩国政 府正在进行地下设施和地面信息数字化项目，并建立3D地下空间信息数据库，以防止造成人员伤亡和财产损失的地下安全事故。然而，基于数字信息的地下安全管理并没有一个具体的解决方案，而这正是该数据库开发的首要目标。

韩国土木工程与建筑技术研究院（KICT，院长Kim Byung-suk）开发了一种基于人工智能的预测模型，称为“基于AI的CRPM（坍塌风险预测模型）”，该模型利用三维地下空间信息有效地预警地面坍塌风险。新开发的基于人工智能的CRPM适用于实际现场，能够仅使用地方政 府建立的现有数字地下信息中包含的元素来预测风险。

韩国也发生过因地下设施损坏或道路和建筑物下土壤流失而导致的地面坍塌事故。例如，一根热输送管道的破裂导致了宜山Baekseok站的致命地面坍塌事故，以及杨纳山海滩一家便利店的坍塌，导致了极端的破坏。对于危地马拉危地马拉城和中国广州等地发生的特大地震灾害，做好准备是非常重要的。

简要显示已开发模型的输出的概念图

Kang Jaemo博士的研究团队开发的基于人工智能的CRPM基于一种人工智能算法，该算法通过利用六种类型的城市地下设施（水、污水、通信、电力、天然气、供暖）的属性信息来预测地面塌陷的风险。该模型分三个阶段（安全、谨慎和危险）预测地面坍塌的风险。对实际发生地面塌陷的地区进行的可靠性分析显示，准确率约为80%。

开发的基于人工智能的CRPM具有在基于GIS的地图上可视化三阶段风险水平的功能，使其能够在需要对风险路段进行优先和详细调查或提前更换地下设施时用作事故预防决策安全工具。

KICT研究团队开发的基于人工智能的CRPM具有高可靠性，可现场使用。正在进行更多的研究，以将其可靠性提高到90%以上，从而实现更精确的预测。

首席研究员Kang Jaemo博士说：“我们新开发的模型被地方政 府采用后，有望准确预测地面坍塌风险，为预防未来的地下安全事故做出重大贡献。”