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本发明涉及运维管理技术领域，揭露了一种基于数字孪生的历史建筑运维管理方法及系统，所述方法包括：基于历史资料与点云构建数字基底，依据承重结构、价值要素及功能空间划分监测区域并关联标识符。将运行数据按所属区域映射至对应构件存储空间，形成动态运维档案及监测数据流。以采集时间为横轴、空间拓扑为纵轴对数据流进行视觉编码，生成时空分布图谱。根据图谱中实时与历史数据的波动形态差异及趋势偏离度确定异常区域，绑定标识符与时段生成异常列表。以列表为索引更新档案，并将病害记录与历史维护记录匹配，生成运维管理方案；本发明可以提高基于数字孪生的历史建筑运维管理的效率。

本发明涉及全生命周期管理技术领域，尤其涉及一种基于数字孪生的楼宇电气全生命周期管理方法，根据各电气设备的所述实际维护节点与所述预期维护节点的时间间隔，通过对时间间隔分析确定电气设备的生命周期管理计划的确定是否合格，并在初步判定针对电气设备的生命周期管理计划的确定不合格时，基于时间间隔的时域离散度二次判定针对电气设备的生命周期管理计划的确定是否合格，通过周期性统计实际维护节点与预期维护节点的时间间隔，并进行时域离散度分析，能够科学评估生命周期管理计划的合理性，对于不合格的计划进行二次判定或原因分析，持续优化维护策略，降低整体运维成本。

本发明涉及一种基于数字孪生的基坑钢支撑轴力伺服调控方法，步骤如下：S1.基坑工程仿真模块，构建以关键土体参数和伺服钢支撑轴力为输入的基坑变形预测代理模型；S2.物联网监测模块，通过物联网监测系统采集基坑变形数据与伺服钢支撑轴力数据；S3.土体参数更新模块，将S1中基坑变形预测代理模型作为概率反分析中的正向计算模型，结合贝叶斯定理，通过数据同化技术，更新土体参数的后验样本；S4.变形预测与轴力调控模块，预测下一阶段的基坑变形，并提出轴力伺服调控方案。该方法基于数字孪生技术、深度学习算法和数据同化技术，分析伺服系统中轴力设定值对基坑变形的影响，提供科学合理的基坑钢支撑轴力伺服调控方案。