基于深度学习和历史数据融合的EPC项目智能材料估算方法研究

本研究针对工程、采购与施工(EPC)项目中材料成本估算效率低、准确性不足的问题，开发了一种结合深度学习符号识别与历史数据预测建模的创新方法。通过P&ID图纸的符号文本自动提取和项目历史数据回归分析的双重验证，实现了材料估算准确率最高达94.7%，预计可为大型EPC项目节省约108万美元成本。该研究为工程领域AI应用提供了可落地的解决方案，显著提升了投标阶段的决策效率。

　　

在能源工程领域，工程、采购与施工(EPC)项目的材料成本估算长期面临两大难题：一方面， piping and instrumentation diagrams (P&ID)图纸多以PDF或扫描件形式传递，工程师需耗费36小时/10张图纸手动统计材料；另一方面，投标阶段图纸信息不完整导致估算偏差，可能引发高达10^-5安全完整性等级的项目风险。McDermott国际公司的研究团队发现，当前AI在建筑成本预测的应用多依赖回归分析，但针对P&ID图纸的符号识别存在泛化性差（真实场景准确率仅74.2%-94.7%）、文本关联规则缺失等瓶颈。

为解决这些问题，研究人员开发了双阶段智能估算系统：第一阶段采用改进的VFNet模型进行符号检测，通过图像分块(tiling)和数据增强技术，使小符号识别准确率提升20%；第二阶段结合115个历史项目的material take-off (MTO)数据，建立多项式回归模型预测材料量。关键技术包括：1）采用860×860像素标准化分块处理工业图纸；2）应用EAST文本检测与Tesseract OCR的级联识别；3）基于欧氏距离的符号-文本关联规则；4）剔除95%分位异常值的特征工程方法。

研究结果显示：

1. 符号识别与检测：在未参与训练的A-D四类项目中，模型对常规符号（如球阀、法兰）的识别精度达94.7%（项目D），但flanged connection等相似符号存在15%误检率。
2. 文本元数据提取：EAST模型在50张工业P&ID上取得F1-score 87%，但垂直文本识别仍是难点。
3. 历史数据预测：基于"安装管道长度"等4个特征预测阀门数量，与实际值11578相比误差<300件，准确率超70%。

该研究的创新性体现在：首次将VFNet与Generalized Focal Loss (GFL)网络结合处理工业图纸，并开发了基于知识规则的符号-文本关联系统。实践价值在于：单个大型EPC项目可节约3600工程小时，相当于108万美元成本。未来可通过扩大symbol library至30+类别、引入large language model (LLM)解析语义关系等方向优化。论文发表在《Results in Engineering》，为能源行业AI落地提供了重要范式参考。