随着地铁的快速建设和隐患排查系统的建立，系统中积累了大量隐患排查记录，但是隐患排查记录信息冗杂，相关工作严重依赖导则与专家经验，需要投入大量人力成本。为提高隐患排查工作效率和安全管理决策，同时促进排查工作实现全程自动化，本文提出了一种基于文本挖掘与可视化技术的自动化分析隐患排查文本框架，该框架主要包括以下四个步骤：第一，基于Term Frequency-Inverse Document Frequency(TF-IDF)算法，对隐患描述下的关键词有一个整体的概括；第二，基于TF-IDF筛出特征值较高的关键词，借助吉布斯抽样的Latent Dirichlet Allocation(LDA)模型识别出大规模隐患描述语料库中潜藏的主题信息和隐患排查要点；第三，结合时间维度，通过Word Cloud(WC)技术对隐患描述进行可视化分析，绘制隐患词云演化图；第四，借助Word Co-occurrence Network(WCN)模型，挖掘隐患共现关系。该框架在分析武汉地铁2016-2018年施工安全隐患排查记录中得到了应用和验证。实验结果表明，该框架有效挖掘出34类隐患所对应的隐患排查要点和可视化信息。

在传统的项目管理模式中，工程人员都是通过核对监理单位提供的质量隐患整改单中的质量问题信息和建筑工程施工质量验收规范，来确定项目工程施工质量是否达标。为了提高工程信息审查效率，本文提出了一种基于本体的建筑工程质量隐患整改单信息审查知识模型。研究过程主要分为四步：第一，分析建筑工程施工质量验收规范中的词义元素和语义表达；第二，分析质量隐患整改单中的质量问题信息并建立知识模板和语义信息图；第三，参考已有的建筑工程质量验收规范知识模型，建立QII-QHDRFOntology知识模型；第四，完成建模后，将该模型应用于实际案例以验证其可行性和有效性。验证结果表明，本文建立的QII-QHDRFOntology知识模型能够成功审查实际工程质量隐患整改单中的质量问题信息。

针对武汉市质量监督站质量监督的需要，构建了三层工程质量综合评价指标体系，通过对单项工程质量、区域质量、属性质量等多个方面的分析，反映了城市建筑工程质量的变化情况。在此基础上，开发建立了建筑工程质量综合评价信息化平台，在武汉市质量监督站内部运行，为质量监督管理工作提供决策依据。

建筑产业互联网是智能建造与建筑工业化转型的主要任务之一，为建筑业高质量发展带来了新的支撑，其全要素、全过程、全产业链连通的特征与多学科、多系统交叉的复杂结构对构建统一的体系架构提出了更高的要求。基于已有研究梳理了建筑产业互联网概念，总结了各类工业互联网参考架构的优点，构建了以建造技术和信息技术为支撑，实施、能力、平台三维度结合，新型服务为导向的建筑产业互联网体系架构，用于指导技术创新，推动企业探索，为建筑产业互联网的发展建设提供理论支撑。