首届国际“远见杯”元智能数据挑战大赛

一、赛题名称 火灾下混凝土温度孔压时空演化学习

二、赛题简介 混凝土材料受高温作用可能会发生爆裂，严重损害结构承载性能。 爆裂与受火混凝土内部孔隙压力及温度演化密切相关，数值模型较为 复杂，且计算时间长。本赛道比赛中，参赛队伍需根据 输入：包含混凝土材料参数、环境湿度与温度荷载复合信息的灰度图 快速获得 输出：描述混凝土饱和度、孔隙压力、温度时空信息的 RGB 图。

三、业务场景 为了将数据可视化，同时简化存储空间，将混凝土材料参数、环 境湿度及火荷载信息存储于一张灰度图中；将孔隙压力、温度以及饱 和度随时间及空间的变化信息以 RGB 三通道图片表示。RGB 图片横 坐标代表深度变化，取值范围为 0-100mm，纵坐标代表时间变化，取 值范围为 0-1800s。RGB 三色中红色对应饱和度，绿色对应孔隙压力，蓝色对应温度，见附图 1。某点的像素值对应在某一深度、 某一时刻的三个变量数值大小，所对应三个预测变量的转化形式见公 式（1）。当机器学习模型完成后，可快速获得特定类型混凝土在特定 湿度条件下受到特定温度荷载作用后的响应。 

图 1：彩色三通道图像

四、功能要求 一张灰度图（输入）与一张 RGB 图（输出）为一组，训练集为 5000 组图片。参赛队伍需根据给定的训练集训练完成数据驱动的机 器学习模型。并用来预测 10 张不属于训练集的灰度图对应的输出 RGB 图片。以此为基准评估模型质量。 

五、实现条件 

开发语言：推荐 Python，

操作系统：Windows 或 Linux，

运行环境：Tensorflow 或 PyTorch 

六、赛题数据（网址） https://github.com/gzzgrzh/smart-building-track.git 

七、作品提交要求 

1、模型设计报告，采用规定英文模板撰写并提交； 

2、模型源文件及相关依赖软件包版本号，保证可复现性； 

3、模型演示视频（≤3 分钟，可选）； 

4、测试集全部测试结果的 JPG 图像文件压缩包，参赛队伍需建 立预测数据 zip 压缩包，命名为 Predict.zip，内包含与 10 张灰度图同 文件名的 RGB 输出图片。

八、评分标准 比赛最终得分由初赛预测结果得分、报告及演示视频得分、答辩 现场表现得分三部分构成，上述三部分得分占比分别为 40%、30%、 30%。详细标准见数据集下载链接中的“Readme.md”文件。 

国际“远见杯”元智能数据挑战大赛组委会 

2022 年 3 月