大數據時代的巖土工程勘察研究

林凡超 易展鵬

廣東省地球物理探礦大隊 廣東 廣州 510000

隨著電子信息技術、科學研究與工程實踐的迅速發展，數據已經滲透到當今每個行業和領域，成為重要的生產因素。數字化、建模等技術日益深刻地影響著人類的工作、生活以及思想，為各行各業帶來了很多機遇和挑戰。巖土工程勘察的目的是查明工程地質條件，分析存在的地質問題，為工程建設做出地質評價，是建設項目設計、施工的重要前提。然而相對而言，巖土工程迄今仍是一門不夠嚴謹的、半經驗半理論的科學技術，勘察技術手段、技術人員的綜合能力等明顯影響著勘察成果的質量。隨著BIM、大數據、云計算等新計算機技術的發展完善，為巖土工程勘察的發展提供了巨大的機遇[1]。

技術創新與應用背景下衍生出大量的信息化技術，此類現代化技術在各領域中的應用價值較高，但如何彰顯技術價值、實現技術創新應用是行業發展面臨的主要問題。

一、大數據時代特征

1.1 數據信息量龐大

得益于當下信息化傳播途徑的拓展，日常生活與工作過程中產生的數據量十分龐大。在交流、工作、消費等各種途徑下各類數據不斷生成、采集，此類數據對研究國民生活習慣、生活方式、個人偏好具有重要價值。從工程勘察的角度來講，同意勘查項目中，巖石厚度、長度等數據信息量較大，這也是工程勘察的重要組成部分。在此類數據信息的支撐下，各行業發展趨勢能夠進行論證。

1.2 數據類型復雜

大數據時代國民為提升工作效率，依靠大數據技術進行數據分析，但數據信息量的龐大導致數據類型十分復雜，在難以區分數據類型的情況下，數據價值難以體現。從巖土工程勘察工作來講，傳統巖土工程勘察數據分析工作需要多人員參與到工作過程中，工作效率明顯無法得到提升，現代化技術背景下，大數據技術具備智能化理念能夠自行對數據進行分類，對提升數據分析工作效率意義明顯[2]。

1.3 數據處理更加高效

大數據技術依托于智能化技術與計算機技術等現代化技術理念，因此大數據技術在數據處理中具有獨特的技術優勢。智能化設備能夠取代人工進行工作，有效的實現了對數據分析人力資源的優化配置與成本控制，同時數據處理結果更加具有效率，數據處理結果精準性更高。

二、巖土工程勘察

巖土工程勘察工作的開展會形成大量的數據信息，此類數據包含原位測試、地下水、地質結構等信息內容，此類信息數據對巖土工程勘察結果十分重要，也是開展工程建設的主要依據。

2.1 巖土工程勘察數據信息利用現狀

巖土工程勘察數據信息再利用困難。巖土工程勘察工作的開展具有較強的指向性，其根據勘察工作需求設計勘察設計方案，進而對相關數據信息進行收集。此類數據信息針對性明顯，無法在其他工程施工中所利用，因此數據多以紙質信息的方式所呈現，以方便工程施工應用。在缺乏電子數據信息的情況下，巖土工程勘察數據再利用存在難題，這也是的數據價值難以體現[3]。

巖土工程勘察信息難以共享。受限于巖土工程勘察信息紙質化與掃描件數據利用方式的影響，巖土工程勘察信息難以實現共享。從巖土工程勘察工作來講，巖土工程勘察工作的開展具有多樣性，部分勘查工作相互獨立但部分工作相互融合，因此不同部門在開展工作的過程中需要利用相關勘查數據，同時由于部門間工作平臺的差異，部分一手信息難以實現共享。

2.2 巖土工程勘察大數據利用難點

數據整理與篩選較為困難。工程設計與施工需要以巖土工程勘察數據作為依據，因此數據勘察信息收集與整理十分重要，甚至決定著工程施工安全與質量。巖土工程勘察數據整理與篩選工作能夠對勘察數據中精準信息進行提煉，這對數據價值的體現意義重大。傳統工作形式來講此類工作的開展需要耗費大量的人力資源，但從大數據技術數據整理與篩選來講，大數據技術對數據的甄別需要人為就甄別信息進行設置，但此種數據整理方式十分生硬，部分信息甄別質量不高，這也就無法彰顯大數據技術在巖土工程勘察中的應用價值[4]。

巖土工程勘察數據價值挖掘難點。在巖土工程地質進行勘查的過程中，受限于地質體分布的不均勻性影響，同一巖土工程勘察環境可能存在不同地質環境。地質信息作為巖土工程勘察的主要內容，信息質量與價值關乎巖土工程施工質量。勘察數據的準確性直接影響到工程的安全性和質量，因此在巖土工程勘察中勘察工作量較大，并且勘察數據只能作為該工程的參考依據。因此，為提升勘察數據的利用價值，需要建立更為合理的大數據系統[5]。

勘察數據安全性難以保障。現階段國民對信息安全關注度較高，這主要是由于信息化時代信息安全風險因素導致的，同理，地質信息安全同樣需要重視。巖土工程勘察信息數據巖土工程勘察人員辛苦工作的產物，且信息質量較高，在信息使用過程中，一旦巖土工程勘察數據信息流失或被惡意篡改，信息應用后果十分嚴重，不僅影響著建筑信息安全甚至會對國家安全造成影響。基于此，巖土工程勘察系統在對工程建成單位開放的同時，也要對某些不法勢力嚴格保密。所以，巖土工程勘察大數據系統的信息安全問題也必須要引起高度重視[6]。

三、巖土工程勘察大數據應用

3.1 數據采集技術

巖土工程勘察工作內容十分廣泛，包含巖土工程環境地形地貌、地質構造、水文信息等，勘察過程中容易產生工程測量信息、原位測試數據，此類數據對于巖土工程勘察信息來講意義重大。

在當下科技信息的創新發展過程中，巖土工程勘察數據信息化采集系統逐步完善。當下主要以手持移動設備對野外工程環境進行測繪，同時結合互聯網技術將測繪信息上傳至終端平臺，以此為主的數據采集工作更加具有高效性與智能化特點。且伴隨現階段智能化技術的應用創新，數據采集技術不斷完善，在巖土工程勘察中具有較強的應用前景。

3.2 數據建模技術

數據建模技術的應用主要以BIM技術為主，這一建筑信息模型能夠實現對數據信息的整合與匯總，進而更加直觀的體現數據價值。BIN信息模型能夠借助數據信息構建三維信息模型，且技術包含多維、協同、模擬等技術特點，可以實現巖土工程勘察設計團隊、施工單位等各方人員的協同工作，避免了信息孤島的存在，對提升數據分析效率與質量具有重要價值。

利用BIM技術可以建立地質信息模型，地質信息模型能夠借助插值算法與巖土工程空間統計技術模擬出研究區域任意點的虛擬鉆孔土層情況，此種模擬技術能夠對巖土內部結構及其規律進行分析，且BIM技術能夠將二維信息呈現出三維圖像，此類可視化技術在巖土工程勘察中的應用，對創新傳統工作模式，提升勘查工作質量及其數據分析精準性意義明顯。因此各從業單位及相關管理部門，應突破傳統的思維方式，通過BIM技術應用促進新技術與巖土工程勘察行業的有效融合[7]。

3.3 數據分析技術

各類信息化技術得應用使得數據分析方式不斷創新，數據分析能夠為巖土工程勘察提供數據支持，對專業領域內部問題的疏導具有重要機制。與傳統數據分析方式來講，大數據技術能夠在短時間內對海量數據進行分析與處理，數據價值的挖掘性更強。目前巖土工程中大數據技術應用還處于起步階段,巖土工程勘察成果既然屬于信息產品,也應該向互聯網大數據的方向轉變思維。

大數據時代，巖土工程勘察數據信息的收集與整理能夠借助大數據技術實現數據分析與價值研究。數據分析技術在巖土工程勘察信息中的應用能夠更好對巖土工程數據勘察工作提供便利，作為信息化技術，借助計算機數據處理系統，其能夠實現數據分析的自動化特點，對此通過收集各類工程的勘察信息,運用大數據分析技術進行相互比對,可以多角度驗證數據的可靠性,以便更好地把握巖土體的工程特性。

3.4 數據共享技術

巖土工程勘察工作結束后所取得的測繪數據不會出現改動，因此數據價值較高。大數據技術能夠借助計算機系統實現數據共享。通過此類數據信息的共享，研究人員能夠高效的對數據進行管理與開發，是提升數據價值的主要途徑。

為保障巖土工程勘察數據的信息共享，工作人員應當切實保障數據質量，在數據精準性的前提下，實現巖土工程勘察數據庫的構建，進而對內部信息進行整合。在對共享數據庫進行建設的過程中，需要明確數據傳輸與利用標準，并對系統準入性進行規范，以在保障系統信息安全的同時逐漸消除企業、地域間的技術壁壘。

四、結束語

伴隨當下現代化技術的創新應用，大數據技術在各領域中的應用已十分成熟，作為技術化手段大數據技術對提升工作效率、強化數據分析質量意義明顯。巖土工程勘察主要是對工程地質條件進行的勘察，以對工程項目建設地質信息進行明確，進而為工程施工提供數據。巖土工程勘察工作專業化程度較高，對現代化技術的需求明顯，這也是巖土工程勘察未來技術應用的主要趨勢。