丁名卿

摘 要：隨著大數據時代的來臨，大數據技術也發(fā)展得越來越成熟，各行各業(yè)也越來越依賴大數據的研究和分析，許多企業(yè)利用大數據分析技術來獲取有效的信息資源，并服務于企業(yè)。此外，大數據也并廣泛的應用于國家安全和國家建設的各個領域。文章對巖土工程勘察中大數據的應用情況進行了分析研究，大數據的應用為期開辟了一條新的發(fā)展路徑，盡管目前巖土工程勘察大數據的整理和篩選還存在一定問題，其數據的利用價值有待挖掘，數據的安全性有待提高，但是隨著這些問題的解決，大數據的應用將會很大程度的提高巖土工程勘察的工作效率，獲取更高質量的勘察資料，同時也有利于工程設計成本的降低。

關鍵詞：大數據時代;巖土工程勘察;勘察技術;大數據

中圖分類號：TU195 文獻標識碼：A 文章編號：1001-5922（2021）08-0110-04

Research on Geotechnical Engineering Investigation in the Era of Big Data

Ding Mingqing

（Fujian Geotechnical Engineering Investigation & Research Institute Co.，Ltd.，? ZhangZhou 363000， China）

Abstract：With the advent of the era of big data， big data technology has developed more and more mature， all walks of life are increasingly dependent on the research and analysis of big data， many enterprises use big data analysis technology to obtain effective information resources and serve enterprises. In addition， big data is also widely used in various fields of national security and national construction. This paper analyzes and studies the application of big data in geotechnical engineering investigation. The application of big data opens up a new development path. Although there are still some problems in the sorting and screening of big data in geotechnical engineering survey， the utilization value of data needs to be excavated and the security of data needs to be improved. However， with the solution of these problems， the application of big data will greatly improve the efficiency of geotechnical engineering investigation， obtain higher quality survey data， and also help to reduce the cost of engineering design.

Key words：big data era; geotechnical engineering survey; survey technology; big data

21世紀是一個高度信息化的時代，而信息中的數據是最為直觀組成部分，近些年，“大數據”一詞受到了社會各個領域的廣泛關注，現如今數據已經深入到各個行業(yè)以及業(yè)務職能領域，數據的規(guī)模和數據運用、處理的能力已經成為判斷一個國家是否處于大數據時代前端的重要依據[1]。信息多元化、超大容量、數據量極大以及結構復雜等是大數據的主要特點，與傳統(tǒng)的數據相比，大數據有很多不同之處。在大數據中，由于數據之間的相互關聯的表現方法和結構，導致利用現有的數據處理軟件無法快速地進行數據處理分析，因此大數據的處理分析方面具有一定的難度。近20年來，數據的增長速度不斷的加快，同時數據中潛藏著巨大的價值和機會，一定會給各個領域都帶來變革性的發(fā)展，所以政府、產業(yè)界及學術界都對大數據的研究給予了高度重視。

巖土工程勘察指的是對工程地質進行測繪和勘探等相關的工作，巖土工程勘察還要進行必要的原位測試、室內試驗和現場檢驗等，通過這些實驗才能對底層結構、地下水等進行全面的分析，最后對分析結果進行合理、科學的評價，以此獲得勘測場地的工程和環(huán)境條件，從而作為工程可靠的依據，保障工程的安全的質量。

大數據的使用，為傳統(tǒng)的巖土工程勘察模式開辟了一條新的路徑，大數據的合理科學地使用，對巖土工程勘察質量的提高，工程建設的安全和質量都有十分重要的促進作用。

1 大數據時代

1.1 大數據時代的定義

目前，國際上還沒有一個大數據時代的準確定義，而維基百科中關于大數據的定義是：大數據是指涉及巨大規(guī)模的數據量，所以不能通過現有的主流軟件工具對其進行處理分析，在合理的時間內對數據進行獲取、管理、處理，然后整理可以幫助確定經營決策的信息[2]。大數據時代更為普遍的認知，認為大數據時代是一個和數據處理、海量數據集數據論證相關的時代，隨著這個新時代的到來，人們的工作方式也有的巨大改變，將工作中面臨的問題具體到數據方面，實現向更多的抽象問題轉變?yōu)榫唧w數據問題。

1.2 大數據時代的特征

數據信息量超大。隨著信息技術的高速發(fā)展，人與數據的交互變得更為緊密，數據的生成和采集也變得越來越重要。人們所研究的對象逐漸被數據替代，并在各個領域得到了廣泛的應用，例如社會經濟分析、航天航空、網絡購物等等，人們的日常生活生產都伴隨著大量數據的產生，數據也逐漸成為了分析未來行業(yè)發(fā)展、監(jiān)督體系發(fā)展的重要依據。由于數據時代巨大的數據信息量，使得各行各業(yè)都要保持著密切的聯系，才能保證行業(yè)的健康、科學發(fā)展。

數據類型復雜。在大數據時代，人們都是通過數據來對行業(yè)的發(fā)展和事物進行分析的，因而多種多樣的行業(yè)使得數據本身也存在著多樣性，此外每個不同行業(yè)所使用的數據分析的方法也各不相同，處理軟件和計算機都存在著一定的差異，所以數據的類型也呈現多元化發(fā)展[3]。目前數據主要可以劃分為表格、圖文、羅馬數字、視頻等多種形式，由于不同行業(yè)的要求不同需要使用不同的數據表達形式，因此大數據時代的數據具有較高的多樣性和復雜性。

數據處理快速、高效。在更早之前，人們對數據的處理和分析并不是特別頻繁，而且大多數通過人工進行分析的，工作效率十分低下，且難度相對較大，獲得結果的速度也相對較慢。隨著現代網絡技術和計算機技術的快速發(fā)展，更多的是樹勇軟件和硬件設施對數據進行處理分析，先進的設備取代了傳統(tǒng)的人工，使得數據的處理分析速度顯著提升，所以大數據時代的數據處理更加高效快速。

數據的使用率低。在大數據時代，數據的產生量和數據的利用率是成反比的，人們更多的是將數據用在監(jiān)督和分析，并且通常都會實施連續(xù)性的數據監(jiān)督，因此大多數數據并不會得到應用，只有在對某些數據有需要時才會使用，所以數據本身的實際使用率是非常低的。

2 巖土工程勘察信息

對工程地質進行槌和勘探的工作就是巖土工程勘察，此外還要進行必須的原位測試、室內試驗和現場檢驗，對地下水和地質結構等工程地質情況進行充分勘察，最后進行合理、科學的評價，對現場的工程條件和環(huán)境條件進行判定，并作為工程的可靠的設計依據[4]。

我國社會發(fā)展的重要工程之就是巖土工程，在各類工程建設中都有巖土工程的涉及，因此，巖土工程的勘察工作十分重要。由于地質體都是深埋地下的，因此我們很難對其進行了解和掌控，而地下可能許多對工程建設安全性有極大影響的工程地質現象，例如土洞、溶洞等等。因此，技術人員要通過各種形式對地質體進行勘察，如鉆探、物探、坑探等等形式，通過科學的探查將地質中的不良現象勘測出來，最后將勘測結果進行匯總，給工程的設計和施工提供可靠依據。

2.1 巖土工程勘察信息的特點

（1）巖土工程勘察信息的再利用和數據化較為困難?？辈烊藛T所提供的勘察信息都是匯總在勘察報告上面的，只能提供給某一工程作為設計參考信息，不能再被其他的工程所使用，同時勘察信息的最后結果多是以紙質以及紙質的掃描件存在，電腦系統(tǒng)無法對其進行系統(tǒng)的編輯、提取、篩選和分析，也就是說勘察信息不能唄有效的數據化，也就導致重復再利用的可能性大大降低。

（2）巖土工程勘察信息很難實現共享。不同地區(qū)不同部門的技術水平參差不齊，導致勘察信息很難在各個部門之間流通，另外統(tǒng)一管理平臺和手段的缺乏，也使得勘察信息的流通和共享變得更為困難。

（3）巖土工程勘察信息表達直觀。巖土工程勘察報告中的勘察信息大多都是通過數字、文字、數字這種形式來表現的，如果用來作為某個工程的參考依據時，是相對簡潔有效的，但是如果將勘察信息放到大數據系統(tǒng)中，數以萬計的不同地形、不同時間、不同地點的勘察信息集中起來是，它們之間的聯系顯得十分缺乏，多數都是相互獨立的。而在報告中，底層的劃分是以鉆孔柱狀圖為依據的，整個工程場地下的地層分布情況都是通過網格中的施工鉆孔柱狀圖來描述的[5]，體現了巖土工程勘察信息缺乏空間性表達能力。

2.2 巖土工程勘察大數據的難點

巖土工程勘察數據數據量大、類型多樣、處理環(huán)節(jié)多及時效性高，這使得巖土工程勘察工作的難度加大，巖土工程勘察大數據的難點有：

（1）數據的整理和篩選較為困難。工程設計和施工的參數選取基本上都是以巖土工程勘察數據為依據，因此勘察數據的準確性十分重要，工程的安全性和質量也會直接受到到勘察數據的影響，所以對巖土工程勘察數據的整理和篩選是十分必要的，需要對這些數據進行去偽存真，同時要對其他各種類型工程的勘察數據進行對比，從不同角度對數據的可靠性進行驗證。但是隨著歷史數據的不斷增加，數據量也在急劇增長，數據的整理變得十分困難，巖土工程勘察報告中的數字信息還相對容易處理，但是很多的勘察數據都是以文字和圖表的形式存在的，很難將它們進行數據化，所以整理起來也更為困難。因此，未來研究的重點就是怎樣將勘察信息進行分門別類的整理，同時將其提取到計算機系統(tǒng)中，使其轉化為可以編輯的數據。

（2）巖土工程勘察數據利用價值的挖掘。在對地質體進行勘察時，會發(fā)現地質體具有一定的各向異性和不均勻性[6]，也就是說技術工程建設的場地相隔很近，也可能處于不同的地質環(huán)境中。而勘察數據的準確性直接影響到工程的安全性和質量，所以每一個工程設計之前都要進行必要的工程勘察，并且勘察數據只能作為該工程的參考依據。也就是說勘察數據只能作為定性的參考，無法作為定量的依據。因此，為了提高勘察數據的利用價值，需要建立更為合理的大數據系統(tǒng)。

（3）勘察數據的安全性和隱私性的保證。在大數據時代，人們都十分關注信息的安全問題，不僅僅是個人信息安全問題，地質信息的安全問題也要引起重視。巖土工程勘察云系統(tǒng)中，有大量的勘察信息儲存其中，這些信息一旦被不法勢力獲取，將對對國家安全造成嚴重威脅，所以巖土工程勘察系統(tǒng)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(tǒng)的信息安全問題也必須要引起高度重視。

2.3 巖土工程勘察的發(fā)展趨勢

（1）數據勘察逐漸深入工程建設?；诳茖W技術的快速發(fā)展，以數據為基礎而建立的云計算系統(tǒng)、網絡技術，都是在一定的程序數據中進行分析工作的， 可以建立一個應用于工程的模型，給工程提供可靠的技術方案。這些技術隨著大數據時代的到來得到了廣泛的應用，將它們應用到工程匯總，可以降低工程的成本。

（2）勘察方式、設備及傳感技術具有很大市場空間。在大數據時代的背景下，每個工程都對數據監(jiān)測技術十分重視，而在不同的數據監(jiān)測技術中，最重要的基礎和組成部分就是各種類型的傳感器和監(jiān)測方式，二者的存在使得勘察數據的科學性和準確性大大提高，同時提高了勘察技術的勘察效率。

（3）工程建設中，數據分析將成為重點。大數據時代背景下，不僅工程建設的方式會發(fā)生改變，政府的行為也會逐漸發(fā)生變化，數據勘察方式的出現會使得政府對工程建設管理方式發(fā)生較大改變，其管理方式將會與工程的實際情況相符合。社會中，工程建設系統(tǒng)也會發(fā)生變化，工程建設體系的關鍵將變?yōu)閿祿治觯瑫r施工人員的管理方式也會以數據分析而定。

大數據時代的到來，使巖土工程勘察方式有了新的發(fā)展方向，進而使工程的勘察數據的準確性和可靠性大大提高，同時還能提高勘察的效率，促進了社會的可持續(xù)發(fā)展。

2.4 當前巖土工程勘察技術的問題

（1）界面劃分和地質形態(tài)的問題。地質形態(tài)主要有地下物體及其分布形態(tài)等等， 地下存在著許多地質隱患，例如水流暗穴、煤炭采空區(qū)等等，需要通過鉆探和物探等形式對地質體進行探查，檢驗地質中的不良現象[7]。界面指的是巖土體和巖石奉化的界面劃分，需要實踐經驗豐富的勘察人員，靈活應用相關技術，才能對不良地質體的軟弱結構和界面進行判斷。在對地形地貌進行研究時，要充分了解地質空間的分布情況，不能忽視環(huán)境和工程的作用，就目前而言，只對施工點進行勘察，是無法全面的了解當地的地質情況的，地質情況如果了解不全面會對工程的質量和安全性造成巨大威脅。

（2）巖土參數和綜合能力問題。巖土參數問題指的是巖土的取樣問題，在進行室內實驗是，風化巖和碎土石等較為困難，另外深層黃土和淤泥質土等還需要進行野外原位試驗，以此對其物理指標進行判斷。巖土勘察技術綜合能力問題指的是一些技術人員在整理和分析室內外原始資料時，沒有很明確的知識目的，這就使得所獲取的巖土資料根本不能滿足工程設計的基本要求，此外還因為節(jié)約成本而導致了一些問題，在勘察過程中有一些地下空洞和物質不能被探察清楚。另外后期整理出來的勘察報告也存在很多漏洞，這些都使得最后無法獲得高質量的勘察報告。

2.5 大數據在巖土工程勘察中的實際應用情況

（1）當前巖土工程勘察已經和大數據相關技術構成了很高程度的融合應用方式，在工程勘察過程中會產生大量的數據，而工程管理人員會對這些數據密切關注，應用這些數據建立數據模型，以此來分析施工方案的合理性和可行性，對各個項目的參數進行完善[8]，使得施工項目更加合理科學，此外，通過對這些數據模型的解析，分析出有價值的信息，可以進一步完善施工方案。大數據的這種應用模式已經被廣泛的應用到巖土工程勘察中，起到了很大的積極作用，也一定程度上降低了工程設計的成本。

（2）利用合理地分析技術，對工程建設過程中產生的大量數據進行分析和總結，可以實現對工程的實時監(jiān)測的目的。巖土工程勘察過過程中，施工安全和工程質量是重中之重，利用大數據技術來實施監(jiān)測任務，對各項指標的情況和數據參數實施動態(tài)監(jiān)測和管理，有利于工程管理人員隨時獲取監(jiān)測信息和數據，并通過這些數據和信息對工程的進展進行有效把控，一旦出現問題，也可以及時進行相應的調整，避免安全隱患和工程質量問題。

（3）大數據時代背景下，數據在巖土工程中的應用頻率越來越高，隨著大數據相關技術的不斷發(fā)展，巖土工程建設中的大數據技術已經成為必不可少的技術方法，它在一定程度上改變了主管部門的監(jiān)督控制體系和管理模式。巖土工程勘察中，越來越高頻的使用數據和信息來判斷、分辨和總結工程推進情況，根據這一情況，相關部門采取了相應的監(jiān)督措施和施工策略，工程的各個參與方因為大數據技術的應用而緊密聯系起來，進而構成了一套協(xié)同配合的高效管理體系。

3 結語

隨著云計算、大數據等新時代計算機技術的迅猛發(fā)展， 給巖土工程勘察提供了巨大的發(fā)展機遇，傳統(tǒng)的巖土工程勘察中，勘察資料數據化困難，各部門難以實現數據交換，數據的再利用程度低，以及數據的表達形式不直觀，其空間行表達也較差，這些問題都嚴重的阻礙了巖土工程勘察的發(fā)展，也因此給新時代的巖土勘察工作突出了更高的要求。大數據時代的來臨，信息技術的不斷進步，傳統(tǒng)巖土工程勘察中所存在的問題一定能得到有效解決，大數據為巖土工程勘察的發(fā)展開平了新的發(fā)展方向，對未來的工程建設具有極大的促進意義。

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