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探析土木工程中大數據的應用

2020-01-19 13:10:55徐瓏
中華建設 2020年11期
關鍵詞:數據庫信息

徐瓏

現階段互聯網發展的速度,大家有目共睹,在各行各業互聯網都有所應用,經過互聯網發布,并且傳遞出來的數據信息量龐大,令人難以想象。現階段現代化的企業都已經在管理過程當中應用了信息技術,有效的實施了信息管理的模式,所以管理系統當中存在著一些已經處理過的或者是還未處理的數據。對這些數據進行分析可以得出最大的信息價值。其中無法用傳統的信息處理方式解決的數據,就叫做大數據,在土木工程運轉的過程中,存在著多方面的大數據,涉及的范圍也比較廣泛。針對土木工程中大數據的應用,還需要深入的研究。

大數據主要指的就是在短時間內無法利用一些常規使用到的軟件工程進行捕捉,并且開展管理工作和處理工作的數據的集合,只有通過新的處理模式,才能具有更強的決策力,包括洞察發現力以及流程優化能力的海量信息資產。這些信息數據同時還具有高增長率以及多元化的特點。大數據在行業內部所產生的戰略意義并不在于對這些龐大的數據信息進行掌握,而在于對這些龐大的數據信息進行專業化有效的處理,從技術的層面上對數據的專業處理和云計算,可以使得大數據的價值得到最大化。土木工程是對各種工程設施進行建造的科學技術的統稱,一般情況下,建筑工程的項目體量比較大,涉及到的工藝也非常的復雜,需要完成的建設周期也比較長,在這個過程當中,會產生大量的數據。如果對這些數據進行利用,就會有效地節約資金成本,包括時間成本,從中可以發現,大數據在土木工程專業當中的有效應用。

一、大數據以及大數據技術的概念

從當前行業內部的發展狀況進行分析可以看出,截止到現在為止,大數據至今還沒有一個一致的概念,基本上是通過大數據自身所具備的特點,對大數據這個概念進行解說。世界的數據公司一般情況下,對大數據的簡單概括主要從以下四個方面的特性開展介紹,首先第一個特點就是量大。一般大數據接觸到的所有數據信息都非常的雜亂,并且涉及到的專業內容也比較廣泛,數量巨大才是最主要的,這也是傳統數據信息565在處理過程當中無法完成,也無法達到的數據量,因此必須采取比較專業化的手段來對這些數據信息進行處理,傳統的數據處理軟件根本無法完成這樣的任務。第二個方面的特點就是結構多樣。數據結構分為結構化,還有半結構化,包括非結構化,這三種不同的類型,這三種類型規劃范疇不同的行業,并且它們彼此之間也沒有較大的聯系。第三個方面的特點就是效率比較高,處理數據的速度也比較快。在處理大數據時,一定要保證的就是這些數據信息沒有過時,也就是說需要確保大數據能夠及時的完成處理工作,這樣才能夠充分的發揮出大數據真正的價值和作用。一旦經過了長時間后,再對這些數據進行處理,這些數據就已經不具備原先的價值。第四個方面的特點就是使用價值。大數據的處理工作以及解剖工作將會充分的挖掘出這些數據當中潛在的使用價值,這就是傳統的數據處理軟件在工作的過程當中所無法達到的目標,無法完成的任務。大數據既能通過文字的表述可以理解成為就是處理大數據的時候應用的技術手段,世界的數據公司對大數據技能所產生的概念進行定義,是經過搜集并且剖析整理的所有的數據信息,從而構建出一個新一代的現代化的技能框架,充分的挖掘出大數據潛在的價值,進一步完成大數據處理效率比較高處理的速度比較快的特性。土木工程涉及到的常識以及相關的范疇,也非常的廣泛,甚至可以用雜亂來形容,因此土木工程一般情況下對應的數據量也比較龐大,傳統的數據軟件根本無法完成,土木工程當中的數據處理工作,利用大數據技能來針對其中無法利用傳統軟件進行處理的數據,可以盡量高效快速的剖析出這些數據所潛在的含義,充分的挖掘出這些數據內在的價值。

二、大數據在土木工程領域的應用

1.軟件的更新升級

軟件是智能化的,可以根據用戶在以往使用軟件時的一些習慣,或者是向軟件的設計部門反饋出的各種問題,針對軟件進行更好的完善或者是更新軟件的一些功能。比如說巖土設計師需要應用軟件對邊坡的穩定性進行驗算,在使用軟件對邊坡進行相關數據的處理分析的時候,可能會更加習慣用一些比較簡潔明了的2D模型,同時也更加喜歡應用Spencer計算方法來進行模擬的分析計算。PKPM用戶提出,希望能夠通過軟件在應用的時候設置設縫連梁以及配置交叉斜筋,還有對角暗撐的連梁,這樣能夠有效的解決連梁超出限制的問題。PKPM公司可以及時針對用戶反饋的,對于軟件的一些問題的搜集及時對版本進行更新解決其中出現的各個方面的問題,能夠對軟件的功能進行完善,從而提高用戶在使用軟件時所產生的體驗感。軟件提供者除了對用戶的體驗感覺進行搜集以外,還需要對其他的數據進行整理和分析,比如說軟件通過對于結構抗震研究的一些地震波數據庫系統的導入,可以直接讓結構工程師利用這個軟件進行抗震彈塑性的分析。其中對這些數據進行參考的,一般情況下都是世界上比較權威的地震波數據分析庫,比如說EuropeanStrongMotionDatabase,USGS,PEERStrongMotionDatabase等。這些地震波數據庫都可以為軟件中工程抗震設計提供相對應的設計依據,以及數據參考分析起到了至關重要的作用,如果沒有這些地震波方面的數據,僅僅只是單方面的通過用戶對地震波進行人工的擬合非常耗費時間,也非常耗費精力,根本不容易實現相關的目標,也無法讓用戶真正的體驗到這種軟件的相關功能,以及收獲較好的應用感覺。

2.企業數據搜集

土木工程行業中,不同的企業都能夠成為大數據采集的單位,企業中有很多項目通過對每一個項目的數據采集進行整理和分析,建立一個有關的數據庫,在進行新的工程建設時,可以從這些數據庫當中得到有效的信息方面的支持和參考。比如一個企業在某一個地區進行類似項目建造的時候,就可以通過相關的軟件及時地獲取到這個地區的一些環境數據條件,比如說地址方面的條件,地形方面的條件,又或者是場地方面的信息等多個數據資料,如果在這個地區開展一些新的項目的建設,那么數據庫當中的歷史記錄資料也能夠提供非常有價值的參考信息。比如各個地區中地質資料當中反映出來的土質的情況,所產生的地基系數m值選擇的方法,有關規范已經對此進行了規定。對于比較具有經驗的地區,可以直接選擇經驗值。而對于一些并沒有經驗的地區,m值那么就需要規范建議的公式來進行計算,從而得出。更加精確的方法就是采用靜力觸探試驗,從而對這個地區的土質進行詳細的試驗分析,得出有關m值。但是在工程開展的過程當中,有的時候勘探的數據缺乏,對于這個數值的試驗和分析,又或者是在同一個地區的不同區域,反復地開展試驗,就有可能出現數據的缺失,或者是造成資源成本方面的浪費。如果在當地建立了一個數據庫,那么結構設計師在進行本區域設計的時候就可以直接展開相關數據的調查和利用,同時可以降低成本,減少資金的浪費和消耗。

3.工程造價數據庫

工程造價的行業內部本來就存在著大量的數據信息資源,對這些已經存在的數據信息進行采集和分析,包括后續的整合統計,使得這些數據資源充分的發揮出自身的價值,能夠被更有效的利用,實現行業內部信息的共享。傳統的工程造價分析,一般情況下,采用的方式是利用工程量的清單,對工程進行核算,但是工程量的清單都是被發行出來,向用戶提供進行使用的。但是因為工程造價的特點,就是在不同的地區之間,同一種施工材料的單價可能會存在一些差異,并且價格并不是沒有變化的,會隨著市場的波動而進行浮動,因此對工程造價資源進行及時有效的數據分析整理,還是非常必要的一件事情,有效的造價大數據不僅僅可以被造價工程師進行利用,而且還能夠使得結構設計師進行參考和借鑒。比如說二級鋼筋在京津地區已經退出了行業市場,如果大數據庫及時更新了這方面的數據設計師就能夠通過這個數據庫進行準確清晰的設計,不再選用以往的二級鋼筋。與此同時,造價數據庫也能夠在相似材料的應用上體現出不同地區出現的價格方面的差異,反映出在一個地區應用材料方面出現的偏好。比如說在一個地區加氣混凝土生產廠家,相對來說比較多,那么加氣混凝土切塊的成本和連鎖混凝土切塊進行比較要低很多,因此,當地的項目工程就會更偏向于應用加氣混凝土砌塊。如果造價數據庫能夠充分的體現出這些材料方面所具備的價格差異,就能夠充分的反映出當地建筑工程的喜好,不僅僅能夠有效的節約成本,而且還能夠因為溝通比較及時,從而減少設計返工的次數。

4.檢測建筑破壞結果

一般情況下,在地震之后的區域都會出現無人機的身影,這是一些有關領域的專家在利用無人機圖畫檢測當地受到的災害損壞成果,在較短的時間內,無人機就可以在當地獲取到成千上萬張圖畫,圖畫處理的速度直接影響到了災后的救援工作,圖畫如果高效快速的開展了相關處理工作,那么在修建損壞后的救援以及評價作業方面就會產生比較積極的有利的影響。那么在這種情況下,就有專家提出了可以應用大數據的數據處理功能,處理無人機拍攝出來的圖片,盡快的得到地震災后建筑損壞的成果。在這個處理的環節當中,主要就是應用修建損壞前的數據信息,通過坐標以及當地的海拔,包括區域的規模來對地震發生前修建的模型進行模擬應用,無人機在地震后拍照的圖畫提取連測點,矯正相機的清晰度之后,還有一些其他方面的工作,最終模擬出震后修建的模型。將這個模型和之前的模型進行對比,找出其中存在的不同,那么就可以直接得到三維的修剪損壞成果。從某種程度上來說,這樣也有利于地震災難后重建工作的快速展開。從另一方面來看,大數據技能的檢測修剪損壞速度直接比傳統的計算機處理速度快了將近十倍以上,能夠充分的發揮出效率比較高、速度比較快的特點,如果將這些修剪損壞成果構成的數據庫進行總結,并且分類可以直接使用損壞方式剖析,對不同方式或者是不同場所的修建損壞分類進行儲存,那么針對后續新建的項目抗震也有著比較高的利用學習價值。

三、結語

總的來說,針對當前土木工程中大數據技術的應用進行分析,可以發現一般情況下集中在兩個方面,分別是輔助分析建筑能耗的問題,以及檢測建筑破壞的結果。總結下來就是當前對于土木工程來說,大數據技術的應用早已經成為不可或缺的一部分。

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