大數據時代的巖土工程勘察工作技術重點分析

李小鵬

（寧波華東核工業工程勘察院，浙江 寧波 315000）

大數據在各行業中已經被廣泛的應用，但關于大數據并沒有準確的定義。隨著信息時代的到來，大數據的定義從海量數據處理抽象為具體行業的數據，巖土工程勘察是工程的一項基礎性工作。是在建筑工程施工前對現場情況進行了解的一種手段。建筑工程場地的情況往往比較復雜，需要通過多種勘察技術結合的方式進行勘探。對于建筑公司來說最重要的是地基的穩固，對建筑地基區域的穩定情況進行分析，有利于后續的處理地基技術的選擇工作的開展。巖土工程勘察的工作質量的好壞直接影響建筑工程的工程質量，巧妙的利用自然地質條件，改善不利于建筑的條件，避開容易發生施工事故的地點。比如斷裂帶和容易產生地震的區域就不利于作為施工區域，通過專業的檢測設備對地質進行勘探，并結合有關的數據資料。提升建筑工程項目的經濟利益，并為建筑的安全性建設提供數據支撐[1]。

大數據時代讓勘探工作的地勢、地形信息的收集變得更加簡便。利用大數據系統中歷史數據，與檢測儀器勘探的數據相結合。能夠更細致的勘察施工區域，并根據不同的建筑目標，不同的標準決定勘探地區是否符合建筑要求。巖土工程勘察工作包括分析當地的土地類型，以便地基處理方法的確定。對勘探地區的承載能力進行判定并分析該地區的穩定性，進一步確定地基的處理技術。對液化底層的類型和等級進行確認，判斷該地區是否處于地震帶上，并分析液化底層能否低成本消除。如果無法消除或消除需要投入大量資金，都要重新考慮該地區是否符合建筑標準。地下水類型和腐蝕能力都要進行分析，以免過強的腐蝕性對基坑具有破壞性。大數據時代[2]。

1 大數據時代的巖土工程勘察問題

1.1 巖土工程勘察的勘查目標不明確

大數據時代的巖土工程勘察需要使工序形成完整的系統，建立工序系統要明確勘探的目標。目標的模糊不清會導致整個巖土工程勘察工程無法完成既定的目標，對探勘工作的完成也不全面，工作效率低下，勘探結果無法為后續的建筑工程服務，在政府出來的勘查規范中明確規定了巖土勘察工作的具體流程，結合建筑工程的實際功能對該地區進行工程勘察。探勘工作人員對地形、坐標等信息進行平面圖的繪制，平面圖要突出勘查的特征，以便專業人員可以通過觀看平面圖找出該地區的問題，并結合實際情況進行對策分析，沿途探勘的流程如圖1所示。

圖1 大數據時代的巖土工程勘察工作流程

如圖1所示，巖土工程勘察中的目標不明確導致勘察效果不理想。資料在審理階段就會因為不全面、不詳細等原因導致不合格，對后續的施工起不到數據支撐的作用，不利于設計人員進行建筑施工方案的設計，施工人員對現場的情況不了解。建筑工程施工過程會導致很多安全隱患。

1.2 勘查的實施方案不合理

實施方案的制定直接關系到勘查工程的整體質量，巖土工程的勘探對于建筑工程來說是保障質量的關鍵。因此為了建筑工程的安全性，巖土工程勘查的實施方案的制定必須科學合理，隨著大數據時代的到來，對勘查方案的設定提出了更科學化的要求。更科學合理的勘查方案也可以間接的提升工程建設的整體水平，生產力發展的需求也推動著建筑工程巖土勘查技術的提升。巖土工程勘察基于市場的競爭意識覺醒面臨著更大的壓力。結合工程建設對勘探結果質量要求的提升，各大企業面臨一定的競爭壓力。為了在競爭激烈的市場中占有一席之地，不少勘查企業只能采取低價吸引客戶的方式，收益的降低讓企業不得不想辦法降低成本，勘查企業不得不設計節約成本的方案。無法保障工作的質量，不利于勘查工程的可持續發展。

1.3 勘查技術信息化程度較低

大數據時代的到來讓不少行業的信息化程度都提高了，勘探的儀器設備也應該朝著信息化發展道路的方向邁進。勘察人員的技術水平也應該隨著設備的升級提升，提升設備的信息化程度不僅可以提升勘查的效率還可以減少技術人員對經驗的依賴，只要選取好判斷的指標，就可以進行現場勘查。盡力避免出現由于勘查人員的技術不高而導致理論知識運用錯誤，無法對建筑工程項目的地質情況進行準確判斷。錯誤的勘查結果會造成建筑工程后續的數據不準確，一旦建筑施工階段出現問題，解決起來相當麻煩。不如在勘探期間就勘查出來并做好防護措施，信息化程度的勘查工作的前期工作也容易有遺漏，因為無法實現信息共享，而導致勘察技術人員對資料的了解不精準，對數據的認識不系統。無法進行有效的歸納和總結，導致勘查工作無法正常開展。綜上所述的勘查問題都需要對重點技術的改良來解決，下面就對勘查技術的關鍵點進行分析。

2 大數據時代巖土工程勘察工作關鍵技術分析

2.1 大數據時代巖土工程勘察工作信息收集技術

大數據時代的海量數據讓勘查階段的數據整理變得更加困難，建筑工程的參數是巖土工程勘察數據進行計算得出的。勘查數據的整理是十分必要的。可以保障勘查數據的正確性，將勘查中的虛假數據和不準確數據進行刪除，在大數據時代，數據的收集方式發生了改變，數據的表現方式也發生了改變，大數據時代勘查數據的數據表結構如表1所示。

表1 勘查數據的數據表結構

如表1所示，大數據時代的信息收集不僅能準確的測量數據，還能顯示出數據在采集系統中的類型，方便后續使用數據時的查找。避免隨著歷史數據的不斷增多，查找數據變得困難。大數據處理技術可以將圖層和文字全部進行數據化處理并長久的儲存在計算機中。勘查信息的安全保障在大數據時代也是急需解決的問題，巖土工程勘察的安全問題可以通過數據融合的方式進行改變，工作人員需要對數據建立數據模型，通過模型的計算分析判斷，在對施工方案進行完善的時候需要參考勘查參數，數據模型的解析還可以找出其中的隱藏工程，隱藏工程是影響工程造價的重要因素，對隱藏工程分析的越準確，越能提高項目的合理性。大數據在勘探工程中的應用也起到一定增加經濟收益的作用。數據越來越精確，對管理體系的升級具有推動作用。使用大數據的分析成果進行工程推進，對收集的信息進行有效的判斷和總結。有利于相關部門對施工策略的制定，也有利于政府部門對施工工程的監察。

2.2 大數據時代巖土工程勘察工作的取樣技術

取樣技術是建立在勘查的基礎上的，是除信息收集技術外的另一個勘查技術重點。取樣的主要目的是為了通過對樣品的分析得出地下土層的土質、土層分布和地下水狀態等相關信息。在現場勘查主要采取鉆探的勘探措施，雖然物探的操作更為簡便，但鉆探的結果更有利于測繪。并且鉆探不受地貌情況的限制，探測結果不容易造成偏差。因此使用范圍也比物探廣，巖土工程勘察的環節不受勘查人員控制，只有到現場才能知道實際的情況，因此選擇鉆探的方式要比物探更加可靠。

2.3 大數據時代巖土工程勘察工作的勘探定位技術

勘探點位的選擇是巖土工程勘察的重要一步，取點的位置定位準確，可以提升巖土工程勘察工作的工作效率。定位方式要盡量的科學具有技術性，點位定位的思路清晰非常重要，在進行巖土工程勘察作業時，工作應具有一定的順序性，為了確保勘察數據的準確性。無論是簡單還是復雜的地形，定位點之間的布局不宜小于10m，地形平坦的前提下點位間隔可以擴大，但也不宜大于18 m，通常為了節約勘察成本，會設置少于規定數量的定位點，這樣雖然也能取得相應的數據，并節省勘查的時間，但勘查定位點間隔隨意放大是導致測量誤差增加的最直接原因。因此在進行定位操作的時候一定要規范好行為，合理的選擇勘探點位，并根據現場的實際情況，通過大數據的計算優化巖土工程勘察的流程[3,4]。

3 結語

本文分析了巖土勘查工程經常出現的問題，并通過對問題原因的分析。對重點的探查技術進行了分析，巖土勘查工程是建筑工程設計的重要數據來源。因此，當巖土勘查發生問題的時候，一定要及時解決，為后續的工作做鋪墊，本文的分析內容有利于勘查技術的提升和推動建筑工程項目的發展。