大数据时代的岩土工程勘察技术重点探究

摘要：随着人工智能技术的快速发展，许多研究者将机器学习与岩土可靠性分析相结合，提高了计算精度和效率，并产生了许多成功的应用。机器学习辅助岩土可靠度分析的基本思想是，通过对准备好的数据进行学习，重构高维隐式性能函数，这些数据主要包含输入的岩土材料性质的随机变量或随机场样本（如粘聚力、摩擦角、饱和水力导率）以及相应的兴趣量（如安全系数），这些兴趣量一般由岩土软件计算得到。基于机器学习的可靠性分析模型经过充分的训练和适当的验证，达到了预期的性能，可以方便地用于估算岩土结构的失效概率，具有合理的精度和效率。

关键词：大数据；岩土工程勘察；技术重点

1大数据时代岩土工程勘察特征

对工程所在地的地质状况进行全面勘探，旨在评估潜在的地质隐患，并预先识别施工地点可能遇到的地质风险，以便为工程构建提供关键的支持数据。在信息技术迅猛发展的背景下，岩土工程勘察逐渐向信息化转型。在进行岩土勘查的过程中，技术人员依据工程项目对地质状况和岩土资料的具体需求，利用计算机技术、海量数据、云服务、建筑信息模型等现代化手段，深入剖析建设用地的地质属性及周遭地质状况，进而编制出详尽且全面的勘查资料，确保工程项目所依据的地质信息准确可信。

2大数据背景下岩土勘察中存在的问题

2.1岩土勘察期间信息化程度低

在大数据时代背景下，众多领域已逐步开展信息化建设。在岩土工程勘察领域，也需提高勘探装备和信息设备的集成化水平，采用高信息化水平的工具设施，以减轻勘察人员的劳动强度，提高岩土勘探的作业效率，并有利于提升岩土信息的准确度。然而，在推动岩土工程信息化建设的过程中，相关技术人员在数据交流、整合意识上相对淡薄，缺乏信息化管理观念，未能充分认识到数据的重要应用潜力，这直接导致了岩土勘察的信息化水平不够，以及勘察数据利用效率偏低。

2.2岩土勘察目标不清晰

在大数据的时代背景下，岩土勘查的手段和流程面临着直接变革。然而，无论选择哪种勘查手段，都必须确立清晰的岩土勘查目标，并熟知岩土工程项目初步勘查的关键环节。个别建设主体由于缺乏明确的岩土勘查目标，往往会导致勘查信息的搜集不够全面，工作成效难以显现，进而使得相关人员在建筑设计的策划、施工组织的实施中不能有效地运用岩土勘查的数据资源。例如，若是因为目标指引不明确，导致岩土勘查资料存在遗漏，那么施工过程中的技术手段将会缺乏必要的数据支持，有可能引发一连串的施工安全隐患。

3基于大数据时代的岩土工程勘察技术重点

3.1岩土勘察数据采集技术

3.1.1数据采集

在传统的岩土工程勘察操作中，很多公司倾向于采用纸质媒介来记录地质勘察信息，这样的做法使得钻探及地质数据在项目中频繁重复记录。这不仅导致在勘探阶段消耗了大量时间、物质和人力资源，还使得记录下的勘察信息显得支离破碎。此外，在利用表格、文本和图纸等形式进行岩土工程数据的传递时，常常出现数据遗漏或信息不全的问题。

随着信息技术的飞速进步，数字化手段在岩土工程勘察领域日渐完善，依托于互联网及海量数据技术的智能化勘察系统其智慧化水平持续增高。技术人员得以利用便携式智能勘察设备，对野外情况进行即时监控与绘图，快速搜集地质勘察的关键信息。这些信息通过终端设备即时传输至系统数据库，自动生成标准化数据报告和图像资料，推动了岩土工程勘察的信息化、效率化进程，为我国的建筑项目提供了详实、精确的基准数据。

3.1.2信息收集

在大数据的时代背景下，巨量信息的涌现使得数据统计与分析工作的复杂性显著提升。针对岩土工程领域，当进行建筑基础参数的计算时，技术人员在搜集信息的过程中，必须能够灵活调整勘察数据框架，以确保岩土工程信息的准确展现。

正如表1所揭示的，在浩瀚的数据海洋中，岩土工程的信息搜集不应局限于简单的测量数据，还应涵盖数据在信息系统中分类的实际情况，以便于未来对数据的检索与归类。考虑到历史数据量日益膨胀，检索难度随之增大，因此，在信息采集的基础上，借助大数据技术对工程勘察信息进行数字化处理，并实现信息的云端分类存储至关重要。此后，构建数据模型，进一步优化和完善勘察数据库，补充必要的信息数据。

3.2岩土数据分析技术

在获取全面且精确的勘察信息基础上，制作出细致入微、精确度高的岩土工程勘察报告，确保设计及施工方能够详细了解岩土工程的特性，并将这些关键数据应用于工程建设的各个阶段。随着大数据技术在岩土勘察领域的应用日益广泛，企业应加大对勘察人员的教育与培训力度，培养其创新思维，积极掌握大数据技术，革新岩土工程勘察的方法论，积累丰富的数据解析、搜集以及勘察实践经验，从而提高我国岩土工程勘察的整体技术能力。

3.3机器学习算法在深基坑中的应用分析

将神经网络应用于支撑开挖的可靠性分析。将土体的力学和物理特性作为输入层，变形和安全系数作为输出层。采用人工神经网络模型确定极限状态函数，从而得到可靠性指标。将支持向量机应用于基础开挖系统可靠性分析，采用支持向量机模型建立响应面方程，基于极限学习机和基于多元自适应回归样条的一阶二阶矩方法进行桩基础可靠性分析，大大降低了可靠性分析中的计算难点和内存需求。将卷积神经网络应用于考虑土体参数空间变异性的支撑基坑墙体挠度预测，并将其预测性能与极限梯度增强模型进行了比较。

另一方面，机器学习方法在充分利用现场调查数据信息进行土壤参数表征方面也发挥了重要作用。例如，在条件随机场建模中，将基于历史统计信息的假设视为先验信息，现场调查信息会更新先验模型，得到后验模型。

结论

机器学习算法及其变体已成功地应用于边坡、隧道和深基坑等岩土结构的可靠度分析。每种机器学习算法都有其优缺点，在实际应用中，应根据计算效率、内存消耗和预测性能来选择合适的机器学习算法，因为在解决不同的岩土工程问题时，没有一种单一或特定的模型总是最合适的。

参考文献：

[1]余建强，刘翠景.浅议大数据时代的岩土工程勘察[J].城市建设理论研究（电子版），2017（8）：140.

[2]徐其士，姜新慧.浅谈大数据时代岩土工程勘察的发展前景[J].世界有色金属，2020（10）：210-211.