岩土工程勘察数字化体系及关键技术探讨

引言

应用单一勘察技术开展勘查工作，容易引发数据结果不准确，无法真实、全面反映岩土工程地质状况问题，需要综合使用多种勘察技术，才能对岩土工程地质条件进行详细、全面地勘察，助力后期工作顺利开展，因此，加强综合勘察技术应用研究十分必要。准确把握综合勘察技术构成内容和各项勘察技术操作要点，才能在岩土工程勘察作业中合理运用，有效收集、分析工程地质情况数据信息，确保岩土工程施工安全、效率与质量。

1 岩土工程勘察技术概述

岩土工程勘察过程中，涵盖的内容相对较多，包括要对工程区域的土层特性、地下水位情况、周边环境情况等进行勘察，相关勘察内容具有复杂繁琐性，若勘察过程中存在缺项、漏项，均可能引发工程施工建设过程中的有关问题发生，极为不利于工程项目的质量建设。岩土工程勘察过程中，采用的数字化技术主要有电子测绘技术、数据库技术、计算机技术、网络通信技术、GPS 定位技术、CAD 技术等。测绘过程中得到相关测绘数据后，可以通过计算机指定程序、软件等进行计算、画图分析，得到勘察报告，为工程项目的施工作业给出明确的指导。

2 岩土工程勘察数字化体系关键技术整理

2.1 数据采集技术

通过岩土工程勘察数字化体系的应用情况，了解到当前采用的数据采集技术主要包括：一是传感器技术，它利用多种传感器收集岩土工程的物理量数据，如温度、压力和相对湿度等，这些数据随后被转换成电信号进行传输，并在数字化技术的支持下转化为数字信息，以便进行后续处理。二是数据库直接采集技术，鉴于部分岩土工程处于重新开发利用阶段，因此可以利用数据库管理系统提供的接口或查询语言，直接获取部分勘察数据，从而筛选出有价值的信息，有效减轻了岩土工程勘察的工作量。三是日志文件分析技术，由于岩土工程需要采集的勘察数据类型多样，因此会利用服务器和应用程序生成日志文件，以便于后续的数据提取和查询工作。四是遥感技术，它利用卫星和无人机上的传感器采集岩土工程数据，从而提高了数据的完整性和准确性。

2.2 数字化技术

数字化技术作为岩土工程综合勘察技术之一，囊括了地理信息系统的应用、地质统计学的应用、岩土工程建模的应用等内容。其中，地理信息系统基于互联网技术，通过构建包含分布式结构、广泛访问空间和独立操作平台在内的系统，分析、管理岩土工程勘察所获空间物理信息的地理数据，为岩土工程实施决策与管理提供数据依据。依托构建的地理信息系统开展岩土勘察工作，能够高效采集和处理信息数据，且引入现代先进仪器设备，能有效保障采集数据的准确性。地质统计学涵盖典型统计学和空间统计学知识，旨在对地质特征进行科学分析。使用数据库、空间模拟分析等数字技术，分析工程中的特定土层岩土物性参数与相关距离，进一步了解岩层地质物性。岩土工程建模是依托三维模拟、信息遥感等现代化技术，以岩土工程属性关系为基础，提炼地质变量空间信息及变化规律，根据具体要求模拟分析区域内某点虚拟钻孔土层情况。

2.3 计算机技术的应用

相较于其他技术而言，计算机技术的应用更为广泛，其可以根据指令高效处理收集到的岩土勘察数据，并结合需求将其生成相应的图表、模型等，最终形成勘察报告，为后续岩土工程施工提供有利依据。另外，岩土工程勘察工作的数据量较大，人工等计算方式不仅耗时耗力，还非常容易出现计算错误情况。计算机技术的应用不仅可以缩短勘察数据的处理时间，还能提高数据处理结果的准确性，为后续施工提供更精准的勘察结果。

2.4 智能岩芯识别技术

在岩土工程勘察中，传统的岩芯数据采集和分析主要依赖人工描述，受制于人为误差、主观判断以及经验水平的差异，导致数据的准确性和一致性难以保证。近年来，基于图像识别的岩芯数据采集与分析技术得到了快速发展，通过高分辨率图像获取、计算机视觉和深度学习算法的应用，实现岩芯特征的自动识别与分类。这一技术不仅提高了数据处理效率，还增强了岩芯描述的客观性，为岩土工程勘察提供了更加精准的决策依据。在岩芯图像采集方面，通常采用高分辨率相机、光谱扫描仪或 CT 扫描仪对岩芯进行数字化存储。为了提高图像质量，需进行去噪、色彩校正、几何变换等预处理操作，以确保图像信息的准确性和可用性，并利用计算机视觉技术提取岩芯的颜色、纹理、结构等特征，这些特征可用于识别不同类型的岩性，如砂岩、页岩、玄武岩等。在岩芯自动分类方面，常采用支持向量机（SVM）、随机森林等机器学习方法，或者基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法，实现对岩芯岩性的智能分类；在岩芯裂缝和结构分析方面，图像处理算法可用于自动检测裂缝、孔隙及分层结构。统计裂缝的密度、方向及连通性，有助于岩体完整性和稳定性评估，为工程设计提供重要参数。

2.5 人工智能勘察数据分析

岩土工程勘察报告的质量关键在于岩土工程参数的选择是否合理、岩土体分析和评价是否客观以及是否具备针对性。传统的工程勘察数据主要呈现为一维、静态的信息表达，这使得工程勘察人员难以直接利用分散的原始数据进行精准的地质参数分析，且难以掌握数据的空间分布规律。目前的岩土工程勘察与设计系统普遍缺乏空间分析能力，致使勘察设计的决策往往依赖于技术人员的经验和理论知识，缺少科学的支持工具。由于不同单位和技术人员的专业素质差异，勘察报告的质量也常常不尽相同。人工智能（AI）因其处理模糊、不完整、扭曲甚至不正确数据的能力而成为 21 世纪发展最快的领域之一。这种处理输入不确定性的能力使其成为处理岩土工程问题的完美工具。例如，支持向量机、随机森林（RF）和深度神经网络（DNN）被广泛用于岩土分类、边坡稳定性分析和地基承载力评估。基于 AI 的自然语言处理（NLP）技术可以自动整合钻探数据、实验室测试结果和地质分析数据，并结合区域岩土勘察大数据，从而实现自动化生成标准的勘察报告。

结语

综上所述，在岩土工程勘察领域，通过运用数字化技术、通信技术以及安全防护技术等前沿手段，能够构建起一个稳固的数字化体系。该体系不仅能显著提升勘察数据采集的效率，还能优化数据整理的质量，从而为岩土工程施工方案的科学拟定奠定坚实基础，进一步推动施工进度，确保施工质量的稳步提升。

参考文献：

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