工程地质测绘野外数据采集质量控制关键环节与标准化流程构建

摘要：工程地质测绘作为工程建设的基础性工作，其核心任务是通过系统的野外数据采集，为工程规划、设计和施工提供准确的地质信息。随着工程规模的不断扩大和技术要求的日益提高，对野外数据采集的精度和可靠性提出了更高的要求。因此，文章聚焦工程地质测绘野外数据采集的质量控制，系统梳理数据采集过程中的关键环节，并结合行业实践构建标准化流程，旨在为提升工程地质测绘数据的准确性、完整性和规范性提供参考，推动野外数据采集工作的科学化与标准化管理。

关键词：工程地质测绘；野外数据采集；质量控制；标准化流程

工程地质测绘是工程地质勘察的基础工作，为工程建设提供详细的地形地貌、地质结构等地质信息。而野外数据采集则是工程地质测绘的核心环节，数据的准确性、可靠性直接关系到整个工程地质勘察的质量。传统的野外数据采集依赖人工记录与经验判断，存在数据不规范、误差控制不足、流程随意性大等问题，可能导致后续地质结论偏差，甚至引发工程安全风险。因此，深入研究野外数据采集质量控制的关键环节并构建标准化流程，对于提高工程地质测绘水平具有重要意义。

一、工程地质测绘野外数据采集质量控制关键环节

1、数据采集方法。首先，在工程地质测绘中，数据采集方法的选择需根据具体的地质条件与数据类型进行科学决策。例如，在地形复杂、地质结构多变的区域，地质测绘技术能够有效获取地表及浅层地质信息，为后续分析提供基础数据；而对于需要深入了解地下岩土特性的项目，钻探技术则成为不可或缺的手段，尤其适用于岩溶地区等特殊地质环境，以确保对地层结构的准确探查。其次，针对不同工程需求，如水资源勘探或地质灾害评估，应选择适宜的技术手段，以保障数据采集的针对性与有效性。科学合理的方法选择不仅直接影响数据采集的效率，还决定了数据的质量和可靠性，从而为工程设计和施工提供坚实的数据支持。再次，数据采集方法的应用必须遵循严格的规范和操作流程，以确保数据的准确性和一致性。例如，地质测绘技术在使用过程中，需结合区域地形特征和地貌演化规律，系统收集地层岩性分布、不良地质条件等相关信息，并确保数据来源的完整性与充足性。而钻探技术则要求操作人员严格按照设备使用说明和行业标准进行操作，避免因操作不当导致数据偏差或误差。不规范的操作流程可能引发数据失真，甚至影响整个工程的质量控制，因此，制定并执行标准化的操作规范，对于提高数据采集的质量具有重要意义。

2、操作人员技能。工程地质测绘野外数据采集对操作人员的专业技能提出了较高要求。首先，操作人员需具备扎实的地质知识，包括岩石学、构造地质学以及水文地质学等基础理论，以便在实际工作中准确识别地质现象并合理判断。其次，熟练掌握测绘技能也是不可或缺的，如GPS定位技术、遥感数据处理以及地形图绘制等，这些技能的熟练应用直接关系到数据采集的精度与效率。再次，操作人员还需了解相关仪器的性能特点及其校验方法，以确保数据采集过程中设备的正常运行。操作人员的技能水平直接影响数据的质量，因此，提升其专业素养是保障数据采集质量的重要前提。为提高操作人员的技能水平，需定期开展专业培训与考核，培训内容应涵盖地质基础知识、测绘技术更新以及新设备的使用方法等多个方面，并通过案例分析与实践演练相结合的方式，增强操作人员的实际应用能力。同时，建立完善的考核机制，通过理论测试与实际操作评估相结合的方式，全面检验操作人员的专业技能水平，并将考核结果作为人员岗位调整或继续教育的依据，从而激励操作人员不断提升自身素质，进而为数据采集质量的提升提供有力保障。

3、数据记录与检查。首先，数据记录是工程地质测绘野外数据采集过程中的重要环节，其规范性直接影响后续数据处理与分析的质量。记录内容应包括但不限于数据采集时间、地点、仪器型号、操作人员信息以及具体的数据值等，确保记录的完整性、准确性和清晰性。同时，记录格式需符合行业标准和规范，以便数据的统一管理与分析，避免导致数据丢失、重复或错误的情况，进而影响数据处理的效率和结果的可靠性。其次，为确保数据采集的质量，建立多级数据检查机制是必不可少的。自检环节要求操作人员在数据采集完成后立即对记录内容进行核对，检查是否存在遗漏或错误；互检则通过同事之间的交叉检查，进一步发现潜在问题；专检则由专业技术人员对数据进行全面审核，确保数据的准确性和一致性。不同检查环节的作用各有侧重，自检侧重于及时发现并纠正操作失误，互检能够弥补个人视角的局限性，而专检则从专业角度对数据进行最终把关。通过多级检查机制的有效实施，可以最大限度地减少数据错误，从而为工程地质测绘提供高质量的数据支持。

二、工程地质测绘野外数据采集标准化流程构建

1、前期准备阶段。首先，接收工程地质勘察任务后，组织技术人员研读任务书、相关规范标准和设计要求，明确测绘任务的目标、范围、比例尺、精度要求等。其次，根据任务要求，制定详细的测绘方案，包括人员分工、仪器设备配置、工作进度计划等内容。再次，收集测区已有的各类地质资料，并进行整理和分析，初步了解测区地质概况，确定重点区域和关键地质点。最后，对仪器设备进行全面检查和校准，确保仪器设备的正常运行和精度符合要求，准备充足的电池和易损配件。

2、数据采集阶段。首先，按照设计方案，组织野外数据采集人员进驻测区，开展野外数据采集工作。其次，在数据采集过程中，严格遵循操作规程，确保人员操作规范性，实时对观测数据进行质量检查，控制数据精度。再次，合理选择地质点，详细记录地质点的定位信息和属性信息，并对地质点进行编号和标识。最后，根据测区的地形地貌和环境条件，灵活采用不同的测量方法和技术手段，确保数据采集的完整性和可靠性。

3、数据整理与初步审核阶段。首先，野外数据采集工作结束后，及时将采集的数据进行备份，建立数据存储管理机制。其次，对原始数据进行整理，包括数据的筛选、清洗、格式转换等工作，确保数据的完整性和一致性。再次，组织专业技术人员对整理后的数据进行初步审核，采用统计分析方法和质量控制图表等工具对数据质量进行评估，对不符合质量要求的数据及时进行返工处理。

4、成果提交与质量验收阶段。首先，按照相关规范标准和设计要求，对野外数据采集成果进行整理和编制，形成完整的成果资料。其次，组织内部质量验收，对成果资料的完整性、准确性、规范性进行检查，合格后提交给建设单位或相关部门进行最终验收。

总之，明确工程地质测绘野外数据采集质量控制关键环节与构建标准化流程能够有效提高野外数据采集质量，确保工程地质勘察的可靠性与准确性，为工程建设提供坚实的数据基础。未来，在实际工作中，应不断总结经验，持续改进和优化质量控制方法和标准化流程，以适应不断变化的工程建设需求，提高工程地质测绘的整体水平。

参考文献：

[1]付钟.测绘工程质量管理与控制测绘质量的方法探究，城市建设理论研究（电子版），2024（04）：174-176.

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