智能数字化技术赋能岩土工程勘察提质增效

引言

随着科技的进步，特别是智能数字化技术的蓬勃发展，岩土工程勘察迎来了前所未有的变革机遇。智能数字化技术的应用，不仅革新了勘察手段，还极大地提升了勘察工作的智能化水平，为实现勘察提质增效奠定了坚实基础。本文将从岩土工程勘察数字化发展的现状出发，深入分析智能数字化技术如何赋能岩土工程勘察，并展望数智化技术的未来发展趋势，以期为行业同仁提供参考和借鉴。

1 岩土工程勘察数字化发展现状

岩土工程勘察的数字化发展已经取得了显著进展，并逐步成为行业的重要趋势。当前，数字化勘察的核心在于利用先进的数据采集技术、智能化的数据处理方法以及高效的信息管理系统，以提高勘察工作的精准度、效率和智能化水平。

在数据采集方面，传统的人工勘察方式正被更高效、精准的数字化手段所替代。无人化勘察设备的发展，如自动化钻探机器人、水下勘测机器人等，使得岩土勘察可以在复杂或危险的环境下高效、安全地进行。物联网（IoT）技术的发展使得传感器监测系统逐步普及，在勘察现场布设高精度传感器，如加速度计、倾角仪、应变计和孔隙水压力计等，可以实现数据的实时采集并远程传输，提高了数据的时效性和可靠性。同时，三维激光扫描技术的应用，使得岩土结构的数字化建模更加精细，能够构建高精度的地质三维模型，为后续工程设计和施工提供更为准确的地质数据。野外勘测和钻孔数据的数字化采集，通过移动互联网将数据实时传输至云平台，确保内业资料整理与报告编制的高效与快捷。

在数据处理与建模方面，地理信息系统（GIS）已成为岩土工程勘察中不可或缺的技术。它能够集成多种数据源，对地质信息进行可视化分析和管理，提高数据的整合能力。BIM（建筑信息模型）与GIS的融合正在推动地下与地上信息的一体化管理，使得地质信息能够更直观地呈现，进而优化工程设计和施工方案。数字孪生技术的应用也正在兴起，它通过建立勘察区域的高精度数字模型，实现虚拟仿真、实时监测和预测预警，使得岩土工程勘察具备更强的动态感知和预警能力。此外，人工智能（AI）和机器学习技术也逐步应用于岩土工程勘察。例如，利用深度学习分析钻探数据，可以更准确地识别地层分布、土壤参数及可能的地质灾害风险，从而提高勘察数据的自动化处理能力。

2 岩土工程勘察数智化技术展望

2.1 高精度定位技术

传统的工程勘察需要测绘人员使用RTK进行放点并进行标记，钻探人员作业时去现场找点，这之间可能存在一定的沟通问题。如果勘察数智化系统有足够的定位精度能满足勘察点的布置，钻探技术人员则可以直接找点进行施工，能够有效简化勘察作业过程。然而，勘察数字化系统以常用的手机或平板电脑作为载体，虽具有明显的经济和便捷属性，但其定位精度还达不到钻孔布置要求。早期智能手机与平板设备一般只能接收1～2 个卫星系统的单一频率卫星信号，受硬件条件的限制，其内置的全球导航定位装置只能提供单点解。无论是北斗定位系统还是GPS定位系统，单点解理论定位精度都在10 米左右，在偏远山区或森林等信号较弱的地区，定位精度甚至大于10 米。因此，传统手机和平板等手持设备的定位精度较低，无法满足准确定位钻孔的需求。手机通过外挂更小的RTK接收机也可解决定位精度偏低的问题。目前，市场上已开发出如北斗探针和LiteRTK等产品，能够实现厘米级定位。大多数情况下，北斗探针与测地型GNNS接收机水平偏差都在1 米以内。手机外挂RTK接收机类似于U盘的定位终端通过TypeC充电口连接到手机或平板电脑，由手机或平板电脑进行供电，定位信息通过TypeC接口传回手机或平板电脑。通过提升手机定位精度，可满足钻孔布置的精准需求，减少对专业测绘技术的依赖，推动勘察作业自主化，从而提升效率并优化成本。

2.2 远程监测自动化钻探系统

在岩土工程勘察中，钻探技术是获取地下地层信息的主要手段之一。然而，传统钻探数据采集方式依赖人工记录钻进参数，存在数据误差较大、获取效率低、实时性差等问题。近年来，随着智能传感技术的发展，传感器和物联网技术被广泛应用于钻探数据的自动化采集与分析，能够实时监测钻头与地层的相互作用，提高钻探作业的精准度和效率。由于钻头与地层的相互作用会产生特定的震动信号，不同地层的岩性、密度、硬度等特征会导致震动模式的变化。在钻探数据采集过程中，振动传感器（如加速度计、陀螺仪和压力传感器）能够实时采集这些震动信号，并通过无线或有线方式传输至地面终端进行处理。加速度传感器可测量钻具的振动强度，陀螺仪可监测钻探方向和角度变化，而压力传感器则可记录钻头所受的轴向力和扭矩，从而分析钻探阻力和地层性质。钻探数据可通过5G或物联网技术实时上传至云端，远程实时自动化监测与分析，结合人工智能算法进行自动识别和预测，提高钻探作业的安全性和智能化水平。通过傅里叶变换（FFT）分析震动信号的频谱特性，从而识别不同地层的固有震动模式。利用小波变换处理非平稳信号，可检测钻探过程中的突发事件，如岩层界面的变化或钻头遇到硬质岩层时的冲击信号。

2.3 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。传统勘察方法往往依赖于人工数据整理和专家经验，耗时较长且易受人为误差影响，而AI能够快速处理海量数据，极大地提高了数据处理的效率，使得地层分析、岩土分类和地质风险评估更加精准和智能化。

3 结束语

综上所述，智能数字化技术赋能岩土工程勘察提质增效，不仅提升了勘察工作的精准度和效率，还为岩土工程的后续设计与施工提供了更为可靠的数据支持。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，智能数字化技术在岩土工程勘察领域的应用前景将更加广阔。

参考文献

[1]邢恩杰.数字化勘察技术在城市地下岩土工程中的应用[J].智能建筑与智慧城市,2024,(10):158-160.

[2]张滕.智能技术在岩土工程勘察中的应用分析[J].智能建筑与智慧城市,2024,(10):164-166.

[3]祝恩珍,潘志辉,王峰.岩土工程勘察数字化技术与实现分析[J].中国高新科技,2024,(11):150-151+154.