建筑工程地质勘察数据整合分析

0前言

建设项目的顺利开展有赖于对地质环境的全面认识和科学判定，而作为信息载体的工程地质调查资料，直接关系到设计、建设和运行过程中的安全和经济运行。在测绘活动日益活跃和数据规模迅猛增加的情况下，传统的测绘成果管理模式已呈现出来源分散、格式不统一、成果共享困难等一系列缺陷，严重制约了地学成果的利用效率和支撑能力。

1. 建筑工程地质勘察数据整合中存在的问题

1.1 数据来源不统一

建设工程地质调查工作涉及钻探、取样、现场测试、实验室测试、地质测绘和地下水动态监测等诸多方面，其资料来源广泛，涉及勘察和研究单位等多个方面。在收集方法、技术参数、命名规范和数据处理过程等方面，各方面都有很大的不同。有些地区在实地考察时，使用地方坐标基准，而部分地区则用国家标准坐标，这就造成了资料在空间位置上的直接对接困难[1]。

1.2 数据记录形式分散

建设工程地质调查资料在归档和保存时，存在格式多样、集中度低、兼容性差等问题。数据记录有多种形式，有纸质调查报告、手绘地质图和现场记录手册等，也有电子表格、2 D CAD 制图、3 D 造型数据以及各种特殊的软件文档。但目前尚无统一的数据输入和存档规范，使得不同类型的数据在格式、结构和存储方式等方面存在着不一致的问题，难以在一个统一的平台上进行检索和分析。有些资料是以PDF 形式封装出版的，只有读取的属性，不能直接输入到解析软件中，导致资料不可计算部分数据长期存放于勘测机构的非标准库或局部设备中，缺少版本管控和数据全寿命管理，易造成信息遗失和重复收集等问题[2]。

2. 建筑工程地质勘察数据整合优化路径

2.1 构建统一数据标准体系

建设工程地勘资料的有效集成和共享，从根本上取决于一个统一、可实施的数据规范系统。目前，在实际应用中，出现了数据异构、格式分裂、结构不统一等问题，这些问题都是由于缺乏规范或实施不统一造成的。为此，建立权威、系统和可扩充的地学勘测资料标准体系，是促进地学勘测资料集成的重要基础。同时建立统一的数据标准体系，包括数据结构、数据收集指标和数据表示方法。在此基础上，结合《工程地质勘察规范》与《岩土工程勘察规范》钻孔编号规范需要统一为“ 工程编号 孔号顺序” 的结合方式，坐标系要用 CGCS2000 地理坐标系，地层划分要清楚地应用统一的岩性编码，保证各个条目之间的一致性和可比性。在资料收集过程中，应该设置特定的技术指标和可接受的范围。地质调查中存在着海量的量化试验和描述性记录，数据来源复杂、主观性强，为了防止人为因素造成的数据扭曲，需要建立标准化的数据采集格式。如：标准贯入试验（SPT）要求对取样层间距、锤重和落距等参数进行统一，并采用模板法确定记录格式；应该清楚地使用标准的测试步骤和报告模板来确定抗剪强度、含水量和压缩模量等土工测试参数，并且在数据表中设置单位字段、试验方法字段和试验日期字段，方便进行数据的追溯和比较。为了提高勘测结果的文字一致性和信息的可读性，需要对成果表示和图件格式进行统一标准化。在柱状图的编写中，要对图例符号、颜色编码和岩类填图规范进行标准化，使各要素间的图面内容具有直观的统一性。在工程剖面上，要统一标注比例尺、地层编号、水位线、构造断层线、工程结构接口等，并建立CAD/BIM模型的输入和输出规范，方便各信息系统之间的兼容调用。同时，在数据结果报表中，对图表、附表、附录等各部分进行了格式模板和内容形式的规定，使结果的表现由文件化到数据化的有序转变[3]。

2.2 构建地质信息集成化管理平台

建立多功能、兼容度高、可视化程度高的地质信息综合管理平台，是解决建设项目地质勘测数据集成和有效利用的重要途径。本项目拟利用现代信息技术，对地质资料进行全流程的数字化处理和智能服务，以解决传统的数据管理分散、非结构化、共享困难等问题。同时应构建统一的数据收集和自动获取机制，并为生产和管理提供一个有效的途径。各种调查资料，如钻孔记录，现场试验参数，土样测试结果，地下水监测资料等，都需要用标准化的数据收集表格和信息收集终端进行结构化记录。本系统应有自动识别资料栏位、数值范围及单位规格化换算等功能，以保证原始资料正确入库。同时还应该支持多种形式的数据输入，如 Excel 表格与地质软件原始文档等，使其具有更广的兼容性。在建立元数据分类和标注系统的基础上，提出了从时间、项目名、地理坐标和数据类型等多个维度进行快速检索的方法。系统内部各种数据之间要有逻辑联系，例如井与相应地层信息、水位与对应试验时间、剖面图与原始试验结果之间的相互引用机理，通过图形关联提高查询效率。本项目拟采用数据库索引优化和分布式存储等方法，提高海量数据在高并发性环境下的存取响应能力。

2.3 强化数据质量控制溯源机制

为保证建设工程地质调查数据的科学性、准确性和可复用性，需要建立覆盖数据产生、处理和输出的全流程的质量监控和追溯机制。现有的地质数据在精度控制、误差校验和溯源等方面都有明显的缺陷，迫切需要通过技术优化等方法，使数据从源头到结果都有迹可循，有错可纠。在采集过程中充分推进工作程序和数字收集方法的规范化，以提高原始资料的品质。针对钻孔记录、现场试验、地下水监测和土工试验等重要数据源，建立包含数据字段类型、取值范围、单位规范和使用说明的统一电子表格格式，确定记录模式和取样频率。同时，对便携式数据记录仪、地质专用平板终端等电子收集装置进行普及，利用蓝牙、 GPS、二维码识别等技术，对采样点进行自动输入，并对其进行空间定位，防止人工录入时出现的错误记录和遗漏。对于土样的编号、试件的标识和测试记录，应该采用“ 条形码” 和“ 影像” 两种方式，以保证后面的数据与实物样本一一对应，从而建立一个明确的数据溯源链。建立多层次的审核机制和智能的审核模式，以保证数据在输入阶段的一致性和遵从性。平台体系应当建立相应的字段约束机制，例如：土层编号要按照项目代码要求、地下水的变化要控制在地区的合理范围之内、压实度检测的结果要与土质类型相适应等等。针对高危性参数（标击数、抗剪强度、沉降率等），研究基于异常值的判别方法，实现对突变点和异常点的自动判别，以提醒需要复核的条目，以防止关键数据对后续的分析产生误导。

3结语

在此基础上，构建了一套完整的数据质量监控系统，以保证地质资料的准确与有效。展望今后，地质勘探数据集成工作将进一步朝着智能化、系统化、动态化的方向发展，需要不断强化跨部门的协作机制，并将人工智能、大数据和物联网等新技术引入到建设项目中，使之成为一种全链条的赋能，帮助构建数字化、智慧化的工程建设体系。

参考文献：

[1]张文超.建筑工程地质勘察的意义与方法[J].城市建设理论研究(电子版),2024,(25):157-159.

[2]赵君鹏.基于多维关联规则的建筑工程地质勘察数据整合研究[J].粉煤灰综合利用,2024,38(04):164-168.

[3]田茂礼.建筑工程地质勘察与基础设计中存在的问题及对策[J].建筑与预算,2023,(08):55-57.