信息化技术在工程地质勘察中的融合应用与效率提升

一、工程地质勘察现状

1 工程地质勘现阶段应用范围

工程地质勘察广泛应用于交通、能源、水利及城市地下空间开发等领域，技术需求随工程复杂性显著提升。在交通建设中，高速铁路需穿越岩溶区与活动断裂带，跨海桥梁则需解析50 米以下深部构造异质性；能源工程中，核电站选址依赖隐伏断裂识别与地应力场分析；水利工程聚焦库岸稳定性与渗流场动态耦合效应；城市地下空间开发涉及深基坑与地铁隧道群，需量化土- 岩 - 水-气多相介质在人工扰动下的非线性响应。传统方法因三维表征精度不足与动态模拟能力有限，难以满足复杂地质界面识别与工程效应定量化评估需求。

2 现阶段工程地质勘察主要技术方法

当前勘察技术体系以钻探、地球物理勘探及原位测试为三大支柱。钻探技术通过回转取芯与标准贯入试验（SPT）获取岩土体物理力学参数，但其离散点状采样模式难以构建连续地质剖面，且深部钻探成本呈非线性增长。地球物理勘探技术（如高密度电法、地震折射波法）依赖介电常数与波速差异反演地下结构，但其多解性缺陷需通过钻孔数据进行空间约束与交叉验证[1]。原位测试技术（如静力触探、扁铲侧胀试验）虽可快速测定土层强度参数，但对硬质基岩或砾石层的穿透力不足。

二、信息化技术在工程地质勘察中的融合方式

1 数据采集环节的多源技术集成化融合

现代工程地质勘察通过构建空 - 天 - 地立体化协同观测体系，实现了多源异构数据的精准同步获取。北斗 /GNSS 高精度定位系统（厘米级定位精度）与无人机倾斜摄影测量技术（影像分辨率 ⩽0.1m ）的融合应用，不仅可快速建立三维实景模型，还能通过结构光扫描算法自动提取地形特征参数。在此基础上，分布式光纤传感网络（DTS/DAS）与低功耗广域物联网（LoRa/NB-IoT）传感器阵列的协同布设，形成了覆盖岩土体变形场与地下水渗流场的连续监测网络。

2 数据处理阶段的多维信息智能化整合

基于深度学习的智能处理框架可以显著提升多模态地质数据的解析效能。卷积神经网络（CNN）通过多尺度特征金字塔结构，实现钻孔岩芯图像中岩性分界的自动识别，其平均准确率（mAP）达 92.3% ，较传统阈值分割法提升28.6%。图神经网络（GNN）则通过构建地质体拓扑关系图谱，有效解决了物探异常体边界智能圈定的技术难题。在此基础上，采用非支配排序遗传算法（NSGA-II）建立地质统计参数与工程力学指标的非线性映射模型，其预测结果与室内试验值的相对误差控制在 ±5% 以内。

三、信息化技术提升工程地质勘察效率的策略

1 推广自动化勘察设备与实时监测技术

针对传统勘察设备人工干预频繁、数据获取时效性不足等瓶颈，需从装备革新与监测体系重构两方面推进技术升级。在装备智能化层面，应重点发展基于机电液一体化的智能钻探系统，集成高精度随钻测量（MWD）传感器阵列与自适应控制算法，通过动态优化钻进参数（转速、压力、扭矩）实现岩芯采样的连续化作业。设备可搭载多光谱成像模块与激光诱导击穿光谱（LIBS）分析单元，同步完成岩芯图像的实时采集与矿物成分的原位解析，有效解决深孔岩性判识滞后问题。同步研发微型孔内探测机器人，其配备的多频电磁波成像模块（频率范围 10MHz-1GHz）可获取钻孔壁三维电性结构，结合声波全波列测井技术实现裂隙网络的定量表征。

2 建立标准化数据智能处理流程

针对地质勘察数据多源异构、处理流程碎片化等问题，需构建覆盖数据清洗、特征提取、模型构建的全流程标准化处理体系。在数据预处理阶段，应基于数据湖架构建立原始数据质量评估模型，采用基于注意力机制的异常值检测算法（如 Transformer-VAE 混合模型），实现多源数据（钻孔日志、物探曲线、监测时序）的自动清洗与格式统一。通过制定《地质勘察元数据标准（GB/T39616-2020）》，规范数据时空基准（如 CGCS2000 坐标系与 UTC 时间戳）、语义编码规则（如岩性分类编码采用 GB/T 958-2015）及质量评价指标（信噪比、完整性、一致性），确保多源数据的语义互操作性。

在特征提取环节，需建立基于地质知识图谱的智能解析框架。通过融合地质本体库（如 StratML 岩性描述标准）与图卷积网络（GCN），构建岩土参数与物探特征的映射关系模型。采用多尺度特征金字塔网络（FPN）提取钻孔图像中的岩性分界与结构面特征，结合地质统计学方法（如序贯高斯模拟）实现参数场的空间重构。对于非结构化数据（如岩芯照片、地质素描），通过预训练的 CLIP 多模态模型实现文本 - 图像的跨模态对齐，建立标准化的岩性描述模板库。

3 搭建工程全链条协同决策平台

针对勘察数据碎片化与多专业协同低效的行业痛点，需构建基于数字孪生的全链条协同决策平台，实现地质勘察与工程设计、施工的动态联动。平台采用微服务架构设计，底层依托 BIM+GIS+IoT 技术融合，集成多源异构数据（包括三维地质模型、岩土参数数据库、监测时序数据）形成统一时空基准的工程数字底盘；中间层部署基于联邦学习的分布式推理引擎，通过多智能体协同优化算法（Multi-Agent System, MAS）实现地质风险评估与工程方案优化的联动分析。顶层基于 WebGL 技术开发可视化决策界面，支持多终端实时交互与多维度数据钻取，形成" 数据驱动- 模型迭代- 决策优化" 的闭环系统。

在技术实现路径上，需重点突破三大核心模块。其一，开发基于 CityGML标准的三维地质建模引擎，集成非均匀 B 样条曲面拟合（NURBS）与序贯高斯模拟（SGS）算法，实现复杂地质构造的高保真建模，模型空间分辨率可达 0.1m 级；其二，建立基于本体论（Ontology）的语义映射规则库，通过 OWL 语义网络将岩土工程分类标准（GB/T 50218-2014）、结构设计规范（GB 50007-2011）与施工工艺参数进行语义关联，消除多专业术语体系的语义鸿沟；其三，研发基于深度强化学习的动态决策支持系统，融合蒙特卡洛风险模拟与层次分析法（AHP），实现地质灾害风险概率的实时推演与施工方案的多目标优化。

结论

本研究系统揭示信息化技术驱动工程地质勘察的增效机制，提出多源技术融合、标准化处理与协同决策平台三大实施路径。通过空 - 天 - 地协同观测体系实现地质参数毫米级精准感知，依托联邦学习与区块链技术构建可信数据融合框架，基于数字孪生平台缩短工程决策周期 40% 以上。技术体系成功支撑高铁、水电站等复杂地质工程的风险精准预判与方案优化，为行业数字化转型建立可推广范式。未来需深化数字孪生与生成式 AI 的耦合机制，推进勘察技术向智能感知- 自主决策方向演进。

参考文献

[1] 尤叶雷 . 信息化技术提升岩土工程地质勘察工作效率的价值探讨[J]. 科学与信息化 ,2025(2):67-69.

[2] 李清波 . 空地融合数字工程勘察技术体系研究 [J]. 人民黄河 ,2021,43(6):154-158.

[3] 张志鹏 . 智慧勘察在城市基础设施建设中的应用与发展 [J]. 智能建筑与智慧城市 ,2024(3):180-182.

[4] 陈国栋. BIM 技术在岩土工程地质勘察中的应用[J]. 建筑工程技术与设计 ,2024,12(7):4-6.