数字化视域下的岩土工程勘察技术研究

引言

岩土工程勘察作为基础设施建设的首要环节，承担着获取地质信息、为工程设计提供依据的关键使命。从交通枢纽的地基稳定性评估，到超高层建筑的岩土参数测定，勘察结果的准确性直接关系到工程全生命周期的安全与效益。

一、数字化技术在岩土工程勘察中的应用基础

1.1 数字化勘察技术体系

数字化勘察技术体系构建起覆盖全流程的技术生态。在数据采集环节，无人机航测技术凭借灵活的飞行路径规划，能够迅速抵达人工难以涉足的险峻区域，如高山峡谷、沼泽湿地等，通过多角度拍摄，快速获取地形地貌的高清影像数据。三维激光扫描技术则利用激光测距原理，对目标物体进行高密度点云采集，精确还原岩土体的空间形态与结构特征。数据处理阶段，大数据分析技术如同智能中枢，能够高效梳理海量且杂乱的勘察数据，通过数据清洗、特征提取等操作，将原始数据转化为具有工程价值的信息。

1.2 数字化转型对勘察流程的革新

传统岩土工程勘察流程各环节相对独立，信息传递依赖人工记录与文件交接，容易出现信息丢失、理解偏差等问题。数字化转型以统一的数据平台为核心，重塑了勘察流程的协同模式。在勘探方案设计阶段，设计人员可借助 BIM 技术创建三维地质模型，基于模型进行勘探点的智能布局。野外数据采集环节，智能设备与数据平台实时连接，采集到的数据自动上传并存储。室内分析测试阶段，数字化仪器设备直接将测试结果导入数据平台，与野外采集数据自动关联整合。

1.3 数字化勘察的优势与挑战

数字化勘察凭借其独特的技术特性，为岩土工程行业带来显著优势。自动化的数据采集减少了人工操作的繁琐与误差，智能设备能够持续稳定地获取数据，确保数据的准确性与一致性。智能化的分析技术能够快速处理复杂数据，挖掘数据背后的潜在信息，为工程决策提供更科学的依据。管理层面，目前行业尚未形成统一的数字化标准，从数据采集规范、处理流程到成果表达形式，各单位执行标准不一，使得勘察成果难以在不同项目、不同单位间互认与共享。人才层面，数字化勘察技术涉及岩土工程、计算机科学、信息技术等多学科知识，既精通岩土工程理论又熟练掌握数字化技术的复合型人才严重短缺，这在很大程度上制约了数字化勘察技术的创新发展与深度应用。

二、数字化勘察关键技术深度解析

2.1 智能化数据采集技术

智能数据采集技术是数字化勘察的前端技术，关键在于数据采集的智能、自动。智能钻机是一种配备了测量装置与自动控制装置的智能化钻机，可以通过测量地层的变化，自动控制钻压、钻进速度等，以便于提高所获取的岩芯的代表性。在无人机用于勘察中也有很大的进步，无人机中可以搭载 GPS 装置、避障系统，使其能够通过数据对路径进行飞行。

2.2 大数据与人工智能分析技术

大数据、人工智能分析技术给岩土工程勘察数据处理带来崭新变革。大数据分析技术可实现来自不同源头、不同类型勘察数据的整合，包括历史勘察数据、现场监测数据、室内试验数据等，通过数据挖掘算法分析数据之间的内在联系，发现潜在的地质规律以及工程病害。人工智能算法中的机器学习和深度学习算法在岩土工程有很好的应用前景。机器学习算法通过学习历史勘察数据可以实现岩土参数的预测。

2.3 三维可视化与建模技术

三维可视化和建模技术将难以表述的地质信息转化成易于理解的三维模型，大大地丰富了勘察成果表现形式及应用价值。BIM 技术将岩土工程勘察成果中的地质模型和建筑工程模型结合起来，地质技术人员可以在 BIM 平台搭建三维地质模型，展示地层构造、岩土性质等地质信息，并且与建筑模型进行关联分析 GIS 技术从空间上将地质数据进行分析和展示，将地质图层与地理信息图层进行叠加，直观展示地质条件空间分布规律，如断层分布、地下水分布等。岩土工程勘察工作所得的结果相对空间方位感知较强，而岩土工程的开发对象一般都为固体状介质。目前地理信息（GIS）分析在三维模型上的应用相对丰富，其基本原理可以分为以下三种类型：（1）计算机虚拟现实（VR）技术。这是一种基于计算机的，以仿真技术为核心的仿真技术。其能够在模拟环境中生成逼真的用户交互式场景。可以形象地演示具体的地表景象信息，如高分辨的立体地形等。同时虚拟现实技术还可以直接绘制岩土工程区域内部的三维结构和实体，用来进行地表特性评估和展示工作。（2）地质灾害模型仿真。根据岩土体的灾害信息建立地质灾害模型，并运行这一模拟系统。在设计过程中对所遇到的问题进行准确的分析和预测工作。实现所研究信息的可视化。

三、未来发展趋势与展望

3.1 技术融合趋势

数字化勘察技术与更多新技术交叉融合，将形成更强劲的技术支撑。5G 技术高速率、低时延，将给数字化勘察带来新的机遇。大量勘察数据，如实时监测数据、高清影像数据等，可以借助 5G 网络快速地传入、传出，从而进行远程实时监控和控制；物联网技术将进一步发展，让岩土工程现场布置更多的智能传感器节点，形成无死角、全方位、多层覆盖的监测体系，对岩土体状态进行实时、动态监测；而人工智能与岩土工程理论的交叉融合将会越来越深。随着人工智能技术的进步，更加先进的算法将会被运用到岩土工程分析当中，能够解决更复杂、更不确定的问题。用强化学习算法实现岩土工程施工方案的优化，通过模拟不同施工策略下的岩土体响应，得到最优施工方案。

3.2 行业变革方向

数字化勘察技术的发展将推动岩土工程行业从传统的经验驱动模式向数据驱动模式转型。数字化勘察成果不再局限于为设计提供基础资料，而是将贯穿工程全生命周期。在工程设计阶段，基于三维地质模型与数据分析结果，设计人员能够进行更精准的设计；施工阶段，通过数字孪生技术实时模拟施工过程，优化施工工艺，监测施工安全；运营阶段，持续的监测数据与分析模型相结合，实现对工程结构与岩土体状态的长期健康监测，及时发现潜在问题并采取维护措施。这种转型将促使岩土工程行业向智能化、精细化方向发展。

3.3 研究展望

尽管数字化勘察技术已取得显著进展，但仍存在诸多亟待解决的问题。在复杂地质条件下，如岩溶地区、软土地区等，数据采集的准确性与完整性面临挑战，需要研发更先进的勘察设备与技术，提高对复杂地质信息的获取能力。未来的研究还应关注数字化勘察技术在新兴领域的应用拓展。随着深海工程、地下空间开发等领域的快速发展，对岩土工程勘察提出了更高要求。

参考文献

[1]陈翔.数字化视域下的岩土工程勘察技术研究[J].石河子科技,2025,(03):59-61.

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