摘要：在我国网络信息化快速发展的时代，对大数据的分析可以为岩土工程勘察和科学决策提供参考数据。在岩土工程勘察领域，数据采集、大数据分析、建模等技术可以充分利用岩土工程的勘察技术。这是当前信息技术与岩土工程相结合的一项重要举措。本文以此为主题，阐述了大数据时代的重要性，并分析了信息技术如何应用于岩土工程勘察研究过程。

关键词：大数据；岩土工程勘察；BIM技术；数据分析

前言

由于中国信息技术的快速发展，信息技术与大数据相结合已成为大数据在科学研究中应用的优势。目前，大数据已经渗透到各个行业和领域。每个时代都有自己的特点，岩土工程在大数据时代有着相对广阔的发展机遇。应用科学技术实现岩土工程勘察目的是岩土工程实施的一个重要目标，而在实施过程中要解决的首要问题是地质评价。地质评价关系到地基的施工，因此有必要对工程施工进行决定性和有效的地质评价。在建设项目实施方面，建设项目的设计应与具体实施计划相结合。在实施岩土工程之前，有必要对项目进行设计，完善施工计划，制定严格的科学计划。该方案应以理论为基础，结合多年的工作经验，获得准确、直接、精细的勘探技术。这也是一个锻炼技术人员综合能力的机会。如今，随着BIM建模和大数据、云计算等计算机新技术的不断进步，岩土工程勘察已经有了更广阔的机会，因此将传统的勘察形式与大数据时代的技术应用相结合，创造了目前先进的岩土工程勘察成果。

1岩土工程勘察的发展前景

1.1数据采集技术的应用

在岩土工程勘察设计期间，涉及到各种数据信息。所谓大数据，是指对大量数据进行整合、重新分类、重新计算和重组。以表格的形式创建专业的地质数据信息。常用的地质数据信息包括地形地貌信息、地质结构信息、市政设施、管道分布等信息。此外，影响建设项目的信息还包括气象、水文、项目周边环境等各种信息。在信息勘探过程中，涉及到大量的信息，如地球物理数据、地下水分布信息、工程测绘产生的数据、地质钻探获得的总结数据，以及大量的实验室实验数据和原位测试数据。这些需要在调查过程中获得，并反映在纸质档案中，并保留记录。收集这些数据的过程很复杂，可能会浪费时间和材料。因此，实验数据必须准确转录，转录一次后，为了确保不丢失，还需要手动转录一次。复制数据时，主要关注的应该是图形、文本材料和表格的结果。这些论文数据具有很大的参考价值。在室内岩土工程测试过程中，应采用现场原位测试来评估岩土的物理性质，这也是地质调查过程中最重要的一步。这一步骤主要涉及根据岩土的力学性质进行实验，实验数据直接影响岩土工程设计的准确性，也影响设计数据的可靠性。因此，目前大多数岩土工程方法都使用钻孔取样、实验数据的样品制备和现场测试来获得测试结果，但这种测试的结果会受到钻孔取样过程的影响。

在当前互联网和物联网快速发展的时代，我国地质调查成果实现了网络共享。在岩土开挖过程中，可以直接通过系统进行试验数据的自动采集，并在网络中实现自动计算。因此，系统设计的巧妙性非常重要。利用高科技手段设计物联网技术信息，使其能够自动运行，实现自动化的数据收集、测试以及对数据的合理分析和处理，并最终生成生产结果图表。通过互联网与云平台的连接，将数据传输到平台，实现资源共享，为岩土工程勘察提供重要参考。

1.2数据建模技术的应用

在岩土工程勘察过程中，有必要根据勘察场地的空间分布进行建模。在建模过程中，需要进行地下钻探，这些钻探信息是离散的，对调查信息有许多定性描述。因此，概念很强，数字化很模糊。这将使设计者难以理解调查信息。这直接导致调查信息的处理不完整，无法灵活应用技术，导致调查信息处理不及时。在使用BIM技术对地质调查建模后，可以使用插值来计算施工过程中岩土工程所需的空间。同时，基于建模信息，可以模拟工程研究区域内任意点钻孔土层的近似情况，更方便描述建模后建模空间的分布模式。因此，可以通过三维效果来呈现模型，实现直观的可视化效果。

1.3数据分析技术的应用

计算机技术的不断迭代使数据分析方法变得越来越渐进。这一变化可以为数据建模技术省去很多麻烦，也为各个领域的许多难题提供了更准确高效的处理方法。与传统的数据采集方法相比，大数据分析过程可以实现海量数据的云处理，即快速处理数据，果断提取有价值的数据。这可以分析数据的相关性和原因，使决策者更容易提高判断能力。这种类型的大数据计算方法已被广泛应用于能源和医疗保健等各个行业。就岩土工程勘察而言，这项技术的使用仍处于早期阶段。由于岩土工程勘察成果属于信息技术，在互联网上，特别是在大数据应用模式下，有必要及时转变思维。

岩土工程勘察结束后，要对勘察成果报告进行分析，选择其优缺点，对不合理的勘察成果提出有针对性的意见和建议。从而增强了岩土评价的客观性和针对性。从传统的岩土工程施工数据处理方法来看，它通常由测量人员以一维直线的静态方式表示，这使得收集真正有用的数据和掌握地质数据的分布模式变得困难。

从岩土工程勘察设计系统的现状来看，许多系统不具备空间分析能力。因此，大多数选择都是基于技术人员的判断，产生了工程经验和岩土工程勘察理论。这些理论和经验缺乏科学依据来支持它们。不同单位的技术人员能力差异很大，首先是由于他们的专业素质。其次，当不同单位的技术人员在同一块土地上进行岩土工程勘察时，所获得的报告质量也有很大差异。然而，在大数据时代，信息是共享的，因此工程勘察信息可以通过大数据充分共享，实现技术比较、相互支持，并找到可靠的数据。

1.4数据共享技术的应用

目前，数据共享技术的应用存在许多障碍，数据无法共享的原因有很多。首先，一些数据属于科研成果，属于个人或团队，涉及知识产权水平；其次，与国家安全和国家机密有关的数据不应公开，因为这些数据会阻碍数据共享。此外，许多研究人员具有强烈的保密意识和自我保护意识，不愿意分享个人或附属组织的研究成果。目前，中国科学领域的数据资源共享案例相对较少，因此在实现某一领域的资源共享时，不可避免地需要投入大量的精力或财力。但这可以缩短工程周期，并在数据共享过程中保持数据一致性，使其更加标准化。使研究人员能够全心全意地致力于数据分析，将准确的数据应用于现代科学，并在科学中发现更好的科学成果。

结语

当前是大数据时代，各行各业都在通过向互联网平台传递信息来发展，实现数据共享和资源共享。岩土工程勘察项目也从独立计算进入了数据共享时代。通过科学的数据采集，将采集到的数据传输到计算机软件中，实现建模，使空间建模更加数字化。这使得能够分析各种空间数据，预测各种工程数据，并实现数据共享。这一系列工作废除了传统的工程勘察模式，是未来工程建设的必然发展趋势。各用人单位和工程测量主管部门应努力实现信息化管理，推动行业向信息化管理发展。

参考文献：

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