大數據技術在土木工程中的應用分析

王歡歡

（太原學院建筑與環境工程系 山西 太原 030032）

0 引言

自古以來，傳統數據處理技術廣泛應用于建筑業，隨著互聯網時代的發展，大數據技術也進入了生活，很多企業逐漸開始通過信息管理來處理龐大復雜的企業數據。傳統數據處理技術廣泛應用于建筑業，土木建筑工程涉及的數據信息更加廣泛復雜，且數據信息量較多，利用大數據技術可以使土木工程的設計與施工更加合理化，提高土木建筑工程的建設效率，因此，在土木工程的發展中，必須深化大數據技術的應用，利用大數據技術提高土木工程的整體信息處理效率[1]。

1 大數據技術概述

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據技術在數據采集、管理、分析與處理方面的效率遠超出傳統的數據采集軟件，具有數量大、結構多樣、應用價值高與數據流轉速度快4個特點。大數據技術包含了大數據指數體系、平臺等相關應用技術，是一種從海量數據信息中挖掘出行為規律、商業價值等信息的技術手段，其處理流程包含了數據捕獲、安全風險管控、存儲以及處理等流程，具體見圖1所示，大數據技術是通過數據的跟蹤與捕捉發現其內在的聯系，預測某事物在下一階段的狀態和行為，從海量數據中挖掘有效數據的潛在價值，使其發揮出最大的作用[2]。大數據技術的價值不在于掌握大量數據，而是于對大量數據的專業分析與處理，而土木建筑工程涉及到許多領域的數據非常龐大復雜，以往的數據處理方法不能有效地處理這些數據，而大數據技術的高效與快速解決了土木工程數據處理的問題，使土木工程數據挖掘出更多的潛在價值[3]。

2 大數據技術在土木工程中應用策略

2.1 應用于建筑能耗問題分析中

在土木工程建設中，建筑物的能耗分析是非常重要的，影響建筑能耗的因素包括建筑物內部結構的光照，熱交換等，利用大數據技術可以有效地挖掘土木工程相關數據值，對建筑物占用情況進行明確分析，輔助分析建筑物能耗。利用大數據技術構建的建筑能耗監測系統體系結構如圖2所示[4]。

此外，首先我們可以通過傳感器來捕捉相關數據信息，對某辦公樓其中的15個辦公室在2020年4月—9月間每隔30分鐘收集的占用數據進行分析，在此數據基礎上進行歸納分類，獲得相關建筑占用時間表，并將其分成幾個工作模型輸入數據軟件，然后對這15個辦公室平均每天的不同設備的能源消耗逐個進行分析研究（見表1），通過分析結果提出相應的節能方案，將其引入工程設計中。另外，電力數據也是土木建筑工程能耗分析中一種重要的大數據，傳統的數據分析方法難以完成對其的收集分析，利用大數據技術可以定期收集建筑空間樣本的大量耗電裝置，進而獲得大量耗電數據信息，運用大數據處理技術對這些數據進行關聯分析與特征分析，了解不同用電設備的數據，并進行統計，最終得出總體用電規律，也可以預測建筑后期的用電量，更準確地掌握能耗情況[5]。

表1 設備耗電平均每天歷史數據 單位：度

2.2 應用大數據技術對建筑破壞進行檢測

大數據技術對建筑破壞進行檢測主要是通過無人機來實現的，利用無人機可以在短時間內對建筑物周圍拍攝成千上萬張圖像，為了使建筑物受損后的救援評估更加準確，必須提高這些圖像處理分析的速度。在采集建筑物表面裂縫的圖像時，無人機應沿著圖3中實箭線標出的路線飛行，在圖像采集任務中，無人機的攝像機應與建筑物外立面保持垂直，距離保持不變。例如地震或者其他自然災害對建筑物造成破壞時，利用無人機對建筑破壞情況快速捕捉轉化為圖像信息，使用大數據技術對圖像信息進行快速分析處理，從而可以準確地獲得檢測結果。研究人員提出可以利用并行計算方法對建筑物受損前以及受損后的圖像進行對比分析，以加快建筑物受損的3D檢測，在此過程中，主要是對地震前的坐標、海拔、區域范圍等進行坐標轉化和高程提取，生成地震前的建筑物模擬圖像，同時對地震后利用無人機獲取的圖像進行連接測點、攝像機標定、準直線圖像生成、半全局匹配、密集匹配等處理，生成地震后的數字地面模型，然后計算地震前后數字地面模型的差值，得到建筑物震害的三維檢測結果。將該并行計算方法應用于2013年雅安地震地震后建筑物震害的三維檢測，其檢測速度比傳統的檢測分析方法快11倍[6-7]。

2.3 應用大數據技術建造工程造價數據庫

土木工程是國家建設的基礎，做好土木工程建設有利于推動經濟的發展。然而，由于土木工程項目數量龐大，涉及項目多，工程數據管理已成為制約土木工程發展的瓶頸問題。因此，將大數據技術與土木工程管理相結合，是推動工程項目發展，實現智能化工程目標的重要舉措?；诖髷祿夹g的工程造價信息化管理系統如圖4所示，此外，可以利用大數據技術對工程造價中產生的大量數據和信息資源進行有效收集、統計與分析，使這些數據資源發揮出最有效的價值，實現行業內部的信息共享?，F階段工程造價仍然采用傳統的使用工程量清單計算工程造價，而工程量清單是發放給用戶的，由于價格是不固定的，會隨著市場的變化有所浮動，且同一材料在不同地區的價格也會有所不同，因此必須對工程造價中的材料資源數據進行及時分析，準確有效的工程造價數據可以在部門之間實行共享，工程師與結構設計人員都能便捷地獲取使用數據，比如，加氣混凝土砌塊的造價低于鏈式混凝土砌塊，因此當地工程更傾向于采用加氣混凝土砌塊。如果工程造價數據庫能夠反映這種差異，能夠識別出當地的施工偏好，不僅可以節約成本，同時可以避免因溝通不到位造成設計出現失誤的現象。再例如，北京與天津的二級鋼筋已退出市場，若土木工程數據庫及時更新，結構設計人員可以利用數據庫進行更精確的設計，不再選用二次加固，此外，成本數據庫還可以反映同類材料在不同地區的價格差異，反映當地使用材料的類型，促進土木工程的高效建設[8-9]。

2.4 應用于施工設計環節

土木工程的設計方案影響著整個工程的施工整體，將土木工程設計中引入大數據技術，將有助于設計出更高質量、更完美的設計方案，使工程設計人員更好地了解工程規模、成本等信息[10]。此外，可以使用大數據技術收集與處理與土木建筑行業相關的數據信息，將其作為參考數據來優化自身的設計方案。在土木工程項目中，還需注意盡量避免因修改設計方案造成建設成本增加，以確保設計方案的整體可行性。在土木工程設計與施工過程中，有許多細節問題需要注意，如果控制不當，可能會影響建筑物的質量與性能，故要利用大數據技術實時收集土木工程的問題信息，進行分類，找出原因并及時調整，以此來避免施工問題，提高施工質量，保證土木工程的順利進行[11]。

2.5 應用于減少能源消耗與制作時間

傳統的土木工程信息數據的統計與處理都是人工完成的，速度慢且效率低，數據容易出現偏差，處理周期較長。在互聯網時代背景下，大數據技術對數據的收集、整合、計算與分析的速度遠遠超出人工速度，從而縮短數據分析周期，使管理者能快速準確做決策，加快項目的完成，給企業節省大量時間。此外，在土木工程施工過程中，照明、生產設備以及辦公設備的使用會增加能源、電力與水資源方面的消耗，若是使用人工對其進行統計和計算，難度相當大，若通過傳感器將各種電氣設備連接到計算機上，利用大數據技術可以快速計算出相應的能耗，從而有效控制降低能源消耗[12-13]。

3 大數據技術在土木工程中的前景分析

隨著土木建筑行業的快速發展，大數據技術也在土木工程中得到了一定程度的應用，通過對當前發展現狀分析，對大數據技術的開發應用仍處于初級探索階段，還有很多潛力有待挖掘，在土木工程建設與發展的過程中，涉及大量的知識和數據，隨著社會的進步與科學技術的發展，新的信息技術在土木工程中的應用越來越廣泛。大數據技術給土木工程的發展帶來機遇的同時，也帶來了很多挑戰，土木工程的建設也面臨著創新與升級，在土木工程中，借助于更多的傳感器可以采集、處理和分析更復雜的數據，借助大數據技術，可以更好地把握土木工程發展方向，利用大數據處理技術，可以為土木工程后期施工提供更多的數據，輔助工作人員做好施工與管護工作，在一定程度上降低建設成本，提高整體經濟效益[14-15]。

因土木建筑工程行業設計的領域較廣，內容較多，很難完全掌握該行業的數據信息，通過結合實踐經驗，在參考文獻和研究的基礎上，利用大數據技術，可以更快速方便地查找相關文獻，以此來了解熟悉土木工程行業，并通過實驗與實踐去驗證大數據技術應用的可行性。目前，相關專家與研究人員對大數據技術的研究越來越感興趣，大數據技術的應用也將成為未來土木工程建設與發展的一個重要方向。通過利用大數據技術對土木工程行業相關參考文獻的分析、論證與歸納，熟悉土木建筑行業發展的規律并分析現階段的發展情況，加強大數據在該行業應用的推廣力度，包括在隧道、橋梁工程中，要注重工程施工的設計方案，以及后期運作，在研究對象上安裝傳感器，捕捉與分析在運行過程中獲取的數據信息，在整個過程中都要加強大數據技術的應用力度[16]。

4 結語

綜上所述，大數據技術在土木工程中扮演著重要角色，其在土木工程中的應用主要體現在5個方面：建筑能耗問題分析、對建筑破壞進行檢測、建造工程造價數據庫、應用于施工設計環節以及減少能源消耗與制作時間?？傊?，對土木工程來說，大數據技術的應用是不可或缺的，并且隨著信息技術的發展，未來土木工程的數據量必將進一步增加，大數據技術的使用更加關鍵，因此，為了保證土木工程建設和運營的高效、快速，使數據發揮出其應有的價值，必須要對大數據技術進行深入研究。