随着社会的迅猛发展与数字化技术的不断进步，对于岩土工程的勘察工作也逐渐走进了数字化的时代。如何才能在岩土勘察工程中灵活地运用数字化技术提高勘察的工作效率，是目前岩土工程勘察人员共同需要解决的首要问题。事实上，在勘察工程中使用数字化技术，需要经过一系列的体系建设，并需要在实际的工程运用中进行相应的技术调整。文章主要就勘察资料的收集、数字化建模方法、勘察数据库的设计，这几个关键环节进行探讨。
摘要：如今，在岩土工程的勘察中，使用数字化技术已经成为一种普遍的趋势。文章将就数字化技术在岩土勘察工程中的应用进行探讨，主要内容包括勘察数据库的设计以及数字化技术的运用。
关键词：岩土工程师论文,岩土工程,勘察工作,数字化技术
1事先收集好勘察所需的资料
1.1确定勘探深度及间距
在勘察的过程中，首先要确定好勘察的间距和深度，由于岩土的结构形式和基础形式并不相同，因此相应的勘探深度也不一样。举例来说，假如砖混结构住宅是5～6层，那么勘探孔深15m就可以了，但是，如果是五层的框架结构商场，由于柱网的柱荷载相对比较大、基础面积足够大，那么勘探施工人员就可以使用桩基，如果勘探孔的深度只有15m，就达不到标准不能使用桩基。
那么，我们在一般情况下，钻孔的勘察深度要能控制主要受力层，那么就要在5m以上；如果是高层建筑，就要确保勘察孔达到基底下0.5～1.0倍的基础宽度，当然，还需要根据工程的需要达到控制性钻孔深度，也就是要超过地基变形的计算深度，以便能够达到勘察需要。
1.2科学划分野外的地层
科学勘探实践表明，在影响室内资料整理是否准确的众多因素当中，野外地层的正确划分是最为关键的一个因素，一般来说普通的大型工程施工都采用钻机平行作业的方式进行，这就意味着需要大量的技术人员作为支撑。但在实际的工作中，往往出现各勘探班组各行其事的局面，直接的后果就是资料汇总难度大，就会给室内整理工作带来很大麻烦。
那么，要想解决这一问题，可以把勘探技术人员集中起来共同勘探一到两个的钻孔，然后确定统一的编录形式。与此同时，还要及时地组织专门的人员到现场去负责勘探区域整体野外的分层连线，一旦发现了问题，就要及时地上报，并且采取合理、科学、及时的措施进行应对。
1.3对地下水位的观测方法
勘察人员在地下水位勘察量测的过程中，一般需要解决以下几个关键性的问题：
首先，勘察人员在勘察的过程当中，要保证观测地下水位的工作可以同步地进行，然后在最后一个钻孔施工的二十四小时以后，再开始进行量测工作。
其次，勘察人员对地下水位进行量测时，要详尽分析和了解地下水开采情况，如果量测的时间刚刚好是位于附近抽水井抽水下降漏斗，换句话说，勘察人员所量测到的地下水位，将会比实际情况深。
再次，在勘察人员对水位量测的工作过程中，把钻孔坐标、标高回测结合起来。根据以往经验，水位埋深产生几厘米的误差在所难免，这也就意味着量测数据不能达到地下水位量测精度为+2cm的要求，也就意味着勘察人员，很难对地下水的流向做出测定。为了解决这一施工难题，就需要在相应位置设置和孔口坐标，此外，还应该要以标高回测时的孔口位置为准向下量测地下水位深度。
2岩土工程的数字化建模方式
表面模型法是最为常见的一种岩土工程地质建模方式。这种方法主要是通过测点获得的一系列离散的测点资料，获得表面模型的数据，在获得这些数据之后，再解释结果重构地质体界面。通常而言，施工当中经常使用到的不规则格网法，主要是通过区域内有限个点，然后勘察人员可以把这些区域划分为相连的三角面网络。因此，我们可以说，TIN是一个三维空间的分段线性模型。
在实际的工作中，我们可以用多种方法来表达TIN拓扑结构的存储方式，最为简单并且是最常用的一种方法就是：根据每一个三角形、边和节点都会对应一个记录的特征，可以预见三角形的记录包括三个指向它三个边的记录的指针，那么在实际的使用过程中，就可以抓住这一特点，完成数字化建模的关键一步。由于对于边的记录又分为四个指针字段，同时，还有两个指向相邻三角形记录的指针和有两个顶点的记录的指针，所以其也可以直接对每个三角形记录下其顶点和相邻三角形。
3岩土工程勘察数据库的设计
3.1概念模型的设计
从本质上看，我们可以将岩土工程数字化系统看成一个信息处理系统。这个系统的主要作用在于，其能够准确判断系统需要掌握什么数据，以及数据本身的性质、结构，这些数据之间存在什么样的联系，如何对数据进行科学地处理，在每个处理细节当中，与其他的处理工作之间又会有怎样的逻辑功能和关联性。
因此，勘察人员为了把数据的要求准确而有效地表达出来是比较困难的，简单地说，就是将一种面向问题的数据模型应用到工作过程中，然后就可以根据用户的观点，准确地完成数据和信息的建模。其中的实体-联系就是我们最为常用的方法。岩土工程的数据管理实体主要包括：钻孔勘探信息、照片、各类试验成果、录像、图形、文档等。
因此，我们可以说，岩土工程数字化系统的基础是由岩土工程数据库构成的，从专业应用角度上看其是一个数据库应用问题：处理复杂、数据密集。在实际勘察工作中如果想要获得能够反映出信息世界的概念性数据模型，还可以有效的分离实体和联系相关的功能与行为。因此，这就需要在现实的岩土测量与勘探的实体中获得准确的数据，从侧面开展建立模型工作，然后才能能够根据相关的理论基础，分析判断出对象之间和数据属性之间的关系。
实体-联系E-R方法，其实就是抽象和描述现实世界的有效工具，其实际是用E-R图表示的概念模型，能够独立于具体的DBMS所支持的数据模型。勘察单位在运用的过程中，必须要合并地层分层表、物理力学表，这样才能够给钻孔岩土提供参数表，然后在与土层信息表结合成钻孔物理信息表。3.2数据库的建立工作
一般而言，岩土工程一体化系统的数据可以分为：用户输入的原始数据、系统生成的中间数据及最终数据。其实，就查询系统本身而言，操作者最终得到的数据较为繁杂。这些数据主要由中间数据生成，包括连线剖面图、单孔柱状图等图形资料，也包括工程地质勘察报告等文档资料。也正是岩土工程的复杂性，要求操作人员必须严格管理岩土工程的数据库，按照原始数据-中间数据-最终数据的关系进行时间序列。其主要的数据来源主要有以下两种：
①基础区划数据，主要包括：其一，区划、规划图。通过此类图片，能够较为准确的掌握被研究区域的地理区划、河流、山川、道路、居民区、公共设施等自然地理信息。其二，地形、地貌图，此类图片则很好的归纳概括出了被研究区域的自然地貌情况。其三，经过批准的总体规划、防灾规划及其他分类规划图件。
②岩土工程勘察数据，主要包括：其一，被研究区域的工程地质勘探资料，以及已经经过筛选、处理的各勘探点。主要信息有地理、环境指标等，具体有年代、沉积相等。其二，各类建筑场地土的室内、野外试验信息，包括特征周期、液化指数、岩土物性参数等。
由此可见，在数据库中原始数据由两个部分组成：几何属性数据和物理属性数据；其中钻孔属性数据则由钻孔几何属性数据和钻孔物理属性数据，如地层顶面标高、地层厚度、含水率、孔隙度、抗压强度等物性参数组成，其在Access中则以两张数据表表现出来。
3.3岩土工程数据库的主要功能
①数据输入。在开始数据输入时，一定要确保数据的有效性，以及处理数据程序的规范化。只有满足这两个基本条件，才能够确保数据库能够达到实际需要的精度和范围，也才能帮助勘察人员获得有效的信息。
②数据库检索。通常情况下，某一实体的信息包含空间位置数据和属性数据两个方面。因此数据库检索也相应的需要按照实体的空间位置检索，或者根据实体的属性检索。空间检索的方式主要有“图示点检索”、“图示矩形检索”、“区域检索”等几种；而属性检索可以分为“条件检索”和“交叉条件检索”两种。这样，操作者可以通过数据库的检索功，在计算机运行中检索、提取数据中的岩土工程参数信息，这就大大提高了工作的效率和精度。
③对空间的分析。岩土工程数据库的空间分析，一般由三个部分组成：第一是叠加分析，包括有指点对线叠加的分析区、区对点叠加的分析、对线叠加的分析、区对区叠加的分析等几个类型；第二是对缓冲区的分析，包含有区缓冲区的分析、线缓冲区的分析、点缓冲区的分析等几个类型；第三是对多层立体的叠加分析。
④对属性的分析。对属性的分析工作，可以分类为对单属性累计直方图单属性分类的统计工作、对单属性基本初等函数变换、对单属性的统计分析工作、双属性累计频率直方图、单属性累计频率直方图双属性分类统计、双属性累计直方图、双属性四则运算等。
总之，作为岩土工程数字化系统的核心部分，岩土工程数据库在数字化时挥着至关重要的作用。通过它与GlS的联结，能够有效的将几何属性与物理属性结合起来，这样就能够快速的完成虚拟场地的创建。
4结语
在信息科技时代，所有行业都开始朝着数字化的方向发展。岩土工程的数字勘探进程也在时代的浪潮中，不断向前发展也取得了很大的成就。而作为处于一线的勘察人员，需要根据自身的需要，建设相应的数字化应用系统，才能确保数字化信息得以充分利用。
当然，数字化技术的使用，不代表传统的勘察技术就没有任何意义。事实上，在数字化技术发展的进程中，传统的勘察模式仍然会发挥相当大的作用，关键是看操作人员如何使用，如何平衡数字化和传统操作技术之间的关系。
参考文献：
[1]孙洪涛，申丽梅，D.BATJARGAL（蒙古），等.蒙古国岩土工程勘察[J].工程勘察，2011，（S1）.
[2]揭双学.谈岩土工程勘察中存在的若干问题[J].建材与装饰，2012，（3）.
