郭丽丽
(太原建材地质工程勘察院有限公司,山西 太原 030031)
岩土工程勘察主要是查明施工区域岩土层的类型和分布、各岩土层的地质构造等。在实际勘察工作中常受到不同外界环境因素的影响,如水文地质环境、降水、不良地质环境等因素,将勘察数据和信息有效整合有利于岩土工程施工顺利开展。在此期间如果出现勘察数据不准确的问题,会直接影响工程的整体设计和施工,更为严重的是极易引发施工安全隐患。提高岩土工程勘察信息的全面性一直是岩土工程勘察中的重点,因此,岩土工程勘察信息系统应运而生。岩土工程勘察信息系统是有效预防岩土工程中出现地质灾害的重要手段,因而岩土工程勘察信息系统成为了有关部门的调研重点。在我国,针对岩土工程勘察信息系统的研究中,尽管研究起步较早,但对于岩土工程勘察信息基数较大且大部分被分散存储的现状,导致研究普遍存在局限性,很难在真正意义上实现岩土工程勘察信息的高效整合[1]。GIS技术的出现恰好的解决了出现的问题,目前数据库和计算机技术广泛应用于工程施工中,这为行业的发展注入了新的活力,地理信息系统的应用提高了勘察设计阶段不同工序之间的协调性,提高勘察数据的准确性,将收集到的信息数据进行分类、计算、存储,从根本上提高岩土工程勘察设计质量。因此,本文进行基于GIS的岩土工程勘察信息系统设计,并通过分析其在实际当中的应用情况,证明设计的有效性。通过将GIS技术应用在岩土工程勘察信息系统硬件设计以及软件设计两部分,致力于为岩土工程勘察信息系统的优化设计提供更加广阔的发展空间。
根据岩土工程勘察信息系统的跨地区应用需求,岩土工程勘察信息系统硬件采用B/S模式,在系统硬件方面设计了服务器以及微控制器集成电路[2]。与此同时,配备硬盘、键盘、鼠标等一些基本硬件,但这些基本硬件不作为此次研究重点,以下将对上文提出的两个核心硬件进行详细描述。
选用ArcGIS Server10.1型号的服务器设备为岩土工程勘察信息系统运行提供硬件环境,ArcGIS Server10.1型号服务器的配置为双核CPU,外设多个可扩展处理器,安装GIS软件即可浏览岩土工程勘察空间数据信息,内存大小为6GB,32GB硬盘。服务器的硬件环境配置,如表1所示。
表1 服务器的硬件环境配置
根据表1所示,ArcGIS Server10.1型号服务器拥有数据处理及现场可编程逻辑门阵列两个选项,具备适应任何系统应用程序的通用能力,为岩土工程勘察信息系统运行提供良好平台。利用该硬件设备中的双核多路实现加速器、存储设备及岩土工程勘察信息之间的平衡,在最大程度上提高系统应用程序的性能。
本文设计的服务器采用了一种具有嵌入式-微控制器的集成电路,程序存储器容量为256KB,RAM容量为48K的硬件平台。本文主要对两部分的电路进行设计,一是本系统中的最小系统电路,二是系统中信息的采集以及解析电路。通过转换芯片将模拟的信号信息转换为空间上的数字化信号,采用具有HS处理技术的芯片,实现更加优质的信噪比、量子效率等,且数据采集速度较快,可以将获取到的岩土工程勘察信息更加高效的转换为数据信息。
基于GIS技术的岩土工程勘察信息系统中,软件部分设计最主要的功能是实现对于岩土工程勘察信息的数据处理,对系统硬件设备收集到的数据,包括:空间信息、属性信息以及电子文档数据信息等进行相应的存储以及处理。通过数据库进行多种岩土工程勘察信息数据的分析,将岩土工程勘察信息以集合的形式进行存储[3]。主要分为两步流程,互相作用形成岩土工程勘察信息系统的软件部分。
引入目前应用较为广泛的GIS系统矢量划分获取的岩土工程勘察数据,集合岩土工程勘察信息数据属性要素(包括:勘察区名称、勘察区编号、勘察区面积及重点工作区等),生成支持GIS系统迭代分析的数据格式。以GIS作为岩土工程勘察信息系统设计中一个强有力工具,基于GIS分析岩土工程勘察信息属性。岩土工程勘察空间信息属性,如表2所示。
表2 岩土工程勘察空间信息属性
结合表2所示,对岩土工程勘察空间信息进行迭代分析。在GIS系统中,这一过程是极其复杂的,因此需要通过公式的表达对空间矢量数据迭代分析这一技术进行详细的分析。设迭代分析空间矢量数据的表达式为,则其计算公式,如公式(1)所示。
在公式(1)中,n指的是该地区的地质条件参量,i指的是空间矢量数据迭代次数,为实数;ei 指的是在i次迭代下岩土工程勘察空间矢量数据的基本参数;fi指的是在i次迭代下岩土工程勘察空间矢量数据的准确程度;S指的是岩土工程勘察条件变化的系数。通过公式(1)可以实现岩土工程勘察空间矢量数据的分析,作为岩土工程勘察信息的模糊转化过程及表达,为岩土工程勘察信息相互调用提出基础数据。
在基于GIS迭代分析空间矢量数据的基础上,以属性数据为基础,通过岩土工程勘察信息相互调用,实现岩土工程勘察。运用GIS系统中的三维成像技术可直观的呈现岩土工程勘察的具体信息,对并其持续实施数据的人工智能处理,进而起到提升岩土工程勘察信息相互调用的速率。岩土工程勘察信息相互调用示意图,如图1所示。
图1 岩土工程勘察信息相互调用示意图
结合图1所示,通过岩土工程勘察信息相互调用,更好的指导岩土工程勘察工作的进行。
提出对比实验,以具有相同特征的某岩土工程施工区域作为此次实验的研究对象。将其随机划分为两组,在控制单一数据量不变的前提下,圈定10km2、15km2、20km2、25km2、30km2、35km2、40km2、45km2、50km2岩土工程勘察范围,其它信息管理系统对勘察工作的影响可以忽略不计。第一步,应用所设计的信息处理系统,采集岩土工程勘察工作范围内的有效数据信息,在大数据技术支持下对信息数据进行整合,将该组数据定为实验组;第二步,应用传统信息处理系统重复上一步操作,所得数据为对照组。为防止突发事件对数据信息产生影响,保持多种变量数据统一,记录实验结果,进而判断两种信息系统对于岩土工程勘察信息的获取能力。
根据上述设计的对比实验步骤,采集10组实验数据,将两种信息系统下的岩土工程勘察信息获取量进行对比,岩土工程勘察信息获取量对比结果,如下表3所示。
表3 实验结果对比表
通过表3可得出如下的结论:实验组在相同勘察范围内岩土工程勘察信息获取量明显高于对照组,对于岩土工程勘察信息的获取能力更强。因此,本文设计信息系统可识别的岩土工程勘察信息更为全面,可实现对岩土工程勘察信息的良好统计。
本文基于GIS的应用下,开展了岩土工程勘察信息系统的设计,并通过设计对比实验的方式,验证了本文设计的系统在实际应用中可更加全面的识别岩土工程勘察信息,为岩土工程勘察工作的顺利开展提供新发展方向,从根本上促进岩土工程施工区域的可持续发展。但由于本文在设计过程中未充分结合大数据技术的综合运用,在后续研究中可以加入该技术在设计系统中的应用,为岩土工程勘察信息系统提供全新的设计思路。