岩土工程勘察土工实验室现状及数字智能化发展研究

摘要：土工试验是岩土工程勘察的重要环节，土工实验室的发展对工程项目的设计、建设及运营意义重大。从专业人才储备、硬件设施、试验内容、试验方法、实验室环境、实验室内部管理与外部协作等方面分析了岩土工程勘察土工实验室的现状，提出人工智能化、测试分析自动化、信息数据集成化、云端平台共享化是土工实验室数字化智能化的发展方向，针对数据安全性、技术可靠性、系统稳定性3个方面的挑战，提供了相应建议。

关键词：土工实验室"岩土工程"数字化"智能化

中图分类号：TU411"""""""文献标识码：A

Research"on"the"Current"Situation"and"Digital"Intelligence"Development"of"Geotechnical"Laboratory"in"Geotechnical"Engineering"Investigation

WANG"Liyao

China"Railway"Shanghai"Design"Institute"Group"Corporation"Limited，"Shanghai，"200070"China

Abstract："Geotechnical"testing"is"an"important"part"of"geotechnical"engineering"investigation，"and"the"development"of"geotechnical"laboratories"is"significant"for"the"design，"construction，"and"operation"of"engineering"of"projects."This"article"analyzes"the"current"situation"of"geotechnical"engineering"survey"and"geotechnical"laboratories"from"the"perspectives"of"professional"talent"reserve，"hardware"facilities，"testing"contents，"testing"methods，"laboratory"environment，"internal"management"and"external"collaboration."It"proposes"that"artificial"intelligence，"automated"testing"and"analysis，"integration"of"information"data，"and"shared"cloud"platform"are"the"development"directions"of"digital"intelligence"in"geotechnical"laboratories."Corresponding"suggestions"have"been"provided"to"address"the"challenges"of"data"security，"technical"reliability，"and"system"stability.

Key"Words："Geotechnical"laboratory;"Geotechnical"engineering;"Digitization;"Intelligence

1925年，卡尔·太沙基（Karl"Terzaghi）教授出版了著作《土力学》，标志着土力学成为一门新学科。1933年，英国在赫特福德郡沃特福德的建筑研究站建立了全球一个土力学实验室[1]。1936年，亚瑟·卡萨格兰德（Arthur"Casagrande）在哈佛大学举办了第一届国际土力学和基础工程会议，宣告了“土力学和基础工程”作为一门新学科的出现。之后的几十年里，土力学在全世界土木工程的发展中发挥着越来越重要的作用。1978年，我国成立了国际岩石力学学会中国国家小组，1985年，正式成立中国岩石力学与工程学会。此后，我国岩土力学得到蓬勃发展，有力支撑了国家各重大基础工程建设[2]。在这个过程中，土工试验作为基础项目，在工程设计阶段及工程施工阶段起着非常重要的作用。

土工实验室承担着检测岩土的物性指标和力学指标的任务，其检测结果不仅能反映岩土的工程地质性质，更是勘察报告中地基承载能力、沉降量等重要参数的依据。本文讨论了土工实验室的现状，结合现代信息技术的迅速发展，研究了土工实验室的数字智能化发展趋势，分析了土工实验室在数字化智能化发展中面临的机遇和挑战，并提出了相应的应对措施。

1""土工实验室现状

1.1""土工试验内容与试验方法

土工试验项目通常涉及几十项检测物质结构特性、基本物理性质及基本力学性质的基础试验，主要涉及岩石、土壤和水样的检测试验。例如：土壤试验包括密度、含水率、颗粒分析、界限含水率、直接剪切试验、固结试验、渗透试验、三轴压缩试验等试验。由于国家标准、行业标准的地方标准对各项试验的要求存在差异，国际上美标、英标与国标的差异更大，因此导致同一参数采用不同的试验规程和试验方法，其检测结果大不相同。试验方法的选择必须依据试验委托单的要求。

1.2""土工实验室的硬件设施

目前，部分土工实验室尚存在一些硬件设施方面的不合理现象，主要表现在设备老旧亟待更新换代、管理缺失造成部分设备利用率低或超负荷运转、设备维护保养不到位和维保计划不科学等方面，制约了土工试验技术的发展[3]。

图1是上海市嘉闵线工程土工试验照片。当前，各实验室对设备进行创新研发与升级改造，全自动固结压缩仪、全自动直剪仪、全自动渗透仪、激光粒度仪等仪器设备的推广应用大大减轻了试验人员的工作量，提高了试验数据的准确度与试验效率。

1.3""土工实验室的专业人才

土工实验室需要试验技术人才和实验室管理人才。近年来，许多土工实验室引进了大量优质人力资源，取得了一定的成效，成为推动整个土工实验室良性循环的源动力。未来，人才培养与人才引进仍是土工实验室的长期发展策略。

1.4""土工实验室的管理系统

许多土工实验室采用实验室主任直接管理的方式，这种管理方式权力集中、决策迅速、职责分明，易于统一指挥，也对管理人员的综合素养提出了很高的要求。但是，这种管理模式在实践工作中往往容易分散注意力，无法实现实验室管理工作专业化，不利于实验室管理水平的提高，限制了土工实验室的发展[4]。

1.5""土工实验室的外部协作

土工试验是岩土工程勘察的一个重要环节，为了确保室内试验进度与现场勘察及设计进度协调统一，需要土工实验室同其他岩土勘察部门密切联系。此外，许多土工实验室，尤其是一些现场土工实验室的内部资源较为有限，受仪器设备、场地及试验费用的限制，选择与外部检测机构及科研院所合作，可以为工程项目提供更多试验数据，提高土工试验数据的准确性。

2""土工实验室的数字智能化发展趋势

现代信息技术的快速发展推动土工试验进入数字智能化的新时代，管理运行模式也不断推陈出新[5-7]。以下，从土工实验室人工智能化、测试分析自动化、信息数据集成化、云端平台共享化4个方面探索研究土工实验室数字化、智能化的发展趋势。

2.1""人工智能化

人工智能的发展将给土工试验与实验室管理带来质的飞跃。首先，人工智能可以准确追溯历史数据、纠正偏差，减少试验误差。其次，人工智能具有较强的学习性和演化性，意味着人工智能可以学习适应不同规模与业务水平的土工实验室的实际情况，参照行业大数据进行自我完善和优化升级。最后，人工智能可以深度挖掘数据内部联系及背后的隐藏规律，可以提升土工实验室的科研工作质量，是理论研究和试验创新的实用工具。

2.2""测试分析自动化

自动化检测是土工实验室的核心发展方向，实验室将逐步实现设备试验操作自动化与数据采集处理自动化、试验成果汇总自动化。通过构建物联网环境，将各种传感器、控制器、执行器和监控设备连接在一起，可以实现试验设备的智能化和互联化及远程控制。首先，设备工作状态即时反馈系统化设备仪器被动维修为主动维护，是实验室正常运行的有力保障体系。其次，通过系统自动计算试验操作流水线，优化土工试验网络图，即时调配试验人员、试验设备及其他实验室资源，避免资源闲置或过载，使实验室的运行更科学。最后，通过样品管理与反馈信息化系统、二维码溯源措施等技术措施，将使土工试验从精准化取样到科学运输和保管样品的整个流程更加高效。

2.3""信息数据集成化

信息数据集成化可以实现不同操作员之间的试验数据对比，最大限度地避免人为误差。对于同一工程项目中不同检测机构及高校的试验数据集成对照，为工程项目获得有效数据提供强有力保障。同类工程或同地区工程的试验成果集成为理论研究提供了更多的实践数据支撑，同时可以指导今后的土工试验实践。通过深度分析获得的一系列试验数据，用数字模拟计算为设计提供更接近真值的试验数据"[8]。

2.4""云端平台共享化

利用云服务系统，可以实现信息在各终端平台的无缝连接，显著提高了信息共享效率，降低了信息传递成本[9]。云端同步数据管理模式具有一系列传统信息管理模式所不具备的优势。首先，云服务系统可以实现个性化试验资源的合理调配，让试验样品和试验项目在不同实验室之间流转。其次，云端可以实时更新同步的室内试验结果，为现场勘察工程师同步了解已经查明的工程地质条件提供了可能，使检测更具针对性。最后，云服务系统可以实时增加未查明的试验项目，让每项土工试验都能针对性发挥作用，促进了室内试验与现场勘察同频协作，实现了针对工程项目的个性化试验和动态化试验管理。

3""数字智能化的挑战与措施

土工实验室数字化、智能化本质上是一次传统工作模式的革新。土工试验的数字化、智能化发展是从人员素养、软件配置、硬件升级、标准规程、数据控制、环境管理等各个方面的有序整合、有机结合。土工实验室的数字化、智能化将会面临数据安全性、技术可靠性、系统稳定性等方面的挑战。

在数据安全性方面，如何避免试验数据不被泄露或恶意篡改是未来需着重关注的问题。这不仅需要实验室保密措施的保障，更需要建立健全信息保护的法律法规来保障。此外，如何防止数字智能化操作过程中引用的错误数据对土工试验结果及试验决策不利影响将会是一个重要课题。

在技术实现层面，还要针对诸多课题进行攻关。部分年代较久远的设备仅具备机械执行机构，不具备自动化功能、数据采集模块与数据传输接口，因而必须进行必要的改造。不同的试验设备与系统的兼容性也是重中之重，要整合现有设备、新购设备、网络媒介和数据终端。软件系统是数据系统的灵魂，开发一套支持土工试验数据管理的软件系统是一项庞大工程。

在软件硬件系统稳定性方面，要多措并举。首先，要确保硬件设施和软件系统的稳定性，包括固定设备和移动设备状态稳定性监测、维护程序执行情况、软件容错能力、备份恢复策略、安全措施、监控日志分析、人员培训等。其次，要发挥人工智能自我学习、自我迭代的优势，建立深度学习模型。最后，要建立健全的质量管理体系，包括质量监控与评估、质量识别与改进、质量保证等环节，为整个管理系统保驾护航。

4""结语

为了提高土工试验的质量和效率、保障数据的准确性与可溯源性、充分发挥实验室运营效能，土工实验室必须通过实施人工智能化、仪器设备自动化、信息数据集成化、云端平台共享化等方式逐步实现数字化、智能化革新。同时，未来，在实施过程中将面临数据安全性、技术可靠性、系统稳定性等方面的挑战，必须充分重视并采取有效措施。随着数字化智能化的逐步实现，土工实验室的发展必将迎来更广阔的发展前景。

参考文献

[1]"李广信，张丙印，于玉贞.土力学[M].2版.北京：清华大学出版社，2013.

[2]"王思敬.中国岩石力学与工程的世纪成就与历史使命[J].岩石力学与工程学报，2003（6）：867-871.

[3]"陈志龙.关于岩土工程勘察现场土工试验及其质量控制的探讨[J].城市建设理论研究（电子版），2023（14）：66-68.

[4]"曹伟.岩土工程勘察中土工试验质量管理的探索[J].安徽建筑工业学院学报（自然科学版），2007（1）：55-58.

[5]"刘松玉，蔡正银.土工测试技术发展综述[J].土木工程学报，2012，45（3）：151-165.

[6]"周广林，刘兴.实验室信息管理系统数字化的发展趋势与挑战[J].实验室检测，2023，1（8）：7-12.

[7]"刘松玉，蔡国军，张炜，等.岩土工程勘察、测试与评价进展[J/OL].土木工程学报，1-18[2024-05-13].https：//doi.org/10.15951/j.tmgcxb.23121014.

[8]"郑尔发.基于机器学习的砂土三轴实验本构曲线预测[D].大连：大连理工大学，2022.

[9]"周明，赵永红，由媛媛，等.基于计算机云服务的数据信息安全体系构建研究[J].信息技术，2023（10）：163-167，173.