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摘要：大数据技术可以对海量数据进行快速分析和处理，已经在众多行业中得到广泛的推广和利用。而土木工程作为基建代表，更是需要大数据处理技术进行支持，同时由于土木行业的特征，可以进一步推动大数据技术的发展，使得大数据技术能够开拓更为宽广的应用领域，为社会发展创造更大的价值。
关键词：大数据技术；土木工程；海量数据；
1 前言
随着互联网技术的快速发展，使得不同社会个体之间的信息交流变得日益频繁，大量不同种类的数据也随着信息的传递流通呈井喷式出现在日常的生活和工作中。由于信息的差异性和可利用性，人们从海量数据中识别并选择出自己需要的信息变得困难，从而对于人们开展及时有效的生产研究产生限制1。为解决上述问题，随着出现的信息技术和大数据技术给上述问题提供良好的解决方式，同时使得上述技术在整个社会的不同领域中得到推广和应用。土木工程作为土建领域的基础行业，在日常的工作中也会产生大量的数据并将其用于工程建设中，由于土木工程数据的特征，使得土木工程在常规的数据分析及处理方法中很难得到提升，工作质量和工作效率得到限制2。随着整个大数据技术的成熟，上述技术方法逐步应用在土木工程建设的各个阶段，随着大数据技术的进入，土木工程中的造价分析和能耗分析变得更为精确和更科学，不仅提高了整个土木工程建设的效率，更是提高了土木工程建设的经济效益。
2 大数据技术特征
目前国内外对于大数据没有标准的定义，但是对于大数据的特征已经普遍达成共识，通常情况下，大数据具备数据量大、种类繁多、数据传递速度快等特征。同时在行进数据交流过程中，能够从中提炼出数据的内在信息价值。对于数据量大，主要体现在数据占用空间大，通常大数据的存储空间一般以TB起步，常规的数据分析方法已经很难分析如此海量的数据。对于种类繁多的特征，通常认为大数据中不在单纯的为一种数据，而是同时体现出多结构化的类型的数据3。传递数据的速度快，不仅仅是指数据自身传递的速度，同时也是指的数据在传递其中蕴含的信息是传递速度快。作为信息交流和沟通的形势，大数据也在数据中蕴藏着大量的信息，通过对其中信息的判读从而获取数据的价值。
对上述大数据进行分析处理的技术就成为大数据技术，通过大数据技术，能够快速、准确的获取其中的有效信息。作为信息技术发展的重要产物，大数据技术目前已经在各行各业得到了广泛的应用，等同于大数据自身特征，大数据技术同样具有上述四个特征，通过相应的分析和处理，快速得到准确的信息结果。
土木工程作为基建的重要生产项目，在国计民生中扮演了重要的角色，其重要性对于社会的前进不言而喻。且随着土木工程的日益科学化和人文化，其中产生大数据，不仅涉及到施工涉及，财务预算等方方面面，更是对整个土木工程行业起到推动和促进的作用。根据大数据技术在其他行业的应用情况，大数据技术在土木工程中能够得到进一步的利用，对于土木工程自身的高标准化的实现具有一定的推动作用，同时也能反过来促进大数据技术在土木工程行业得到进一步推广利用，从而产生更大的社会价值。
3 大数据技术在土木工程中应用
土木工程项目周期长，项目内容多，是建造工程的一种科学化描述。土木工程在实际运营中，包括对材料、设备，人工，土地等不同的项目进行整合的一种勘测设计施工维修等技术活动，能够为人类的生活生产提供基础建筑服务。由于涉及面广，持续时间长，其中有大量的数据不断产生，且在产生的同时伴随着数据交流。
由于数据的原因，使得土木工程的前期设计和中期施工以及后期维护等工作量大，任务繁琐，且极其容易出现数据不准而导致的施工风险。为解决上述问题，目前将大数据技术引入土木工程进行科学应用，能够较好的解决上述问题。
大数据技术在土木工程中，主要有以下几方面的应用。
（1）项目造价统筹
土木工程造价过程几乎存在土木工程的所有时间段，随着施工进程的进一步推进，项目的每一阶段都会产生大量的工程项目数据，包括财务、材料损耗、人员分配等方方面面的数据。且在整个土木工程项目中，需要不同的部分通力合作，势必要求在不同部位产生的信息能够及时传递至其他位置并得到反馈。基于上述情况，常规的数据分析手段很难及时有效的挑选出有用信息并进行读取和传递，因而导致信息的延后从而耽误工程项目进度。为实现高效准确的信息传递，大数据技术可以很好的对其中的造价信息数据分析分析处理，在及时统计整合不同部门的造价信息的同时能够有效掌握不同部门的造价动态，且结合相关市场信息，也能够对于材料的使用损耗情况和费用情况一并反馈。从而从根源上提升土木工程项目造价的合理性和高效性。
（2）工程能源消耗协调
土木工程必然使用大量的工程机械，对于能源的消耗势必达到了一个几何量级。随着土木工程项目的展开，大量的非必要性能耗势必增加，且由于管理方面的缺陷，使得上述非必要性能耗呈几何增加。因此，土木工程能耗的控制性使用，是土木工程中的一大难点。然而由于土木工程施工过程中使用能耗的时间、空间位置分布、不同设备的差异性，常规的数据分析手段很难对其进行分析并给与科学有效的解决方案。然而采用大数据分析技术，可以通过整理施工阶段分析，不同项目建设中材料能耗情况进行采样分析，然后依次为基础进行数据聚类分析和关联性分析，从而归纳出在保证土木工程项目的前提下最为节省能耗的方案。
（3）工程质量验收
土木工程完毕之后，需要通过相关技术方法实现检测。通常对项目总的重要部分进行重点检查，采集现场的实际数据转化为包含众多工程建设细节的有效信息，然后和项目建设的施工设计理论数据进行对比，从而得出项目验收结论。采用大数据技术可以采用高精度数据采集传感器，在短时间内采集得到大量的有效数据信息并完成快速对比分析，同时结合相关施工及检测规范，可以对现场检测人员的额检测方式给与指导，从而获取更为有效的检测数据，为最终得到准确的检测结果提供支持。
4 结论
随着信息技术的发展，大数据技术已经在成为当前社会一种最为有效的数据处理分析手段，而土木工程在当前科技和社会需求的引领下，也逐步朝着高效化、准确化前进。为更好的处理及分析在工程过程产生的相关海量数据信息，大数据技术也已经在土木工程中得到推广应用，且在土木工程的实际应用中，采用土木工程数据形式和特征也促进了大数据技术的发展。
参考文献：
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