杨扬
山东建业工程科技有限公司 山东省临沂市 276000
摘要：大数据时代的来临对我国加强发展建筑建设的指标提供了许多帮助，同时也对工程项目提出了更高的要求，无论是工程技术还是质量监管都需要做出突破和改变，并充分利用大数据的技术优势提高质量检测水平，保证建设工程的良好发展。
关键词：大数据；建设工程；质量检测
1 大数据背景下的建筑质量检测应用
1.1 大数据应用的整体设计
建设工程涉及的技术项目和工作部门越来越多，每一环节的分工愈加细致，如果质量检测和控制部门不能跟上市场的变化和时代的需求，就很容易失去对数据和信息的正确判断，不利于维持工程项目的高效性。
为此，学习和使用大数据技术对于提升质量管理部门的工作水平至关重要，首先要将建筑质量的相关要素整理分类出较为合理的系统结构，并依靠大数据平台强大的信息存储能力和数据计算能力，搭建较为科学的质量检测管理信息系统，并通过浏览器或软件的前端服务形式为工作人员提供便捷可靠的信息操作平台，人们可以将需要的功能作用逐渐添加到系统中，以此实现数据的收集、存储、整理、调用等功能，进而快速而准确地做出相应的算法处理。
依据建设质量检测的工作需求，大数据技术要针对检测要素的信息整合、检测资源的合理分配、检测技术的科学选择、监管工作的严格审核等内容做出必要的优化调整，要将原材料数据、地基承载能力、混凝土性能等检测内容一一通过详细的大数据分析和控制，并交给工程代码管理和工程质量监督等工作系统进行深度的有效控制，对施工的全过程可以进行大数据网络的动态检测，及时分析工程建设的不足，并将检测结果以报告的形式提交给上级有关部门或上传于质量检测管理信息系统中。
1.2 大数据应用的功能实现
1.2.1 质量检测数据的处理
数据处理是大数据技术的核心功能之一，同时也是保证建筑质量检测合理性的重要依据，对于数量庞大的建筑检测数据，仅凭各单位的人工努力很难达成有效的成果，所以将数据引入和储存到信息系统中是必要的基础步骤之一，而检测工作则要重视系统中各种数据的及时获取和正确分析，进而对本部门的工程任务和下一步建设计划做出科学的指导与控制，特别是要通过全面的解析数据和具体的责任追查，落实质量检测工作，避免责任承担方模糊不清，检测任务比较混乱的情况。比如针对混凝土性能的实时检测，要通过大数据系统的及时记录和反馈，向管理者提供必要的质量检测数据，包括抗折强度、抗压强度、弹性模量、抗渗性能、抗冻性能等数据，对出现问题的部分要分别加以严格的责任追查，确保施工工艺、质量控制、搅拌工作、运输工程、养护工作等都有相应的责任方，以提升各部门人员的工作效果。
1.2.2 质量检测行为的控制
检测行为的落实程度与施工质量的提升效果直接相关，对于任务较重的检测内容，工作人员要科学地利用大数据的监管作用，通过数据的综合走向和异常反馈，强化检测行为的针对性和高效性，并纠正检测过程中的不足之处。比如当大数据运行结果发生不合格现象的概率大于实际检测工作的预测概率时，监管部门就要意识到是否是抽样检测过程中的见证抽样行为出现了问题，导致被测样品没有代表性，或者检测过程出现问题，进而对关键部分进行针对性的调整。
1.2.3 质量检测异常的警示
大数据的应用不仅是对工程信息的收集，同时也是对数据信息的总结和归纳，以分析出当前和未来的建筑发展趋势，并显示出质量存在问题的情况，当进行一些机械设备或检测工具的质量进行检查时，可以使用数据挖掘算法对检测数据进行细致的分析，当某项数据游离在合理范围之外时，说明可能是检测设备或者检测工具出现问题，或者是人员操作出现较大偏差，工作人员则要正确地接收系统的异常警示，分析并查找可能存在的问题，进而采取积极的跟踪纠正措施。
1.2.4 质量检测报告的不合格反馈
针对检测结果不合格的检测报告，工程检测必须要将重要的工作环节和检测结果以纸质或电子文件的方式反馈给有关机构，有关机构采取相关措施处理后续工作。大数据系统也要对检测报告的完成情况进行对比和监测，将存在缺项、错项的不合格报告通过计算机系统及时反馈给质量监管部门，以此规范检测人员的工作行为，提高其工作的严谨性和正确率，改正检测工作存在的漏洞。
1.2.5 质量监管机构的完善
大数据技术可以为监管结构提高技术水平，完善质量控制内容，以往的监管工作多数都需要人员亲力亲为才能完成一定的审查任务，往往会忽略许多工程要素的质量检测，而大数据则可以不断地丰富数据，可以囊括全部的工程信息资料，实现对人、机、料、法、环的全面监控，监管人员可以借助大数据显示的具体情况，对设备运行性能、人员综合能力、企业运营资质等做出相对科学的判断。
2 建筑质量检测大数据技术的完善
2.1 数据的整合
建筑领域的发展受多种因素影响，质量检测工作也要投入大量的不同技术和不同部门，且对于各地方、各企业的管理控制方法都不尽相同，无法形成有效的统一整体。所以建筑行业要在政府的统一指挥下，利用大数据的优势技术认真完成数据的整合和系统的统一，从而使各检测机构能够依据数据上传的标准说明进行高效的工作，这将有利于建筑监管部门的统一控制。
2.2 数据的完整
在系统中录入和统计的数据要尽量提升其工程覆盖程度，将各类建筑要素全面完整地收录于大数据系统的数据库中，这既包括室外现场的检测数据，也包括室内的检测数据，并且还要将检测项目、检测人员、责任方信息等实时系统地上传到信息系统中，以更加全面和细节的数据充分发挥大数据的海量容量和处理能力。
2.3 数据的处理
数据的处理通常需要人们对方式方法进行研究，并确立在当前条件下比较合理的算法处理方案，现今常用的数据处理方式有线性回归模型、决策树、聚类分析等不同的数据算法，质量检测工作要充分发掘各类算法的优势，并提升数据处理的技术能力，从而为实际工作提供科学的帮助。
2.4 系统的联动
在大数据技术的支持下，与质量检测相关的各部门都能实现技术能力上的提升，并依靠信息系统完成便捷的交互，这将有利于实现信息资源的快速共享，包括具体检测部门、质量监管部门、管理部门等都能够借助系统顺利地实现联动，提高质量检测的工作效果。
3 结束语
综上所述，依靠大数据信息技术处理，可以使建设工程的质量检测更加科学，完善以往工作中的许多不足，同时通过全面的数据收集和高效的数据处理，令建设工程质量的检测与监管达到前所未有的高度。
参考文献
[1]蒋妃枫.大数据在建筑和城市工程领域的应用及发展综述[J].价值工程.2017(04)