探析土木工程中大数据的应用

发表时间:2021/3/11   来源:《中国建设信息化》2020年22期   作者:黄业健
[导读] 土木工程是对各种工程设施进行建造的科学技术的统称,一般情况下,

        黄业健
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        摘要:土木工程是对各种工程设施进行建造的科学技术的统称,一般情况下,建筑工程的项目体量比较大,涉及到的工艺也非常的复杂,需要完成的建设周期也比较长,在这个过程当中,会产生大量的数据。如果对这些数据进行利用,就会有效地节约资金成本,包括时间成本,从中可以发现,大数据在土木工程专业当中的有效应用。
        关键词:土木工程;大数据;应用
        一、大数据以及大数据技术的概念
        从当前行业内部的发展状况进行分析可以看出,截止到现在为止,大数据至今还没有一个一致的概念,基本上是通过大数据自身所具备的特点,对大数据这个概念进行解说。世界的数据公司一般情况下,对大数据的简单概括主要从以下四个方面的特性开展介绍,首先第一个特点就是量大。一般大数据接触到的所有数据信息都非常的杂乱,并且涉及到的专业内容也比较广泛,数量巨大才是最主要的,这也是传统数据信息565在处理过程当中无法完成,也无法达到的数据量,因此必须采取比较专业化的手段来对这些数据信息进行处理,传统的数据处理软件根本无法完成这样的任务。第二个方面的特点就是结构多样。数据结构分为结构化,还有半结构化,包括非结构化,这三种不同的类型,这三种类型规划范畴不同的行业,并且它们彼此之间也没有较大的联系。第三个方面的特点就是效率比较高,处理数据的速度也比较快。在处理大数据时,一定要保证的就是这些数据信息没有过时,也就是说需要确保大数据能够及时的完成处理工作,这样才能够充分的发挥出大数据真正的价值和作用。一旦经过了长时间后,再对这些数据进行处理,这些数据就已经不具备原先的价值。第四个方面的特点就是使用价值。大数据的处理工作以及解剖工作将会充分的挖掘出这些数据当中潜在的使用价值,这就是传统的数据处理软件在工作的过程当中所无法达到的目标,无法完成的任务。大数据既能通过文字的表述可以理解成为就是处理大数据的时候应用的技术手段,世界的数据公司对大数据技能所产生的概念进行定义,是经过搜集并且剖析整理的所有的数据信息,从而构建出一个新一代的现代化的技能框架,充分的挖掘出大数据潜在的价值,进一步完成大数据处理效率比较高处理的速度比较快的特性。土木工程涉及到的常识以及相关的范畴,也非常的广泛,甚至可以用杂乱来形容,因此土木工程一般情况下对应的数据量也比较庞大,传统的数据软件根本无法完成,土木工程当中的数据处理工作,利用大数据技能来针对其中无法利用传统软件进行处理的数据,可以尽量高效快速的剖析出这些数据所潜在的含义,充分的挖掘出这些数据内在的价值。
        二、大数据在土木工程领域的应用
        1. 软件的更新升级
        软件是智能化的,可以根据用户在以往使用软件时的一些习惯,或者是向软件的设计部门反馈出的各种问题,针对软件进行更好的完善或者是更新软件的一些功能。比如说岩土设计师需要应用软件对边坡的稳定性进行验算,在使用软件对边坡进行相关数据的处理分析的时候,可能会更加习惯用一些比较简洁明了的2D模型,同时也更加喜欢应用Spencer计算方法来进行模拟的分析计算。PKPM用户提出,希望能够通过软件在应用的时候设置设缝连梁以及配置交叉斜筋,还有对角暗撑的连梁,这样能够有效的解决连梁超出限制的问题。PKPM公司可以及时针对用户反馈的,对于软件的一些问题的搜集及时对版本进行更新解决其中出现的各个方面的问题,能够对软件的功能进行完善,从而提高用户在使用软件时所产生的体验感。软件提供者除了对用户的体验感觉进行搜集以外,还需要对其他的数据进行整理和分析,比如说软件通过对于结构抗震研究的一些地震波数据库系统的导入,可以直接让结构工程师利用这个软件进行抗震弹塑性的分析。


        2. 企业数据搜集
        土木工程行业中,不同的企业都能够成为大数据采集的单位,企业中有很多项目通过对每一个项目的数据采集进行整理和分析,建立一个有关的数据库,在进行新的工程建设时,可以从这些数据库当中得到有效的信息方面的支持和参考。比如一个企业在某一个地区进行类似项目建造的时候,就可以通过相关的软件及时地获取到这个地区的一些环境数据条件,比如说地址方面的条件,地形方面的条件,又或者是场地方面的信息等多个数据资料,如果在这个地区开展一些新的项目的建设,那么数据库当中的历史记录资料也能够提供非常有价值的参考信息。比如各个地区中地质资料当中反映出来的土质的情况,所产生的地基系数m值选择的方法,有关规范已经对此进行了规定。
        3. 工程造价数据库
        工程造价的行业内部本来就存在着大量的数据信息资源,对这些已经存在的数据信息进行采集和分析,包括后续的整合统计,使得这些数据资源充分的发挥出自身的价值,能够被更有效的利用,实现行业内部信息的共享。传统的工程造价分析,一般情况下,采用的方式是利用工程量的清单,对工程进行核算,但是工程量的清单都是被发行出来,向用户提供进行使用的。但是因为工程造价的特点,就是在不同的地区之间,同一种施工材料的单价可能会存在一些差异,并且价格并不是没有变化的,会随着市场的波动而进行浮动,因此对工程造价资源进行及时有效的数据分析整理,还是非常必要的一件事情,有效的造价大数据不仅仅可以被造价工程师进行利用,而且还能够使得结构设计师进行参考和借鉴。比如说二级钢筋在京津地区已经退出了行业市场,如果大数据库及时更新了这方面的数据设计师就能够通过这个数据库进行准确清晰的设计,不再选用以往的二级钢筋。
        4. 检测建筑破坏结果
        一般情况下,在地震之后的区域都会出现无人机的身影,这是一些有关领域的专家在利用无人机图画检测当地受到的灾害损坏成果,在较短的时间内,无人机就可以在当地获取到成千上万张图画,图画处理的速度直接影响到了灾后的救援工作,图画如果高效快速的开展了相关处理工作,那么在修建损坏后的救援以及评价作业方面就会产生比较积极的有利的影响。那么在这种情况下,就有专家提出了可以应用大数据的数据处理功能,处理无人机拍摄出来的图片,尽快的得到地震灾后建筑损坏的成果。在这个处理的环节当中,主要就是应用修建损坏前的数据信息,通过坐标以及当地的海拔,包括区域的规模来对地震发生前修建的模型进行模拟应用,无人机在地震后拍照的图画提取连测点,矫正相机的清晰度之后,还有一些其他方面的工作,最终模拟出震后修建的模型。将这个模型和之前的模型进行对比,找出其中存在的不同,那么就可以直接得到三维的修剪损坏成果。从某种程度上来说,这样也有利于地震灾难后重建工作的快速展开。从另一方面来看,大数据技能的检测修剪损坏速度直接比传统的计算机处理速度快了将近十倍以上,能够充分的发挥出效率比较高、速度比较快的特点,如果将这些修剪损坏成果构成的数据库进行总结,并且分类可以直接使用损坏方式剖析,对不同方式或者是不同场所的修建损坏分类进行储存,那么针对后续新建的项目抗震也有着比较高的利用学习价值。
        三、结语
        总的来说,针对当前土木工程中大数据技术的应用进行分析,可以发现一般情况下集中在两个方面,分别是辅助分析建筑能耗的问题,以及检测建筑破坏的结果。总结下来就是当前对于土木工程来说,大数据技术的应用早已经成为不可或缺的一部分。
        参考文献
        [1]陈磊磊,程茹荟.浅谈大数据时代土木工程专业本科理论力学课程教学改革[J].山东化工,2020,49(4):173-174,176.
        [2]孙建.试论大数据技术及其在土木工程中的应用[J].中国新通信,2019,21(15):105.
        [3]张凯源.大数据技术及其在土木工程中的应用[J].农村经济与科技,2018,29(12):65.
       
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