杨胜洪 任梟楠
贵州省公路工程集团有限公司 贵州 贵阳550008
摘要：随着我国信息化的发展，大数据在各行各业都得到普遍的应用，公路工程领域同样不例外。在公路工程的质量监控中使用大数据，可以更容易的发现公路工程施工期间的质量问题，根据这些问题能够及时的制定解决方案，将会大大提高公路工程的建设质量。本文主要针对大数据目前在公路质量监控中的应用情况以及面临的问题进行分析，并尝试提出解决方案。
关键词：大数据；公路工程；质量监控；应用与挑战
引言
随着我国经济的发展，我国的公路建设规模持续扩大，公路总里程不断攀升，从目前来看，全国绝大多数地区已经形成高速公路网，为我国人民的交通出行提供了极大的便利，同时为我们国家经济持续稳定发展打下了重要基础。但是我们不能否认的是，虽然我国的公路建设取得了不凡的成绩，但是我国幅员辽阔，地形复杂多样，因此面临的公路建设总任务依然比较艰巨。因此，为了使得我国的公路工程建设更好、更快的发展，在公路工程质量监控中应用最新的科学技术来替代人工管理已经成为趋势。
一、大数据在公路工程质量监控中的应用来源
大数据顾名思义海量数据、在短时间内无法用常规的工具对其进行抓取的数据。如今在交通运输、人口统计、新闻传播等领域都得到了广泛的应用。在IT界被公认的具有Volume (容量大) 、Variety (种类多) 、Velocity (速度快) 和Value (价值密度低) 特征的数据, 才能被称为大数据, 简称大数据4“V”特征。【1】我们都知道，在一段公路建设中，从规划建设直至完成，在这一过程中会产生大量的数据，正是这些数据在公路工程质量监控领域发挥着重要的作用。那么可以用于质量监控的数据源头主要有以下几种：
首先就是在施工之前的试验数据。毋庸置疑，在正式施工之前，必不可少的一个步骤就是试验该公路工程所计划采用的施工材料，只有这样才能根据不一样的施工条件调试出最佳的材料相关数值，那么这些数据就会被记录下来，成为质量监控的可贵参考。
其次是施工进行中的监控数据。众所周知，在施工的过程中，为了更好的保障施工顺利运行，避免不必要的质量问题，无论是施工工人的操作，还是施工现场的条件、压力传感器的数据等等都会被记录下来，然后凭借这些数据来判断施工情况。
此外还有遇到突发危机时的应急数据。在广袤的西部地区，由于地形、地貌复杂多样，而公路的建设也是需要一定周期的，因此不可避免的会受到各种自然或人为条件的影响而出现紧急的施工问题，而对于紧急情况时的处理数据可以为后续的施工提供参考。
二、大数据在公路工程质量监控中的应用现状
大数据是随着互联网技术的普及、尤其是5G的普及才得到广泛应用的，因此，它在公路工程中的应用时间并没有很长。不过从目前来看，在极短的时间内，它依然发挥出了不可替代的作用，极大的极高了工程质量监控的效率，节省了人力物力。在公路工程质量监控中，大数据具有以下特质：首先，数据规模巨大。根据公路工程行业有关数据显示，仅仅是公路工程项目中定向监管施工工人的行为监控数据，一个月就能产生2.16T的数据，更不用说全部的监控数据；其次，数据种类多样。由于公路工程在施工前期、中期、后期都要涉及不同的工作内容，所以要利用大数据进行监控的内容更是覆盖多个方面；此外，数据密度低。
虽然大数据在整个施工的过程中都要进行监控，但是仅仅具有质量监控价值的部分却不多，所以这也更加考验对于有价值的数据的挖掘能力。
通过云计算技术、大数据存储技术以及实时数据处理技术等，搭建起了一个科学化的质量监控体系，能够及时、客观的掌握公路工程建设中各个部分的变化情况，从而有利于相关的管理人员协同各方，促进公路工程建设更好的开展。比如，在协调资源方面，通过大数据的信息处理中心，可以将不同部门的相关信息全部纳入大数据管理库中，可以实现不同子系统之间资源的有效交换和利于，避免各部门各自为政情况下所造成的资源浪费。
三、大数据在公路工程质量监控中的挑战与对策
（一）、大数据可视化分析技术的挑战与对策
在我们的生活中，经常会看到“可视化”这一概念，其定义为：一种通过交互式可视化界面来辅助用户对大规模复杂数据集进行分析推理的科学与技术。【2】在公路工程领域，大数据凭借可视化的展现形式，在短时间内就可以对于大批量的数据展开分析处理。甚至可以从这些数据中找到人们从来不会发现的新的关联，这些都会极大的提高管理人员的工作效率和管理质量。
在未来的工作中，在可视化应用这一部分，还要处理好数据集成以及接口设置方面的工作。众所周知，公路工程的数据基数大，并且包含的类别多，这些都加大了大数据可视化处理的难度，所以，在接下来的工作中，要对公路工程的建设进程划分段落，根据不同阶段的实际施工情况、施工条件、特殊施工要求等，进行更加针对性、更细致化的可视化操作。
（二）、大数据技术在工程建设中的挑战与对策
在前文中我们已经分析到，和其他类别的管理技术相比，大数据的应用时间短，很多方面的应用仍然处于初步探索阶段，难免会出现新兴技术与原有的管理习惯不相适应的情况。这时候，不能盲目的否定新技术，也不要全盘抛弃原有的经验，而是既需要从过去旧有的管理中寻求经验，依托已有的公路工程质量监控实施细则，又要大胆拥抱新技术，从而搭建起质量监管、安全监管等全方位、多角度的大数据管理网络。
比如，在公路工程建设的过程中，如果一旦发生了意外的状况，这时候就要紧急调出地理信息系统，根据事故发生的范围数据、现有的应急物资数据等，预估事态的发展，并紧急制定救援方案，尽可能的把事故造成的影响降到最低。另外，还可以通过利于实验室检测数据，借助数据采集与汇聚系统，形成质量监控大数据，确保工程实体与质量行为能够实现实时监管巡查目标。【3】
结论
通过以上对于公路工程质量监控过程中大数据的来源、应用现状、挑战与对策的分析，我们可以看出，公路工程的质量监控总体上是一项内容繁杂、涉及诸多领域、工作周期长的工作，所以在此领域应用大数据技术是十分有必要的。但我们也应该清楚的知道，目前大数据在公路工程质量监控中的应用时间较短，很多问题还没有充分的暴露，对于大数据还有很大的提升空间，随着技术的不断发展，在公路工程质量监控领域，要促进大数据与其他新兴技术的结合，从而全面的提升质量监控的水平。
参考文献：
[1]刘智慧,张泉灵.大数据技术研究综述[J].浙江大学学报(工学版),2014,48(06):957-972.
[2] JTG B01-2014, 公路工程技术标准[S].
[3]王虎琴.大数据在公路工程质量监控中的应用与挑战[J].质量与市场,2021(02):79-80.