Page 69 - 岩土工程技术发展及应用研究

岩土工程技术发展及应用研究

数据中分析挖掘更具价值的规律与信息，从而在智能设备、数据资料分类、三维
地质建模、地质灾害等细分领域提高岩土工程勘察的智能化水平。在智能设备方
面，人工智能技术融合无人机设备，在地质解译、地形地貌基础地理要素获取方

面有着广泛应用。通过勘探设备与智能感知设备的融合应用，实现勘察设计与施
工过程中的智能监管、智能施工、智能识别，提升生产效率和质量。在数据处理
与资料管理方面，以知识驱动与深度学习为代表，可以对海量地质资料进行识别、
整理、分类、提取与解译，形成可理解的地质知识。在三维地质建模方面，将三

维地质建模方法与机器学习、深度学习算法相融合，通过对三维地质模型特征点、
几何形态和属性进行高精度提取和模拟，可以更高效地建立三维地质模型或对地
层信息进行预测。在地质灾害预警方面，人工智能与物联网相结合，获取、监测
与存储地质实时数据，通过人工智能与大数据挖掘算法，可以对关键地质参数分

析，实时评估基坑工程、边坡工程等岩土工程安全性，预测地质沉降趋势，预警
滑坡、泥石流等地质灾害。

第四节 岩土工程质量控制与评价方法研究

一、岩土工程勘察质量控制

（一）岩土工程勘察质量影响因素分析

国内岩土工程勘察自从引进项目管理的模式后，在一定程度上提高了勘察作
业质量，然而岩土工程勘察作业过程中受到大量影响因素的干扰，且部分勘察单
位对质量管理工作没有予以重视，编制的勘察报告仅基于简单的现场记录和试验
数据，没有建立系统的质量控制与评价方法。因此，完善岩土工程勘察质量管理

体系，针对性地排除影响因素干扰，提出合理的质量控制方法，是岩土工程勘察
行业目前亟待解决的问题。
基于岩土工程勘察工作分解结构，并结合质量控制概念，研究认为岩土工程
勘察作业质量影响因素主要来源于 5 个方面：人、机械、材料、方法和环境（人

机料法环，4M1E），分析各方面对岩土工程勘察质量的影响作用，并结合岩土
工程勘察作业的特点，提出相应的建议。

·62·