现有计算机技术应用于岩土工程中的相关讨论

摘 要：在土木行业中，难免会与土打交道，但是作为一门专门研究土的性质的学科——土力学，它的历史并不久远。而与之相类似的是计算机作为一项新兴技术，其历史同样不过百年而已。本文将以此作为切入点，简要描述在岩土工程中所使用的计算机领域的应用和其可能面临的在今天大数据环境下的发展前景。

关键词：岩土工程;土力学;交叉学科;BIM技术;大数据;神经元网络

目前普遍认为土力学始于1925年由美籍奥地利土力学家太沙基（Terzaghi K）在发表了关于土力学的第一本专著之时。当时，土壤的研究主要是结合理论力学，材料力学，液压和地质学等现有知识。作为一门实用的学科，土力学已经在岩土工程中发挥了重要的基础理论的作用。计算机信息技术，也仅在上个世纪中叶才开始有起色，并于新旧世纪之交才发展到对人类影响极为关键的程度，并且现在还在不断地发展。有人曾说，对于土木工程来讲，21世纪将会是地下空间发展的世纪;或许从宏观层面来看，21世纪将更会是属于计算机（如AI、大数据等）的时代。随着科学技术的发展，各个学科必然將会与计算机产生交叉与联系，而计算机技术与土力学更为紧密的结合在当下已有所呈现。

一、BIM技术的应用

BIM（Building Information Modeling）即建筑信息模型，常被用来作为建筑信息的模拟工具，是一种土木工程行业新兴的应用工具。主要是利用以数字科学技术为基础的对于建筑整体生命周期的管理。在每一个建设项目的开始，岩土分析这样的工程往往是必不可少的，但其往往因该工程的复杂性而产生多种困难从而影响整个工程项目进程，并且，伴随着中国人口扩增，建筑体量也在不断上升，产生的数据和信息不仅是数量上的增多，在分析难度上也是不断上升。因此对于像岩土工程这样经验性很强的领域，倘若能将BIM这样的技术加以应用，将会对其在实际工程中的模拟和宏观控制性起到很大的作用。而作为一门数字化的技术在应用到土建行业的过程中，目前尚存在以下一些问题：

（一）我国的BIM标准体系尚未完善

我国首份细则性的有关BIM技术的规范《建筑信息模型施工应用标准》于2018年1月1日起才开始实施，相比于西方国家，我国对于BIM体系化、标准化的发展起步较晚，中国的BIM技术也暂时处于一种落后状态的窘境。不过与此同时，相关部门已经开始关注BIM技术作为为建筑生命周期提供信息资源共享和业务协作等技术手段的重要性。许多相关文件已提交批准，例如《建筑信息模型设计交付标准》、《建筑工程信息模型存储标准》等。

（二）作为一类新兴交叉型应用，综合性技术人才匮乏

相对于土力学等应用型学科，BIM的发展相对来说已经算是起步颇晚了，想要更好地应用BIM技术于周期性项目工程管理，要求工程师不仅对于岩土理论知识有着充分的了解，还需要对计算机知识技能的掌握，尤其是在BIM方面。而我国目前现阶段这方面的人才相对来说还较为欠缺，从而导致了供不应求的局面，这为后期的BIM普及化也造成了一定的阻力。计算机发达的地区往往在沿海一二线城市，然而仍有大量基础建设需要建造的地区往往出现在我国内陆，通常情况下，这两者很难实现无缝衔接。更重要的还是相关人才的培训与引进以及对应政策的出台。

（三）岩土工程本身特性的制约

作为一门经验性很强的学科，岩土工程的复杂性与不确定性导致了BIM设计中所需要的各种参数与信息很难有效的利用，但BIM技术是基于各种参数指标形成模型的，这也解释了为什么建筑的非基础部分，尤其是上层建筑与室内电器管道的模拟，往往用BIM更容易解决的原因。复杂性与不确定性还体现在了土体作为建筑基础直接接触的材料本身的特性所决定。岩土材料与普通建筑材料不同，它是一种自然条件下形成的堆积物，具有固液气三相，且往往是不均匀的。目前尚无良好的数字模型来充分模拟该种材料在不同环境条件下的应力应变特征。

二、大数据对于岩土工程监测的结合

大数据（BIG DATA），也称巨量资料，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集。一般认为具有以下四点特性：数据量巨大、数据类型多且十分复杂、要求处理速度快及价值密度低。笔者认为对于大数据的有效利用可以补充BIM应用中对于模型建立的不足。而在岩土工程监测方面，大数据对于岩土工程监测的宏观整体把控更是具有积极意义。

大型岩土工程，如水坝，地下洞室，隧道和深基坑，涉及复杂的地质条件和复杂的施工程序。由于岩土工程理论，技术和经济条件的限制，要想在设计阶段完全准确预测和评估以及把握在施工和运营期间岩土的动态响应几乎是不可能的。岩土工程的安全性不仅取决于合理的设计和施工，还取决于整个项目的安全监测。安全监控为确保工程安全提供了科学依据，为设计调整和指导建设提供可靠信息。将检测结果用于大数据的分析，将加深岩土介质物理力学性质的认识，提高了岩土工程的理论和技术水平，是实现信息化建设的关键环节【1】。

三、人工神经网络对于岩土工程发展的影响

人工神经网络（ANN），简称为神经网络，是一个数学模型或计算模型，可以模拟人脑的结构和功能。神经网络由大量的人工神经元计算，在大多数情况下，人工神经网络可以基于外部信息来改变内部结构，是一个自适应系统，具有很强的学习功能。岩土工程，主要包括对岩体和土体研究分析，正如上面提到的，其具有较高的复杂性。因此，ANN在岩土工程的实践是可行的，如何使人工神经网络在岩土工程领域中有很强的技术性应用，值得思考与学习。

实践表明，通过数字化建模技术的应用，数据到结构的转换时间将大大缩短，能够快速的将数据转换为曲面结构。随后进行的地质地貌绘制工作的开展，可有效的描绘岩土层的空间属性，从而对后续勘察工作的推进起到有效促进作用【2】。在对于具体施工安排的过程中，如果能够用到这种人工智能的方式来进行数据的处理与分析，这对于工程中成本预算的控制将会大有裨益，与此同时还可以提升精确度和效率。

四、结语

通过上述简要的讨论表明，计算机应用与岩土工程的结合是有必要性与可行性的。从教育层面，作为一名有志于攻读硕士学位的本科学生，意识到在这两个领域之间的交叉或许可能成为对于岩土工程方向的一剂有力的强心剂，应当去接触编程，了解计算机技术应用，同时也必须加强对本专业知识的学习;从市场角度，涉及岩土行业的相关部门应统筹考虑，协调安排，提升这种交叉学科应用领域的市场，使之能够在具体实际工程中充分利用计算机应用的优势，稳步提升岩土学科的广阔前景;从国家层面，现在面临着中美贸易之间的摩擦，本质上是技术上的较量，而我国土建行业作为实体经济的重要支柱，与美国是有所不同的，根本原因还是在于教育培养体系的差异。以美国为首的西方发达国家中心在上个世纪80年代就已从基建转向计算机产业，倘若我国能把一些土建中的部分机械劳动力或是高端人才向信息技术方面进行战略调整，那么在人才培养这方面或许能取得更大的优势。

参考文献：

[1]王浩，覃卫民，焦玉勇，何政.大数据时代的岩土工程监测——转折与机遇[J].岩土力学，2014，35（09）：2634-2641.

[2]张世中.岩土工程勘察的数字化与应用[J].居舍，2019（16）：191.