如何运用先进技术提升岩土工程监测数据采集效率与处理精度？

建管家建筑百科 2026-02-22 09:59:13

监测数据如何运用先进技术

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传统岩土监测依赖人工读数与单点传感器，存在效率低、盲区多、连续性差等痛点。现代技术体系正从源头重塑数据采集模式。

1.高精度、多维度的智能传感网络：核心在于部署具备高可靠性、多参数集成能力的智能传感器。例如，振弦式采集仪能够实现时域、频域、振动速度等多角度的高精度振动数据采集，其精度可达微应变级别，能灵敏捕捉岩土体内部的微小形变与应力变化。分布式光纤传感技术则能以连续、分布式的方式，实时监测长达数公里范围内的应变与温度场变化，空间分辨率可达米级甚至厘米级，实现了从“点监测”到“线监测”乃至“面监测”的飞跃。

2.空地一体化的立体监测体系：对于大范围、高危区域，结合无人机与遥感技术形成有效补充。无人机搭载LiDAR或多光谱相机，可快速获取边坡、矿区的地表三维模型与地表异常信息；合成孔径雷达干涉测量技术能以前所未有的毫米级精度，大范围、非接触地监测地表形变，尤其适用于滑坡、沉降的早期识别。这种立体监测体系遵循了岩土工程监测中“多层次监测”与“以位移为主”的核心原则，通过多种手段互相校核，确保了数据的全面性与可靠性。

3.物联网驱动的实时化与自动化：所有前端传感设备通过物联网技术组网，利用LoRa、5G等无线传输协议，将采集到的振动、位移、地下水位、土压力等多源数据实时、自动上传至云端数据平台。这不仅将人工现场巡检的频率降至最低，实现了7×24小时不间断监测，更关键的是确保了数据获取的及时性，为后续的实时分析与预警奠定了基础。

二、数据融合与处理层：从海量数据到精准信息的智能转化

采集到的原始数据是庞杂的“矿石”，需要通过高效的处理流程提炼出有价值的“信息”。

1.云端大数据平台与标准化治理：构建统一的云端大数据平台，用于接收、存储、管理来自不同设备和格式的异构数据。平台需具备强大的实时流处理与批处理能力。在此过程中，数据的标准化至关重要。参考《岩土工程勘察规范》（GB50021-2001），需对地下水位、孔隙水压力、岩体位移等关键参数建立统一的量纲、采样频率与数据格式标准，这是实现多源数据有效融合与分析比对的前提。平台内置的数据预处理功能（如清洗、去重、格式化）能自动提升原始数据的质量，减少后续分析负担。

2.人工智能算法赋能深度分析与预测：这是提升“处理精度”的核心。利用机器学习与深度学习算法，可以对时序监测数据进行深度挖掘。

特征提取与异常诊断：计算机视觉算法可自动识别无人机影像或扫描模型中的岩体裂隙、渗水点等缺陷；深度学习模型能分析分布式光纤的应变曲线，精准定位潜在滑移面或应力集中区。

风险预测与预警：对于滑坡、基坑坍塌等地质灾害，可构建基于LSTM（长短期记忆网络）、随机森林等算法的预测模型。模型通过学习历史监测数据（如位移速率、地下水位变化、降雨量）与灾害发生的关系，能够对未来风险进行概率化预测。例如，系统可设定多级预警阈值，当边坡表面位移速率连续超过设计允许值，或AI模型预测的失稳概率超过特定阈值时，自动触发分级报警。

3.可视化与决策支持：处理结果需以直观的方式呈现。通过三维数字孪生技术，将实体工程与监测数据、AI分析模型进行动态映射，生成可视化的风险热力图、变形演化动画等，使工程师能够直观掌握工程整体健康状况与风险演化趋势，实现从“数据驱动”到“洞察驱动”的决策升级。

三、政策规范与标准体系：技术落地的指南针与压舱石

技术的蓬勃应用离不开政策与标准的引导和规范。我国近年来发布的一系列政策，如推动“物联网+安全生产”、“加快基础设施数字化改造”等，为智能监测技术的推广创造了良好的政策环境。在具体工程实践中，必须严格遵循国家及行业标准。

例如，《岩土工程勘察规范》（GB50021-2001）作为强制性国家标准，对监测工作的内容、方法提出了明确要求。其第13.3.4条明确指出，滑坡监测应建立控制网以确定位移边界、方向与速率，并强调地下水监测的极端重要性。这要求智能化监测系统的设计必须以此类规范为基准，确保监测方案的科学性与合法性。对于地下洞室围岩监测，规范建议采用多点位移计等手段，这正为智能传感器（如光纤光栅多点位移计）的部署提供了标准化应用场景。在仪器选型上，也应遵循“从工程实际条件出发”和“简便实用”的原则，在追求高精度的充分考虑设备的长期稳定性、环境适应性与维护便捷性。