朱之宇 黄程

摘要：随着科技的不断发展，互联网技术的不断革新，信息化时代的到来，各种信息的处理更是十分的复杂，但是随着大数据技术的出现，信息处理的速度和能力变得更强大，一方面大数据能够广泛的应用于各行各业，对于其他行业的发展有着很大的帮助，同样也能作用于土木工程方面。土木工程本身又是相对比较传统的行业，在技术上发展到一个阶段是有瓶颈期的，发展的速度也会相对比较缓慢，如果能够借助大数据技术，将会使土木工程取得很大的进步。

关键词：大数据；土木工程；应用

引言

进入信息化社会以来，各种信息通过互联网可以实现更加快速的传播，人们接触到的信息量也出現爆发式增长，这给许多企业和行业迎来了信息化管理和大数据技术应用的良好契机。在信息化和大数据潮流中，土木工程领域也迎来了新一轮的技术革新，开始广泛应用大数据技术来对其中的设计、施工、决策和管理服务，大大提升了我国基础设施建设和住房建设的效率和质量。因此，对大数据技术在土木工程中的应用进行全面分析具有重要的现实意义。

1大数据的概念

不同的机构和团队对于大数据的概念的解释不同，对于“大数据”(Bigdata)研究机构Garter给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式结构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式云计算、分布式数据库和云存储、数据化管理。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据(Bigdata)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。总体来说，大数据是一个先进的技术，在信息的处理上有着很强的能力。

2大数据在土木工程行业应用的意义

2.1减少能源的消耗

在施工过程中，照明灯的使用、挑点起设备、办公设备等的使用都会加大在能源方面的消耗，电力、水力等个方面的消耗，而且如果是人力的方式进行统计和计算难度是非常之大的。通过大数据对数据进行整理、计算和处理可以减少能源的消耗。通过传感器将各种电气设备与计算机相连接，大数据可以计算出相应的能源消耗。这样就知道了能源消耗点所在，并进行节制。

2.2缩短制作周期

传统的土木工程不借助计算机或者互联网的方式，数据的统计、计算、处理都是人为的，这样就会使周期变长，加入大数据技术，大数据技术对于数据的整合、计算、处理的速度都要比人力快很多，这样就能缩短制作周期。缩短了制作周期，就可以加快工程完成的速度，可以给企业节省很多的时间，时间就是财富。

2.3减少人力消耗

本身由认为的数字计算的工作交给了大数据，交给了计算机。一台计算机的大数据技术可以抵消几十人甚至几百人的工作，这样就大大减少了人力的消耗，需要的人才少了，相应的财力的支出就变少了。并且人为的计算是有可能出现错误的，但是计算机是不会出现错误的，这样就会减少误差和错误的出现。

3大数据技术在土木工程中的应用

3.1建筑能耗分析

建筑能耗与建筑物的占地面积、空间布局、光照条件等众多因素都有着密切的关系。当前已有学者通过数据挖掘框架的应用，对办公室区域的占用数据进行了深入分析，然后通过决策树挖掘、规则归纳和聚类分析等先进的大数据技术计算出建筑占用模式以及相应的时间表，并以此为依据提出了许多能源节约方案，为建筑能耗分析提供了有价值的思路。还有学者通过消耗模式来分析建筑的能耗问题，而电力数据显然也是一种大数据，传统的数据分析方法是不可能完成的。通过对大量的建筑空间样本的各类用电设备进行定时数据采集，获取大量的用电数据。接着采用特征提取、聚类和关联分析等大数据处理技术分别统计不同用途、不同类型的耗电设备的数据，提出了一种通用的电力消耗模式。该模式可以实现对未来建筑物内的电力消耗情况预测。

3.2工程造价数据库

在土木工程建设中，工程造价领域会产生大量的数据信息，为了使其价值得到充分的发挥，必须对其进行完整有效的采集、分类及统计分析，为信息共享奠定基础。在传统工程造价工作中，通常采用工程量清单开展核算工作，而考虑到不同地区之间相同材料价格的差异性以及市场波动，因此有必要对工程造价资源进行及时有效的数据分析。工程造价大数据不仅可以用于相关造价工作，在工程其他领域也发挥着一定的作用，如结构设计师可以根据造价数据库对市场上的材料情况进行掌握，从而避免设计中出现市场上已经消失的材料。此外，工程造价数据库还能体现出一类材料在不同地区的价格差异，这样以来，各类工程就可以对材料进行合理的选择，达到节省成本的目的。

3.3对建筑破坏结果进行检测

某地区发生地震之后，专家会利用大量的无人机对建筑破坏结果进行检测，从而获得数量庞大的图像数据，对这些数据进行一定的处理之后可以为后续的救援和评估工作提供极大的帮助。这同样是大数据的一种应用形式，具体是根据建筑破坏前的各项数据信息，如坐标、海拔等构建震前模型，之后将无人机拍摄获得的图像与其进行匹配还原获得震后建筑模型，通过两个模型的差异对比，获得三维建筑破坏结果，为灾后重建工作提供帮助。这种基于大数据技术的建筑破坏检测方法在效率上远远超过传统的计算机处理分析法。此外，还可以将这些建筑破坏检测数据整合起来构建数据库，对不同形式、场地和高度建筑的破坏形式进行分析，为类似条件下新建建筑项目的抗震设计提供数据参考。

3.4编制建筑结构规范

在建筑工程项目中，设计、建造、监理等工作的开展都需要遵循相应的规范，这些规范中涉及到的参数基本上都是由实际工程和现场数据采集总结而来的，其中包括地震动参数、风荷载参数等。将大数据技术应用其中可以使参数的设置更加精确完整。

结语

大数据时代下，我国土木工程的发展还未能很好地适应时代的需求，造成大数据技术不能很好地服务于土木工程建设工作，对建设企业的发展带来了一定的阻碍。不难预计，随着大数据时代的发展，我国将更加重视大数据的应用，并在土木工程新技术上不断寻求突破，充分发展大数据时代背景下土木工程技术的革新，促进土木工程技术及相关企业的长远健康发展。

参考文献

[1]黄钦颖.大数据在土木工程中的应用[J].建筑工程技术与设计，2017(23).

[2]明永成，胡应文，冯桢.探究长距离顶管施工技术在市政给排水施工中的应用[J].建材与装饰，2016(06).

(1.作者身份证号码：21122319900504101X；

2.作者身份证号码：211223199002071045)