岩土工程地质结构特点及勘察数据处理系统设计应用

李小明

（九江地质工程勘察院，江西 九江 332000）

我国的地质问题一直是学界研究的重点，因其具备复杂多变的地貌、发展迥异的各地地质环境，在这一环境下进行垃圾填埋、跨地区调水、建设楼房等，对于岩土工程地质结构的工程师来说，都是极大的挑战。岩土工程的产生源于土木工程的实际需要，它将地质学和力学两大学科进行结合，对工程师的技术要求较高，具有很强的学术性和实用性。

岩土工程地质的侧重点在于解决生产和建设活动中出现的岩土技术问题，在工程的开发和运营过程中要求工程师做到实时监督工程目标，对地质条件进行勘察，需要工程师对整个工程的建设、开发及后续的运行管理等方面的安全问题负责[1]。因此，岩土工程地质结构就具备了重视观察、重视实际应用的特性。在工程正式开始前，岩土工程地质的工程师需要通过勘察地质、地形、地貌，并整合勘察数据，判断地下的地质结构全貌，预测在施工过程中会遇到哪些问题，对断层、深沟、地下岩石的种类都要做出科学的预判，同时，通过勘察数据，帮助施工团队打造施工方案，做到综合运用物探、洞探等工程技术手段，明确地质结构的优势方向。设计勘察数据处理系统，对岩土工程地质的开发和研究有极大帮助。

1 岩土工程地质结构特点

岩土工程地质结构具有复杂多变的特点，因此在岩土工程开发过程中使用勘察工具，经常会勘察出大量数据资料与信息。岩土工程工作的推进，离不开对这些勘察数据进行分析和处理。如果不对勘察数据进行分析，就无法深入了解到地质内部的结构，也无法对其作出有效的判断，进而会影响到整个工程的开展。工程概况、预施工地地质情况、勘探设备状况、现场模拟测试、室内模拟实验等几个方面，组成了岩土工程地质数据勘察[2]。在完成数据勘察后，需要整理信息，整合全部数据，做出工程实施报告，通过岩土工程技术及时向施工单位做出反馈，并辅助其进行相关方面的整改。

因此，使用勘察数据是岩土工程地质的硬性需求。而在岩土工程地质的开采设备和勘察设备都更新换代的同时，勘察数据的采集、整理和处理仍存在处理方法落后、效率差等问题。这是因为岩土工程地质结构的数据勘察处理办法，存在分析速度较慢的问题，无法适应新时代的新需求。

2 系统硬件设计

2.1 选择能够搭载虚拟服务器的CPU

设计勘察数据处理系统，需要硬件设备的支持和网络环境的搭建。从投资、使用度等方面考虑，选用普通的P Ⅱ300 计算机就可以满足系统搭建的需求，同时需要用到的设备还有：能够搭载虚拟服务器的CPU。

虚拟服务器的使用方法为通过整合线下的物理存储服务器，将服务器中数据进行采集和分析对比，利用虚拟化技术，将多台设备通过资源分配方法，整合到一台配置较高的虚拟服务器中，通过数据资源共享模式，将多区域的物理服务器转化为虚拟服务器的运作能源[3]。如图1 所示。

图1 虚拟服务器运行方法

如图所示，物理服务器的数据运算功能通过虚拟化技术汇总到虚拟服务器中，而虚拟服务器的虚拟机在VMware VirtualCenter 平台进行运行。主板的CPU 性能决定了虚拟服务器的运算能力，虚拟机的运行效率受CPU 主频参数影响。CPU 主频的参数影响着整个服务器的工作效率。CPU 的运算能力越强，意味着它的主频越高。因此在勘察数据处理系统的设计中，必须保证搭载虚拟服务器的CPU 内核有足够大的空间进行运算。所以需要使用能够满足需求的大内存CPU。

CPU 的选择方法如下：假设搭载的服务器应对CPU 的最大使用率为6023，那么在整合物理服务器过程中，需要使用的虚拟机的CPU 运算能力至少为1.2GHZx5 %=6GHZ，那么在选用CPU 时，应当选用定值不低于主频为6GHZ（即运算能力为1x2x6=12GHZ）的双核CPU。

通过合理运算，选取更适合本次系统设计的CPU 完成虚拟系统服务器的搭建，为本次勘察数据处理系统设计提供良好的硬件支持。

2.2 固态硬盘设计

在设计岩土工程勘察数据处理系统的过程中，因为岩土工程勘察数据通常具有保密性质，因此需要对存储数据使用的固态硬盘进行保密化处理。

对硬盘进行保密化处理设计，主要集中在对硬盘用户的身份验证环节进行设计，因为使用者的身份信息是公开的，而用户身份则会受到固态硬盘内部的用户表和权限表的检测。可以使用yubikey5 系列的USB 安全密钥加固硬盘数据，安全密钥能够生成板载RSA1024 位和2084 位安全密码，同时具备双因素身份认证令牌，能够有效降低固态硬盘的使用风险。

3 系统软件设计

3.1 相似勘察数据计算模型设计

将从岩土工程地质结构勘察中得到的数据，使用字母符号或者数字符号来代替相关数据的实际名称。将这些数据进行定性，并使用代码的方式将其标识，对数据的规范化有一定的帮助，同时也能缩短数据整理时间，对规范行业起到一定的示范作用，也有助于提升后期在系统中查询、搜索的工作效率[3]。比如不同地层在数据库中就可以使用代码来表示，代码的设置见表1。

表1 不同地层的数据代码

由表1 可知，统计数据的对象主要是指不同位置的地层名称，每一层地质结构都代表了不同的土质特性和积层强度，通过数字代码将地层剖面直观化展示。使用规范化数据统计方式，能够更快捷地完成对相似数据区分的计算。对相似数据进行区分，需要对数据集分类后进行计算。计算方法如下：

用T 来代表地质勘察数据来源中一个数据节点，称它其中的连续子序列为satisfy，而T 中所有来源为n 的satisfy 集合定义为S（T，n），假设两个地质勘察数据Q4-1（数据A）和Q4-2（数据B）的相似程度定义为：

用D 代指数据间的关联性，则关联性可定义为：

通过上述定义公式，可以看出数据的相似程度计算取决于n的取值，即数据的来源，通过数据的上传渠道和所在区域，通过计算，能够对数据A 与数据B 的相似程度进行区分。构建区分数据相似度的计算模型。

3.2 设置功能模块

为给岩土工程地质勘察数据处理系统提供数据支持，为此建立了数据库。数据库的建立流程见图2。

图2 数据库建立流程

如图3 所示，建立数据库，首先要对数据进行分析和整理，然后分析数据的功能和数据库的具体使用目的，最后完成数据库的建立。岩土工程地质勘察经过整理，已按照地质、地层等特征进行整理和汇总，初步建立了数据库构架。

岩土工程地质勘察数据处理系统依托数据库的数据支持，可以开始对数据进行分析和处理。完成对数据的采集和整理后，利用大数据技术，构建多个数据模块。分成子系统和母系统，在将各个模块进行分类的同时，发掘这些数据和信息之间的时间、空间关联，并进行连接；通过不同模块的组成，完成勘察数据处理系统的设计。利用代码，设置数据处理系统中的基本功能。使用系统硬件，完成整个地质勘察数据处理系统的搭建。

4 实验论证分析

4.1 实验准备

使用的CPU 为Intel core i5，CPU 内核/线程为10/20，时钟速度5.2GHZ，使用CPU 搭载虚拟服务器A1，三台不同区域的物理服务器代号为B1、B2、B3 作为环境支持，完成实验测试环境搭建。传统设计下的数据处理系统同样会参与实验，进行比较。

4.2 实验过程及结果

实验目的是验证勘察数据处理系统的处理速度，是否能够满足岩土工程地质开发的相关工作。将本文设计的系统与其他两种传统数据处理系统的搜索结果进行比较。首先将5GB 大小的原始勘察数据加入系统中，进行数据处理。随后依次向系统中导入原始勘察数据，数据大小为10GB、15GB、20GB、25GB、30GB，记录每次处理数据的速度。为保证实验的准确性，在数据处理完成后，清除系统的后台数据，重新导入不同规模的勘察数据进行实验。实验结果取三次实验的平均值。结果如下：

图3 不同系统处理数据时长

由图3 可以看出，本文设计的勘察数据处理系统，在处理大量数据时，处理时间明显少于传统设计下的勘察数据处理系统。可见本文设计的地质勘察数据处理系统，在岩土工程地质开发过程中，有较高的实用性。

5 结束语

结合岩土工程地质结构特点，完成勘察数据处理这一设计要求。本文的地质勘察数据处理系统能够有效运用到实际的岩土工程工作中，而存在的不足之处，将在日后通过对算法、岩土工程相关知识的进一步学习来弥补，使勘察数据处理系统能够更好地为岩土工程服务。