基于大数据的建筑勘探工程智能管理方法与流程

本发明属于建筑勘探工程，具体地，涉及基于大数据的建筑勘探工程智能管理方法。

背景技术：

1、岩土工程勘察是基础设施建设的先决核心环节，其目标是通过在拟建场地布设钻孔、采取岩土样品进行室内外测试，结合地区地质资料，形成场地三维地质剖面图和岩土参数统计成果，为建筑基础设计提供依据。其核心技术环节包括钻孔点位布置规划、野外钻探作业、岩芯编录与取样、室内岩土测试、地质剖面绘制及勘察报告编制。

2、现有技术方案一为基于地理信息系统的静态数字化勘察管理系统。该类系统以gis平台为底座，将项目钻孔数据录入数据库，完成勘察后自动生成二维地质剖面图与统计表。其主要流程为：工程师在gis系统中手动规划钻孔点位并导出施工图纸；野外作业人员按图纸完成钻探、取样与编录，将数据手动录入系统；系统调用克里金插值等地统计算法生成静态三维地质模型；工程师审查模型并手动编制勘察报告。该方案存在以下缺陷：其一，各项目钻孔数据独立存储，项目间缺乏特征层面的知识共享机制，当新项目初期钻孔数量稀少时，系统无法从历史大数据库中提取地质先验规律辅助建模，导致新项目早期地质模型预测精度低、不确定性大，历史勘察大数据的价值无从兑现；其二，勘察方案在开工前即已固定，无法根据实时揭露的地层信息动态调整后续勘探策略，导致均质区域过度钻孔与复杂区域钻孔稀疏并存，勘探资源配置效率低。

3、现有技术方案二为融合物联网采集的钻机参数监测系统。该类系统在钻机上加装传感器，实时采集并记录钻进参数，如钻进速度、转速、扭矩，以折线图形式在管理端展示，供作业人员人工判读。该方案的缺陷在于：系统仅具备参数展示功能，缺乏多源数据融合的自动化智能推理模型，异常地质响应信号如钻进速度骤降、泥浆漏失量激增，无法被自动关联至地质风险语义层面进行识别，风险预警完全依赖人工经验，时效性差、主观性强，隐蔽地质突变极易被漏判，进而引发工程安全事故。

4、综上，现有两类技术方案均不具备跨项目知识迁移、多源数据融合实时智能推理以及闭环自适应优化的完整能力，上述三个核心技术问题均未被有效解决。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于大数据的建筑勘探工程智能管理方法，以解决现有技术中跨项目地质知识无法有效迁移导致新项目小样本建模精度低、勘探作业全过程缺乏实时智能风险预警能力、勘察方案静态僵化无法动态自适应优化的技术问题。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、一种基于大数据的建筑勘探工程智能管理方法，所述方法包括：

4、跨项目地质知识自适应迁移步骤：从区域历史建筑勘探工程数据库中抽取历史项目数据，以工程项目为单位构建元学习任务集；通过与模型无关的元学习算法对所述元学习任务集进行双层优化训练，获得最优元参数；以所述最优元参数初始化地质特征编码器，并构建高斯过程先验模型；将目标场地先导钻孔数据输入所述高斯过程先验模型，通过贝叶斯后验更新生成目标场地三维地质概率模型；

5、多源异构数据驱动的动态风险预警步骤：实时采集钻机物联网传感器的高频时序数据，以当前钻头深度坐标为索引从所述三维地质概率模型中提取地质背景特征，将时序统计特征与地质背景特征拼接形成多源融合特征向量；以滑动时间窗口内的多源融合特征向量序列为输入，通过长短期记忆网络序列编码器提取时序隐状态，再经由动态贝叶斯网络对地质异常状态进行后验概率推断；依据各类地质风险后验概率与预设分级阈值的比较结果触发相应等级预警；

6、勘察方案动态自适应优化步骤：依据所述三维地质概率模型中各网格节点的地层类型概率分布计算香农信息熵，在信息熵高于预设阈值的高不确定性区域内生成候选补充勘探点位集合；构建以提高地质信息熵降低量、降低补充勘探总成本、降低未识别地质风险概率为目标的三目标优化模型，调用非支配排序遗传算法求解帕累托最优补充勘探方案集；将所求帕累托最优方案集展示于管理端供工程管理人员选取实施方案并下发现场；每完成一个补充钻孔后，将新钻孔数据纳入观测集并触发所述三维地质概率模型的贝叶斯后验滚动更新，重新计算信息熵并触发下一轮方案优化，形成动态自适应管理闭环。

7、本发明的有益效果：

8、1、通过将与模型无关的元学习框架应用于跨建筑勘探项目间的地质知识迁移，在新项目极少量先导钻孔条件下即可高精度构建初始三维地质概率模型，突破了新项目必须依赖大量钻孔数据方可建模的局限，使区域历史勘察大数据的地质规律得以有效复用，显著降低初期建模不确定性。

9、2、通过长短期记忆网络与动态贝叶斯网络的联合推理架构，将风险识别节点从事后实验室报告提前至作业过程，消除了现有技术中数周的预警滞后，实现对溶洞、软弱夹层、流砂层等隐蔽地质突变的毫秒级在线识别，有效保障野外施工人员及工程结构安全。

10、3、通过信息熵量化地质空间不确定性并驱动帕累托多目标优化，将勘探管理从静态线性模式升级为实时自适应闭环模式，系统性降低无效勘探成本，提高勘察资源配置效率，并保障对复杂地质区域的充分探明。

1.一种基于大数据的建筑勘探工程智能管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用历史项目数据训练地质特征编码器，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合目标场地的先导数据，构建目标场地的三维地质概率模型，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时数据为钻机物联网传感器的高频时序数据，采集的传感器通道包括钻进速度、钻头扭矩、泥浆压力和钻压，采样频率为100hz；

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述推断地质异常状态的概率并进行风险预警，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述不确定性采用香农信息熵进行量化；所述候选补充勘探点位的生成包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化模型为三目标优化模型，其中：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述求解获得最优补充勘探方案，包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法基于云-边-端三层架构实现，包括：

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态循环优化设有收敛判断机制：