岩土工程/土木工程怎樣應用大數據？
這是個非常有意思的話題,而且正好和答主正在做的項目相關.
因為涉及相關法律問題, 所以只能盡量談概念,不能說細節了.在說運用以前,先來說說問題.
現在到處都說大數據,這裡面其實有一個很敏感的問題沒有說,那就是數據保護. 如果沒有用戶數據輸入,那大數據也就無從談起. 但是我們日常生活中,很多時候是刻意忽略數據保護的問題的.比如,沒有人會在意支付寶記錄我們的消費記錄,微信記錄我們的地理信息,個人照片和聊天記錄.所以在用戶的默許下,各種數據被收集起來,然後才能有所謂的大數據.但是具體到了工程領域,就是完全不同的情況了. 所有的工程數據,都是相關工程機構一點一滴測量和計算出來的,所以任何機構對數據的保密性都要求非常高.更別說和國家基建相關的數據,更是不可能公開.在缺乏數據的情況下,大數據就很難實現.
所以在這樣的限制條件下,岩土工程的大數據一般走2個方面.
1. 單純的軟體使用習慣收集
在用戶的默許下,軟體收集用戶的各種使用習慣. 比如,用戶比較多的進行邊坡穩定分析,主要喜歡分析土壩,一般使用2D模型. 中國用戶,使用公制,比較喜歡使用Spencer方法,等等. 然後根據用戶使用習慣,在必要的時候給出建議.這是比較簡單的大數據,基本和定向廣告沒有區別,因為數據來源於用戶本人,所以對項目本身的幫助不大.2.企業(機構)數據收集
這個就需要至少企業級的支持.整個機構所有的項目數據都放在一起,形成一個複合型的資料庫.當建立新項目的時候,直接可以獲得各種支持.比如,如果相關區域做過其他項目,那土壤和地形信息就可以直接獲得.如果新項目是舊項目的延續,舊項目的歷史數據可以直接介入新項目,等等等等.有愛好的可以看看這個文章 "Prototyping an open environment for sharing geographical analysis models on cloud computing platform" 只能說有點意思,離開真正的部署使用還很遠.
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大數據的目的是什麼?
在大數據的名稱之下,說到底最有價值的就是"預測/建議"系統.按IBM的說法就是「掌握信息」（Align）--&>「獲取洞察」（Anticipate）--&>"行動"（Act）其實我覺得對大數據的最好解釋就是&
大數據預測的準確性.
普遍的認知就是數據越多預測越準確.這個在一個自然的人類社群研究中,應該是沒有錯的.但是在一個工程生態體系中就要多考慮一點了. 地質/岩土類數據採集不易,所以很多數據都是跨時代的.但是考慮到不同時代採集和分析的手段,方法帶來的準確性差異,很難保證大量數據就可以帶來正確的預測結果.而要依靠現有的"機器學習"能力,來區分這些差異性,實在是不太可能. 這個也是岩土工程大數據的一個難點.下面有人說到邊坡感測器, 這個是個很棒的切入點. 但是如果只是"預測滑坡位置和幾率",那基本不能算是大數據應用.其實還是可以更深入一點的,比如:
對可能滑坡位置進行邊坡防護分析,並給出建議防護方式
根據氣象信息建議修建防護最佳時機,甚至計算成本在滑坡發生幾率很高的時候預測影響範圍等等等等先寫這點,有什麼想到的再補充.我覺得岩土工程或者地質工程的項目什麼時候能夠獲得大量的實測數據或者使用數據的時候，再來討論怎麼應用大數據的問題。
現在在一個邊坡或者滑坡只能採用少數斷面進行研究，只能極大簡化研究對象的情況下，更本不需要大數據的介入。當然，你要說檔案管理和案例研究，以便獲得廣泛通用的一些特徵的時候，那可以考慮，不過這和問題本沒有太大關係。恩，不過現在有人正在研究採用大量感測器進行邊坡實時監測的技術研究，這樣獲得的數據可能將會達到大數據研究的數據量吧。順便吐個槽，現在碎屑流研究的模型頂多一台工作站就能跑完，唉……舉個我參與的例子：
橋樑的長期養護管理。
美國有60多萬座橋樑，大部分興建於幾十年前，不久前Federal Highway Administration(就是著名的FHWA)的頭頭來我們學校開會，他說他們的做法，就是根據現有的全部數據，對所有指標來了大數據分析，但是他們不知道這就是大數據分析，他們也沒有明確說自己用的大數據方法。
具體方法就是針對車輛載荷，使用年限，環境條件，等等指標他們都有收集數據，對這些數據中的排名靠前的二十幾個指標全部大數據監測分析，然後直接給出建議和決策，但是他們不管什麼機理，什麼氯離子侵蝕，什麼疲勞，以及這些原因的耦合都不管，原因就都交給學院派去聯繫和分析了。
結論是這樣相當簡單粗暴好使，結論可信，基本上根據這個橋樑的環境以及荷載，結構類型，跨度，然後基於已有的大量的經驗，就可以知道其使用壽命和面臨的維修成本，甚至給出更換信息，非常方便。推薦閱讀：