岩土工程和土木工程大数据要怎么应用？?

举个我参与的例子：桥梁的长期养护管理。美国有60多万座桥梁，大部分兴建于几十年前，不久前Federal Highway Administration(就是著名的FHWA)的头头来我们学校开会，他说他们的做法，就是根据现有的全部数据，对所有指标来了大数据分析，但是他们不知道这就是大数据分析，他们也没有明确说自己用的大数据方法。具体方法就是针对车辆载荷，使用年限，环境条件，等等指标他们都有收集数据，对这些数据中的排名靠前的二十几个指标全部大数据监测分析，然后直接给出建议和决策，但是他们不管什么机理，什么氯离子侵蚀，什么疲劳，以及这些原因的耦合都不管，原因就都交给学院派去联系和分析了。结论是这样相当简单粗暴好使，结论可信，基本上根据这个桥梁的环境以及荷载，结构类型，跨度，然后基于已有的大量的经验，就可以知道其使用寿命和面临的维修成本，甚至给出更换信息，非常方便。

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在说运用以前,先来说说问题. 现在到处都说大数据,这里面其实有一个很敏感的问题没有说,那就是数据保护. 如果没有用户数据输入,那大数据也就无从谈起. 但是我们日常生活中,很多时候是刻意忽略数据保护的问题的.比如,没有人会在意支付宝记录我们的消费记录,微信记录我们的地理信息,个人照片和聊天记录.所以在用户的默许下,各种数据被收集起来,然后才能有所谓的大数据. 但是具体到了工程领域,就是完全不同的情况了. 所有的工程数据,都是相关工程机构一点一滴测量和计算出来的,所以任何机构对数据的保密性都要求非常高.更别说和国家基建相关的数据,更是不可能公开.在缺乏数据的情况下,大数据就很难实现. 所以在这样的限制条件下,岩土工程的大数据一般走2个方面.1. 单纯的软件使用习惯收集 在用户的默许下,软件收集用户的各种使用习惯. 比如,用户比较多的进行边坡稳定分析,主要喜欢分析土坝,一般使用2D模型. 中国用户,使用公制,比较喜欢使用Spencer方法,等等. 然后根据用户使用习惯,在必要的时候给出建议.这是比较简单的大数据,基本和定向广告没有区别,因为数据来源于用户本人,所以对项目本身的帮助不大.2.企业(机构)数据收集这个就需要至少企业级的支持.整个机构所有的项目数据都放在一起,形成一个复合型的数据库.当建立新项目的时候,直接可以获得各种支持.比如,如果相关区域做过其他项目,那土壤和地形信息就可以直接获得.如果新项目是旧项目的延续,旧项目的历史数据可以直接介入新项目,等等等等.大数据的目的是什么?在大数据的名称之下,说到底最有价值的就是"预测/建议"系统.按IBM的说法就是“掌握信息”（Align）-->“获取洞察”（Anticipate）-->"行动"（Act）其实我觉得对大数据的最好解释就是<Matrix: Reloaded> 尾声时候 Neo 和 The Architect 的对话, the architect 就是一个典型的"预测/建议"系统.所以说,如果失去了"预测/建议"功能,那就不能算一个完整的大数据生态链,而只能说是一个数据处理系统而已.大数据预测的准确性.普遍的认知就是数据越多预测越准确.这个在一个自然的人类社群研究中,应该是没有错的.但是在一个工程生态体系中就要多考虑一点了. 地质/岩土类数据采集不易,所以很多数据都是跨时代的.但是考虑到不同时代采集和分析的手段,方法带来的准确性差异,很难保证大量数据就可以带来正确的预测结果.而要依靠现有的"机器学习"能力,来区分这些差异性,实在是不太可能. 这个也是岩土工程大数据的一个难点.

我觉得岩土工程或者地质工程的项目什么时候能够获得大量的实测数据或者使用数据的时候，再来讨论怎么应用大数据的问题。现在在一个边坡或者滑坡只能采用少数断面进行研究，只能极大简化研究对象的情况下，更本不需要大数据的介入。当然，你要说档案管理和案例研究，以便获得广泛通用的一些特征的时候，那可以考虑，不过这和问题本没有太大关系。恩，不过现在有人正在研究采用大量传感器进行边坡实时监测的技术研究，这样获得的数据可能将会达到大数据研究的数据量吧。