钻孔数据标准化关键问题研究

■广西交通设计集团有限公司 唐正辉 李世明

广西新发展交通集团有限公司 潘荣建

钻探，利用机械设备或工具在岩(土)层中钻孔并取出岩(土)芯(样)了解地质情况，是岩土工程勘察最直接、最重要的手段。传统的钻探数据采集、记录、上机过程，存在大量简单重复性操作，耗时耗力，严重影响工作效率。此外，传统的记录过程缺乏透明性和可追溯性，使得第一手资料的真实性、完整性、可靠性难以得到保证，成为影响勘察成果质量的突出问题。随着云计算、大数据及物联网技术的的迅猛发展，使得对工程建设涉及到的勘察、设计、施工工作的信息化管理成为可能。朱合华等[1]基于相关研究成果，提出了地下工程分类体系及数据化标准实现方法；李晓军等[2]基于城市地下空间发展所涉及到的相关数据特征和调查资料，提出了城市地下空间标准化发展现状及趋势；罗登昌等[3]从堤防工程特点出发，提出了堤防工程数据标准化的3个主要内容，并给出了具体的实现流程；赵冬青[4]从轨道交通工程勘察设计院的实际业务需求出发，提出了轨道交通工程勘测数据信息管理系统的搭建框架、实现流程，并给出了实际测试效果；郭凡[5]提出了一种针对市政工程的地质资料管理平台，并详细介绍了平台的设计思路、操作流程及使用效果。上述关于工程数据标准化、信息化方面的研究成果及提出的管理平台，多处于理论框架及初步运营阶段。聚焦工程勘察领域，北京、上海、广西等地区住建行业已开始推行勘察质量信息化管理，目标侧重于质量监管；一些大型勘察设计企业则侧重于生产需求，探索勘察信息化管理，旨在提高工作效率和成果质量，实践方面作出了许多有益的探索，然而关于普适性的理论研究、标准化建设方面的成果资料尚较为缺乏。本文就钻探数据内容、钻探作业流程、钻探数据流特点、建立钻探数据标准的原则、数据异常规则等核心问题进行深入剖析，提出建立钻探数据标准的基本要点，以期为实现钻探工程数据标准化、信息化提供参考。

1.钻探数据内容

数据作为基础对象，钻探信息化首先要明确的问题包括哪些数据为必要的基础数据、数据的格式以及相互之间的关系。一般而言，与钻探相关的数据主要包括人员、项目、钻孔、测试、取样试验、项目管理等。

1.1 人员信息

必要的人员信息包括姓名、性别、通讯方式、所属单位和部门、在项目中的角色等，其中，角色分为领导、管理人员、机长、工人、记录员、编录员、项目负责、现场负责、测量、设计、复核、审核、审定、监理、业主等，需根据系统管理的特点灵活设置。根据企业管理的需要和作业流程，可能还会把更多的人力资源信息、经营管理信息、相关方信息纳入系统。

需要说明的是，人员分为企业全员信息库、项目组成员两个层级，项目组成员及各自角色通常是在项目组成立时，从企业全员信息库中指派，二者有着映射关系，保证一致性。

1.2 工程项目信息

工程项目信息通常包括项目名称、项目地点、行政归属、类别、规模、年限、合同号、内部管理号、相关合作方等。对于公路、铁路等大型线路工程，通常需建立树状结构的项目层级，在整个大项目下分标段、分路桥隧等类别，其下再建具体工点项目。

1.3 钻孔信息

钻孔信息一般包括钻孔名称、孔口坐标、钻孔深度、钻孔类别、开孔日期、回次记录、地下水、终孔日期、封孔状态、编录信息（分层、定名与描述等）、岩芯照片、相关人员作业过程记录等。

1.4 测试信息

测试信息主要指在钻孔内进行的原位测试数据，如标准贯入试验、重型动力触探等，相关信息包括测试深度、测试数据、测试人、日期等。

1.5 取样试验信息

取样试验信息主要包括岩样、原状土样和扰动土样，记录信息包括样品编号、采样深度、取样人、送样人、试验项目和试验结果等。

1.6 项目管理信息

除人员分工外，项目管理过程形成的相关记录，也是勘察工作重要的项目信息，包括技术与安全交底记录、测量相关记录、各类通知单、互提资料单等管理类信息。

2.钻探外业工作流程与数据流

钻探信息化管理的对象包括过程要素与成果要素，其管理的要点取决于数据流，即数据由谁于何时以什么形式提出，往下游如何影响相关要素等，而钻探外业数据流取决于作业标准流程及数据自身的结构特点。

2.1 钻探外业工作流程

钻探外业工作流程总体如图1所示，工作流程决定着钻探数据元素产生的时间、地点及其提供者等相关信息。

图1 钻探外业流程

2.2 钻探外业数据流

钻探外业关键环节的数据流大致如表1所示。

表1 钻探外业关键环节的数据流

3.数据项及其格式标准化原则

无论是从整个国家、行业，还是从勘察企业自身来考虑，钻探数据的积累、整合和共享利用，无疑将成为未来关注的焦点。为了实现这一目标，需要使不同时期、不同地域、不同人员负责的不同项目所获取的数据具有相同的结构和特征，即钻探相关数据需作标准化加工处理。

钻探数据标准化处理工作有以下两种情况：一是对没有建立标准之前就已经获取的非标准数据，进行标准化加工，并录入标准数据库；二是有了标准之后，直接按标准进行数据收集与整理。前者是针对历史数据的处理，工作量巨大，而后者得益于信息化手段，在获取数据的同时，同步实现标准化，多快好省。因此，在行业内建立数据标准迫在眉睫。

考虑到数据管理与应用的需求和特点，建立钻探数据标准宜遵循以下原则：

一是全面原则。数据标准应覆盖所有必要的数据元素，避免遗漏重要数据，保证数据内容与结构的完整，保证数据在采集、录入、访问过程中无缺陷。

二是通用性与个性化统一原则。数据元素的取舍与表述，应考虑数据提供者和使用者的不同，考虑应用的目的、应用范围的大小等因素。关键数据元素是必不可少的，其结构也应相应固化，比如钻孔孔号、孔口坐标、孔深等信息，这样的元素应是标准化的。而开孔照片、终孔视频等信息，则需根据管理、使用的需要，作为可选数据进行采集与管理，其形式亦可为个性化的。数据元素的必要性及形式规格选择，应在考虑行业共性特点及要求的基础上，兼顾相关单位与具体人员的个性需求，做到共性与个性的辩证统一。

三是释义明确原则。作为数据的对接、整合与共享的对话基准，数据标准必须准确无误，共性数据元素的定义必须明确、无分歧，确保任何一个从业者去采集、提供、访问或应用数据时，其理解是一致的，以免造成误读。

四是可追溯原则。为建立对数据来源及可靠性的考查机制，数据的采集、录入、修改与整合的整个过程应具有溯源功能，保证过程的可追溯性。可追溯性是质量管理、释疑与核查必须的保障机制，为实现数据的溯源功能，需要对数据的采集、录入、修改过程进行全面留痕，将记录人员、时间、地点、事由等关键信息进行整合绑定。

五是可拓展原则。通过项目的不断积累，勘察数据的体量自然会越来越大。此外，随着行业和时代的发展，数据类型也会有所创新和演变，这就要求数据的标准有可拓展性，保证数据的历史兼容性。

4.数据异常规则

作为钻探数据标准的补充，异常规则是为实现数据有效性检验、质量监管、全过程异常提示而建立的，通过系统自动校核、示警，可大幅提高勘察作业、管理的效率，改善成果质量。钻探数据异常通常分为人员异常、地点异常、时间异常、数据缺项或格式错误等情况。

4.1 人员异常

在一个完善的信息化管理系统中，项目组成员一般都有明确的权限与分工，每个人可参与的工作环节、提供和编辑的数据元素及其时机，应该是流程化和相对确定的，不至于造成程序和角色的错乱，即系统可通过标准化的流程和角色管理，避免出现大多数人员异常的情况。而对于人员刻意违规的操作，比如同一帐号在不同地点同时采集数据，就涉嫌造假，系统会提出警示，相关人员需进行核查。

4.2 地点异常

很多关键数据都具有位置属性，数据理论位置与实际定位的偏距如果大于定位设备的精度，可视为地点异常。偏距允许值是地点异常的关键指标，它与定位设备直接相关，同时也受作业环境影响，其取值要充分考虑各种因素的影响。对孔位的放样、复测及特殊情况下的移孔，定位精度要满足相关规范的要求，一般要求达到毫米级；而复测孔位与设计孔位的偏距允许值，则应视结构物的设置情况与地质条件复杂程度等来确定，比如岩溶区的桥桩钻孔要求不超出桩径范围，而碎屑岩区的桥桩钻孔偏位则可相应放宽。对于钻探过程中的记录、编录、拍照等信息，主要采用手机定位，定位精度较低，其偏距允许值通常可放宽到50m—200m。

4.3 时间异常

时间异常包括时间点先后异常及作业速度异常两类。时间点先后异常指数据采集的时间与钻探作业流程相矛盾的问题，包括采集时间早于数据产生的时间，或采集时间严重滞后，以及程序上前后颠倒等。作业速度异常指某一作业环节过快或过慢，超出正常范围，比如岩土的钻进速度过快，通常有造假嫌疑。时间异常反映出造假、采集不及时或操作不规范等情况。信息化管理系统自身应设置有流程强制机制，避免误操作造成流程的混乱。同时，对上传数据的时间合理性进行判别，对异常情况提出警示，供相关人员核查处理。

4.4 数据缺项或格式错误

标准体系中，对重要信息（必填项）及其格式均应有强制要求，在使用上传的数据前，需对其完整性、正确性进行检验，当数据存在缺陷时提出警示，以便及时进行补充完善，避免错漏流入下一环节。

5.结语

信息化有利于提高勘察工作效率和勘察成果质量，是勘察人员、勘察单位和监管部门的得力手段，推行信息化是钻探质量和进度管理的必然趋势，而标准化则是信息化的基础和必要条件。本文对钻探数据内容、钻探作业流程、钻探数据流的特点、钻探数据标准化的原则、数据异常规则的建立等进行了深入剖析，对建立钻探数据标准、推进勘察信息化管理工作，有一定的参考和借鉴价值。信息化在工程勘察领域的应用，是近些年才逐渐开始的，其普及尚需时日。在工程勘察信息化应用方面，已出版可供参考的资料甚少，需要更多同行总结并分享更多有借鉴价值的资料和案例，以促进行业的共同发展。