公路水运工程试验检测大数据平台设计与应用

公路水运工程试验检测大数据平台设计与应用

李斯杰

广东华路交通科技有限公司 广东中山 528400

摘要：随着社会的不断发展和科技的迅猛进步，公路水运工程在城市化和交通网络建设中扮演着愈发重要的角色。为确保这些工程的安全、可持续和高效运行，试验检测数据的收集、管理和分析变得至关重要。传统的试验检测方法往往受限于数据的碎片化和管理困难，难以满足工程管理的快速决策和智能化需求。为了克服这些挑战，大数据技术逐渐引入到公路水运工程试验检测领域，形成了一个全新的管理和分析范式。本文旨在探讨面向公路水运工程的试验检测大数据平台，以应对日益增长的数据量和复杂性，提高工程管理的智能水平。

关键词：公路水运工程；试验检测；大数据平台

引言

随着城市交通需求的不断增长，公路水运工程的规模和复杂性也在迅速扩大。公路水运工程试验检测是一项检测项目范围广泛且专业度极高的行业。各试验检测母体机构和工地试验室根据自身检测授权范围开展业务活动，接受交通运输部、各省市相关行业管理部门、工程项目管理部门的监管，监管体系复杂，存在多级监管。传统的试验检测数据管理方式存在诸多问题，如数据碎片化、实时性不足、难以深度挖掘等。这些问题直接影响了工程管理的决策效率和质量。试验检测大数据平台是在标准化支撑系统和试验检测业务系统应用的基础上，对各试验检测业务系统同步的各项数据进行进一步处理和应用的子系统，能够为行业各级行政管理机构、项目管理机构提供现代化的管理工具，解决数据汇集、存储和接入的问题，建设数据资产，达到数据统计层面的基础管理，为报告质量监督、原材厂家优选、工程质量把控提供有力的数据支撑。

公路水运工程试验检测构建大数据平台的意义

公路水运工程试验检测大数据平台的建设可以提高工程管理的智能化水平，促进工程的可持续发展，提高整体工程效益。一是数据集中管理。大数据平台可以集成各类试验检测数据，包括土壤力学、结构强度、水文水资源等方面的数据，实现数据集中管理。这有助于减少数据碎片化，提高数据的一致性和完整性。二是实时监测与反馈。大数据平台能够实现对实验和检测过程的实时监测，及时发现问题并进行反馈。这有助于提高工程的实时响应能力，降低因问题滞后而引发的风险。三是智能分析与预测。利用大数据平台的分析能力，可以对试验检测数据进行深度挖掘，提取有价值的信息。通过数据模型和算法，可以实现对工程状况的预测，帮助工程师更好地制定决策和计划。四是质量管理提升。大数据平台可以对试验检测数据进行全面的质量分析，帮助确保数据的准确性和可靠性。这对于提升工程质量、降低风险非常关键。五是资源优化。通过对历史数据的分析，大数据平台可以帮助工程管理者更好地了解资源使用情况，优化资源分配，提高效益。通过大数据分析，可以更好地了解工程过程中的资源使用情况，从而精细化管理，避免浪费，降低成本。

公路水运工程试验检测大数据平台设计与应用

试验检测记录表和报告所包含的数据，在获取、存储、管理、分析方面已经大大超出了传统数据库软件的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度分布不均的特征。将获取到的试验检测数据进行打通、整合、统计，为试验检测管理部门决策提供数据支持是平台的重要目标，需从以下几个方面进行考虑：（1）行业监管特性：考虑到多级监管的行业管理特性，需提供灵活的权限数据管理体系，以匹配各级数据查看和分析需求；（2）报告质量监管：满足过程监管需求，能够从人－机－料－法－环进行质量追溯；（3）数据统计：既要实现基于记录表和报告数量的多维统计，又要实现基于检测值的多维统计，分别在宏观工作量上和微观检测值粒度上反映当前行业运行情况；（4）数据分析：从厂家维度、工程维度等进行各项原材指标试验检测值的分析，辅助管理部门进行原材质量和原材供应商监管；（5）数据挖掘：在数据积累到一定程度的基础上，利用机器学习方法，进一步挖掘试验检测数据价值，辅助管理决策。

多级权限管理

通过权限管理体系，可实时配置出各类行业管理部门和工程项目管理部门账号。其中，交通运输部、交通运输厅、交通运输局属于行业管理部门，可对管辖范围内的所有母体机构、在建工程及其关联工地试验室的检测数据进行监管；项目管理单位、建设指挥部、中心试验室、监理试验室属于工程项目管理部门，仅可对管辖的在建工程及其关联工地试验室的数据进行监管。

报告质量监管

穿透试验检测流程，可对每一份母体机构、工地试验室出具的试验检测报告进行线上巡查，包括查看样品信息、参与人信息、记录表数据、报告数据、设备运行记录数据等，实现人－机－料－法－环全过程监管，精准把控试验质量细节，快速进行质量问题溯源定位。

多维数据统计

对基础库、专题库中的数据进行统计，面向各类管理机构提供从机构类型维度、报告类型维度、工程类型维度、检测项目维度、样品种类维度、检测参数维度等的数量统计、合格率统计情况等，从宏观上把控各项数据的增长情况，进而对质量发展情况进行追踪管控。

跨域数据分析

对于业务系统采集的各项原材检测数据，经过清洗加工之后生成各类原材指标库，按照检测专业－检测领域－检测项目－样品种类－规格型号层级对检测指标进行汇总统计，对原材指标合格整体情况、工程原材指标分布情况、原材厂家指标分布情况进行分析，得出检测专业－检测领域－检测项目－样品种类－规格型号层级下指标值的最大值、最小值、均值、中值、方差、标准差等，辅助管理人员对原材稳定性进行判定，把控原材质量实施细节。

质量挖掘分析

在后期数据积累的基础上，通过机器学习算法（K最近邻、SVM支持向量机、随机森林等），建立报告质量分析模型、原材质量分析模型和工程质量分析模型等，为工程原材优选、原材厂家优选、工程质量实施管控提供数据维度支撑。其中，报告质量分析模型主要对报告相关的人－机－料－法－环因素进行分析，通过挖掘因素中的异常变量（如检测值修改次数和偏移量、检测值修改对数据结果的影响、试验数据填写时间分布、仪器运行时间分布等）找出合格报告中的虚假报告，辅助管理人员对试验数据进行问题溯源定位，进一步规范从业人员的操作行为，加强工程质量检测管理。原材质量分析模型主要是对不同区域、不同厂家的同类型产品在多个工程上应用的原材合格情况、检测指标值分布稳定性等进行比对分析，从而得出性能更优的产品，为工程原材优选和供应商评价提供参考。工程质量分析模型是在报告质量分析模型和原材质量分析模型的基础上，建立的对单个工程质量监督的数据模型，通过各项原材检测合格率、原材指标稳定性分布情况、现场检测合格率、现场检测指标稳定性分布情况等建立“原材－现场”一体化数据体系，对使用不同原材料可能造成的潜在质量风险进行预测，辅助管理人员进行工程部位质量风险识别，为管理人员进行现场质量管控提供数据支撑。

结束语

公路水运试验检测大数据平台在实现标准化、信息化的基础上，进一步实现了试验检测数据进行跨检测项目、跨工程项目、跨检测机构类型、跨行政区域的数据统计和分析，通过数据挖掘为工程原材优选、原材厂家优选、工程质量实施管控提供数据维度支撑，满足多级监管需求，是对国家交通强国、新基建、数字中国等一系列战略政策的积极响应。未来，在平台数据积累到一定程度后，课题组将在现有研究成果的基础上，继续探索数据价值，为质量快速溯源、质量分析、质量预警提供参考依据，充分发挥数据在提升工程质量管控水平、实现工程建设高质量发展的支撑作用。

参考文献：

[1]莫豪勤.公路工程试验检测管理系统设计与实现[J].企业科技与发展,2022,(08):57-60.