张显成
广西玉林水利电力勘测设计研究院
摘要:近几年，随着我国整体科技水平的不断提升，使得国内的各类科技技术出现了划时代的变革，时至今日，一种全新的科技处理方法横空出世，对于我国的各行各业都有着极为突出的应用贡献。而这项处理方法就是我们现在经常可以听到的大数据处理方法，这项技术凭借着自身独特的技术优势，在我国的水利工程地质领域有着相当重要的应用贡献作用。因为对于我国的水利工程地质来说，大数据处理方法的出现，极大的改善了传统技术所存在的一系列不足，这主要是由于传统水利工程地质技术存在很多的局限性，在防洪堤和水库除险加固方面会有很多的问题，对此，为了有效的解决这一情况，本文就以大数据处理方法在水利工程地质中的应用进行着重分析，为相关的水利工程地质从业者提供参考。
关键词:大数据处理方法；水利工程地质；应用
水利工程本身对于我国来说就是一项意义非凡的基础工程，水利工程特殊的结构运营体系，使得水利工程注定成为稳定生产和保障民生的工程之一，但是，在漫长的发展过程中我们发现，传统的水利工程技术已经不能很好的适用于我国当下的发展状况，尤其是集中在防洪堤和水库除险加固方面中会更为明显。因为传统的施工技术会存在很多的局限性，无法保障修建后的建设体系可以长久的维持。因此，就需要相应的引进一些先进的处理方法，而这项技术就是大数据处理方法，这种基于大数据背景所诞生的全新技术，搭载了模型分析、云计算、运维、算法推演等多项先进科技，可以很好的帮助工作人员进行工程建设以及运行管理的模型建立，以此来充分的利用数据本身的价值，最终起到提升工程精细化的作用。
1大数据分析技术
在进行大数据处理方法应用于水利工程地质的分析之前，我们需要先对大数据分析技术进行一定程度的了解。
大数据分析其实就是针对规模巨大的数据进行分析和处理，而这种数据所囊括的范围是相当广泛的，诸如水利工程的各项施工参数都可以成为大数据分析的处理对象。一般来说，大数据相应的具有五个主要特点，即速度快、数据量大、类型多、价值、真实性。大数据分析技术诞生于现代，并且其中所蕴含的科技领域相当广泛，同时，由于大数据分析技术的加持，使得一系列衍生产生也有着长足发展。诸如数据仓库、数据安全、数据挖掘等，都不断的围绕着大数据分析这一块庞大的蛋糕进行发展。
大数据分析方法在进行实际的分析应用时，主要是以六大步骤进行，即可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎、数据质量和数据管理、数据仓库。
可视化分析主要是指通过数据分析工具，来直观的将数据展现给相关的工作人员，也就是说，将数据转化为一种更生动形象的状态，可以相应的以图像或者是影音的形式来呈现。
而数据挖掘算法则是可视化分析的另一种体现，即数据呈现给机器的独特形式，诸如分割、集群、孤立点分析等，都可以帮助相关工作人员进一步分析数据所包含的价值和内容。同时，数据挖掘算法本身除了要处理庞大的数据量，还要保障最基本的数据处理速度。
预测性分析能力则主要是帮助分析员根据可视化分析以及数据挖掘所得到的数据分析结果作出相关联的预测性判断，相较于直观的数据分析来说，预测性分析则主要是针对整个数据分析的未来展望方面。
语义引擎则是针对特殊非结构化数据所设计的一项特殊引擎技术，因为非结构数据本身具有很强的多样性，这就导致了数据本身的解析难度会相应的增加，为了获取数据中的内容，就需要运用到语义引擎来从文档中进行信息的智能提取。
而数据质量和数据管理则是管理方面的实践，依靠一系列严格标准的流程体系和工具来对数据进行处理，从而使得数据保持在一种比较稳定且高质量的状态。
数据仓库则是为了将数据按照一定的特定模式来建立一个独特的关系型数据库，并且，这个数据库中所包含的数据需要保持多维分析以及多角度方面的展示。
比如说，水利工程建设过程中，由于各个施工项目所包含的数据比较复杂，就需要相应的构建数据仓库，以此来保障施工过程中各个工程项目参数的准确性，同时，为了便于工作人员进行参数的实时调取，数据仓库的作用也是尤为关键。
2水利工程地质
水利工程地质其实是下属于水利工程的一项主要以测绘为主的领域，即在实际的水利工程建设前，需要进行预先勘察工作，对建设用地周边的地质环境条件进行相关重要数据的勘察，并依据这些重要的数据进行相关灾害风险的评估和预测，以此来避免水利工程建设后所受到的外界自然风险。一般来说，在进行水利工程的地质处理时，需要进行数据管理、二维绘图、三维建模等多个步骤
其中数据管理则是首先要对工程周边的环境数据进行采集之后，再次使用相关的数据库管理系统来对数据结构进行组织、存储、管理，以此来将工程地质中所包含的各种信息数据进行信息化，同时，再构建一个工程地质数据库，以此来方便后续的工作人员在需要参数时提供便捷的通道。
而二维绘图则是水利工程地质工作中极为关键的一项，即根据数据库系统中所记载的相关二维平面数据，由专业的绘图人员根据施工现场进行二维平面的绘制，同时，为了确保最终的二维平面图的科学合理性，还需要相应的使用一些计算机辅助设计软件来生成相关联的二维地质图件。
三维建模则是相应根据不同的三维坐标数据和二维图进行模型的构建，因为对于水利工程施工来说，仅仅是二维平面是远远不够的，需要更直观且生动的三维模型来表达出施工现场的各类参数和不同的变化，依靠独特的三维数字化仿真系统，相应的构建出三维地质体，以此来帮助施工人员进行后续的施工作业。
3大数据处理方法在水利工程地质中的应用分析
结合上文，我们充分的分析了大数据分析的相关概念和知识，并且还在一定程度上对水利工程地质进行了探讨，其中，我们发现水利工程在建设防洪堤以及水库除险加固方面还存在着很大的问题，对此，为了有效的解决这些问题，就需要相应的使用大数据处理方法，依靠先进的处理技术来更好的解决防洪堤和水库除险加固中所存在的问题。
首先，我们可以根据大数据处理方法所拥有的独特技术体系，相应的构建出数据库管理系统，即对防洪堤和水库除险加固中所涉及到的一系列参数和数据进行收集，以及一些防洪堤本身所能承载的数值等关键性数据，依靠这些数据相应的构建起一个完善的数据库管理系统，结合相关计算机分析软件，对这些数据进行解析，将防洪堤和水库除险加固方面所存在的问题以数据的形式更直观的展现在工作人员面前。
其次，可以相应的借助计算机辅助软件来有效的改善防洪堤和水库本身的结构体系，因为我们发现，导致防洪堤以及水库本身质量问题的主要原因，还是由于整体的结构体系设计不合理，而简单的二维绘图以及判断是难以深层次的优化防洪堤和水库的结构体系，对此，就可以借助大数据处理方法中的计算机辅助软件和数据库管理系统，将数据的空间坐标转换为二维平面绘制图，同时，计算机辅助条件的高清成像，可以将防洪堤和水库结构中不合理的地方完整的显现出来，从而帮助工作人员更好的优化防洪堤和水库的结构体系。
最后，则是进行三维建模，通过三维建模的形式，来将整个防洪堤和水库的结构以三维成像的形式展现在计算机中，同时，结合完善的数据库系统和二维平面图，可以有效的形成一个完整的三维地质体，在这种状态下，可以实现设计人员的空间信息管理、空间分析解译等多项操作，从根本上来加强防洪堤和水库的结构稳定性。
4总结
综上所述，大数据处理方法本身所拥有的独特技术优势，使得该项技术在我国当下的水利工程地质领域中有着极为突出的应用地位和作用，对此，为了更好的加强该项技术的应用效果，就需要针对实际的施工情况进行着重分析，以此来达到对症下药的作用。
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