【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析，尤其涉及一种岩土工程数据智能分析方法及系统。
技术介绍
1、数据分析
涵盖了从数据采集、处理、分析到结果解释和决策支持的全过程。领域中，使用统计学、机器学习、人工智能等方法提取数据中的有用信息和模式。目的通过数据洞察支持业务决策和优化问题解决方案。不仅应用于商业和金融领域，也广泛应用于工程、医疗、社科等多个领域，通过对大量数据的分析，帮助人们更好地理解复杂现象，以及制定更有效的策略和解决方案。
2、其中，岩土工程数据智能分析方法是在岩土工程领域应用数据分析技术，以智能化地处理和分析地质数据、结构监测数据等相关信息。方法可以用于预测地下条件、优化建筑设计、监测施工安全等多种用途。通过分析数据，可以更准确地评估土壤和岩石在不同压力和环境条件下的性质与反应，从而在设计和施工阶段做出更明智的决策，以提高建筑工程的安全性和经济性。
3、但是现有技术难以全面预测和模拟土壤在多变环境下的实际表现和反应。导致土壤分析结果可能与现实条件有所偏差，影响工程安全和设计的优化。例如，未能充分考虑土壤类型在不同湿度和温度条件下的变化特性，可能导致在实施阶段出现土壤承载力不足的问题，增加了施工风险和成本。此外，现有技术在污染风险评估方面难以对多种可能污染行为的动态模拟，限制了其在复杂环境应用的广泛性和灵活性，可能导致污染风险被低估，从而影响到环境保护和后续土地利用的决策制定、
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种岩土工
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种岩土工程数据智能分析方法，包括以下步骤：
3、s1：收集地下建设中土壤类型、密度、含水量和外部负载数据，利用拉格朗日乘数法计算和调整土壤承载力，为每个环境和工程约束设定乘数，生成优化的土壤承载力数据；
4、s2：根据所述优化的土壤承载力数据，设定扩散率和降解速率土壤污染行为的关键概率分布参数，通过蒙特卡洛方法随机构建多种污染场景，每个场景都包括对应的土壤类型、温度和湿度条件，生成模拟污染分布数据；
5、s3：分析所述模拟污染分布数据，对每种场景下土壤污染的风险等级进行量化，计算污染物扩散的概率分布和最大影响区域，生成场景风险分析结果；
6、s4：基于所述场景风险分析结果，参照多场景下的扩散概率和影响范围，评估并汇总整个目标区域的污染风险等级，生成岩土工程数据评估结果。
7、作为本专利技术的进一步方案，所述优化的土壤承载力数据的获取步骤具体为：
8、s111：收集地下建设中的土壤类型t、密度d、含水量h和外部负载l的数据，采用公式：
9、
10、和
11、
12、和
13、
14、和
15、
16、其中，da代表第a个样本的土壤密度，ha代表第a个样本的含水量，la代表第a个样本的外部负载，n为样本总数，i是指示函数，当ta＝k时取值为1，否则为0，ta是第a个样本的土壤类型，n是样本总数，k是土壤类型的分类索引；
17、整合得到区域内土壤的总体密度dtotal，区域内土壤的总体水分含量htotal，区域内土壤承受的外部压力的总量ltotal和目标土壤在整个采样区域中的出现频率tfreq(k)；
18、s112：根据所述区域内土壤的总体密度dtotal，区域内土壤的总体水分含量htotal，区域内土壤承受的外部压力的总量ltotal和目标土壤在整个采样区域中的出现频率tfreq(k)，采用公式：
19、l(t,d,h,l,λ)＝f(tfreq,dtotal,htotal,ltotal)-λ·(g(tfreq,dtotal,htotal,ltotal)-b)
20、整合数据到函数l中；
21、其中，f(tfreq,dtotal,htotal,ltotal)表示考虑土壤类型频率的土壤承载力函数，g(tfreq,dtotal,htotal,ltotal)为调整后参照土壤总体特性的环境约束函数，λ是拉格朗日乘数，用于平衡约束条件，b是约束条件常数；
22、s113：根据所述函数l，采用公式：
23、
24、计算土壤承载力c，得到优化的土壤承载力数据；
25、其中，l(tj,dj,hj,lj,λj)是第j个约束条件下的函数结果，tj、dj、hj、lj分别代表第j个条件下的土壤类型、密度、含水量和外部负载，λj是针对第j个条件的拉格朗日乘数，m是环境和工程条件约束的总数。
26、作为本专利技术的进一步方案，所述设定关键概率分布参数的获取步骤具体为：
27、s211：根据所述土壤承载力c，采用公式：
28、
29、和
30、
31、对污染物的扩散率β和降解速率δ进行估计；
32、其中，k1、k2、k3、k4是与土壤特性和外部环境条件关联的调节参数；
33、s212：根据所述扩散率β和降解速率δ，采用公式：
34、
35、和
36、
37、得到调整后的扩散率βadjusted和降解速率δadjusted，据此设定关键概率分布参数。
38、作为本专利技术的进一步方案，所述模拟污染分布数据的获取步骤具体为：
39、s221：根据目标场景的土壤类型t，温度θ，和湿度h的随机样本，采用公式：
40、
41、计算第i个场景的模拟得分si；
42、其中，θ和h是场景的温度和湿度参数，θi和hi是场景的温度和湿度的基准值，σθ和σh是温度和湿度的调整因子，e是自然指数函数，用于调整温度影响；
43、s222：根据所述调整后的扩散率βadjusted和降解速率δadjusted，结合第i个场景的模拟得分si，采用公式：
44、
45、计算第i个场景的模拟污染分布数据pi，得到模拟污染分布数据；
46、其中，log是自然对数函数，用于模拟温度对污染扩散的影响。
47、作为本专利技术的进一步方案，所述对每种场景下土壤污染的风险等级进行量化的获取步骤具体为：
48、s311：根据所述第i个场景的模拟污染分布数据pi，采用公式：
49、ri＝α1·log(1+pi)
50、计算第i个场景的风险评估值ri；
51、其中，α1是调整系数，用以量化风险与污染物浓度的关系，log是自然对数函数，用于将污染物浓度转化为非线性风险评分；
52、s312：根据所述第i个场景的风险评估值ri，采用公式：
53、qi＝β1·ri
54、计算第i个场景的量化风险值qi；
55、其中，β1是用于将风险评估本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种岩土工程数据智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的岩土工程数据智能分析方法，其特征在于，所述优化的土壤承载力数据的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的岩土工程数据智能分析方法，其特征在于，所述设定关键概率分布参数的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的岩土工程数据智能分析方法，其特征在于，所述模拟污染分布数据的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4所述的岩土工程数据智能分析方法，其特征在于，所述对每种场景下土壤污染的风险等级进行量化的获取步骤具体为：
6.根据权利要求5所述的岩土工程数据智能分析方法，其特征在于，所述场景风险分析结果的获取步骤具体为：
7.根据权利要求6所述的岩土工程数据智能分析方法，其特征在于，所述岩土工程数据评估结果的获取步骤具体为：
8.一种岩土工程数据智能分析系统，其特征在于，根据权利要求1-7任一项所述的岩土工程数据智能分析方法，所述系统包括：
【技术特征摘要】
1.一种岩土工程数据智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的岩土工程数据智能分析方法，其特征在于，所述优化的土壤承载力数据的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的岩土工程数据智能分析方法，其特征在于，所述设定关键概率分布参数的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的岩土工程数据智能分析方法，其特征在于，所述模拟污染分布数据的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4所述的岩土工...
【专利技术属性】
技术研发人员：张勇，徐波，曾俊，杨世刚，
申请(专利权)人：中远交科设计咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：
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