Simplified Framework for Blast-Risk-Based Cost-Benefit Analysis for Reinforced Concrete-Block Buildings
Notice bibliographique
Résumé
Probabilistic risk assessment (PRA) is essential for evaluating different options for blast risk management. However, depending on the risk management approach being considered, a rigorous blast PRA study can be quite demanding. To expedite this process, a simplified PRA framework is proposed for reinforced concrete-block shear wall buildings, in order to determine design basis threat (DBT) fragility curves based on revised damage limit states most suitable for risk assessment. The current definitions of damage states by North American standards for blast resistant design involve global response limits—such as the support rotations of a structural element—that are relatively simple to calculate. However, such damage state descriptors can be insufficient for the cost-benefit analysis required to evaluate different risk mitigation options. As such, building on recent advances in the area of performance-based seismic design of concrete-block shear wall buildings, this study proposes revised damage states that can be associated with more useful metrics, including repair technique and building downtime. To illustrate the proposed methodology, a hypothetical shear wall building is analyzed under different DBT levels. The DBT fragility curves are obtained through Monte Carlo sampling of the random variables describing the shear wall system and are used to identify the locations that are most suitable for the erection of barriers for blast protection. The proposed PRA framework can be used to identify target performance requirements, formulated in terms of stakeholders’ tolerable probability of failure and consequent risk management, for different classes of buildings under a range of DBTs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».