Probabilistic characterization of two-dimensional soil profile by integrating cone penetration test (CPT) with multi-channel analysis of surface wave (MASW) data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In situ, laboratory, and geophysical tests are currently used in site characterization. These tests explore different parts of a site measuring different engineering properties at different resolutions or scales. The test results are then used to derive a design profile. In traditional approaches, the positions of boundaries between geological units are identified first, and the soil profile is divided into several layers. Constant engineering properties are assigned to each geological unit and the variabilities within each layer are ignored. To take the uncertainties into account, characteristic design values are assigned. There are no commonly accepted guidelines for choosing design values, however, which introduces additional subjective uncertainties. This paper proposes a probabilistic site characterization approach, based on Bayesian statistical methods, that allows a design profile involving uncertainty to be determined automatically. The derived soil profile is not modelled by uniform layers, but by random fields, which can be used directly in probabilistic analysis. The proposed approach is verified by a synthetic example, and further applied to a soft soil test site in Ballina, New South Wales, Australia, and compared with traditional approaches. The results show that by gradually incorporating more data into the Bayesian inversion, the uncertainty in the soil profile is greatly reduced.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle