Assessing Submarine Slope Stability through Deterministic and Probabilistic Approaches: A Case Study on the West-Central Scotia Slope
Notice bibliographique
Résumé
A simplified geostatistical approach was adopted to assess the effect of spatial variability of soil properties on slope stability analysis in order to understand continental margin geologic processes and potential geohazards for an area of the central Scotian Slope, offshore Nova Scotia, Canada. The analyses are conducted on piston core samples, thus are restricted to ~12 m sub-seabed; however, the approach provides insight into the general effects of spatial and temporal variability. Data processing using geostatistics and assessment of spatial correlation are used to characterize the current dataset. A deterministic assessment was performed for both non-spatially averaged and spatially averaged core sections. The results indicate that the estimated factor of safety increased by about 30% when spatially averaged values were used. A probabilistic model is introduced to assess reliability of the slope. The approach makes use of estimates of both the mean and variance of input random variables (e.g., Su and γb). The model uses an exact probabilistic formulation for the total stress stability analysis and a Taylor series approximation for the effective stress stability analysis. In both cases, the mean and variance of the factor of safety are computed, leading to estimates of failure probability. The results suggest that the deterministic analysis is conservative with respect to slope reliability, although they do not lead to an estimate of the probability of failure. While these results indicate sediment instability is largely unlikely under static conditions, the reality is that many examples of submarine slope failure are observed in the geologic record. These results suggest that cyclic loading (earthquakes) or pre-conditioning factors (elevation of pore pressures) are critical for slope instability on the Scotian Slope.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».