Towards consideration of epistemic uncertainty in shear-wave velocity measurements obtained via seismic cone penetration testing (SCPT)
Notice bibliographique
Résumé
Seismic cone penetration testing (SCPT) is a powerful geotechnical site characterization tool, allowing for simultaneous collection of routine cone penetration testing data and rapid downhole-type measurements of shear-wave velocity (V S ). However, the uncertainties associated with developing V S profiles from SCPT measurements are rarely considered or communicated to the end-user. One important source of V S uncertainty is related to how the shear wave travel times are interpreted from the recorded waveforms, while another critical source of uncertainty is related to the analysis method used to transform the travel times to velocities. In this study, four common ways of obtaining travel times were considered: (i) first arrival picks, (ii) peaks and troughs picks, (iii) crossover picks, and (iv) the peak response of the cross-correlation function. Using these different travel times, a number of V S profiles were developed using four different velocity analysis methods: (i) pseudo-interval, (ii) true-interval, (iii) corrected vertical travel time slope-based, and (iv) raytracing. Through consideration of multiple wave arrival time and velocity analysis methods, a robust and meaningful quantification of the intramethod, depth-dependent epistemic uncertainty in V S obtained from several example SCPT datasets has been developed. V S uncertainty is further examined through consideration of the intermethod variability and bias between SCPT and direct-push crosshole testing.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».