Bedrock depth evaluation using microtremor measurement: empirical guidelines at weathered granite formation in Singapore
Notice bibliographique
Résumé
Detection of bedrock depth is one of the critical site investigation procedures for seismic hazard analysis and underground developments that may encounter varying rock formation. The most common practice to detect bedrock is to directly drill boreholes. However, the intrusive borehole-based site investigation process is often expensive and time consuming and provide limited information from discrete boreholes. In the present study, a surface wave based technique, microtremor array measurement (MAM) and microtremor measurement (MM) is used to find the depth of bedrock at Bukit Timah granite formation in Singapore. Based on a series of MAM and/or MM surveys, four interpretation approaches, i.e., (1) Bilinear intersection method; (2) Preselected shear wave velocity (VS) based approach; (3) Normalized phase velocity approach; and (4) Horizontal to vertical spectral ratio (HVSR) analysis, are proposed for bedrock depth detection. The first three approaches are based on surface wave inverted VS profile using a vertical component of MAM. The fourth approach is to utilize the natural frequency of the ground through HVSR using three components microtremor measurements (MM). By compiling experimental data at nine different testing sites, it was demonstrated that non-invasive surface wave-based approaches can be effectively used for bedrock detection. Especially, a promising empirical correlation between the natural frequency of ground and the depth of bedrock is subsequently proposed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».