A Ground-Motion Prediction Equation for Fennoscandian Nuclear Installations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We propose a ground-motion prediction equation (GMPE) for probabilistic seismic hazard analysis of nuclear installations in Finland. We collected and archived the acceleration recordings of 77 earthquakes from seismic stations on very hard rock (VHR, i.e., the shear-wave velocity in the upper 30 m of the geological profile=2800 m/s according to the definition used in the nuclear industry) in Finland and Sweden since 2006 and computed the corresponding response spectra important for engineering evaluation. We augmented the narrow magnitude range of the local data by a subset of VHR recordings of 33 earthquakes from the Next Generation Attenuation for Central and Eastern North America (CENA) (NGA-East) database, mainly from eastern Canada. We adapted the backbone curves of the G16 equation proposed by Graizer (2016) for CENA. After the calibration, we evaluated the accuracy of the median prediction and the random error. We conclude that the GMPE developed can be used for predicting ground motions in Fennoscandia. Because of compatibility with the original G16 backbone curve and comparisons with the NGA-East GMPEs, we estimate that the formulation proposed is valid on VHR over the range of 2≤moment magnitude≤7.0 and 0≤ rupture distance ≤300 km, the depth range over 1.5–37 km, and frequencies between 1 and 100 Hz. The median of the composite prediction of the GMPE proposed was reasonable. The standard deviation of the prediction error (σ) was over the range of 0.73–0.86, in ln spectral acceleration units, for the relevant spectral frequencies. This is somewhat lower than the G16 σ, indicating lower aleatory variability. The new Fenno-G16 GMPE is applicable over a wider range of magnitudes than the two older GMPEs available in Finland and fits the data better, especially for peak ground acceleration and 25 Hz.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».