Smart determination of borehole number and locations for stability analysis of multi-layered slopes using multiple point statistics and information entropy
Notice bibliographique
Résumé
Subsurface stratigraphy of multi-layered slopes is essential and crucial for slope stability analysis. It is usual practice for engineers to interpret stratigraphic boundaries separating different soil layers using both site investigation data and prior knowledge of local geology, but such practice might encounter significant challenge when the site data are very limited. In addition, uncertainty in stratigraphic boundaries has not been explicitly or quantitatively considered in planning of site investigation (e.g., determination of borehole number and locations). There lacks a quantitative and objective tool to determine the optimal locations and number of boreholes for slope stability analysis while accounting for stratigraphic uncertainty. In this study, a smart sampling strategy based on multiple point statistics and information entropy is proposed for delineation of slope subsurface stratigraphy and planning of geotechnical boreholes. It is a data-driven approach that enables an ensemble of prior knowledge within a training image using multiple point statistics. The proposed method not only provides evolution of the most probable interpolation from sparse measurements and the associated interpolation uncertainties, but also adaptively determines the optimal locations of boreholes. Effectiveness of the proposed method is illustrated and validated through both a simulation example and a real case. It is found that the data-driven framework can automatically identify locations of largest interpolation uncertainty within a multi-layered slope conditional on its outcrops, and that the associated stratigraphic uncertainty gradually reduces as borehole number increases. More importantly, the optimal number and locations of boreholes required for slope stability analysis are adaptively determined by the proposed method.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».