Uncertainty quantification of in situ horizontal stress with pressuremeter using a statistical inverse analysis method
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of in situ stress magnitude and orientation plays a very important role in geological/geotechnical engineering and in the development of energy resources, such as caprock integrity, waste fluid disposal, geological storage of CO 2 , and geothermal energy extraction. The uncertainty of estimated parameters, especially horizontal stress, from in situ tests such as pressuremeter tests is a long-standing challenge owing to the existence of uncertainties from geomaterial spatial variability, measurement errors, limited information, and modelling methods. Therefore, non-unique solutions are often encountered in pressuremeter interpretation. In this study, a statistical inverse analysis method is proposed to solve this issue by combining a closed-form solution, finite-difference model, and selected optimization algorithms. The objective of the statistical inverse analysis is to determine the optimal parameters by minimizing the sum of squared errors while providing the confidence intervals of inversed parameters. Random variables generated in the optimization process reproduce the potential parameter uncertainties. The Jacobian matrix and confidence intervals are derived from the optimization process to evaluate variability of the predicted horizontal stress and ground properties. A workflow is presented that demonstrates a statistical inverse method for analyzing pressuremeter results and helps quantify uncertainties of the ground properties and in situ stress magnitudes and orientations derived from a pressuremeter test.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle