Uncertainty quantification of in situ horizontal stress with pressuremeter using a statistical inverse analysis method
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 CO2, 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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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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 ».