Assessment of reclamation-induced consolidation settlement considering stratigraphic uncertainty and spatial variability of soil properties
Notice bibliographique
Résumé
Consolidation analysis is a key task for reclamation design. Although consolidation is a long-term process, acceleration of consolidation is often preferred for speeding up the reclamations. Before proposing measures to accelerate the consolidation and reclamation process, it is imperative to have an accurate prediction of consolidation settlement for fine-grained materials, which is greatly affected by spatial distribution of subsurface zones with different soil types (i.e., stratigraphic heterogeneities and uncertainty) and spatial variability of soil properties. In current practice, calculation of consolidation settlement often uses simplified stratigraphic boundaries and deterministic consolidation parameters without considering stratigraphic uncertainty or soil property spatial variability. The oversimplified practice might result in unconservative estimations of consolidation settlement and pose threats to safety and serviceability of constructed facilities on reclaimed lands. In this study, a stochastic framework is proposed for consolidation settlement assessment with explicit modeling of stratigraphic uncertainty and spatial variability of soil properties by machine learning and random field simulation from limited site investigation data. Performance of the proposed framework is demonstrated using an illustrative example. Results indicate that the proposed method effectively generates multiple realizations of geological cross section and random field samples of geotechnical properties from limited measurements and offers valuable insights into spatial distribution of the estimated total primary consolidation settlement curves and angular distortion.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».