Development of a probabilistic seismic microzonation software considering geological and geotechnical uncertainties
Notice bibliographique
Résumé
Modern seismic risk assessment software includes seismic hazard analysis algorithms or relies on precomputed hazard maps. In both cases, a major step is incorporating the impacts of the local geological and geotechnical conditions. The common practice to address this phenomenon, often referred to as site effect, is to use shear wave velocity (Vs)–depth correlations and a deterministic geological model as a proxy for Vs mapping. The Vs of the top 30 m (Vs30) and often the fundamental site period (T0) are then used as predictors of the potential amplification of seismic shaking. Recognising that uncertainty in local soil properties inevitably affects the seismic site response, a stochastic approach for evaluating Vs30 and T0 is proposed herein, considering a combination of probabilistic Vs–depth correlations and a probabilistic 3D geological model. Monte Carlo simulations are then applied to study the impact of the uncertainties on the seismic site characterisation model. The generated stochastic maps consist of Vs30 and T0 realisations accompanied with spatial distribution of uncertainty as an indication of areas where further fieldwork is needed to improve predictions. The developed methodology is currently being used in a homemade risk assessment software.
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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 ».