Quantifying uncertainty of in situ horizontal stress and geotechnical parameters using a Bayesian inference approach for pressuremeter tests
Notice bibliographique
Résumé
Understanding in situ horizontal stress is crucial for various applications in deep ground, including oil drilling, hydraulic fracturing, and nuclear waste repository design. The pressuremeter has gained increasing attention as a tool for characterizing in situ stress fields and engineering properties of soil and rock. However, quantifying the uncertainties associated with in situ horizontal stress and geotechnical parameters remains a challenging task. In this study, we propose a Bayesian inference approach formulated by an objective function that calculates the logarithm of the probability density function using observed and predicted data to address this problem. This approach integrates the analytical solution and the finite-difference numerical model into the Bayesian model. The Bayesian inference approach consists of two phases: (1) using the maximum a posteriori method for point estimation, and (2) employing Markov chain Monte Carlo sampling to obtain parameter statistics from posterior distributions. Compared to frequentist statistical methods, the Bayesian inference approach provides a natural way to incorporate prior knowledge, update our beliefs by conditioning on the observed data, and facilitate exploratory analysis of Bayesian models with various diagnostic tools. This provides a robust and adaptable framework for addressing uncertainty in the study of in situ stress fields and geotechnical parameters using the pressuremeter.
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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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».