Consideration of spatial variability and environmental impacts in the probabilistic design of driven piles
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a probabilistic framework for the axial design of driven pipe piles that incorporates subsurface spatial variability and quantifies the influence of soil heterogeneity on reliability and environmental performance. Traditional geotechnical designs often rely on conservative deterministic parameters that simplify natural variability, resulting in overdesign and increased environmental impact. The applied methodology combines Monte Carlo simulations, random field theory, and the Unified cone penetration testing-based design method to model pile capacity under varying degrees of spatial correlation in relative density ( D R ) profiles. Initial pile geometries were determined using conventional factor of safety (FS) criteria for a homogeneous soil profile. These were then evaluated under uncorrelated, correlated, and uniform subsurface vertical spatial variability scenarios by simulating D R as a lognormally distributed random field with varying mean, coefficient of variation, and correlation length ( θ). The resulting probability of failure ( p f ) for each design was computed and compared to the deterministic FS. The analysis revealed that p f varies by several orders of magnitude for the same FS depending on the assumed spatial structure. A streamlined life cycle assessment indicates that incorporating spatial correlation enables material reductions while maintaining acceptable p f levels, achieving up to 14% global warming potential savings compared to uniform soil profile assumptions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».