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Record W3133499105 · doi:10.34726/hss.2019.69060

Analyse der Felslawinen Frank Slide und Vals mit Hilfe des Computercodes r.avaflow

2019· dissertation· de· W3133499105 on OpenAlexaboutno aff
Šimon Hartl

Bibliographic record

VenuereposiTUm (TU Wien) · 2019
Typedissertation
Languagede
FieldEngineering
TopicPhysics and Engineering Research Articles
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Die Masterarbeit beschäftigt sich mit der numerischen Modellierung von Felsstürzen und Felslawinen mit Hilfe der Software „r.avaflow“. Eine möglichst genaue Modellierung der Ausbreitung schneller gravitativer Massenbewegungen (Massenströmen) wie Felslawinen mithilfe numerischer Rechenverfahren ist bei der Bestimmung der von diesen Prozessen ausgehenden Gefahr und des Risikos für Infrastruktur und Menschenleben von großer Bedeutung. Zur Zeit gibt es zwei unterschiedliche Ansätze zur Berechnung solcher Massenbewegungen: zum einen stehen kontinuumsmechanische bzw. flüssigkeitsäquivalente Berechnungsverfahren (hierzu zählen beispielsweise DAN, RAMMS, r.avaflow) und zum anderen diskontinuumsmechanische Berechnungsverfahren (zum Beispiel das DEM-Verfahren) zur Verfügung. Die meisten Fallstudien sowie Rückrechnungen basieren auf kontinuumsmechanischen Ansätzen unter Anwendung der Voellmy Rheologie zur Beschreibung des Bewegungsprozesses. Für diese Kombination existieren Vorhersageparameter zur Abschätzung der Reichweiten von Massenströmen. r.avaflow wurde im Rahmen eines durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) und dem Österreichischen Forschungsfond (FWF) geförderten Forschungsprojekts entwickelt und ist ein neuer umfassender kontinuumsmechanischer Ansatz, der eine automatisierte Methode zur Rückrechnung von Ereignissen und der Evaluation der Berechnungsergebnisse anhand von Beurteilungskennwerten beinhaltet. r.avaflow kann im Zuge des Berechnungsvorgangs entweder die Voellmy-Salm Rheologie oder das Zweiphasen-Massenstrommodell nach Pudasaini anwenden. Zur Bewertung der erreichten Modellgenauigkeit werden unter anderem Indizes wie True Postive, True Negative, CSI (Critical Success Index) und AUROC (Area under ROC curve), die vorwiegend bei der Analyse statistischer Verteilungen eingesetzt werden, verwendet. Ziel der Arbeit ist erstens zu evaluieren, inwiefern es möglich ist, mit r.avaflow und der inkludierten Voellmy-Salm Rheologie Felsstürze und Felslawinen zu reproduzieren und zweitens, inwieweit die Berechnungsergebnisse mit den Ergebnissen des kontinuumsmechanischen Ansatzes DAN und der Voellmy Rheologie übereinstimmen. Zu diesem Zweck wurden zwei ausgezeichnet dokumentierte Ereignisse, die Felslawine „Frank Slide“ (Alberta, Kanada, 1903) sowie der Felssturz „Vals“ (Valsertal, Tirol, 2017), rückgerechnet und mit DAN verglichen. Im Zuge der Fallstudie Frank Slide konnte zwischen Simulation und der Aufzeichnung der Ablagerungen des Ereignisses eine sehr große Übereinstimmung erzielt werden. Eine Rückrechnung des Bergsturzes mit den Voellymparametern b = 6,5 und = 580 m/s2 erzielte hierbei die besten Ergebnisse. Im Zuge der Analyse der modellierten Ablagerungen konnte festgestellt werden, dass die Reichweite verglichen mit den Beobachtungen etwas unterschätzt und die seitliche Ausbreitung leicht überschätzt wurde. Die hohe erreichte Genauigkeit des r.avaflow-Modells mit Voellmy-Salm Rheologie spiegelte sich unter anderem in den Kennwerten CSI und AUROC wider. Der Felssturz Vals weist im Vergleich zur Felslawine Frank Slide eine deutlich kleinere Dimension hinsichtlich des untersuchten Bereiches, des Sturzvolumens und der Höhenunterschiede auf. Deshalb wurde der Einfluss der Auflösung des digitalen Höhenmodells in Z-Richtung auf die Berechnungsergebnisse untersucht werden. Zu diesem Zweck wurden bei der Rückrechnung zwei unterschiedliche Höhenmodelle der basalen Topographie verwendet: in einer ersten Modellvariante wurde das zur Verfügung gestellte Höhenmodell mit einer Auflösung von 1 m in Z-Richtung, in einer zweiten Modellvariante ein durch das Verfahren der Interpolation geglättetes Höhenmodell verwendet. Die Untersuchungsergebnisse der Fallstudie Vals lieferten in beiden Modellvarianten 4 nur eine geringe Übereinstimmung der simulierten mit den beobachteten Ablagerungen. Zudem unterschieden sich die beiden Modellvarianten jeweils stark in den Voellmyparametern, mit denen die beste Übereinstimmung erreicht wurde. Die Ergebnisse der durchgeführten Untersuchungen legen nahe, dass r.avaflow gut geeignet ist, um große Felslawinen wie den Frank Slide rückzurechnen. Bei kleineren Abbruchvolumen, wie dies beim Felssturz Vals der Fall ist, sind die Ergebnisse hinsichtlich der rückgerechneten Voellmyparameter sowie der modellierten Ablagerungen hingegen nicht eindeutig. Mit DAN ermittelte Vorhersageparameter gleicher Rheologie sind nur bedingt als Eingangsparameter für die Kalibrierung des Modells in r.avaflow nutzbar.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.026
Threshold uncertainty score0.051

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.265
Teacher spread0.252 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations5
Published2019
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Has abstractyes

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