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Record W7065238538

Development of a damage simulator for seismic vulnerability assessment of electrical installations

2023· other· en· W7065238538 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2023
Typeother
Languageen
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsProbabilistic logicSeismic riskVulnerability (computing)Seismic hazardPopulationMonte Carlo methodVulnerability assessmentSoftwareHazard
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Over recent years, seismic losses are increasing in terms of magnitude and frequency, thereby severely affecting societies and economies. The increase in seismic losses is mainly due to the rapid growth of exposure and population in earthquake-prone areas worldwide. Recent earthquakes revealed the vulnerability of electric power networks to seismic events. To assess the seismic vulnerability of transmission towers and substations, a user-friendly damage simulator that combines three major components, namely, seismic hazard including local site conditions, inventory of exposed towers, substations and respective vulnerabilities, is developed in this thesis. Firstly, a critical review of existing methods for seismic risk analysis and software is conducted to determine important parameters in the development of the damage simulator. Then, the main advantages and inconveniences of each software are highlighted. The computation starts with the selection and calculation of the deterministic or probabilistic seismic hazard input parameters and the evaluation of the site effects. A major step in the development of this damage simulator is incorporating the effects of local geological and geotechnical conditions. The shear wave velocity (??) of the top 30 m (??30) and often the fundamental site period (?0) are then used as predictors of potential amplification. Recognizing that the uncertainties of local soil properties inevitably affect the seismic site response, a stochastic approach for evaluating ??30and ?0is proposed, considering a combination of probabilistic ??–depth correlations with a probabilistic 3D geological model. Monte Carlo (MC) simulations are applied to study the influence of the uncertainties on the seismic site characterization model. The application uses open-source software without any financial cost to users. The computation starts with the selection and calculation of the deterministic or probabilistic seismic hazard input parameters and the evaluation of the site effects. Spectral accelerations at the fundamental period of vibration of transmission towers and peak ground acceleration for substations are considered as the intensity measures (IMs) of the transitory seismic shaking. The probabilistic assessment incorporates uncertainties of the hazard parameters. The epistemic uncertainty is addressed through the logic tree approach introduced in the latest National Building Code of Canada (NBCC2020), whereas the aleatory uncertainty is captured by enabling the MC analysis option. The variability in the damage measure is captured through the application of the MC method to the damage states of the electrical installation structure as it is subjected to the applied IMs. To illustrate the effectiveness of the developed software, an example of seismic site characterization, hazard assessment, and vulnerability analysis of electric transmission installations of Hydro-Quebec in the Saguenay region, Canada, is presented. \n \nCes dernières années, les pertes sismiques augmentent en termes d'ampleur et de fréquence, affectant ainsi gravement les sociétés et les économies. L'augmentation des pertes sismiques est principalement due à la croissance rapide des infrastructur et de la population dans les zones à risque sismique à travers le monde. Les récents séismes ont révélé la vulnérabilité des réseaux électriques aux événements sismiques. Cette thèse a pour but de développer un simulateur de dommages pour évaluer la vulnérabilité sismique des pylônes et des postes de transmission. Ce simulateur combine trois composantes majeures : l’aléa sismique comprenant les conditions locales du site, l'inventaire des pylônes, des postes exposés et leurs vulnérabilités respectives. Tout d'abord, une revue critique des méthodes existantes d'analyse des risques sismiques et des logiciels est réalisée afin d'identifier les paramètres importants dans le développement du simulateur de dommages. Les avantages et les inconvénients de chaque logiciel sont mis en évidence. Le processus de calcul débute par la sélection et le calcul des paramètres d'entrée déterministes ou probabilistes de l’aléa sismique, ainsi que l'évaluation des effets du site. Une étape crucial dans le développement de ce simulateur de dommages est l'intégration des impacts des conditions géologiques et géotechniques locales. Les valeurs de la vitesse de cisaillement (Vs) sur les 30 premiers mètres (Vs30) et souvent la période fondamentale du site (T0) sont ensuite utilisées comme des indicateurs de l'amplification potentielle. Étant donné que les incertitudes liées aux propriétés locales des sols affectent inévitablement la réponse sismique du site, une approche stochastique pour évaluer (Vs30) et (T0) est également proposée. Cette approche tient compte des combinaisons de corrélations probabilistes de Vs-profondeur avec un modèle géologique tridimensionnel probabiliste. Des simulations avec la méthode statistique de Monte-Carlo sont également appliquées afin d’étudier l'impact des incertitudes sur le modèle de caractérisation sismique du site. L'application utilise des logiciels open-source sans aucun coût financier pour les utilisateurs. Les accélérations spectrales à la période fondamentale de vibration des pylônes de transmission et accélération maximale du sol pour les postes électriques sont considérées comme les mesures d'intensité (IMs) pour évaluer la secousse sismique transitoire. Le processus d'évaluation probabiliste intègre les incertitudes associées aux paramètres d'aléa sismique. L'incertitude épistémique est traitée à l'aide de l'approche d'arbre logique introduite dans la dernière édition du Code national du bâtiment du Canada (NBCC2020), tandis que l'incertitude aléatoire est prise en compte grâce à l'analyse statistique de Monte Carlo. La variabilité de la mesure des dommages est capturée grâce à l'application de la méthode MC aux états de dommages de la structure de la tour, alors qu'elle est soumise aux IMs appliquées. Pour démontrer l'efficacité du logiciel développé, un exemple de caractérisation du site sismique, d'évaluation de l’aléa et d'analyse de la vulnérabilité est présenté pour les pylônes et les postes de transmission électrique d'Hydro-Québec dans la région du Saguenay, au Canada. Cette étude de cas illustre l'application pratique de la méthodologie proposée.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
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: none
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.017

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.015
GPT teacher head0.256
Teacher spread0.241 · 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

Citations0
Published2023
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