【摘 要】
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提出了一种基于I_c数据自动划分土层的贝叶斯方法,所提方法不仅能够在考虑I_c的空间变异性的条件下自动划分土层,识别最可能的土层界面,而且能够定量地表征土层界面的不确定
【机 构】
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武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室; 利物浦大学风险与不确定性研究所;
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(“973”计划)项目(2016YFC0800208);国家自然科学基金项目(51579190,51528901,51679174)
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提出了一种基于I_c数据自动划分土层的贝叶斯方法,所提方法不仅能够在考虑I_c的空间变异性的条件下自动划分土层,识别最可能的土层界面,而且能够定量地表征土层界面的不确定性,为制定下一步勘探方案和岩土工程设计提供参考依据。本文采用基于子集模拟的贝叶斯更新方法(CBUS)求解贝叶斯方程,产生土层厚度的后验分布样本,并计算每个可能的土层数目对应的模型证据,确定最可能土层数和最可能的土层界面深度,计算界面深度的标准差作为土层界面不确定性的量化指标。最后,通过上海市轨道交通10号线伊犁站基坑开挖现场的I_c数据和模拟I_c数据说明了所提方法的有效性和正确性。结果表明:所提方法划分的土层合理地反映了不同土层I_c的统计特性。相邻土层I_c的统计特性差异越大,界面深度的标准差越小,识别出的土层界面越可靠,反之亦然。
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