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题名基于大数据融合技术的稀疏测量场地三维概率化重构
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作者
杨智勇
丁宇超
冷振东
刘志军
黎学优
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机构
中山大学土木工程学院
中山大学南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)
中国葛洲坝集团易普力股份有限公司
中交四航工程研究院有限公司
中交集团交通基础工程环保与安全重点实验室
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出处
《岩土力学》
北大核心
2025年第6期1881-1896,共16页
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基金
国家自然科学基金(No.52109144)
广东省基础与应用基础研究基金(No.2025A1515011207)
武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室开放研究基金项目(No.2023SGG04)。
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文摘
受工程预算影响,特定场地的勘探数据一般十分有限,有限的勘测数据往往会导致估计的土体参数存在较大的统计不确定性。与此同时,随着岩土勘探设备与信息化技术的发展,岩土体参数数据库却日益庞大,如何有效地利用岩土体大数据去量化三维稀疏测量场地土体参数不确定性是一个富有挑战性的问题。为此,提出了基于大数据融合技术的三维稀疏测量场地概率化重构方法。首先,根据吉布斯抽样技术估计有限勘探数据条件下三维场地土体参数的概率分布模型,该模型同时考虑不同钻孔勘测数据在水平和垂直方向的空间自相关性。其次,同样采用吉布斯抽样构建基于数据库数据的土体参数概率分布模型。在此基础上,通过变种贝叶斯理论融合三维场地土体参数概率模型和基于数据库数据的土体参数概率模型,推导了融合数据库信息后的稀疏测量场地土体参数变种概率分布模型,通过变种概率分布模型模拟不完备钻孔数据,得到了具有格栅结构的完备钻孔数据,利用Kronecker内积分解大尺度自相关矩阵,实现高效的三维场地概率化重构方法。最后,以一个模拟虚拟场地和美国德克萨斯州某勘探场地为例,阐明了所提方法的有效性。结果表明:所提方法能有效地融合岩土体大数据,融合岩土体大数据能够显著地降低三维稀疏测量场地土体参数的不确定性,为稀疏测量场地的三维概率化重构提供一种有效分析工具。
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关键词
场地勘测
不确定性
岩土体大数据
吉布斯抽样
数据融合
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Keywords
site investigation
uncertainty
geotechnical big data
Gibbs sampler
data assimilation
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分类号
TU412
[建筑科学—岩土工程]
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