靜力觸探試驗（CPT）通常是垂直于地表進行的,用以識別工程場地土層分布情況。實際工程中,常常由于時間和預算的限制,工程場地中的CPT探測點數(shù)量有限且分布稀疏。準確推測CPT探測點之間未測區(qū)域的數(shù)據(jù)和分層情況非常困難。本文提出了一種貝葉斯學習算法來解決這一難題。該方法可使用少量CPT探測點來預測二維剖面中土的分類和分層。該方法包括3部分:（1）使用貝葉斯學習對CPT數(shù)據(jù)進行二維空間插值;（2）利用Robertson土性分類圖在二維剖面中確定每個位置（包括已探測和未探測的位置）土性分類（SBT）;（3）使用邊緣探測方法描繪二維剖面中的土層邊界。本方法僅利用少量CPT探測點可直接得到表征二維地質(zhì)剖面的高分辨率CPT數(shù)據(jù)和土體分類信息,并自動劃定土層邊界。本文用模擬算例探討了該方法的效果。結(jié)果表明,僅使用5個CPT探測點的數(shù)據(jù)即可得到合理的推測結(jié)果。此方法可應用于地質(zhì)信息化研究和城市地下空間建模。 

【文章來源】：工程地質(zhì)學報. 2020,28(05)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

二維地質(zhì)剖面土層分布推測問題

利用插值后的FR和Qt二維剖面和Robertson土性分類圖(Robertson,2009)，可確定二維剖面內(nèi)每一點的土性分類�；趫D7中插值結(jié)果的SBT的二維剖面如圖9a所示。在圖9a中，黑實線表示此模擬算例的原始邊界。從圖9a中可以看出，本方法推測的SBT二維剖面的土層分布基本符合原始的土層分布。為了更清楚展現(xiàn)土層分布估計結(jié)果，4個檢測位置(U1～U4)的土層分布情況如圖10a所示。在圖10中，原始的SBT值表示為黑色十字符號，對應的推測結(jié)果表示為紅色方塊。從圖10a中可以看出大部分的紅色方框都與對應的黑色十字重合，即說明本方法的土層推測效果較好。此外，本研究還量化地分析了土層推測的準確性。準確度量化指標定義為某一土層內(nèi)正確估計的點數(shù)與該層內(nèi)總點數(shù)的百分比。如表2中的第3列所示，當只有5個CPT探測點時，二維剖面的總體的估計準確度為92.9%。結(jié)果表明，本方法的估計準確度高。第2層土(粉質(zhì)黏土)的估計準確度相對其他土層偏低。這是由于第2層土只局部存在于剖面兩側(cè)，相對其他土層來說面積最小，對插值結(jié)果也最為敏感。而且在5個探測點中只有3個探測點有探測到第2層土的信息，其準確度也受到統(tǒng)計不確定性的影響。圖9 二維剖面土層劃分結(jié)果

二維剖面土層劃分結(jié)果

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3591048