| 静力触探识别场地土层分布的贝叶斯学习方法研究 |
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| 引用本文： | 胡越,王宇.静力触探识别场地土层分布的贝叶斯学习方法研究[J].工程地质学报(英文版),2020,28(5):966-972. |
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| 作者姓名： | 胡越 王宇 |
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| 作者单位： | 香港城市大学建筑学及土木工程学系，香港 999077，中国 |
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| 基金项目： | 香港研究资助局项目T22-603/15N香港研究资助局项目CityU 11213117 |
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| 摘 要： | 静力触探试验(CPT)通常是垂直于地表进行的，用以识别工程场地土层分布情况。实际工程中，常常由于时间和预算的限制，工程场地中的CPT探测点数量有限且分布稀疏。准确推测CPT探测点之间未测区域的数据和分层情况非常困难。本文提出了一种贝叶斯学习算法来解决这一难题。该方法可使用少量CPT探测点来预测二维剖面中土的分类和分层。该方法包括3部分:(1)使用贝叶斯学习对CPT数据进行二维空间插值；(2)利用Robertson土性分类图在二维剖面中确定每个位置(包括已探测和未探测的位置)土性分类(SBT)；(3)使用边缘探测方法描绘二维剖面中的土层边界。本方法仅利用少量CPT探测点可直接得到表征二维地质剖面的高分辨率CPT数据和土体分类信息，并自动划定土层边界。本文用模拟算例探讨了该方法的效果。结果表明，仅使用5个CPT探测点的数据即可得到合理的推测结果。此方法可应用于地质信息化研究和城市地下空间建模。
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| 关 键 词： | 地质勘察 静力触探 机器学习 压缩感知 插值方法 |
| 收稿时间： | 2020-06-19 |
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