Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering· 2025Q1
Çok Kaynaklı Veri Füzyonu ile Üç Boyutlu Jeolojik Modelleme
Three-Dimensional Geological Modeling with Multisource Data Fusion
- 26atıf
- Q1SCImago
- 2025yıl
Kısa özet
Yeni bir 3B olasılıksal jeolojik modelleme çerçevesi, jeolojik belirsizliği ölçmek ve azaltmak için çok kaynaklı verileri (jeofizik, sondaj, SPT, CPT) Bayesçi güncellemeler ve yoğunluk düzeltmeli kNN kullanarak birleştirir ve Hong Kong'daki saha çalışmalarında geleneksel yöntemlerden daha iyi performans gösterir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Çok kaynaklı veri füzyonu için genel bir 3B olasılıksal jeolojik modelleme çerçevesi sunar.
- Jeofizik, sondaj, SPT ve CPT verilerini Bayesçi sıralı güncelleme ve yoğunluk düzeltmeli kNN kullanarak entegre eder.
- kNN'deki yoğunluk düzeltmesi, kümelenmiş verilerden kaynaklanan yanlılığı azaltır, enterpolasyon doğruluğunu iyileştirir.
- Hong Kong'daki geleneksel yöntemlere göre daha sağlam performans ve daha yüksek hesaplama verimliliği göstermiştir.
- Sondaj verileri model doğruluğuna en çok katkıyı sağlarken, onu CPT ve SPT izlemiştir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Three-dimensional (3D) geological modeling is a modern way to characterize subsurface conditions and support underground digital twins. An essential task is to effectively utilize all available site investigation data and quantify geological uncertainty. This paper presents a generic 3D probabilistic geological modeling framework to fuse multisource data and quantify and reduce geological uncertainty. Data from geophysical tests, boreholes, standard penetration tests (SPTs) and cone penetration tests (CPTs) are integrated utilizing Bayesian sequential updating and density-corrected k-nearest neighbors (kNN) interpolation techniques. Compared with standard kNN, the density correction mitigates bias from clustered data. This framework was applied to two large areas in Hong Kong, and demonstrated more-robust performance and higher computational efficiency than traditional methods. Step-by-step integration of different data sources improves model accuracy and reduces uncertainty, with borehole data contributing the most, followed by CPT and then SPT. In areas with limited borehole data but sufficient geophysical, SPT, or CPT data, the method still can accurately identify geological types. The resulting geological model enables reliable spatial-temporal settlement prediction considering geotechnical and geological uncertainties. The framework enhances the accuracy of 3D geological modeling for large-scale sparse data sites and supports interactive model updates when new data become available.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering, 2025 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Geochemistry and PetrologyEarth and Planetary Sciences