ISSN 2304-6600 (Online)
ISSN 1997-0935 (Print)



Пространственно-корреляционный анализ инженерно-геологических данных на примере строительства логистического комплекса

  • Кургузов Константин Владимирович - Российский государственный геологоразведочный университет имени Серго Орджоникидзе (МГРИ)
  • Фоменко Игорь Константинович - Российский государственный геологоразведочный университет имени Серго Орджоникидзе (МГРИ)
DOI: 10.22227/1997-0935.2019.8.976-990
Страницы: 976-990
Введение: геостатистическая методология широко используется в настоящее время за рубежом для построения пространственно-корреляционных и пространственно-стохастических моделей литотехнических систем, в том числе для описания и анализа неоднородности грунтовых массивов. Цель исследования — оценка возможности построения пространственно-корреляционной модели литотехнического пространства на основе материалов изысканий для применения в последующем моделировании и анализе многомерных стохастических полей, при проектировании оснований и фундаментов. Материалы и методы: в качестве вводных параметров использованы материалы инженерно-геологических изысканий исследуемой территории, в том числе результаты выполнения полевых испытаний грунтов методом статического зондирования. Данные проанализированы посредством методов описательной статистики, с расчетом частных и общих значений генеральных статистик, с построением и анализом функций распределения случайных величин, с применением статистического программного комплекса STATISTICA. Последующее использование результатов статистического анализа направлено на применение геостатистических моделей интерполяции (кригинг) для построения пространственных структур деформационных характеристик. В качестве валидации разработанных пространственных структур разработаны экспериментальные корреляционные функции (вариограммы), показывающие не только обоснованность пространственного моделирования, но и уровень неоднородности исследуемого массива. Результаты: если статистический анализ исходных данных показал относительную однородность свойств исследуемого массива, что обосновано указаниями ГОСТ 20522, то на основе геостатистического анализа сделано противоположное заключение. Это обусловлено в первую очередь недостатком информации об исследуемой геологической среде. Выводы: требования действующего ГОСТ 20522 не содержат достаточного количества информации для выполнения геостатистического анализа и моделирования грунтового массива основанного на современных геостатистических методах. Как результат, материалы стандартных инженерно-геологических исследований не могут быть использованы для разработки цифровых моделей оснований, а также для применения вероятностных подходов в геотехнике.
  • вероятностные подходы;
  • пространственно-корреляционная модель;
  • геостатистическая методология;
  • пространственный анализ данных;
  • кригинг;
  • детерминистические интерполяторы;
  • вариограммное моделирование;
  • анализ неопределенности;
  • гетерогенность грунтов ;
Литература
  1. Fenton G.A., Griffith D.V. Risk assessment in geotechnical engineering. John Wiley & Sons, Inc. 2008. Pp. 91–103. DOI: 10.1002/9780470284704
  2. Пшеничкин А.П. Основы вероятностно-статистической теории взаимодействия сооружений с неоднородными грунтовыми основаниями. Волгоград : ВолГАСУ, 2006. С. 9–63.
  3. Болотин В.В. Применение методов теории вероятностей и теории надежности в расчетах сооружений. М. : Издательство литературы по строительству, 1971. C. 4–10.
  4. Dubrule O. Geostatistics for seismic data integration in earth models. EAGE, 2003. Pp. 10–12. DOI: 10.1190/1.9781560801962
  5. Isaaks E.H., Srivastava R.M. Applied geostatistics. NY : Oxford University Press, 1989. Pp. 41–64.
  6. Griffiths D.V., Huang J., Fenton G.A. Modeling of stability and risk of geotechnical systems in highly variable soils // International conference on advances in geotechnical engineering. 2011.
  7. Deutsch C.V., Journel A.G. Geostatistical software library and user’s guide. Oxford university press, 1998. Pp. 9–10.
  8. Brom A., Natonik A. Estimation of geotechnical parameters on the basis of geophysical methods and geostatistics // Contemporary trends in geoscience. 2017. Vol. 6. Issue 2. Pp. 70–79. DOI: 10.1515/ctg-2017-0006
  9. Chiles J.-P., Delfiner P. Geostatistics. Modeling spatial uncertainty. Second Edition. John Wiley & Sons, 2012. Pp. 28–138.
  10. Digglet P.J., Tawn J.A., Moyeed R.A. Model-based geostatistics // Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics). 2002. Vol. 47. Issue 3. Pp. 299–350. DOI: 10.1111/1467-9876.00113
  11. Демьянов В.В., Савельева Е.А. Геостатистика, теория и практика / под. ред. Р.В. Арутюняна. М. : Наука, 2010. C. 16–37.
  12. Etemadifar M., Vaziri N.S., Aghamolaie I., Moghaddas N.H., Lashkaripour G.R. Heterogeneity evaluation of soil engineering properties based on Kriging interpolation method. Case study: North East of Iran, West of Mashhad // Soils and Rocks. 2018. Vol. 41. Issue 2. Pp. 193–202. DOI: 10.28927/SR.412193
  13. Chiasson P., Lafleur J., Soulie M., Law K.T. Characterizing spatial variability of a clay by geostatistics // Canadian Geotechnical Journal. 1995. Vol. 32. Issue 1. Pp. 1–10. DOI: 10.1139/t95-001
  14. Marques J.P. Applied statistics using SPSS, Statistica, Matlab and R. Springer. Berlin : Heidelberg, 2007. Pp. 10–15. DOI: 10.1007/978-3-540-71972-4
  15. Gülser C., Ekberli I., Candemir F. Spatial variability of soil physical properties in a cultivated field // Eurasian Journal of Soil Science (EJSS). 2016. Vol. 5. Issue 3. P. 192. DOI: 10.18393/ejss.2016.3.192-200
  16. Gonnouni M.E., Riou Y., Hicher P.Y. Geostatistical method for analysing soil displacement from underground urban construction // Geotechnique. 2005. Vol. 55. Issue 2. Pp. 171–182. DOI: 10.1680/geot.2005.55.2.171
  17. Зеркаль О.В., Фоменко И.К. Влияние различных факторов на результаты вероятностного анализа активизации оползневых процессов // Инженерная геология. 2016. № 1. С. 16–21.
  18. Кургузов К.В., Фоменко И.К. Основополагающие математические модели грунтов в практике геотехнического моделирования // Естественные и технические науки. 2019. № 5. С. 240–247. DOI: 10.25633/ETN.2019.05.04
  19. Мельников А.В., Болдырев Г.Г. Корреляционные уравнения оценки модуля деформации грунтов по результатам статического зондирования // Основания, фундаменты и механика грунтов. 2015. № 3. С. 2–7.
СКАЧАТЬ (RUS)