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J-GLOBAL ID:202202245034713706   整理番号:22A0444452

回帰モデルなしの岩石の一軸圧縮強度とYoung率の相関のデータ駆動特性化【JST・京大機械翻訳】

Data-driven characterization of the correlation between uniaxial compressive strength and Youngs’ modulus of rock without regression models
著者 (3件):
資料名:
巻: 32  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: W2989A  ISSN: 2214-3912  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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岩石の一軸圧縮強度(UCS)およびYoung率(E)は,採掘および地盤構造の設計および安定性解析に必要な重要なパラメータである。岩石のUCSとEの間に相関があり,そのような相関の適切な推定は信頼できる採掘工学分析にとって重要である。しかし,ほとんどの採掘プロジェクトサイトにしばしば利用できるUCSとEデータペアの限られた量は,UCSとEの間の信頼できる相関を推定することを困難にする。本研究は,経験的モデルの使用なしに,データ駆動であるUCSとEのサイト固有の共同確率分布を特性化するためのBayesアプローチを開発することにより困難に対処した。以前の研究で提案したアプローチの主要な新規性は,UCSとE間の相関を特性化するための入力として回帰モデルの選択または統合を必要としないことである。提案方法における尤度関数を,限られたUCSとEデータペアから,そして入力としてそれらの事前情報から,直接構築した。BayesアプローチをMarkov連鎖モンテカルロ(MCMC)シミュレーションに組み込み,UCSとEのサンプル対を生成し,次に限界統計,限界確率分布,結合確率分布,および相関を分析した。イランのSanandaj-Sirjan帯でのミグマタイトに関する一軸圧縮試験から得たUCSとEの実データを,このアプローチを実証するために使用した。提案方法からの限界統計,分布および相関係数は,採用したサイトからの測定データのそれらと一致した。これは,このアプローチがUCSとE間の相関を特徴付けるのに有効であり,限られたデータを有するサイトでのそのような特性化の必要性があるとき使用できることを示した。模擬データもアプローチで使用し,結果は,入力として利用可能な情報の質と量が,アプローチによる特性化の効率に重要な役割を果たすことを示した。提案した手法の特徴は,データ駆動であり,実務者は,岩石のUCSとEの間の相関を評価するために適切なサイト固有の回帰モデルを決定し選択する必要はないことである。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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岩盤の力学的性質 

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