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Geophysics-informed stratigraphic modeling using spatial sequential Bayesian updating algorithm
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AI
DOI：10.1016/j.jrmge.2024.09.058.png)
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摘要
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地层建模的挑战源于地下不确定性。虽然钻孔勘探可靠，但由于经济和场地限制，其数据仍然稀疏。作为成本有效的地球物理技术，电阻率层析成像（ERT）能够获取高密度数据；然而，ERT固有的不确定性和非唯一性阻碍了其在地层识别中的应用。本文首次将ERT与现场观测相结合，提出了一种表征地层剖面的新方法。该方法包括两个步骤：（1）ERT用于先验知识：通过高斯混合模型进行软聚类处理ERT数据，随后采用概率平滑量化其深度依赖的不确定性；（2）观测用于校准：开发了一种空间序贯贝叶斯更新（SSBU）算法，基于源自现场观测（即表层土和钻孔）的似然性更新先验知识。该方法的有效性通过在中国佛山一实际边坡场地的应用得到验证。与先进的钻孔驱动方法进行比较分析，凸显了在地层建模中纳入ERT数据在钻孔位置预测精度和钻孔数据敏感性方面的优势。在ERT的指导下，降低对钻孔的敏感性为稀疏测量这一长期挑战提供了根本性解决方案。本文进一步讨论了ERT不确定性对所提模型的影响（使用时移测量）、模型分辨率的影响以及工程项目的适用性。本研究作为地层建模领域的突破，弥合了结合地球物理和岩土数据的空白以解决测量稀疏性问题，并为更经济的岩土勘探铺平了道路。
Keyword:
Stratigraphic modeling
Electrical resistivity tomography (ERT)
Site characterization
Spatial sequential Bayesian updating (SSBU) algorithm
Sparse measurements
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
10.2
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1.4W
机构
引用论文
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