Value of Information Analysis for Optimizing Ground Investigations in Layered Slope

Abstract

Grunnundersøkelser er grunnleggende i geoteknisk ingeniørfag for å kartlegge grunnforhold. I motsetning til kunstige materialer, viser jord iboende romlig variasjon i sine egenskaper. Grunnundersøkelser vurderer jordegenskaper langs en enkelt profil, men den sanne variasjonen strekker seg i alle retninger. Tilfeldig feltteori tillater omfattende romlig kartlegging av denne variasjonen ved bruk av standardavvik og korrelasjonslengdeparametre.

I erkjennelse av viktigheten av grunnundersøkelser, foreslår denne avhandlingen en statistisk drevet tilnærming for å optimalisere antall og plassering av CPTU-undersøkelser for å vurdere ytelsen til en to-lags skråning. Udrenert skjærstyrke er modellert som romlig variable tilfeldige felt, med en ny metode introdusert for flerlagsrepresentasjon. Tre komponenter (to styrker og en grense) oppdateres ved hjelp av Kalman-filtre, med feil sannsynligheter og verdi av informasjon (VoI) beregnet i hvert trinn for å bestemme optimal undersøkelsesstrategi.

Omfattende parametriske studier ble utført, med varierende standardavvik, korrelasjonslengder, korrelasjonsstrukturer, feilkostnader og grensekonfigurasjoner. Resultatene viste generelt betydelige reduksjoner i feil sannsynligheter, hovedsakelig på grunn av den idealiserte naturen til virtuelle målinger basert på tilfeldige felt med lav variabilitet. Imidlertid ble scenarier med høy variabilitet eller rask korrelasjonsforfall (f.eks. Markov-struktur) mindre effektivt oppdatert, noe som førte til utilstrekkelig reduksjon i feil sannsynligheter. Påvirkningen av lagkonfigurasjon avslørte en primær avhengighet av det stivere øvre laget, men optimale grunnundersøkelser ble drevet av det mykere fundamentet.

Den foreslåtte modellen bidrar til anvendelsen av VoI-analyse i geotekniske problemer. Begrensninger inkluderer antagelsen om betydelig forkunnskap, upraktisk for virkelige scenarier, og beregningsmessige utfordringer for høyoppløselige felt med lav korrelasjon. Fokuset på CPTU ekskluderte punktmålinger, essensielt for kostnadsreduksjon når korrelasjoner er høye. I tillegg kan modellen avsluttes før den oppnår tilstrekkelige sikkerhetsnivåer på grunn av VoI-optimaliseringskriterier. Anbefalinger er gitt for å inkludere mer komplekse geotekniske interaksjoner og omfattende statistiske metoder for modellforbedring.

Site Investigation Programs (SIPs) are fundamental in geotechnical engineering to characterize ground conditions. Unlike manufactured materials, soils exhibit inherent spatial variability in their properties. SIPs assess soil properties along a single profile, but the true variability extends in all directions. Random field theory allows for comprehensive spatial mapping of this variability using standard deviation and correlation length parameters.

Recognizing the importance of SIPs, this thesis proposes a statistically driven approach for optimizing the number and location of CPTU investigations to assess the performance of a two-layered slope. Undrained shear strengths are modeled as spatially variable random fields, with a novel method introduced for multi-layered representation. Three components (two strength and one boundary) are updated using Kalman filters, with failure probabilities and Value of Information (VoI) calculated at each step to determine the optimal investigation strategy.

Extensive parametric studies were conducted, varying standard deviations, correlation lengths, correlation structures, failure costs, and boundary configurations. Results generally showed substantial reductions in failure probabilities, largely due to the idealized nature of virtual measurements based on low-variability random fields. However, scenarios with high variability or rapid correlation decay (e.g., Markov structure) were less effectively updated, leading to inadequate reduction in failure probabilities. The influence of layer configuration revealed a primary dependence on the stiffer upper layer, yet optimal SIPs were driven by the softer foundation layer.

The proposed model contributes to the application of VoI analysis in geotechnical problems. Limitations include the assumption of substantial prior knowledge, impractical for real-world scenarios, and computational challenges for high-resolution, low-correlation fields. The focus on CPTU excluded point measurements, essential for cost reduction when correlations are high. Additionally, the model may terminate before achieving adequate safety levels due to VoI optimization criteria. Recommendations are made to incorporate more complex geotechnical interactions and comprehensive statistical methods for model enhancement.