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Analyse de sensibilité des incertitudes paramétriques dans les évaluations d’aléas géotechniques

机译:岩土危害评估中参数不确定性的敏感性分析

摘要

Epistemic uncertainty can be reduced via additional lab or in site measurements or additional numerical simulations. We focused here on parameter uncertainty: this corresponds to the incomplete knowledge of the correct setting of the input parameters (like values of soil properties) of the model supporting the geo-hazard assessment. A possible option tomanage it is via sensitivity analysis, which aims at identifying the contribution (i.e. the importance) of the different input parameters in the uncertainty on the final hazard outcome. For this purpose, advanced techniques exist, namely variance-based global sensitivity analysis. Yet, their practical implementation faces three major limitations related to the specificities of the geo-hazard domain: 1. the large computation time cost (several hours if not days) of numerical models; 2. the parameters are complex functions of time and space; 3. data are often scarce, limited if not vague. In the present PhD thesis, statistical approaches were developed, tested and adapted to overcome those limits. A special attention was paid to test the feasibility of those statistical tools by confronting them to real cases (natural hazards related to earthquakes, cavities and landslides).
机译:可以通过额外的实验室或现场测量或额外的数值模拟来减少认知不确定性。在这里,我们将重点放在参数不确定性上:这对应于对支持地质灾害评估的模型的输入参数(例如土壤特性值)的正确设置的不完全了解。一个可能的解决方案是通过敏感性分析,其目的是确定不同输入参数对最终危害结果的不确定性的贡献(即重要性)。为此,存在先进的技术,即基于方差的全局敏感性分析。然而,它们的实际实施面临着与地质灾害领域的特殊性有关的三个主要限制:1.数值模型的计算时间成本很高(如果不是几天则要花费数小时); 2.参数是时间和空间的复杂函数; 3.数据通常是稀缺的,即使不是很模糊也很有限。在本博士论文中,统计方法已被开发,测试和调整以克服这些限制。通过特别面对这些实际情况(与地震,空洞和山体滑坡有关的自然灾害),特别关注了检验这些统计工具的可行性。

著录项

  • 作者

    Rohmer Jeremy;

  • 作者单位
  • 年度 2015
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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

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