原位勘察的岩土力学机理、基于勘察大数据分析方法的风险控制
2、主办单位:
上海大学力学与工程科学学院
3、沙龙主持:
王长虹(上海大学)、曹子君(武汉大学)、张东明(同济大学)
4、时间地点：
2021年12月18日上午(星期六线上研讨会)
线下：上海大学宝山校区土木大楼312会议室
线上：腾讯研讨会号：574-985-736
会议密码：1234
时间 |
嘉宾 |
议程 |
主持 |
08:30-08:35 |
嘉宾与沙龙介绍 |
08:35-08:40 |
张田忠 |
力学与工程科学学院院长致辞 |
08:40-09:10 |
蔡国军 |
基于多功能CPTU测试的无黏性土状态参数 与液化评价模型 |
王长虹 |
09:10-09:40 |
Wang Yu |
Machine learning of geological details from borehole logs for identification of slope failure mechanism |
王长虹 |
09:40-10:10 |
叶冠林 |
软土土工试验及原位测试的一些探索 |
王长虹 |
10:10-10:15 |
会间休息 |
10:15-10:40 |
路家峰 |
原位测试技术工程综合应用与研究 |
曹子君 |
10:40-11:05 |
莫品强 |
静力触探的贯入机理与数据解译方法研究及应用 |
曹子君 |
11:05-11:30 |
林沛元 |
软土人工神经网络：从物理属性到力学指标 |
张东明 |
11:30-11:55 |
肖特 |
基于CPT的概率化场地勘察：空间变异性 与机器学习 |
张东明 |
11:55-12:00 |
沙龙总结与展望 |
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题目：基于多功能CPTU测试的无黏性土状态参数与液化评价模型 嘉宾：蔡国军，安徽建筑大学党委常委，副校长；东南大学教授。从事现代原位测试CPTU技术理论与工程应用、智能地下探测技术研究。 摘要：城市地下空间大规模的开发与利用，对土木、交通与水利等基础设施的安全性、长期服役性能和防灾减灾能力提出了更高的要求。土体液化触发评估成为液化震害预防的首要任务。主要介绍：（1）基于多功能CPTU测试的无黏性土状态参数评价模型；（2）基于多功能CPTU测试的无黏性土液化势评价的理论统一模型；（3）基于电阻率RCPTU与地震波SCPTU测试的液化评价方法的工程应用。 |
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Title: Machine learning of geological details from borehole logs for identification of slope failure mechanism Guest: Wang Yu, Professor of City University of Hong Kong. Research interest: machine learning, sampling and analytics of Geo-data, geotechnical uncertainty and risk. Abstract: A Bayesian supervised machine learning method is developed to automatically generate high-resolution subsurface geological cross-section with a proper incorporation of prior geological knowledge and all details observed from limited borehole logs. The developed geological cross-section serves as input for subsequent slope stability analysis. Effects of geological details on slope stability analysis are investigated. It is shown that the proposed method successfully captures geological details and local stratigraphic variations within a slope and quantifies the associated interpretation uncertainties. The geological details and spatial distribution of local stratigraphic variations are found to have great effects on slope failure mechanism. There is a significant risk of overestimating overall slope stability if an over-simplified geological model is adopted for slope design. |
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题目：软土土工试验及原位测试的一些探索 嘉宾：叶冠林，上海交通大学教授。从事土力学本构模型研究和土工仪器开发。 摘要：为了获取上海软土准确的力学特性、建立合适的本构模型，笔者开展了一系列土工试验，包括从取样到精细化土工试验，并研发了一批试验设备。通过这些试验探索，基本确定了上海软土力学特性的研究框架及上海软土本构模型。结合土工试验及原位测试，有助于快速有效地确定本构模型的参数。土工试验和原位测试为工程勘探的基本工作，也是岩土工程风险主要来源之一，通过本研究有助于提高工程风险的评控能力。 |
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题目：原位测试技术工程综合应用与研究 嘉宾：路家峰，上海勘察设计研究院（集团）有限公司大师工作室副主任。从事岩土工程设计与咨询相关工作。 摘要：随着岩土工程专业多年不断发展，相较常规勘察取样与室内土工试验，原位测试技术因为多项技术优势，在工程中的应用越来越广泛，与此同时与原位测试相关的技术研究也在不断发展，尤其从静力触探试验、旁压试验等原位测试技术中延伸出一些能更好指导工程实践的技术与方法，通过多种原位测试技术的综合应用，更加全面的掌握岩土工程的基础信息，控制工程风险。 |
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题目：静力触探的贯入机理与数据解译方法研究及应用 嘉宾：莫品强，中国矿业大学副研究员。从事土-结构相互作用及原位测试机理与应用研究。 摘要：静力触探是岩土工程勘察领域中应用最为广泛的原位测试方法之一。本报告将基于研究静力触探贯入机理的模型试验和孔扩理论方法，阐述初始应力状态、土性参数、土层分布、贯入速率等因素对静力触探力学响应、土体位移、塑性区发展和孔压分布的影响。此外，介绍一种温度静力触探测试方法，用于原位获取土层力学与热物理参数，分享关于探头受力、传热及参数反演的研究进展。最后，结合工程案例中的勘察数据，探讨基于机器学习的静力触探数据解译方法。 |
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题目：软土人工神经网络：从物理属性到力学指标 嘉宾：林沛元，中山大学副教授。从事土木工程风险评估与管控理论研究应用。 摘要：粤港澳大湾区建设所面临的工程地质难题之一是广泛分布的含水量高、压缩性大和渗透性低的软土。其工程风险包括承载力不足、过度变形、长期沉降与不均匀沉降等。探究软土的物理属性与力学特性，并为两者之间建立高效而实用的联系，具有重大需求。本报告基于6类岩土工程室内试验得到大湾区核心城市——珠海软土的物理力学指标数据，进而建立了基于简单物理参数预测力学指标的人工神经网络，并给出了解析表达式。基于模型因子的概念，对所建立的人工神经网络预测精度进行了评估。结果表明，所建神经网络模型是平均无偏的，且其预测精度离散性低，模型因子服从对数正态分布或高阶高斯分布。研究工作为基于软土物理属性快速评估其力学性质提供了参考。 |
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题目：基于CPT的概率化场地勘察：空间变异性与机器学习 嘉宾：肖特，香港科技大学研究助理教授。从事岩土工程风险评估和场地勘察研究。 摘要：场地勘察中具有大量的工程地质不确定性因素，CPT在概率化场地勘察中扮演着重要的角色。本报告将汇报基于CPT的土体参数三维空间变异性量化方法，并采用耦合机器学习算法过滤CPT数据中的噪音，极大地增强了基于CPT的土体分层和土性参数估计的可靠性。以港珠澳大桥岛隧段的原位测试数据为例，展示了所提方法在概率化场地勘察中的作用。 |
