Creation of volumetric soil elements for numerical geotechnical analysis

Abstract


Geological conditions with great uncertainty always go through a schematization stage. It can be realized in different ways. For example, in the form of stochastic approach, when ground parameters are random variables with the indication of the distribution law. Such an approach is not used to describe the ground environment for construction. The main approach is deterministic approach with statistical separation of IGE and indication of their boundaries. In this method, the boundaries of separation are often conducted conditionally and expressed in the form of engineering-geological sections. Traditionally, the connection of IGEs between geologic excavations is made by lines or curves. Based on geologic sections, it is difficult to create a spatial geologic model for numerical calculations because the outer boundaries may be significantly distant from the geotechnical engineering study area. To build a spatial engineering geologic model, it is proposed to use the geostatistical method of Kriging, which creates a surface of separation of different IGEs in space. In this case, the created surface of IGE separation will depend on both statistically processed parameters and their position. The advantage of Kriging is the possibility to extrapolate the obtained results to the boundaries of the computational domain of modeling. In the paper, nine different theoretical variograms were selected from the initial data and the results of numerical calculation of a shallow-deposited slab were evaluated.

Full Text

5

About the authors

R. V Melnikov

Industrial University of Tyumen

I. S Salny

Industrial University of Tyumen

M. A Stepanov

Industrial University of Tyumen

References

  1. Бондарик, Г.К. Теория геологического поля (философские и методологические основы геологии) / Г.К. Бондарик. – М.: КГУ, 2009.
  2. Болдырев, Г.Г. Когда можно считать реалистичной стратиграфическую модель площадки изысканий? / Г.Г. Болдырев // Геоинфо. – 2022. – № 5. – С. 20–23.
  3. Болдырев, Г.Г. Трехмерное моделирование и визуализация данных инженерно-геологических изысканий. Состояние вопроса и практическая реализация / Г.Г. Болдырев // Инженерные изыскания. – 2022. – № 1(16). – С. 8–26. doi: 10.25296/1997-8650-2022-16-1-8-26
  4. Схематизация свойств грунтов при математическом моделировании в инженерной геологии и геотехнике / И.К. Фоменко, К.В. Кургузов, О.Н. Сироткина, Д.Н. Горобцов // Новые идеи и теоретические аспекты инженерной геологии: тр. междунар. науч. конф., Москва, 4 февраля 2021 г. / под ред. В.Т. Трофимова, В.А. Королева. – М.: Сам Полиграфист, 2021. – С. 223–228.
  5. Закревский, К.Е. Оценка точности интерполяционных геологических моделей / К.Е. Закревский, В.Л. Попов // Экспозиция Нефть Газ. – 2017. – № 3(56). – С. 12–14.
  6. Barvashov, V.A. Geometrization of laminated soil masses / V.A. Barvashov // Soil Mechanics and Foundation Engineering. – 2006. – Vol. 43, no. 5. – P. 161–167. DOI: 10.1007/ s11204-006-0042-2
  7. Болдырев, Г.Г. Технология полевых испытаний грунтов методом бурового зондирования / Г.Г. Болдырев, Г.А. Новичков // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Строительство и архитектура. – 2015. – № 1. – С. 64–78. doi: 10.15593/2224-9826/2015.1.05
  8. Кужелев, П.Д. О применении геостатистики в науках о Земле / П.Д. Кужелев // Науки о Земле. – 2012. – № 4. – С. 077–081.
  9. Потехин, Д.В. Обзор неопределенностей методов трехмерного геологического моделирования и выбора достоверных моделей / Д.В. Потехин // Проблемы разработки месторождений углеводородных и рудных полезных ископаемых. – 2014. – № 1. – С. 59–62.
  10. Антипов, В.В. Современные неразрушающие методы изучения инженерно-геологического разреза / В.В. Антипов, В.Г. Офрихтер // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Строительство и архитектура. – 2016. – Т. 7, № 2. – С. 37–49. doi: 10.15593/2224-9826/2016.2.04
  11. Демьянов, В.В. Геостатистика: теория и практика / В.В. Демьянов, Е.А. Савельева. – М.: Наука, 2010. – 327 с.
  12. Kovalevskiy, E.V. Geostatistical estimation of different interpolation techniques / E.V. Kovalevskiy, M.V. Perepechkin // Saint Petersburg 2012 – 5th Saint Petersburg International Conference & Exhibition 2012: Making the Most of the Earth's Resources: Proseedings, Saint Petersburg, 2–5 апреля 2012 г. – Saint Petersburg: European Association of Geoscientists & Engineers, 2012.
  13. Барвашов, В.А. Расчет осадок и кренов сооружений с учетом неопределенности свойств грунтовых оснований / В.А. Барвашов, Г.Г. Болдырев, М.М. Уткин // Геотехника. – 2016. – № 1. – С. 4–21.
  14. Комплексная технология инженерно-геологических изысканий / Г.Г. Болдырев, В.А. Барвашов, И.Х. Идрисов, О.В. Хрянина // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Строительство и архитектура. – 2017. – Т. 8, № 3. – С. 22–33. doi: 10.15593/2224-9826/2017.3.03
  15. Кургузов, К.В. Вероятностно-статистические подходы при оценке неопределенности литотехнических систем / К.В. Кургузов, И.К. Фоменко, О.Н. Сироткина // Геоэкология. Инженерная геология, гидрогеология, геокриология. – 2020. – № 2. – С. 80–89. doi: 10.31857/S0869780920020071
  16. Ахметсафина, А.Р. Стохастические методы в программе геологического моделирования / А.Р. Ахметсафина, И.Р. Минниахметов, А.Х. Пергамент // Вестник ЦКР Роснедра. – 2010. – № 1. – С. 34–46.
  17. Yucheng, Wu. Stochastic model updating based on kriging model and lifting wavelet transform / Wu. Yucheng, Y. Hong, P. Zhenrui // Applied Mathematics and Mechanics. – 2022. –Vol. 43, no. 7. – P. 761–771. doi: 10.21656/1000-0887.420128
  18. Fenton, G.A. Estimation for stochastic soil models / G.A. Fenton // Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering. – 1999. – № 6(125). – P. 470–485. doi: 10.1061/(ASCE)1090-0241(1999)125:6(470)
  19. Федоров, А.Э. Анализ геологической неопределенности при стохастическом моделировании геологических тел / А.Э. Федоров, А.А. Аминева, И.Р. Дильмухаметов // Нефтяное хозяйство. – 2019. – № 9. – С. 24–28. doi: 10.24887/0028-2448-2019-9-24-28
  20. Chakraborty, R. Stochastic modeling of the spatial variability of soil / R. Chakraborty, A. Dey // Advances in Numerical Methods in Geotechnical Engineering. GeoMEast 2018. – 2019. – P. 144–155. doi: 10.1007/978-3-030-01926-6_11
  21. Creation of 3D geological models using interpolation methods for numerical modelling / J. Muzik, T. Vondráčková, D. Sitányiová, J. Plachý, V. Nývlt // Procedia Earth and Planetary Science. – 2015. – Vol. 15. – P. 25–30. doi: 10.1016/j.proeps.2015.08.007
  22. Mixed covariance function kriging model for uncertainty quantification / K. Cheng, Z. Lu, S. Xiao, S. Oladyshkin, W. Nowak // International Journal for Uncertainty Quantification. – 2022. – № 3(12). – P. 17–30. doi: 10.1615/Int.J.UncertaintyQuantification.2021035851
  23. Study of drillability evaluation in deep formations using the kriging interpolation method / Y. Zhang, M. Duan, X. Kong, T. Sun, F. Yang // Chemistry and Technology of Fuels and Oils. – 2018. – № 3(54). – P. 382–385. doi: 10.1007/s10553-018-0936-5
  24. Шестаков, В.В. Адаптация метода двойного крайгинга к структурным факторам геологической среды / В.В. Шестаков, О.М. Гергет // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета. – 2020. – № 1(78). – С. 119–134. doi: 10.17212/1814-1196-2020-1-119-134
  25. Шестаков, В.В. Влияние репрезентативности исходных данных на результаты моделирования методом двойного крагинга / В.В. Шестаков, Д.Ю. Степанов // Izvestiya Tomskogo Politekhnicheskogo Universiteta Inziniring Georesursov. – 2019. – № 1(330). – С. 88–97. doi: 10.18799/24131830/2019/1/53
  26. Болдырев, Г.Г. О программном средстве для практического применения геостатистики в геологии и геотехнике / Г.Г. Болдырев // Геоинфо. – 2022. – № 12. – С. 8–37. doi: 10.58339/2949-0677-2022-4-12-8-37
  27. Preisig, M. Interpolating geological layers with Kriging [Электронный ресурс] / M. Preisig. – URL: https://www.zsoil.com/zsoil_day/2016/M_ Preisig_Kriging.pdf. (дата обращения: 30.06.2024).
  28. Кургузов, К.В. Пространственно-корреляционный анализ инженерно-геологических данных на примере строительства логистического комплекса / К.В. Кургузов, И.К. Фоменко // Вестник МГСУ. – 2019. – Т. 14, № 8. – С. 976–990. doi: 10.22227/1997-0935.2019.8.976-990
  29. Болдырев, Г.Г. Инженерно-геологические исследования с использованием цифровых технологий / Г.Г. Болдырев, Д.А. Луковкин, П.А. Анохин // Инженерные изыскания. – 2022. – Т. 16, № 3. – С. 12–32. doi: 10.25296/1997-8650-2022-16-3-12-32
  30. Барвашов, В.А. О некоторых парадоксах нормативных документов и традиционных подходов к инженерно-геологическим изысканиям / В.А. Барвашов, Г.Г. Болдырев // Инженерные изыскания. – 2016. – № 12. – С. 10–15.
  31. Болдырев, Г.Г. Информационные системы в строительстве / Г.Г. Болдырев, А.Ю. Кондратьев // Жилищное строительство. – 2019. – № 9. – С. 17–23. DOI: 10.31659/ 0044-4472-2019-9-17-23

Statistics

Views

Abstract - 152

PDF (Russian) - 21

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2025 Melnikov R.V., Salny I.S., Stepanov M.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies