工程测量精度评价集对分析方法

集对分析是处理不确定性问题的新理论方法，并将其应用于工程测量中的精度评价与误差分析。     

地下水系统中的不确定性信息及其处理方法

本文从地下水系统的基本特性出发，分析了地下水系统中广泛存在的不确定性信息，提出了地下水不确定性系统的概念．并首次把综合处理不确定性信息的不确定性数学引进到地下水系统的研究中，给出了地下水系统中不确定性信息的基本处理方法．     

施工导流风险分析与计算

施工导流工程是一项风险工程,在进行施工导流工程的风险计算时,应综合考虑水文和水力两方面的不确定性,利用JC法计算了施工导流风险,分析了各不确定性因素对施工导流综合风险的影响,并具体分析了各水力不确定性因素在综合风险计算中的作用.     

地下隧洞结构区间分析的优化方法

工程中的不确定性问题可以用区间理论、随机理论或模糊理论进行求解。采用区间分析方法来处理地下隧洞结构开挖支护过程中的不确定性问题时。将结构系统中的不确定性参数用区间数来表示,用有限元方法建立系统的控制方程。该控制方程是一个包含不确定性几何参数的复杂的非线性区间方程组。讨论了两种优化计算模型,分别将方程组中的所有区间数作为设计变量,区间量的变化区间作为相应的设计变量的边界约束,运用遗传模拟退火算法求出位移和应力等响应量的最大值和最小值。通过工程算例验证了文中方法的合理性及可行性,并与端点组合方法的结果进行了比较分析。     

岩土工程施工中的难点与技术控制

我国地域十分辽阔,包含着多种多样的地质条件,以致岩土工程中的施工技术要求很高。当前岩土工程施工技术存在隐蔽性、依赖性、不确定性以及不稳定性等多种难点问题,严重影响了工程分析以及参数设计工作的正常进行。实际施工过程中,施工人员应结合岩土工程的实际情况,合理的选择地基处理技术、边坡加固技术以及沉井施工技术等,以克服各种施工难题,进而提升岩土工程的整体施工水平。     

模糊随机方法在震灾风险评价中的应用

自然灾害系统是一个复杂系统，存在着大量的不确定性，这种不确定性既有随机性，又有模糊性。目前常用的处理地震危险性分析中不确定性因素的方法是概率统计方法，但是很多情况下随机性和模糊性是共存的。为此引入模糊集理论，将随机性与模糊性相结合，即在概率风险的基础上，结合事件发生概率的可能性，应用信息分配方法；在不完备数据的基础上构造计算模糊随机风险的模型。通过实例计算得到的结果精确度较高。     

环境岩土不确定性及工程勘察风险评估

基于城市环境岩土的不确定性,以上海地基土分布特性为分析重点,结合工程实例,探讨了岩土体不确定性及其风险评估方法。为合理利用城市有限的土地资源,提高城市空间利用效率,高层建筑与地下空间开发日益普遍[1-4]。全面了解城市环境岩土条件与特性,可为城市建设提供重要的技术支持[5,6]。城市环境岩土具有很多不确定性,并使工程面临各种风险[7,8]。本文通过对城市环境岩土不确定性的分析,并以岩土工程勘察为例,阐述不确定因素的表现形式及其风险评估方法。     

水库泥沙淤积量风险分析

水库泥沙淤积是水库工程较为重要的问题，由于水库泥沙淤积受到来水、来沙和水库运行情况等不确定性因素的影响，水库实际淤积量存在超过设计标准的风险性。本文以来水，来沙为主要的不确定性因素，通过对来水、来沙序列的随机模拟和水库冲淤计算，分析水库冲淤积量的风险度，为水库的风险决策提供依据。     

岩土参数不确定性的分析与评价

结合岩土工程实践的特点,定性分析参数不确定性的来源、分类、特征和处理方法,对认识岩土参数的变异性及概率极限状态设计准则的推广应用具有促进作用。     

基于不确定性的地下水污染风险评价研究进展

地下水污染风险研究在工程决策中具有重要意义。但地下水系统本身具有各种不确定性,基于这些不确定性的地下水污染风险评价也因此具有不确定性,而且贯穿整个地下水污染风险评价过程。所以,进行不确定性分析是对地下水污染风险进行评价时的必要步骤。一般来讲,基于不确定性分析的地下水污染风险评价结果更可靠,因此也更具有实用价值。本文在对不确定性进行分类（随机不确定性和模糊不确定性）的基础上,通过大量文献调研和分析,对目前国内外用于地下水污染风险评价分析的不确定性分析方法（包括随机理论方法、模糊理论方法、随机-模糊耦合方法等）进行了归纳总结,并基于各种方法目前的研究现状,分析了不确定性理论在地下水污染风险评价研究中的发展前景。     

土壤样品中稀土元素的高分辨电感耦合等离子质谱分析及其不确定度的评定探讨

在敞开体系中,用HF、HNO_3和HClO_4溶解电感耦合等离子体质谱法同时测定土壤样品中的15种稀土元素.在高分辨等离子体质谱仪(Element2)上建立了土壤样品中稀土元素含量的ICP-MS分析方法,经土壤国家一级标准物质分析验证,结果与标准值相符,测定的15种稀土元素的相对标准偏差均小于10%,加标回收率为96.5%~114.7%.实验表明,该方法不但操作简便快速,而且具有灵敏度高、检出限低,重现性好等优点,举例说明了测量不确定度的评定程序.     

激光荧光法测定土壤中铀的不确定度评定

介绍了激光荧光法测定土壤中总铀含量的不确定度评定方法。建立了不确定度的测量模型,对不确定度来源进行了分析,并对不确定度分量进行量化,计算出环境级土壤样品总铀含量测量的扩展不确定度。结果表明,某0.1 g环境土壤干样总铀含量测量的扩展不确定度为13.04%(k=2),占主导作用的不确定度来源为样品荧光计数测量不确定度。     

Reliability-based semi-analytical solution for ground improvement by PVDs incorporating inherent (spatial) variability of soil

The design of soil consolidation via prefabricated vertical drains (PVDs) has been traditionally carried out deterministically and thus can be misleading due to the ignorance of the uncertainty associated with the inherent (spatial) variation of soil properties. To treat such uncertainty in the design process of soil consolidation by PVDs, stochastic approaches that combine the finite element method with the Monte Carlo technique (FEMC) have been usually used. However, such approaches are complex, computationally intensive and time consuming. In this paper, a simpler reliability-based semi-analytical (RBSA) method is proposed as an alternative tool to the complex FEMC approach for soil consolidation by PVDs, considering soil spatial variability. The RBSA method is found to give similar results to those obtained from the FEMC approach and can thus be used with confidence in practice.     

Effect of spatial variability of cross‐correlated soil properties on bearing capacity of strip footing

Geotechnical engineering problems are characterized by many sources of uncertainty. Some of these sources are connected to the uncertainties of soil properties involved in the analysis. In this paper, a numerical procedure for a probabilistic analysis that considers the spatial variability of cross‐correlated soil properties is presented and applied to study the bearing capacity of spatially random soil with different autocorrelation distances in the vertical and horizontal directions. The approach integrates a commercial finite difference method and random field theory into the framework of a probabilistic analysis. Two‐dimensional cross‐correlated non‐Gaussian random fields are generated based on a Karhunen–Loève expansion in a manner consistent with a specified marginal distribution function, an autocorrelation function, and cross‐correlation coefficients. A Monte Carlo simulation is then used to determine the statistical response based on the random fields. A series of analyses was performed to study the effects of uncertainty due to the spatial heterogeneity on the bearing capacity of a rough strip footing. The simulations provide insight into the application of uncertainty treatment to geotechnical problems and show the importance of the spatial variability of soil properties with regard to the outcome of a probabilistic assessment. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.     

应用探地雷达探测活动断层

在浅覆盖区采用探地雷达探测地震活动断层。通过实验确定出最佳的采集参数和数据处理流程,在雷达剖面上,能够清晰地显示出断层上部的形态特征、上断点埋深和岩土分层。结合钻孔资料,利用雷达剖面上对第四系覆盖的分层结果和上断点所在的层位可以分析和评价断层的活动性。     

顶点法在边坡稳定性评价中的应用

考虑到边坡稳定性分析中存在的测量数据的不确定性和确定计算参数的复杂性以及描述边坡稳定状态的模糊性, 本文介绍了-种新的适用于边坡稳定性分析的模糊数学方法顶点法, 该法由不确定的土力学参数求得边坡稳定性系数的模糊集合, 然后运用对比法进行分类来确定边坡所处的稳定状态, 文章最后通过-个工程实例阐述了应用过程。     

三维矿床地质模型的不确定性

三维矿床地质模型的不确定性对矿山生产决策有着重要影响,正确地对矿床地质模型进行不确定性分析可以对其本身和在其基础上所做的决策作出科学评价。矿床地质模型的不确定性主要来自于建模数据和插值方法的不确定性。通过对建模数据的产生、处理过程的分析,利用处理不确定性问题的理论和方法建立建模数据的不确定性模型。通过对建模方法产生的理论误差和实测误差进行量化,实现对建模方法不确定性的定量描述。将建模数据的不确定性和建模方法的不确定性进行叠置分析,建立矿床模型的不确定性模型。以内蒙古自治区某煤矿的地质资料为例,通过不确定性分析,建立了该矿的不确定性三维矿床地质模型。      

土壤饱和导水率空间预测的不确定性分析

当土壤转换函数应用于土壤水力性质估计时,对于预测值的不确定性往往容易被忽视。为了有针对性地提出减少这种不确定性的方法和措施,提高土壤转换函数的实际应用能力,以两种现有的土壤转换函数(Vereecken和HYPRES模型)为例,将其应用于山东省平度市土壤饱和导水率的空间预测,并利用拉丁超立方抽样(LHS)方法对预测结果的不确定性进行了分析。结果表明,饱和导水率空间预测的不确定性主要来源于土壤基本性质的空间插值误差和土壤转换函数自身的预测误差。当Vereecken模型应用于饱和导水率空间预测时,预测结果的不确定性主要由土壤基本性质空间插值误差所决定,土壤转换函数预测误差的影响较小,而HYPRES模型则是受二者的双重影响。     

Seismic characterization and reconstruction of reference ground motion at accelerometric sites of the Italian national accelerometric network (RAN)

We present a field procedure that has been extensively used in Italy to characterize local seismic response at accelerometric sites and to retrieve ground motion at reference soil conditions by deconvolution analysis. To allow a generalized application to large areas where borehole data are generally lacking or inadequate for the seismic characterization for soils down to the reference seismic bedrock, cost-effectiveness of the considered procedures is a main issue. Thus, major efforts have been devoted to optimize available information and exploit fast and cheap surface geophysical prospecting. In particular, geological/geomorphological survey and passive seismic prospecting (both in single- and multi-station configurations) were jointly considered to reconstruct seismo-stratigraphical site conditions. This information was then used to feed numerical modeling aiming at computing the local seismic response and performing a deconvolution analysis to reconstruct ground motion at reference soil conditions. Major attention was devoted to evaluate and manage uncertainty involved in the procedure and to quantify its effect on final outcomes. An application of this procedure to a set of sites included in the Italian Accelerometric Network is presented.     

Seismic characterization and reconstruction of reference ground motion at accelerometric sites of the Italian national accelerometric network (RAN)

We present a field procedure that has been extensively used in Italy to characterize local seismic response at accelerometric sites and to retrieve ground motion at reference soil conditions by deconvolution analysis. To allow a generalized application to large areas where borehole data are generally lacking or inadequate for the seismic characterization for soils down to the reference seismic bedrock, cost-effectiveness of the considered procedures is a main issue. Thus, major efforts have been devoted to optimize available information and exploit fast and cheap surface geophysical prospecting. In particular, geological/geomorphological survey and passive seismic prospecting (both in single- and multi-station configurations) were jointly considered to reconstruct seismo-stratigraphical site conditions. This information was then used to feed numerical modeling aiming at computing the local seismic response and performing a deconvolution analysis to reconstruct ground motion at reference soil conditions. Major attention was devoted to evaluate and manage uncertainty involved in the procedure and to quantify its effect on final outcomes. An application of this procedure to a set of sites included in the Italian Accelerometric Network is presented.