基于地统计学学习的韩国城市地区钻孔记录与地球物理数据的最佳位置三维整合

《Soils and Foundations》：Geostatistical-learning-based site-optimum 3D integration of borehole logs and geophysical data in urban area in South Korea

通过整合钻孔数据和地球物理调查数据，并采用异常值剔除和三维地质统计模拟方法，优化了地层边界预测精度，构建了高可靠性的三维地下地质模型，验证了该方法在减少预测误差和提升地层识别准确率方面的有效性。

　　在现代土木工程领域，确保地下结构的准确性和可靠性是项目成功的关键。无论是基础设计、边坡稳定性评估，还是地下水管理，都需要对地下地质条件进行深入分析。然而，由于资金和时间的限制，通常只能进行有限数量的现场勘察，这使得空间不确定性成为地质工程中的一个重大挑战。为了克服这一难题，研究者们逐渐采用基于空间统计学的插值技术，这些技术能够有效应对地下地质条件的空间变化性和信息不足问题。本文的研究旨在通过结合钻孔数据和地球物理数据，开发一种优化的三维地下分层预测方法，以提高地质评估的准确性和可靠性。

现场勘察是工程设计和施工初期不可或缺的环节，它为结构安全和施工效率提供了基础支持。然而，钻孔数据虽然能够提供精确的地质信息，但其覆盖范围有限，仅能反映特定点的地质特征。因此，如何将这些点状数据扩展为连续的空间模型，成为地质工程中的关键问题。与此同时，地球物理调查技术，如地震层析成像，能够以非侵入性、经济高效的方式获取更大范围的地下信息。这种技术不仅能够提供连续的地质剖面，还能填补钻孔数据之间的空白，从而提升对地下地质条件的整体理解。

为了提高地下分层预测的准确性，本文提出了一种基于地质统计学和机器学习的综合分析方法。该方法首先对钻孔数据进行优化处理，通过剔除异常值，减少数据中的噪声和干扰。同时，将地球物理数据进行数字化处理，将其转化为点状数据，并与钻孔数据整合，形成一个完整的三维地质数据库。在此基础上，研究者们利用地震波速度等关键参数，结合地质统计学方法，如普通克里金法（OK）、指示克里金法（IK）和序贯高斯模拟（SGS），对地下分层进行预测和分析。

普通克里金法是一种经典的地质统计学插值方法，其优势在于能够有效利用空间自相关性进行点状预测。然而，普通克里金法在处理复杂地质条件时可能存在一定的局限性，因为它假设所有数据点具有相同的均值。相比之下，序贯高斯模拟方法则通过随机路径的方式，逐步生成地下结构的多个可能实现，从而更全面地反映地下地质条件的不确定性。研究结果表明，序贯高斯模拟在预测某些地质分层边界时表现更为可靠，能够更准确地捕捉地下结构的复杂变化。

为了进一步提升预测的精度，研究者们还采用了基于地震波速度的分类标准，并结合现场勘察数据，对这些标准进行了优化。通过交叉验证方法，如留一法（LOOCV），对不同的分类阈值进行了评估，以确定最适合当前研究区域的参数。最终，研究团队得出了针对不同地质分层的最优地震波速度阈值，并将其应用于三维地下模型的构建过程中。

在模型构建过程中，研究团队利用Python编程语言对数据进行了处理和分析，并结合PyVista等可视化工具，对地下分层进行了三维展示。这些可视化结果不仅有助于理解地下结构的空间分布，还能为后续的工程设计和风险评估提供重要的依据。此外，通过对比不同方法的预测结果，研究团队验证了所提出方法的有效性，并展示了其在实际工程中的应用潜力。

尽管本文提出的方法在提升地下分层预测精度方面表现出色，但仍然存在一些局限性。例如，该方法假设所有地质层之间具有连续性，这在实际应用中可能并不完全适用。在某些地质条件下，某些层可能缺失，导致数据集具有一定的分类特性。这种情况下，传统的插值方法可能无法准确反映地下结构的实际情况。因此，未来的研究可以进一步探索更先进的地质统计学方法和机器学习技术，以提高对不连续地质层的预测能力。

总的来说，本文通过结合钻孔数据和地球物理数据，提出了一种优化的三维地下分层预测方法，该方法在提升地下地质评估的准确性和可靠性方面具有重要意义。通过剔除异常值、数字化处理地球物理数据、应用地质统计学和机器学习技术，研究团队成功构建了一个能够反映真实地下结构的模型，并为后续的工程设计和风险评估提供了科学依据。这一研究不仅为当前的工程实践提供了新的思路，也为未来的地质工程研究奠定了基础。