静力触探试验(CPT)通常是垂直于地表进行的,用以识别工程场地土层分布情况.实际工程中,常常由于时间和预算的限制,工程场地中的CPT探测点数量有限且分布稀疏.准确推测CPT探测点之间未测区域的数据和分层情况非常困难.本文提出了一种贝叶斯学习算法来解决这一难题.该方法可使用少量CPT探测点来预测二维剖面中土的分类和分层.该方法包括3部分:(1)使用贝叶斯学习对CPT数据进行二维空间插值;(2)利用Robertson土性分类图在二维剖面中确定每个位置(包括已探测和未探测的位置)土性分类(SBT);(3)使用边缘探测方法描绘二维剖面中的土层边界.本方法仅利用少量CPT探测点可直接得到表征二维地质剖面的高分辨率CPT数据和土体分类信息,并自动划定土层边界.本文用模拟算例探讨了该方法的效果.结果表明,仅使用5个CPT探测点的数据即可得到合理的推测结果.此方法可应用于地质信息化研究和城市地下空间建模.
地质勘察 静力触探 机器学习 压缩感知 插值方法