Integrated framework for characterization of spatial variability of geological profiles

Abstract

Despite recent efforts to characterize the uncertainties involved with geological profiles and soil and rock properties, there has been limited study on their spatial correlations and how such features may be included in the engineering decision-making process. This paper presents an integrated framework for geostatisical analyses, which incorporates the restricted maximum likelihood (REML) method with the Matern autocovariance model. Statistical tests are conducted including those for data normality, constant variance, and outliers, which ensure the fundamental assumptions of REML are not violated in the residual analyses of site data, meanwhile offering simple checks for potential errors in the dataset. The proposed approach also allows quantification of uncertainties in the subsurface profiles at the unsampled locations. The approach is illustrated through investigations on spatial correlation features of geological profiles at two project sites in Hong Kong. The number of irregularly spaced boreholes varies from 150 to 350 in the two cases, and the large volume of data enables the variations in rockhead levels to be studied through the proposed framework. In addition, the existence of geological faults in one of the sites is found to significantly affect the spatial variability of the rockhead level, as indicated by the reduced scales of fluctuation and spatial dependence, which corresponds to increased uncertainty in areas intersected by faults. Malgré les efforts récents pour caractériser les incertitudes impliquées avec les profils géologiques et les propriétés du sol et de la roche, il y a eu une étude limitée sur leurs corrélations spatiales et comment ces fonctionnalités peuvent être incluses dans le processus décisionnel d’ingénierie. Cet article présente un cadre intégré pour les analyses géostatistique, qui reprend la méthode vraisemblance maximale restreinte (« restricted maximum likelihood » (REML)) avec le modèle Matérn autocovariance. Des essais statistiques sont effectués, y compris ceux pour la normalité de données, la variance de constant et les valeurs hors normes, qui assurent les hypothèses fondamentales de REML ne soient pas violés dans l’analyse résiduelle des données de site, entre-temps offrant de simples vérifications d’erreurs potentielles dans l’ensemble de données. L’approche proposée autorise également la quantification des incertitudes dans les profils de sous-surface aux endroits non échantillonnés. L’approche est illustrée par le biais de recherches sur les caractéristiques de la corrélation spatiale des profils géologiques sur deux chantiers a` Hong Kong. Le nombre de forages espacés irrégulièrement varie de 150 a` 350 dans les deux cas, et le volume important de données permet les variations des niveaux de tête de roche a` étudier par le cadre proposé. En outre, l’existence de failles géologiques dans l’un des sites se trouve a` influer considérablement la variabilité spatiale du niveau de tête de roche, comme indiquée par les échelles réduites de fluctuation et de la dépendance spatiale, ce qui correspond a` une incertitude accrue dans les zones recoupées par des failles. [Traduit par la Rédaction]