طبقه‌بندی ساختگاه به کمک پردازش تصویر و شبکه‌های عصبی و بر اساس طیف‌های پاسخ H/V

نوع مقاله : یادداشت پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد ژئوتکنیک، دانشگاه بجنورد، بجنورد، ایران

2 استادیار، گروه عمران، دانشکده فنی و مهندسی دانشگاه بجنورد، بجنورد، ایران

چکیده

به‌منظور برآورد خطر لرزه‌ای یک ساختگاه مشخص، طبقه‌بندی آن ساختگاه از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. از سوی دیگر به‌منظور تفسیر و تحلیل داده‌های ثبت شده از حرکت زمین در مناطق مختلف جهان، شناخت شرایط ساختگاه در ایستگاه‌های لرزه‌نگاری ضروری می‌باشد. در برخی از کشورها از جمله ایران اطلاعات کافی از وضعیت ژئوتکنیکی و زمین‌شناسی در بسیاری از ایستگاه‌های لرزه‌نگاری وجود ندارد. از این‌رو شرایط ساختگاه در این مناطق در دسترس نمی‌باشد. این پژوهش به رویکردی جدید و کارآمد در طبقه‌بندی ساختگاه بر اساس داده‌های ثبت شده از شبکه لرزه‌نگاری و با استفاده از تکنیک‌های پردازش تصویر و شبکه‌های عصبی و به‌کارگیری مجموعه‌ی مرجع از منحنی‌های نسبت طیفی 5 درصد میرا شده مؤلفه افقی به عمودی (H/V) برای چهار نوع ساختگاه می‌پردازد. این مجموعه‌ی مرجع که شامل چهار منحنی H/V برای چهار نوع ساختگاه مختلف با نام‌های سنگ، خاک متراکم، خاک متوسط و خاک نرم و با طبقه‌بندی I، II، III و IV می‌باشد، از مطالعه ژائو و همکاران [1] انتخاب شده است. در این پژوهش از دو نوع تابع شعاعی پایه (RBF) به نام‌های «شبکه عصبی احتمالی (PNN)» و «شبکه عصبی رگرسیون عمومی (GRNN)» و همچنین «شبکه عصبی کانولوشنی (CNN)» استفاده شده است. با توجه به نتایج به‌دست‌آمده مشاهده می‌شود که شبکه‌های PNN، GRNN و CNN در پیش‌بینی درست شرایط ساختگاه با استفاده از داده‌های زلزله در بهترین حالت به‌ترتیب در 73، 71 و 81 درصد ایستگاه‌ها موفق عمل کرده‌اند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


  1. Zhao, J.X., Irikura, K., Zhang, J., Fukushima, Y., Somerville, P.G., Asano, A., Ohno, Y., Oouchi, T., Takahashi, T., and Ogawa, H. (2006) An empirical site-classification method for strong-motion stations in japan using h/v response spectral ratio. Bulletin of the Seismological Society of America, 96, 914-925.
  2. Stone, W.C. and Yokel, F.Y. (1987) Engineering Aspects of the September 19, 1985 of the September 19, 1985. NBS Building Science Series, 165, National Bureau of Standards, Washington, D.C.
  3. Yegian, M.K., Ghahraman, V.G., and Gazetas, G. (1994) 1988 Armenia Earthquake. I: seismological, geotechnical, and structural overview. Journal of Geotechnical Engineering, 120(1), 1-20.
  4. Seed, R., Dickenson, S.E., Riemer, M.F., Bray, J.D., Sitar, N., Mitchell, J.K., Idriss, I.M., Kayen, R.E., Kropp, A., Harder, L.F., and Power, M.S. (1990) Preliminary report on the principal geotechnical aspects of the October 17, 1989    Loma Prieta Earthquake. Earthquake Engineering Research Center, University of California, California.
  5. Taskin, B., Atila, S., Tugsal, U.M., and Erken, A. (2013) The aftermath of 2011 Van earthquakes: evaluation of strong motion, geotechnical and structural issues. Bulletin of Earthquake Engineering, 11(1), 285-312.
  6. Borcherdt, R.D. (1994) Estimates of site‐dependent response spectra for design (methodology and justification). Earthquake Engineering Research Institute, 10(4), 617-53.
  7. Borcherdt, R.D. (1970) Effects of local geology on ground motion near San Francisco Bay. Bulletin of the Seismological Society of America, 60(1), 29-61.
  8. Nakamura, Y. (1989) A Method for Dynamic Characteristics Estimation of Subsurface Using Microtremor on the Ground Surface. Quarterly Report of RTRI (Railway Technical Research Institute), Japan.
  9. Langston, C.A. (1979) Structure under Mount Rainier, Washington, inferred from teleseismic body waves. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 84(B9), 4749-4762.
  10. Field, E.H. and Jacob, K.H. (1995) A comparison and test of various site-response estimation techniques, including three that are not reference-site dependent. Bulletin of the Seismological Society of America, 85(4), 1127-1143.
  11. Mathworks (2017) Neural Network Toolbox: User's Guide (R2017b).
  12. Specht, D.F. (1991) A General Regression Neural Network. IEEE Transactions on Neural Networks, 2, 568-76.
  13. Michael, A.A. (1997) The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, London: The MIT Press.
  14. Lawrence, S., Giles, C.L., Tsoi, A.C., and Back, A.D. (1997) Face Recognition: A Convolutional Neural-Network Approach. IEEE Transactions on Neural Networks, 8, 98-113.
  15. Fasel, B. (2002) Robust face analysis using convolutional neural networks," in IEEE Comput. Soc 16th International Conference on Pattern Recognition.
  16. BSSC (2000) The 2000 NEHRP Recommended Provisions for New Buildings and Other Structures, Part I (Provisions) and Part II (Commentary), Washington, D.C.
  17. Japan Road Association (1980) Specifications for Highway Bridges Part V, Seismic Design. Maruzen Co., LTD.
  18. Paz, M. (2003) Structural Dynamics: Theory and Computation, Norwell. Kluwer Academic Publishers.