E-book details

Zastosowanie inteligencji obliczeniowej sieci Bayesa do oceny ryzyka powstania uszkodzeń budynków na terenach górniczych

Zastosowanie inteligencji obliczeniowej sieci Bayesa do oceny ryzyka powstania uszkodzeń budynków na terenach górniczych

Leszek Chomacki

Ebook

Podziemna eksploatacja górnicza powoduje wstrząsy górnicze, a także deformacje powierzchni terenu, które w praktyce inżynierskiej opisuje się jako nieckę obniżeń. Jednym z istotnych wskaźników tej deformacji są odkształcenia poziome, które niejednokrotnie przyczyniają się do powstania uszkodzeń budynków murowanych na powierzchni. Dotychczas nie opracowano skutecznego i uniwersalnego narzędzia umożliwiającego ocenę ryzyka powstania uszkodzeń takich budynków.

Metody wykorzystujące inteligencję obliczeniową pozwalają na symulację skomplikowanych zjawisk w wielu dziedzinach nauki. Spośród dostępnych metod wybrano te, które dają sposobność na uzyskanie wyników ze wskazaniem prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia. Takie prawdopodobieństwo można interpretować jako ocenę ryzyka zdarzenia, którym w niniejszej monografii jest powstawanie uszkodzeń budynków.

Opisano kryteria wyboru grupy 207 budynków wytypowanych do przeprowadzenia badań. Utworzona baza danych o budynkach oraz wpływach eksploatacji górniczej zawiera 26 zmiennych oraz 594 przypadki.

Przeprowadzono analizę danych z wykorzystaniem czterech metod inteligencji obliczeniowej. Najlepsze wyniki do zaproponowanych autorskich kryteriów oceny uzyskano dla modelu utworzonego z wykorzystaniem sieci Bayesa (BN). Zaprezentowano struktury działania różnych sieci BN oraz analizę wpływu zmiennych wejściowych na dokładność klasyfikacji uszkodzeń. Przeprowadzono symulację wykorzystania utworzonego modelu w trzech wariantach: prognozie powstania uszkodzeń w budynku, diagnozowaniu przyczyn uszkodzeń oraz przypadku dysponowania niepełną bazą danych.

W podsumowaniu przedstawiono informacje uzyskane za pomocą stworzonego modelu, podkreślono możliwość jego wykorzystania w ocenie ryzyka uszkodzeń budynków murowanych poddanych wpływom eksploatacji górniczej, a także zaproponowano kierunki dalszych badań.

Streszczenie  5

Summary  6

Od Autora  7

1. Wprowadzenie  9

1.1. Budownictwo na terenach górniczych i oddziaływania górnicze  9

1.2. Wpływ eksploatacji górniczej na budynki  15

1.3. Ocena ryzyka powstania uszkodzeń  19

1.4. Najnowsze doświadczenia dotyczące powstawania uszkodzeń w budynkach na skutek eksploatacji górniczej  20

2. Problematyka uszkodzonych budynków poddanych wpływom górniczym  27

2.1. Metody oceny możliwości powstania uszkodzeń budynków na terenach górniczych  27

2.2. Doświadczenia ze stosowania metod inteligencji obliczeniowej w budownictwie na terenach górniczych  36

2.3. Wnioski z analizy źródeł literaturowych  38

3. Charakterystyka utworzonej bazy danych  41

3.1. Uwagi ogólne  41

3.2. Charakterystyka badanej zabudowy  41

3.3. Uszkodzenia budynków  48

3.4. Oddziaływania górnicze w rejonie badanej zabudowy  50

4. Charakterystyka metod inteligencji obliczeniowej  53

4.1. Podstawy metodyczne dotyczące inteligencji obliczeniowej  53

4.2. Sieć Bayesa (BN – Bayesian Network)  54

5. Model oceny ryzka powstania uszkodzeń jako sieć Bayesa  63

5.1. Informacje ogólne i przygotowanie danych do analiz  63

5.2. Interpretacja wyników oraz przyjęty sposób ich weryfikacji  65

5.3. Wyniki obliczeń otrzymane dla sieci Bayesa z wykorzystaniem różnych metod uczenia struktury sieci  67

5.4. Analiza wpływu zmiennych wejściowych na prognozowaną kategorię uszkodzeń  89

6. Warianty wykorzystania utworzonego modelu oceny ryzyka powstania uszkodzeń w budownictwie na terenach górniczych  95

6.1. Uwagi ogólne  95

6.2. Symulacja działania modelu do predykcji powstania uszkodzeń danej kategorii  95

6.3. Wykorzystanie sieci w przypadku diagnozy przyczyn zaobserwowanych uszkodzeń  99

6.4. Wykorzystanie sieci w przypadku niepełnych danych  100

7. Podsumowanie, wnioski oraz dalsze kierunki badań  105

Bibliografa  109

Załącznik 1. Zestawienie danych z podziałem na zmienne, ich stany i liczności w zbiorach  123

Załącznik 2. Tablice prawdopodobieństw warunkowych (CPT) dla struktury BN, metody uczenia TAN-CL i funkcji celu AIC  129

  • Title: Zastosowanie inteligencji obliczeniowej sieci Bayesa do oceny ryzyka powstania uszkodzeń budynków na terenach górniczych
  • Author: Leszek Chomacki
  • ISBN: 978-83-249-8649-1, 9788324986491
  • Date of issue: 2023-04-20
  • Format: Ebook
  • Item ID: e_38kg
  • Publisher: Instytut Techniki Budowlanej