TY - THES A1 - Lehmer, Babett T1 - Wechselwirkung zwischen Baugrundmodell und Gründungsentwurf am Beispiel eines Maschinenfundaments N2 - Die Beschreibung und Modellierung des Baugrundes erweist sich aufgrund seiner Genese als schwierig. Diese Tatsache soll am Beispiel eines Gründungsentwurfs, durch die Gegenüberstellung zweier unterschiedlicher Modellansätze demonstriert werden. In diese Betrachtung gehen zum einen "Subjektive Schätzungen" und zum anderen "[Geo]Statistische Baugrundmodelle" ein. Die Bemessung erfolgt anhand einer identischen Ausgangsdatenbasis. Im Ergebnis zeigen sich große Abweichungen zwischen beiden Modellansätzen, die sich auf unterschiedlichen Umgang mit den streuenden Baugrundkenngrößen zurückführen lassen. Die streuenden Baugrundkenngrößen werden bei den "Subjektiven Schätzungen" durch einen einzigen, ungünstig wirkenden Kennwert repräsentiert, der die Eigenschaften eines Homogenbereichs beschreibt. Bei den "[Geo]Statistischen Baugrundmodellen" werden die Baugrundkenngrößen in ihrer Streubreite erfasst, ausgewertet und mit der Monte-Carlo-Simulation in der Grenzzustandsfunktion berücksichtigt. KW - Baugrundmodell KW - Geotechnik KW - Baugrundmodell KW - Geostatistische Interpulation KW - Ordinary Kriging KW - Universal Kriging KW - Anisotropie KW - Subsoil-model KW - geostatistical methods KW - local drift KW - local trend KW - viariographie Y1 - 2004 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20111215-5636 N1 - Der Volltext-Zugang wurde im Zusammenhang mit der Klärung urheberrechtlicher Fragen mit sofortiger Wirkung gesperrt. ER - TY - INPR A1 - Witt, Karl Josef A1 - Wudtke, Robert-Balthasar T1 - Implementation and Improvement of Design and Authorisation Procedures for proposed Tailings Facilities N2 - The report is part of the research project 'TAILSAFE'. The project is supported by the european union. Basics of design and investigation procedures are presented within the report. Furthermore possible applications of design and investigation procedures are evaluated concerning to a smooth work during all using phases of a tailings facility, that is the planning and execution. Finally recomendations are given to optimise the handling with significant standards. N2 - Der Bericht ist Teil des von der Europäischen Gemeinschaft geförderten Forschungsprojektes 'Tailsafe'. Im Bericht werden Grundlagen der von Bemessungs- und Erkundungsprozeduren übersichtlich dargestellt und im Hinblick auf einen möglichst reibunglosen Ablauf zu allen Nutzungsphasen einer Tailings-Anlage ausgewertet. Schließlich werden Empfehlungen zur Optimierung der durch öffizielle Stellen zu verwendenden Regelwerke gegeben. KW - Bergeteich KW - Feldversuch KW - Experiment KW - Geotechnik KW - Hydrologie KW - Management KW - Arbeitsablauf KW - Reststoff KW - Bergbau KW - tailings dam KW - tailings facility Y1 - 2005 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20111215-7964 ER - TY - THES A1 - Schönhardt, Matthias T1 - Geostatistische Bearbeitung unsicherer Baugrunddaten zur Berücksichtigung in Sicherheitsnachweisen des Erd- und Grundbaus T1 - Handling of uncertain soil data with geostatistical methods for limit state considerations in geotechnics N2 - In der Dissertation werden die Unsicherheiten von Baugrundkenngrößen für die Erstellung von geologischen Halbraummodellen auf der Grundlage geostatistischer Methoden entgegen dem bislang üblichen Herangehen mit einbezogen. Infolge der unsicheren Kenngrößen ist das abgeleitete Halbraummodell aus unsicheren geologischen Homogenbereichen zusammengesetzt. In einem probabilistischen Sicherheitsnachweis werden die unsicheren Parameter der Grenzzustandsgleichung und das unsichere geologische Modell gemeinsam betrachtet. Die geostatistischen Methoden sind unterteilt in die experimentelle und theoretische Variographie sowie das Kriging. Die Berücksichtigung von unsicheren Eingangskenngrößen für die geologische Modellbildung führt zu Variogrammfunktionen mit unsicheren Parametern. Bis zum experimentellen Variogramm sind die Variogrammparameter und deren Unsicherheit analytisch nachvollziehbar beziehungsweise abschätzbar. In den weiteren Teilschritten der geostatistischen Modellbildung ist der Einfluss unsicherer Kenngrößen auf Teilergebnisse nur numerisch nachzuvollziehen. Für die umfangreichen Simulationen stand keine Software zur Verfügung. Als Teilleistung dieser Arbeit wurde hierfür die eigenständige Anwendung „GeoStat“ erstellt. Sie ermöglicht die Berechnung und Auswertung der Fortpflanzung von Unsicherheiten auf numerischem Weg in beliebigen Teilschritten bis hin zur geologischen Modellbildung. Mit dem Übergang vom experimentellen zum theoretischen Variogramm sind wesentliche Zusammenhänge zwischen der Unsicherheit der Kenngrößen und der Unsicherheiten der Parameter für das sphärische, das exponentielle und das Gauß’sche Modell mit den Ergebnissen aus GeoStat ableitbar. Der Schwellenwert dieser Funktionen ist proportional zur relativen Kenngrößenunsicherheit. Eine Abschätzung der oberen Schranke des Schwellenwertes und dessen Unsicherheit wird angegeben. Die Reichweite ist ein charakteristischer Kennwert des Untersuchungsgebietes. Die Parameterunsicherheiten der Variogrammfunktionen wirken sich in Relation zur Kenngrößenunsicherheit nur gering auf den Prognosewert am unbeprobten Ort infolge des Kriging aus. Die Varianz des Prognosewertes ist geringer als die Kenngrößenvarianzen, aber nicht vernachlässigbar klein. Es ist grundsätzlich zu unterscheiden, ob die Kenngrößenvarianzen ausschließlich durch unsichere Parameter der theoretischen Variogrammfunktion repräsentiert oder deren Eigenvarianzen zusätzlich im Kriging berücksichtigt werden. Mit der alleinigen Berücksichtigung der unsicheren theoretischen Variogrammparameter wird die Standardabweichung der Krigingprognose unterschätzt. Sie haben maßgeblichen Einfluss auf die Krigingvarianz als Modellvarianz und deren Standardabweichung. Mit der Einbeziehung der Kenngrößenunsicherheiten kann die Standardabweichung der Prognose realistischer simuliert werden. Sie hat keinen direkten Einfluss auf die Krigingvarianz. Der abgeleitete Unsicherheitsplot, ein Resultat dieser Arbeit, kombiniert die Modellunsicherheit des Krigings und die Varianz des Prognosewertes im unbeprobten Untersuchungsgebiet auf der Grundlage des Varianzenfortpflanzungsgesetzes. Für geotechnische Sicherheitsnachweise ist neben der Informationsdichte auch die Optimierung des geologischen Modells wesentlich. Dieses ist vom auszuwertenden Grenzzustand auf der Grundlage eines Sicherheitsnachweises abhängig, so dass vor der geostatistischen Baugrundmodellierung die Sensitivität der in den Grenzzustand eingehenden Kenngrößen zu untersuchen ist. Es hat sich gezeigt, dass die Erhöhung der Datengesamtheit für die geologische Modellbildung nur dann sinnvoll ist, wenn parallel die Unsicherheit der relevanten Kenngrößen im Sicherheitsnachweis innerhalb der unsicheren Homogenbereiche reduziert wird. Für den Referenzstandort führen äquivalent zur Berücksichtigung der unsicheren Steifemoduln die unsicheren Halbraummodelle zur erheblichen Zunahme der erforderlichen Fundamentabmessungen. Die Unsicherheit der Steifemoduln war maßgebender als die Unsicherheiten des Halbraummodells, obwohl die Datenbasis für die geostatistische Modellierung gering war. Bisher werden in probabilistischen Sicherheitsnachweisen zwar unsichere Kenngrößen, jedoch deterministische geologische Modelle betrachtet. Die unsicheren Kenngrößen innerhalb der Homogenbereiche eines geologischen Modells haben im aufgezeigten Sicherheitsnachweis zwar den maßgebenden Einfluss, doch sind die Unsicherheiten im geologischen Modell nicht zu vernachlässigen. Wege und Grenzen der Berücksichtigung dieses kombinierten Einflusses werden mit dieser Arbeit untersucht und aufgezeigt. Das Anwendungsbeispiel zeigt, dass die optimale geologische Modellbildung spezifisch für den Sicherheitsnachweis vorzunehmen ist. Werden die Unsicherheiten der Kenngrößen innerhalb der Homogenbereiche und unsicheren geologischen Modelle berücksichtigt, wird ein schärferes Abbild der Realität erreicht. N2 - In this dissertation uncertain soil data will be considerated as basis for the preparation of geological semispace models using geostatistical methods. As consequence of uncertain characteristic quantities the derived semispace model is composed of uncertain geological homogeneous layers. The uncertain parameters inside the limit state assumption and the uncertain semispace model will be combined for evaluations of an exemplary probabilistic limit state. The geostatistical methods can be subdivided in experimental variogram, theoretical variogram and kriging. The consideration of uncertain input values results in variogram functions with uncertain parameters. In the beginning the uncertainties can be described analytically. In general only numerical methods can be used for further analyses. For the necessary extensive range of simulations no suitable software applications exist. Hence as part of the dissertation the application “GeoStat” was developed. It enabled the calculation and evaluation of the uncertainty propagation in any sections. The parameter uncertainties of the variogram functions in relationship to the uncertainties of the characteristic values are normally secondary, but they can’t be neglected. It is to distinguish whether the uncertainty of the characteristic values will be considerated directly or trough the uncertain parameter of the theoretical variogram function. The latter assumption underestimates the variance of the kriging results. But the integration of the characteristic value uncertainty enables a better projection of the reality. Subsequently in the uncertainty plot as one result of the dissertation the model uncertainty (the krigingvariance) and the uncertainty of the kriging prognosis were combined. For geotechnical calculations is beside the information density also the optimization of the geological model essential. This depends on the chosen limit state function. Therefore in front of the geostatistical subsoil modelling the sensitivity of each integrated parameter is to investigate. It could be shown that the enlargement of the available soil data set is only useful when parallel the uncertainty of the relevant characteristic quantities will be reduced. Up to now in probabilistic limit state analyses the uncertain quantities will be considerated in connection with discrete subsoil models. The uncertain quantities inside the homogenous layers are dominant but the uncertainties of the semispace model are not negligible. Directions and borders in consideration of the combined influence were investigated. The example underlined that an optimal geological modelling depends from the chosen limit state assumption as well as the combined handling of uncertain characteristic values with uncertain homogeneous models lead to a better projection of reality. T3 - Schriftenreihe Geotechnik - 15 KW - Geostatistik KW - Unsicherheit KW - Geotechnik KW - Statistik KW - Bayes-Entscheidungstheorie KW - Inferenzstatistik KW - Variographie KW - Kriging KW - Baugrundmodell KW - Fehlerfortpflanzung KW - Visualisierung KW - variographie KW - kriging KW - uncertain data KW - geostatistic KW - semispace model Y1 - 2005 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20050922-7014 ER -