论文:A cost-benefit analysis of sensor quality and spatial density for rapid regional post-event seismic damage assessment: Application to Istanbul. Soil Dynamics and Earthquake Engineering. 2022.
作者:程庆乐,廖文杰,费一凡等
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传感器精度越好、布置密度越大,震害评估的精度肯定会越高,但是考虑到实际预算限制,不可能无限提高其精度和密度。定量评价传感器质量和空间密度对震害评估结果的影响可以为强震台网的布置提供重要参考信息。但目前强震台网密度和传感器噪音对震害评估结果的影响仍不清楚,因此,我们提出了传感器质量和密度对震后快速评估影响的成本效益分析方法。
该方法模拟了不同传感器的噪音大小和密度高低,并通过基于时程分析的区域建筑震后快速评估方法对比不同传感器布置方案下的震害评估的准确率,以此来定量评价传感器密度和质量对区域建筑震后快速评估的影响。以土耳其伊斯坦布尔Zeytinburu区为例对所提出的方法进行了详细的实例分析。
主要结论有:(1)在传感器仪器精度可以接受时,传感器的数量相比于其质量对提高震害评估的准确率更为显著;(2) 所提出的方法能够考虑传感器故障、人口密度的影响;(3)能够定量考虑传感器密度和质量对震害快速评估结果的影响,为设计固定预算下的最优传感器布置方案提供重要手段。
一、研究背景
强震台网所记录的强震动记录能够为震害评估提供关键的地震输入信息,能显著提高震害评估的准确性,如USGS的PGAER系统和我们课题组提出的RED-ACT系统。
显然,强震台网所使用的传感器数量越多、质量越好,得到的地震动输入场就越精准,震害评估结果越可靠。但是,传感器数量的增加和精度的提高自然会带来成本问题。目前,传感器质量和空间密度对震后快速评估结果的影响仍不清楚,为此,我们与UCLA的E.T.教授课题组合作研究了传感器质量和密度对震后快速评估影响的成本效益分析方法。
二、方法和框架
要想开展此研究需要三个关键技术:
(1) 地震动插值技术
地震动插值技术主要是用来根据已有的强震动记录构造分析区域的地震动输入场。在有限的台站记录的基础上采用了我们提出的地震动插值技术,从而构建出一个加密的地震动场,方法基本流程如图1所示,相比传统的最近点输入的方法,地震动插值技术能够有效提高震害评估的准确度(详见:新论文:基于实测地震记录的区域地震动场模拟方法)。并且相比于广泛使用的ShakeMap插值方法,我们提出的地震动构造方法在局部地震动场加密中更具有优势(相关阅读:新论文 | 强震台网密度对震害评估的影响)。
(2) 传感器所测地震动模拟方法
传感器所测地震动模拟方法主要用于模拟不同类型传感器所测到的强震动记录。采用超算模拟的地震动时程场,即为Benchmark地震动(感谢文阳的地震动支持),采用MATLAB滤波函数进行传感器采集地震动的模拟(感谢Farid的代码支持),然后再给地震动加上不同强度的高斯白噪声以简要的模拟不同传感器品质(相关阅读:提升震害分析精度,更多数量 or 更高质量的加速度计? | 新论文:加速度计类型对地震动记录和震损评估的影响)。
我们本次选用了三种传感器,即低品质(Low-sensor)、中品质(Mid-sensor)、高品质(High-sensor)加速度计(利益无关,所以隐去传感器名称)。通过与厂家和专家的咨询,不同传感器的成本如表1所示,我们考虑了传感器硬件、台站建设、安装、运营维护等的费用,对于运营年限等参数,我们也开展了参数敏感性分析,详见论文。
表1 不同类型传感器费用(单位:美元)
(3) 区域建筑震害评估方法
区域建筑震害评估方法主要用于评估不同传感器布置方案下区域建筑的震害。目前,非线性时程分析已被广泛应用于区域震害评估,它在准确性和结果可读性方面具有突出优势。为了充分考虑强震台网记录的地震动的完整特征,我们采用非线性时程分析方法来进行震害评估,即采用城市抗震弹塑性分析的开源框架来完成震害评估(详见:新论文:城市抗震弹塑性分析的开源框架,Earthquake Spectra, 2020)。
建筑破坏状态一般是震后快速评估时所关心的指标,因此我们通过式(1)所定义的震害评估准确率R来考虑传感器对震害结果的影响:
N为分析区域总的建筑数量,Nds_same为分析区域采用构造地震动和目标地震动计算得到的建筑破坏状态一致的数量,用R来衡量不同质量和密度强震台网的效益。
在集齐三个关键技术后,我们就可以提出传感器质量和密度对震后快速评估影响的成本效益分析方法了,如下图所示。
三、伊斯坦布尔案例研究
3.1 案例区域及地震情境介绍
案例研究所选择的区域为土耳其伊斯坦布尔市的Zeytinburnu区,采用基于宽带Green函数的加州大学圣巴巴拉分校(UCSB)方法进行断层破裂和地震动传播模拟,模拟的地震情境震级为Mw6.4,在分析区域建立250 m×250 m的网格,采用地震情境模拟方法得到每个网格点处地震动时程,其PGA分布如图2所示。案例区域面积约为12 km2,共包括12343栋建筑,建筑层数分布如图2所示。
图2 案例区域、建筑楼层分布及目标地震动场PGA分布
3.2 传感器质量和密度对震害评估结果的影响
我们综合考虑传感器密度、质量对震害评估结果的影响。传感器的数量设定为5-160,间隔为10个。每个数量下,随机确定三种传感器的数量和位置,共设计300种方案。采用本文所提出的方法,计算每种方案下的震害评估的准确率,结果如图3所示。
当强震台网布设的预算为60万美元时,此时最优的传感器布置方案和对比布置方案布置如图4所示。可以看到该布置方案中使用了更多的Mid-sensor(122个),此时的震害评估的准确率为90.1%,而对比案例使用了更多的High-sensor(54个),此时的震害评估的准确率为83.3%。这说明对于案例工况,传感器的数量相比于其质量对提高震害评估的准确率更为显著。
图3 传感器费用与震害评估准确率之间的关系
图4 最优布置方案与其他方案对比
另外,本文提出的方法具有很好的适用性,可以考虑传感器发生故障、人口密度等的影响。
(1) 考虑传感器故障
我们知道传感器质量越好一般发生故障的概率就相对较低,为此,我们假设三类传感器发生故障的概率分别为0.1,0.3和0.5,基于我们所提出的方法就可以在分析中考虑传感器故障的影响,结果如图5所示,可以看到,在考虑传感器故障后,震害评估的准确率显著下降,并且在最优布置方案中High-sensor使用的数量从98增加到147,这说明在考虑传感器故障的影响因素后,High-sensor对提高震害评估准确率的权重提高了。
图5 考虑传感器故障后费用与震害评估准确率的关系
(2) 考虑人口密度的影响
我们知道强震传感器一般会布置在人口密集的地方,采用所提出的方法也可以考虑人口密度的影响。我们重新定义震害评估的准确率为:
Rpop为考虑人口密度影响的震害评估准确率,P为分析区域总人口数,N为分析区域台站总数,Pi为第i个台站处人口数。Ri为第i个台站处震害评估准确率,Ni,ds为第i个台站处破坏状态一致的建筑数量,Ni为第i个台站周边建筑数。
考虑人口密度前后最优传感器布置如图6所示,可以看到,在人口密集的红色框中,考虑人口密度的传感器布置方法在此区域布置了更多传感器(14个)。
图6 考虑人口密度影响前后最优布置方案对比
四、小结
本研究提出了一套传感器质量和密度对震后快速评估影响的成本效益分析方法,希望能够为强震台网的建设提供一些参考。本研究属于初步探索,尚有很多不足,请各位读者指正,我们后续也将开展更深入的研究。
五、致谢
感谢加州大学洛杉矶分校(UCLA)的Prof. Ertugrul Taciroglu和他的学生Dr. Wenyang Zhang、Dr. Peng-Yu Chen、Dr. Farid Ghahari、Ms. Viviana Vela为本研究提供的指导和帮助。感谢Özyeğin University的Assoc. Prof. Asli Kurtulus为本研究提供的数据支持。
主要参考文献:
Lu X Z, McKenna F, Cheng Q L, et al. An open-source framework for regional earthquake loss estimation using the city-scale nonlinear time history analysis[J]. Earthquake Spectra, 2020, 36(2): 806-831.
Lu X Z, Cheng Q L, Tian Y, et al. Regional ground‐motion simulation using recorded ground motions[J]. Bulletin of the Seismological Society of America, 2021, 111(2): 825-838.
Cheng Q, Fei Y, Lu X, et al. Influence of Sensor Density on Seismic Damage Assessment: A Case Study for Istanbul[J]. Bulletin of the Seismological Society of America, 2022.
Liao W J, Fei Y F, Ghahari F, et al. Influence of accelerometer type on uncertainties in recorded ground motions and seismic damage assessment[J]. Bulletin of Earthquake Engineering, 2022, 20(9): 4419-4439.
Zhang W Y, Restrepo D, Crempien J G F, et al. A computational workflow for rupture‐to‐structural‐response simulation and its application to Istanbul[J]. Earthquake Engineering & Structural Dynamics, 2021, 50(1): 177-196.
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