Bestemmelse av Soil Behaviour Type (SBT) fra Cone Penetration Tests (CPT)
Hovedmålet med denne masteroppgaven er å utvikle og evaluere SBT-prediksjoner fra CPT uten bruk av laboratoriedata.
Den geotekniske bransjen omfavner i økende grad digitale teknologier, hvilket har et stort potensial til å forbedre effektivitet, tilrettelegge for samarbeid og øke kvaliteten på tjenestene. Field Manager data-plattformen ble nylig lansert av NGI og har allerede etablert seg som en sentral aktør i denne digitaliseringen. Field Manager-plattformen tilbyr en skybasert løsning for lagring, visning og deling av geotekniske grunnundersøkelsesdata.
Dette masterprosjektet har som mål å skape en metodikk for automatisert, tidlig-fase jordklassifisering innenfor Field Manager, ved å benytte data fra CPT. CPT er en utbredt in-situ testmetode innen geoteknikkfeltet, og blir brukt for å dedusere ulike parametere og vurdere jordens oppførsel. Typisk anvendes CPT for å bestemme Soil Behaviour Type (SBT), som gir innsikt i jordsammensetningen på hver dybde målt under testen.
Tradisjonelt avhenger utledningen av SBT på empiriske korrelasjoner. Disse korrelasjonene avhenger typisk av in-situ vertikal spenning, som igjen beregnes fra jordens enhetsvekt bestemt gjennom laboratorietester. I de tidlige stadiene av grunnundersøkelser, når resultater fra laboratorietester ikke er tilgjengelige, er det ikke uvanlig å anta jordens enhetsvekt for å vurdere SBT. Interessant nok kan noen korrelasjoner bestemme SBT uten behov for in-situ vertikal spenning eller laboratoriedata.
Evaluering av nøyaktigheten til disse korrelasjonene, spesielt i sammenligning med kjente steder hvor både in-situ spenninger og jordtyper har blitt nøyaktig identifisert gjennom laboratorietester (f.eks. partikkelstørrelsesfordeling og Atterberg-grenser), er verdt å undersøke. Denne vurderingen kan avdekke at visse korrelasjoner er spesielt effektive for bestemte regioner i Norge. Videre kan det føre til justeringer i korrelasjonene, noe som øker deres anvendelighet over bredere områder.
Avhengig av funnene, kan dette arbeidet føre til publikasjoner og/eller bli inkorporert i Field Manager.
Bakgrunn
Studenten som deltar i dette prosjektet bør ha en generell geovitenskapsbakgrunn i tillegg til programmeringserfaring i python.
