論文の概要: Monitoring the risk of a tailings dam collapse through spectral analysis
of satellite InSAR time-series data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00781v2
- Date: Fri, 3 Feb 2023 12:28:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-06 12:07:36.550057
- Title: Monitoring the risk of a tailings dam collapse through spectral analysis
of satellite InSAR time-series data
- Title（参考訳）: 衛星insar時系列データのスペクトル解析によるテーリングダム崩壊リスクのモニタリング
- Authors: Sourav Das, Anuradha Priyadarshana, Stephen Grebby
- Abstract要約: 斜面モニタリングの目的は、安定性問題の前兆を検出することである。
この情報は、差し迫った失敗のタイミングや確率を予測するために使われる。
本研究では, スペクトル法とInSAR変位時系列データの2次統計特性を組み合わせることで, 不安定な変形状態への遷移の兆候を明らかにすることができることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.27651593877935
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Slope failures possess destructive power that can cause significant damage to
both life and infrastructure. Monitoring slopes prone to instabilities is
therefore critical in mitigating the risk posed by their failure. The purpose
of slope monitoring is to detect precursory signs of stability issues, such as
changes in the rate of displacement with which a slope is deforming. This
information can then be used to predict the timing or probability of an
imminent failure in order to provide an early warning. In this study, a more
objective, statistical-learning algorithm is proposed to detect and
characterise the risk of a slope failure, based on spectral analysis of
serially correlated displacement time series data. The algorithm is applied to
satellite-based interferometric synthetic radar (InSAR) displacement time
series data to retrospectively analyse the risk of the 2019 Brumadinho tailings
dam collapse in Brazil. Two potential risk milestones are identified and signs
of a definitive but emergent risk (27 February 2018 to 26 August 2018) and
imminent risk of collapse of the tailings dam (27 June 2018 to 24 December
2018) are detected by the algorithm. Importantly, this precursory indication of
risk of failure is detected as early as at least five months prior to the dam
collapse on 25 January 2019. The results of this study demonstrate that the
combination of spectral methods and second order statistical properties of
InSAR displacement time series data can reveal signs of a transition into an
unstable deformation regime, and that this algorithm can provide sufficient
early warning that could help mitigate catastrophic slope failures.
- Abstract（参考訳）: 斜面崩壊は破壊力を持ち、生命とインフラの両方に大きな損傷を与える。
したがって、不安定な斜面をモニタリングすることは、その失敗によって引き起こされるリスクを軽減するために重要である。
斜面モニタリングの目的は,斜面が変形する変位率の変化など,安定性問題の前兆を検出することである。
この情報は、早期警告を提供するために、差し迫った失敗のタイミングや確率を予測するのに使うことができる。
本研究では, 直列相関変位時系列データのスペクトル解析に基づいて, より客観的な統計的学習アルゴリズムを提案し, 斜面崩壊のリスクを検出し, 特徴付ける。
このアルゴリズムは、衛星ベースのインターフェロメトリ合成レーダー(InSAR)の変位時系列データに適用され、ブラジルにおける2019年のブルマディンホ尾翼ダム崩壊のリスクを遡及的に分析する。
2つの潜在的なリスクマイルストーンが特定され、決定的だが突発的なリスクの兆候(2018年2月27日 - 2018年8月26日)と、尾根ダムの崩壊の差し迫ったリスク(2018年6月27日 - 2018年12月24日)がアルゴリズムによって検出される。
重要なのは、2019年1月25日のダム崩壊の少なくとも5ヶ月前には、この障害リスクの前兆が検出されることだ。
本研究の結果は,insar変位時系列データのスペクトル法と2次統計特性の組み合わせにより,不安定な変形状態への遷移の兆しが明らかとなり,このアルゴリズムは破壊的斜面崩壊を緩和するのに十分な早期警告を与えることができることを示した。
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