Seismic site classification from HVSR data using the Rayleigh wave ellipticity inversion: A case study in Singapore

2021

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.12989/eas.2021.21.3.231
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Shear wave velocity (Vs) profile is one of the critical geotechnical measurements of soil layers for seismic hazard assessment and liquefaction potential evaluation. Enhancing the effectiveness of in-situ Vs profiling by reducing time and cost is of great interest. For that reason, this study aims at assessing Vs profile generation from a single-station three-component geophone with additional borehole log data for constraining parameter space. Based on multichannel analysis of surface waves (MASW), and microtremor array Measurements (MAM) conducted previously at seven sites located in Bukit Timah Granite, Singapore, this study utilized HVSR signals for Rayleigh wave ellipticity (ellipticity curve) inversion with additional inversion constraint using borehole log data. The resulting Vs profiles and reference Vs profiles from MASW and MAM were quantitatively compared using average Vs of 30 m (Vs30). The profiles generated from ellipticity curve inversion revealed a good agreement with Vs reference profiles. Vs30 based site classification results also indicated a good fit of two test results. Therefore, HVSR measurements for further ellipticity curve inversion, with already available borehole log data for constraint, is considered as a promising cost and time-effective site classification approach.