MỞ ĐẦU 1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI Với tốc độ phát triển đô thị như hiện nay của Tp. Hồ Chí Minh và các tỉnh lân cận thì việc xây dựng và quy hoạch hệ thống đường giao thông nội ô và các đường vành đai, đặt biệt là các tuyến đường cao tốc đi qua các địa phận của thành phố và các tỉnh lân cận là một nhu cầu cấp bách và cấp thiết cho sự phát triển thành phố và các tỉnh lân cận. Để có được giải pháp nền móng hiệu quả cho các tuyến đường cao tốc này, các nhà thiết kế cần có những dữ liệu địa chất công trình đáng tin cậy và được thu thập từ những phương án khảo sát địa chất công trình (ĐCCT) khác nhau.
Để hạn chế được các tác động địa chất gây ra cho nền đất, đánh giá những nguyên nhân sai số trong quá trình khảo sát (có thể có) thì ngoài phương pháp đánh giá của chuyên gia thì còn có thêm công cụ mới đó là các bản đồ nội suy, bản đồ cấu trúc nền trong không gian ba chiều trên cơ sở dữ liệu ĐCCT đã được thu thập trước đó. Đó là lý do hình thành đề tài luận văn “Ứng dụng địa thống kê để đánh giá sự phân bố các lớp đất nền tuyến đường cao tốc Bến Lức – Long Thành từ Km16+600 đến Km20+175”. MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU Đề tài “Ứng dụng địa thống kê để đánh giá sự phân bố các lớp đất nền tuyến đường cao tốc Bến Lức – Long Thành từ Km16+600 đến Km20+175” nhằm mục đích nghiên cứu, phân tích, đánh giá sự phân bố các lớp đất nền dựa trên ứng dụng mô hình toán của các phương pháp nội suy trong địa thống kê, cụ thể là phương pháp Ordinary Kriging và lập mô hình khối trong không gian ba chiều. PHẠM VI NGHIÊN CỨU Trong khuôn khổ của luận văn, do tác giả chỉ được thực hiện trong thời gian có hạn từ tháng 08/2013 đến tháng 12/2013 nên đề tài luận văn tập trung nghiên cứu, đánh giá quy luật phân bố các lớp trầm tích, lập các bản đồ nội suy, bản đồ sai số nội suy và xây dựng mô hình ba chiều cấu trúc nền địa chất tuyến đường Cao tốc từ Km16+600 đến Km20+175 thuộc dự án tuyến đường Cao tốc Bến Lức – Long Thành.
NỘI DUNG NGHIÊN CỨU Đánh giá quy luật phân bố của các lớp trầm tích từ Km16+600 đến Km20+175 trong tầng cấu trúc Pleistocene đến Holocene. Khảo sát các đặc trưng thống kê của tập dữ liệu ở các hố khoan trong tuyến nghiên cứu bằng bộ phần mềm Minitab 16. Sử dụng phần mềm địa thống kê để xây dựng các bản đồ nội suy; bản đồ sai số nội suy của các phức hệ thạch học đã nghiên cứu trước đó và xây dựng mô hình ba chiều của các phức hệ thạch học trong tuyến nghiên cứu. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Kế thừa dữ liệu thông tin từ các hố khoan khảo sát địa chất công trình trong khu vực tuyến nghiên cứu.
Tổng hợp thống kê xử lý số liệu từ các hố khoan khảo sát địa chất công trình trong khu vực tuyến nghiên cứu. Ứng dụng các bộ phần mềm chuyên môn, cụ thể là các bộ phần mềm ILWIS 3. ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU Ứng dụng phương pháp địa thống kê, cụ thể là phương pháp nội suy Ordinary Kriging để nghiên cứu; đánh giá và lập bản đồ nội suy, bản đồ sai số nội suy, bản đồ khối từ dữ liệu khảo sát địa chất ban đầu trong khu vực nghiên cứu. Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI Đề tài là công trình khoa học đầu tiên nghiên cứu, ứng dụng phương pháp địa thống kê để lập bản đồ nội suy; bản đồ sai số nội suy và xây dựng mô hình không gian ba chiều cho tuyến đường Cao tốc Bến Lức – Long Thành từ km16+600 đến km20+175.
Kết quả nghiên cứu sẽ giúp cho các nhà địa chất, các nhà thiết kế phân tích, đánh giá những điều kiện địa chất trong khu vực cần nghiên cứu. CƠ SỞ TÀI LIỆU CỦA ĐỀ TÀI Tác giả sử dụng 91 hố khoan khảo sát địa chất công trình với độ sâu tối đa là 80m trong khu vực tuyến Cao tốc Bến Lức – Long Thành từ km16+600 đến km20+175 để nghiên cứu. CƠ SỞ LÝ THUYẾT PHƯƠNG PHÁP ĐỊA THỐNG KÊ 1. Cơ sở lý thuyết Phương pháp địa thống kê cho phép các nhà địa chất có những thông tin mới về đối tượng nghiên cứu bằng các phương pháp phân tích, thống kê có xem xét tới vị trí và mối quan hệ không gian của các điểm quan sát.
Từ đó, các nhà địa chất có được những luận chứng nhanh chóng và cơ sở khoa học về cấu trúc nền đất và các nhà thiết kế cũng sẽ đưa ra phương án thiết kế tối ưu nhất. Địa thống kê sử dụng rộng rãi trong các ngành kỹ thuật: khai thác mỏ, địa chất dầu khí, địa chất thủy văn, khí tượng, hải dương học, địa hóa học, lâm nghiệp, nông nghiệp… Ở các nước phương Tây, địa thống kê đã trở thành một công cụ không thể thiếu được của các nhà địa chất. Tuy nhiên, ở Việt Nam phương pháp này còn quá mới mẻ, chưa được quan tâm, nghiên cứu ứng dụng một cách đúng mực. Nguyên lý của địa thống kê Địa thống kê xem đối tượng nghiên cứu là một trường hình học và xác định qui luật biến đổi không gian của các giá trị nghiên cứu tại từng thời điểm.
Tham số địa chất được xem như là biến không gian với một loạt các đặc tính: Miền xác định, sự chuyển tiếp và tính dị hướng. Để xem xét sự biến đổi của tham số nghiên cứu, trong địa thống kê dùng semi-variogram với biểu thức toán học là: ଵ ଵ ሺሻ ߛሺ݄ሻ ൌ ଶ Ǥ ሺሻ Ǥ σୀଵሺܼሺݔ ݄ሻ െ ܼሺݔ ሻሻଶ (1.1) Trong đó: h – là khoảng cách giữa hai điểm tính toán Z –là giá trị của tham số nghiên cứu N (h) – là số cặp nghiên cứu với khoảng cách h 1. Các mô hình semi-variogram Mô hình Semi-variogram được dùng như một công cụ để mô tả định lượng các đặc trưng về địa chất do các đặc trưng đó đều xuất hiện về lượng trong semi- variogram. 16 Từ đồ thị semi-variogram (hình 1.1) có thể rút ra những thông tin về những vấn đề sau: • Sự liên tục của các tham số nghiên cứu.
Tính chất này phản ánh qua sự gia tăng nhanh chóng của giá trị γ (h) trong khoảng nhỏ hơn của h. • Mỗi một điểm nghiên cứu có một đới ảnh hưởng của nó. Ngoài giới hạn đó, ảnh hưởng của mẫu không còn. Trên semi - variogram đới đó được thể hiện bằng đường cong.
Hết đới ảnh hưởng đồ thị hầu như là một đường thẳng. • Tính dị hướng thể hiện ở độ dốc, chiều rộng đới ảnh hưởng…trên các semi-variogram khác nhau.1: Các thông số semi-variogram.com Nugget (C0): theo lý thuyết đó là giá trị không của semi-variogram tại gốc, nếu nó khác không đáng kể và khoảng cách khác không thì giá trị semi- variogram này gọi là Nugget. Nugget đại diện cho các biến ở những khoảng cách nhỏ hơn khoảng cách giữa các mẫu điển hình, bao gồm cả sai số ngẫu nhiên do bản chất của dữ liệu. Sill (C0 +C): là giá trị mà tại đó giá trị semi-variogram không tăng.
Range (a): khoảng cách tính từ gốc đến vị trí mà tại đó đạt giá trị Sill. 17 Dựa vào hình dáng các semi-variogram (hình 1.2) các nhà địa thống kê đã chia ra một số kiểu mô hình semi-variogram như (Spherical, Linear, Exponential, Gaussian, Circular, Power…). Các công thức thực nghiệm tổng quát ứng với các mô hình semi-variogram Mô hình semi-variogram Công thức thực nghiệm tổng quát Linear γ (h) = C0 + C*h nếu 0 < h ≤ a ଷ ଵ γ (h) = C0 + C[ଶ െ ଶ ሺ)3] nếu 0 < h ≤a Spherical γ (h) = C0 + C nếu h > a ଶ ଶ γ (h) = C0 + C[గ ඥͳ െ ሺ݄Ȁܽሻଶ + గarcsin] nếu h < a Circular γ (h) =C0+C nếu h ≥ a γ (h) = C0 + C[ͳ െ ሺെ ሻሿ nếu h > 0 Exponential γ (0) = 0 మ γ (h) = C0 + C[ͳ െ ሺെ మሻሿ nếu h > 0 Gaussian γ (0) = 0 Hình 1.2: Các kiểu mô hình semi-variogram 18 1. Các phương pháp nội suy Kriging Phương pháp nội suy Kriging được D.
Krige (Kỹ sư mỏ người Nam Phi) công bố lần đầu tiên vào năm 1951 khi ông ta phát hiện sự phụ thuộc tuyến tính giữa phương sai logarit của hàm lượng vàng trong mẫu lõi khoan với logarit diện tích của vỉa ở mỏ vàng Vitvatresran. Sau đó phương pháp này được nhà toán học người Pháp Matheron hoàn thiện cơ sở lý thuyết toán (1963). Phương pháp nội suy Kriging khảo sát mối quan hệ giữa sự biến động của dữ liệu theo vị trí của chúng trong không gian dựa trên semi-variogram, từ đó rút ra mô hình toán phản ánh mối quan hệ này. Nhờ vào mô hình toán, các nhà nghiên cứu có thể dự báo được giá trị của dữ liệu nội suy ở những vị trí chưa có số liệu khảo sát thực tế.
Các bước tiến hành nội suy Kriging như sau: 1) Khảo sát các đặc trưng thống kê của tập dữ liệu, đặc biệt chú ý đến tính phân bố chuẩn của dữ liệu. Nếu dữ liệu không có phân bố chuẩn thì phải chuyển dạng dữ liệu để thỏa mãn yêu cầu này. 2) Xây dựng biểu đồ semi-variogram. Biểu đồ semi-variogram phản ánh mối quan hệ sự biến thiên của dữ liệu với khoảng cách giữa các điểm này.
3) Lựa chọn mô hình semi-variogram thích hợp với tập dữ liệu. Quy luật quan hệ của sự biến động của dữ liệu với khoảng cách giữa chúng được xấp xỉ bằng một trong các hàm số đã được xác định trước (hàm Spherical, Linear, Exponential, Gaussian, Circular, Power…). 4) Tiến hành nội suy theo mô hình đã chọn. Có nhiều thuật toán nội suy Kriging, mỗi thuật toán được phân biệt bằng cách làm thế nào để xác định giá trị trung bình và được sử dụng trong suốt quá trình dự báo.
Tuy nhiên, liên quan đến đề tài nghiên cứu, ở đây tác giả giới thiệu ba thuật toán nội suy là Ordinary Kriging, Universal Kriging và Indicator Kriging. Kriging thông thường (Ordinary Kriging – OK) Lý thuyết về biến khu vực giả định rằng sự biến thiên của một biến số Z trong không gian do sự biến thiên của hai thành phần: • Thành phần toàn cục: Thành phần này liên quan đến giá trị trung bình và 19 quy luật biến động trên toàn vùng nghiên cứu. Các giá trị này thường là hằng số, gọi là [µ (s)]. • Thành phần cục bộ: Được xem như là sự biến thiên mang tính cục bộ của biến số Z, được gọi là [ (s)].