McGill University의 연구원들은 지진으로 인해 교량이 손상될 가능성을 평가하는 보다 효율적인 방법을 개발했습니다.이 정보는 당국이 긴급 대응 계획을 업그레이드하고 개선하기 위한 인프라의 우선순위를 정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

에서공부하다에 출판됨지진 공학 및 구조 역학, 연구자들은 지진 취약성 모델이라는 중요한 도구에 집중합니다.지금까지 이러한 모델을 생성하려면 수십만 번의 시뮬레이션이 필요했기 때문에 프로세스가 느리고 비용이 많이 들었습니다.결합한 새로운 방식통계적 기법그리고인공지능, 70번의 시뮬레이션만 필요합니다.

연구원들은 고급 기술을 사용하여 지진 위험을 평가하는 더 스마트하고 빠른 방법을 만들었습니다.새로운 유형의 교량이 연구에 추가되면 이러한 새로운 모델은 자동으로 조정되어 최신 안전 평가를 보장할 수도 있습니다.

새로운 모델은 자세한 위험 지도를 생성하는 시스템에 통합되어 공무원이 더 나은 비상 경로를 계획하고 강화가 필요한 교량의 우선 순위를 정하는 데 도움이 될 수 있습니다.이는 지진이 발생하기 쉬운 지역에서 매우 중요하며 위기 상황에서 더 빠르고 효과적인 대응을 가능하게 합니다.

"결과는 환경 보호를 위해 필수적입니다.다리전 세계 지진 지역의 인프라.이를 통해 의사 결정자들은 응급 구조원들이 다가오는 강력한 지진에 더 잘 대비하고, 계획하고, 대응할 수 있도록 비상 교통 경로를 식별할 수 있게 될 것입니다."라고 토목 공학과의 수석 저자이자 조교수인 Yazhou Xie가 말했습니다.

이번 연구 결과는 지진 발생 후 개별 교량의 성능이 전체 교통 네트워크에 어떤 영향을 미칠지 결정하는 데 도움이 될 수도 있습니다.이러한 통찰력은 정책 입안자들이 지진 위협에 직면한 도시의 회복력을 강화하는 방법에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

추가 정보:Chunxiao Ning 외, 가우시안 프로세스 회귀 및 활성 학습을 통해 다중 구성 요소 교량 포트폴리오의 효율적인 지역 지진 취약성 평가 지원,지진 공학 및 구조 역학(2024).DOI: 10.1002/eqe.4144