Resumen de Bayesian network methodology for decision support in forensic geotechnical engineering
- español
Los recientes avances de la ingeniería han aumentado la expectativa de la comunidad de que las obras civiles funcionen con seguridad. Ocasionalmente, algunas de estas obras fallan debido a errores humanos o al comportamiento imprevisible de los materiales. La ingeniería forense es la rama de la ciencia forense encargada de investigar las fallas en ingeniería. Los métodos científicos utilizados por la ingeniería forense garantizan que las conclusiones sobre las causas de una falla provengan de procesos de investigación confiables. Sin embargo, en el caso de fallas geotécnicas, la incertidumbre inherente a los materiales de suelo y roca, las dificultades en la recolección de evidencia y la multiplicidad de escenarios de falla (hipótesis) suponen un reto para identificar las verdaderas causas de falla. En consecuencia, las conclusiones relacionadas con las causas de fallas geotécnicas algunas veces lucen arbitrarias y sesgadas porque se basan principalmente en el juicio de los expertos. Las herramientas probabilísticas bayesianas pueden apoyar la toma de decisiones sobre las causas de fallas geotécnicas. Esta tesis presenta una metodología bayesiana de apoyo a la toma de decisiones en ingeniería geotécnica forense utilizando dos técnicas probabilísticas: Inferencia bayesiana empleando las técnicas posterior odds ratio y Redes Bayesianas. La metodología compara probabilísticamente las hipótesis formuladas como causas de una falla y evalúa la influencia de la cantidad de información (evidencia) incluida en el análisis. Se presentan dos problemas de referencia y un caso de estudio para su validación. La metodología bayesiana identifica la causa más probable de la falla, incluso cuando la cantidad de evidencia es escasa. Además, su aplicación mejora la toma de decisiones relacionadas con las causas de fallas geotécnicas.
- English
Recent advances in engineering have increased the community’s expectation for civil engineering works to operate safely. Occasionally some of these works fail because of human errors or the unpredictable behavior of materials. Forensic engineering is the branch of forensic science in charge of investigating those engineering failures. Scientific methods used in forensic engineering guarantee that conclusions regarding the causes of an engineering failure come from reliable investigation processes. However, in the case of geotechnical failures, the inherent uncertainty of soil/rock materials, difficulties in evidence collection, and multiplicity of failure scenarios (hypotheses) pose a challenge in identifying the actual causes of failure. Therefore, conclusions about the causes of geotechnical failures sometimes seem arbitrary and biased because they are mainly based on expert judgment. Bayesian probabilistic tools can support decision-making about the causes of geotechnical failures. This thesis presents a Bayesian methodology for decision support in forensic geotechnical engineering based on two probabilistic techniques: Bayesian inference via posterior odds ratio and Bayesian Networks. The methodology compares probabilistically the hypotheses formulated as causes of failure and evaluates the influence of the amount of information (evidence) included in the analysis. Two benchmark problems and a case study were used to validate the applicability of the methodology. The results show that the Bayesian methodology identifies the most likely cause of a geotechnical failure, even when the amount of evidence is sparse. The use of the proposed methodology improves decision-making processes related to the causes of geotechnical failures. (Texto tomado de la fuente)
