Hierarkkinen Bayes-malli tunnelin vaurioiden ennustamiseen

Abstract

Ennakoiva kunnossapito säästää aikaa ja rahaa. Tässä työssä sovitetaan kallioon louhitun tunnelin vaurioaineistoon hierarkkinen Bayes-malli, jolla vaurioiden kehittymistä voi ennustaa. Ennusteiden avulla kunnossapitoa voi kohdentaa tarvealueille ennakoivasti ja ehjäksi ennustetuilla alueilla tarkastusväliä voi harventaa. Aineistona tässä työssä käytetään käytetyn ydinpolttoaineen loppusijoituslaitoksen ONKALO®n ajotunnelin vaurioita, joita on kerätty vuosina 2016--2020.

Yleisesti tunnelissa voi esiintyä useita eri vauriotyyppejä. Valittu hierarkkinen Bayes-malli huomioi spatiaalisen riippuvuuden lisäksi myös vauriotyyppien väliset riippuvuudet satunnaisvaikutusten korreloituneisuudella. Ajallinen kehitys puolestaan mallinnetaan satunnaisvaikutusten odotusarvon kautta autoregressiivisesti. Bayesiläinen lähestymistapa mallintamisessa mahdollistaa mallin sovituksen, vaikka aineistossa on puuttuvaa tietoa, kunhan tietyt edellytykset ovat voimassa.