Incorporating an assessment of uncertainty into estimates of in situ stress in rock as a function of depth

ABSTRACT: Characterising the in situ stress state is important for all underground engineering projects, but is particularly so for safety-critical projects such as nuclear waste repositories. Although extensive campaigns are often mounted to robustly determine the in situ stress state, preliminary estimates may be apply the simple assumption that the state of stress is relatedto depth below ground. Such estimates are usually based on linear regression of principal stress magnitudes with depth, but as this ignores the tensorial nature of stress they are, strictly, incorrect. In this paper, we use Bayesian linear regression of stress components to obtain estimates of mean stress components and hence magnitudes and orientations of principal stresses. together with the uncertainty associated with these. The analysis is performed using over 100 overcoring data obtained at a potential nuclear waste repository site in granite in Sweden.

RÉSUMÉ: La caractérisation de l'état des contraintes in situ à une profondeur cible est importante pour tous les projets d'ingénieriesouterrains, mais particulièrement critique pour les projets sensibles tels que les sites de stockage nucléaires. Même si descampagnes extensives sont souvent lancées dans le but d'estimer les contraintes in situ, les analyses préliminaires peuventêtre basées sur la simple supposition d'une relation entre l'état des contraintes et la profondeur. Les estimationspréliminaires basées sur la régression présument souvent une relation linéaire entre les contraintes principales et laprofondeur, parfois en incluant l'orientation des contraintes principales. Comme ces méthodes ne respectent pas la naturetensorielle des contraintes, strictement, elles sont incorrectes. Pour cet article, nous utilisons la régression linéairebayésienne des composantes des contraintes pour faire l'estimation des valeurs moyennes ainsi que l'incertitude reliée à cesvaleurs. Par la suite, nous indiquons comment la régression des valeurs moyennes et des intervalles de crédibilité peut êtreutilisée pour estimer l'incertitude de l'état des contraintes, en ce qui concerne les composantes cartésiennes, ainsi que lescontraintes principales (orientations et magnitudes). L'analyse est réalisée en utilisant plus de 100 échantillons desurcarottage en granite obtenus d'un site de stockage potentiel en Suède.