Оценка моделей Lasso и Ridge для расчёта потенциального набухания грунта

Почему грунт под зданиями важен

Многие здания и дороги кажутся надёжными, но грунт под ними может незаметно набухать и сжиматься по мере увлажнения или высыхания. Это скрытое движение может вызывать трещины в стенах, перекосы фундаментов и повреждение трубопроводов, что приводит к миллиардным расходам на ремонты по всему миру. В статье, изложенной здесь, рассматривается, как современные инструменты обработки данных помогают инженерам предсказывать, где и когда грунт наиболее вероятно будет набухать, чтобы дома, трассы и другие сооружения могли проектироваться с учётом безопасности и устойчивости.

Грунты, «дышащие» водой

Не все грунты ведут себя одинаково при увлажнении. Мелкозернистые, богатые глиной грунты могут впитывать воду и расширяться как губка, а затем сжиматься при высыхании. Этот повторяющийся цикл особенно заметен в аридных и полуаридных регионах, где сильные колебания влажности обычны. Традиционно инженеры полагались на трудоёмкие лабораторные испытания для определения таких свойств, как содержание глины, плотность и пластичность при увлажнении. Эти тесты показывают, склонен ли грунт к вспучиванию и образованию трещин, но проводить их для каждой площадки и каждого проекта дорого и длительно.

От измерений грунта к умным прогнозам

Чтобы сократить объём лабораторных испытаний, исследователи собрали четыре крупных набора данных грунтов из предыдущих исследований в Азии, Африке и Европе. В совокупности эти наборы содержали 273 образца и 16 различных описателей для каждого образца, включая долю глины и ила, уровни влажности, плотность и стандартные показатели консистенции. Для каждого образца также была измерена «потенциальная величина набухания», отражающая, насколько грунт расширялся в контролируемом испытании. Данные тщательно очистили и нормализовали, удалили избыточную информацию и разделили образцы на обучающую и тестовую группы, чтобы методы прогнозирования оценивались на данных, которых они ранее не видели.

Старые и новые способы чтения грунта

В основе исследования — сравнительный анализ привычного статистического инструмента и двух более современных подходов. Традиционный инструмент, множественная линейная регрессия, оценивает потенциал набухания как линейную комбинацию всех измерений. Новые методы, известные как регрессии Lasso и Ridge, также используют взвешенные комбинации тех же переменных, но вводят своего рода «штраф», который препятствует чрезмерной зависимости модели от какого‑то одного входа или от использования слишком большого числа признаков одновременно. На практике это означает, что Lasso автоматически обнуляет менее важные показатели, выделяя небольшой набор свойств грунта, которые действительно определяют набухание, тогда как Ridge сохраняет все признаки, но смягчает их влияние, когда они сильно скоррелированы.

Чему модели научились о набухающих грунтах

Во всех четырёх наборах данных регуляризованные модели — Lasso и Ridge — последовательно давали более надёжные прогнозы, чем традиционный метод. На наилучших по поведению наборах данных Lasso особенно точно воспроизводил измеренный потенциал набухания, с малыми средними ошибками и высокой долей объяснённой природной вариативности. Оба современных подхода лучше справлялись с шумными, перекрывающимися свойствами грунтов по сравнению со старой линейной моделью, которая часто давала завышенные или заниженные оценки, особенно при больших значениях набухания. Анализ также подтвердил, что такие характеристики, как предел текучести, пластичность и содержание глины, являются главными индикаторами риска набухания, тогда как факторы, связанные с более плотными, менее пористыми грунтами, обычно снижают этот риск.

От данных к более надёжным основаниям

Для неспециалиста ключевое сообщение таково: существующие полевые и лабораторные показатели грунта теперь можно объединять с моделями на основе данных, чтобы быстро отмечать участки, где грунт с большой вероятностью поднимет и повредит сооружения. Используя регрессии Lasso и Ridge, инженеры могут сосредоточиться на более узком наборе действительно важных свойств грунта и получать более точные оценки набухания без необходимости проведения всех возможных тестов на каждой площадке. Это позволяет проектировать фундаменты, дорожные покрытия и земляные сооружения в регионах, склонных к набуханию, с соответствующими мерами защиты с самого начала, уменьшая риск дорогостоящих повреждений в дальнейшем.

Цитирование: Bility, M.T., Vora, T., Lakhani, P.N. et al. Assessment of Lasso and Ridge models for soil swelling potential prediction. Sci Rep 16, 11922 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-39917-2

Ключевые слова: расширяющийся грунт, набухание почвы, машинное обучение, регрессия Lasso, геотехническая инженерия