Formattazione dei file csv

<< Click to Display Table of Contents >>

Navigation:  Geostru Artificial Intelligence - GILA >

Formattazione dei file csv

Il programma permette la lettura di uno o più file csv opportunamente formattati.

Il separatore da utilizzare è il punto e virgola “;”.

 

Ogni riga del csv rappresenta uno strato individuato da una prova penetrometrica.

La lettura dei dati viene fatta in maniera posizionale, è quindi importante che le colonne che saranno presenti nel csv siano nello stesso ordine indicato di seguito:

 

1)Descrizione dello strato: deve essere una classificazione litologica che sia condivisa tra strati simili o in alternativa la descrizione che deve essere associata alla classificazione litologica in GILA;

2)Profondità (m): la profondità a cui si trova lo strato espressa in metri;

3)Numero di colpi NSPT: Il valore di NSPT per lo strato;

4)Coesivo/Incoerente: se lo strato è di tipo coesivo (valore = 2) o incoerente (valore =1);

5)Peso dell'unità di volume (kN/m³);

6)Peso dell'unità di volume saturo (kN/m³);

7)Angolo di resistenza al taglio (°);

8)Coesione non drenata (kPa);

9)Coesione (kPa);

10)  Modulo elastico (kPa);

11)  Modulo edometrico (kPa);

12)  Coefficiente di Poisson;

13)  Velocità delle onde di taglio (m/s).

 

È necessario che siano presenti tutte le colonne. Se non si vuole addestrare il modello per uno dei parametri, è sufficiente lasciare vuota la colonna di riferimento.

 

Sotto si può osservare un esempio della formattazione di un csv parziale. La formattazione delle colonne mancanti è simile a quelle già espresse.

 

clip0006

 

 

Risulta importante notare che valori pari a zero nelle colonne relative ai parametri comportano l’esclusione della riga relativa per l’addestramento del parametro stesso.

Nell’immagine sopra, ad esempio, il modello per il Peso dell’unità di volume verrà addestrato utilizzando tutte le righe, mentre quello per la Angolo di resistenza al taglio userà solamente le 5 righe che hanno un valore.

Quindi, bisogna prestare attenzione al numero di righe valide per l’addestramento del modello di ciascun parametro; nel caso in cui i dati siano troppo pochi il modello non viene addestrato.

 

 


©  GeoStru