地质结构（如大坝）通常受到多种内部和外部因素的影响。这种复杂性因这些结构的老化而进一步加剧，其中许多结构是在监测系统、计算资源、技术数据和建模工具有限的时期建造的[1]。对土坝进行建模是一项具有挑战性的任务，需要高级专业知识、大量的计算资源和复杂的软件工具[2]。尽管有各种用于大坝分析的软件和行为模型，但建模和验证过程严重依赖于可靠的仪器数据和控制机制[3]。
虽然确定性评估在实践中仍被广泛使用[4]、[5]、[6]，但它们往往不足以捕捉未来灾害情景下系统的全部行为。因此，概率性能评估已成为风险分析中的标准方法。这一转变是由不确定性量化（UQ）的需求驱动的，这是一个识别系统内各种不确定性来源并评估其对整体结构响应影响的关键过程。
大型大坝的地震分析通常包括几个关键方面，包括特定地点的地震危险性评估[7]、逐步分析程序、土-结构相互作用[8]、流体-结构相互作用[9]以及材料的非线性行为[10]。每个大坝都是一个具有独特行为的独特结构，需要定制的分析。虽然一些研究提供了关于土石坝地震响应的一般指导[11]，但人们普遍认识到，地震评估必须考虑特定案例的因素才能获得有意义的结果。2023年土耳其地震序列中对土石坝的观察[12]显示了多样且独特的裂缝模式，其中许多裂缝受到受影响大坝的几何形状、材料属性和水库水位变化的影响。
美国大坝协会（USSD）[13]以及其他几项研究[14]、[15]提供了关于土石坝地震分析的全面指南和建议。Chowdhury[16]研究了在土壤液化作用下的土石坝的非线性地震变形，从案例历史中获得了见解。此外，Masini等人[11]探讨了各种因素（如几何形状和蓄水方案）对两种理想化土坝（均匀大坝和分区大坝）的地震性能的影响。他们的发现阐明了这些坝型的关键行为特征，并提供了对其地震性能进行逻辑评估的实际建议。
对土坝的概率分析已经得到了广泛研究，考虑了各种不确定性来源，包括地面运动记录之间的变异性（RTR）以及材料和建模的随机性[17]、[18]、[19]。地面运动RTR的变异性通常使用三种概率分析方法之一来处理：增量动态分析（IDA）[20]、多条带分析（MSA）[21]或云分析。Armstrong等人[22]确定了通过非线性变形分析预测土石坝变形的最佳地面运动强度度量方法。他们的结果表明，Arias强度是最有效的预测指标，而短周期的伪谱加速度也显示出显著的预测能力。
尽管在大坝建设过程中有严格的质量控制——压实过程受到仔细监督以确保所需的机械和物理性能——但同一大坝区域内土壤通常表现出明显的空间变异性和随机性[23]。这种变异性受到填充级配、岩性[24]、施工技术[25]和实验误差[26]等因素的影响。Siacara等人[27]比较了在土坡概率分析中随机变量（RV）和随机场（RF）方法，研究了预测滑动质量和失效概率的差异。他们的发现表明，基于RF的分析通常提供更准确的失效概率，结果对相关长度和滑动体积大小非常敏感。
进行完整的概率模型计算量可能非常大且资源需求高。为了解决这些挑战，近年来开发了替代方法。其中最具代表性的方法是强化人工加速度（IAA），这是一种动态推覆程序，旨在估计在预定义的、逐渐增强的激励下的结构地震性能。在这种方法中，模拟的加速度函数被设计为逐步摇晃结构，从低强度激励开始（引发弹性响应），逐步增加到中等强度激励（诱导非线性行为），最终达到导致结构失效的高强度激励。这使得可以在单次瞬态分析中捕捉到结构响应的完整谱。
除了对现有资产的地震评估外，IAA类型的增强激励还可以集成到基于性能的稳健地震设计工作流中，作为一种计算效率高的替代方案，用于在不确定性下快速筛选设计选项和决策标准[28]。
Hariri-Ardebili等人[29]展示了IAA方法与IDA相比的准确性及效率。虽然IAA方法已广泛应用于框架结构，但其对地质结构（如土石坝）的潜力尚未得到探索，这代表了进一步研究和应用的重要机会。
因此，本文代表了IAA方法在地质结构中的首次应用。主要目标是：（1）评估IAA的适用性并确定其在地质结构应用中面临的挑战；（2）分析IAA产生的结构响应的构成；（3）研究不同空间位置的各种响应之间的相关性；（4）使用IAA框架量化认知不确定性；（5）确定案例研究地质结构的失效能力，同时评估材料随机性和水位变化对相关不确定性的影响。
