The health condition of of deep water high pile foundation is vital to the safe operation of bridges. However, pier foundations are vulnerable to damage in deep water due to exposure to sea torrents and corrosive environments over an extended period. In this paper, combined with aninvestigation and analysis of the typical damage characteristics of main pier group pile foundations, we study the safety monitoring and real-time early warning technology of the deep water high pile foundations, we propose an early warning index item and early warning threshold of deep water high pile foundation by utilizing a numerical simulation analysis and referring to domestic and foreign standards and literature. First, we combine the characteristics of structures and draw on more mature evaluation theories and experience in civil engineering-related fields such as dam and bridge engineering. Then, we establish a scheme consisting of a Early Warning Index Systemand evaluation model based on the analytic hierarchy process and constant weight evaluation method and apply the research results to a project based on the Jiashao bridge in Zhejiang province, China. Finally, we verify the rationality and reliability of the Early Warning Index Systemof the Deep Water High Pile Foundations.
Desertification is one of the main global environmental phenomena. It has resulted in deterioration environment and poor economy, and imposed threat to the surviving environment of the overall mankind. Therefore, creating of methods for monitoring and estimate of risk desertification are necessary. Early warning system is one of important ways for monitoring and forecasting of desertification. Remote Sensing and GIS technology are as suitable tools and methods for early warning system. In this aim, we have evaluated of applications of remote sensing and GIS in monitoring and estimating desertification process (case study in Fars Province of Iran). In this research, we have considered erosion and vegetation cover parameters as main factors affecting in desertification process. The result shows that remote sensing and GIS technology could be useful in evaluation of desertification as one method for desertification early warning. Also, Results suggested that erosion and plant cover are affecting in develop the desertification process in study area.
최근 문화재나 시설물 관리를 위한 화재 감시 응용 시스템에 대한 요구가 증대되고 있다. 이러한 화재 감시 시스템은 화재 상황을 대처할 수 있도록 지원함으로써 피해규모를 축소시킬 수 있다. 그러나 기존 시스템은 일정 주기로 화재 감시를 수행함으로써 화재 판단을 지연시키는 단점이 존재한다. 또한 감시 상황을 확인 할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하지 않는다. 따라서 이러한 두 가지 문제점을 해결하기 위하여 첫째, 조기 위험상황 경보를 위해 새로운 화재 판단 알고리즘(Early Fire Detection Algorithm)을 제안한다. 이는 데이터 분포를 기반으로 하여 화재 판단 시작 주기를 동적으로 설정하기 때문에, 화재 판단 시간 측면에서 기존 알고리즘 보다 우수하다. 둘째, 제안하는 화재 판단 알고리즘을 통하여 사용자 인터페이스를 제공하는 화재 감시 응용 시스템을 개발한다. 마지막으로 성능 실험을 통해, 개발된 시스템이 다양한 화재 상황에서 조기 위험상황 경보를 위해 활용될 수 있음을 보인다.
노천 광산 채굴 시나리오와 관련하여 현재 중국에서는 주요 수동 및 정기 검사를 위한 비디오 모니터링을 사용하는 것으로 인건비를 지속적으로 투자해야 하며 적시성이 낮다. 이 조기경보 모니터링의 문제를 해결하기 위해 이 글에서는 공간화 알고리즘 모델을 개발하여 노천광산의 월경채굴 조기경보시스템을 설계하고 광산채굴장비의 지리적 정보를 산출하고 실시간으로 광산 승인 범위의 레이어 좌표와 비교하고, 자동으로 광산의 월경 채굴 행동을 예측한다. 장시 핑샹 지역을 연구 대상으로 하여 노천 광산 채굴 엔지니어링 기계 장비를 식별 및 추적 대상으로 선정하였으며, 현장 실험을 통해 시스템이 안정적이고 신뢰할 수 있으며 검증 시스템의 목표 추적 정확도가 높은 것으로 나타났으며, 광산 채굴 감독의 적시성과 정확성을 향상시킬 수 있고 감독의 인건비를 크게 절감할 수 있다.
Debris flow has been considered as one of the major natural hazards and possesses tens to hundreds times higher destructive potential than that of slope failure. In the past 5 years, its occurrence frequency was and is likely to increasing due to the global warming. Although various methods such as basin vegetation or structural dams can be implemented to counter measure the debris flow, these methods are not always the right answer to the problem when magnitude of debris flow is far bigger than could be defended. Land use regulations to avoid the hazard or early debris flow warning system to evacuate the expected inundated area can be more economical and practical actions for those cases. In this study, an early debris flow warning system composed of rainfall measuring device, debris flow sensing device and video camera is introduced. The system is designed to issue the warning when rainfall threshold is exceeded or debris flow is sensed by sensing device. Developed monitoring system can be used to cope promptly with the debris flow risk.
The remote monitoring and warning system for dangerous chemicals is designed with the concept of the Cyber-Physical System (CPS) in this paper. The real-time perception, dynamic control, and information service of major hazards chemicals are realized in this CPS system. The CPS system architecture, the physical layer and the applacation layer, are designed in this paper. The terminal node is mainly composed of the field collectors which complete the data acquisition of sensors and video in the physical layers, and the use of application layer makes CPS system safer and more reliable to monitor the hazardous chemicals. The cloud application layer completes the risk identification and the prediction of the major hazard sources. The early intelligent warning of the major dangerous chemicals is realized and the security risk images are given in the cloud application layer. With the CPS technology, the remote network of hazardous chemicals has been completed, and a major hazard monitoring and accident warning online system is formed. Through the experiment of the terminal node, it can be proved that the terminal node can complete the mass data collection and classify. With this experiment it can be obtained the CPS system is safe and effective. In order to verify feasible, the multi-risk warning based on CPS is simulated, and results show that the system solves the problem of hazardous chemicals enterprises safety management.
Early detection in real-time response of slope movements ensures tremendous saving of lives and repair costs from catastrophic disaster Therefore, it is essential to constantly monitor the performance and integrity of slope-stabilizing structures such as Rock bolt, Nail and Pile during or after installation. We developed a novel monitoring system using Fiber Bragg Grating (FBG)sensor. It's advantages are highly sensitivity, small dimension and electro-magnetic immunity. capability of multiplexing, system integrity, remote sensing - these serve real-time health monitoring of the structures. Real-time strain measurement by the signal processing program is shown graphically and it gives a warning sound when the monitored strain state exceeds a given threshold level so that any sign of abnormal disturbance on the spot can be easily perceived.
Based on monitoring data collected from the Nanjing Dashengguan Bridge over the last five years, this paper systematically investigates the effects of temperature field and train loadings on the structural responses of this long-span high-speed railway bridge, and establishes the early warning thresholds for various structural responses. Then, some lessons drawn from the structural health monitoring system of this bridge are summarized. The main context includes: (1) Polynomial regression models are established for monitoring temperature effects on modal frequencies of the main girder and hangers, longitudinal displacements of the bearings, and static strains of the truss members; (2) The correlation between structural vibration accelerations and train speeds is investigated, focusing on the resonance characteristics of the bridge at the specific train speeds; (3) With regard to various static and dynamic responses of the bridge, early warning thresholds are established by using mean control chart analysis and probabilistic analysis; (4) Two lessons are drawn from the experiences in the bridge operation, which involves the lacks of the health monitoring for telescopic devices on the beam-end and bolt fractures in key members of the main truss.
As one of the most important parameters in structural health monitoring, structural frequency has many advantages, such as convenient to be measured, high precision, and insensitive to noise. In addition, frequency-change-ratio based method had been validated to have the ability to identify the damage occurrence and location. However, building a precise enough finite elemental model (FEM) for the test structure is still a huge challenge for this frequency-change-ratio based damage detection technique. In order to overcome this disadvantage and extend the application for frequencies in structural health monitoring area, a novel method was developed in this paper by combining the cross-model cross-mode (CMCM) model updating algorithm with the frequency-change-ratio based method. At first, assuming the physical parameters, including the element mass and stiffness, of the test structure had been known with a certain value, then an initial to-be-updated model with these assumed parameters was constructed according to the typical mass and stiffness distribution characteristic of shear buildings. After that, this to-be-updated model was updated using CMCM algorithm by combining with the measured frequencies of the actual structure when no damage was introduced. Thus, this updated model was regarded as a representation of the FEM model of actual structure, because their modal information were almost the same. Finally, based on this updated model, the frequency-change-ratio based method can be further proceed to realize the damage detection and localization. In order to verify the effectiveness of the developed method, a four-level shear building was numerically simulated and two actual shear structures, including a three-level shear model and an eight-story frame, were experimentally test in laboratory, and all the test results demonstrate that the developed method can identify the structural damage occurrence and location effectively, even only very limited modal frequencies of the test structure were provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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