The subsidence mechanism of ground surface is a complex phenomenon when multiple seam coal mining operations are carried out. Particularly, the coal mining beneath karstic formations causes a very special form of subsidence. The subsidence causes elasto-plastic deformation of the karstic layers and the collapse of cavities leads to dolinization and/or sinkhole formation. In this study, a sinkhole with a depth of 90 m and a width of 25 m formed in Gelik district within the coal-basin of Zonguldak (NW, Turkey) induced by multiple seam coal mining operations in the past has been presented as a case-history together with two-dimensional numerical simulations and InSAR monitoring. The computational results proved that the sinkhole was formed as a result of severe yielding in the close vicinity of the faults in contact with karstic formation due to multiple seam longwall mining at different levels.
In recent years, urban areas occurred several times a sinkhole. In Korea, this limestone area where the sink hole sink holes occur based on not much was seen as a very rare phenomenon. However, the occurrence of accidents in recent Subsidence and urban areas is occurring in the limestone sinkhole may yet see another one called artificial Subsidence phenomenon. Subsidence in urban areas can have various causes, such as depression groundwater level changes due to the influence of soil, underground, etc. underground utilities by anthropogenic actions. But a lot of research on natural sinkhole by geological experts continued steadily since the past Subsidence that occurred in recent years the city has become an urgent problem to formulate a countermeasure to be very concerned about the human and material damage. In this study, the city by analyzing existing research on the causes and countermeasures of Subsidence recently released look at the announced sinkhole, published statistics and cases of Subsidence data, and overseas corresponding practices in each relevant agencies and to suggest measures for local Subsidence.
Sinkhole subsidence and collapse is a common geohazard often formed in karst areas such as the state of Florida, United States of America. To predict the sinkhole occurrence, we need to understand the formation mechanism of sinkhole and its karst hydrogeology. For this purpose, investigating the factors affecting sinkholes is an essential and important step. The main objectives of the presenting study are (1) the development of a machine learning (ML)-based model, namely C5.0 decision tree (C5.0 DT), for the prediction of sinkhole susceptibility, which accounts for sinkhole/subsidence inventory and sinkhole contributing factors (e.g., geological/hydrogeological) and (2) the construction of a regional-scale sinkhole susceptibility map. The study area is east central Florida (ECF) where a cover-collapse type is commonly reported. The C5.0 DT algorithm was used to account for twelve (12) identified hydrogeological factors. In this study, a total of 1,113 sinkholes in ECF were identified and the dataset was then randomly divided into 70% and 30% subsets for training and testing, respectively. The performance of the sinkhole susceptibility model was evaluated using a receiver operating characteristic (ROC) curve, particularly the area under the curve (AUC). The C5.0 model showed a high prediction accuracy of 83.52%. It is concluded that a decision tree is a promising tool and classifier for spatial prediction of karst sinkholes and subsidence in the ECF area.
Underground mining causes surface subsidence long after the mining operation had been ceased. Surface subsidence can be in the form of saucer-shaped depression or collapsed chimneys or sinkholes. Sinkhole formations are predominant over shallow-depth room and pillar mines having weak overburden strata. In this study, occurrences of sinkholes due to mining activity are assessed based on local geological conditions and mining parameters using fuzzy reasoning techniques. All input and output parameters are represented with linguistic hedges. Numerous fuzzy rules are developed to relate sinkhole occurrences with input parameters using fuzzy relational matrix. Based on the combined fuzzy rules, possibility of sinkhole occurrences can be ascertained once the geological and mining parameters of any area are known.
시민의 안전을 위협하는 지반재해 중 하나인 지반함몰이 최근 도심지에서 빈번하게 보고되고 있다. 다양한 지반함몰 발생 메커니즘 중, 하수관 손상부를 통한 토사 유실이 서울시에서 발생하는 지반함몰의 주요원인으로 나타났다. 본 연구에서는 서울시 하수관 정보와 지반함몰이 발생한 위치 정보를 기반으로 머신러닝 기법 중 하나인 랜덤 포레스트 알고리즘을 이용하여 하수관 정보로부터 손상 하수관으로 유발되는 지반함몰의 발생 여부를 예측하는 모델을 학습하였다. 모델 성능 평가 결과, 본 연구에서 도출한 모델이 지반함몰을 상당히 훌륭하게 예측할 수 있는 것으로 나타났다. 또한, 입력변수로 사용한 하수관 정보 중 하수관 길이, 해발고도, 경사, 매립 심도, 하수관 순서로 지반함몰 발생 위험에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 지반함몰 위험도 지도 작성, 지하공동 탐사 계획 수립 및 하수관 정비 사업 계획 수립의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Recent settlements and sinkhole openings in urban areas have caused social problems such as damage to roads and structures, fear of the public, and loss of property. Several studies have demonstrated that surface subsidence and sinkhole opening are greatly affected by rainfall and rainfall intensity in urban areas. In this paper, we analyzed the relationship with the characteristics of recorded rainfall data using the ground subsidence database reported in major cities. The correlations were found using sedimentation and precipitation data from 2010 to 2014. The duration and intensity of a given precipitation have evolved to obtain an effect on ground sedimentation rate (SR). The results show that the relationship between SR and precipitation is asymptotic and can be modeled by a hyperbolic equation. Through this study, it is possible to predict the occurrence of ground subsidence due to precipitation in advance.
폐광산에서의 지표침하의 영향범위를 추정하기 위하여 많이 적용되어 왔던 도식법은 수평탄층에서 흔히 발생하는 트러프형 침하의 영향범위를 추정하는데 그 적용성이 높은 것으로 알려져 왔다. 그러나 국내 광산의 광체들은 대부분 급경사이며, 침하 형태 또한 함몰형의 빈도가 상대적으로 높은 것으로 보고되고 있기 때문에, 국내 침하지에 도식법을 직접적으로 적용하는 것은 바람직하지 않다. 따라서 본 연구에서는 국내 폐광산 지역에서 발생한 총 163개의 지표침하 발생지에 대한 사례분석을 실시하여, 채굴적의 위치를 기준으로 광체의 경사방향 및 광체의 경사반대방향으로의 지표침하 발생범위를 규명하였다. 또한 이를 토대로 채굴적의 심도를 고려한 지표침하 발생범위에 대한 추정각을 산정하였으며, 기존의 도식법과의 비교분석 및 지표침하 발생 사례 적용분석을 통해 최종적으로 이 추정각의 범위를 제안하였다.
Recently, interest in ground subsidence in urban areas has increased after a large sinkhole occurred near the high-story building area in Jamsil, Seoul, Korea, in 2014. If a massive sinkhole occurs in an urban area, it is crucial to assess its risk rapidly. Access to humans for on-site safety diagnosis may be difficult because of the additional risk of collapse in the disaster area. Generally, inspection using drones equipped with high-speed lidar sensors can be utilized. However, if the sinkhole is created vertically to a depth of 100 m, similar to the sinkhole in Guatemala, the drone cannot be applied because of the wireless communication limit and turbulence inside the sinkhole. In this study, a three-dimensional (3D) scanning system was fabricated and operated using a towed cable in a massive vertical sinkhole to a depth of 200 m. A high-speed lidar sensor was used to obtain a continuous cross-sectional shape at a certain depth. An inertial-measuring unit was applied to compensate for the error owing to the rotation and pendulum movement of the measuring unit. A reconstruction algorithm, including the compensation scheme, was developed. In a vertical hole with a depth of 180 m in the mining area, the fabricated system was applied to scan 0-165 m depth. The reconstructed shape was depicted in a 3D graph.
국내 광산에서 많이 적용되어 왔던 주방식 채굴법 및 위경사 중단붕락법은 그 특성상 지표, 특히 천부에서의 침하 발생 가능성을 많이 내포하고 있다. 특히 이들 광산에 대한 갱내도 및 채굴작업에 대한 기록이 완전하지 않고, 또한 국부적인 지질학적 정보가 충분치 않아 지반침하, 특히 싱크홀 형태의 침하를 예측할 수 있는 기법을 표준화하기가 매우 힘들다. 본 연구에서는 폐광산 지역에서의 지반침하 가능성을 예측하기 위해 퍼지추론기법을 적용하였다. 이 기법은 지반침하의 발생가능성을 예측함에 있어서 그 과정의 단순함은 물론, 지반 및 광산에 대한 정밀한 자료가 부족하더라도 비교적 신뢰도 있는 예측결과를 만들어 낼 수 있다는 장점을 지니고 있다. 본 프로그램은 이미 지반침하가 발생한 경북 봉화지역의 금호광산 및 충주 이류지역의 충주본산광산에 대해 적용됨으로써, 퍼지추론기법을 바탕으로 하는 지반침하 발생가능성 예측 프로그램의 적합성을 도출하였다.
폐광지역에서 흔히 발생하는 싱크홀 형태의 지반침하는 인근 지역 주민의 안전은 물론, 지상구조물에 심각한 위해 요소로 작용할 수 있다. 본 연구에서는, 이러한 싱크홀의 발생양상을 수치해석적으로 규명하기 위해, 아주 특별한 형태의 유한요소해석을 실시하였다. 특히, 갱도 천반의 붕락에 의해 야기되는 공간이나, 파쇄된 암반이 쌓여서 이루는 폐석더미 등 기존의 수치해석기법으로서는 쉽사리 표현할 수 없었던 현실적인 문제들을 수치적으로 모사하기 위해 active-passive-active 유한요소를 사용하였다. Active 요소 즉 고체 요소는 싱크홀이 형성되는 영역 내에서 인장파괴 기준식을 만족하게 되면 passive 요소 즉 공간 요소로 전환될 수 있다. 싱크홀이 완전히 형성되게 되면 이들 passive요소들은 다시 active요소로 바뀌면서 폐석더미를 수치적으로 모사할 수 있게 된다. 채굴적의 폭, 심도, 천반의 상태 및 붕락 암반의 부피팽창율 등이 싱크홀에 미치는 영향을 검토하기 위해 여러 가지 조건에 의한 유한요소모델이 해석되었다. 본 연구는, 이와 같이 싱크홀이 발생하는 과정이나 천반이 붕락하는 현상 등을 해석하기 위해 수치해석상에서 active-passive-active유한요소들이 효과적으로 사용될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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