The tunnel collapse, large deformation of surrounding rock, water and mud inrush are the major geological disasters in soft rock tunnel construction. Among them, tunnel collapse has the most serious impact on tunnel construction. Current research backed theories have certain limitations in identifying the collapse risk of soft rock tunnels. Examining the Zhengwan high-speed railway tunnel, eight soft rock tunnel collapse influencing factors were selected, and the combination of indicator weights based on the analytic hierarchy process and entropy weighting methods was obtained. The results show that the groundwater condition and the integrity of the rock mass are the main influencing factors leading to a soft rock tunnel collapse. A comprehensive fuzzy evaluation model for the collapse risk of soft rock tunnels is being proposed, and the real-time collapse risk assessment of the Zhengwan tunnel is being carried out. The results obtained via the fuzzy evaluation model agree well with the actual situation. A tunnel section evaluated to have an extremely high collapse risk and experienced a local collapse during excavation, verifying the feasibility of the collapse risk evaluation model. The collapse risk evaluation model proposed in this paper has been demonstrated to be a promising and innovative method for the evaluation of the collapse risk of soft rock tunnels, leading to safer construction.
Collapse was one of the typical common geological hazards during the construction of tunnels. The risk assessment of collapse was an effective way to ensure the safety of tunnels. We established a prediction model of collapse based on Bayesian Network. 76 large or medium collapses in China were analyzed. The variable set and range of the model were determined according to the statistics. A collapse prediction software was developed and its veracity was also evaluated. At last the software was used to predict tunnel collapses. It effectively evaded the disaster. Establishing the platform can be subsequent perfect. The platform can also be applied to the risk assessment of other tunnel engineering.
TBM is widely used in the construction of various underground projects in the current world, and has the unique advantages that cannot be compared with traditional excavation methods. However, due to the high cost of TBM, the damage is even greater when geological disasters such as collapse occur during excavation. At present, there is still a shortage of research on various types of risk prediction of TBM tunnel, and accurate and reliable risk prediction model is an important theoretical basis for timely risk avoidance during construction. In this paper, a prediction model is proposed to evaluate the risk level of tunnel collapse by establishing a reasonable risk index system, using analytic hierarchy process to determine the index weight, and using the normal cloud model theory. At the same time, the traditional analytic hierarchy process is improved and optimized to ensure the objectivity of the weight values of the indicators in the prediction process, and the qualitative indicators are quantified so that they can directly participate in the process of risk prediction calculation. Through the practical engineering application, the feasibility and accuracy of the method are verified, and further optimization can be analyzed and discussed.
A karst collapse, as a natural hazard, is totally different to a normal collapse. In recent years, karst collapses have caused substantial economic losses and even threatened human safety. A risk assessment model for karst collapse was developed based on the fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) and grey relational analysis (GRA), which is a simple and effective mathematical algorithm. An evaluation index played an important role in the process of completing the risk assessment model. In this study, the proposed model was applied to Jiaobai village in southwest China. First, the main controlling factors were summarized as an evaluation index of the model based on an investigation and statistical analysis of the natural formation law of karst collapse. Second, the FAHP was used to determine the relative weights and GRA was used to calculate the grey relational coefficient among the indices. Finally, the relational sequence of evaluation objects was established by calculating the grey weighted relational degree. According to the maximum relational rule, the greater the relational degree the better the relational degree with the hierarchy set. The results showed that the model accurately simulated the field condition. It is also demonstrated the contribution of various control factors to the process of karst collapse and the degree of collapse in the study area.
Woo, Yonghoon;Kim, Seung-Hyun;Kim, Jin uk;Park, GwangHae
The Journal of Engineering Geology
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v.30
no.4
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pp.663-671
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2020
Recently, there have been many natural disasters in Korea, not only in forest areas but also in urban areas, and the national requirements for them are increasing. In particular, there is no pre-disaster information system that can systematically manage the collapse of the slope of the national highway. In this study, big data analysis was conducted on the factors causing slope collapse based on the detailed investigation report on the slope collapse of national roads in Gangwon-do and Gyeongsang-do areas managed by the Cut Slope Management System (CSMS) and the basic survey of slope failures. Based on the analysis results, a slope collapse risk prediction model was established through Adaboost, a classification-based machine learning model, reflecting the collapse slope location and weather information. It also developed a visualization map for the risk of slope collapse, which is a visualization program, to show that it can be used for preemptive disaster prevention measures by identifying the risk of slope due to changes in weather conditions.
To assess the collapse risk of transmission line structures subject to natural hazards, it is important to identify what hazard may cause the structural collapse. In Australia and many other countries, a large proportion of failures of transmission line structures are caused by severe thunderstorms. Because the wind loads generated by thunderstorms are not only random but time-variant as well, a time-dependent structural reliability approach for the risk assessment of transmission line structures is essential. However, a lack of appropriate stochastic models for thunderstorm winds usually makes this kind of analysis impossible. The intention of the paper is to propose a stochastic model that could realistically and accurately simulate wind loading due to severe thunderstorms. With the proposed thunderstorm model, the collapse risk of transmission line structures under severe thunderstorms is assessed numerically based on the computed failure probability of the structure.
Physical model tests were first performed to investigate the failure pattern of multiple pillar-roof support system. It was observed in the physical model tests, pillars were design with the same mechanical parameters in model #1, cracking occurred simultaneously in panel pillars and the roof above barrier pillars. When pillars 2 to 5 lost bearing capacity, collapse of the roof supported by those pillars occurred. Physical model #2 was design with a relatively weaker pillar (pillar 3) among six pillars. It was found that the whole pillar-roof system was divided into two independent systems by a roof crack, and two pillars collapse and roof subsidence events occurred during the loading process, the first failure event was induced by the pillars failure, and the second was caused by the roof crack. Then, for a multiple pillar-roof support system, three types of failure patterns were analysed based on the condition of pillar and roof. It can be concluded that any failure of a bearing component would cause a subsidence event. However, the barrier pillar could bear the transferred load during the stress redistribution process, mitigating the propagation of collapse or cutting the roof to insulate the collapse area. Importantly, some effective methods were suggested to decrease the risk of catastrophic collapse, and the deep-hole-blasting was employed to improve the stability of the pillar and roof support system in a room and pillar mine.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.30
no.5
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pp.371-380
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2017
The risk-targeted seismic design concept was first included in ASCE/SEI 7-10 to address problems related to the uniform-hazard based seismic concept that has been constructed without explicitly considering probabilistic uncertainties in the collapse capacities of structures. However, this concept is not yet reflected to the current Korean building code(KBC) because of insufficient strong earthquake data occurred at the Korean peninsula and little information on the collapse capacities of structures. This study evaluates the risk-targeted seismic performance of steel ordinary concentrically braced frames(OCBFs). To do this, the collapse capacities of prototype steel OCBFs are assessed with various analysis parameters including building locations, building heights and soil conditions. The seismic hazard curves are developed using an empirical spectral shape prediction model that is capable of reflecting the characteristics of earthquake records. The collapse probabilities of the prototype steel OCBFs located at the Korean major cities are then evaluated using the risk integral concept. As a result, analysis parameters considerably influence the collapse probabilities of steel OCBFs. The collapse probabilities of taller steel OCBFs exceed the target seismic risk of 1 percent in 50 years, which the introduction of the height limitation of steel OCBFs into the future KBC should be considered.
When an agricultural soil dam collapses, the extent of inundation and the rate of diffusion vary depending on where the collapse occurs in the dam body. In this study, a dam collapse scenario was established and a two-dimensional numerical model FLO-2D was used to closely examine the inundation pattern of the downstream residential area according to the dam collapse point. The results were presented as a flood risk map showing the changes and patterns of the extent of inundation spread. The flood level and the time to reach the maximum water level vary depending on the point of collapse, and the inundation of the downstream area proceeds rapidly in the order of the midpoint, left point, and right point collapse. In the left collapse point, the submergence appeared about 0.5 hour slower than the middle point, and the right collapse point appeared about 1 hour slower than the middle point. Since the relative damage pattern is different depending on the dam collapse point, insurance and disaster countermeasures will have to be established differently.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.10
no.5
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pp.67-73
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2010
Relatively high density of population and buildings exists in urban area mainly because of broad job opportunities and conveniences available. In other words, if happened, there might be high possibility of disaster which can not be easily recovered. The purpose of this study is to show evaluation approach of the risk degree resulted from the disaster, which considers the attributes of urban area. Cheongju-city in Chungcheongbuk-do is selected as sample district to be estimated. The degree of overall risk including fire risk, building collapse risk, evacuation risk and gas explosion risk etc. is analyzed in the designated area. The analysis suggests the highest risk degree in Bukmun-ro district which also shows CBD decline phenomenon. Therefore, it can be not only predicted that this area as old downtown has not been provided with disaster prevention operation and urban renewal project, but also judged that administrative assistances for the disaster are required possibly soon.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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