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.
최근 국내에서는 산림지역 뿐만 아니라 대도시지역에서도 자연재해가 많이 발생하고 있으며, 이에 대한 국가적인 요구사항은 증가하고 있다. 특히 국도 비탈면 붕괴에 대하여 체계적으로 관리할 수 있는 사전 재해정보 시스템은 전무한 실정이다. 본 연구에서는 CSMS(Cut Slope Management System)에서 관리하는 강원도와 경상도 지역의 국도 비탈면 붕괴 정밀조사 보고서와 비탈면 기초조사를 토대로 비탈면 붕괴 유발 인자에 대한 빅데이터 분석을 실시하였다. 분석 결과를 바탕으로 붕괴 비탈면 위치와 기상정보를 반영하여 분류 기반 머신러닝 모형인 Adaboost를 통한 비탈면 붕괴 위험도 예측모형을 구축하였다. 또한 시각화 프로그램인 비탈면 붕괴 위험도 시각화 지도를 개발하여 기상여건 변화에 따른 비탈면 위험도 파악을 통한 선제적 재해재난 예방대책에 활용할 수 있음을 보여주고 있다.
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.
미국의 내진설계기준인 ASCE/SEI 7-10은 구조물 붕괴성능에 대한 불확실성을 고려하지 않는 등재해도 기반 내진설계의 문제점을 해결하기 위해 위험도 기반 내진설계 개념을 도입하였다. 하지만 현행 국내 내진설계기준의 경우 한반도 내에서 발생한 큰 규모의 지진기록과 구조물의 붕괴성능과 관련된 연구의 부족으로 위험도 기반 내진설계 개념을 반영하지 않고 있다. 본 연구에서는 철골 보통중심가새골조를 표본건물로 선정하여 위험도 기반 내진성능평가를 수행하였다. 건물이 위치한 지역, 높이, 지반조건을 변수로 바탕으로 표본건물에 대한 붕괴성능 평가를 수행하였으며, 국내 지진기록의 특성을 반영할 수 있는 경험적 스펙트럴 형상 예측 모델을 활용하여 지진재해도 곡선을 작성하였다. 이를 활용하여 국내 주요 도시에 위치한 철골 보통중심가새골조의 붕괴확률을 위험도 적분 개념에 따라 평가하였다. 국내 주요 도시에 위치한 철골 보통중심가새골조의 붕괴확률을 평가한 결과, 현행 건축구조기준에 따라 설계된 표본건물은 본 연구에서 고려한 해석 변수에 따라 붕괴확률에 상당한 차이를 보였다. 특히 국내 건축구조기준의 경우 철골 보통중심가새골조에 대한 높이제한이 없어 일부 고층표본건물에서 목표 위험도인 50년간 1%의 붕괴확률을 초과하는 것으로 평가되었다.
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.
많은 기회요소와 편의성이 존재하기 때문에 도시에는 많은 인구와 건물이 집중되어 있다. 이러한 이유로 인하여 재해 발생 가능성이 높고 재해가 발생하면 그 피해는 치명적이다. 본 연구는 우리나라 도시특성에 맞는 실용적인 재해 위험도 평가방법을 제시하는데 있으며, 사례지역으로 충청북도 청주시를 대상으로 평가하였다. 화재위험도, 건물붕괴위험도, 대피위험도, 가스폭발 위험도를 포함한 종합위험도를 분석하고 적용한 결과, 현재 도심공동화 현상이 나타나는 북문로 일대가 위험성이 가장 높게 나타나는 것으로 분석되었다. 이 일대는 구시가지로 재난의 대책 및 정비가 이루어지지 않았음을 예상할 수 있으며 시급한 정비가 이루어져야 된다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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