Geomechanical parameters are important factors for engineering projects during design, construction and support stages of tunnel and dam projects. Geostatistical estimation methods are known as one of the most significant approach at estimation of Geomechanical parameters. In this study, Azad dam headrace tunnel is chosen to estimate Geomechanical parameters such as Rock Quality Designation (RQD) and uniaxial compressive strength (UCS) by ordinary kriging as a geostatistical method. Also Rock Mass Rating (RMR) distribution is presented along the tunnel. Main aim in employment of geostatistical methods is estimation of points that unsampled by sampled points.To estimation of parameters, initially data are transformed to Gaussian distribution, next structural data analysis is completed, and then ordinary kriging is applied. At end, specified distribution maps for each parameter are presented. Results from the geostatistical estimation method and actual data have been compared. Results show that, the estimated parameters with this method are very close to the actual parameters. Regarding to the reduction of costs and time consuming, this method can use to geomechanical estimation.
Determination of jointed rock mass properties plays a significant role in the design and construction of underground structures such as tunneling and mining. Rock mass classification systems such as Rock Mass Rating (RMR), Rock Mass Index (RMi), Rock Mass Quality (Q), and deformation modulus (Em) are determined from the jointed rock masses. However, parameters of jointed rock masses can be affected by the tunnel depth below the surface due to the effect of the in situ stresses. In addition, the geomechanical properties of rocks change due to the effect of metamorphism. Therefore, the main objective of this study is to apply correlation analysis to investigate the relationships between rock mass properties and some parameters related to the depth of the tunnel studied. For this purpose, the field work consisted of determining rock mass parameters in a tunnel alignment (~7.1 km) at varying depths from 21 m to 431 m below ground surface. At the same excavation depths, thirty-seven rock types were also sampled and tested in the laboratory. Correlations were made between vertical stress and depth, horizontal/vertical stress ratio (k) and depth, k and Em, k and RMi, k and point load index (PLI), k and Brazilian tensile strength (BTS), Em and uniaxial compressive strength (UCS), UCS and PLI, UCS and BTS. Relationships were significant (significance level=0.000) at the confidence interval of 95% (r = 0.77-0.88) between the data pairs for the rocks taken from depths greater than 166 m where the ratio of horizontal to vertical stress is between 0.6 and 1.2. The in-situ stress parameters affected rock mass properties as well as metamorphism which affected the geomechanical properties of rock materials by affecting the behavior of minerals and textures within rocks. This study revealed that in-situ stress parameters and metamorphism should be reviewed when tunnel studies are carried out.
The joint probability distribution of uncertain geomechanical parameters of geotechnical strata is a crucial aspect in constructing the reliability functional function for roof structures. However, due to the limited number of on-site exploration and test data samples, it is challenging to conduct a scientifically reliable analysis of roof geotechnical strata. This study proposes a Copula method based on small sample exploration and test data to construct the intensity characteristics of roof geotechnical strata. Firstly, the theory of multidimensional copula is systematically introduced, especially the construction of four-dimensional Gaussian copula. Secondly, data from measurements of 176 groups of geomechanical parameters of roof geotechnical strata in 31 coal mines in China are collected. The goodness of fit and simulation error of the four-dimensional Gaussian Copula constructed using the Pearson method, Kendall method, and Spearman methods are analyzed. Finally, the fitting effects of positive and negative correlation coefficients under different copula functions are discussed respectively. The results demonstrate that the established multidimensional Gaussian Copula joint distribution model can scientifically represent the uncertainty of geomechanical parameters in roof geotechnical strata. It provides an important theoretical basis for the study of reliability functional functions for roof structures. Different construction methods for multidimensional Gaussian Copula yield varying simulation effects. The Kendall method exhibits the best fit in constructing correlations of geotechnical parameters. For the bivariate Copula fitting ability of uncertain parameters in roof geotechnical strata, when the correlation is strong, Gaussian Copula demonstrates the best fit, and other Copula functions also show remarkable fitting ability in the region of fixed correlation parameters. The research results can offer valuable reference for the stability analysis of roof geotechnical engineering.
Evaluating the performance of Tunnel Boring Machines (TBMs) stands as a pivotal juncture in the domain of hard rock mechanized tunneling, essential for achieving both a dependable construction timeline and utilization rate. In this investigation, three advanced artificial neural networks namely, gated recurrent unit (GRU), back propagation neural network (BPNN), and simple recurrent neural network (SRNN) were crafted to prognosticate TBM-rate of penetration (ROP). Drawing from a dataset comprising 1125 data points amassed during the construction of the Alborze Service Tunnel, the study commenced. Initially, five geomechanical parameters were scrutinized for their impact on TBM-ROP efficiency. Subsequent statistical analyses narrowed down the effective parameters to three, including uniaxial compressive strength (UCS), peak slope index (PSI), and Brazilian tensile strength (BTS). Among the methodologies employed, GRU emerged as the most robust model, demonstrating exceptional predictive prowess for TBM-ROP with staggering accuracy metrics on the testing subset (R2 = 0.87, NRMSE = 6.76E-04, MAD = 2.85E-05). The proposed models present viable solutions for analogous ground and TBM tunneling scenarios, particularly beneficial in routes predominantly composed of volcanic and sedimentary rock formations. Leveraging forecasted parameters holds the promise of enhancing both machine efficiency and construction safety within TBM tunneling endeavors.
Uncertainties in geomechanical input parameters which mainly related to inappropriate data acquisition and estimation due to lack of sufficient calibration information, have led wellbore instability not yet to be fully understood or addressed. This paper demonstrates a workflow of employing Quantitative Risk Assessment technique, considering these uncertainties in terms of rock properties, pore pressure and in-situ stresses to makes it possible to survey not just the likelihood of accomplishing a desired level of wellbore stability at a specific mud pressure, but also the influence of the uncertainty in each input parameter on the wellbore stability. This probabilistic methodology in conjunction with Monte Carlo numerical modeling techniques was applied to a case study of a well. The response surfaces analysis provides a measure of the effects of uncertainties in each input parameter on the predicted mud pressure from three widely used failure criteria, thereby provides a key measurement for data acquisition in the future wells to reduce the uncertainty. The results pointed out that the mud pressure is tremendously sensitive to UCS and SHmax which emphasize the significance of reliable determinations of these two parameters for safe drilling. On the other hand, the predicted safe mud window from Mogi-Coulomb is the widest while the Hoek-Brown is the narrowest and comparing the anticipated collapse failures from the failure criteria and breakouts observations from caliper data, indicates that Hoek-Brown overestimate the minimum mud weight to avoid breakouts while Mogi-Coulomb criterion give better forecast according to real observations.
Geology conditions are crucial in decision-making during the planning and design phase of a tunnel project. Estimation of the geology conditions of road tunnels is subject to significant uncertainties. In this work, the effectiveness of a novel regression method in estimating geological or geotechnical parameters of road tunnel projects was explored. This method, called Gaussian process regression (GPR), formulates the learning of the regressor within a Bayesian framework. The GPR model was trained with data of old tunnel projects. To verify its feasibility, the GPR technique was applied to a road tunnel to predict the state of three geological/geomechanical parameters of Rock Mass Rating (RMR), Rock Structure Rating (RSR) and Q-value. Finally, in order to validate the GPR approach, the forecasted results were compared to the field-observed results. From this comparison, it was concluded that, the GPR is presented very good predictions. The R-squared values between the predicted results of the GPR vs. field-observed results for the RMR, RSR and Q-value were obtained equal to 0.8581, 0.8148 and 0.8788, respectively.
Geomechanics parameters are critical to numerical simulation, stability analysis, design and construction of geotechnical engineering. Due to the limitations of laboratory and in situ experiments, back analysis is widely used in geomechancis and geotechnical engineering. In this study, a hybrid back analysis method, that coupling numerical simulation, response surface (RS) and relevance vector machine (RVM), was proposed and applied to identify geomechanics parameters from hydraulic fracturing. RVM was adapted to approximate complex functional relationships between geomechanics parameters and borehole pressure through coupling with response surface method and numerical method. Artificial bee colony (ABC) algorithm was used to search the geomechanics parameters as optimal method in back analysis. The proposed method was verified by a numerical example. Based on the geomechanics parameters identified by hybrid back analysis, the computed borehole pressure agreed closely with the monitored borehole pressure. It showed that RVM presented well the relationship between geomechanics parameters and borehole pressure, and the proposed method can characterized the geomechanics parameters reasonably. Further, the parameters of hybrid back analysis were analyzed and discussed. It showed that the hybrid back analysis is feasible, effective, robust and has a good global searching performance. The proposed method provides a significant way to identify geomechanics parameters from hydraulic fracturing.
Brazilian splitting tests, uniaxial compression tests and triaxial compression tests are carried out on the coal samples cored from Shanxi group $II_1$ coal seam of Jiaozuo coal mine, Henan province, China, to obtain their property parameters. Considering the bedding has notable effect on the property parameter of coal, the samples with different bedding angles are prepared. The effects of bedding on the anisotropic characteristics of the coal seam are investigated. A geological geomechanical model is built based on the geology characteristics of the Jiaozuo coal mine target reservoir to study the effects of bedding on the fracture propagations during hydraulic fracturing. The effects of injection pressure, well completion method, in-situ stress difference coefficient, and fracturing fluid displacement on the fracture propagations are investigated. Results show bedding has notable effects on the property parameters of coal, which is the key factor affecting the anisotropy of coal. The hydraulic cracks trends to bifurcate and swerve at the bedding due to its low strength. Induced fractures are produced easily at the locations around the bedding. The bedding is beneficial to form a complicated fracture network. Experimental and numerical simulations can help to understand the effects of bedding on hydraulic fracturing in coalbed methane reservoirs.
Based on the formation characteristics, wellbore parameters and insulated tubing (IT) parameters of the Shengli oilfield, Shandong, China, a geomechanical model is built to predict the temperature distributions of the wellbore and formation. The effects of the IT heat conductivity coefficient (HCC), well depth and IT joint on the temperature distribution of the IT, completion casing, cement sheath, and formation are investigated. Results show the temperature of the formation around the wellbore has an exponentially decreasing relation with the distance to the wellbore. The temperature of the formation around the wellbore has an inverse relation with the IT HCC when the temperatures of the steam and the formation are given. The temperature of the casing outer wall is mainly determined by the steam temperature and IT HCC rather than by the initial formation temperature. The temperature of the casing at the IT joint is much larger than that of the other location. Due to the IT joint having a small size, the effects of the IT joint on the casing temperature distribution are limited to a small area only.
The changes of parameters of pressure and velocity of propagation of elastic pressure and shear waves in uniformly deformed solid compressible media are studied within the nonclassically linearized approach (NLA) of nonlinear elastodynamics to create a new theoretical basis of the geomechanical interpretation of various groups of geophysical observational and experimental data. The cases of small and large deformations are considered while their describing by various elastic potentials, i.e., problems considering the physical and geometric nonlinearity. Convenient analytical formulae are obtained to calculate the indicated parameters in the deformed isotropic media within the nonclassical linear and nonlinear solution in the NLA. Specific numerical experiments are conducted in case of overall compression of various materials. It is shown that the method (generally accepted in the studies of mechanics of standard constructional materials) of additional linearization (relative to the pressure parameter) in the basic correlations of the NLA introduces substantial quantitative and qualitative errors into the results at significant preliminary deformations. The influences of the physical and geometric nonlinearity on the studied characteristics of the medium are large in various materials and differ qualitatively. The contribution of nonlinear components to the values of the considered parameters prevails over linear components at large deformations. When certain critical values of compression deformations in the medium are achieved, elastic waves with actual velocity cannot propagate in it. The values of the critical deformations for pressure and shear waves differ within different elastic potentials and variants of the theory of initial deformations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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