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.
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.
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.
A methodology for jointed rock mass characterization starts with a research based on geological data and tests in order to define the geotechnical models used to support the decision about location, orientation and shape of cavities. Afterwards a more detailed characterization of the rock mass is performed allowing the update of the geomechanical parameters defined in the previous stage. The observed results can be also used to re-evaluate the geotechnical model using inverse methodologies. Cases of large underground structures modeling are presented. The first case concerns the modeling of cavities in volcanic formations. Then, an application to a large station from the Metro do Porto project developed in heterogeneous granite formations is also presented. Finally, the last case concerns the modeling of large cavities for a hydroelectric powerhouse complex. The finite element method and finite difference method software used is acquired from Rocscience and ITASCA, respectively.
The object of this study is to offer the standarized data for the design and calculating engineering cost of the rock excavation an the construction of the 3rd and 4th Seoul Subway lines From Jnauary to March in 1983, this study was carried out by the both methods of the field and laboratary studies. In the field, the geological survey in the entire area of Seoul City and sites on the subway lines were carried out and also a site measure of uniaxial compressional strength of rock masses by using Schmidt hammer was done. The labartory studies were carsied out by a study of preuions surveyes, microscopic studies of the mineral composition and degree of weathering of rocks, and measure of uniaxial compressional strengths Finally an engineering classification of each rock masses of South Africa council for Scientific and Industrial Research, CSIR, after Bieniawski, 1974. was done. In this method of classification 6 parameters such as strength of intact rock material, rock quality designation, spacing of fractures, condition of fractures, groundwater conditions, and the effect of fracture strike and dip orientation in tunnelling were used to evaluate rating of each rock mass.
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.
A rockburst is a common disaster in deep-tunnel excavation engineering, especially for high-geostress areas. An anomalously low friction effect is one of the most important inducements of rockbursts. To elucidate the correlation between an anomalously low friction effect and a rockburst, we establish a two-dimensional prediction model that considers the discontinuous structure of a rock mass. The degree of freedom of the rotation angle is introduced, thus the motion equations of the blocks under the influence of a transient disturbing force are acquired according to the interactions of the blocks. Based on the two-dimensional discontinuous block model of deep rock mass, a rockburst prediction model is established, and the initiation process of ultra-low friction rockburst is analyzed. In addition, the intensity of a rockburst, including the location, depth, area, and velocity of ejection fragments, can be determined quantitatively using the proposed prediction model. Then, through a specific example, the effects of geomechanical parameters such as the different principal stress ratios, the material properties, a dip of principal stress on the occurrence form and range of rockburst are analyzed. The results indicate that under dynamic disturbance, stress variation on the structural surface in a deep rock mass may directly give rise to a rockburst. The formation of rockburst is characterized by three stages: the appearance of cracks that result from the tension or compression failure of the deformation block, the transformation of strain energy of rock blocks to kinetic energy, and the ejection of some of the free blocks from the surrounding rock mass. Finally, the two-dimensional rockburst prediction model is applied to the construction drainage tunnel project of Jinping II hydropower station. Through the comparison with the field measured rockburst data and UDEC simulation results, it shows that the model in this paper is in good agreement with the actual working conditions, which verifies the accuracy of the model in this paper.
본 연구는 삼차원 지질 모델링 소프트웨어 개발의 일환으로 불연속면의 구조기하형태에 대한 삼차원적 해석 및 가시화를 수행 할 수 있는 새로운 소프트웨어 모듈을 개발하는 데에 목적이 있다. 불연속면 연결구조의 삼차원 해석 및 가시화 알고리즘을 바탕으로 개발된 소프트웨어는 C++언어 기반의 MFC 및 OpenGL 라이브러리를 응용하여 Microsoft Visual Studio 상에서 제작되었다. 개발된 소프트웨어는 BOUNDARY, DISK3D, FNTWK3D, CSECT, BDM 등의 모듈을 포함하며 각각의 모듈은 해석영역 구성, 불연속면 네트워크 시스템의 가시화, 등가파이프의 산정, 단면도 작성, 시추공 자료 관리 등 절리성 암반의 삼차원 구조기하형태 해석에 관련된 다양한 기능을 수행한다. 이 연구에서 개발한 불연속면 연결구조의 삼차원 가시화 및 해석 소프트웨어는 불연속체 기반의 암반강도 및 변형성에 관한 연구, 수리지질학적 특성에 관한 연구 및 사면안정 연구를 수행함에 있어서 활용도가 높을 것으로 판단되며 국내 소프트웨어 산업의 경쟁력을 높이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Ruth, Peter J. van;Nelson, Emma J.;Hillis, Richard R.
지구물리와물리탐사
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제9권1호
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pp.50-59
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2006
현재의 응력장내에서 단층 재활성화를 야기하는데 필요한 공극압의 증가를 추정함으로써 재활성화 위험도를 결정하는 FAST(단층 분석 확인 기술)를 이용해 Gippsland Basin의 단층 재환성의 위험도가 계산되었다. Gippsland Basin의 응력 형태는 주향이동단층과 역단층의 경계부근으로서 즉, 최대 수평 압력$({\sim}40.5\;MPa/km)$ > 수직 압력(21 MPa/km) ${\sim}$ 최소 수평 압력(200 MPa/km)이다. 공극압은 Golden Beach Subgroup의 Campanian volcanics 상부에서 정수압이다. 여기에서 결정된 NW-SE 최대 수평 응력 방향$(139^{\circ}N)$은 이전의 측정값들과 대체로 일치하고 Gippsland Basin에서의 NW-SE 최대 수평 응력 방향을 입증한다. Gippsland Basin의 단층 재활성화 위험도는, cohesionless fault$(C=0;\;{\mu}=0.65)$와 healed fault$(C=5.4;\;{\mu}=0.78)$, 두 가지 단층 강도 시나리오를 이용해서 계산되었다. 상대적으로 높고 낮은 재활성화 가능성을 가진 단층들의 방향은 cohesionless fault 와 healed fault 모두에 대해 거의 동일하다. NE-SW 주향방향의 큰 각을 가진 단층들은 현재의 응력상태하에서는 재활성화 가능성이 거의 없다. SSE-NNW 과 ENE-WSW 방향의 큰 각을 가진 단층들이 단층 재활성화 위험도가 가장 높다. 부가적으로 NE-SW 주향 방향의 작은 각을 가진 단층(thrust 단층)은 상대적으로 높은 재활성화 위험도를 가지고 있다. 최적 방향 단층들에 대한 가장 높은 재활성화 위험도는 cohesionless fault에 대해서는 추정 공극압의 3.8MPa$({\sim}548psi)$ 증가(Delta P), healed fault에 대해서는 15.6MPa 증가에 해당된다. 이 논문에서 제시된 단층 재활성화 분석으로부터 얻은 공극압 증가의 절대값은 지구역학적인 모델(원위치 응력과 암석 강도 자료)에서의 불확실성으로 인해 큰 오차를 수반한다. 특히, 최대 수평 응력 강도와 단층 강도 자료는 좁은 범위에 한정되어 있지 않다. 그러므로 단풍 재활성화 분석은 저류층 내에서 최대로 허용할 수 있는 공극압 증가를 직접 측정하는데 사용될 수 없다. 이러한 종류의 단층 재활성화 분석은 단지 단층 재활성화의 상대적인 위험도의 평가에 사용될 수 있을 뿐이고, 재활성화에 앞서 단층이 견딜 수 있는 공극압 증가의 최대 허용치를 결정하는데는 사용할 수 없다고 주장하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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