Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.147-147
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2022
In January 2021 heavy flood affected South Kalimantan with causing many casualties. The heavy rainfall is predicted to be generated due to the ENSO (El Nino-Southern Oscillation). The weak La-Nina mode appeared to generate more convective cloud above the warmed ocean and result in extreme rainfall with high anomaly compared to past historical rainfall event. Subsequently, the antecedent soil moisture distribution showed to have an important role in generating the flood response. Saturated flow and infiltration excess mainly contributed to the runoff generation due to the high moisture capacity. The hydro-meteorological processes in this event were deeply analyzed using the coupled atmospheric model of Weather Research and Forecasting (WRF) and the hydrological model extension (WRF-Hydro). The sensitivity analysis of the flood response to the SST anomaly and the soil moisture capacity also compared. Result showed that although SST and soil moisture are the main contributors, soil moisture have more significant contribution to the runoff generation despite of anomaly rainfall occurred. Model performance was validated using the Global Precipitation Measurement (GPM) and Soil Moisture Operational Products System (SMOPS) and performed reasonably well. The model was able to capture the hydro-meteorological process of atmosphere and hydrological feedbacks in the extreme weather event.
The introduction of bio-based materials has been recommended in the geotechnical engineering field to reduce environmental pollutants such as heavy metals and greenhouse gases. However, bio-treated soil methods face limitations in field application due to short research periods and insufficient verification of engineering performance, especially when compared to conventional materials like cement. Therefore, this study aimed to develop a machine learning model for predicting the unconfined compressive strength, a representative soil property, of biopolymer-based soil treatment (BPST). Four machine learning algorithms were compared to determine a suitable model, including linear regression (LR), support vector regression (SVR), random forest (RF), and neural network (NN). Except for LR, the SVR, RF, and NN algorithms exhibited high predictive performance with an R2 value of 0.98 or higher. The permutation feature importance technique was used to identify the main factors affecting the strength enhancement of BPST. The results indicated that the unconfined compressive strength of BPST is affected by mean particle size, followed by biopolymer content and water content. With a reliable prediction model, the proposed model can present guidelines prior to laboratory testing and field application, thereby saving a significant amount of time and money.
THe purpose of this paper is to suggest the analytical method which can predict lateral nonlinear behavior in non-homogeneous soil using the coefficient of soil resistance and ultimate soil resistance. Those parameters are obtained through back analysis on the base of the results of a series of model tests.Analytical method of Chang is more or less difficult to predict nonlinear behavior in non-homogeneous sol. So, in this study, for the prediction of nonlinear behavior the compositive analytical method which apply the p - y curve to Chang model is suggested. Also, the program is developed to predict nonlinear behavior using the compositive analytical method and it can be used to calculated the deflection, bending moment and soil reaction with DFM in non-homogeneous soil. To establish applicability of the suggested analytical method, the results of model tests and field tests and Pentagon2D finite element program are compared with those of the compositive analytical method. In the analysis values of the coefficient of soil reaction and ultimate soil resistance are also applied to the case of non-homogeneous soil. Lateral defection calculated using the compositive analytical method has been found to be in good agreement with values measured in field and model load tests.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2009.09a
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pp.976-984
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2009
This study proposes a simple method that uses a simple mass-spring model to predict the natural frequency of a soil-pile-structure system in sandy soil. This model includes a pair of matrixes, i.e., a mass matrix and a stiffness matrix. The mass matrix is comprised of the masses of the pile and superstructure, and the stiffness matrix is comprised of the stiffness of the pile and the spring coefficients between the pile and soil. The key issue in the evaluation of the natural frequency of a soil-pile system is the determination of the spring coefficient between the pile and soil. To determine the reasonable spring coefficient, subgrade reaction modulus, nonlinear p-y curves and elastic modulus of the soil were utilized. The location of the spring was also varied with consideration of the infinite depth of the pile. The natural frequencies calculated by using the mass-spring model were compared with those obtained from 1-g shaking table model pile tests. The comparison showed that the calculated natural frequencies match well with the results of the 1-g shaking table tests within the range of computational error when the three springs, whose coefficients were calculated using Reese's(1974) subgrade reaction modulus and Yang's (2009) dynamic p-y backbone curves, were located above the infinite depth of the pile.
Yu, Su Young;Choi, Han Suk;Lee, Seung Keon;Park, Kyu-Sik;Kim, Do Kyun
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.7
no.2
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pp.227-243
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2015
In this paper, the effects of nonlinear soft clay on dynamic embedment of offshore pipeline were investigated. Seabed embedment by pipe-soil interactions has impacts on the structural boundary conditions for various subsea structures such as pipeline, riser, pile, and many other systems. A number of studies have been performed to estimate real soil behavior, but their estimation of seabed embedment has not been fully identified and there are still many uncertainties. In this regards, comparison of embedment between field survey and existing empirical models has been performed to identify uncertainties and investigate the effect of nonlinear soil parameter on dynamic embedment. From the comparison, it is found that the dynamic embedment with installation effects based on nonlinear soil model have an influence on seabed embedment. Therefore, the pipe embedment under dynamic condition by nonlinear parameters of soil models was investigated by Dynamic Embedment Factor (DEF) concept, which is defined as the ratio of the dynamic and static embedment of pipeline, in order to overcome the gap between field embedment and currently used empirical and numerical formula. Although DEF through various researches is suggested, its range is too wide and it does not consider dynamic laying effect. It is difficult to find critical parameters that are affecting to the embedment result. Therefore, the study on dynamic embedment factor by soft clay parameters of nonlinear soil model was conducted and the sensitivity analyses about parameters of nonlinear soil model were performed as well. The tendency on dynamic embedment factor was found by conducting numerical analyses using OrcaFlex software. It is found that DEF was influenced by shear strength gradient than other factors. The obtained results will be useful to understand the pipe embedment on soft clay seabed for applying offshore pipeline designs such as on-bottom stability and free span analyses.
Jun-Hyuk, Yoo;Jwa-Kyoung, Sung;Deogratius, Luyima;Taek-Keun, Oh;Jaesung, Cho
Korean Journal of Agricultural Science
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v.48
no.4
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pp.891-897
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2021
There is a need for a technology that can quickly and accurately analyze soil carbon contents. Existing soil carbon analysis methods are cumbersome in terms of professional manpower requirements, time, and cost. It is against this background that the present study leverages the soil physical properties of color and water content levels to develop a model capable of predicting the carbon content of soil sample. To predict the total carbon content of soil, the RGB values, water content of the soil, and lux levels were analyzed and used as statistical data. However, when R, G, and B with high correlations were all included in a multiple regression analysis as independent variables, a high level of multicollinearity was noted and G was thus excluded from the model. The estimates showed that the estimation coefficients for all independent variables were statistically significant at a significance level of 1%. The elastic values of R and B for the soil carbon content, which are of major interest in this study, were -2.90 and 1.47, respectively, showing that a 1% increase in the R value was correlated with a 2.90% decrease in the carbon content, whereas a 1% increase in the B value tallied with a 1.47% increase in the carbon content. Coefficient of determination (R2), root mean square error (RMSE), and mean absolute percentage error (MAPE) methods were used for regression verification, and calibration samples showed higher accuracy than the validation samples in terms of R2 and MAPE.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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1999.10a
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pp.465-472
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1999
A small scale model reinforced soil wall was constructed in a laboratory to investigate role of the wall facing and the effect of construction sequence on the wall. A panel type facing system and a block facing system are introduced for test. These two different types of facing adapt different construction procedure. The model wall is built with geogrid reinforcement, sand, and the facings on rigid surface. The model wall is instrumented with earth pressure gauges, LVDTs, and strain gauges. It is found in this study that the reinforced soil wall system built with geogrids and panel type facing system be the safest reinforced soil wall ever compared to the block type facing. Thus, it is recommended that study for the wall system be necessary for further wide usage in the future.
To estimate the thermal effect of the vegetation canopy on the surface sublayer environment numerically, we used the combined model of Pielke's1) single layer model for vegetation and Deardorff's2) Force restore method(FRM) for soil layer. Application of present combined model to three surface conditions, ie., unsaturated bare soil, saturated bare soil and saturated vegetation canopy, showed followings; The diurnal temperature range of saturated vegetation canopy is only 20K, while saturated bare soil and unsaturated bare soil surface are 30K, 35K, respectively. The maximum temperature of vegetation canopy occurs at noon, about 2 hours earlier than that of the non-vegetation cases. The peak latent heat fluxes of vegetation canopy is simulated as a 600Wm-2 at 1300 LST. They have higher values during afternoon than beforenoon. Furthermore, the energy redistribution ratios to latent heat fluxes also increased in the late afternoon. Therefore, oasis effect driving from the vegetation canopy is reinforced during late afternoon compared with the non-vegetated conditions.
Using the modified DEM (Distinct Element Model), which we proposed, the effect of cross section of tire lug on the tire performance was simulated. Though the DEM has an advantage over the FEM when it is applied to simulate the behavior of discrete assembly of particles such as soil, there was still a problem in the case of conventional DEM, that the simulated movement of particles was too free. We constructed a new mechanical model (modified DEM) which can take account of the effect of adhesion between particles. It is shown that the soil deformation is simulated by the modified DEM better than the conventional DEM. Comparing the simulated soil reaction to the tire lug with the experimental results, the adequate DEM parameters were found. It is also indicated possible to find the effect of lug cross section shape on the tractive performance of tire by the DEM simulation.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2010.09a
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pp.1343-1349
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2010
This paper presents the behavior of the soil based on the Gap Parameter during the Shield TBM tunnel excavation in sandy soil. This study reproduced the tunnel before and after the excavation according to the diameter of the tunnel, water ratio and depth to execute a Scaled Model Test and analyzed the behavior change of the upper soil. As a result, tunneling after for soil stress decreased was similar in all the Case. In addition, the soil stress decreased was in water ratio increases.
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