Geotechnical engineering problems are characterized by many sources of uncertainty. Some of these sources are connected to the uncertainties of soil properties involved in the analysis. In this paper, a numerical procedure for a probabilistic analysis that considers the spatial variability of soil properties is presented to study the response of spatially random soil. The approach integrates a commercial finite difference method and random field theory into the framework of a probabilistic analysis. Two-dimensional non-Gaussian random fields are generated based on a Karhunen-$Lo{\grave{e}}ve$ expansion in a fashion consistent with a specified marginal distribution function and an autocorrelation function. A Monte Carlo simulation is then used to determine the statistical response based on the random fields. A series of analyses were performed to study the effects of uncertainty due to the spatial heterogeneity on the settlement and bearing capacity of a rough strip footing. The simulations provide insight into the application of uncertainty treatment to the geotechnical problem and show the importance of the spatial variability of soil properties with regard to the outcome of a probabilistic assessment.
Slope stability analysis is a geotechnical engineering problem characterized by many sources of uncertainty. Some of them are connected to the variability of soil properties involved in the analysis. In this paper, a numerical procedure of probabilistic analysis of slope stability is presented based on Spencer's method of slices. The deterministic analysis is extended to a probabilistic approach that accounts fur the uncertainties and spatial variation of the soil parameters. The procedure is based on the first-order reliability method to compute the Hasofer-Lind reliability index and Monte-Carlo Simulation. A probabilistic stability assessment was performed to obtain the variation of failure probability with the variation of soil parameters in homogeneous and layered slopes as an example. The examples give insight into the application of uncertainty treatment to the slope stability and show the impact of the spatial variability of soil properties on the outcome of a probabilistic assessment.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.4A
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pp.343-352
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2010
Recently, many researchers have been carried out to estimate more controlled service life and long-term performance of carbonated concrete structures. Durability analysis and design based on probability have been induced to new concrete structures for design. This paper provides a carbonation prediction model based on the Fick's 1st law of diffusion using statistic data of carbonated concrete structures and the probabilistic analysis of the durability performance has been carried out by using a Bayes' theorem. The influence of concerned design parameters such as $CO_2$ diffusion coefficient, atmospheric $CO_2$ concentration, absorption quantity of $CO_2$ and the degree of hydration was investigated. Using a monitoring data, this model which was based on probabilistic approach was predicted a carbonation depth and a remaining service life at a variety of environmental concrete structures. Form the result, the application method using a realistic carbonation prediction model can be to estimate erosion-open-time, controlled durability and to determine a making decision for suitable repair and maintenance of carbonated concrete structures.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2001.04a
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pp.81-84
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2001
고준위 방사성 폐기물 영구처분 안전성을 평가하기 위하여 입력 자료로 처분장 주변 각 암 반에서의 지하수 유동 속도 및 유동 시간이 요구된다. 이러한 유동 속도와 시간은 대부분의 경우 단일 값이 요구되지만 고준위 방사성 처분의 경우 지하 매질의 불확실성을 고려하기 위하여 확률론적 분석이 요구된다. 지하수 유동 속도 및 시간이 확률밀도함수로 표시되기 위해서는 기존의 방법에서는 수리 해석의 입력 인자 값들을 변화시키면서 반복적인 계산을 수행하는 방법이 사용되었다. 그러나 이러한 방법론의 한계를 극복하기 위해 최근 섭동 이론을 이용한 adjoint 방법론이 사용되고 있는 바 이를 이용하여 가상 처분장에서의 지하수 유동 속도와 시간을 확률론적으로 해석하였다.
Uncertainties are pervasive in engineering geological problems. Therefore, the presence of uncertainties and their significance in analysis and design of slopes have been recognized. Since the uncertainties cannot be taken into account by the conventional deterministic approaches in slope stability analysis, the probabilistic analysis has been considered as the primary tool for representing uncertainties in mathematical models. However, some uncertainties are caused by incomplete information due to lack of information, and those uncertainties cannot be handled appropriately by the probabilistic approach. For those uncertainties, the theory of fuzzy sets is more appropriate. Therefore, in this study, fuzzy reliability analysis has been proposed in order to deal with the uncertainties which cannot be quantified in the probabilistic analysis due to the limited information. For the practical example, a slope is selected in this study and both the probabilistic analysis and the fuzzy reliability analysis have been carried out for planar failure. In the fuzzy reliability analysis, the dip angle and internal friction angle of discontinuity are considered as triangular fuzzy numbers since the random properties of the variables cannot be obtained completely under the conditions of limited information. In the study, the fuzzy reliability index and the probabilities of failure are evaluated from fuzzy arithmetic and compared to those from the probabilistic approach using Monte Carlo simulation and point estimate method. The analysis results show that the fuzzy reliability analysis is more appropriate for the condition that the uncertainties arise due to incomplete information.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1998.05a
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pp.751-756
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1998
고리 1호기 원전 수명 연장을 위한 가압열충격(Pressurized Thermal Shock : PTS) 해석은 확률론적 안전성 평가 방법에 따라 수행된다. 본 연구는 가압열충격 상세 해석 연구의 일환으로 가압열충격 해석을 위한 계통해석시 사용되는 최적 평가(Best Estimate) 방법과 기존의 PCT(Peak Cladding Temperature) 관점의 해석에 사용되는 결정론적 안전성 평가 방법간의 해석 방법론 차이에 의한 열수력 거동의 상이점을 평가하기 위함이다. 이를 위해 1998년 설치 예정인 고리 1호기 교체 증기발생기(Replacement Steam Generator ; RSG) 안전성 분석 보고서$^{[1]}$ 의 주증기관 파단사고 해석 결과와 동일한 파단 크기 및 운전 출력에 대해 최적 평가 방법론에 따라 해석된 본 연구의 해석 결과를 비교, 평가하였다. 해석 결과 전출력 소형 주증기관 파단 사고에서는 터빈 유량 모델링 및 반응도 계수, 고온 영출력 대형 파단 사고에서는 가압기 모델, 반응도 계수 및 정지여유도가 해석 방법론에 따른 열수력 거동의 차이에 영향이 큰 것으로 평가되었다
In recent years, the probabilistic analysis has been used in rock slope engineering. This is because uncertainty is pervasive in rock slope engineering and most geometric and geotechnical parameters of discontinuity and rock masses are involved with uncertainty. Whilst the traditional deterministic analysis method fails to properly deal with uncertainty, the probabilistic analysis has advantages quantifying the uncertainty in parameters. As a probabilistic analysis method, the Monte Carlo simulation has been used commonly. However, the Monte Carlo simulation requires many repeated calculations and therefore, needs much effort and time to calculate the probability of failure. In contrast, the point estimate method involves a simple calculation with moments for random variables. In this study the probability of failure in rock slope is evaluated by the point estimate method and the results are compared to the probability of failure obtained by Monte Carlo simulation method.
In this study, probabilistic analysis of seepage through a two-layered soil foundation was performed. The hydraulic conductivity of soil shows significant spatial variations in different layers because of stratification; further, it varies on a smaller scale within each individual layer. Therefore, the deterministic seepage analysis method was extended to develop a probabilistic approach that accounts for the uncertainties and spatial variation of the hydraulic conductivity in a layered soil profile. Two-dimensional random fields were generated on the basis of the Karhunen-Lo$\grave{e}$ve expansion in a manner consistent with a specified marginal distribution function and an autocorrelation function for each layer. A Monte Carlo simulation was then used to determine the statistical response based on the random fields. A series of analyses were performed to verify the application potential of the proposed method and to study the effects of uncertainty due to the spatial heterogeneity on the seepage behavior of two-layered soil foundation beneath water retaining structure. The results showed that the probabilistic framework can be used to efficiently consider the various flow patterns caused by the spatial variability of the hydraulic conductivity in seepage assessment for a layered soil foundation.
In this study the infinite slope model, one of the physical landslide models has been suggested to evaluate the susceptibility of the landslide. However, applying the infinite slope model in regional study area can be difficult or impossible because of the difficulties in obtaining and processing of large spatial data sets. With limited site investigation data, uncertainties were inevitably involved with. Therefore, the probabilistic analysis method such as Monte Carlo simulation and the GIS based infinite slope stability model have been used to evaluate the probability of failure. The proposed approach has been applied to practical example. The study area in Boeun area been selected since the area has been experienced tremendous amount of landslide occurrence. The geometric characteristics of the slope and the mechanical properties of soils like to friction angle and cohesion were obtained. In addition, coefficient of variation (COV) values in the uncertain parameters were varied from 10% to 30% in order to evaluate the effect of the uncertainty. The analysis results showed that the probabilistic analysis method can reduce the effect of uncertainty involved in input parameters.
INTRODUCTION : Arsenic is a ubiquitous element present in various compounds throughout the earth's crust. The use of arsenic compounds increased greatly during the 18th and 19th centuries, including its use in pigments and dyes, as a preservative of animal hides, in glass manufacture, agricultural pesticides, and various pharmaceutical substances. The causal association between human arsenic exposure, usually in the form of inorganic compounds containing trivalent arsenite (As$^{III}$) or pentavalent arsenate (As$^V$), and various forms of human cancer has been known for many years.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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