This study evaluates the performance of gravel impact compaction piers system (GICPs) in strengthening retrofitting a very loose silty sand layer with a very high liquefaction risk with a thickness of 3.5 meters in a multilayer coastal soil located in Bushehr, Iran. The liquefiable sandy soil layer was located on clay layers with moderate to very stiff relative consistency. Implementation of gravel impact compaction piers is a new generation of aggregate piers. After technical and economic evaluation of the site plan, out of 3 experimental distances of 1.8, 2 and 2.2 meters between compaction piers, the distance of 2.2 meters was selected as a winning option and the northern ring of the site was implemented with 1250 gravel impact compaction piers. Based on the results of the standard penetration test in the matrix soil around the piers showed that the amount of (N1)60 in compacted soils was in the range of 20-27 and on average 14 times the amount of (1-3) in the initial soil. Also, the relative density of the initial soil was increased from 25% to 63% after soil improvement. Also the safety factor of the improved soil is 1.5-1.7 times the minimum required according to the two risk levels in the design.
Pile-supported structures are installed on saturated sloping grounds, where the ground stiffness may decrease due to liquefaction during earthquakes. Thus, it is important to consider saturated sloping ground and pile interactions. In this study, we conduct a centrifuge test of a pile-supported structure, and analyze the p-yp loops, p-yp loops provide the correlation between the lateral pile deflection (yp) and lateral soil resistance (p). In the dry sand model (UV67), the p-yp loops stiffness increased as ground depth increased, and the p-yp loops stiffness was larger by approximately three times when the pile moved to the upslope direction, compared with when it moved to the downslope direction. In contrast, no significant difference was observed in the stiffness with the ground depth and pile moving direction in the saturated sand model (SV69). Furthermore, we identify the unstable zone based on the result of the lateral soil resistance (p). In the case of the SV69 model, the maximum depth of the unstable zone is five times larger than that of the dry sand model, and it was found that the saturated sand model was affected significantly by kinematic forces due to slope failure.
액상화 평가를 수행할 때 진동전단응력비(CSR)는 일반적으로 지반응답해석 또는 Seed & Idriss의 간편법을 수정한 방법을 통해 산정하고 있다. 본 연구에서는 진동전단응력비 산정방법의 적용성을 분석하기 위하여 1차원 등가선형 지반응답해석을 수행한 후 미연방도로국(FHWA), 일본도로협회(JRA), 국내설계기준(KDS) 등에서 제안한 방법을 적용하여 진동전단응력비를 산정하였다. 연구결과, 국내설계기준(KDS)으로 산정한 진동전단응력비가 해석 결과와 가장 큰 오차를 나타내었다. 그 이유는 국내설계기준의 경우 깊이에 따른 응력감소계수를 최대진동전단응력의 비가 아닌 최대지반가속도의 비로 정의하는 오류가 있기 때문이다.
지진에 의해 지반의 액상화가 발생하면 상대적으로 가벼운 지중 매설구조물은 부상하는 현상이 발생하며 이러한 피해는 과거 여러 지진에서 계속해서 보고되고 있다. Koseki et al.(1997a)에 의해 제안된 안전율은 액상화 지반에서 매설구조물의 부상 유무를 판단할 수 있으며 현재 내진설계에 이용되고 있지만 부상량의 "정량적인" 예측은 불가능하며 아직 확립되지 않았다. 지중 매설구조물의 부상량의 예측은 구조물의 성능성과 관련 있는 내진성능설계에 있어서 중요한 요소가 된다(ISO23469, 2005). 따라서 지중 매설구조물에 대한 내진성능평가를 위해 실용적인 부상량의 평가가 필요하다. 지중 매설구조물의 부상량을 예측하기 위한 방법으로 구조물에 작용하는 수직방향 힘의 평형을 바탕으로 간이법이 정식화 되었고(Tobita et al., 2012), 간이법의 신뢰성 확보를 위해 원심모형시험 결과 및 2004년 니가타켄츄에츠 지진시의 매설구조물 피해와 비교하였다. 본 연구에서 제안된 내진성능설계 흐름도는 뒷채움의 액상화 판정뿐만 아니라, 지중 매설구조물의 부상량 예측도 가능하다.
본 논문에서는 지진 시 작용하는 반복적 하중에 의하여 발생하는 잔류 과잉간극수압 예측에 필요한 반복저항응력비(CRR)와 재하횟수 N 간의 관계를 나타내는 액상화 저항 곡선을 반복단순전단시험과 문헌조사를 통하여 도출하였다. CRR과 N 자료는 두 가지 모델을 이용하여 최적 곡선을 계산하였으며 계측된 자료와 비교한 결과, 이중 한 가지 모델은 CRR이 다소 작게 산정되어 정확도가 떨어지는 것으로 나타났다. 다양한 액상화 저항 곡선을 살펴본 결과, 반복저항응력비(CRR)는 재하횟수 N = 15에서의 CRR($CRR_{N=15}$)로 정규화할 경우, 분산이 크게 감소하는 것을 확인하였다. 이와 같은 정규화가 특별히 유용한 이유는 $CRR_{N=15}$은 실내시험이 아니라 현장시험으로부터 쉽게 산정 가능하기 때문이다. 정규화를 통하여 평균과 상한 및 하한 곡선을 도출하였으며, 각각에 상응하는 설계식과 변수 또한 제시하였다. 제안된 곡선은 추후 부지 고유의 지반응답해석과 항만 구조물의 안정성 평가 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
지진 시 매설 PE관은 파단시 신장율이 우수하여 상대적으로 우수한 내진성능을 보이는 것으로 보고되고 있다. 국내 융착식 PE관의 응답변위법 기반 내진성능평가 절차를 제안한 바 있으나, 기계식 이음 PE관에 대한 절차는 부재한 실정이다. 이에 본 연구에서는 기계식 이음 PE관의 응답변위법 기반 내진성능평가 절차를 제시하였다. 기계식 이음 PE관의 경우 분절관의 평가 절차를 따르며, 관체 발생응력, 이음부 신축변형률 및 이음부 휨 각도 평가를 수행하도록 제안하였다. 또한 지반의 축방향 변형률 산정에 필요한 지반의 불균질성 계수를 도입하였다. 지반 액상화 우려가 있는 지반에 대한 측방 변위 및 재압밀 침하량 계산 방법도 함께 제안하였다. 국내 지반 환경을 고려한 민감도 해석 결과, 일정 품질이 확보된 기계식 이음 PE관은 지반 액상화를 고려하지 않을 때, 양호한 구조적 지진 안전성을 보였다. 본 절차는 주로 소규모 관경의 배관 접합에 사용하는 기계식 접합 매설 PE관의 내진설계 및 내진성능평가에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
On Tuesday, January 17, 1995, an earthquake of magnitude 7.2 struck the Port of Kobe. In effect, the port was practically destroyed. After a hazard investigation, researchers reached a consensus to adopt a performance-based design in port and harbor structures in Japan. A residual displacement of geotechnical structures after an earthquake is one of the most important engineering demands in performance-based earthquake-resistant design. Thus, it is essential to provide reliable responses of geotechnical structures after an earthquake through various techniques. Today, a nonlinear explicit response history analysis(NERHA) of geotechnical structures is the most efficient way to achieve this goal. However, verification of the effective stress analysis, including post liquefaction behavior, is difficult to perform at a laboratory scale. This study aims to rigorously verify the NERHA by using well-defined field measurements, existing numerical tools, and constitutive models. The man-made, Port Island, in Kobe provides intensive hazard investigation data, strong motion records of 1995 Kobe earthquake, and sufficient engineering parameters of the soil. Two dimensional numerical analysis was conducted on the caisson quay wall section at Port Island subjected to the 1995 Kobe earthquake. The analysis result matches very well with the hazard investigation data. The NERHA procedure presented in this paper can be used in further studies to explain and examine the effects of other factors on the seismic behavior of gravity quay walls in liquefiable soil areas.
인공신경망은 복잡한 상호관계를 가지는 문제의 해결을 위한 효과적인 컴퓨터 테크닉으로써 많은 분야에 활발히 활용되고 있다. 본 논문에서는 지반의 액상화 가능성을 판별하기 위하여 인공신경망 이론을 사용하였으며, 이를 위하여 반복삼축압축시험 결과와 토성자료, 지반조사자료 등을 학습인자로 사용하였다. 학습과 검증에 서해안지역의 43개의 반복삼축압축시험 데이터가 사용되었다. 여기서 인공신경망의 학습은 예측된 CSR과 실측한 CSR 사이의 오차가 적어지도록 신경망의 가중치를 수정하는 것으로 이루어진다. 전체 신경망에 대한 평균제곱의 오차가 허용치 이내로 감소할 때까지 학습은 반복되어 진행되며 일반적으로 15,000 이상의 학습이 요구되는 것으로 나타났다. 다양한 노드수를 가지는 신경망에 대한 학습을 수행한 결과, 1번째 은닉층의 수가 20개이고 2번째 은닉층의 수가 10개인 신경망이 72~98%에 해당되는 정밀도를 가지고 해당 전단변형률과 반복횟수에서의 CSR값을 예측할 수 있었다. 여기서 NOC(Number of Cycle)와$D_10$, ($N_1$)$_60$ 등의 입력변수가 지반의 액상화 거동에 주요한 영향인자로 나타났다. 연구결과 인공신경망을 이용한 지반의 액상화 거동의 예측이 비교적 정확하게 산정됨을 알 수 있었으며, CSR과 ($N_1$)$_60$, NOC와의 관계가 기존의 연구 결과에 부합하여 나타남을 알 수 있었다.
LNG 플랜트사업은 그 특성상 해외에서 사업을 추진하기 때문에 사업관리도 일반적인 사업관리방식과는 차이점이 있다. LNG 플랜트 사업 프로세스는 가스탐사 및 생산, 물리적인 액화 및 화학적인 전환공정, 수송, 저장 등의 가치사슬로 구성되며, 주로 천연가스를 액체원료나 연료로 전환하는 장치를 중심으로 액화공정(초저온 액화) 및 FEED 패키지, 제어 운영, 건설수행 등 EPC 기술을 대상으로 하고 있다. 이러한 해외에서 수행되고 복잡한 LNG 플랜트공사의 성공은 사업관리 의사결정에 따른 사업의 성패가 달라질 수 있다. 따라서 본 연구는 LNG 플랜트공사의 시공단계 사업관리 의사결정지원 모델을 구축하기 위하여 EPC 단계별로 9개의 사업관리요소 항목을 도출하고, 각 항목별 중요도를 평가하였다. 중요도 평가결과, EPC 단계별로 사업관리와 리스크관리 항목이 공통적으로 중요한 것으로 도출되었다. 특히 본 연구는 사업관리 요소항목과 중요도 평가결과를 기반으로 LNG 플랜트공사의 시공단계의 의사결정지원모델을 개발하였다. 개발된 의사결정지원모델은 향후 시공단계의 사업관리 의사결정지원 시스템 구축의 기반이 될 것이다.
At the present time, civil structure based of aseismatic design in the Korea began about 1997. However, most of the railway bridge constructed with block and block in the past can easily deteriorate with time due to the increase of repeated traffic loading, increase of train speed, etc. In this study, soil properties of the substructure of railway bridge with block and block was investigated through the SASW(spectral Analysis or Surface Waves) and RCTC test in the field and laboratories. Also, stabilization of liquefaction after occurred earthquake was investigated through the Seed & Idress method use of N value and Andrus and Stoke method use of S-Wave velocity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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