This study was carried out to develop prediction model for fill slope failure of forest road in igneous rock area using fuzzy theory which is non-linear model. The results were summarized as follows. The importance weight of factors on fill slope failure was ranked in the order of fill slope length, fill slope gradient, soil type, aspect, road position and longitudinal slope form. The degree of potential slope failure was high mainly under the such conditions as fill slope length greater than 8m, fill slope gradients steeper than $40^{\circ}$, constituent material with weathered rock, aspect of NE and road on ridge position. The optimal prediction model was developed with 0.15 of optimal coefficient(c) and 3.1165 of ${\lambda}$-value when fuzzy integral value of slope failure possibility is more than 0.5. And the discriminant accuracy was 86.8%, which shows the high availability for discrimination.
Open-pit mine slope design must be carried out from the economical efficiency and stability point of view. The overall slope angle is the primary design variable because of limited support or reinforce options available. In this study, the slope angle and critical slope height of large coal mine located in Pasir, Kalimantan, Indonesia were determined from safety point of view. Failure time prediction based on the monitored displacement using inverse velocity was also conducted to make up fir the uncertainty of the slope design. From the study, critical slope height was calculated as $353{\sim}438m$ under safety factor guideline (SF>1.5) and $30^{\circ}$ overall slope angle but loom is recommended as a critical slope height considering the results of sensitivity analysis of strength parameters. The results of inverse velocity analysis also showed good agreement with field slope cases. Therefore, failure of unstable slope can be roughly detected before real slope failure.
Park, Sung-Yong;Chang, Dong-Su;Jung, Jae-Hoon;Kim, Young-Ju;Kim, Yong-Seong
Journal of the Korean Geosynthetics Society
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v.17
no.2
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pp.9-18
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2018
In this study, a field model experiment was performed to analyze the bahavior of slope during failure. It was analyzed through x-MR control chart method with inverse displacement and K-value. As a result, the portent was confirmed at 4 minutes before slope failure in Case 1. The change of the control limit line according to moving range was analyzed and it was effective to apply K = 3. Use of the inverse displacement and x-MR control chart method will be useful for the prediction of abnormal behavior through quick and objective judgment. Prediction of slope failure using control chart method can be used as basic data of slope measurement management standard, and it can contribute in reduction of life and property damage caused by slope disaster.
Although it is currently conducting slope management and research using digital technologies such as drones, big data, and artificial intelligence, it is still somewhat insufficient and is still vulnerable to slope failure. For this reason, it is inevitable to present the development direction for research on prediction and analysis of slope failure using the digital technologies to effectively deal with slope failure, which requires a preemptive understanding of prediction and analysis of slope failure. In this paper, we collected literature data based on the Web of Science for five years from January 1, 2016 to December 31, 2020 and analyzed by co-word analysis to identify the domain structure of research on prediction and analysis of slope failure. Detailed subject areas were identified through network analysis, and the domain relationships between keywords were visualized to derive global and regionally oriented keywords through relationship, centrality analysis. In addition, the clusters formed by performing cluster analysis were displayed on the multidimensional scailing map, and the domain structure according to the correlation between each keyword was presented. The results of this study reveal the domain structure of research on prediction and analysis of slope failure, and are expected to be usefully used to find future research directions.
Park, Sung-Yong;Jung, Hee-Don;Kim, Young-Ju;Kim, Yong-Seong
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.59
no.5
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pp.101-108
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2017
Recently, the occurrence of landslides has been increasing over the years due to the extreme weather event. Developments of landslides monitoring technology that reduce damage caused by landslide are urgently needed. Therefore, in this study, a strain ratio sensor was developed to predict the ground behavior during the slope failure, and the change in surface ground displacement was observed as slope failed on the field model experiment. As a result, in the slope failure, the ground displacement process increases the risk of collapse as the inverse displacement approaches zero. It is closely related to the prediction of precursor. In all cases, increase in displacement and reverse speed of inverse displacement with time was observed during the slope failure, and it is very important event for monitoring collapse phenomenon of risky slopes. In the future, it can be used as disaster prevention technology to contribute in reduction of landslide damage and activation of measurement industry.
Park, Sung-Yong;Min, Yeon-Sik;Kang, Min-seo;Jung, Hee-Don;Sami, Ghazali-Flimban;Kim, Yong-Seong
Journal of the Korean Geosynthetics Society
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v.16
no.3
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pp.1-10
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2017
Recently, one of the natural disasters, landslide is causing huge damage to people and properties. In order to minimize the damage caused by continuous landslide, a scientific management system is needed for technologies related to measurement and monitoring system. This study aims to establish a management system for landslide damage by prediction of slope failure. Ground behavior was predicted by surface ground deformation in case of slope failure, and the change in ground displacement was observed as slope surface. As a result, during the slope failure, the ground deformation has the collapse section, the after collapse precursor section, the acceleration section and the burst acceleration section. In all cases, increase in displacement with time was observed as a slope failure, and it is very important event of measurement and maintenance of risky slope. In the future, it can be used as basic data of slope management standard through continuous research. And it can contribute to reduction of landslide damage and activation of measurement industry.
The slope design of an open-pit mine must consider economical efficiency and stability. Thus, the overall slope angle is the principal factor because of limited support or reinforcement options available in such a setting. In this study, slope displacement, as monitored by a GPS system, was analyzed for a coal mine at Pasir, Indonesia. Predictions of failure time by inverse velocity analysis showed good agreement with field observations. Therefore, the failure time of an unstable slope can be roughly estimated prior to failure. A GIS model that combines fuzzy theory and the analytical hierarchy process (AHP) was developed to assess slope instability in open-pit coal mines. This model simultaneously considers seven factors that influence the instability of open-pit slopes (i.e., overall slope gradient, slope height, surface flows, excavation plan, tension cracks, faults, and water body). Application of the proposed method to an open-pit coal mine revealed an enhanced prediction accuracy of failure time and failure site compared with existing methods.
Although many researches related to monitoring and automatic measuring devices for early warning system during slope failure have been carried out in Korea and aboard, most of the researches have installed measuring devices on the slope surface, and there are only few researches about warning systems that can detect and warn before slope failure and disaster occurs. In this study, slope failure simulation experiment was performed by attaching sensors to rock bolts, and initial slope behavior characteristics during slope failure were analyzed. Also, the experiment results were compared and reviewed with varied slope conditions, i.e. shotcrete slope and natural slope, and varied material conditions, i.e. GFRP and steel rock bolt. This study can be used as a basic data in development of warning and alarm system for early evacuation through early detection and warning before slope failure occurs in steep slopes and slope failure vulnerable areas.
In general, many instrumentations of slope rely on theory or experience because on-site accessibility and long term instrumentation are difficult to conduct the instrumentation of slopes. Also the prediction of disaster is very difficult. Therefore experimental research was conducted about an effective method to predict collapse of slope and on-site applicability in this study. The collapse of slope was able to be predicted by applying AE sensor which we call WEAD to the failure criteria. The parameters of AE generated during the collapse of slope were secured through bending shear test. Test construction was applied to the slope with a history and a possibility of collapse. As a result, it is shown that AE parameters do not exceed the failure criterion and is found to be stable slopes. As the real symptoms of collapse did not appear, AE was found to have excellent applicability.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.10
no.3
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pp.165-175
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2006
To analyze the deformation and failure of slopes, generally, two types of model, Polynomial model and Growth model, are applied. These two models are focused on the behavior of the slope by time. Therefore, this research is more focused on predicting of slope failure than analyzing the slope behavior by time. Generally, Growth model is used to analyze the soil slope, to the contrary, Polynomial model is used for rock slope. However, 3-degree polynomial($y=ax^3+bx^2+cx+d$) is suggested to combine two models in this research. The main trait of this model is having an asymptote. The fields to adopt this model are Gosujae Danyang(soil slope) and Youngduk slope(rock slope), which are the cut-slope near national road. Data from Gosujae are shown the failure traits of soil slope, to the contrary, those of Youngduk slope are shown the traits of rock slope. From the real-time monitoring data of the slope, 3-degree polynomial is proved as excellent system to analyze the failure and behavior of slope. In case of Polynomial model, even if the order of polynomials is increased, the $R^2$ value and shape of the curve-fitted graph is almost the same.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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