Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.54
no.5
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pp.43-47
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2012
A evaluation for the strength of rock includes a lot of uncertainty due to existence of discontinuity surface and weakness plain in the rock mass, so essential test results and other data for the resonable strength analysis are absolutely insufficient. Therefore, a analytical technique to reduce such uncertainty can be required. A probabilistic analysis technique has mainly to make up for the uncertainty to investigate the strength of rock mass. Recently, a artificial neural networks, as a more newly analysis method to solve several problems in the existing analysis methodology, trends to apply to study on the rock strength. In this study the unconfined compressive strength from basic physical property values of sedimentary rock, black shale and red shale, distributed in Daegu metropolitan area is estimated, using the artificial neural networks. And the applicability of the analysis method is investigated. From the results, it is confirmed that the unconfined compressive strength of the sedimentary rock can be easily and efficiently predicted by the analysis technique with the artificial neural networks.
Rock burst may cause serious casualties and property losses, and how to conduct effective monitoring and warning is the key to avoid this disaster. In this paper, we reviewed both the rock burst mechanism and the principle of using electromagnetic radiation (EMR) from coal rock to monitor and forewarn rock burst, and systematically studied EMR monitored data of 4 rock bursts of Qianqiu Coal Mine, Yima Coal Group, Co. Ltd. Results show that (1) Before rock burst occurrence, there is a breeding process for stress accumulation and energy concentration inside the coal rock mass subject to external stresses, which causes it to crack, emitting a large amount of EMR; when the EMR level reaches a certain intensity, which reveals that deformation and fracture inside the coal rock mass have become serious, rock burst may occur anytime and it's necessary to implement an early warning. (2) Monitored EMR indicators such as its intensity and pulses amount are well and positively correlated before rock bursts occurs, generally showing a rising trend for more than 5 continuous days either slowly or dramatically, and the disaster bursts generally occurs at the lower level within 48 h after reaching its peak intensity. (3) The rank of EMR signals sensitive to rock burst in a descending order is maximum EMR intensity > rate of change in EMR intensity > maximum amount of EMR pulses > rate of change in the amount of EMR pulses.
In this study, a fundamental investigation was made on how to use LiDAR technology to determine the degree of weathering and alteration of rock mass. The purpose of the study was to identify the affecting parameters to LiDAR intensity and to quantitatively assess the relations among them through laboratory-scale experiment. A few potential affecting parameters were selected including scanning distance, incidence angle, surface roughness, surface color, mineral composition, and water saturation. In the experiment, FARO LiDAR unit was used for twelve different types of specimen. It was observed that the intensity was affected by, in the order of importance, surface color, incidence angle, scanning distance, property of rock, water condition, and surface roughness.
Dynamic properties of materials by shock loads such as rock blasting and earthquake are recently attracted in the design of aboveground and underground structures. The advance of measuring devices enables to obtain the whole histories of stress and strain in rock specimen of which the failure is completed in several hundred microseconds. The SHPB has been a popular and promising technique to study the dynamic behavior of rock. And the dynamic compressive, tensile and other test with this experiment system are planned to be Suggested Methods of ISRM. This technical paper is to introduced one study article which focuses the design of 3S (special shaped striker) to produce the half-sine wave to eliminate the problems of the rectangular wave. This article is also describing the advantage of half-sine incident wave and size effect of rock dynamic strength.
Kim, Hong-Pyo;Chang, Ho-Min;Kang, Choo-Won;Ko, Chin-Surk
Explosives and Blasting
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v.28
no.2
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pp.133-147
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2010
A Suggestion of In-situ Rock Mass Evaluation and Correlation between Rock Mass Classfication MethodsThe purpose of this study is to find out rock mass classification method which is practically applicable to a field and to consider a correlation between the new method and the old method. Rock mass is an aggregate of separated blocks. To express the aggregate, the properties of both intact rock and rock mass should be considered. In this study, therefore, parameters for rock mass description are classified into rock strength and rock structure. Indices for parameters evaluation are obtained from old method and the strength and structure property of rock is described by using those indices. Value of 25 is allocated to each parameter obtained. $RMR_{basic}$ =0.86(X=Method)+14.47 is derived between $RMR_{basic}$ and this study and $RMR^*$ = 0.87(X-Method)+9.20 is derived between revised RMR and this study. Coefficient of determination is $R^2$=0.841 and $R^2$=0.846 each.
The Landslide in natural slope is occurred mostly by a heavy rain of the summer. This landslide is influenced in soil property of the surface than the rock mass. Soils in natural slope are created by weathering phenomena of the bedrock. These soils differed to the geological conditions such as sedimentary rock, metamorphic rock and volcanic rock. Therefore, estimation of landslide in natural slope is the most important analysis of the bedrock distributions and soil characteristics. This study analyzed the soil property to the natural slopes of Busan area where is distributed to volcanic rock, granite and sedimentary rock. Soil sample conducted various soil tests for estimate the soil physical property and soil engineering characteristics, and analysis of the correlation of geological conditions. In the experiment result, soils were mainly classified by a clayey sand. It is also established that $1.07{\sim}1.99kg/cm^3$ for wet density, $28.2{\sim}39.6^{\circ}$ for angle of shearing resistance, and $8.10{\times}10^{-5}{\sim}8.38{\times}10^{-2}cm/sec$ for coefficient of permeability. From the physical parameter, the soils are estimated to the permeable ground with good shear strength, and soil properties are showed a differential tendency for each geological condition.
The relationship between the reflection number obtained from seismic reflective survey and the rock strength value obtained from TBM excavation is examined, and the procedure of the conversion from the reflection number to the rock strength value is proposed. Subsequently, geostatistical method is employed to evaluate the rock properties ahead of the tunnel face and around the tunnel with good precision, using both the seismic reflective survey data and the TBM driving data for the purpose of the tunnel driving and enlargement. The applicability of this evaluation method is examined at the actual tunnel site.
A web GIS based database system of thermophysical property of rocks in Korea is under construction. Rock samples were randomly collected over the whole country and sample spacings were generally 1 to 10 km. Thermal diffusivity, spedific heat, thermal conductivity, specific heat, density and porosity were measured on a collection of 1,560 rock samples in the laboratory. The sampled rocks were classified into igneous, metamorphic and sedimentary rock types and the variables were statistically studied. The thermal conductivity were compared with thermal diffusivity, porosity and dry density to define any correlations and the distribution of thermal conductivity is characterized by the geostatistical analysis. The optimal mapping of thermal conductivity is very useful as a practical design component for any geothermal systems.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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v.18
no.1E
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pp.23-28
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2006
In this study, the general theory of fractality is discussed to provide a fundamental understanding of fractal geometry applied to heterogeneous material surfaces like pavement surface and rock surface. It is well known that many physical phenomena and systems are chaotic, random and that the features of roughness are found at a wide spectrum of length scales from the length of the sample to the atomic scales. Studying the mechanics of these physical phenomena, it is absolutely necessary to characterize such multi scaled rough surfaces and to know the structural property of such surfaces at all length scales relevant to the phenomenon. This study emphasizes the role of fractal geometry to characterize the roughness of various surfaces. Pavement roughness and rock surface roughness were examined to correlate their roughness property to fractality.
Site characterization for structural stability in rock masses mainly involves the collection of joint property data, and in the current practice, much of this data is collected by hand directly at exposed slopes and outcrops. There are many issues with the collection of this data in the field, including issues of safety, slope access, field time, lack of data quantity, reusability of data and human bias. It is shown that information on joint orientation, spacing and roughness in rock masses, can be automatically extracted from LIDAR (light detection and ranging) point floods using the currently available Split-FX point cloud processing software, thereby reducing processing time, safety and human bias issues.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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