This paper reviewed and evaluated some of the commonly used prediction models for thermal conductivity of soils with the experimental data. Semi-theoretical models for two-component materials were found inappropriate to estimate the thermal conductivity of dry state soils. It came out that the model developed by Cote and Konrad gave the best overall prediction results for unsaturated soils available in the literature. However, it still needs to be improved to cover a wider range of soil types and degrees of saturation. In the present study, parametric analysis is also conducted to investigate the effect of soil type and moisture content on the horizontal ground heat exchanger design. The analysis shows that horizontal ground heat exchanger pipe length is reduced with the increase of soil thermal conductivity and water content. The calculation results also show that horizontal ground heat exchanger size can be reduced to a certain extent by using backfilling material with a higher thermal conductivity of solid particles.
In recent years, several computer-aided pattern recognition and data mining techniques have been developed for modeling of soil behavior. The main idea behind a pattern recognition system is that it learns adaptively from experience and is able to provide predictions for new cases. Artificial neural networks are the most widely used pattern recognition methods that have been utilized to model soil behavior. Recently, the authors have pioneered the application of genetic programming (GP) and evolutionary polynomial regression (EPR) techniques for modeling of soils and a number of other geotechnical applications. The paper reviews applications of pattern recognition and data mining systems in geotechnical engineering with particular reference to constitutive modeling of soils. It covers applications of artificial neural network, genetic programming and evolutionary programming approaches for soil modeling. It is suggested that these systems could be developed as efficient tools for modeling of soils and analysis of geotechnical engineering problems, especially for cases where the behavior is too complex and conventional models are unable to effectively describe various aspects of the behavior. It is also recognized that these techniques are complementary to conventional soil models rather than a substitute to them.
This study is devoted to estimate higher-mode effects for multi-story structures with considering soil-structure interaction subjected to decomposed parts of near-fault ground motions. The soil beneath the super-structure is simulated based on the Cone model concept. Two-dimensional structural models of 5, 15, and 25-story shear buildings are idealized by using nonlinear stick models. The ratio of base shears for the soil-MDOF structure system to those obtained from the equivalent soil-SDOF structure system is selected as an estimator to quantify the higher-mode effects. The results demonstrate that the trend of higher-mode effects is regular for pulse component and has a descending variation with respect to the pulse period, whereas an erratic pattern is obtained for high-frequency component. Moreover, the effect of pulse component on higher modes is more significant than high-frequency part for very short-period pulses and as the pulse period increases this phenomenon becomes vice-versa. SSI mechanism increases the higher-mode effects for both pulse and high-frequency components and slenderizing the super-structure amplifies such effects. Furthermore, for low story ductility ranges, increasing nonlinearity level leads to intensify the higher-mode effects; however, for high story ductility, such effects mitigates.
Blandon, Carlos A.;Smith-Pardo, J. Paul;Ortiz, Albert
Earthquakes and Structures
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제8권3호
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pp.591-617
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2015
Standards for seismic assessment and retrofitting of buildings provide deformation limit states for structural members and connections. However, in order to perform fully consistent performance-based seismic analyses of soil-structure systems; deformation limit states must also be available for foundations that are vulnerable to nonlinear actions. Because such limit states have never been established in the past, a laboratory testing program was conducted to study the rotational capacity of small-scale foundation models under combined axial load and moment. Fourteen displacement-controlled monotonic and cyclic tests were performed using a cohesionless soil contained in a $2.0{\times}2.0{\times}1.2m$ container box. It was found that the foundation models exhibited a stable hysteretic behavior for imposed rotations exceeding 0.06 rad and that the measured foundation moment capacity complied well with Meyerhof's equivalent width concept. Simplified code-based soil-structure analyses of an 8-story building under an array of strong ground motions were also conducted to preliminary evaluate the implication of finite rotational capacity of vulnerable foundations. It was found that for the same soil as that of the experimental program foundations would have a deformation capacity that far exceeds the imposed rotational demands under the lateral load resisting members so yielding of the soil may constitute a reliable source of energy dissipation for the system.
The steady state of unsaturated soil takes a long time to achieve. The soil seepage behaviours and hydraulic properties depend highly on the wetting/drying rate. It is observed that the soil-water characteristic curve (SWCC) is dependent on the wetting/drying rate, which is known as the dynamic effect. The dynamic effect apparently influences the scanning curves and will substantially affect the seepage behavior. However, the previous models commonly ignore the dynamic effect and cannot quantitatively describe the hysteresis scanning loops under dynamic conditions. In this study, a dynamic hysteresis model for SWCC is proposed considering the dynamic change of contact angle and the moving of the contact line. The drying contact angle under dynamic condition is smaller than that under static condition, while the wetting contact angle under dynamic condition is larger than that under static condition. The dynamic contact angle is expressed as a function of the saturation rate according to the Laplace equation. The model is given by a differential equation, in which the slope of the scanning curve is related to the slope of the boundary curve by means of contact angle. Empirical models can simulate the boundary curves. Given the two boundary curves, the scanning curve can be well predicted. In this model, only two parameters are introduced to describe the dynamic effect. They can be easily obtained from the experiment, which facilitates the calibration of the model. The proposed model is verified by the experimental data recorded in the literature and is proved to be more convenient and effective.
비소 및 중금속으로 오염된 토양 내 함량과 농작물로 전이되는 함량 간의 관련성을 도출하기 위한 연구가 지속적으로 수행되고 있으나 두 함량 간의 낮은 상관성으로 인하여 명확한 결과가 도출되지 못하고 있다. 이 연구에서는 토양 내 비소 전함량과 단일용출 가용성 함량뿐만 아니라 토양의 물리·화학적 특성을 함께 고려하여 백미로 전이되는 비소 함량을 예측하는 통계학적 모델을 만들고자 하였다. 토양 특성 중 pH, 단일용출 가용성 함량, 유기물 함량에 따라 순차적으로 토양을 분류하며 회귀분석을 통한 예측 모델을 도출하였다. 80개의 백미 내 비소 함량과 토양 내 비소 전함량 및 Mehlich 가용성 함량 간의 상관계수는 각각 0.533과 0.493으로 낮았다. 그러나 토양을 pH, Mehlich 가용성 함량에 대한 전함량, 유기물 함량으로 순차적으로 분류하여 모델을 도출한 결과, ① pH가 6.5보다 높은 13개의 토양은 0.963, ② pH가 6.5 이하이고 AsTot/AsMehlich 비가 높은 15개의 토양은 0.849, ③ pH가 6.5 이하이고 AsTot/AsMehlich 비가 낮으며 8.5% 이하의 유기물을 함유한 30개의 토양은 0.935로 예측력이 크게 증가하였다. 이 연구에서 도출된 토양 분류에 따른 백미 전이 함량 예측 모델은 비소 오염 토양에 대해 신뢰성 있는 백미 재배 기준을 설정하는데 의미있는 방법론을 제안할 수 있을 것이다.
Achievements in the real-time soil spectro-photometer are: an improved soil penetrator to ensure a uniform soil surface under high speed conditions, real-time collecting of underground soil reflectance, getting underground soil color images, use of a RTK-GPS, and all units are arranged for compactness. With the soil spectrophotometer, field experiments were conducted in a 0.5 ha paddy field. With the original reflectance, averaging and multiple scatter correction, Kubelka-Munk (KM) transformation as soil absorption, its 1st and 2nd derivatives were calculated. When the spectra was highly correlated with the soil parameters, stepwise regression analysis was conducted. Results include the best prediction models for moisture, soil organic matter (SOM), nitrate nitrogen (NO$_3$-N), pH and electric conductivity (EC), and soil maps obtained by block kriging analysis.
The study deals with physical modeling of space frame-pile foundation and soil system using finite element models. The superstructure frame is analyzed using complete three-dimensional finite element method where the component of the frame such as slab, beam and columns are descretized using 20 node isoparametric continuum elements. Initially, the frame is analyzed assuming the fixed column bases. Later the pile foundation is worked out separately wherein the simplified models of finite elements such as beam and plate element are used for pile and pile cap, respectively. The non-linear behaviour of soil mass is incorporated by idealizing the soil as non-linear springs using p-y curve along the lines similar to that by Georgiadis et al. (1992). For analysis of pile foundation, the non-linearity of soil via p-y curve approach is incorporated using the incremental approach. The interaction analysis is conducted for the parametric study. The non-linearity of soil is further incorporated using iterative approach, i.e., secant modulus approach, in the interaction analysis. The effect the various parameters of the pile foundation such as spacing in a group and configuration of the pile group is evaluated on the response of superstructure owing to non-linearity of the soil. The response included the displacement at the top of the frame and bending moment in columns. The non-linearity of soil increases the top displacement in the range of 7.8%-16.7%. However, its effect is found very marginal on the absolute maximum moment in columns. The hogging moment decreases by 0.005% while sagging moment increases by 0.02%.
Liu, Qi;Peng, Kang;Zeng, Jie;Marzouki, Riadh;Majdi, Ali;Jan, Amin;Salameh, Anas A.;Assilzadeh, Hamid
Advances in nano research
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제12권6호
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pp.549-566
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2022
Mining of ore minerals (sfalerite, cinnabar, and chalcopyrite) from the old mine has led in significant environmental effects as contamination of soils and plants and acidification of water. Also, nanoparticles (NP) have obtained global importance because of their widespread usage in daily life, unique properties, and rapid development in the field of nanotechnology. Regarding their usage in various fields, it is suggested that soil is the final environmental sink for NPs. Nanoparticles with excessive reactivity and deliverability may be carried out as amendments to enhance soil quality, mitigate soil contaminations, make certain secure land-software of the traditional change substances and enhance soil erosion control. Meanwhile, there's no record on the usage of Nano superior substances for mine soil reclamation. In this study, five soil specimens have been tested at 4 sites inside the region of mine (<100 m) to study zeolites, and iron sulfide nanoparticles. Also, through using Artificial Neural Network (ANN) and Extreme Learning Machine (ELM), this study has tried to appropriately estimate the mechanical properties of soil under the effect of these Nano particles. Considering the RMSE and R2 values, Zeolite Nano materials could enhance the mine soil fine through increasing the clay-silt fractions, increasing the water holding capacity, removing toxins and improving nutrient levels. Also, adding iron sulfide minerals to the soils would possibly exacerbate the soil acidity problems at a mining site.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.739-744
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2002
Recently we have discovered that sediments should be separated from lithosphere, and soil should be separated from biosphere, both sediment and soil will be mixed sediments-soil-sphere (Seso-sphere), which is using particulate mechanics to be solved. Erosion and sediment both are moving by particulate matter with water or wind. But ancient sediments will be erosion same to soil. Nowadays, real soil has already reduced much more. Many places have only remained sediments that have ploughed artificial farming layer. Thus it means sediments-soil-sphere. This paper discusses sediments-soil-sphere erosion modeling. In fact sediments-soil-sphere erosion is including water erosion, wind erosion, melt-water erosion, gravitational water erosion, and mixed erosion. We have established geographical remote sensing information modeling (RSIM) for different erosion that was using remote sensing digital images with geographical ground truth water stations and meteorological observatories data by remote sensing digital images processing and geographical information system (GIS). All of those RSIM will be a geographical multidimensional gray non-linear equation using mathematics equation (non-dimension analysis) and mathematics statistics. The mixed erosion equation is more complex that is a geographical polynomial gray non-linear equation that must use time-space fuzzy condition equations to be solved. RSIM is digital image modeling that has separated physical factors and geographical parameters. There are a lot of geographical analogous criterions that are non-dimensional factor groups. The geographical RSIM could be automatic to change them analogous criterions to be fixed difference scale maps. For example, if smaller scale maps (1:1000 000) that then will be one or two analogous criterions and if larger scale map (1:10 000) that then will be four or five analogous criterions. And the geographical parameters that are including coefficient and indexes will change too with images. The geographical RSIM has higher precision more than mathematics modeling even mathematical equation or mathematical statistics modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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