Recently the centrifuge test has been used increasingly to clarify a problem of seepage in dam. However, one of the most difficult challenges in the testing is to conform permeability properties of model ground to the prototype. In order to resolve the problem, a few solutions, such as an increase of pore water viscosity and a regulation of water permeability, are suggested. Although the use of prototype materials is principles if a model test is carried out, the materials of similarity gradation is used in the centrifuge model test because of the nature of the model test for dam. Therefore, we choose the latter method for model ground materials. In this study, the permeability properties of soil-bentonite mixtures are studied through the permeation test using triaxial compaction test apparatus.
Vegetation cover plays a vital role in stabilizing the soil structure, thereby contributing to surface erosion control. Surface vegetation acts as a shelterbelt that controls the flow velocity and reduces the kinetic energy of the water near the soil surface, whereas vegetation roots reinforce the soil via the formation of root-particle interactions that reduce particle detachment. In this study, two vegetation-testing trials were conducted. The first trial was held on cool-season turfgrasses seeded in a biopolymer-treated site soil in an open greenhouse. At the end of the test, the most suitable grass type was suggested for the second vegetation test, which was conducted in an environmental control chamber. In the second test, biopolymers, namely, starch and xanthan gum hydrogels (pure starch, pure xanthan gum, and xanthan gum-starch mixtures), were tested as soil conditioners for improving the water-holding capacity and vegetation growth in sandy soils. The results support the possibility that biopolymer treatments may enhance the survival rate of vegetation under severe drought environments, which could be applicable for soil stabilization in arid and semiarid regions.
Soil properties make it attractive as a building material due to its mechanical strength, aesthetically appearance, plasticity, and low cost. However, it is frequently necessary to improve and stabilize the soil mechanical properties with binders. Soil-cement is applied for purposes ranging from housing to dams, roads and foundations. Unconfined compression strength (UCS) and split tensile strength (CD) are essential mechanical parameters for ascertaining the aptitude of soil-cement for a given application. However, quantifying these parameters requires specimen preparation, testing, and several weeks. Methodologies that allowed accurate estimation of mechanical parameters in shorter time would represent an important advance in order to ensure shorter deliverable timeline and reduce the amount of laboratory work. In this work, an extensive campaign of UCS and CD tests was carried out in a sandy soil from the Leiria region (Portugal). Then, using the machine learning tool Neural Pattern Recognition of the MATLAB software, a prediction of these two parameters based on six input parameters was made. The results, especially those obtained with resource to a Bayesian regularization-backpropagation algorithm, are frankly positive, with a forecast success percentage over 90% and very low root mean square error (RMSE).
Dynamic properties are pivotal in soil analysis, yet their experimental determination is hampered by complex methodologies and the need for costly equipment. This study aims to predict dynamic soil properties using static properties that are relatively easier to obtain, employing machine learning techniques. The static properties considered include soil cohesion, friction angle, water content, specific gravity, and compressional strength. In contrast, the dynamic properties of interest are the velocities of compressional and shear waves. Data for this study are sourced from 26 boreholes, as detailed in a geotechnical investigation report database, comprising a total of 130 data points. An importance analysis, grounded in the random forest algorithm, is conducted to evaluate the significance of each dynamic property. This analysis informs the prediction of dynamic properties, prioritizing those static properties identified as most influential. The efficacy of these predictions is quantified using the coefficient of determination, which indicated exceptionally high reliability, with values reaching 0.99 in both training and testing phases when all input properties are considered. The conventional method is used for predicting dynamic properties through Standard Penetration Test (SPT) and compared the outcomes with this technique. The error ratio has decreased by approximately 0.95, thereby validating its reliability. This research marks a significant advancement in the indirect estimation of the relationship between static and dynamic soil properties through the application of machine learning techniques.
극한지에 구조물을 안정적으로 건설하기 위해서는 동결토의 지반공학적 특성을 평가하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 남극 제2과학기지(장보고 기지)가 건설된 남극 테라노바만 인근지역의 현장시료를 이용하여 동결토와 비동결토의 동적특성(전단탄성계수, 감쇠비)을 Stokoe 식 공진주 실험기를 이용하여 평가하였다. 시편을 동결시키기 위해 시편의 온도제어가 가능하도록 공진주 실험시스템을 개선하였으며, 다양한 밀도로 조성된 시편에 대해 동결상태와 비동결상태에서 공진주 실험을 수행하였다. 동결토 실험에서는 $-7^{\circ}C$에서 얼린 시료를 이용해 전단변형률에 따른 전단탄성계수와 감쇠비를 획득하였고, 이를 비동결토의 특성과 비교하였다. 또한, 동결토의 온도변화에 따른 최대전단탄성계수와 감쇠비 변화를 실험적으로 평가하여 동결-융해 작용에 의한 지반의 역학적 특성 변화를 확인하였다. 본 연구를 통해 동결토와 비동결토의 동적특성 차이를 확인하였으며, 온도상승이 동결토에 미치는 영향을 확인했다는 점에서 공학적 의의가 있다.
지반조사에서 비파괴 조사 기술은 시추조사보다 경제적으로 비용이 덜 들고 광역에 걸친 지반정보를 제공하는 장점이 있다. 하지만 지반설계정수로서 적용하기에는 어려운 한정된 정보만을 제공하게 된다. 이를 극복하기 위해, 비파괴 조사 방법 중 하나인 전기비저항 탐사를 모형토조실험에 적용하여, 토질상태에 따른 비저항 반응과 함수비에 따른 비저항 반응을 분석하여 비저항 거동 양상에 대한 연구를 수행하였다. 실험에 사용한 토질은 주문진 표준사, 마사토이며 각 토질의 입도 분포, 균등계수를 구하여 실험에 있어 실험재료의 균질한 상태를 유지하였다. 실험에 사용한 모형의 제원은 $160{\times}100{\times}50$ (cm)의 아크릴 재질 토조이며, 각 토질의 높이는 30 cm를 유지하였다. 5TE(함수비측정센서)센서를 7 ~ 8cm 간격으로 수직하게 꽂아 층별 함수비를 측정하였다. 모형실험 결과 주문진 표준사는 비저항 거동 양상이 함수비에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었으며, 마사토는 함수비에 따라 비저항이 낮아진 후에도 시간경과에 따른 거동 양상에 큰 변화가 없는 것을 관찰하였다. 또한 토조 실험에 사용된 토양과 유사한 테스트 베드를 선정하여 그 반응을 비교 분석하였다. 이러한 실험을 통해 토질 상태와 함수비에 따른 다양한 비저항 거동 양상 자료를 수집하고, 비파괴 조사기술의 정확도를 향상 시켜 나간다면 지반설계정수를 산정하는데 있어 기초적인 연구가 될 수 있음을 확인하였다.
옥타클로르스티렌은 환경중에서 잔류성이 높아 쉽게 분해되지 않으며 먹이연쇄상의 생물상에 고농도로 축적될 뿐만 아니라 환경 및 인간에 대한 독성이 매우 높은 물질군으로 알려져있다. 따라서 본 연구에서는 옥타클로르스티렌에 대한 노출위험 가능성이 있는 오염 우려지역을 설정하여 그 지역의 수질, 토양 및 어류에 대한 옥타클로르스티렌의 잔류량을 조사하기 위해서 잔류분석법을 확립하고 잔류실태를 조사하였다. 그 결과 옥타클로르스티렌의 물에 대한 회수율은 93.1${\sim}$토양에 대한 회수율은 90.4${\sim}$94.8%, 어체에 대한 회수율은 81.5${\sim}$90.2% 이었고 분석법의 검출한계는 물 0.0004 mg $L^{-1}$이었고, 토양 및 어체는 각각 0.002 mg $L^{-1}$이었다. 오염 우려지역으로 선정된 울산, 여수, 대전 및 시화공단에서 옥타클로르스티렌의 잔류량은 물, 토양 및 어체의 모든 시료에서 검출한계 미만이었고, 전국 각지의 소각장을 대상으로 실시한 토양시료에서도 옥타클로르스티렌은 검출되지 않았다. 따라서 우리나라는 아직 옥타클로르스티렌이 노출로부터 위험성이 없는 것으로 판단된다.
현재 미국, 유럽, 일본 등을 중심으로 기존의 다짐평가시험보다 빠르고 간편하게 다짐도를 평가할 수 있는 장비들이 개발되어 사용되고 있지만 국내에서는 아직 이러한 다짐평가장비의 사용이 보편화 되어 있지 않다. 이 연구에서는 모형지반에서 진동핸드로울러를 이용하여 다짐을 실시하고 기존 다짐평가 방법인 들밀도시험결과와 새로운 다짐평가장비인 지오게이지(geogauge), 간이지지력측정기(CASPFOL), 동평판재하시험기(LFWD), 동적콘관입시험기(DCP) 결과를 비교 분석하고 시험장비간 상관성 평가를 수행 하였다. 그 결과 상관계수는 $70{\sim}95%$로 대부분 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났다.
The failure of geogrids used for soil reinforcement application can be defined as an excessive creep strain which causes the collapse of slopes and embankments. Accordingly, the lifetime is evaluated as a time to reach the excessive creep strain using two accelerated creep testing methods, time-temperature superposition(TTS) and stepped isothermal methods(SIM). TTS is a well-accepted acceleration method to evaluate creep behavior of polymeric materials, while SIM was developed in the last ten years mainly to shorten testing time and minimize the uncertainty associated with inherent variability of multi-specimen tests. The SIM test is usually performed using single rib of geogrids for temperature steps of $14^{\circ}C$ and a dwell time of 10,000 seconds. However, for multi-ribs of geogrids, the applicability of the SIM has not been well established. In this study, the creep behaviors are evaluated using multi-ribs of polyester geogrids using SIM and TTS creep procedures and the newly designed test equipment. Then the lifetime of geogrids are predicted by analyzing the failure times to reach the excessive creep strains through reliability analysis.
Knowing the ground thermal conductivity is very importnat in designing ground heat exchangers. Knowledge of the ground soil and rock composition information dose not guarantee the prediction of accurate thermal information. In Situ testing of ground heat exchangers is becoming popular. However, in situ testing are performed at construction sites in real life. Adequate data collection and analysis are not easy mainly due to poor power quality. Power fluctuation also causes the fluctuation of received data. The power quality must be maintained during the entire in situ testing processes. To accurately analyse the test data, the understanding of the response of the power fluctuation is essential. Testing under the power quality varied by tester is very difficult. Analyzing power variation by numerical simulation is a realistic option. By varying power in a sinosuidal manner, its effects on predicting thermal conductivity from thermal response plots made from the test data are examined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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