Frost heave, a significant engineering aspect of frozen ground, leads to various damages in Korea during the winter. Both the United States and Japan, encompassing regions with frozen ground, have actively researched frost heave and possess standardized experimental methods. Particularly, the Japanese Geotechnical Society (JGS) has introduced a frost heave standard testing method, offering the advantage of relatively simple specimen preparation and experimental procedures. However, issues persist regarding the ambiguous engineering interpretation of frost heave test results and the lack of clear criteria for frost heave susceptibility assessment. This paper presents laboratory testing results following the JGS testing method on sand and silt mixtures using a triaxial temperature-controllable cell, and thoroughly analyzes the frost heave rate calculation process. Furthermore, it evaluates the applicability of frost heave susceptibility criteria proposed in the United States to frost heave rates based on the JGS testing method.
Frost heave is one of the significant engineering characteristics of frozen ground and causes severe damages on geo-structures. Although thermo-hydro coupled analyses have been developed to predict frost heave behavior, these analyses involve excessive input parameters and have primarily been validated for frost heave in clayey soils. Frost heave mainly occurs in silty soils, which have relatively higher permeability compared to clayey soils, necessitating careful attention. This study introduces empirical models and verifies their reliability for silty soils. By using the validated model, the correlation of key input parameters is derived, which is expected to enhance the applicability of thermal-mechanical analysis for geo-structures on frozen ground in the future.
In analyzing geotechnical structures, the analysis fields are becoming increasingly diversified. In particular, the need for predicting the thermal behavior of ground materials has become important in fields related to soil freezing. To ensure a reliable assessment of the freezing behavior of the ground, considering the variation in the effective thermal conductivity of soil specimens under various conditions is crucial. In this study, probe experiments were conducted by varying the porosity, initial degree of saturation, and read time settings of the meter. Next, the factors influencing the effective thermal conductivity of the frozen sandy soil were evaluated. The experimental results conducted under different porosity conditions showed a tendency for the effective thermal conductivity of frozen soil to increase as the specimen's porosity decreased. However, as the degree of saturation of the specimen increased, the effective thermal conductivity also increased. The sensitivity of the meter's read time setting to the measurement of effective thermal conductivity was observed. When the read time was set to 1 min, the measured values were in a range similar to that obtained in previous studies conducted in Korea with the same soil specimen.
Bearing capacity of pile is governed by only skin friction in frozen ground condition, while it is generally governed both by skin friction and end bearing capacity in typically unfrozen ground condition. Skin friction force, which arises from the interaction between pile and frozen soils, is defined as adfreeze bond strength, and adfreeze bond strength is one of the most important key parameters for design of pile in frozen soils. Many studies have been carried out in order to analyze adfreeze bond strength characteristics over the last fifty years. However, many studies for adfreeze bond strength have been conducted with limited circumstances, since adfreeze bond strength is sensitively affected by various influence factors such as intrinsic material properties, pile surface roughness, and externally imposed testing conditions. In this study, direct shear test is carried out inside of large-scaled freezing chamber in order to analyze the adfreeze bond strength characteristics with varying freezing temperature and normal stress. Also, the relationship between adfreeze bond strength and shear strength of the frozen soil obtained from previous study was analyzed. The coefficient of adfreeze bond strength was evaluated in order to predict adfreeze bond strength based on shear strength, and coefficients suggested from this and previous studies were compared.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.43
no.2
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pp.78-84
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2001
The daily streamflow in the Yaluhe watershed located in the north-eastern part of China was simulated by DAWAST model and the water balance parameters of the model were calibrated by simplex method. Model verification tests were carried out. The range of root mean square error was 0.34∼1.50mm, that of percent error in volume was -16.9∼-62.0% and that of correlation coefficient was 0.727∼0.920. DAWAST model was revised to consider the phreatic evaporation from the ground water in the frozen soil by adjusting soil moisture content in the unsaturated layer at the end of the melting season. The results of estimation of the daily streamflow by the revised model were statistically improved, that is, the range of root mean square error was 0.31∼1.49mm, that of percent error in volume was -11.7∼-12.1%, and that of correlation coefficient was 0.810∼0.932. The accuracy of DAWAST model was improved and the applicability of DAWAST model was expanded to the frozen region.
Fresh ground pork was irradiated with the electron beam, and the microbiological and oxidative stability of ground pork was examined during refrigerated and frozen storage. During both storage, with the increase in the irradiation dose from 0 to 3.0 kGy, the inhibition effect of the growth of the total aerobic bacteria and the mesophiles also increased. Psychrotrophic bacteria were not detected at all in the whole experiment. On the other hand, electron beam irradiation promoted the oxidative rancidity of ground pork during refrigerated and frozen storage. The catalytic effect of oxidation was more pronounced with the electron beam dose of 3.0 than that of 1.5 kGy. As a result, the control of lipid oxidation must be achieved to fully utilize the sterilization effect of electron beam in the ground pork.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.21
no.1
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pp.31-48
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2019
The artificial ground freezing (AGF) method is a groundwater cutoff and/or ground reinforcement method suitable for constructing underground structures in soft ground and urban areas. The AGF method conducts a freezing process by employing a refrigerant circulating through a set of embedded freezing pipes to form frozen walls serving as excavation supports and/or cutoff walls. However, thermal expansion of the pore water during freezing may cause excessive deformation of the ground. On the other hand, as the frozen soil is thawed after completion of the construction, mechanical characteristics of the thawed soil are changed due to the plastic deformation of the ground and the rearrangement of soil fabric. This paper performed a field experiment to evaluate the freezing rate of marine clay in the application of the AGF method. The field experiment was carried out by circulating liquid nitrogen, which is a cryogenic refrigerant, through one freezing pipe installed at a depth of 3.2 m in the ground. Also, a piezo-cone penetration test (CPTu) and a lateral load test (LLT) were performed on the marine clay before and after application of the AGF method to evaluate a change in strength and stiffness of it, which was induced by freezing-thawing. The experimental results indicate that about 11.9 tons of liquid nitrogen were consumed for 3.5 days to form a cylindrical frozen body with a volume of about $2.12m^3$. In addition, the strength and stiffness of the ground were reduced by 48.5% and 22.7%, respectively, after a freezing-thawing cycle.
Recently, the participation on the development of the natural gas pipeline in Russia as well as the recent construction of the second Korean Antarctic research station, the Jangbogo station provide the research interests on the behavior of the permafrost ground. To investigate the effect of fines on the mechanical responses of frozen sands, unconfined compression tests were performed on the frozen sands with 0, 5, 10 and 15% of fine contents at -5, -10 and $-15^{\circ}C$. The poorly graded (SP) Joomunjin sand and kaolinite, silt with low plasticity (ML) were used for the preparation of the frozen soil specimens. The mechanical responses of the tested soils were investigated via unconfined compression tests in the temperature controlled laboratory and analyzed in terms of peak unconfined compressive strength and secant modulus at 50% of the peak strength. As the fine contents increase, the unfrozen water contents increase and thus the strength and stiffness of frozen soils decrease. The increment of the stiffness and strength due to the temperature decrease vary with the fine contents.
Accurately estimation of the geo-mechanical parameters in Artificial Ground Freezing (AGF) is a most important scientific topic in soil improvement and geotechnical engineering. In order for this, one way is using classical and conventional constitutive models based on different theories like critical state theory, Hooke's law, and so on, which are time-consuming, costly, and troublous. The others are the application of artificial intelligence (AI) techniques to predict considered parameters and behaviors accurately. This study presents a comprehensive data-mining-based model for predicting the Young's Modulus of frozen sand under the triaxial test. For this aim, several single and hybrid models were considered including additive regression, bagging, M5-Rules, M5P, random forests (RF), support vector regression (SVR), locally weighted linear (LWL), gaussian process regression (GPR), and multi-layered perceptron neural network (MLP). In the present study, cell pressure, strain rate, temperature, time, and strain were considered as the input variables, where the Young's Modulus was recognized as target. The results showed that all selected single and hybrid predicting models have acceptable agreement with measured experimental results. Especially, hybrid Additive Regression-Gaussian Process Regression and Bagging-Gaussian Process Regression have the best accuracy based on Model performance assessment criteria.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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