Geothermal energy is gaining wide attention as a highly efficient renewable energy and being increasingly used for heating/cooling systems of buildings. The standing column well (SCW) is especially efficient, cost-effective, and suitable for Korean geological and hydrological conditions. However, a numerical model that simulates the SCW has not yet been developed and applied in Korea. This paper describes the development of the SCW numerical model using a finite-volume analysis program. The model performs the hydro-thermal coupled analyses and simulates heat transfer through advection, convection, and conduction. The accuracy of the model was verified through comparisons with field data measured at SCWs in Korea. Comparisons indicated that the SCW numerical model can closely predict the performance of a SCW.
TBM is widely used in the construction of various underground projects in the current world, and has the unique advantages that cannot be compared with traditional excavation methods. However, due to the high cost of TBM, the damage is even greater when geological disasters such as collapse occur during excavation. At present, there is still a shortage of research on various types of risk prediction of TBM tunnel, and accurate and reliable risk prediction model is an important theoretical basis for timely risk avoidance during construction. In this paper, a prediction model is proposed to evaluate the risk level of tunnel collapse by establishing a reasonable risk index system, using analytic hierarchy process to determine the index weight, and using the normal cloud model theory. At the same time, the traditional analytic hierarchy process is improved and optimized to ensure the objectivity of the weight values of the indicators in the prediction process, and the qualitative indicators are quantified so that they can directly participate in the process of risk prediction calculation. Through the practical engineering application, the feasibility and accuracy of the method are verified, and further optimization can be analyzed and discussed.
Kim, Kang-Hyun;Kim, Ho-Jong;Jeong, Jae-Ho;Shin, Jong-Ho
Geomechanics and Engineering
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제21권2호
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pp.103-109
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2020
The inflow rate is of interest in the design of underground structures such as tunnels and buried pipes below the groundwater table. Soil permeability governing the inflow rate significantly affects the hydro-geological behavior of soils but is difficult to estimate due to its wide range of distribution, nonlinearity and anisotropy. Volume changes induced by stress can cause nonlinear stress-strain behavior, resulting in corresponding permeability changes. In this paper, the nonlinearity and anisotropy of permeability are investigated by conducting Rowe cell tests, and a nonlinear permeability model considering anisotropy was proposed. Model modification and parameter evaluation for field application were also addressed. Significance of nonlinear permeability was illustrated by carrying out numerical analysis of a tunnel. It is highlighted that the effect of nonlinear permeability is significant in soils of which volume change is considerable, and particularly appears in the short-term flow behavior.
The impact of land cover changes on streamflow of the Akaki catchment will be assessed using Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. The study will analyze the historical land cover changes (1993 to 2016) that have taken place in the catchment and its effect on the streamflow of the study area. Arc GIS will be used to analysis the satellite images obtained from the United States Geological Survey (USGS). To investigate the impact of land cover change on streamflow the model set up will be done using readily available spatial and temporal data, and calibrated against measured discharge. Two third of the data will be used for model calibration (1993?2000) and the remaining one-third for model validation (2001?2004). Model performance will be evaluated by using Nash and Sutcliff efficiency (NS) and coefficient of determination (R2). The calibrated model will be used to assess two land cover change (2002 and 2016) scenarios and its likely impacts of land use changes on the runoff will be quantified. The evaluation of the model response to these changes on streamflow will be presented properly. The study will contribute a lot to understand land use and land cover change on streamflow. This enhances the ability of stakeholder to implement sound policies to minimize undesirable future impacts and management alternatives which have a significant role in future flood control of the study area.
This work describes the development of a numerical module with a multiphysics structure to simulate the thermo-hydro-chemo-mechanical behavior of compacted bentonites. First, the conceptual model, based on the state-of-the-art formulation for clay-based engineered barriers in deep geological repositories, is described. Second, the advantages of multiphysics-based modules are highlighted. Then, the guidelines to develop a code using such tools are outlined, presenting an example of implementation. Finally, the simulation of three tests that illustrate the behavior of compacted bentonites assesses the scope of the developed code. The satisfactory results obtained, and the relative simplicity of implementation, show the opportunity of the modeling strategy proposed.
Time and cost of construction are key factors in decision-making during a tunnel project's planning and design phase. Estimations of time and cost of tunnel construction projects are subject to significant uncertainties caused by uncertain geotechnical and geological conditions. The Gaussian Process Regression (GPR) technique for predicting ground condition and construction time and cost of mountain tunnel projects is used in this work. The GPR model is trained with data from past mountain tunnel projects. The model is applied to a case study in which the predicted time and cost of tunnel construction using the GPR model are compared with the actual construction time and cost for model validation and reducing the uncertainty for the future projects. In addition, the results obtained from the GPR have been compared with to other models of artificial neural network (ANN) and support vector regression (SVR) that the GPR model provides more accurate results.
The lattice-spring-based synthetic rock mass model (LS-SRM) technique has been extensively employed in large open-pit mining and underground projects in the last decade. Since the LS-SRM requires a complex and time-consuming calibration process, a robust approach was developed using the Response Surface Methodology (RSM) to optimize the calibration procedure. For this purpose, numerical models were designed using the Box-Behnken Design technique, and numerical simulations were performed under uniaxial and triaxial stress states. The model input parameters represented the models' micro-mechanical (lattice) properties and the macro-scale properties, including uniaxial compressive strength (UCS), elastic modulus, cohesion, and friction angle constitute the output parameters of the model. The results from RSM models indicate that the lattice UCS and lattice friction angle are the most influential parameters on the macro-scale UCS of the specimen. Moreover, lattice UCS and elastic modulus mainly control macro-scale cohesion. Lattice friction angle (flat joint fiction angle) and lattice elastic modulus affect the macro-scale friction angle. Model validation was performed using physical laboratory experiment results, ranging from weak to hard rock. The results indicated that the RSM model could be employed to calibrate LS-SRM numerical models without a trial-and-error process.
A new cable-supported bridge model consisting of suspension parts, self-anchored cable-stayed parts and earth-anchored cable-stayed parts is presented. The new bridge model can be used for suspension bridges, cable-stayed bridges, cable-stayed suspension bridges, and partially earth-anchored cable-stayed bridges by varying parameters. Based on the assumption that each structural member is in either an axial compressive or tensile state, and the stress in each member is equal to the allowable stress of the material, the material quantity for each component is calculated. By introducing the unit cost of each type of material, the estimation formula for the cost of the new bridge model is developed. Numerical examples show that the results from the estimation formula agree well with that from the real projects. The span limit of cable supported bridge depends on the span-to-height ratio and the density-to-strength ratio of cables. Finally, a parametric study is illustrated aiming at the relations between three key geometrical parameters and the cost of the bridge model. The optimization of the new bridge model indicates that the self-anchored cable-stayed part is always the dominant part with the consideration of either the lowest total cost or the lowest unit cost. It is advisable to combine all three mentioned structural parts in super long span cable supported bridges to achieve the most excellent economic performance.
Suebsuk, Jirayut;Horpibulsuk, Suksun;Liu, Martin D.
Geomechanics and Engineering
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제18권2호
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pp.121-131
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2019
This article discusses the phenomenon of plastic volumetric deformation of naturally structured clays before virgin yielding, i.e., subyielding behavior. A simple approach representing both the compression and shear responses of the clays during subyielding is demonstrated. A new compression model for structured clays based on the theoretical framework of the Structured Cam Clay (SCC) model via incorporation of the subyielding behavior is presented. Two stress surfaces are introduced to distinguish the subyielding and virgin yielding. The hardening and destructuring processes of structured clays under isotropic compression and shear are the focus of this work. The simulations of the compression and shear of eleven natural clays are studied for validation. The proposed work can accurately predict the subyielding behavior of structured clays both qualitatively and quantitatively and can be used for modeling structured clays under compression and shear responses in geological and geotechnical engineering problems.
Several prediction model of penetration rate (PR) of tunnel boring machines (TBMs) have been focused on applying to design stage. In construction stage, however, the expected PR and its trends are changed during tunneling owing to TBM excavation skills and the gap between the investigated and actual geological conditions. Monitoring the PR during tunneling is crucial to rescheduling the excavation plan in real-time. This study proposes a sequential prediction method applicable in the construction stage. Geological and TBM operating data are collected from Gunpo cable tunnel in Korea, and preprocessed through normalization and augmentation. The results show that the sequential prediction for 1 ring unit prediction distance (UPD) is R2≥0.79; whereas, a one-step prediction is R2≤0.30. In modeling algorithm, a gradient boosted regression tree (GBRT) outperformed a least square-based linear regression in sequential prediction method. For practical use, a simple equation between the R2 and UPD is proposed. When UPD increases R2 decreases exponentially; In particular, UPD at R2=0.60 is calculated as 28 rings using the equation. Such a time interval will provide enough time for decision-making. Evidently, the UPD can be adjusted depending on other project and the R2 value targeted by an operator. Therefore, a calculation process for the equation between the R2 and UPD is addressed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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