A jointed rock slope stability evaluation was simulated by a discontinuous deformation analysis numerical method to investigate the process and safety factors for different crack distributions and different overloading situations. An optimized method using Discontinuous Deformation Analysis for Rock Failure (DDARF) is presented to perform numerical investigations on the jointed rock slope stability evaluation of the Dagangshan hydropower station. During the pre-processing of establishing the numerical model, an integrated software system including AutoCAD, Screen Capture, and Excel is adopted to facilitate the implementation of the numerical model with random joint network. These optimizations during the pre-processing stage of DDARF can remarkably improve the simulation efficiency, making it possible for complex model calculation. In the numerical investigations on the jointed rock slope stability evaluations using the optimized DDARF, three calculation schemes have been taken into account in the numerical model: (I) no joint; (II) two sets of regular parallel joints; and (III) multiple sets of random joints. This model is capable of replicating the entire processes including crack initiation, propagation, formation of shear zones, and local failures, and thus is able to provide constructive suggestions to supporting schemes for the slope. Meanwhile, the overloading numerical simulations under the same three schemes have also been performed. Overloading safety factors of the three schemes are 5.68, 2.42 and 1.39, respectively, which are obtained by analyzing the displacement evolutions of key monitoring points during overloading.
The 3S Basin is described as an important contributor in terms of many aspects in the Mekong River Basin in Southeast Asia. However, the 3S Basin has been suffering adverse consequences of changing discharge and sediment, which are derived from farming, deforestation, hydropower dam construction, climate change, and soil erosion. Consequently, a large population and ecology system that live along the 3S Basin are seriously affected. Accordingly, the calculating and simulating discharge and sediment become ever more urgent. There are many methods to simulate discharge and sediment. However, most of them are designed only during a single rainfall event and they require many kinds of data. Therefore, this study applied a Catchment-scale Soil Erosion model (C-SEM) to simulate discharge and sediment in the 3S Basin. The simulated results were judged with others references's data and the observed discharge of Strung Treng station, which is located in the mainstream and near the outlet of the 3S Basin. The results revealed that the 3S Basin distributes 31% of the Mekong River Basin's total discharge. In addition, the simulated sediment results at the 3S Basin's outlet also substantiated the importance of the 3S Basin to the Mekong River Basin. Furthermore, the results are also useful for the sustainable management practices in the 3S Basin, where the sediment data is unavailable.
A generator-grid coupling calculation model is established to study the leading-phase operational capability of a 770 MW jumbo hydro-generator in a Chinese ultra-mega hydropower station. The static and dynamic stability of the generator are analyzed and calculated to obtain stability limits under leading-phase operating conditions. Three-dimensional (3D) time-varying nonlinear moving electromagnetic and temperature field models of the generator end-region are also established and used to determine the magnetic field, loss, and temperature of the end-region under the leading-phase operating condition. The simulation results agree with data measured from the actual 770 MW hydro-generator. This paper provides reliable reference data for the leading-phase operation of a jumbo hydro-generator, which will help to improve in the design and manufacture of future hydro-generators.
To improve the prediction accuracy of the strong-unloading rock slope performance and obtain the range of variation in the slope displacement, a new displacement time-series prediction model is proposed, called the fuzzy information granulation (FIG)-genetic algorithm (GA)-back propagation neural network (BPNN) model. Initially, a displacement time series is selected as the training samples of the prediction model on the basis of an analysis of the causes of the change in the slope behavior. Then, FIG is executed to partition the series and obtain the characteristic parameters of every partition. Furthermore, the later characteristic parameters are predicted by inputting the earlier characteristic parameters into the GA-BPNN model, where a GA is used to optimize the initial weights and thresholds of the BPNN; in the process, the numbers of input layer nodes, hidden layer nodes, and output layer nodes are determined by a trial method. Finally, the prediction model is evaluated by comparing the measured and predicted values. The model is applied to predict the displacement time series of a strong-unloading rock slope in a hydropower station. The engineering case shows that the FIG-GA-BPNN model can obtain more accurate predicted results and has high engineering application value.
A rockburst is a common disaster in deep-tunnel excavation engineering, especially for high-geostress areas. An anomalously low friction effect is one of the most important inducements of rockbursts. To elucidate the correlation between an anomalously low friction effect and a rockburst, we establish a two-dimensional prediction model that considers the discontinuous structure of a rock mass. The degree of freedom of the rotation angle is introduced, thus the motion equations of the blocks under the influence of a transient disturbing force are acquired according to the interactions of the blocks. Based on the two-dimensional discontinuous block model of deep rock mass, a rockburst prediction model is established, and the initiation process of ultra-low friction rockburst is analyzed. In addition, the intensity of a rockburst, including the location, depth, area, and velocity of ejection fragments, can be determined quantitatively using the proposed prediction model. Then, through a specific example, the effects of geomechanical parameters such as the different principal stress ratios, the material properties, a dip of principal stress on the occurrence form and range of rockburst are analyzed. The results indicate that under dynamic disturbance, stress variation on the structural surface in a deep rock mass may directly give rise to a rockburst. The formation of rockburst is characterized by three stages: the appearance of cracks that result from the tension or compression failure of the deformation block, the transformation of strain energy of rock blocks to kinetic energy, and the ejection of some of the free blocks from the surrounding rock mass. Finally, the two-dimensional rockburst prediction model is applied to the construction drainage tunnel project of Jinping II hydropower station. Through the comparison with the field measured rockburst data and UDEC simulation results, it shows that the model in this paper is in good agreement with the actual working conditions, which verifies the accuracy of the model in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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