Stochastic Stability Analysis of Tunnels Considering Randomness of Rock Mass Properties
محل انتشار: مجله معدن و محیط زیست، دوره: 12، شماره: 4
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 132
فایل این مقاله در 19 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JMAE-12-4_016
تاریخ نمایه سازی: 29 فروردین 1401
چکیده مقاله:
The purpose of this work is to present an approach for the probabilistic stability analysis of tunnels considering the heterogeneity of geo-mechanical properties. A stochastic procedure is followed to account for the variability in the rock mass property characterization. The finite difference method is coupled with the Monte Carlo simulation technique to incorporate the randomness of rock mass properties. Moreover, a particular performance function is defined to investigate the excavation serviceability based on the permissible deformations. In order to validate the analysis, the probabilistic and the deterministic results are compared with the in-situ measurements. It can be observed that in both the probabilistic and deterministic analyses the largest displacements occur in the invert. In contrast, the smallest displacements are recorded in the sidewalls. Utilizing the performance function, the probability of failure for the invert, crown, left, and right wall is estimated as ۱۰۰%, ۶۸.۸%, ۱۶.۲%, and ۲۰.۹%, respectively. Comparing the measured and calculated convergences, it is conjectured that the deterministic analysis underestimates the displacements, while the measured values are very close to the mean values predicted by the probabilistic analysis. The results obtained indicate that the presented approach could be a reliable technique compared to the conventional deterministic method.
کلیدواژه ها:
Underground Excavations ، Probabilistic stability analysis ، Rock mass properties variability ، FDM ، MCS
نویسندگان
M. Mazraehli
Faculty of Mining, Petroleum and Geophysics Engineering, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
Sh. Zare
Faculty of Mining, Petroleum and Geophysics Engineering, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
M. Idris
Division of Mining and Geotechnical Engineering, Luleå University of Technology, Luleå, Sweden
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :