ارائه الگوریتمی جهت تعیین توابع توزیع جهت‌داری و موقعیت ناپیوستگی‌ها در فضا و استفاده از آن در تحلیل پایداری شیب‌های سنگی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

مربی، دانشگاه شهید باهنر کرمان. قرارگاه سازندگی خاتم الانبیاء (ص).

چکیده

تعیین نوع و خصوصیات توابع توزیع جهت‌داری و موقعیت ناپیوستگی‌ها از اهمیت ویژه‌ای در مباحث مربوط به مکانیک‌سنگ و زمین-شناسی مهندسی برخوردار است. عموماً توابع توزیع پارامترهای جهت‌داری شامل مقدار شیب و جهت شیب یا به صورت فرضی در نظر گرفته می‌شوند و یا به صورت مستقل از هم تعیین می‌گردند و وابستگی فضایی این پارامترها در تعیین توابع توزیع آن‌ها نادیده گرفته می‌شود. این موضوع باعث ایجاد عدم‌قطعیت در تعیین توابع توزیع جهت‌داری و موقعیت ناپیوستگی‌ها می‌گردد. در این مطالعه با استفاده از روش‌های آماری و احتمالاتی و نیز روش‌های بررسی قابلیت اطمینان، الگوریتمی برای تعیین توابع توزیع ذکر شده ارائه گردید. بررسی‌ها نشان دهنده توانایی بالای این الگوریتم در تعیین توابع توزیع جهت‌داری و موقعیت فضایی ناپیوستگی‌ها می‌باشند. در ادامه اقدام به تعیین توابع توزیع جهت‌داری و موقعیت ناپیوستگی‌ها در دیواره غربی معدن مس سرچشمه به عنوان مورد مطالعاتی شد و پایداری این دیواره با استفاده از توابع توزیع شناسایی شده، بررسی گردید. نتایج نشان داد تابع توزیع ترکیبی لاگ لوجستیک و ویبل 3 پارامتری بهترین تابع توزیع برای توصیف جهت‌داری و موقعیت ناپیوستگی‌ها است. بررسی احتمال رخداد ناپایداری با استفاده از تابع توزیع ترکیبی شناسایی شده و تحت شیب‌های مختلف دیواره‌نهایی نشان داد، احتمال رخداد ناپایداری در دیواره‌نهایی غربی تحت شیب دیواره 45 درجه حداکثر است و تحت شیب دیواره 30 درجه دیواره‌نهایی کاملاً پایدار است. همچنین شیب بهینه دیواره‌نهایی غربی معدن مس سرچشمه 29 درجه تعیین گردید.

کلیدواژه‌ها


[1] C. Xu, and P. Dowd, “A New Computer Code for Discrete Fracture Network Modeling,” Computers & Geosciences, vol. 36 pp. 292–301, 2010.
[2] C. Wanga, D. D. Tannant, and P. A. Lilly, “Numerical Analysis of the Stability of Heavily Jointed Rock Slopes using PFC2D,” International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences, vol. 40 pp. 415–424, 2003.
[3] W. Zheng, X. Zhuang, D. D. Tannant, Y. Cai, and S. Nunoo, “Unified continuum/discontinuum modeling framework for slope stability assessment,” Engineering Geology, vol. 179 pp. 90–101, 2014.
[4] S. V. Alavi Nezhad Khalil Abad, A. Tugrul, C. Gokceoglu, and D. Jahed Armaghani, “Characteristics of weathering zones of granitic rocks in Malaysia for geotechnical engineering design,” Engineering Geology, vol. 200 pp. 94–103, 2016.
[5] Z. N. Flynn, and R. J. Pine, “Fracture characterisation determined by numerical modeling analyses,” 11th Congress of the international Society for Rock Mechanics, Taylor & Francis Group, London, 2007.
[6] E. T. Hoek, “Reliability of the Hoek–Brown Estimates of Rock Mass Properties and their Impact on Design,” International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences, vol. 35 pp. 63–68, 1998.
[7] Y. Wang, and O. V. Akeju, “Quantifying the cross-correlation between effective cohesion and friction angle of soil from limited site-specific data,” Soils and Foundations, vol. 56 pp. 1057-1072, 2016.
[8] M. Rabiei Vaziri, H. Tavakoli, and M. Bahaaddini, “Statistical analysis on the mechanical behaviour of non-persistent jointed rock masses using combined DEM and DFN,” Bulletin of Engineering Geology and the Environment, vol. 81 pp. 177–200, 2022.
[9] M. Bahaaddini, and E. Hosseinpour Moghadam, “Evaluation of Empirical Approaches in Estimating the Deformation Modulus of Rock Masses,” Bulletin of Engineering Geology and the Environment, vol. 78 pp. 3493-3507, 2019.
[10] H. J. Park, T. R. West, and I. Woo, “Probabilistic analysis of rock slope stability and random properties of discontinuity parameters, Interstate Highway 40, Western North Carolina, USA,” Engineering Geology, vol. 79 pp. 230-250, 2005.
[11] A. Baghbanan, “Scale and stress effects on hydro-mechanical properties of fractured rock masses,” PhD Thesis, KTH Land and Water Resources Engineering, 2008.
[12] B. Tokhmechi, H. Memarian, B. Moshiri, V. Rasouli, and H. Ahmadi Noubari, “Investigating the validity of conventional joint set clustering methods,” Engineering Geology, vol. 118 pp. 75-81, 2011.
[13] J. Zheng, J. Deng, X. Yang, J. Wei, H. Zheng, and Y. Cui, “An improved Monte Carlo simulation method for discontinuity orientations based on Fisher distribution and its program implementation,” Computers and Geotechnics, vol. 61 pp. 266- 276, 2014.
[14] J. Zheng, J. Deng, G. Zhang, and X. Yang, “Validation of Monte Carlo simulation for discontinuity locations in space,” Computers and Geotechnics, vol. 67 pp. 103-109, 2015.
[15] X. G.Wang, Z. X. Jia, Z. Y. Chen, and Y. Xu, “Determination of discontinuity persistent ratio by Monte-Carlo simulation and dynamic programming,” Engineering Geology, vol. 203 pp. 83-98, 2016.
[16] J. Zhan, P. Xu, J. Chen, Q. Wang, W. Zhang and X. Han, “Comprehensive characterization and clustering of orientation data: A case study from the Songta dam site, China,” Engineering Geology, vol. 225 pp. 3-18, 2017.
[17] J. Liu, X. D. Zhao, and Z. H. Xu, “Identification of rock discontinuity sets based on a modified affinity propagation algorithm,” International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences, vol. 94 pp. 32-42, 2017.
[18] S. He, Y. Li, and A. Aydin, “A comparative study of UDEC simulations of an unsupported rock tunnel,” Tunnelling and Underground Space Technology, vol. 72 pp. 242-249, 2018.
[19] C. Ma, W. Yao, Y. Yao, and J. Li, “Simulating Strength Parameters and Size Effect of Stochastic Jointed Rock Mass using DEM Method,” KSCE Journal of Civil Engineering, vol. 22 pp. 4872-4881, 2018.
[20] P. G. Hoel, S. C. Port, and C. J. Stone, “Introduction to Probability Theory,” Houghton Mifflin Company, 1971.
[21] K. Iiyama, A. Yoshiyuki, K. Fujita, T. Ichimura, H. Morikawa, and M. Hori, “A point-estimate based method for soil amplification estimation using high resolution model under uncertainty of stratum boundary geometry,” Soil Dynamics and Earthquake Engineering, vol. 121 pp. 480–490, 2019.
[22] A. H. S. Ang, and W. H. Tang, “Probability concepts in engineering planning and design,” John Wiley & Sons, 1984.
[23] H. Fattahi, Z. Varmazyari and N. Babanouri, “Feasibility of Monte Carlo simulation for predicting deformation modulus of rock mass,” Tunnelling and Underground Space Technology, vol. 89 pp. 151-156, 2019.
[24] G. B. Baecher, and J. T. Christen, “Reliability and statistics in geotechnical engineering,” John Wiley & Sons, 2003.
[25] C. Robert, and G. Casella, “Monte Carlo Statistical Methods,” 2nd Edition, Springer, New York, 2004.
[26] J. Omrani, P. Agard, H. Whitechurch, M. Benoit, G. Prouteau, and L. Jolivet, “Reply to: Comment by Aftabi and Atapour on «Arc magmatism and subduction history beneath the Zagros Mountains, Iran: A new report of adakites and geodynamic consequences»,” vol. 113 pp. 847-849, 2009.
[27] S. Dargahi, M. Arvin, Y. Pan, and A. Babaei, “Petrogenesis of post-collisional A-type granitoids from the Urumieh–Dokhtar magmatic assemblage, Southwestern Kerman, Iran: Constraints on the Arabian–Eurasian continental collision. Lithos,” vol. 115 pp. 190-204, 2010.
 
[28] J. Wesseloo, and J. Read, “Guidelines for open pit slope design. Chapter 9: Acceptance Criteria,” CSIRO Publishing, Collingwood, pp. 219-234, 2009.
[29] W. Wang, and C. Costantino, “Reliability analysis of slope stability at nuclear power plant site,” 20th International Conference on Structural Mechanics in Reactor Technology, Finland, 2009.
[30] P. Kok-Kwang, “Reliability-Based design in geotechnical engineering,” Taylor & Francis e-Library: Taylor & Francis, 2008.
[31] A. E. Aladejare, and Y. Wang, “Influence of rock property correlation on reliability analysis of rock slope stability: From property characterization to reliability analysis,” Geoscience Frontiers, vol. 9 pp. 1639-1648, 2018.