فصلنامه علوم و مهندسی زلزله

فصلنامه علوم و مهندسی زلزله

کاربرد شبکه عصبی در ارزیابی پتانسیل روانگرایی لایه های خاکی با استفاده از سرعت موج برشی (Vs)

نوع مقاله : مقاله ترویجی

نویسندگان
1 دانش آموخته کارشناسی ارشد مهندسی عمران- ژئوتکنیک، گروه مهندسی عمران، واحد زنجان، دانشگاه آزاد اسلامی، زنجان، ایران
2 دانشیار، گروه مهندسی عمران، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران
3 استادیار، گروه مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی قم، قم، ایران
چکیده
کاربرد هوش مصنوعی و تحلیل شبکه‌های عصبی مصنوعی به‌عنوان ابزارهای نوین در ارزیابی ویژگی‌های خاک، نقش مهمی در کارهای مهندسی و بویژه در پیش‌بینی مخاطرات ژئوتکنیک لرزه ای می‌توانند ایفا کنند. روانگرایی یکی از موضوعات مهم است که می‌تواند در حین وقوع زلزله در لایه‌های خاکی دانه‌ای اشباع غیر متراکم بوقوع بپیوندد. با توجه به اینکه وقوع این پدیده می‌تواند آسیب‌های جدی به ساخت و سازهای سطحی و زیر سطحی وارد نماید. ارزیابی پتانسیل وقوع آن در لایه‌های خاکی بسیار حائز اهمیت است. جهت برآورد خطر روانگرایی در لایه های خاکی روش های مختلف آزمایشگاهی، صحرایی و عددی موجود می باشد. در این تحقیق، خطر وقوع روانگرایی در امتداد خط 2 متروی تبریز با استفاده از تحلیل شبکه عصبی مورد مطالعه قرار گرفته است. بدین منظور، ابتدا، از دو روش تجربی (برمبنای نتایج آزمون‌های مقاومت نفوذ استاندارد و اندازه سرعت موج برشی) و سپس، روش تحلیل شبکه عصبی جهت ارزیابی پتانسیل روانگرایی لایه‌های خاکی بکار گرفته شده است. نتایج بدست آمده بیان کننده هماهنگی مناسب بین دو روش در ارزیابی پتانسیل روانگرایی در محدوده مورد مطالعه بوده و همراه با کاربرد تحلیل شبکه عصبی می‌توانند با تحلیل دقیق ویژگی‌های فیزیکی و مکانیکی لایه‌های خاکی، به عنوان ابزاری مؤثر در کاهش ریسک‌های ژئوتکنیکی و افزایش ایمنی در پروژه‌های عمرانی به‌کار روند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

Alizadeh Mansouri, M., & Dabiri, R. (2021a). Predicting the liquefaction potential of soil layers in Tabriz city via artificial neural network analysis. SN Applied Sciences, 3(8), Article 719,   1-31.
Alizadeh Mansouri, M., & Dabiri, R. (2021b).       A new optimal model for evaluating liquefaction‑induced lateral spreading based on  the advanced ant colony optimization (ACO). Arabian Journal of Geosciences, 14(24), Article 2811. https://doi.org/10.1007/s12517-021-08894-3
Alizadeh Mansouri, M., & Dabiri, R. (2022). Evaluation of soil liquefaction potential by sensitivity analysis, reliability and data validation. Journal of Engineering Geology, 16(1), 124-156 (in Persian).
 Andrus, R. D., Stokoe, K. H., & Juang, C. H. (2004). Guide for shear-wave-based liquefaction potential evaluation. Earthquake Spectra, 20(2), 285-308.
Arisa, K., Yuxin, C., & Shinya, I. (2024).           AI-driven prediction and mapping of soil liquefaction risks for enhancing earthquake resilience in smart cities. Smart Cities, 7(4), 1836-1856. https://doi.org/10.3390/smartcities7040071
Dabiri, R., Askari, F., Shafiee, A., & Jafari, M. K. (2011). Shear wave velocity-based liquefaction resistance of sand-silt mixtures: Deterministic versus probabilistic approaches. IJST, Transactions of Civil Engineering, 35(C2), 199-215.
Idriss, I. M., & Boulanger, R. W. (2010). SPT-Based Liquefaction Triggering Procedures (Report No. UCD/CGM-10/02). Center for Geotechnical Modeling, University of California, Davis.
Iwasaki, T., Tokida, K., Tatsuoka, F., Watanabe, S., Yasuda, S., & Sato, H. (1982). Microzonation for soil liquefaction potential using simplified methods. Proceedings of the 2nd International Conference on Microzonation, 1319-1330, Seattle.
Jui‐Sheng, C., & Thong, L. M. P. (2024). Enhancing soil liquefaction risk assessment with metaheuristics and hybrid learning techniques. Georisk: Assessment and Management of Risk for Engineered Systems and Geohazards, 1-19. https://doi.org/10.1080/17499518.2024.2379962
Lotfi, A., Dabiri, R., & Amelsakhi, M. (2024). Evaluating the liquefaction potential of soil    layers using shear wave velocity (Vs) based on artificial neural network theory. 9th International Conference on Seismology and Earthquake Engineering (SEE9-00850052) (in Persian).
Niroumand, A., Dabiri, R., & Razizadeh, F. (2016). Comparison of liquefaction potential assessment in soil layers of the southwestern margin of Ahar County based on standard penetration resistance and shear wave velocity methods. Journal of Seismology and Earthquake Engineering, 19(1), 1-15 (in Persian).
Noutash, M. K., Dabiri, R., & Hajialilue, M. (2012). Evaluating the liquefaction potential of soil in the south and southeast of Tehran based on the shear wave velocity through empirical relationships. Journal of Structural Engineering and Geotechnics, 2(1), 29–41.
Oshnaviyeh, D., & Dabiri, R. (2018). Comparison of standard penetration test (SPT) and shear wave velocity (Vs) methods in determining liquefaction hazard along Tabriz Metro Line 2. Journal of Engineering Geology, 12(2), 183-212 (in Persian).
Rafie, S., Dabiri, R., & Khodadadi, L. (2022). Evaluation of the potential of liquefaction in soil layers using the results of the cone penetration test (CPT) based on fuzzy logic. Second International Conference on Architecture, Civil Engineering, Urban Development and Environment and Horizons of Islamic Art in the Declaration of the Second Step of the Revolution, 1-12. Tabriz University of Islamic Art (in Persian).
Sahebkaram, A., & Najafi, A. (2016b). The study of the liquefaction probability and estimation of the relative importance of effective parameters using fuzzy clustering and genetic programming. Journal of Civil and Environmental Engineering, 89, 37-46 (in Persian).
Sahebkaram, A., Dabiri, R., Jani, R., & Behrouz Sarand, F. (2021a). Modeling of accumulated energy ratio (AER) for estimating liquefaction potential using artificial neural network (ANN) and gene expression programming (GEP) (using data from Tabriz). Journal of Structural Engineering and Geotechnics, 11(2), 13-26.
Sahebkaram, A., Dabiri, R., Jani, R., & Behrouz Sarand, F. (2021b). Seismic zoning of Tabriz area by stochastic finite fault model considering site-specific soil effects. Soils and Rocks, 44(1), 1-13.
Sahebkaram, A., Dabiri, R., Jani, R., & Behrouz Sarand, F. (2022). Evaluation of liquefaction potential by energy-based and stress-based methods and gene expressing programming     (case study: Tabriz city). Geomechanics and Geoengineering, 1-18. https://doi.org/10.1080/ 17486025.2022.2096264
Sahebkaram, A., Dabiri, R., Jani, R., & Behrouz Sarand, F. (2023). Evaluation of liquefaction potential based on practical methods and gene expressing programming. Indian Geotechnical Journal, 53(2), 259-282. https://doi.org/10.1007/ s40098-022-00648-6
Sahebkaram, A., Esmaili, A., Khosravi, N. C., & Abdollahzadeh, A. (2016a). The possibility of    soil liquefaction based on neural network using field data (SPT) and parameter sensitivity analysis. 5th International Conference on Geotechnical Engineering and Soil Mechanics, Tehran, Iran (in Persian).
Shaymaa, K., Maher, A., & Iman, M. J. (2024). Evaluating seismic liquefaction potential using shear wave velocity using machine learning. Proceedings of the 9th World Congress on       Civil, Structural, and Environmental Engineering (CSEE 2024), London, United Kingdom. https://doi.org/10.11159/icgre24.155
Skempton, A. K. (1986). Standard penetration test procedures and the effects in sands of overburden pressure, relative density, particle size, aging and overconsolidation. Géotechnique, 36(3), 425-447.
Yanxin, Y., Ziyun, L., Hua, L., Xudong, Z., & Shihui, M. (2024). Prediction of liquefaction-induced lateral spreading based on neural network. Journal of Vibroengineering, 26(3), 657-672. https://doi.org/10.21595/jve.2023.23656

  • تاریخ دریافت 14 آذر 1403
  • تاریخ بازنگری 24 بهمن 1403
  • تاریخ پذیرش 04 اسفند 1403