CONSOLIDATION PARAMETER ESTIMATION CONSIDERING KRIGING
저자
발행사항
서울 : 고려대학교 대학원, 2015
학위논문사항
학위논문(석사)-- 고려대학교 대학원 : 건축사회환경공학과 2015. 2
발행연도
2015
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
84 p ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 이종섭
DOI식별코드
소장기관
Soil parameters are not constant, they vary even within apparently uniform soil deposits. The spatial variability of engineering soil parameters causes increased uncertainty in design problems. Specifically, the reliability of designs decreases as the uncertainty in material parameters increases. In the case of large-scale reclamations for the purpose of land development, for example, differential settlements may occur when the differences in consolidation parameters within the target area are not properly assessed.
The objective of this study is to evaluate five different estimation methods for determining consolidation parameters in soft ground using geostatistical techniques and to compare the estimation methods in terms of consolidation settlements. The five methods studied are used to estimate soil parameters within the target area using soil parameters obtained from standard penetration tests and one-dimensional consolidation tests. The consolidation parameters are evaluated as the mean values of the measured values in Method- 1 and are estimated using the Monte-Carlo simulations (MCS) in Method- 2. In Method- 3, only the thickness of the consolidation layer is estimated considering kriging, but the other parameters are determined as simple mean values. All consolidation parameters are estimated considering kriging in Methods- 4 and 5. In Method- 5, however, anisotropy factors are applied to the range of variograms to consider the anisotropic characteristics of the soil parameters in the horizontal and vertical directions. Then, the consolidation parameters that are estimated using the five methods are substituted into the 1-D consolidation settlement equation under a uniform loading condition of 100 kPa. The settlement calculation results are compared using the cumulative probability distribution and the contour map of settlement within the target area.
The calculated settlements in Methods- 1 and 2, which adopt mean consolidation parameters and Monte-Carlo simulated parameters, respectively, are constant over the target area. The settlement result of Method- 1, however, shows no distribution, whereas the settlement results of Method- 2 show wide range of stochastic distribution. The thicknesses of the consolidation layers that are estimated considering kriging, which reflects the spatial variability of parameters within the target area, produce more reliable consolidation settlement compared to the mean soil parameters or Monte-Carlo simulated parameters. The settlement results from Method- 3 spatially vary from 0.03 to 0.2 m over the target area, and the spatial distribution of the settlements is proportional to the spatial distribution of the estimated consolidation layer thicknesses. The spatial distribution of the consolidation settlements, which is more complex and realistic, can be obtained by kriging all consolidation parameters within the target area. The settlement calculation results with Methods- 4 and 5 show that the consolidation parameters, such as the compression index, swelling index, initial void ratio and preconsolidation pressure, can greatly affect the calculation result of settlement. Note that the consolidation settlement at the location of maximum consolidation layer thickness may not be the largest because other parameters may yield a higher overall settlement. This study demonstrates that kriging can be a reasonable and useful tool for the estimation of the consolidation settlements in soft ground when considering the spatial variability of soil parameters.
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