Using numerical modeling method for design and constructive controlling of excavation wall in Madison Building, Ho Chi Minh city

Nhu, Ha Viet; Duong, Binh Van; Vo, Tuan; Pham, K

doi:10.46326/jmes.2020.61(3).03

Cited by 6 publications

(3 citation statements)

References 1 publication

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Kết quả tính trên Hình 11 cho thấy, cũng như các nghiên cứu từng áp dụng TRIGRS [2, 13,[18][19]23] hay Scoops3D [3, 14,17,24,25] để dự báo trượt lở đất, mặc dù vùng không an toàn tính toán tại thời điểm trượt và vết trượt thực tế chưa hoàn toàn khớp nhau nhưng về cơ bản, cả TRIGRS và Scoops3D đều đã dự báo khá sát vị trí điểm trượt ở tại thời điểm quan sát thấy trượt lở. Về mặt tổng quan, TRIGRS có vẻ dự báo quá vùng bị trượt khi diện tích vùng được xếp vào nhóm không an toàn rộng hơn nhiều so với Scoops3D.…”

Section: Xác Phân Bố Hệ Số An Toàn Theo Không Gianunclassified

Ứng dụng TRIGRS và kết hợp TRIGRS với Scoops3D trong dự báo trượt lở đất do mưa

Đỗ Văn,

Nguyễn Đức,

Nguyễn Huy

et al. 2024

VNJHM

View full text Add to dashboard Cite

Nghiên cứu này giới thiệu phần mềm TRIGRS và Scoops3D trong dự báo trượt lở đất do mưa. Theo đó, TRIGRS ngoài dùng để dự báo trượt lở còn được dùng để tính phân bố mực nước ngầm trong tầng phủ theo thời gian. Scoops3D sau đó dùng phân bố mực nước ngầm tính được để đánh giá ổn định mái dốc theo không gian ba chiều. Phương pháp đề xuất được áp dụng để phân tích điểm trượt xảy ra vào khoảng 12:00 sáng ngày 07/08/2023 ở thung lũng Mường Hoa -thị trấn Sapa. Kết quả tính cho thấy tại thời điểm xảy ra trượt, cả TRIGRS và Scoops3D dù đã chỉ ra được vị trí thực tế xảy ra trượt nhưng đều dự báo quá so với vết trượt thực tế. TRIGRS dự báo quá về diện tích vùng bị trượt, trong khi Scoops3D dự báo quá về vùng an toàn. Sự trùng khớp giữa vết trượt thực tế với vùng nguy hiểm dự báo bởi Scoops3D tốt hơn với tỷ lệ trùng khớp là 42% so với tỷ lệ của TRIGRS là khoảng 34%. Sự sai lệch trong kết quả tính toán có thể liên quan tới các giả thiết về số liệu đầu vào và điều kiện ban đầu trước khi có mưa. Do đó, với những vùng có đủ dữ liệu tính, phương pháp đề xuất sẽ là một công cụ mạnh trong dự báo trượt lở đất do mưa.

show abstract

Section: Xác Phân Bố Hệ Số An Toàn Theo Không Gianunclassified

Ứng dụng TRIGRS và kết hợp TRIGRS với Scoops3D trong dự báo trượt lở đất do mưa

Đỗ Văn,

Nguyễn Đức,

Nguyễn Huy

et al. 2024

VNJHM

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…While several studies have focused on assessing the spatial landslide susceptibility in Vietnam (e.g. Bien et al, 2023;Le Minh et al, 2023;Ngyuen et al, 2023), few studies have attempted to link spatiotemporal patterns of the trigger to the landslide hazard (Ahmed et al, 2023;Moreno et al, 2023, Gian et al, 2017Nhu et al, 2019). For example, Tien et al ( 2013) introduced a 15-day cumulative rainfall threshold to develop spatial and temporal landslide probability maps, but besides rainfall no other environmental factor was used.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

An ensemble neural network approach for space-time landslide predictive modelling

Lim,

Santinelli,

Dahal

et al. 2024

Preprint

View full text Add to dashboard Cite

There is an urgent need for accurate and effective Landslide Early Warning Systems (LEWS). Most LEWS are currently based on a single temporally-aggregated measure of rainfall derived from either in-situ measurements or satellite-based rainfall estimates. Relying on a summary metric of precipitation may not capture the complexity of the rainfall signal and its dynamics in space and time in triggering landslides. Here, we present a proof-of-concept for constructing a LEWS that is based on an integrated spatio-temporal modelling framework. Our proposed methodology builds upon a recent approach that uses a daily rainfall time series instead of the traditional cumulated scalar approximation. Specifically, we partition the study area into slope units and use a Gated Recurrent Unit (GRU) to process a satellite-derived rainfall time series and combine the output features with a second neural network (NN) tasked with capturing the effect of terrain characteristics. To assess if our approach enhances accuracy, we applied it in Vietnam and compared it against a standard modelling approach that incorporates terrain characteristics and cumulative rainfall over 14 days. Our protocol leads to better performance in hindcasting landslides when using past rainfall estimates (CHIRPS), as compared to the standard modelling approach. While not tested here, our approach can be extended to rainfall obtained from weather forecasts, potentially leading to actual landslide forecasts.

show abstract

“…Currently, analytical methods concerned with many factors of soil layers and structures are complex, in many cases can't solve (Wang and Wang, 2015;Weng et al, 2016;Nguyen, 2008 and2010;Nhu et al, 2020;Nguyen, 2007a;Vo, 2006;Nguyen, 2005;Tran, 2014). This paper introduces the use of the numerical method to analyze the stability of the steel pile wall of a basement, and structures of tunnel excavated by shield machines subjected to the surface structures in the urban conditions.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Stability of steel pile walls and tunnels excavated by shield machines in the urban areas: A case study

Tran¹,

Ngoc²,

Nguyen³

2022

JMES

View full text Add to dashboard Cite

Placement of infrastructure and other facilities underground brings superior opportunities for long-term improvements in terms of the environmental impact of urban areas and more efficient use of underground space. However, underground construction in urban areas is a high-risk activity and has been considered a challenging problem for geotechnical and structural designers. Therefore, the evaluation of the stability of underground structures plays a vital role in structural and construction design. This paper presents a case study on analyzing the stability of steel piles walls and tunnels excavated by shield machines in the urban area in Vietnam in terms of the change in internal forces in the structures. The research results show that the excavated stages of the basement influence on the values of internal force in the tunnel lining. In the case of study using composite lining in the tunnel, the thickness of lining concrete 35 cm, steel frame type I-W1000×883 are applied for tunnel excavated before construction of nearby basement, and 30 cm and W1000×350 steel ribs for the opposite side. This research could be applied to evaluate the effects of tunnel excavation near the existing structures in urban such as in the geological conditions in the Ha Noi and Ho Chi Minh City in the near future. However, this analysis also has the disadvantage that it does not consider the construction time as well as the construction sequence of the works during tunnel excavation. The shapes of the tunnel only are circular tunnels and the only type of steel piles in this research. Further study, total evaluation for other types of tunnels and walls of basements should be considered.

show abstract

Using numerical modeling method for design and constructive controlling of excavation wall in Madison Building, Ho Chi Minh city

Cited by 6 publications

References 1 publication

Ứng dụng TRIGRS và kết hợp TRIGRS với Scoops3D trong dự báo trượt lở đất do mưa

Ứng dụng TRIGRS và kết hợp TRIGRS với Scoops3D trong dự báo trượt lở đất do mưa

An ensemble neural network approach for space-time landslide predictive modelling

Stability of steel pile walls and tunnels excavated by shield machines in the urban areas: A case study

Contact Info

Product

Resources

About