Цель исследования – сравнение подходов к количественной вероятностной оценке устойчивости однородного склона методом Монте-Карло с использованием стандартного инженерного программного обеспечения и расширенного статистического анализа, а также оценка влияния выбора закона распределения на итоговый расчет вероятности обрушения. Методы. В качестве базового инструмента использован программный комплекс GeoStudio для детерминированного и вероятностного расчета коэффициента устойчивости FS четырьмя методами (Феллениуса, Бишопа, Янбу, Моргенштерна – Прайса). Для углубленного анализа реализовано моделирование по методу Моргенштерна – Прайса с помощью надстройки @RISK в MS Excel. Статистическая обработка результатов и идентификация законов распределения выполнены с использованием языка программирования R (пакет fitdistrplus), в том числе с применением графика асимметрии – эксцесса Каллена – Фрея.
Результаты. Статистический анализ эмпирического распределения коэффициента устойчивости выявил его положительную асимметрию и близость к распределениям экспоненциального типа (Вейбулла, гамма и т. д.). Аппроксимация данных распределением Вейбулла приводит к значению вероятности обрушения, в 33.8 раза превышающему оценку, полученную в предположении о нормальном распределении FS.
Выводы. Стандартные инженерные программы обладают ограниченным набором функций для адекватного вероятностного анализа. Без дополнительной статистической валидации их использование может привести к грубой недооценке риска из-за необоснованного предположения о нормальном законе распределения коэффициента устойчивости. Для корректной оценки вероятности обрушения необходим этап идентификации эмпирического распределения коэффициента устойчивости с использованием специализированного статистического инструментария. При моделировании устойчивости склонов рекомендовано рассматривать асимметричные распределения (Вейбулла, логнормальное).
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Строительство
Для анализа эмпирического набора значений коэффициента устойчивости FS с использованием бутстреп-метода вычисляются коэффициенты асимметрии и эксцесса и затем наносятся на график Каллена – Фрея, где по оси абсцисс откладывают коэффициент эксцесса, а по оси ординат квадрат коэффициента асимметрии (рис. 3). Например, если точка, соответствующая выборке, лежит близко к центру графика, то отклонения невелики и распределение близко к нормальному. Такой анализ помогает в обосновании методов статистической обработки данных и выборе подходящих моделей вероятностных распределений. Таким образом, график Каллена – Фрея – это удобное средство для описания и сопоставления свойств различных законов распределения по двум числовым характеристикам: асимметрии и эксцессу (рис. 3). В нашем случае – данные в области, соответствующей распределениям: бета, логнормальному, гамма и Вейбулла.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Fell R., Corominas J., Bonnard Ch., Cascini L., Leroi E., Savage W. Z. Guidelines for landslide susceptibility, hazard and risk zoning for land-use planning. Engineering Geology. 2008;102(3-4):85-98. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2008.03.014
2. Xin Liu, Wang Yu. Analytical solutions for annual probability of slope failure induced by rainfall at a specific slope using bivariate distribution of rainfall intensity and duration. Engineering Geology. 2023;313:106969. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2022.106969 (Corrigendum. Engineering Geology. 2023;317:107092. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2023.107092)
3. Hicks M. A., Spencer W. A. Influence of heterogeneity on the reliability and failure of a long 3D slope. Computers and Geotechnics. 2010;37(7-8):948-955. https://doi.org/10.1016/j.compgeo.2010.08.001
4. Shui-Hua Jiang, Dian-Qing Li, Li-Min Zhang, Chuang-Bing Zhou. Slope reliability analysis considering spatially variable shear strength parameters using a non-intrusive stochastic finite element method. Engineering Geology. 2014;168:120-128. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0013795213003244
5. Zhang J., Xiao T., Ji J., Zeng P., Cao Z. Geotechnical reliability analysis: Theories, methods and Algorithms. Springer; 2023. https://doi.org/10.1007/978-981-19-6254-7
6. Dian-Qing Li, Te Xiao, Zi-Jun Cao, Chuang-Bing Zhou, Li-Min Zhang. Enhancement of random finite element method in reliability analysis and risk assessment of soil slopes using subset simulation. Landslides. 2016;13(2):293-303. https://link.springer.com/article/10.1007/s10346-015-0569-2
7. Liwei Han, Ming Chen, Zuozhuang Sun, Jiaxuan Si, Liyuan Ma, Wenhui Ji, Hongyang Zhang. Stability analysis of slopes based on cloud model-Monte Carlo coupling. Frontiers in Earth Science. 2023;11:1196677. https://doi.org/10.3389/feart.2023.1196677
8. Кацко Д. И., Кузнецов Е. В. Имитационное моделирование в расчетах устойчивости оползневых грунтов. Мелиорация. 2024;(2):5-12. https://melio.belal.by/jour/article/view/1117
9. Маций С. И., Кацко Д. И. Вероятностные расчеты устойчивости оползневого склона. ГеоРиск. 2021;15(3):8-22. https://doi.org/10.25296/1997-8669-2021-15-3-8-22
10. Fellenius W. Calculation of the stability of earth dams. In: Transactions of the 2nd Congress on Large Dams. Washington DC; 1936. P. 445-462. https://www.scirp.org/reference/referencespapers?referenceid=3385144
11. Bishop A. W. The use of the slip circle in the stability analysis of slopes. Geotechnique. 1955;5(1):7-17. https://doi.org/10.1680/geot.1955.5.1.7 URL: https://bouassidageotechnics.wordpress.com/wp-content/uploads/2022/03/the-use-of-the-slip-circle-in-the-stability-analysis-of-slopes-1.pdf
12. Janbu N. Slope stability computations. In: Embankment-Dam Engineering: Casagrande Volume. New York : John Wiley & Sons, Inc.; 1973. P. 47-86. https://www.scirp.org/reference/referencespapers?referenceid=3597866.
13. Morgenstern N. R., Price V. E. The analysis of the stability of general slip surfaces. Geotechnique. 1965;15(1):79-93. https://doi.org/10.1680/geot.1965.15.1.79
14. Delignette-Muller M. L., Dutang Ch. fitdistrplus: An R Package for Fitting Distributions. Journal of Statistical Software. 2015;64(4):1-34. https://doi.org/10.18637/jss.v064.i04
15. Xin Liu, Yu Wang. Reliability analysis of an existing slope at a specific site considering rainfall triggering mechanism and its past performance records. EngineeringGeology. 2021;288:106144. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2021.106144
16. Mohamed Rashwan, Lamees Mohamed, Ahmed Hassan, Mohamed A.S. Youssef, Mohamed Elsadek M. Sabra, Adel Kamel Mohamed. Landslide susceptibility assessment along the Red Sea Coast in Egypt, based on multi-criteria spatial analysis and GIS techniques. Scientific African. 2024;23:e02116. https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2024.e02116
17. Lloret-Cabot M., Fenton G. A., Hicks M. A. On the estimation of scale of fluctuation in geostatistics. Georisk: Assessment and Management of Risk for Engineered Systems and Geohazards. 2014;8(2):129-140. https://doi.org/10.1080/17499518.2013.871189
18. Sung Eun Cho. First-order reliability analysis of slope considering multiple failure modes. Engineering Geology. 2013;154:98-105. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2012.12.014
19. Jaiswal A., Verma A. K., Singh T. N. A novel proposed classification system for rock slope stability assessment. Scientific Reports. 2024;14:10992. https://doi.org/10.1038/s41598-024-58772-7
20. Khaled Farah, Mounir Ltifi, Hedi Hassis. Reliability analysis of slope stability using stochastic finite element method. Procedia Engineering. 2011;10:1402-1407. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2011.04.233
21. Khalid M. I., Fei J., Lee D., Park D., Chen X. Probabilistic assessment of seismic performance of slopes considering the sensitivity of sliding surface to input motion. Soil Dynamics and Earthquake Engineering. 2024;182:108472. https://doi.org/10.1016/j.soildyn.2024.108737
22. Zhan W., Baise, L. G., Moaveni B. An uncertainty quantification framework for logistic regression based geospatial natural hazard modeling. Engineering Geology. 2023;324:107271. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2023.107271
23. Lizarraga H. S., Lai C. G. Effects of spatial variability of soil properties on the seismic response of an embankment dam. Soil Dynamics and Earthquake Engineering. 2014;64:113-128. https://doi.org/10.1016/j.soildyn.2014.03.016
24. Jing-Sen Cai, E-Chuan Yan, Tian-Chyi Jim Yeh, Yuan-Yuan Zha, Yue Liang, Shao-Yang Huang, et al. Effect of spatial variability of shear strength on reliability of infinite slopes using analytical approach. Computers and Geotechnics. 2017;81:77-86. https://doi.org/10.1016/j.compgeo.2016.07.012
25. Fiorese G. D., Balacco G., Bruno G., Nikolaidis N. Hydrogeological modelling of a coastal karst aquifer using an integrated SWAT-MODFLOW approach. Environmental Modelling & Software. 2025;183:106249. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2024.106249
26. Achu A. L., Aju C. D., Di Napoli M., Prakash P., Gopinath G., Shaji E., Chandra V. Machine-learning based landslide susceptibility modelling with emphasis on uncertainty analysis. Geoscience Frontiers. 2023;14(6):101657. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2023.101657
27. Petala E., Klimis N. Fragility of highway embankments exposed to permanent deformations due to underlying fault rupture. Geosciences. 2024;14(11):312. https://doi.org/10.3390/geosciences14110312
Выпуск
Другие статьи выпуска
Цифровая трансформация городов является приоритетной задачей, оцениваемой через рейтинги цифровой зрелости. Однако существующие подходы часто фрагментарны и не образуют единой системы управления, что препятствует достижению лидирующих позиций в рейтингах. На основе системного подхода, сценарного планирования и организационного проектирования разработана организационно-управленческая модель, базирующаяся на принципах управления на основе данных (Data-Driven). Проведен анализ текущих позиций города Тюмени в федеральных рейтингах Минцифры и Минстроя РФ. Предложена трехуровневая архитектура управления, интегрирующая Стратегический совет (цели и KPI), Центр управления данными (аналитика) и Рабочий комитет (реализация проектов). Спроектирована архитектура единого городского портала «Smart City Тюмень» как ядра цифровой экосистемы, обеспечивающего сбор данных, обратную связь с горожанами и интеграцию сервисов. Определена роль Тюменского индустриального университета в модели как центра экспертизы, кадрового ресурса и площадки для пилотирования. Показано, что предложенная модель позволяет перейти от разрозненных технологических решений к целостной, самообучающейся системе управления и может быть масштабирована на другие муниципалитеты. Разработанная модель создает основу для системного управления цифровой трансформацией города и достижения целевых показателей в федеральных рейтингах.
Технологические риски при производстве сухих строительных смесей могут приводить к появлению брака. Целью статьи являлась оценка таких рисков и управление ими для снижения процента брака готовой продукции. Рассмотрено влияние качества сырья и состояние технологического процесса производства на вероятность появления брака. Проанализированы сухие смеси CemPLAST, Бундес Короед Б2, Бундес Короед С3 предприятия New MIX (г. Пенза), для которых использовалось различное сырье – цемент Сенгилеевский ЦEM I 42.5Б и Haldenberg CEM I 42.5N. Установлено, что снижению риска появления брака сухих строительных смесей способствует применение в рецептуре цемента, характеризующегося меньшей вариабельностью показателя активности. Показана обеспеченность качества сухих строительных смесей при различном соотношении среднеквадратичного отклонения в поле допуска. Приведены значения рисков производителя и потребителя в зависимости от состояния технологического процесса производства сухих строительных смесей при нестабильном и невоспроизводимом процессе – 0.195847 и 0.139404 соответственно. Разработана карта оценки рисков производства сухих строительных смесей, где каждый этап производства сухих строительных смесей проанализирован с точки зрения вероятности и тяжести последствий риска (оценивались по пятибалльной шкале), рассчитаны уровни рисков, а также предложены меры по управлению рисками. Установлено, что наибольшая тяжесть последствий связана с приемкой (высокая – 4 балла), дозированием (критическая – 5 баллов) и смешиванием компонентов (высокая – 4 балла). Количественная оценка значений уровней рисков для этих этапов составила от 8 до 10 (средний уровень).
Устойчивое повышение температур в арктических регионах, особенно вблизи расположения прибрежных инфраструктурных объектов, ведет к оттаиванию многолетнемерзлых грунтов и существенно повышает вероятность возникновения рисков при эксплуатации объектов. Особенно опасным является снижение несущей способности фундаментов даже при незначительном повышении температуры грунта на несколько градусов Цельсия, что может привести к деформациям и авариям. Согласно исследованиям, при повышении температуры многолетнемерзлых грунтов с –3 до –0.3 °C несущая способность свай снижается в 5 раз. Это обуславливает необходимость разработки и внедрения превентивных мер по усилению оснований зданий и сооружений в криолитозонах. Анализ исторических данных, включая показатели среднегодовых температур по различным метеостанциям, выявил, что глобальное потепление в Северном регионе началось с середины 1970-х годов. C 2015 по 2025 г. среднегодовые температуры поднялись до рекордных значений. Помимо повышения температуры наблюдается увеличение количества и экстремальности атмосферных осадков, особенно в виде снега, что способствует росту снежного покрова и усложняет эксплуатацию транспортных и инженерных систем. Анализ конструктивно-технологических решений, применяемых в разные годы при строительстве транспортной инфраструктуры на территории распространения многолетнемерзлых грунтов, выявил потребность в развитии новых технологий и реализации адаптационных мер для обеспечения безопасной эксплуатации инфраструктуры в условиях ускоряющегося изменения климата Арктики.
Рассматриваются вопросы, возникающие при анализе метода снижения прочности, используемого для расчета устойчивости грунтовых откосов. В качестве инструмента исследования использована компьютерная программа FEA, в которой формализован метод построения наиболее вероятной линии скольжения и вычисления коэффициента запаса устойчивости, основанный на анализе напряженного состояния грунтового массива (В. К. Цветков, 1977, 1979). Показано, что на результаты вычислений существенно влияют размеры расчетных схем метода конечных элементов и степень их дискретизации. От этих показателей существенным образом при всех прочих равных условиях зависят численные значения напряжений и перемещений в точках исследуемой области. Кроме того, изменение (увеличение или уменьшение) численных значений физико-механических характеристик (сцепления и угла внутреннего трения) слагающего грунта влечет за собой изменение жесткости исследуемого массива – численных значений коэффициента бокового давления и модуля деформации, что также влияет на напряженно-деформированное состояние приоткосной области и, следовательно, на конечный результат. Игнорирование этих обстоятельств оказывает влияние на степень достоверности результатов, получаемых с помощью методов численного анализа напряженно-деформированного состояния грунтового массива, в том числе метода снижения прочности. Существующие вычислительные комплексы не предусматривают каких-либо процедур, позволяющих нивелировать влияние перечисленных выше факторов. В связи с этим необходимо исследовать степень их влияния на получаемый результат и, если потребуется, разработать процедуры нивелирования этого влияния.
Создание комфортной и доступной городской среды, ориентированной на маломобильные группы населения, и развитие садово-парковых территорий как элементов зеленой реабилитации является сегодня актуальным. Исследование основано на комплексном подходе, включающем натурное обследование на примере экопарка Затюменского (г. Тюмень), оценку доступности лесопарковых территорий по основным критериям по пятибалльной шкале и социологический опрос 125 респондентов, представляющих ключевые группы пользователей из числа маломобильных групп населения. Результаты обследования выявили смешанную картину: средний балл доступности составил 3.8 при наличии сильных сторон (транспортной доступности, освещения) и критических дефицитов (недостаточной развитости инклюзивной и сервисной инфраструктуры). Данные опроса подтвердили наличие устойчивых барьеров, ограничивающих продолжительность и комфорт пребывания маломобильных групп населения на территории экопарка. Теоретико-методологическую основу исследования составляет синтез положений теории восстановления и направленного внимания (ART), теории снижения стресса (SRT) и принципов экотерапии. На основе выявленного противоречия между высоким природно-реабилитационным потенциалом территории и низким уровнем инфраструктурной адаптации сформулированы принципы и проектные предложения по ландшафтной трансформации экопарка, предусматривающие формирование непрерывной безбарьерной дорожно-тропиночной сети, создание сенсорного реабилитационного маршрута, развитие адаптированных зон отдыха и реабилитационно-терапевтических площадок, а также внедрение системы инклюзивной навигации и сервисной инфраструктуры. Полученные результаты могут быть использованы при разработке проектов адаптации и развития аналогичных рекреационных территорий.
Проведен количественный анализ улично-дорожной сети полуострова Макао (Китай) и доступности городских парков посредством методов пространственного синтаксиса с использованием трех ключевых показателей: глобальной интеграции, локальной интеграции и плотности аттрактивности. Результаты следующие: городские парки в центральной части полуострова Макао обладают довольно высокими показателями глобальной интеграции. Также хорошую доступность, как правило, имеют парки, расположенные вблизи исторического центра. В городских парках с высокой локальной интеграцией внутренняя сеть путей четкая, они насыщены разнообразными ландшафтными узлами, тогда как причина низкой локальной интеграции заключается в том, что внутренние пути таких парков ограничены из-за рельефа и способов примыкания к улицам. Анализ плотности аттрактивности показал: под влиянием различных культурных контекстов городские парки находятся в сильно различающейся городской ткани. Одновременно с этим, согласно результатам анализа внутренней структуры городских парков Макао, их ландшафтная структура представляет собой комплексное образование, состоящее из трех компонентов – материальной формы, поведенческих функций и культурной символики. Разработана стратегия оптимизации городских парков по модели «осевое планирование – транспортная конфигурация – переосмысление ценностной структуры», направленная на повышение ландшафтной ценности.
Издательство
- Издательство
- ТИУ
- Регион
- Россия, Тюмень
- Почтовый адрес
- 625000, Тюмень, Володарского, 38
- Юр. адрес
- 625000, Тюмень, Володарского, 38
- ФИО
- Клочков Юрий Сергеевич (И.о. ректора)
- E-mail адрес
- general@tyuiu.ru
- Контактный телефон
- +7 (345) 2283670