填土场地和挖方场地的液化判别问题

通过对《建筑抗震设计规范》(GB 50010—2010)和《水利水电工程地质勘察规范》(GB 50487—2008)中,关于采用标准贯入试验方法判别场地土液化规定内容的分析,对两本规范对于采用标准贯入试验方法在填方和挖方场地液化判别中计算数据的对比分析,提出了在实际工程中判别液化存在的问题,对于填方挖方场地应结合实际情况具体分析,进行综合考虑和专门研究,不应简单按照规范公式进行计算。     

简化的液化判别概率法

在本文中,液化极限状态函数和液化概率函数分别来自ANN模型分析和可靠度计算.根据这两个函数和Seed的地震应力公式,作者提出简化的液化判别概率公式N=αβN0.N是临界液化锤击数;N0是给定震级、加速度、概率水平、土层埋深和水位的标准贯入锤击数基准值;α为土层埋深水位修正系数,是埋深的非线性函数;β为基准值震级修正系数.该式简单实用,可用于液化风险决策.     

现行不同规范中标贯法液化判别结果的对比分析

本文将现行相关技术规范中标准贯入法进行液化判别的公式归纳为对数型、抛物线型、折线(或直线)型和不规则型四类,对这四种类型曲线得到的标贯临界值随标贯点深度、地下水水位埋深和粘粒含量百分率的变化进行对比分析,得到了四类曲线的标贯临界值差异随标贯点深度、地下水位埋深和粘粒含量百分率的变化规律,同时对四种液化判别公式的合理性进行了初步分析,以供工程技术人员参考。     

液化判别的双曲线模型

基于国内外液化判别方法存在的问题,提出了一个双曲线形式的液化判别新模型。采用中国大陆以往156例液化数据完成了基于标准贯入试验的新公式构造,利用近来集集和阪神地震312例液化新数据进行了检验,并与现有规范方法和Seed方法进行了对比,结果表明：提出的双曲线模型和液化判别公式对不同地震烈度、地下水位和砂层埋深均有较好的适用性;新模型弥补了现有规范Ⅶ度下浅层液化（砂层埋深小于10 m）判别偏于危险的缺欠,对Ⅷ度和Ⅸ度下浅层土液化和非液化场地的成功率比现有规范表现得更为均衡;新模型可满足临界曲线浅层内快速变化、深层时明显变缓的客观实际要求,克服了规范Ⅷ度、Ⅸ度下深层土（砂层埋深10~20 m）判别严重保守的弊端;新模型具有渐近线形式,更符合实际情况,消除了Seed方法中标准贯入临界值随土层埋深增加先递增后递减的不正常现象。     

砂土液化判别国内外规范对比研究

砂土液化是地基失稳主要因素之一,液化判别是减轻震害的有效手段。国外主流液化判别方法与国内标准存在较大差异,该文从判别方法理论基础角度出发阐述异同点。并列举一应用实例,对比分析判别结论差异性。     

关于建立新的液化判别标准的建议

利用BP神经网络模型和可靠度理论对我国大量液化和未液化场地标准贯入试验数据进行分析,得到了地震时饱和砂土液化极限状态函数和液化概率函数。本文建议以这两个函数为基础建立新的液化判别标准。     

水电站坝基砂层的液化判别与液化等级的风险估计

土是变异性很大的材料。依据概率与统计理论对土体的物理力学参数进行区间估计，并由此进行砂土地基液化判别且进行液化等级的风险推断。以四川宝兴河民治水电站坝基砂层液化为例，对坝基砂层的物理力学参数指标进行统计分析，用基于标准贯人试验击数的方法进行液化判别，分析了砂层地基液化等级和与之对应的风险水平。     

含细粒砂性土标贯液化判别方法改进研究

含细粒砂性土相对于纯净砂在自然界中分布更为广泛,但是对于其液化判别,一直都是作为纯净砂液化判别的附属成果,没有得到足够的重视。回顾了中国规范方法与NCEER推荐方法,结合1999年台湾集集地震液化土与非液化土数据,发现两个方法定义纯净砂的矛盾,通过进一步对比判别结果,建议对两个方法做如下改进:1对中国规范方法,首先取消粉砂黏粒含量取3%的规定,并且对黏粒含量不大于3%且细粒含量大于15%的粉砂及粉土,取ρc=Fc/4,否则取3%;2对NCEER方法,当黏粒含量不大于3%时,只针对细粒含量大于20%的土,才考虑调整(N1)60。改进之后,中国规范方法过于保守的问题得到解决,NCEER方法对于黏粒含量不大于3%且细粒含量大于5%的土判别结果也不再偏于危险。     

基于新疆巴楚地震调查的砂土液化判别新公式

以新疆巴楚—伽师 Ms6.8 级地震液化现场勘察和测试为基础,获取了 47 个场地的标准贯入试验资料,分析了现有基于标准贯入的砂土液化判别方法的适用性,提出了新的砂土液化判别公式。分析表明国内外现有基于标准贯入击数的砂土液化判别公式不适用于新疆地区,中国现有规范对此次巴楚地震非液化点判别成功率 88% ,但对液化场地判别成功率仅为 38% ,会给出明显偏于危险的结果。以新调查数据建立的砂土液化判别模型由地震烈度、实测标准贯入击数、标准贯入击数基准值、地下水位、砂土埋深等 5 个参数构成,其中标准贯入击数基准值以及地下水位和砂土埋深的影响系数分别采用归一化方法和本文提出的优化方法给出。与中国现有规范相比,新疆巴楚液化土层有所增加,推导出的标准贯入击数基准值远小于现有规范,表明巴楚地区抗液化能力显著低于以往形成我国规范时调查的可液化场地,深层土和低水位砂层液化可能性更大。所建立的砂土液化判别新公式,液化回判成功率为 91% ,非液化回判成功率为 85% ,表明构建的模型合理,计算公式可靠,同时新公式延续了中国现有规范的基本形式,工程使用方便,可为新疆地区区域性规范制订提供参考。     

刍议提高标准贯入击数判别饱和砂土、饱和粉土液化的勘察质量

本文简要讨论饱和砂土、粉土的液化判别重要性, 作者结合近几年所从事的勘察成果审查工作, 列举就采用标准贯入击数判别液化方面所常见的问题, 提出从勘察纲要制定、外业实施, 直至内业整理, 即在勘察全过程中如何采取对应措施, 以保证满足相关规范规定 , 提高液化判别的勘察质量, 另文中附有液化判别流程图, 以供参考。     

《建筑抗震设计规范》(GB50011-2010)中液化判别公式改进思路解析

本文通过对近年来国内外地震砂土液化判别概率方法的发展介绍,阐明了<建筑抗震设计规范>(GB50011-2001)中的液化判别公式需要改进的主要问题;并着重分析介绍了<建筑抗震设计规范>(GB50011-2010)建立液化判别公式中所采用的人工网络模型、可靠度理论等新思路和新方法;进而通过对2010版规范与2001版规范...     

基于静力触探的液化势概率估计和判别标准

应用人工神经网络模型和可靠度理论 ,对大量液化和未液化场地的静力触探测量数据进行了分析 ,得到地震时饱和砂类土的极限状态函数和失效概率函数。以这两个函数为基础 ,给出液化势的概率估计方法 ,并结合我国建筑抗震设计规范有关设计地震分组的规定 ,提出了一般工程的具有明确概率的CPT液化判别标准。     

液化势的概率估计和判别标准

利用人工神经元网络模型和可靠度理论，对大量的液化和未液化场地标准贯入试验基本数据进行了分析，给出了地震时饱和砂土的极限状态函数和失效概率函数。对于重大工程可以利用这两个函数来确定场地的液化概率，并进行液化风险设计决策。但对于一般工程，通常是根据液化判别标准来估计其液化势。本文将提出一个新的建立液化判别标准的方法，根据这个途径并考虑我国建筑抗震规范中设计地震分组的有关规定，就一般工程场址给出具有明确概率的液化判别标准。这个途径与通常的方法相比，其优点是非常明显的。     

Liquefaction assessment using microtremor measurement,conventional method and artificial neural network (Case study: Babol,Iran)

Recent researchers have discovered microtremor applications for evaluating the liquefaction potential. Microtremor measurement is a fast, applicable and cost-effective method with extensive applications. In the present research the liquefaction potential has been reviewed by utilization of microtremor measurement results in Babol city. For this purpose microtremor measurements were performed at 60 measurement stations and the data were analyzed by suing Nakmaura’s method. By using the fundamental frequency and amplification factor, the value of vulnerability index (K _g ) was calculated and the liquefaction potential has been evaluated. To control the accuracy of this method, its output has been compared with the results of Seed and Idriss [1] method in 30 excavated boreholes within the study area. Also, the results obtained by the artificial neural network (ANN) were compared with microtremor measurement. Regarding the results of these three methods, it was concluded that the threshold value of liquefaction potential is K _g = 5. On the basis of the analysis performed in this research it is concluded that microtremors have the capability of assessing the liquefaction potential with desirable accuracy.     

用人工神经网络预测饱和砂土的液化势

介绍了预测饱和砂土的液化势的人工神经网络法，结合工程实例详细阐述了该方法的建模、预测结果与实测值较为吻合，表明在工程抗震中运用这一方法的有效性。     

饱和土液化判别公式的讨论

对2010版和2001版建筑抗震设计规范中饱和土液化判别公式进行了分析和讨论,指出了液化初判公式中几个尚未考虑到的问题;重点讨论了两本规范在液化判别公式形式、判别深度以及参数取值等方面的不同点,并得出了一些有益的结论,具有一定指导意义。     

BP人工神经网络在混凝土耐久性评价上的应用

混凝土耐久性评价与预测一直是学术界与工程界的研究热点,常规的预测模型主要基于某几项指标,形式因个人的理解不同而各异.一种仿生模型--人工神经网络则能很好地解决这个难题,试验尝试用BP人工神经网络对多种配后比的混凝土进行耐久性评价与预测,结果表明此模型的可靠度很高,可以用以优化混凝土的配合比设计.     

不同规范对饱和砂土液化判别的差异及影响分析

现执行的规范对采用标准贯入试验判别饱和砂土液化的应用条件有不同的要求,通过分析应用条件不同,对液化评价的影响,指出若采用场地整平标高作为场地液化计算的起始标高,对实测的标贯击数尚需进行校正,而粘粒含量宜以实际粘粒含量进行液化判别标贯击数临界值的计算。