影響土壤液化機率之不確定性分析和主要因素：以台灣中部為例

簡易檢索 / 詳目顯示

回結果列表

研究生：	吳珆緁 Yi-Jie Wu
論文名稱：	影響土壤液化機率之不確定性分析和主要因素：以台灣中部為例
指導教授：	王瑞斌
口試委員:
學位類別：	碩士 Master
系所名稱：	工學院 - 土木工程學系 Department of Civil Engineering
論文出版年：	2020
畢業學年度：	108
語文別：	中文
論文頁數：	73
中文關鍵詞：	土壤液化、羅吉斯迴歸、臺灣中部地區、機率分析
外文關鍵詞：	Soil liquefaction, central Taiwan, probabilistic analysis, logistic regression
相關次數：	點閱：12 下載：0
分享至:	分享至facebook 分享至twitter

查詢本校圖書館目錄查詢臺灣博碩士論文知識加值系統勘誤回報

台灣位於歐亞大陸板塊與菲律賓海板塊交界處，屬於地震頻繁的交界帶，歷年來台灣發生多起地震，而地震過後引發之土壤液化更是造成台灣西部地區許多經濟損失及人員傷亡。因此，為了評估液化危害度，Iwasaki 等人在1982年提出液化潛能指數 (LPI)以及三種液化危害等級，由於此分類法無法量化，於是本研究主旨在於建立新的數學模型，將液化危害度量化，並根據文獻中所提供之圓錐貫入試驗 (CPT)數據，再利用羅吉斯迴歸建立出LPI與液化機率的關係式，並且使用國家地震中心提供之彰化縣員林市CPT鑽孔資料進行探討。
鄰近彰化縣之主要活動斷層主要有兩個，分別為車籠埔斷層以及彰化斷層，依據前人分析得出之斷層滑移率、斷層長度以及再現週期，並且提出了最大地動加速度以及地震規模之經驗公式。然而，本研究將斷層機制代入地震規模之經驗式，進而得知最大地動加速度，並且利用斷層之再現週期推算地震發生機率，再經由Robertson分析法計算出液化潛能指數，再依本研究建立之數學模型得到土壤液化機率。而分析過程採用蒙地卡羅模擬（Monte Carlo Simulation, MCS），考慮數據之不確定性及提升預測地震發生機率之準確性。
本研究也針對輸入參數進行個別分析，找出對最終機率結果影響最大之參數；而輸入之參數分別為1) 地下水位、2~5) 車籠埔斷層與彰化斷層之滑移率及再現週期、6~7) 地震規模及最大地動加速度之經驗公式誤差項。

Taiwan is located in the Circum-Pacific seismic belt, typical continental edge islands produced by plate collisions. There have been many earthquakes in Taiwan over the years, and the soil liquefaction induced by the earthquake has caused many economic losses and casualties in western Taiwan. Therefore, in order to evaluate liquefaction hazard, liquefaction potential index (LPI) and a classification system were proposed by Iwasaki et al. (1982) for evaluating soil liquefaction potential. However, because the threshold is a descriptive assessment, this study aims to quantify the soil liquefaction probability based on a given LPI. Then, this thesis presents a new probabilistic procedure to evaluate time-dependent soil liquefaction probability based on CPT (Cone Penetration Test) data at the target site, including a case study in Yuanlin City in central Taiwan.
On the other hand, we also present a Monte Carlo Simulation to calculate the earthquake-induced soil liquefaction probability in Taiwan, based on the geological data and engineering seismological data in the literature. The analysis includes the probabilistic estimates considering input-data uncertainties and the randomness of earthquake occurrence.
In this probabilistic analysis, a total of 7 uncertainties were taken into account, including ground water level at the site (variable 1), the slip rate, and return period of two active faults (Chelungpu and Changhua fault) near the site, (variables 2-5), the error term of two empirical relationships (variables 6-7) used to estimate earthquake magnitude and PGA.

目錄
圖目錄    IV
表目錄    V
第一章 緒論    1
1-1 研究動機    1
1-2 研究目的    1
1-3 研究方法    2
第二章 文獻回顧    3
2-1土壤液化    3
2-1-1液化之定義    3
2-1-2液化造成之破壞    3
2-2 CPT之液化潛能評估    5
2-3 液化潛能指數(LPI)之計算    5
2-3-1反覆剪應力比(CSR)    5
2-3-2 CPT液化潛能評估法-Robertson法    7
2-3-3液化潛能指數(Liquefaction Potential Index, LPI)    9
2-4蒙地卡羅模擬(MONTE CARLO SIMULATION, MCS)    10
2-5 數據資料    10
2-5-1 建立數學模型之數據    10
2-5-2研究區域    11
2-5-3 地質構造資料    11
2-5-4 地震矩規模（Moment magnitude, Mw）    11
2-6地動參數之經驗公式    12                                    
2-6-1 地震矩規模經驗式    12
         2-6-2 地動衰減式(Ground Motion Prediction Equation, GMPE)    13
2-7 地震發生模式    14
第三章 研究方法    23
3-1 數據選取    23
3-1-1羅吉斯迴歸(Logistic Regression)    24
3-1-2 模型驗證    25
3-2 地震發生時之液化機率    25
3-3 場址之液化機率    26
3-4 定值法分析流程    27
3-4-1 計算平均項地震矩規模(Mw)及PGA    27
3-4-2 計算平均項地下水位    27
3-4-3 計算平均項之再現週期    28
3-5 機率式分析流程    28
3-5-1 參數的不確定性    28
3-5-2 隨機生成滑移率及地下水位    29
3-5-3 計算隨機規模及PGA    29
3-5-4 隨機生成地震再現週期    30
3-5-5 計算給定時間下地震發生之機率    30
3-5-6未來時間內發生液化之機率    31
3-5-7 進行迭代計算    31
第四章 結果分析與討論    43
4-1 模型驗證結果    43
4-2 定值法分析結果    43
4-3 機率法分析結果    44
4-3-1 未來十年液化機率分析結果    44
4-3-2 未來五十年液化機率分析結果    45
4-4 討論    45
4-4-1 研究變量不確定性    45
4-4-2 變量研究之方法    46
4-4-3 變量研究之結果    46
4-4-4基於CPT鑽孔之液化分析法    48
第五章 結論與建議    58
5-1結論    58
5-2 建議    59
參考文獻    60


                                

[1] T. Iwasaki, T. Arakawa, K. Tokida, Simplified procedures for assessing soil liquefaction during earthquakes. In Proceedings of Soil Dynamics and Earthquake Engineering Conference 1982: 925-939.
[2] P.K. Robertson, Performance-based earthquake design using the CPT. In Proceedings of IS-TOKYO 2009, Tokyo, Japan, June 11-15, 2009:3-20.
[3] 楊炫志、盧志杰、游騰瑞。「美濃地震台南地區土壤液化災害與因應對策。」，技師期刊(2017)，77，第25-35頁。
[4] D.C. Tobutt, Monte Carlo Simulation methods for slope stability. Computers and Geosciences 1982;8(2):199-208.
[5] C.S. Ku, C.M. Ma, CPT-based LPI criteria for ground liquefaction risk classification. Journal of the Chinese Institute of Engineers 2017;40(8):699-707.
[6] G. Papathanassiou, A. Mantovani, G. Tarabusi, D. Rapti, R. Caputo, Assessment of liquefaction potential for two liquefaction prone areas considering the May 20, 2012 Emilia (Italy) earthquake. Engineering Geology 2015;189(4):1-16.
[7] 亞新工程顧問公司，「土壤液化評估與處理對策研擬第一期計劃－彰化員林鎮、大村鄉及社頭鄉－總報告」，行政院國家科學委員會(2000)。
[8] C.T. Cheng, S.J. Chiou, C.T. Lee, Y. B. Tsai, Study on probabilistic seismic hazard maps of Taiwan after Chi-Chi earthquake. Journal of GeoEngineering 2007;2(1):19-28.
[9] T.C. Hanks, H. Kanamori, A moment magnitude scale. Journal of Geophysical Research: Solid Earth 1979;84(B5):2348-2350.
[10] J.G. Anderson, S.G. Wesnousky, M.W. Stirling, Earthquake size as a function of fault slip rate. Bull Seismol Soc Am 1996;86:683-690.
[11] J.P. Wang, X. Yun, Y.M. Wu, Earthquake probability in Taipei based on non-local model with limited local observation: Maximum likelihood estimation. Soil Dynamics and Earthquake Engineering 2017;99:150-156.
[12] D.G. Kleinbaum, M. Klein, Logistic regression. A self-learning text 2002; 2nd ed. New York: Springer.
[13] T.C. Su, T.L. Holzer, Case study on Soil liquefaction of Chi-Chi earthquake in Yuan-Lin. Sino-Geotechnique 2000;81:57-68.
[14] 古志生，「CPT土壤分類及液化評估之研究」，國立成功大學，博士論文，台南(2001)。
[15] H.B. Seed, W.H. Peacock, Test Procedures for Measuring Soil Liquefaction Characteristics. Journal of the Soil Mechanics and Foundations Division 1971;97(8):1099-1119.
[16] 陳景文，「CPT 資料在液化危害度評估之應用」，國立成功大學，國科會計畫。

簡易檢索 / 詳目顯示

相關論文