Shape identification of the jet-grouted column based on the thermal analysis and differential evolution

• Autorzy: Wojciechowski Marek

Identyfikatory

DOI

10.24425/ace.2023.147673

Warianty tytułu

PL

Identyfikacja kształtu kolumny jet-grouting na podstawie analizy termicznej i ewolucji różnicowej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In the paper, an indirect method for the identification of the final shape of the freshly executed jet-grouted column is developed. The method relies on the backward analysis of the temperatures measured inside the column, along the trace of the injecting pipe. Temperature changes in the column are caused by the hydration process of the cementitious grout. 2D axisymmetric unsteady heat conduction initial-boundary value problem is solved for finding the column shape which fits best the reference temperature measurements. The model of the column is solved using the finite element method. The search is performed using the global evolutionary optimization algorithm called differential evolution. It is shown that the proposed method can provide an accurate prediction of the column shape if only the model reflects the physical reality well. The advantage over previous results is that the cylindrical shape of the column does not have to be assumed anymore, and the full profile of the column along its length can be accurately identified.

PL

W artykule przedstawiono metodę identyfikacji kształtu świeżo wykonanej kolumny typu jet-grouting. Metoda polega na wstecznej analizie temperatur mierzonych wewnątrz kolumny, wzdłuż śladu żerdzi iniekcyjnej. Zmiany temperatur w kolumnie są wynikiem hydratacji zaczynu cementowego. W celu określenia kształtu kolumny, który najlepiej pasuje do referencyjnych pomiarów temperatur, wykorzystano globalny algorytm optymalizacyjny zwany ewolucją różnicową. W ramach tego algorytmu formułowano próbne problemy początkowo-brzegowe, w postaci dwuwymiarowego, osiowo-symetrycznego zagadnienia nieustalonego przewodzenia ciepła, które rozwiązywano za pomocą metody elementów skończonych. Wykazano, że proponowana metoda pozwala na dokładne odwzorowanie kształtu kolumny, jeśli tylko model numeryczny poprawnie odwzorowuje rzeczywistość fizyczną. Zaletą metody w porównaniu do wcześniejszych rezultatów jest możliwość identyfikacji zmian średnicy kolumny wzdłuż jej długości, a nie tylko identyfikacja pojedynczej średnicy przy założonym kształcie walcowym kolumny.

Słowa kluczowe

EN

jet-grouted column; transient heat transfer; cement hydration; inverse problem; differential evolution

PL

hydratacja cementu; iniekcja strumieniowa; kolumna jet grouting; przepływ ciepła nieustalony; problem odwrotny; ewolucja różnicowa

• Wydawca: Komitet Inżynierii Lądowej i Wodnej PAN ; Politechnika Warszawska, Wydział Inżynierii Lądowej
• Czasopismo: Archives of Civil Engineering
• Rocznik: 2023
• Tom: Vol. 69, nr 4
• Strony: 507--518
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., il., tab.

Twórcy

autor

Wojciechowski Marek

• Lodz University of Technology, Faculty of Civil Engineering, Architecture and Environmental Engineering, Łódź, Poland

• https://orcid.org/0000-0003-3766-2801

Bibliografia

• [1] P. Croce, A. Flora, and G. Modoni, Jet Grouting: technology, design and control. London: CRC Press, 2014, doi: 10.1201/b16411.
• [2] P.G.A. Njock, J. Chen, G. Modoni, A. Arulrajah, and Y.-H. Kim, “A review of jet grouting practice and development”, Arabian Journal of Geosciences, vol. 11, no. 16, 2018, doi: 10.1007/s12517-018-3809-7.
• [3] D. Ribeiro and R. Cardoso, “A review on models for the prediction of the diameter of jet grouting columns”, European Journal of Environmental and Civil Engineering, vol. 21, no. 6, pp. 641-669, 2017, doi: 10.1080/19648189.2016.1144538.
• [4] T. Kimpritis, J.R. Standing, and R. Thurner, “Estimating column diameters in jet-grouting processes”, Proceedings of the Institution of Civil Engineers – Ground Improvement, vol. 171, no. 3, pp. 148-158, 2018, doi: 10.1680/jgrim.17.00001.
• [5] J. Tinoco, A. Gomes Correia, and P. Cortez, “Jet grouting column diameter prediction based on a data-driven approach”, European Journal of Environmental and Civil Engineering, vol. 22, no. 3, pp. 338-358, 2018, doi: 10.1080/19648189.2016.1194329.
• [6] S.-L. Shen, P.G. Atangana Njock, A. Zhou, and H.-M. Lyu, “Dynamic prediction of jet grouted column diameter in soft soil using Bi-LSTM deep learning”, Acta Geotechnica, vol. 16, no. 1, pp. 303-315, 2021, doi: 10.1007/s11440-020-01005-8.
• [7] O.S. Langhorst, et al., “Design and validation of jet grouting for the Amsterdam Central Station”, in Geotechniek, Special Number on Madrid XIV European Conference of Soil Mechanics and Foundation Engineering. 2007, pp. 20-23.
• [8] ASTM D5753-18 Standard Guide for Planning and Conducting Geotechnical Borehole Geophysical Logging. ASTM, 2018.
• [9] D. Adam, K. Meinhard, and R. Lackner, “Temperature measurements to determine the diameter of Jet-grouted columns”, in Proceedings of the DFI and EFFC 11th International Conference of Geotechnical Challenges in Urban Regeneration. Eigenverlag, 2010.
• [10] K. Meinhard, “TEMPJET: continuous quality control and quality assurance”, World PORR, vol. 160, 2012. [Online]. Available: https://worldofporr.com/uploads/pdf/TEMPJETContinuousQualityControlandQualityAssurance.pdf.
• [11] G.D. Byrne and A.C. Hindmarsh, “Polyalgorithm for the numerical solution of ordinary differential equations”, ACM Transactions on Mathematical Software, vol. 1, no. 1, pp. 71-96, 1975, doi: 10.1145/355626.355636.
• [12] L.F. Shampine and M.W. Reichelt, “The MATLAB ODE Suite”, SIAM Journal on Scientific Computing, vol. 18, no. 1, 1997, doi: 10.1137/S1064827594276424.
• [13] P. Virtanen, et al., “SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python”, Nature Methods, vol. 17, no. 3, pp. 261-272, 2020, doi: 10.1038/s41592-019-0686-2.
• [14] M.Wojciechowski, “Fempy – finite element method in python", GitHub. [Online]. Available: https://github.com/mrkwjc/fempy; http://fempy.org. [Accessed 15 Mar. 2021].
• [15] C. Geuzaine and J.-F. Remacle, “Gmsh: A 3-D finite element mesh generator with built-in pre- and post-processing facilities”, International Journal for Numerical Methods in Engineering, vol. 79, no. 11, pp. 1309-1331, 2009, doi: 10.1002/nme.2579.
• [16] T.A. Davis, “Algorithm 832: UMFPACK V4.3-an unsymmetric-pattern multifrontal method”, ACM Transactions on Mathematical Software, vol. 30, no. 2, pp. 196-199, 2004, doi: 10.1145/992200.992206.
• [17] R. Storn and K. Price, “Differential evolution – a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces”, Journal of Global Optimization, vol. 11, no. 4, pp. 341-359, 1997, doi: 10.1023/A:1008202821328.
• [18] M. Wojciechowski, “Application of artificial neural network in soil parameter identification for deep excavation numerical model”, Computer Assisted Methods in Engineering and Science, vol. 18, no. 4, art. no. 4, 2017. [Online]. Available: https://cames.ippt.pan.pl/index.php/cames/article/view/109.
• [19] M. Wojciechowski, M. Lefik, and D. Boso, “Inverse problems in the light of homogenisation methods: identification of a composite microstructure", International Journal for Multiscale Computational Engineering, vol. 20, no. 5, pp. 33-51, 2022, doi: 10.1615/IntJMultCompEng.2022040213.
• [20] L. Wanik, J. Bzówka, and G. Modoni, “Influence of technological parameters on the properties of jet grouting columns detected with full scale experiments”, Archives of Civil Engineering, vol. 69, no 2, pp. 417-433, 2023, doi: 10.24425/ace.2023.145276.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2024).