Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: organic content

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Evaluation of the unit weight of organic soils from a CPTM using an Artificial Neural Networks

Straż Grzegorz, Borowiec Artur

Archives of Civil Engineering

2021

Vol. 67, nr 3

259--281

This paper discusses the use of mechanical cone penetration test CPTM for estimating the soil unit weight of selected organic soils in Rzeszow site, Poland. A search was made for direct relationships between the empirically determined the soil unit weight value and cone penetration test leading parameters (cone resistance qc, sleeve friction fs. The selected, existing models were also analysed in terms of suitability for estimating the soil unit weight and tests were performed to predict the value soil unit weight of local, different organic soils. Based on own the regression analysis, the relationships between empirically determined values of soil unit weight and leading parameters cone penetration test were determined. The results of research and analysis have shown that both existing models and new, determined regression analysis methods are poorly matched to the unit weight values determined in laboratory, the main reason may be the fact that organic soils are characterized by an extremely complicated, diverse and heterogeneous structure. This often results in a large divergence and lack of repeatability of results in a satisfactorily range. Therefore, in addition, to improve the predictive performances of the relationships, analysis using the artificial neural networks (ANN) was carried out.

W artykule zaprezentowano możliwości zastosowania wyników badań terenowych uzyskanych za pomocą stożkowej sondy statycznej CPTM (ze stożkiem mechanicznym) do wyznaczania ciężaru objętościowego wybranych gruntów organicznych zlokalizowanych na terenie Rzeszowa. Głównym celem prowadzonych badań było poszukiwanie bezpośrednich zależności pomiędzy między wyznaczonymi w warunkach laboratoryjnych wartościami ciężaru objętościowego gruntu γt a parametrami wiodącymi dla badania sondą statyczną CPTM, którymi są: opór gruntu podczas zagłębiania stożka qc oraz opór tarcia na tulei ciernej fs. Testy laboratoryjne wykonano na próbkach o nienaruszonej strukturze, pobranych z otworów kontrolnych umiejscowionych w bezpośrednim sąsiedztwie punktów sondowania, co pozwoliło na pozyskanie reprezentatywnych próbek gruntów o szerokim spectrum zawartości części organicznych od 5,02 do 84,93%. Wykorzystując metodę standardowej analizy regresji określono zależności między empirycznie wyznaczonymi wartościami ciężaru objętościowego badanych gruntów organicznych, a parametrami wyznaczonymi za pomocą sondy statycznej w warunkach in situ. Wykorzystano również szereg modeli literaturowych, opracowanych przez prezentujących je badaczy dla różnych ośrodków gruntowych i parametrów wiodących. Niestety, analiza regresji wykazała, że zarówno istniejące modele, jak i nowe są słabo dopasowane do wartości ciężaru objętościowego wyznaczonych w laboratorium. Głównym powodem może być fakt, że grunty organiczne charakteryzują się niezwykle skomplikowaną budową, różnorodną i niejednorodną strukturą, a przede wszystkim bardzo zróżnicowaną zawartością części organicznych, które mogą lokalnie różnić się genezą czy składem chemicznym. Czynniki te mają wpływ na wyjątkowo dużą rozbieżność i brak powtarzalności uzyskiwanych wyników w zadowalającym zakresie. Dlatego, dodatkowo, aby poprawić predykcyjne działanie zależności, przeprowadzono analizę z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych (SSN). Porównanie wyników zastosowania standardowej regresji i sieci neuronowych w celu prognozowania ciężaru objętościowego wybranych gruntów organicznych na podstawie wyników sondowania statycznego wykazało, że sieci neuronowe są dokładniejsze. Maksymalne wartości median uzyskanych w analizach statystycznych współczynników determinacji (R2) testowanych modeli wynosiły odpowiednio 0,353 i 0,564. Wynik wykorzystania sieci neuronowych nie jest zadowalający, ale bardzo obiecujący. W związku z tym, planowana jest kontynuacja prac z wykorzystaniem analizy za pomocą sztucznych sieci neuronowych, lecz z zastosowaniem różnych kryteriów kategoryzowania lokalnych gruntów organicznych.

Preliminary studies on the spatial distribution of artificial 137Cs and natural gamma radionuclides in the region of the Ojców National Park, Poland

Stobiński M., Jędrzejek F., Kubica B.

Nukleonika

2018

Vol. 63, No. 4

105--111

The aim of the research is to obtain preliminary information about the spatial distribution of gamma radionuclides in the soils taken from the Ojców National Park with emphasis on the behaviour of artificial radionuclides, with 137Cs as a representative. The natural radionuclides 40K, 226Ra (uranium series), and 228Th (thorium series), which are considered as background radiation, were also determined. In total, 18 soil samples were collected during the summer periods in 2015–2017, while the sampling points were selected with respect to differences in rainfall and local topography gradient. The method was based on gamma-ray spectrometry performed on high-purity germanium (HPGe) gamma detector (relative efficiency 34%). 137Cs was mostly deposited in the top soil layers, with activity in the range of 27.9÷586.6 Bq•kg–1. We found strong positive correlation of the 137Cs activity with the soil organic matter content, and at the same time, its dependence on the rainfall amount. Consequently, the soil types and local climate can control the spatial distribution of 137Cs on a small spatial scale. The quantity of natural radionuclides was highly similar in all samples with the following mean values: 38.0 Bq•kg–1 for 228Th, 33.1 Bq•kg–1 for 226Ra, and 479.9 Bq•kg–1 for 40K.