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系統識別號 U0002-3108201109203800
中文論文名稱 降雨對坡地型廢棄物掩埋場邊坡穩定性影響之可靠度分析
英文論文名稱 Reliability Analysis for the Stability of MSW Landfills on Slope Considering Rainfall-Infiltration
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 水資源及環境工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Water Resources and Environmental Engineering
學年度 99
學期 2
出版年 100
研究生中文姓名 蔡岳霖
研究生英文姓名 Yueh-Lin Tsai
學號 697480431
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2011-06-16
論文頁數 124頁
口試委員 指導教授-黃富國
委員-單信瑜
委員-張德鑫
中文關鍵字 廢棄物掩埋場  邊坡穩定性  降雨  可靠度分析  類神經網路 
英文關鍵字 MSW Landfills  Slope Stability  Rainfall  Reliability Analysis  Artificial Neural Network 
學科別分類 學科別應用科學環境工程
中文摘要 台灣由於土地資源有限,人口密度高,廢棄物掩埋場往往得興建於山坡地上,而由於台灣之海島型氣候,豐水期期間之集中降雨常造成坡地不穩定,因此,坡地型廢棄物掩埋之破壞案例時有所聞。但若以慣用之確值法的安全係數來評估邊坡之穩定性,常無法考慮各參數之不確定性,所承擔之風險也無法得知;若能將降雨因素及各參數之變異性納入考慮,利用機率理論來進行可靠度分析,將使評估結果更具代表性及應用價值。
本研究利用GeoStudio軟體分析掩埋場受降雨影響之穩定性,首先使用SEEP/W模組計算降雨入滲至掩埋場內之孔隙水壓值,利用各不同之降雨參數(如降雨強度、降雨延時及降雨雨型)來模擬掩埋場內降雨入滲之情形。掩埋場穩定性則是利用SLOPE/W模組來分析,並針對以下參數:降雨強度(I)、降雨延時(T)、降雨雨型(RP)、掩埋面高度(H)、掩埋面長度(L)、掩埋場背靠邊坡角度(α)、掩埋完成面邊坡角度(β)、垃圾層單位重(γ1)、地工膜布單位重(γ2)、垃圾層凝聚力(c1)、地工膜布凝聚力(c2)、垃圾層之內摩擦角( ),以及掩埋面底部界面摩擦角( 2)等,進行掩埋場參數變異性分析,以了解各參數對掩埋場邊坡穩定性之影響程度。接著以假設場址為例,利用結合類神經網路 (ANN) 及一階可靠度法 (FORM) 或蒙地卡羅模擬法 (MCS) 之可靠度分析技術 (ANN-based FORM、ANN-based MCS),來探討掩埋場邊坡受降雨影響之可靠度。此法相較於傳統之一階二次矩法(FOSM),無論在系統反應之模擬、計算效率及可靠度精度之提昇上,都有明顯的改善。透過本文之探討,本研究在降雨對坡地型廢棄物掩埋場邊坡穩定性影響之分析上,具體提供了一個可資落實,及具風險觀念的可靠度評估方法,其成果可作為擬定防災策略的參考。
英文摘要 Due to limited land resources and high population density, a large portion of municipal solid waste (MSW) landfills in Taiwan are constructed in mountainous regions. Being located at the sub-tropical area and surrounded by sea, slopes are usually unstable because of the concentrated rainfall during the wet period and thus failures of MSW landfills occurred occasionally. As to slope stability analysis, safety factors are common used in engineering practice. However, this deterministic approach not only does not consider the influence of randomness and uncertainties of soil properties, analysis model and associated parameters on the analysis results, but also has not any implications about the failure probability of the critical state according to the factor of safety. In this research, a probabilistic method to evaluate the reliability for the stability of MSW landfills on slope is proposed. The rainfall conditions and uncertainties of each analysis parameter will be taken into account. By the probabilistic approach, the evaluation results will be more representative with application value.
In this research, the software, GeoStudio, is used to analyze the stability of MSW landfills on slope considering rainfall-infiltration. Seepage analysis is carried out by SEEP/W module to simulate the pore water pressure distribution, and then the slope stability of MSW landfills is assessed by SLOPE/W module. Parameter studies are first done to explore the influence of factors on the stability of MSW landfills. These factors include rainfall intensity (I), rainfall duration (T), rainfall pattern (RP), and the geometric and mechanical properties of MSW landfills, including height of landfill (H), length of landfill (L), slope angle of the back (α), slope angle of the waste body (β), unit weight of waste, unit weight of geomembrane, cohesion of waste, cohesion of geomembrane, friction angle of waste, and interfacial friction angle of geomembrane. Then 100 different combinations of parameters are generated and associated stability analyses of MSW landfills on slope are performed assumed that each parameter is uniform distributed around its reason ranges. Following, the performance of the stability of MSW landfills is interpreted by the artificial neural network (ANN) trained and verified according to the above-mentioned 100 analysis results. The rainfall fragilities for the stability of MSW landfills are then evaluated by first-order reliability method (FORM), or Monte-Carlo simulation (MCS) in terms of different level of required factor of safety based on varied rainfall intensity, duration, pattern, etc. The evaluation model of ANN-based FORM or ANN-based MCS proposed in this study is superior to traditional reliability method, such as first-order second-moment method (FOSM), in view of many aspects, such as system modeling, computational efficiency, and analysis precision. Based on these methods, the rainfall-related reliability of the MSW landfills on slope can be assessed easily, efficiently and accurately. It can be used as an effective auxiliary tool to design the countermeasures for disaster mitigations.
論文目次 目錄 V
表目錄 IX
圖目錄 X
第一章 緒論 1
1.1研究動機與目的 1
1.2 研究內容概要 2
第二章 文獻回顧 5
2.1 廢棄物掩埋場相關研究 5
2.2 降雨入滲對邊坡穩定性分析相關研究 8
2.3 類神經網路與可靠度分析相關研究 9
第三章 研究方法 13
3.1邊坡穩定分析方法 13
3.2 分析程式簡介 13
3.2.1 SEEP/W 滲流分析 13
3.2.2 SLOPE/W 邊坡穩定分析 17
3.3 降雨入滲分析 19
3.3.1水力傳導函數 22
3.3.2 體積含水函數 24
3.4 類神經網路分析方法 27
3.5 可靠度分析方法 28
3.5.1 性能函數與可靠度 28
3.5.2 FOSM 法與 FORM 法 30
3.5.3 蒙地卡羅模擬法 33
第四章 邊坡穩定性分析探討 37
4.1 假設場址特性及參數設定 37
4.2 掩埋場之降雨入滲分析 39
4.2.1 降雨強度對孔隙水壓之影響 41
4.2.2 降雨延時對孔隙水壓之影響 42
4.2.3 降雨雨型對孔隙水壓之影響 43
4.3 掩埋場之邊坡穩定分析 44
4.3.1 掩埋面高度(H)對安全係數之影響 44
4.3.2 掩埋面長度(L)對安全係數之影響 45
4.3.3 掩埋場背靠邊坡角度對安全係數之影響 46
4.3.4 掩埋完成面邊坡角度對安全係數之影響 47
4.3.5 垃圾層單位重(γ1)對安全係數之影響 48
4.3.6 地工膜布單位重(γ2)對安全係數之影響 49
4.3.7 垃圾層凝聚力(c1)對安全係數之影響 50
4.3.8 地工膜布凝聚力(c2)對安全係數之影響 51
4.3.9 垃圾層之內摩擦角對安全係數之影響 52
4.3.10 掩埋面底部界面摩擦角對安全係數之影響 53
4.3.11 降雨強度(I)對安全係數之影響 54
4.3.12 降雨延時(T)對安全係數之影響 55
4.3.13 降雨雨型(RP)對安全係數之影響 56
第五章 可靠度分析探討 57
5.1類神經網路訓練與驗證 57
5.1.1 網路輸入及輸出範例準備 57
5.1.2 網路架構決定及訓練與驗證 61
5.2 可靠度分析步驟及考量因素 67
5.2.1 一階可靠度法(FORM) 67
5.2.2 蒙地卡羅模擬法(MCS) 70
5.3 可靠度分析結果比較與探討 71
5.3.1 一階可靠度法(FORM)分析結果 71
5.3.2 蒙地卡羅模擬法(MCS)分析結果 74
5.3.3 一階二次矩法(FOSM)分析結果 83
5.3.4 可靠度分析結果之探討 84
第六章 結論與建議 105
6.1 結論 105
6.2 建議 106
參考文獻 107
附錄A 雨型公式之討論 113
附錄B 入滲係數關係圖 119


表目錄
表3.1 SEEP/W滲流分析所使用之參數及其因次與單位 14
表3.2 降雨強度單位轉換 19
表3.3 依不同坡度轉換後垂直坡面之降雨強度(m/s) 20
表3.4 雨型示意表 21
表3.5 參數選取表 27
表3.6 標的可靠度指數 35
表4.1 各參數之代表值 38
表5.1 各參數之分布範圍 58
表5.2 可靠度分析所採用參數之統計特性 67
表5.3 FORM分析法結果比較(選擇各雨型之機率分布代表) 78
表5.4 MCS法與FORM法分析結果比較(RP1) 79
表5.5 MCS法與FORM法分析結果比較(RP2) 79
表5.6 MCS法與FORM法分析結果比較(RP3) 80
表5.7 MCS法與FORM法分析結果比較(RP4) 80
表5.8 MCS法與FORM法分析結果比較(RP5) 81
表5.9 MCS法與FORM法分析結果比較(RP6) 82
表5.10 MCS法與FORM法分析結果比較(RP7) 82
表5.11 MCS法與FOSM法分析結果比較 83
表5.12 設計安全係數與破壞機率之關係 103

圖目錄
圖1.1 研究流程圖 3
圖2.1 有害事業廢棄物掩埋場底部阻水系統示意圖(王昱雲, 2007) 6
圖2.2 生物神經元示意圖 (陳國男, 2005) 10
圖2.3 類神經網路系統模型 (陳國男, 2005) 10
圖3.1 降雨滲流分析邊界設定模式 15
圖3.2 邊坡破壞模式示意圖 18
圖3.3 具一層隱藏層之BPN 示意圖 27
圖3.4 離散橢圓、β橢圓、設計點與可靠度指數β之關係 32
圖4.1 掩埋場假設場址斷面示意圖 38
圖4.2 水壓分布等值圖(T=0hr) 39
圖4.3 水壓分布等值圖(T=6hr) 40
圖4.4 水壓分布等值圖(T=24hr) 40
圖4.5 降雨強度對孔隙水壓的影響 41
圖4.6 降雨延時對孔隙水壓的影響 42
圖4.7 降雨雨型對孔隙水壓的影響 43
圖4.8 掩埋場安全係數隨掩埋面高度H變化之關係 44
圖4.9 掩埋場安全係數隨掩埋面長度L變化之關係 45
圖4.10 掩埋場安全係數隨掩埋場背靠邊坡角度α變化之關係 46
圖4.11 掩埋場安全係數隨掩埋完成面邊坡角度β變化之關係 47
圖4.12 掩埋場安全係數隨垃圾層單位重γ1變化之關係 48
圖4.13 掩埋場安全係數隨地工膜布單位重γ2變化之關係 49
圖4.14 掩埋場安全係數隨垃圾層凝聚力變化之關係 50
圖4.15 掩埋場安全係數隨地工膜布凝聚力變化之關係 51
圖4.16 掩埋場安全係數隨垃圾層之內摩擦角變化之關係 52
圖4.17 掩埋場安全係數隨掩埋面底部界面摩擦角變化之關係 53
圖4.18 掩埋場安全係隨對降雨強度I變化之關係 54
圖4.19 掩埋場安全係數隨降雨延時T變化之關係 55
圖4.20 掩埋場安全係數與降雨雨型RP之關係 56
圖5.1 100組邊坡圓弧滑動破壞之安全係數(FSc)分布 59
圖5.2 100組邊坡界面滑動破壞之安全係數(FSt)分布 60
圖5.3 FSc與FSt對比圖之一 60
圖5.4 FSc與FSt對比圖之二 61
圖5.5 本研究之類神經網路架構圖 63
圖5.6 網路訓練及測試之均方根誤差與相關係數迭代收斂圖 64
圖5.7 目標輸出值與網路預測值之散佈圖 65
圖5.8 輸入變數之變化對FS輸出參數之影響 66
圖5.10 不同機率分布對FS可靠度分析結果之比較 72
圖5.11 FS< FSr之機率示意圖 72
圖5.12 變異係數對FS可靠度分析結果之比較(輸入變數具常態分布) 73
圖5.13 變異係數對FS可靠度分析結果之比較(輸入變數具對數常態分布) 74
圖5.14 MCS分析FS之機率密度函數(輸入變數具常態分布) 75
圖5.15 MCS分析FS之機率密度函數(輸入變數具對數常態分布) 75
圖5.16 輸入變數具不同機率分布所得FS之CDF函數比較 76
圖5.17 MCS法與FORM法分析結果比較 77
圖5.18 MCS法與FOSM法分析結果比較 84
圖5.19 降雨強度與破壞機率之關係(考慮不同要求安全係數) 89
圖5.20 要求安全係數與破壞機率之關係(考慮不同降雨強度) 89
圖5.21 降雨延時與破壞機率之關係(考慮不同要求安全係數) 90
圖5.22 要求安全係數與破壞機率之關係(考慮不同降雨延時) 90
圖5.23 降雨雨型與破壞機率之關係一(考慮不同I值;FSr=1.0) 91
圖5.24 降雨雨型與破壞機率之關係二(考慮不同I值;FSr=1.2) 91
圖5.25 降雨雨型與破壞機率之關係三(考慮不同I值;FSr=1.5) 92
圖5.26 降雨雨型與破壞機率之關係一(考慮不同FSr;I =20mm/hr) 92
圖5.27 降雨雨型與破壞機率之關係二(考慮不同FSr;I =40mm/hr) 93
圖5.28 降雨雨型與破壞機率之關係三(考慮不同FSr;I =60mm/hr) 93
圖5.29 降雨雨型與破壞機率之關係四(考慮不同FSr;I =80mm/hr) 94
圖5.30 降雨雨型與破壞機率之關係五(考慮不同FSr;I =100mm/hr) 94
圖5.31 降雨雨型與破壞機率之關係一(考慮不同T值;FSr=1.0) 95
圖5.32 降雨雨型與破壞機率之關係二(考慮不同T值;FSr=1.2) 95
圖5.33 降雨雨型與破壞機率之關係三(考慮不同T值;FSr=1.5) 96
圖5.34 降雨雨型與破壞機率之關係一(考慮不同FSr;T =12hr) 97
圖5.35 降雨雨型與破壞機率之關係二(考慮不同FSr;T =24hr) 97
圖5.36 降雨雨型與破壞機率之關係三(考慮不同FSr;T =36hr) 98
圖5.37 降雨雨型與破壞機率之關係四(考慮不同FSr;T =48hr) 98
圖5.38 降雨雨型與破壞機率之關係五(考慮不同FSr;T =60hr) 99
圖5.39 降雨雨型與破壞機率之關係六(考慮不同FSr;T =72hr) 99
圖5.40降雨強度與破壞機率之關係(考慮不同
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