Uticaj raspadanja na stabilnost kosina u mekoj stenskoj masi

Објеката

Врста завршног рада
Мастер рад
Језик
српски
Аутор
Anđela Despotov
Година одбране
2024
Ментор
Zoran Berisavljević
Чланови комисије
Zoran Berisavljević, Biljana Abolmasov, Dušan Berisavljević
Резиме
U radu je opisano ponašanje mekih stenskih masa koje su izložene porecesu raspadanja tokom određenog vremenskog perioda. Meke stenske predstavljaju kritične vrste stenskih masa pošto izazivaju različite probleme tokom izvođenja građevinskih radova. Meke stene mogu biti sedimentne stene, raspadnute metamorfne i magmatske stene. Odlikuju se niskim vrednostima čvrstoće, visokom deformabilnošću, visokom plastičnošću, podložne su dezintegraciji i fizičko-hemijskom raspadanju, odnosno ubrzanom dejstvu površinskog raspadanja usled atmosferskih uticaja.Za klasifikaciju mekih stenskih masa koriste se modifikovane verzije već postojećih klasifikacionih sistema. Jedan od primera modifikacije je Weak Rock Mass Rating System (W-RMR). Dobijen je korelacijom RMR i Unified Soil Classification Sistem (USCS) klasifikacionih sistema. Detaljnija obrada ove modifikacije biće prikazana u radu. Drugi izbor, prilikom klasifikacije slabih stena jeste Geološki indeks čvrstoće - GSI (Hoek, 1994).Koncept raspadanja stenskih masa odnosi se na uticaje atmosfere, hidrosfere i biosfere koje dovode do pogoršanja mehaničkih karakteristika stenske mase tokom vremena. Osnovni faktori od kojih zavisi proces raspadanja su agens (temperaturne razlike, atmosferske padavine, flora i fauna) i pacijens (litološki sastav i sklop stenske mase). Raspadanje je kod većine stenskih masa spor proces i potreban je duži vremenski period da bi došlo do dezintegracije većih površina.Dezintegracija se može podeliti na fizičko i hemijsko raspadanje, pri čemu ne dolazi do značajnog transporta raspadnutog materijala, dok biološko raspadanje najčešće dolazi zajedno sa jednim od
ova dva gore pomenuta tipa. Uticaj raspadanja na otporno-deformabilne karakteristike stenske mase ukazuje na promene mehaničkih karakteristika stenske mase, koje nastaju tokom procesa raspadanja. Primer koji opisuje ovaj uticaj odnosi se na prekonsolidovane gline i glinene šejlove. Prema Bjerumu (1967), kada posmatramo prekonsolidovane gline i glinene šejlove mogu se izdvojiti dve faze raspadanja.Prva faza okarakterisana je slabljenjem i gubljenjem veza između mineralnih zrna, dok se druga faza karakteriše hemijskim izmenama i razgradnjom samih minerala. Više o ovim fazama biće reči u poglavlju broj 4. Osim toga, i drugi istraživači davali su svoje zaključke o izmeni karakteristika stenske mase tokom dezintegracije poput Bottsa - model i faze raspadanja (Botts, 1998) i Miščevića i Vlastenice (Miščević i Vlastelica, 2016).Metodologija određivanja otpornosti prema raspdanju obuhvata različite opite: opit sa potapanjem uzorka u posudu sa vodom (Jar slake test, Wood i Deo, 1975), Slake index test (Deo, 1972) i Slake durability test (Franklin i Chandra 1972). Slake durability test je opit koji ima najčešću primenu, a predložen je od strane Međunarodnog društva za mehaniku stena. Ovaj test ima za cilj određivanje Indeksa otpornosti prema raspadanju – Id. Pored Slake durability testa dat je i primer iz prakse –raspadanje crvenih permskih sedimenata, koji se odnosi na trasu autoputa E-80 za deo trase km30+200.Analiza stenske mase pre i posle procesa raspadanja prikazuje promenu smičuće čvrstoće u toku procesa raspadanja.Na vrednost, odnosno smanjenje smičuće čvrstoće, uticaj ima GSI vrednost koja se smanjuje nakon otvranja kosine. Analiza je urađena u programu Slide uz korišćenje Hoek-Brown-ovog kriterijuma loma.
Кључне речи
meke stenske mase, dezintegracija, klasifikacioni sistemi, Slake durability test
Број страна
37
Ниво приступа
Затворени приступ
Лиценца
0. All rights reserved
Формат
.pdf

Anđela Despotov. Uticaj raspadanja na stabilnost kosina u mekoj stenskoj masi, 2024

This item was submitted on 25. јул 2024. by [anonymous user] using the form “Завршни рад” on the site “Радови”: http://drug.rgf.bg.ac.rs/s/repo

Click here to view the collected data.