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Title: A case study on landslides Modeling, causality and effects
Authors: MEZHOUDI, Aissam
Keywords: Keywords: Landslides, numerical modeling, safety factor, statistical analysis, design of experiments DOE.
تاملكلا ةيحاتفملا : تارايهناا ةيضرلأا ، ةجذمنلا ةيددعلا ، لماع ناملأا ، ليلحتلا يئاصحلإا ، ميمصت براجتلا (DOE) .
Mots clés : Glissements de terrain, modélisation numérique, facteur de sécurité, analyse statistique, plan d'expériences DOE.
Issue Date: 21-Jun-2021
Abstract: Abstract In the present study, numerical modeling has been performed to investigate landslides hazard in two sectors of Souk-Ahras region using equilibrium limit by GEOSLOPE software; the results of the safety factors (Fs) varied from 0.8 to 1.7 in different conditions, it indicate clear unstable slopes. A geotechnical data was collected and analyzed using statistical methods such as principal component analysis PCA that absorbs (53,95% up to 57,10%) of the variability and family groups that affect landslides movement are classified, and geometrical slope parameters. The main factors were used to generate statistical models to predict the slope safety factor (Fs), besides in design of experiments (DOE) method response surfaces methodology (RSM) used to study and treat the solution by modeling and optimization of parameters that affect landslide phenomenon. it allows to develop models of Fs which presents the response as function with dependent or independent parameters as inputs. The obtained results show high correlations with a regression coefficient R2 of 0.88 and 0.93 and the optimization allows to categorize the parameters with high affection of slope stability in the studied area. صخلملا يف هذه ةساردلا ، مت ءارجإ ةساردل ةيمقر ةاكاحم رطاخم تاقازناا ةيضرلأا يف نيعاطق نم ةقطنم قوس سارهأ مادختسا لويملا نازتا ةطساوب جمانرب GEOSLOPE ؛ تنيابت جئاتن لماوع ناملأا (Fs) نم 0.8 ىلإ 1.7 يف فورظ ةفلتخم ، ثيح ريشت ىلإ تاردحنم ةحضاو ريغ مت ؛ ةرقتسم عمج تانايبلا ةينقتويجلا اهليلحتو مادختساب قرط ةيئاصحإ لثم ليلحت نوكمل يسيئرلا PCA يذلا صتمي ( 53،95٪ ىتح 57،10 )٪ نم نيابتلا لوصحلا مت كلذ نمو ، ىلع ةعومجم لا تائاع ةيرايعمل ةينقتويجلا يتلا رثؤت يف ةكرح ناا تاقاز ةيضرلأا . مت مادختسا لا ريياعم ةيسيئرلا ءاشنلإ جذامن ةيئاصحإ ؤبنتلل لماعب نامأ ردحنملا (Fs) ، ىلإ قيبطت بناج ةقيرط ميمصت براجتل (DOE) ةيجهنمو حطسأ ةباجتساا (RSM) ةمدختسملا ةساردل لحلا لو هتجلاعمو ا نع قيرط ةجذمن نيسحتو ريياعملا يتل رثؤت ىلع قازناا ةرهاظ امك .يضرلأا حمسي ريوطتب جذامن لولحلا ( Fs يتلا ) لثمت ةباجتساا ةلصحمك ، عم ذخأ ريياعمل ةلقتسملا ريغو ةلقتسملا ةلخدم رصانعك . ترهظأ جئاتنلا لصحتملا اهيلع تاطابترا ةيلاع ب لماعم ا طابتر R² ب ردقي ( 0.88 و 0.93 ) حمسيو نيسحتلا فينصتب ريياعملا تاذ ريثأتلا يلاعلا رارقتسا ردحنملا يف ةقطنملا ةسوردملا . Résumé Dans la présente étude, une modélisation numérique a été réalisée pour étudier le risque de glissements de terrain dans deux secteurs de la région de Souk-Ahras en utilisant la méthode d'équilibre limite par le logiciel GEOSLOPE ; les résultats obtenus des facteurs de sécurité (Fs) varient entre 0,8 à 1,7 dans des différentes conditions, cela indique que les talus sont clairement instables. Des données géotechniques ont été collectées et analysées à l'aide de méthodes statistiques telles que l'analyse en composantes principales PCA qui absorbe (53,95 % jusqu'à 57,10 %) de la variabilité et permet aux groupement des familles qui affectent le mouvement des glissements de terrain sont classés, et les paramètres géométrie des talus. Les principaux paramètres ont été utilisés pour générer des modèles statistiques aide à la prédiction des facteurs de sécurité (Fs), en plus dans la méthode « DOE » plans d’expérience, l’utilisation de la méthode de réponse de surface «RSM» a été utilisé pour étudier et traiter la solution par modélisation et optimisation des paramètres qui affecte les glissements de terrain. La méthodologie des surfaces de réponse de la méthode de conception d'expériences (DOE) (RSM) utilisée pour étudier et traiter la solution par la modélisation et l'optimisation des paramètres qui affectent le glissement de terrain phénomène. Il permet de développer des modèles de Fs qui présentent la réponse en fonction des paramètres d’entrés dépendants ou indépendants. Les résultats obtenus montrent des corrélations élevées avec un coefficient de régression R2 de 0,88 et 0,93 pour les deux cas et l'optimisation permet de catégoriser les paramètres avec une forte influence sur la stabilité des pentes dans la zone étudiée.
URI: http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/3791
Appears in Collections:02-Département Mine et Géotechnologie

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