Damage probability assessment for adjoining buildings to deep excavations in soft soils

Abstract

In densely populated cities, the lack of space on the surface gives rise to the need for utilizing subsoil through different infrastructures, in which deep open excavations are required. However, there are several challenges to face, related to local geotechnical conditions as in the presence of soft soils, or serviceability requirements as potential damages on neighboring buildings may occur. Apart from the unfavorable behavior of soft soils, given its low resistance and high compressibility, their properties are spatially variable. These aspects should be considered in the analyses when assessing potential damages in buildings caused by ground movements during the excavation.

In this research, a combination of numerical and probabilistic methods is considered through the use of a random field-based finite element modeling of deep excavations in soft soils. Finite element modeling allows performing tridimensional analysis, simulating staged construction, and including complex soil behavior. Probabilistic methods are useful to address the uncertainty in constitutive parameters related to spatial variability, expressing the response of the models in terms of damage probabilities, and updating initial predictions using information from other sources. Constitutive models Hardening Soil and Hardening Soil Small Strain are considered to model soft soil behavior, and selected parameters E0ref and E50ref were represented as random variables and random fields with different anisotropy in numerical models. Damage probability assessment analyses in terms of damage probability indexes were performed for a synthetic excavation of idealized geometry in Bogotá soft soils, and a real excavation project in Mexico City soft soils.

The obtained results indicate a significant increase in assessed probabilities when not considering soil stiffness at small strains. Slight to moderate effects were found when changing the simulated construction sequence, using random-variable based models or changing the anisotropy ratio in random field-based models, except in highly anisotropic random fields. Ground movements and building damage potential distribution depend on boundary conditions, and they are different when changing the constitutive model employed or the simulated construction sequence.

Similar results were attained when using the response surface, or the point estimates methods. In the former method, polynomial equations were employed to approximate numerical model performance in order to assess damage probabilities, obtaining similar results when using Gaussian random variables or the distributions found in inferential analyses. The polynomial equation approximation was also useful to update initial damage probabilities employing information from semiempirical methods or a combination of these and actual measurements.

En ciudades densamente pobladas, la falta de espacio en la superficie da lugar a la necesidad de utilizar el subsuelo a través de diferentes infraestructuras, en las que se requieren excavaciones abiertas. Sin embargo, hay varios desafíos que enfrentar, relacionados con las condiciones geotécnicas locales, como la presencia de suelos blandos, o requisitos de servicio ya que pueden ocurrir daños potenciales en edificios vecinos. Además del comportamiento desfavorable de los suelos blandos, dada su baja resistencia y alta compresibilidad, sus propiedades son espacialmente variables. Estos aspectos deben considerarse en los análisis al evaluar los posibles daños en los edificios causados ​​por los movimientos del suelo durante la excavación.

En esta investigación, se considera una combinación de métodos numéricos y probabilísticos para el análisis de excavaciones profundas en suelos blandos usando una modelación de elementos finitos basada en campos aleatorios. El modelado de elementos finitos permite realizar análisis tridimensionales, simular la construcción por etapas e incluir el comportamiento complejo del suelo. Los métodos probabilísticos son útiles para abordar la incertidumbre en los parámetros constitutivos relacionados con la variabilidad espacial, expresando la respuesta de los modelos en términos de probabilidades de daño y actualizando las predicciones iniciales utilizando información de otras fuentes. Se considera que los modelos constitutivos Hardening Soil y Hardening Soil Small Strain sirven para simular el comportamiento del suelo blando, y los parámetros seleccionados E0ref y E50ref se representan en los modelos numéricos como variables aleatorias y campos aleatorios con diferente anisotropía. Se realizaron análisis de evaluación de probabilidad de daño en términos de índices de probabilidad de daño para una excavación sintética de geometría idealizada en suelos blandos de Bogotá y un proyecto de excavación real en suelos blandos de la Ciudad de México.

Los resultados obtenidos indican un aumento significativo en las probabilidades evaluadas cuando no se considera la rigidez del suelo a bajas deformaciones. Se encontraron efectos leves a moderados al cambiar la secuencia de construcción simulada, utilizando modelos basados ​​en variables aleatorias o cambiando la relación de anisotropía en modelos basados ​​en campos aleatorios, excepto en campos aleatorios altamente anisotrópicos. Los movimientos del suelo y la distribución potencial del daño del edificio dependen de las condiciones de frontera, y son diferentes al cambiar el modelo constitutivo empleado o la secuencia de construcción simulada.

Se obtuvieron resultados similares al usar los métodos de superficie de respuesta o de estimación puntual. En el primero, se emplearon ecuaciones polinomiales para aproximar el desempeño del modelo numérico con el fin de evaluar las probabilidades de daño, obteniendo resultados similares cuando se usan variables aleatorias con distribución Gaussiana o las distribuciones encontradas en análisis inferenciales. La aproximación de la ecuación polinomial también fue útil para actualizar las probabilidades de daño inicial empleando información de métodos semiempíricos o una combinación de éstas y mediciones reales.