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Tesi etd-05292020-173132


Thesis type
Tesi di dottorato di ricerca
Author
MAMMOLITI, ELISA
URN
etd-05292020-173132
Title
A new approach for engineering geological mapping of subsurface rock masses by means of fieldwork-based rebound hardness indexes and non-parametric Bayesian networks
Settore scientifico disciplinare
GEO/05
Corso di studi
SCIENZE DELLA TERRA
Supervisors
tutor Prof. Disperati, Leonardo
Parole chiave
  • rock mass quality
  • Schmidt hammer
  • Equotip
  • engineering geological map
  • Bayesian Networks
Data inizio appello
05/06/2020;
Consultabilità
Parziale
Data di rilascio
05/06/2023
Riassunto analitico
I sistemi di classi ficazione degli ammassi rocciosi noti in letteratura sono numerosi. Tuttavia,
si tratta in genere di sistemi sito-speci fici che valutano e integrano una serie di fattori,
tra cui l'assetto strutturale e la variabilità locale della litologia, della fratturazione e delle
proprietà fi sico-meccaniche delle rocce, risultando quindi estremamente dispendiosi per la
loro applicazione e non adeguati per analisi e classi cazioni di ammassi rocciosi su vaste
aree (a scala regionale). In questa tesi di dottorato, viene proposto un metodo relativamente
rapido di valutazione della qualità degli ammassi rocciosi basato sulla raccolta di
misure in-situ. Il metodo viene implementato su un'ampia area di studio (circa 3.000 km2)
situata nell'Appennino settentrionale, al fine di dimostrare la capacità di descrivere la variabilità spaziale della qualità dell'ammasso sub-super ficiale. Durante un intenso lavoro sul
terreno, della durata di oltre un anno, sono stati sottoposti a misura oltre 700 afforamenti
rocciosi sub-super ficiali attraverso l'utilizzo del martello di Schmidt e di Equotip. Questi
due strumenti, noti in letteratura, sono utili alla determinazione della resistenza dei materiali.
E' stata riconosciuta una correlazione molto buona (r = 0.83) tra i due dispositivi.
La qualità degli ammassi rocciosi in-situ è stata valutata attraverso un indice di qualità
(Rsite(obs)). Durante le attività di campagna sono state talora riscontrate problematiche di
acquisizione del valore di rimbalzo R del martello di Schmidt in condizioni di rocce alterate e fratturate. Al fine di stimare questo valore, è stato applicato un approccio probabilistico
su un sottoinsieme di 20 siti utilizzando reti Bayesiane non parametriche (NPBN). Il modello
Bayesiano mostra una migliore accuratezza rispetto ad un'analisi di regressione lineare
multipla, utilizzata per confrontare i due diversi approcci. Rsite(obs) è stato confrontato con
GSI, uno degli indici più noti e utilizzati in geomeccanica, ottenendo buone correlazioni.
Successivamente è stata messa a punto una procedura basata sull'integrazione di clustering,
analisi morfometrica multiscala e modelli Bayesiani al fi ne di interpolare il dato puntuale di
campagna a scala regionale. La spazializzazione si è focalizzata sulla formazione geologica
più estesa dell'area di studio: il flysch arenaceo della formazione del Macigno (Oligocene
- Miocene inferiore). I risultati hanno evidenziato che i cluster individuano tre regioni
diverse per caratteristiche geo-strutturali connesse alla tettonica estensionale Neogenica.
Inoltre, per un cluster speci fico (regione sud-orientale dell'area di studio, approssimativamente
all'interno della provincia di Pistoia), la strategia di selezione dei siti di misura ha
consentito di analizzare le relazioni tra condizioni morfologiche e (Rsite(obs)). I risultati evidenziano
che la varianza di Rsite(obs) può essere parzialmente descritta dalla morfometria
della terra solida. Le procedure e le tecniche sviluppate durante questa ricerca di dottorato
hanno in de finitiva consentito di ottenere un nuovo approccio per la realizzazione
di cartogra fia litologico-tecnica, la quale può essere di utile supporto alla progettazione
ingegneristica di opere e l'implementazione di modelli numerici di stima della suscettibilità
da frana.


Many geomechanical classi fication systems for rock masses have been developed in the
literature for geological applications. Nevertheless, these are site-speci fic systems evaluating
and explicitly including the effects of structural setting and local variability of
lithology, jointing and physical-mechanical properties of rocks. Hence, they are extremely
time consuming and not adequate in order perform analyses and rock mass classi fications
of geological formations over wide (regional scale) areas. In this PhD thesis, an expeditious
method based on collection of quantitative fieldwork hardness measurements is proposed
and implemented in order to demonstrate its capability to describe the variability of subsurface
rock masses quality at the regional scale. The capability of the method was assessed
and demonstrated for a study area of about 3,000 km2 located in the Northern Apennines
(Italy). A set of more than 700 subsurface rock mass outcrops representative of different
structural and lithologic conditions underwent measurement by means of the Schmidt
hammer (SH) and Equotip (EQ) sclerometers during an intensive fieldwork of more than
one year. A good correlation (r = 0.83) between the two devices has been found. Nevertheless,
the Schmidt hammer is known to be unsuitable for application to weak rocks,
where the impact energy is dispersed in rupture or plastic deformation, resulting in a
"missing" R measurement. In contrast, the Equotip, cause its lower impact energy (1/66
of the Schmidt hammer) has been found more suitable for measuring weathered, fractured
and weak rocks. In order to predict values under the lower threshold of the Schmidt
hammer (R < 10), a probabilistic approach by using non-parametric Bayesian Networks
(NPBNs) has been applied on a subset of 20 measurement sites. The model has better
accuracy in respect to a multi regression analysis, used to make comparison between the
two different approaches. By this method, a correction factor for the R values has been
calculated for correcting all the SH measurements affected by inoperability of the SH.
The corrected SH measurements and the non-corrected measurements (Rj(obs)) are used
to compute the median value for each site (Rsite(obs)), an index representing the quality
of rock masses. Rsite(obs) has been compared to other rock mass quality indicators known
from the literature like the Geological Strength Index (GSI), one of the most known and frequently used indexes describing the actual geostructural conditions of the rock mass.
Good correlations between Rsite(obs) and the GSI have been found and discussed for two
of the most widespread geological formations within Northern Apennines: the Macigno
formation and the Monte Ottone Flysch formation. With the aim to obtain a continuous
(regional scale) representation of the Rsite(obs) values, a procedure based on the integration
of clustering, multiscale morphometric analyses and Bayesian inference modelling has
been implemented. At fi rst, clustering analysis of point measurements was performed on
the arenaceous flysch of the Oligocene-Lower Miocene Macigno formation (MAC). Results
showed clusters following three large regions which are well related with the geometry of the
main geo-structural features characterizing the study area. Moreover, for a speci c cluster
(SE region of the study area, approximately within the Pistoia province) the strategy for
measurement sites location allowed to analyse data collected on both flat ridges and steep
slope areas. Here, the results highlight a relationship between Rsite(obs) and morphometric
parameters, suggesting that variance of Rsite(obs) may be partially described by landscape
morphometry. Thus, a multiscale morphometric analysis has been performed in order to
obtain the kernel sizes providing the best correlation with Rsite(obs). Scenarios of the final
engineering geological map were obtained, through a Bayesian Network approach based on
the Rsite(obs) measurements as well as land morphometric parameters. The effects of raster
data down-sampling were also assessed.
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