Nanoseismic monitoring for detection of rockfalls. Experiments in quarry areas

Le frane per crollo da ammassi rocciosi fratturati sono tra i processi di instabilità gravitativa che più frequentemente interessano opere antropiche quali tagli su versanti naturali o artificiali, pareti di cava, trincee stradali, autostradali o ferroviarie, sia per ciò che attiene le aree di distacco che per quelle di accumulo. Nell’ambito dell’applicazione di sistemi di early warning per la gestione del rischio geologico legato a queste tipologie di frana, una sperimentazione della tecnica del monitoraggio nanosismometrico è stata effettuata presso due siti estrattivi non più in attività: le “Pirrere” della Baia di Cala Rossa sull’isola di Favignana (Trapani), in Sicilia, e la cava dismessa di Acuto (Frosinone), in Italia Centrale. Il monitoraggio nanosismometrico è una tecnica di indagine che consente di individuare e localizzare deboli eventi sismici, fino a magnitudo locale (ML) nell’ordine di -3, attraverso l’impiego di quattro sensori sismometrici disposti secondo una specifica geometria di array detta SNS (Seismic Navigation System). Nel presente lavoro, mediante il software NanoseismicSuite sono stati analizzati 73 eventi di crollo indotti artificialmente attraverso la caduta controllata di blocchi di roccia nei due siti estrattivi abbandonati; sono stati lanciati, simulando fenomeni di rockfalls, rispettivamente 47 blocchi di roccia nella cava di Acuto e 26 eventi in quattro diverse cave a cielo aperto presenti nel settore occidentale di Cala Rossa. Tali eventi, avendo punto epicentrale noto, hanno permesso di determinare il miglior modello di sottosuolo in termini di valori di velocità delle onde P ed S attraverso un’operazione di back analysis. L’analisi è stata, infatti, effettuata variando i valori di velocità e scegliendo quelli relativi all’epicentro teorico ottenuto dall’analisi dell’evento che fosse il più vicino possibile al punto reale di impatto del blocco di roccia. Al fine di valutare la sensibilità della geometria dell’array SNS e l’influenza del sito di installazione sulla capacità di individuare e localizzare gli eventi, le sperimentazioni sono state condotte sia variando il raggio di apertura che la zona di installazione degli array: presso Acuto le acquisizioni di segnale sono state condotte prima con un array SNS con apertura di 20 m e successivamente con un array di apertura 10 m, mentre presso Cala Rossa l’array è stato installato alternativamente all’aperto in un’area di plateau roccioso ed in una galleria facente parte dell’area di cava abbandonata. Analizzando i dati si è ottenuta una precisione dell’ubicazione epicentrale compresa tra il 10 ed il 22% della distanza che intercorre tra la sorgente e l’array nanosismometrico. Il miglior modello di sottosuolo ottenuto per entrambi i casi di studio è risultato avere una velocità delle onde P pari a 900 m/s ed un rapporto VP/VS pari a 1.73, valori in accordo con le condizioni di intenso stato di fratturazione delle rocce carbonatiche affioranti nelle due zone di cava. Per gli eventi di crollo indotti la magnitudo ML è risultata essere compresa tra -2.8 e -1.3; considerando l’energia sviluppata dall’impatto, legata alla massa del blocco ed all’altezza e alla velocità di caduta, non è stato possibile definire una relazione tra magnitudo ed energia, probabilmente a causa delle differenti caratteristiche del punto di impatto dei diversi blocchi. In generale, si è osservato che la precisione di ubicazione degli eventi, in termini di azimuth e distanza dal reale epicentro, è risultata paragonabile sia variando l’apertura dell’array che variando il sito di installazione. Per il sito sperimentale di Acuto, il processo di picking manuale del tempo di primo arrivo delle onde P è risultato essere più affidabile nel caso di array con apertura pari a 10 m. La sperimentazione effettuata a Cala Rossa ha permesso, invece, di osservare una migliore capacità di individuazione degli eventi nelle tracce relative all’array posizionato in galleria a causa della minore rumorosità di base del sito di installazione. Tra le registrazioni sismometriche sono state identificate varie tipologie di segnali, oltre a quelli generati dal lancio dei blocchi, alcune riconducibili ad eventi naturali di crollo altre a deboli terremoti. L’analisi dei segnali riferibili alla prima tipologia di eventi naturali, effettuata tenendo in considerazione i modelli di sottosuolo precedentemente calibrati, ha portato all’identificazione in ambedue i siti di aree aventi maggiore suscettibilità a frane per crollo. In definitiva, si può ritenere che i risultati ottenuti in questo studio siano incoraggianti rispetto all’efficacia della tecnica di monitoraggio nanosismometrico nell’individuazione e nell’ubicazione di fenomeni di crollo in roccia e portano a ritenere questa tecnica potenzialmente applicabile in aree in cui tali eventi possono interferire con infrastrutture antropiche.In the frame of early warning and risk mitigation studies for landslide processes involving rock masses, two quarry areas (Cala Rossa Bay in Sicily and Acuto in Central Italy) were monitored with SNS (Seismic Navigation System) arrays. In this study, 73 rockfalls were simulated by launches of rock blocks. This allowed to perform a back analysis for defining the best seismic velocity model of the subsoil half-space; the records related to each impact caused by the rock block launch were managed by the nanoseismic monitoring approach, varying the velocity model to obtain a theoretical epicentre as close as possible to the actual location of the impact point. In order to evaluate the sensibility of the SNS array, the results obtained by different array apertures and positions were compared in terms of azimuth and distance error with respect to the real epicentres. On the other hand, several natural rockfalls were detected; their analysis allowed to identify areas having higher susceptibility to rockfalls by using the previously calibrated subsoil half-space model. Further studies are required to better define the areas prone to rockfall generation in the considered test sites; nevertheless, the here obtained results show an encouraging perspective about the application of the nanoseismic monitoring with respect to vulnerable infrastructures in rockfall prone areas

Blasting technique for stabilizing accidentprone slope for sustainable railway route

Konkan Railway has many unstable slopes along the 741 km long route from Roha to Thokur in the states of Maharashtra, Goa and Karnataka in India. Frequent cases of boulder fall, slope failure and landslide used to occur on the track during the rainy season. Such cases have resulted in several severe train accidents, traffic interruptions, loss of lives and assets. Hence the Konkan Railway Corporation deployed several geotechnical measures such as wire-netting, retaining wall, rock bolting and shotcreting for stability enhancement. However, none of these measures proved effective and accidents continued. Finally, the Konkan Railway Corporation decided to redesign the cut-slopes using blasting. Excavation of hard rock for its removal without damaging the existing track (2– 3 m away from the slope) and disrupting the traffic, was a daunting task. An unplanned blast would have resulted in the closure of the route for hours. The present study explains the method in which entire cutting was redesigned by formation of 5 to 2 m wide berms at an interval of 6 m bench height from rail track level using novel direction controlled blasting technique. Further, stability of the cut-slope, before and after exacavation, has been determined using kinematic analysis and 3D numerical modelling. Similar technique can be adopted to widen or stabilize an active transportation route in hills

Prediction of Blast-Induced Ground Vibrations: A Comparison Between Empirical and Artificial-Neural-Network Approaches

Ground vibrations are a critical factor in the rock blasting process. The instantaneous load application exerted by the gas pressure during the detonation process acts on the blasthole walls creating dynamic stresses in the adjacent rock. This triggers different sorts of stress waves, mainly divided into two categories: body and surface waves. The first comprises the P and the S waves, while the second comprises Rayleigh waves. These waves spread concentrically starting at the blast location and move along the ground surface and its interior, being attenuated as they reach further distances. In most cases, and accepting the hypothesis that the attenuation of the vibrational waves is proportional to the distance and inverse to the energy released during the blast, the vibration from a large blast can be perceived from far away. In any case, the ground vibrations can affect pit slopes’ stability, and they can also damage man-made structures. Therefore, ground vibrations need to be predicted, monitored, and controlled to minimize the vibration-caused disturbance to nearby or far elements. The assessment of vibrations produced by blasting has traditionally relied on maximum charge weight per delay scaling laws. These two-parameter or three-parameter models depend on a curve fit to measured data. In this approach (scaled laws), the ground vibration waveforms are not used in the vibration level estimation, neither are other blast design parameters, such as burden, spacing, hole diameter, explosive density, uniaxial compressive strength of the rock, Young’s modulus, subdrilling, stemming, and charge length, to name a few. To provide a more comprehensive approach to ground vibration modeling, including the aforementioned variables, artificial neural networks (ANN) have been employed in several studies worldwide with promising results. The present thesis uses ANN applied to ground vibration modeling, considering the blasting parameters in the input, unlike the empirical approaches, using data from an open-pit gold mine in La Libertad region, Peru. The results from this study are then compared against the traditional scaled distance approach. Two datasets were used, the first was comprised of 178 shots and the second, 80 shots. The first dataset was collected at the La Arena community, and the second was collected at the La Ramada community. Both of these communities are the most populated in the direct area of influence of the mine. When comparing the measured and predicted PPV values using the scale-distance method in the La Arena community, the coefficient of determination () found was 0.1166, while the found when comparing the measured and predicted PPV values using the optimum trained artificial network was 0.5915. Following the same comparison, the value found in the La Ramada community was 0.1035 using the scaled distance method, and the found using the optimum trained artificial network was 0.5139

Calculation of Peak Particle Velocity Caused by Blasting Vibration in Step Topography

High ground vibrations not only adversely affect the integrity of the structures in a mine area but also create inconvenience for the nearby population. In order to protect the Sanyou Mine slope in Tangshan, China from blasting vibration, the peak particle velocity in step topography must be accurately calculated. At present, the reflection coefficient of the stress wave at free interface is not considered in the equation for calculating the peak particle velocity in step topography. Therefore the accuracy of the peak particle velocity calculation is decreased in the side direction when the reflection coefficient changes. In this study, a 3D finite element analysis was employed for modeling of the blasting vibration. A series of field-testing experiments was conducted to measure the peak particle velocity. Then the reflection coefficient of the stress wave was calculated. Based on this, the principle of the peak particle velocity in step topography was explained. In addition, the application range of the equation in step topography was determined and a new equation for peak particle velocity calculation in step topography is proposed based on the numerical simulation analysis and field-testing experiment