Китайские ученые установили, что сильные дожди могут значительно усиливать разрушение грунта в местах повреждения подземных трубопроводов. При этом решающим фактором образования провалов оказалось давление воды, выходящей из неисправной трубы. Результаты исследования специалистов Чанъаньского университета опубликованы в научном журнале Scientific Reports.
Команда под руководством Лимина Сюэ изучила, как одновременное поступление дождевой воды с поверхности и утечки из подземных коммуникаций влияет на устойчивость грунта. Для этого исследователи объединили физические эксперименты, компьютерное моделирование и методы машинного обучения.
Специалисты разработали модель, учитывающую изменение прочности и жесткости грунта по мере насыщения влагой. Затем они рассчитали 120 различных сценариев, изменяя глубину расположения трубопровода, интенсивность осадков и давление воды в месте утечки.
Выяснилось, что разрушение развивается в несколько последовательных этапов. Сначала дождевая вода пропитывает верхние слои почвы. Одновременно вокруг поврежденной трубы формируется область повышенной влажности, которая постепенно расширяется.
Когда две увлажненные зоны соединяются, грунт теряет часть своей устойчивости, а деформация начинает распространяться вверх. В определенных условиях этот процесс способен привести к обрушению поверхности дороги.
Наиболее существенное влияние на развитие разрушения оказало давление утечки. Согласно расчетам, в пределах исследованных сценариев этот показатель объяснял 86,42% различий в глубине обрушения, 87,79% — в площади практически насыщенной водой зоны и 92,77% — в глубине распространения влаги.
Дождевые осадки выступали дополнительным фактором, усиливающим разрушение. По мере увеличения их интенсивности опасные изменения грунта могли возникать даже при меньшем давлении воды в поврежденном трубопроводе.
Глубина залегания коммуникаций также имела значение. Она определяла особенности соединения увлажненных участков и направление распространения деформации к поверхности.
Для анализа результатов ученые использовали модели машинного обучения, позволяющие оценивать влияние отдельных факторов и выделять сочетания условий с повышенным относительным риском обрушения.
Авторы считают, что разработанный подход может помочь коммунальным службам выявлять потенциально опасные участки подземных сетей и определять приоритеты их обследования.
Комментарии 0