PRENOLIN Project An interna.onal benchmark on numerical - - PowerPoint PPT Presentation

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PRENOLIN Project An interna.onal benchmark on numerical - - PowerPoint PPT Presentation

Apr 05, 2024 45 likes •336 views

PRENOLIN Project An interna.onal benchmark on numerical simula.on of 1-D nonlinear site effect. Verifica.on phase on idealis.c cases and valida.on

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SLIDE 1

SINAPS@ ¡

PRENOLIN ¡Project ¡ ¡ An ¡interna.onal ¡benchmark ¡on ¡numerical ¡ simula.on ¡of ¡1-­‑D ¡nonlinear ¡site ¡effect. ¡ ¡ Verifica.on ¡phase ¡on ¡idealis.c ¡cases ¡and ¡ valida.on ¡on ¡real ¡sites ¡ ¡

¡ ¡

  • J. ¡Régnier, ¡1 ¡L.F. ¡Bonilla4 ¡, ¡P.Y. ¡Bard3, ¡E. ¡Bertrand1, ¡H. ¡Kawase2, ¡ ¡
  • F. ¡Hollender5, ¡M. ¡Marrot1 ¡, ¡D. ¡Sicilia6 ¡and ¡the ¡PRENOLIN ¡par.cipants* ¡

¡

1 ¡CEREMA ¡Dter ¡Méditerranée, ¡laboratoire ¡de ¡Nice ¡ 2 ¡Kyoto ¡University ¡ 3ISTerre, ¡Grenoble ¡ 4 ¡IFSTTAR, ¡Marne-­‑la-­‑Vallée ¡ 5 ¡CEA, ¡Cadarache ¡ 6EDF, ¡Aix-­‑en-­‑Provence ¡

¡ * ¡D.Assimaki ¡(Gorgia ¡tech), ¡D. ¡Boldini ¡(Univ. ¡Bologna), ¡S.Iai ¡(DPRI), ¡S.Kramer ¡(Univ. ¡Washington), ¡ E.Foerster ¡(CEA), ¡C.Gélis ¡(IRSN), ¡G.Gazetas ¡(NTUA), ¡J.Gingery ¡(Kleinfelder/UCSD), ¡Y.Hashash ¡(Univ. ¡of ¡ Illinois), ¡P.Moczo ¡(CUB), ¡S.Fo. ¡(Politecnico ¡di ¡Torino), ¡G.Lanzo ¡(Univ. ¡Rome), ¡F.Lopez-­‑Caballero ¡(ECP), ¡ D.Roten ¡(ETHZ), ¡K.Pi.lakis ¡(AUTH), ¡F.DeMar.n ¡(BRGM), ¡B.Jeremic ¡(UCD), ¡A.Nieto-­‑Ferro ¡(EDF), ¡ M.P.San.si ¡(Univ. ¡Nice), ¡D.Mercerat ¡(CEREMA). ¡ ¡

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SLIDE 2

2

Outline ¡

1- Presentation of the project goals and organization 2- Verification phase 3- Validation phase 4- Conclusions and perspectives

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SLIDE 3

1-­‑ ¡Background ¡and ¡mo.va.on ¡

3

Accounting for local conditions in hazard assessment for nuclear facilities – France "Special sites" : heavy expectations on

numerical approach

Previous Verification / validation exercises

  • ESG1992 : Parkfield Turkey Flat + Ashigara Valley
  • Blind exercises - variable SHAKE results…
  • (ESG1998 Kobe : source + site, not blind)
  • SCEC : Los Angeles area, 3DL (LF + BB)
  • ESG2006 : Grenoble, 2DL/3DL
  • Turkey Flat, NL post Parkfield 2004
  • E2VP : Volvi/Euroseistest, 3DL + 2DNL (+2DL)
  • VELACS : Liquefaction (centrifuge)
  • …

Sites not totally 1D Difficulties with deconvolution of

  • utcrop motion

2-D too complicated to analyze NL soil model implementation

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SLIDE 4

Lessons ¡for ¡Prenolin ¡

Be ¡less ¡ambi.ous ¡/ ¡more ¡humble ¡

reach ¡good ¡results ¡within ¡a ¡limited ¡amount ¡of ¡.me ¡(2 ¡years) ¡

Check ¡NL ¡models ¡on ¡1D ¡soil ¡columns ¡

– On ¡simple ¡sites ¡with ¡unambiguous ¡data ¡and ¡models ¡

  • With ¡strong ¡mo.on ¡data ¡(ver.cal ¡arrays) ¡
  • With ¡well-­‑controlled ¡lab ¡tests ¡/ ¡soil ¡parameters ¡
  • As ¡close ¡as ¡possible ¡to ¡1D ¡sites ¡ ¡

– Our ¡a ¡priori ¡choice ¡

  • Simple ¡1D ¡"Canonical" ¡models ¡
  • Carefully ¡selected ¡KiK-­‑net ¡sites ¡

¡

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SLIDE 5

Expected ¡outcome ¡

  • Verifica.on ¡and ¡valida.on ¡of ¡NL ¡codes ¡in ¡simple ¡condi.ons ¡

– 1D, ¡no ¡liquefac.on, ¡simple ¡shear ¡stress ¡analyses ¡ – Real ¡and ¡canonical ¡sites ¡

  • Assessment ¡of ¡epistemic ¡uncertain.es ¡
  • Guidelines ¡for ¡using ¡determinis.c, ¡physics-­‑based, ¡NL ¡

simula.on ¡in ¡(D+P) ¡SHA ¡

– Required ¡geotechnical ¡/ ¡geophysical ¡measurements ¡ – Quality ¡criteria ¡and ¡control ¡for ¡NL ¡computa.ons ¡ – Corresponding ¡budgets ¡and ¡feasibility ¡

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SLIDE 6

USA:

  • UCSD, California,
  • UW, Washington,
  • UCDavis, California,
  • GATECH, Georgia,
  • CEEI, Illinois

France:

  • ISTerre, Grenoble
  • IFSTTAR, Marne la Vallée
  • CETE, Nice
  • CEA, Cadarache
  • EdF, Aix en Provence
  • BRGM, Orléans
  • CETE, Nice
  • IRSN, Fontenay aux Roses
  • EdF, Clamart
  • ECP, Paris

Italy:

  • Univ. Bologna
  • Univ. Roma
  • Polito, Torio

Slovakia:

  • UNIBA, Bratislava

Japan:

  • DPRI, Kyoto
  • DPRI, Kyoto

Greece:

  • AUTH, Thessaloniki
  • NTUA, Athens

Switzerland :

  • ETHZ, Zürich

Equipes de modélisation Co-organisateurs

The ¡par7cipants ¡

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SLIDE 7

¡ ¡ ¡ ¡

21 ¡Par.cipant ¡teams ¡/ ¡26 ¡Codes ¡tested ¡ ¡ Same ¡codes ¡tested ¡by ¡different ¡teams ¡ Some ¡share ¡similar ¡nonlinear ¡models ¡ ¡ ¡ è Variability ¡inter-­‑ ¡nonlinear ¡models ¡ ¡ è Variability ¡inter-­‑ ¡Numerical ¡method ¡(with ¡same ¡nonlinear ¡model) ¡ è Variability ¡inter-­‑Users ¡(same ¡codes) ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Overview ¡teams ¡and ¡codes ¡

Some ¡addi7onal ¡informa7on ¡

Verifica(on+ Valida(on+ Soil+parameters+measurements+ Test+sites+selec(on+

June November April December April

2013+ 2014+ 2015+ Itera(on<1+ Itera(on<2+ Itera(on<1+ Itera(on<2+

Road ¡map ¡

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SLIDE 8

Backbone ¡curve ¡

(i) IaI’s ¡model ¡(B-­‑0, ¡E-­‑0, ¡Q-­‑0) ¡ (ii) Iwan’s ¡model ¡(K-­‑0, ¡L-­‑1, ¡U-­‑0, ¡ Y-­‑0), ¡ ¡ (iii) Philips ¡and ¡Hashash’s ¡model ¡ (F-­‑0, ¡J-­‑O, ¡M-­‑2, ¡T-­‑0), ¡ ¡ (iv) all ¡other ¡models. ¡

Numerical ¡codes ¡and ¡team ¡appella7on ¡

  • SeismoSoil (A-0),
  • FLIP (B-0),
  • PSNL (C-0),
  • CYBERQUAKE (D-0),
  • NOAH-2D (E-0),
  • DEEPSOIL

(J-0 EQL and J-1, F-0 and M-2,)

  • NL-DYAS (G-0),
  • OPENSEES (H-0),
  • 1DFD-NL-IM (K-0),
  • ICFEP (L-1),
  • FLAC.7.00 (M-0),
  • DMOD2000 (M-1),
  • GEFDYN (N-0),
  • EPISPEC1D (Q-0),
  • real ESSI (R-0),
  • ASTER (S-0),
  • SCOSSA-1,2 (T-0),
  • SWAP-3C (U-0),
  • GDNL (Y-0),
  • SANISAND (W-0),
  • EERA (Z-0)
  • PLAXIS (Z-1).

Different code implemenation

linear ¡aI. ¡Imp. ¡ ¡

(i) frequency-­‑independent ¡ aIenua7on ¡(A-­‑0, ¡E-­‑0, ¡F-­‑0, ¡ J-­‑0, ¡J-­‑1, ¡K-­‑0, ¡M-­‑2, ¡Q-­‑0 ¡and ¡ Z-­‑0), ¡ ¡ (ii) Rayleigh ¡damping ¡(B-­‑0, ¡ G-­‑0, ¡H-­‑0, ¡L-­‑1, ¡M-­‑0, ¡R-­‑0, ¡ S-­‑0, ¡T-­‑0, ¡Y-­‑0 ¡and ¡Z-­‑1), ¡ ¡ (iii) low ¡strain ¡hystere7c ¡ damping ¡(C-­‑0, ¡N-­‑0, ¡D-­‑0 ¡ and ¡R-­‑0). ¡

  • Discret. ¡scheme: ¡ ¡

(i) ¡finite-­‑element ¡(B-­‑0, ¡C-­‑0, ¡ D-­‑0, ¡F-­‑0, ¡H-­‑0, ¡J-­‑0, ¡L-­‑1, ¡M-­‑0, ¡ M-­‑2, ¡N-­‑0, ¡Q-­‑0, ¡R-­‑0, ¡S-­‑0, ¡T-­‑0, ¡ U-­‑0, ¡Y-­‑0 ¡and ¡Z-­‑1), ¡ ¡ (ii) finite-­‑difference ¡(A-­‑0, ¡E-­‑0, ¡ G-­‑0 ¡and ¡K-­‑0). ¡

Loading/unloading ¡

(i) No ¡masing ¡(A-­‑0, ¡B-­‑0, ¡E-­‑0, ¡J-­‑0), ¡ ¡ (ii) Masing ¡rule ¡(all ¡other ¡teams). ¡

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SLIDE 9

Idealis7c ¡cases ¡ ¡

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SLIDE 10

20 40 60 80 100 120 1000 2000

Vs (m/s) Z (m)

10

−4

10

−3

10

−2

10

−1

10 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

G/Gmax

10

−4

10

−3

10

−2

10

−1

10 5 10 15 20 25

D (%)

P1 P2 P3 P 1 Z [0−20] m P 2 Z [0−20] m P 2 Z [20−40] m P 2 Z [40−60] m P 2 Z [60−80] m P 2 Z [80−100] m P 3 Z [0−20] m P 3 Z [20−50] m

Idealis7c ¡cases: ¡soil ¡parameters ¡ ¡

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SLIDE 11

What ¡did ¡we ¡ask ¡for? ¡

  • Acceleration THs a(t, zi), Δt = 0.01s

ü Z1 = 0 ü Zn = H ü Delta z = H/10

  • Strains γ(t, zi)
  • Stresses τ(t, zi)

ü Z1 = H/20 ü Zn = 19H/20 ü Delta z = H/10

0: 1: 1H/10 2: 2H/10 3: 3H/10 4: 4H/10 5: H/2 6: 6H/10 7: 7H/10 8: 8H/10 9: 9H/10 10: H 0: 1H/20 1: 3H/20 2: 5H/20 3: 7H/20 4: 9H/20 5: 11H/20 6: 13H/20 7: 15H/20 8: 17H/20 9: 19H/20

  • G/Gmax degradation and damping

curves per soil layer

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SLIDE 12

2 − − − −

−

0.5 1 1.5 2

time (s)

Acceleration (m/s ) P: 1 Computation: ve Input: puls CL: R

it−1 improved it−

− − − − − − − − − − − − − − − − − − − − − − −

−

2

) P: 1 Computation: ve Input: puls CL: R

−

0.5 1 1.5 2

time (s)

it−2

I−0 B−0 C−0 D−0 E−0 G−0 H−0 J−0 J−1 K−0 L−1 M−0 Q−0 R−0 S−0 T−0 Y−0 Z−0 Z−1

Results: ¡Linear ¡elas.c ¡and ¡visco-­‑elas.c ¡cases ¡

§ Most of the divergences came from minor mistakes § Pb in units, § Pb of numerical dispersion § Pb of damping calibration (still to be done!) § Pb in input motion consideration and soil properties

Iteration-1 improved Iteration-2

§ From it-1 to it-2: Convergence almost achieved !

0.5 1 1.5 2 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4

time (s)

it−1

acc (m/s)

Acceleration (m/s

− −

− − − − − − − − − − − − − − − − − − −

Profile: P1 Computation: Visco- elastic Condition sub: Rigid Iteration-1 Acceleration: Ricker Pulse GL-0

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SLIDE 13

10

−1

10 10

1

10

−1

10 10

1

Frequency (Hz)

TF (surf/ref) P: 1 Computation: NL Input: real−3−HF CL: R

A−0 B−0 C−0 D−0 E−0 G−0 H−0 J−0 J−1 K−0 L−1 M−0 M−2 N−0 Q−0 R−0 T−0 U−0 Y−0 Z−0 Z−1 F−0

Results: ¡nonlinear ¡computa.ons ¡

Variability and reference motion frequency content PGA 5 m/s2 HF motion

10

−1

10 10

1

10

−1

10 10

1

Frequency (Hz)

TF (surf/ref) P: 1 Computation: NL Input: real−3−LF CL: R

A−0 B−0 C−0 D−0 E−0 G−0 H−0 J−0 J−1 K−0 L−1 M−0 M−2 N−0 Q−0 R−0 T−0 U−0 Y−0 Z−1 F−0

PGA 5 m/s2 LF motion What is the effect of the frequency content of the input?

0.1 1 5 10 20 10

−4

10

−3

10

−2

10

−1

10

Normalised FFT

Frequency (Hz) puls realHF realLF

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SLIDE 14

Epistemic ¡uncertainty: ¡ ¡example ¡P1 ¡

14

0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 L−el L−ve NL(0.5m/s2) NL(1m/s2) NL(5m/s2)

  • − PGA

R Sub.

L−el L−ve NL(0.5m/s2) NL(1m/s2) NL(5m/s2)

E Sub.

PGA− pulse PGA− HF Motion PGA − LF Motion Site spe. Rodriguez−M. et al (2011)

Standard deviation PGA

  • Increase with PGA level
  • Greater for LF motion
  • Below single sigma station

Standard deviation intensity parameters:

  • R/E sub: Greater for

duration based parameters (IA CAV DT) compare to peak values (PGA, SA, Arms)

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7

  • L

− e l L − v e N L ( . 5 m / s

2

) N L ( 1 m / s

2

) N L ( 5 m / s

2

) L − e l L − v e N L ( . 5 m / s

2

) N L ( 1 m / s

2

) N L ( 5 m / s

2

) L − e l L − v e N L ( . 5 m / s

2

) N L ( 1 m / s

2

) N L ( 5 m / s

2

)

R sub.

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7

  • L

− e l L − v e N L ( . 5 m / s

2

) N L ( 1 m / s

2

) N L ( 5 m / s

2

) L − e l L − v e N L ( . 5 m / s

2

) N L ( 1 m / s

2

) N L ( 5 m / s

2

) L − e l L − v e N L ( . 5 m / s

2

) N L ( 1 m / s

2

) N L ( 5 m / s

2

)

E sub.

PGA SA(0.1s) SA(0.3s) SA(1s) Arms

  • IA

CAV DT

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SLIDE 15

Results: ¡nonlinear ¡computa.ons ¡

Can we reduce the epistemic uncertainty?

ü Still some issues of interpretation : Strength profile, large effect on results

Profile 1 Uniform Shear Strength “Realistic” Shear Strength

J.Gingery, 2014

slide-16
SLIDE 16

−60 −40 −20 20 40 60

(kPa) B−0

Stress−strain P: 1 Computation: NL Input: real−3−LF CL:

E−0

−4 −2 2 4 −60 −40 −20 20 40 60

(kPa) (%) Q−0

−4 −2 2 4

(%) Y−0

Results: ¡nonlinear ¡computa.ons ¡

Can we reduce the epistemic uncertainty?

ü Still some issues of interpretation : Strength profile, large effect on results Z=20m

Damping control No Damping control

ü Effect of the damping control: stress-strain curves ≠ codes same NL models

slide-17
SLIDE 17

criteria ¡

¡ ¡ ¡ ¡ 1- Sites with 1-D configuration 2- Sites having recorded weak and strong motion 3- Sites with non-linear soil behaviour (Cyclic mobility or not) Sendai: PARI site

5 10 15 0.5 1 1.5 2

Vs (Km/s)

Gravel Sandy soil Rock

Shallow site KSRH10: Kiknet site Deep site 250m 40m 10.4m

Site ¡selec7on ¡for ¡VALIDATION ¡phase ¡

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SLIDE 18

Site ¡characteriza7on: ¡Example ¡Sendai ¡

Vs N-SPT Laboratory measurements in sediments : Density, Water content particule size distribution Laboratory measurements at rock:

  • Bulk density
  • Unconfined compressional test
  • Triaxial cyclic test

+ multiple MASW lines

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SLIDE 19

10

−3

10

−2

10

−1

10 0.2 0.4 0.6 0.8 1

G/Gmax (%)

5 10 15 20 25 30

(%)

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 1000 2000

Vs (m/s) Z (m)

sendai KSRH10 S−1−[0−3] m S−2−[3−7] m K−1−[0−6] m K−2−[6−11] m K−3−[11−20] m K−4−[20−24] m K−5−[24−35] m K−6−[35−39] m

Soil ¡parameters ¡for ¡the ¡simula.ons ¡

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SLIDE 20

Input ¡mo7on ¡used ¡

9 input motions for each site : 3 PGA levels x 3 freq. Contents:

  • Sendai PGA surf. From 10 to 400 cm/s2
  • KSRH10 PGA surf. From 60 to 440 cm/s2
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SLIDE 21

Time-­‑dependent ¡spectral ¡ra.o ¡

21 ¡

INPUT ¡1 ¡Observa7on ¡ ¡ ¡

slide-22
SLIDE 22

INPUT ¡1 ¡Computa7ons ¡ ¡ ¡

R-0 A-0 B-0 C-0

22 ¡

Time-­‑dependent ¡spectral ¡ra.o ¡

slide-23
SLIDE 23

Main ¡Conclusions ¡(rela.ve ¡to ¡empirical ¡observa.ons): ¡

  • Systema.cally ¡over-­‑es7mated ¡simulated ¡transfer ¡func7ons ¡
  • Systema.cally ¡under-­‑es7mated ¡effects ¡of ¡simulated ¡non-­‑linear ¡behavior ¡

¡

Possible ¡explana.ons ¡of ¡result ¡variability: ¡

  • ¡* ¡* ¡ ¡ ¡Uncertain ¡or ¡inadequate ¡soil ¡parameters ¡ ¡ ¡
  • * ¡Non-­‑ver7cally ¡incident ¡plane ¡S ¡waves ¡
  • * ¡Component-­‑to-­‑component ¡coupling ¡not ¡accounted ¡for ¡in ¡1D, ¡single ¡

component ¡computa7ons ¡

  • * ¡Non-­‑1D ¡soil ¡condi7ons ¡(2D ¡or ¡3D) ¡

¡ (**) ¡Defini7on ¡of ¡a ¡new ¡soil ¡column ¡from ¡GT5 ¡and ¡maybe ¡some ¡other ¡teams ¡(S-­‑0…) ¡ ¡ (*) ¡Points ¡which ¡were ¡verified ¡in ¡an ¡internal ¡report ¡« ¡PRENOLIN: ¡Descrip1on ¡of ¡the ¡input ¡ mo1ons ¡used ¡in ¡the ¡Valida1on ¡phase ¡» ¡and ¡whose ¡results ¡form ¡the ¡basis ¡of ¡the ¡ requested ¡new ¡calcula7ons ¡ ¡

23

Validation phase Iteration 1

slide-24
SLIDE 24

New calculations to be performed

Imposed and preferred models

10

−4

10

−3

10

−2

10

−1

10 10

1

0.2 0.4 0.6 0.8 1

G/Gmax (%)

5 10 15 20 25 30

(%)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 500 1000

Vs (m/s) Z (m)

10

−4

10

−3

10

−2

10

−1

10 10

1

0.2 0.4 0.6 0.8 1

G/Gmax (%)

5 10 15 20 25 30

(%)

10

−4

10

−3

10

−2

10

−1

10 10

1

0.2 0.4 0.6 0.8 1

G/Gmax (%)

5 10 15 20 25 30

(%)

SC1−[0−1] m SC1−[2−3] m SC1−[3−4] m SC1−[4−5] m SC1−[5−6] m SC1−[6−7] m SC2−[0−3] m SC2−[3−7] m SCE−[0−1] m SCE−[2−3] m SCE−[3−4] m SCE−[4−5] m SCE−[5−6] m SCE−[6−7] m

Team J did effective stress analysis

slide-25
SLIDE 25

Envelope of the results

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SLIDE 26
slide-27
SLIDE 27
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SLIDE 28
slide-29
SLIDE 29

Conclusions ¡ ¡

NEED ¡for ¡itera7ons ¡

  • What ¡did ¡we ¡observe? ¡

Fit ¡is ¡improved ¡from ¡itera.on-­‑1 ¡to ¡itera.on-­‑2 ¡or ¡more… ¡

– Elas.c ¡parameters ¡calibra.on ¡is ¡very ¡important ¡ – Physical ¡alenua.on ¡s.ll ¡needs ¡to ¡be ¡implemented ¡in ¡most ¡FEM ¡codes ¡

  • What ¡is ¡needed? ¡

– Field ¡data ¡to ¡calibrate ¡laboratory ¡tests ¡as ¡well ¡to ¡study ¡linear ¡response ¡of ¡the ¡ soil ¡column ¡(borehole ¡data ¡is ¡the ¡best ¡for ¡this) ¡ ¡ – The ¡best ¡results ¡for ¡this ¡benchmark ¡came ¡when ¡fimng ¡observa.ons. ¡Not ¡a ¡ blind ¡exercise ¡anymore! ¡

  • Low ¡strain ¡damping ¡from ¡weak ¡mo2on ¡recordings ¡
  • NL ¡curves ¡from ¡literature ¡for ¡similar ¡soils ¡(and ¡strong ¡mo2on ¡response…) ¡

– Input ¡mo.on: ¡Frequency ¡content ¡is ¡very ¡important ¡(this ¡is ¡source/site ¡ dependent) ¡ – Soil ¡proper.es ¡: ¡Large ¡effects ¡on ¡the ¡results ¡ ¡

  • (low-­‑strain, ¡NL ¡curves) ¡

– USE ¡of ¡more ¡than ¡one ¡nonlinear ¡code ¡to ¡capture ¡epistemic ¡variability ¡ – TRAINED ¡people ¡to ¡use ¡these ¡codes ¡

¡

¡