زمین شناسی مهندسی

زمین شناسی مهندسی

تحلیل مقایسه‌ای آنالیز احتمالاتی پایداری شیب با استفاده از نرم‌افزارهای Plaxis LE V21 ، GeoStudio 2024 و Slide2

نویسنده
دانشگاه صنعتی خاتم الانبیاء بهبهان
چکیده
مقاله حاضر به مقایسه سیستماتیک تحلیل احتمالاتی پایداری شیب با استفاده از سه نرم‌افزار رایج در مهندسی ژئوتکنیک، یعنی Plaxis LE V21، GeoStudio 2024 (ماژول SLOPE/W) و Slide2 می‌پردازد. با توجه به اهمیت ارزیابی ریسک و ماهیت ذاتی عدم قطعیت در پارامترهای خاک، تحلیل احتمالاتی به عنوان رویکردی ضروری برای کمّی‌سازی عدم اطمینان‌ها و محاسبه معیارهایی مانند احتمال شکست و شاخص قابلیت اطمینان مورد توجه قرار گرفته است. این تحقیق با اجرای تحلیل‌های یکسان بر روی سه سناریوی مختلف (خاک همگن، خاک سه‌لایه و شرایط شبه استاتیکی) و با استفاده از ۱۰ روش متداول تعادل حدی، قابلیت‌ها، دقت، کارایی و محدودیت‌های هر نرم‌افزار را ارزیابی کرده است. نتایج نشان می‌دهد که هر سه نرم‌افزار قابلیت انجام تحلیل احتمالاتی با دقت قابل قبول را دارند، اما هر یک نقاط قوت متمایزی ارائه می‌دهند: Slide2 با ابزارهای تخصصی و نمایش گرافیکی پیشرفته برای تحلیل‌های ریسک پیچیده ایده‌آل است؛ GeoStudio با رابط کاربری شهودی و یکپارچگی با ماژول‌های دیگر برای پروژه‌های معمولی مناسب‌تر است؛ و Plaxis LE با دقت بالای محاسباتی در مسائل پیچیده و رویکرد ترکیبی المان محدود تعادل حدی (FELA) برتری دارد. این مطالعه راهنمایی عملی برای مهندسان در انتخاب نرم‌افزار مناسب بر اساس پیچیدگی پروژه، سطح دقت مورد نیاز و منابع در دسترس فراهم می‌کند و بر مزایای رویکرد احتمالاتی نسبت به تحلیل‌های قطعی سنتی در مدیریت ریسک تأکید می‌ورزد.
کلیدواژه‌ها

1. Duncan, J.M. (2000). Factors of safety and reliability in geotechnical engineering. Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering, 126(4), 307-316.
2. Cornell, C.A. (1971). First-order uncertainty analysis of soils deformation and stability. Proceedings of the First International Conference on Applications of Statistics and Probability in Soil and Structural Engineering, Hong Kong.
3. Hasofer, A.M., & Lind, N.C. (1974). Exact and invariant second-moment code format. Journal of the Engineering Mechanics Division, 100(1), 111-121.
4. Zhang, J., Zhang, L.M., & Tang, W.H. (2019). Slope reliability analysis considering spatial variability of soil properties. Engineering Geology, 168, 120-128.
5. Rocscience Inc. (2023). Slide2 User's Guide. Toronto, Canada.
6. Bentley Systems. (2024). Plaxis LE Reference Manual. Exton, PA, USA.
7. Geo-Slope International Ltd. (2024). GeoStudio 2024 User's Guide. Calgary, Canada.
8. Lumb, P. (1974). Application of statistics in soil mechanics. In Soil Mechanics: New Horizons, Elsevier, London.
9. Lacasse, S., & Nadim, F. (1996). Uncertainties in characterising soil properties. Proceedings of Uncertainty in the Geologic Environment, ASCE, 49-75.
10. Husein Malkawi, A.I., Hassan, W.F., & Abdulla, F.A. (2000). Uncertainty and reliability analysis applied to slope stability. Structural Safety, 22(2), 161-187.
11. Ahangari Nanehkaran, Y., Pusatli, T., Chengyong, J., Chen, J., Cemiloglu, A., Azarafza, M., & Derakhshani, R. (2022). Application of machine learning techniques for the estimation of the safety factor in slope stability analysis. Water, 14(22), 3743. https://doi.org/10.3390/w14223743
12. Atta, J., & Bera, A. K. (2025). Slope safety factor (FoS): decoding definitions through analogical discussion. Natural Hazards. https://doi.org/10.1007/s11069-025-07606-4
13. Deng, D. P., Li, L., & Zhao, L. H. (2017). Limit equilibrium method (LEM) of slope stability and calculation of comprehensive factor of safety with double strength-reduction technique. Journal of Mountain Science, 14(11), 2310–2322. https://doi.org/10.1007/s11629-017-4537-2
14. Griffiths, D. V., & Marquez, R. M. (2007). Three-dimensional slope stability analysis by elasto-plastic finite elements. Géotechnique, 57(6), 537–546. https://doi.org/10.1680/geot.2007.57.6.537
15. Jing, Y., Li, Y., Chang, J., et al. (2025). Factor of safety prediction for slope stability using PCA and BPNN in Guangdong’s H mining area. Scientific Reports, 15, 12804. https://doi.org/10.1038/s41598-025-95498-6
16. Mahmoodzadeh, A., Mohammadi, M., Ali, H. F. M., Ibrahim, H. H., Abdulhamid, S. N., & Nejati, H. R. (2022). Prediction of safety factors for slope stability: comparison of machine learning techniques. Natural Hazards, 111(2), 1771–1799. https://doi.org/10.1007/s11069-021-05115-8
17. Qi, C., & Tang, X. (2021). Evaluation and prediction of slope stability using machine learning approaches. Frontiers of Structural and Civil Engineering. https://doi.org/10.1007/s11709-021-0742-8
18. Rafiei Renani, H., & Martin, C. D. (2020). Factor of safety of strain-softening slopes. Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering. https://doi.org/10.1016/j.jrmge.2020.04.037
19. Soranzo, E., Guardiani, C., Chen, Y. R., Wang, Y. T., & Wu, W. (2023). Convolutional neural networks prediction of the factor of safety of random layered slopes by the strength reduction method. Acta Geotechnica, 18(6), 3391–3402. https://doi.org/10.1007/s11440-022-01783-3
20. Stark, T. D., & Ruffing, D. G. (2017). Selecting minimum factors of safety for 3D slope stability analyses. In J. Huang, G. A. Fenton, L. Zhang, & D. V. Griffiths (Eds.), Geotechnical Special Publication (GSP 283, pp. 259–266). American Society of Civil Engineers.
21. Tun, S. H., Zeng, C., & Jamil, F. (2025). Prediction of slope stability based on five machine learning techniques approaches: a comparative study. Multiscale and Multidisciplinary Modeling, Experiments and Design, 8, 224. https://doi.org/10.1007/s41939-025-00808-0
22. Xiao, S. G., Guo, W. D., & Zeng, J. X. (2018). Factor of safety of slope stability from deformation energy. Canadian Geotechnical Journal, 55(2), 296–302. https://doi.org/10.1139/cgj-2016-0527
23. Xiao, T., et al. (2024). Review and comparative analysis of factor of safety definitions in slope stability. Geotechnical and Geological Engineering. https://doi.org/10.1007/s10706-024-02793-6