حاسبة خطر الانسيال
قدّر احتمالية انسيال التربة بناءً على معاملات الزلزال وظروف الأرض.
Assessmentفهم تسييل التربة في الزلازل
يحدث تسييل التربة عندما تفقد التربة الحبيبية المشبعة والمفككة قوتها وصلابتها أثناء اهتزاز الزلزال، مما يجعلها تتصرف كسائل بدلاً من صلب. عندما تمر الموجات الزلزالية عبر الرمل أو الطمي المشبع بالماء، تزيد ضغط الماء بين حبيبات التربة (ضغط ماء المسام). إذا ارتفع هذا الضغط بما يكفي ليساوي وزن التربة أعلاه، تفقد الحبيبات الاتصال ببعضها وتتدفق التربة مؤقتاً كسائل لزج. يمكن أن تتسبب هذه الظاهرة في غرق المباني أو ميلانها أو انهيارها؛ وطفو الهياكل تحت الأرضية مثل الأنابيب والخزانات إلى السطح؛ وانهيار المنحدرات في انتشار جانبي.
قيمة N لاختبار الاختراق القياسي (SPT) هي قياس حقلي أساسي يُستخدم لتقييم قابلية التسييل. تقيس عدد ضربات المطرقة المطلوبة لدفع أنبوب أخذ العينات 30 سم في الأرض — قيم N الأعلى تشير إلى تربة أكثر كثافة ومقاومة. التربة بقيم N للـ SPT أقل من 15 في ظروف مشبعة تُعتبر عموماً عرضة للتسييل. عمق المياه الجوفية مهم بنفس القدر: يجب أن تكون التربة مشبعة ليحدث التسييل، لذا المناطق ذات المياه الجوفية الضحلة (أقل من 5 أمتار) هي الأعلى خطراً. الأراضي المستصلحة والمردومات الساحلية معرضة بشكل خاص، كما تجلّى في زلزالي نيغاتا 1964 وكرايستشيرش 2011.
العوامل الرئيسية في مخاطر التسييل
- نوع التربة: الرمال الرخوة والرمال الطمية هي الأكثر عرضة. تقاوم الأطيان والحصى التسييل عموماً، رغم أن الطمي غير اللدن يمكن أن يتسيّل تحت اهتزاز قوي.
- عمق المياه الجوفية: المياه الجوفية الأضحل (0-5 م) تزيد المخاطر بشكل كبير. المواقع بمياه جوفية أعمق من 15 م آمنة عموماً من التسييل.
- شدة ومدة الاهتزاز: يتطلب التسييل عادة اهتزازاً مستداماً (عدة ثوانٍ) بتسارعات فوق 0.1g. الزلازل ذات المدة الأطول تزيد المخاطر.
- السابقة التاريخية: المناطق التي تسيّلت في زلازل سابقة من المرجح جداً أن تتسيّل مرة أخرى، حيث تستمر الظروف الجيولوجية المسببة للتسييل.
الاستخدامات الشائعة
- تقييم أولي لإمكانية التسييل لتقييم الممتلكات في المناطق الساحلية المعرضة للزلازل.
- فهم أي ظروف تربة ومعلمات زلزالية تساهم في التسييل.
- تقييم المخاطر للمواقع على المردومات والأراضي المستصلحة أو بالقرب من الأنهار والسواحل.
- دعم المناقشات التعليمية حول الهندسة الجيوتقنية الزلزالية.
How to Use
-
1
Enter Soil and Site Data
Input your site's soil type (sand, silt, clay, fill), water table depth, and layer thickness. Sandy soils saturated with water at depths less than 10 meters carry the highest liquefaction potential.
-
2
Specify the Earthquake Scenario
Enter the design earthquake magnitude (Mw) and peak ground acceleration (PGA) for your site. These can be obtained from the USGS seismic hazard map or from a site-specific hazard analysis at your return period of interest.
-
3
Interpret the Liquefaction Potential Index
Review your Liquefaction Potential Index (LPI) value and qualitative risk category. LPI < 5 is considered low risk; LPI 5–15 moderate; LPI > 15 high. The tool follows the Iwasaki (1982) framework widely used in Japanese and US engineering practice.
About
Soil liquefaction has been recognized as a major earthquake hazard since the 1964 Niigata and Alaska earthquakes, which produced dramatic documentary evidence of ground failure. The modern analytical framework for liquefaction assessment was developed largely by H. Bolton Seed and colleagues at UC Berkeley in the 1970s–80s, based on Standard Penetration Test (SPT) blow counts as a proxy for soil density and resistance. The Seed-Idriss Simplified Procedure, subsequently updated by Youd et al. (2001) and Idriss and Boulanger (2008), remains the standard for routine engineering practice and forms the basis of most liquefaction screening tools.
Liquefaction assessment methods fall into two categories. Deterministic methods compute a factor of safety for each soil layer using measured in-situ properties (SPT N-value, CPT qc, shear wave velocity Vs) and the earthquake loading expressed as the Cyclic Stress Ratio. Probabilistic methods (Cetin et al., 2004; Boulanger and Idriss, 2014) incorporate uncertainty in both the demand and capacity parameters to produce probability-of-liquefaction values rather than binary pass/fail outcomes. Probabilistic approaches are increasingly favored in performance-based earthquake engineering (PBEE) frameworks, where risk is expressed as expected losses over the lifetime of a facility.
The 2010–2011 Canterbury earthquake sequence in New Zealand produced an unprecedented dataset for liquefaction research. The earthquakes affected Christchurch—a city founded on Holocene fluvial sediments—causing liquefaction across 80% of the residential Red Zone, the area ultimately purchased by the government for permanent managed retreat. GNS Science and the University of Canterbury deployed a multi-technique investigation including aerial photography, LiDAR surveys, and thousands of CPT soundings to map spatial variability in liquefaction manifestation at block-by-block resolution. The resulting Christchurch Liquefaction Vulnerability dataset is now one of the most comprehensive post-earthquake geotechnical records ever assembled and has driven significant advances in simplified liquefaction assessment procedures.