L’IMPORTANZA DELLA CARATTERIZZAZIONE CICLICA E DINAMICA DEI

TERRENI LIQUEFACIBILI NELLA PREVISIONE DELLA RISPOSTA

SISMICA DI SITO

Anna Chiaradonna (anna.chiaradonna1@univaq.it)

Università degli Studi dell’Aquila

ABSTRACT. La nota descrive la modellazione della risposta sismica del sito di Port Island in Giappone a

seguito del terremoto di Kobe del 1995. La risposta di sito è stata caratterizzata da intense manifestazioni di

liquefazione in superficie che è possibile riscontrare anche nelle tracce accelerometriche disponibili al sito a

diverse profondità, grazie alla presenza di una verticale strumentata (array accelerometrico) posto in foro.

La simulazione della risposta sismica del sito è stata effettuata mediante l’utilizzo di un modello semplificato per

la previsione dell’incremento di pressioni interstiziali sismo-indotte implementato all’interno di un codice di

calcolo monodimensionale. La modellazione del comportamento del terreno liquefacibile è stata eseguita

adottando parallelamente due diverse strategie: nel primo caso facendo riferimento esclusivamente ai risultati di

prove in sito e riferimenti di letteratura; nel secondo caso facendo riferimento ai risultati di prove cicliche e

dinamiche di laboratorio. I risultati della analisi mostrano come una migliore caratterizzazione geotecnica dei

terreni consenta di migliorare la qualità della previsione.

1. INTRODUZIONE

Lo studio della liquefazione costituisce uno dei temi di ricerca di maggiore interesse per la comunità

scientifica mondiale considerati gli ingenti danni osservati a strutture e infrastrutture a rete a seguito di recenti

eventi sismici sia in Italia che nel mondo.

Negli ultimi anni, significativi sforzi sono stati compiuti per incentivare l’uso di modelli costitutivi avanzati

in grado di simulare adeguatamente il complesso comportamento dei terreni liquefacibili anche nella prassi

ingegneristica. Tale risultato è stato conseguito mediante la messa a punto di procedure di calibrazione

semplificate che guidano in maniera speditiva nella scelta dei parametri fondamentali o primari del modello,

ovvero quei parametri che influenzano maggiormente il risultato della simulazione, quali ad esempio, densità

relativa e rigidezza a piccoli livelli di deformazione (Ziotopoulou & Boulanger, 2013; Ntritsos & Cubrinovski

2020). Tali procedure sono basate essenzialmente sui risultati di prove in sito, quali prove penetrometriche

statiche o dinamiche, essendo queste comunemente disponibili e tradizionalmente adottate per le verifiche

semplificate di liquefazione.

Con lo stesso scopo di mettere a punto uno strumento fruibile per la prassi ingegneristica, Chiaradonna et al.

(2018) hanno sviluppato un modello semplificato per la previsione dell’incremento di pressioni interstiziali dei

terreni soggetti ad azioni sismiche, che è stato implementato all’interno di un codice di calcolo

monodimensionale al fine di eseguire analisi dinamiche in tensioni efficaci (Tropeano et al., 2019).

Successivamente, Chiaradonna et al. (2020) hanno esteso l’applicabilità del modello, consentendo la calibrazione

dei parametri necessari a partire dai risultati di prove in sito, CPT e SPT. Tale procedura di calibrazione è stata

adottata nella simulazione della risposta sismica del sito di Port Island in Giappone a seguito del terremoto di

Kobe del 1995, trascurando preliminarmente i dati di laboratorio disponibili per il terreno in esame.

Successivamente, una seconda calibrazione dei parametri del modello è stata effettuata sulla base dei risultati

delle prove cicliche e dinamiche di laboratorio e conseguentemente è stato possibile eseguire una seconda analisi

dinamica in tensioni efficaci. I risultati di entrambe le simulazioni sono stati infine confrontati con la reale

risposta del sito espressa in termini di storia temporale e spettro di risposta in accelerazione in superficie.

2. IL CASO DI STUDIO DI PORT ISLAND

Port Island è un’isola artificiale costruita a sud della città di Kobe, nella baia di Osaka, in Giappone (Figura

1). Quest'isola è stata costruita in due fasi: in una prima fase è stata recuperata dal mare un’area di 436 ettari,

mentre in una seconda fase di ulteriore estensione verso sud sono stati aggiunti 319 ettari (Figura 1b). Nella

prima fase di bonifica è stato impiegato un materiale costituito da granito decomposto noto come “Masado”,

X Incontro Annuale dei Giovani Ingegneri Geotecnici. Atti del Convegno ‒ F. Ceccato, M. Rosone e S. Stacul © 2021 Associazione Geotecnica Italiana, Roma, Italia, ISBN 978-88-97517-16-0

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trasportato dalla vicina catena montuosa Rokko, mentre, nella seconda fase, sono stati utilizzati materiali quali

arenaria, fango e tufo (Shibata et al., 1996).

Nell’ottobre 1991, nell’area settentrionale di Port Island è stata installata una verticale strumentata (array)

costituita da una serie di accelerometri a tre componenti, con sensori posti a profondità di 0, 16, 32 e 83 m dal

piano campagna, senza però l’installazione di alcun trasduttore di pressione.

Il 17 gennaio 1995, alle ore 05:46, il terremoto di Hyogoken-Nanbu, meglio noto come terremoto di Kobe,

ha colpito la parte meridionale della Prefettura di Hyogo; l'epicentro del terremoto, con magnitudo locale stimata

di 7.2, è stata localizzata a 15 km a nord dell’isola di Awaji (Figura 1a), con una profondità dell’ipocentro posta a

14.3 km al di sotto del livello del mare (Shibata et al., 1996).

A seguito del sisma, a Port Island sono state osservate evidenze di liquefazione, soprattutto nell’area

dell’isola realizzata nel corso della prima fase di costruzione, accompagnate da cedimenti verticali medi

dell’ordine dei 20 cm e valori di picco superiori ai 50 cm. I fenomeni di liquefazione sono stati tanto intensi che,

per quasi un’ora dopo il terremoto, è stato possibile continuare a osservare l’espulsione di materiali liquefatti

(Shibata et al., 1996). Grazie alla verticale accelerometrica posta in foro è stato possibile registrare la storia

accelerometrica dell’evento principale alle diverse profondità dei sensori (0, 16, 32 e 83 m).

Figura 1. Prefettura di Hyogoken in Giappone (a) e isola di Port Island con ubicazione dell'array verticale (b); la linea

tratteggiata separa le parti d'isola costruite le due differenti fasi.

3. ANALISI NUMERICHE

Le analisi numeriche hanno riguardato solo la parte più superficiale dell’array accelerometrico, compresa tra

0 e 16 m di profondità, in cui è presente il materiale di riporto “Masado”, granulometricamente ben assortito e

costituito da una frazione ghiaiosa del 55%, che ha liquefatto nel corso dell’evento sismico. La componente NS

del terremoto registrato a 16 m di profondità è stata adottata come azione sismica di riferimento alla base della

colonna di terreno esaminata (Figura 2c, d).

Figura 2. Registrazione accelerometrica (a) in superficie e a (c) 16 m di profondità e (b) spettri di risposta in accelerazione;

(d) colonna di terreno e profili di velocità delle onde di taglio, VS, (e) del numero di colpi SPT, NSPT e (N1)60cs.

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Ishihara et al. (1996) riportano i profili di velocità dell'onda di taglio, VS e SPT (Figura 2d, e), che sono stati

adottati nella definizione del modello geotecnico.

Le analisi numeriche sono state condotte mediante il codice di calcolo non lineare SCOSSA-PWP

(Tropeano et al., 2019) in cui è implementato il modello semplificato di sovrappressione interstiziale sviluppato

da Chiaradonna et al. (2018).

3.1 Calibrazione basata sui risultati di prove in sito

Il numero di colpi della prova SPT è stato opportunamente normalizzato e corretto (Figura 2f) per poter

essere utilizzato per la calibrazione dei parametri del modello di sovrappressione. La procedura adottata per la

calibrazione sulla base delle prove in sito è dettagliata in Chiaradonna et al. (2020) e richiede la definizione del

numero di colpi normalizzato, del contenuto di fine e dello stato tensionale efficace agente alla profondità media

dello strato considerato. La curva di resistenza ciclica, CRR-NL, e la curva del rapporto di sovrappressione

interstiziale, ru-N/NL ottenute dal processo di calibrazione sono riportate in Fig. 3a, b (in rosso).

Infine, il comportamento non lineare e dissipativo del terreno Masado è stato definito adottando il modulo di

taglio normalizzato G/G0 e il rapporto di smorzamento, D, in funzione delle deformazioni di taglio , proposto da

Kokusho ed Esashi (1981) per terreni ghiaiosi (Figura 3c, in rosso).

3.2 Calibrazione basata sui risultati di prove di laboratorio

La calibrazione del modello di sovrappressione PWP è stata effettuata sulla base delle prove cicliche e

dinamiche di laboratorio eseguite sul terreno Masado da diversi autori. La curva di resistenza ciclica modellata è

basata sui risultati sperimentali presentati da Cubrinovski et al. (2000), come descritto in Chiaradonna (2016). In

assenza di curve sperimentali specifiche per il terreno in esame (Chiaradonna, 2016), per la definizione della

curva ru-N/NL sono stati adottati i risultati di prove triassiali cicliche condotte sulle ghiaie di Messina da Flora e

Lirer (2013). Figura 3b riporta le curve adottate (in blu) e confrontate con le curve della precedente calibrazione.

Infine, il comportamento non lineare e dissipativo del terreno Masado è stato definito adottando le curve del

modulo di taglio normalizzato G / G0 e il rapporto di smorzamento, D, rispetto alle deformazioni di taglio ,

ottenute sperimentalmente sul terreno Masado mediante prove di taglio torsionale ciclico su provini ricostituiti e

indisturbati (Suetomi e Yoshida, 1998).

Il confronto tra le curve adottate nelle due procedure di calibrazione consente di rilevare sostanziali

differenze in particolare per la curva di resistenza ciclica, dove, a parità di numeri di cicli (NL), i valori di

resistenza ciclica CRR derivati da prove di laboratorio sono maggiori di quelli dedotti da prove in sito.

Figura 3. Terreno Masado:(a) curve di resistenza ciclica, (b) curve del rapporto di sovrappresione interstiziale, ru-N/NL e

(c) curve del modulo di rigidezza a taglio normalizzato e rapporto di smorzamento ottenute dalla procedura di calibrazione

basata su prove in sito (in rosso) e prove di laboratorio (in blu)

3.3 Risultati delle analisi e confronto

I risultati delle analisi numeriche sono riportati in Fig. 4 in termini di storie temporali di accelerazione e

spettri elastici di risposta in superficie e sono confrontati con la registrazione in superficie disponibile al sito.

Entrambe le simulazioni restituiscono una previsione soddisfacente se comparata con le previsioni fornite da altri

autori (Chiaradonna, 2016). Fermo restante l’incertezza circa la variabilità di tutti gli altri parametri assunti nelle

analisi (profondità del pelo libero della falda, condizione di propagazione monodimensionale, ecc.), l’adozione

dei dati sperimentali di laboratorio consente una migliore previsione della risposta sismica in superficie per il sito

in esame.

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Figura 4. Confronto fra la storia temporale di accelerazione registrata in superificie (in nero) e simulata da (a) analisi con

calibrazione da prove di laboratorio (in blu), e (b) da prove in sito (in rosso), e (c) in termini di spettri di risposta.

4. CONSIDERAZIONI CONCLUSIVE

La modellazione della risposta sismica di un sito liquefacibile, ampiamente studiato e ben caratterizzato dal

punto di vista geotecnico, è stata assunta a pretesto per verificare l’attendibilità di procedure di calibrazione di un

modello semplificato di sovrappressione interstiziale che consente l’esecuzione di analisi dinamiche in tensioni

efficaci. La calibrazione dei parametri costitutivi del terreno è stata eseguita preliminarmente ipotizzando la

disponibilità delle sole prove in sito e successivamente portando in conto anche i risultati delle prove di

laboratorio disponibili. A parità di tutti gli altri fattori necessari all’esecuzione di un’analisi dinamica (sequenza

stratigrafica, condizioni al contorno, azione sismica di riferimento), la modellazione del comportamento non

lineare e dissipativo dei terreni resta un punto cruciale nella previsione della risposta sismica di sito; una accurata

caratterizzazione geotecnica di laboratorio consente di migliorare la qualità della previsione.

4. RINGRAZIAMENTI

Il presente lavoro si colloca nell’ambito del progetto di ricerca PON-AIM: Programma Operativo Nazionale

Ricerca e Innovazione 2014-2020 - Fondo Sociale Europeo, Attrazione e Mobilità Internazionale dei Ricercatori.

5. BIBLIOGRAFIA

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