Perpustakaan Digital ITB

Kejadian strainburst dipengaruhi oleh kapasitas batuan dalam mengakumulasikan energi regangan elastik dan kemampuan sistem pembebanan di sekitar lubang bukaan dalam mengendalikan deformasi pasca-puncak. Meskipun demikian, kedua faktor tersebut selama ini umumnya dikaji secara terpisah. Penelitian ini mengintegrasikan Indeks Energi Regangan Elastik (WET) dan Strainburst Stiffness Factor (SSF) dalam pemodelan numerik dengan metode elemen hingga untuk mengevaluasi potensi strainburst pada terowongan batuan keras. Empat kasus terowongan yang dimodelkan adalah Chengchao dengan litologi diorite, Huize dengan litologi limestone dolomitic, Beiminghe dengan litologi skarn, dan Shanshandao dengan litologi granite. Simulasi numerik uji tekan uniaksial dengan skema loading-unloading dilakukan untuk memperoleh nilai Post-peak Characteristic Stiffness (PCS) dan WET, sedangkan pemodelan skala terowongan pada tujuh skema tegangan in situ dilakukan untuk memperoleh nilai konvergensi terowongan, Local Mine Stiffness (LMS), dan SSF. Hasil skala sampel menunjukkan bahwa diorite memiliki nilai PCS tertinggi (87,55 GPa) dan granite memiliki nilai WET tertinggi (16,2), menunjukkan bahwa kekakuan pasca-puncak dan kapasitas penyimpanan energi merupakan karakteristik yang berbeda. Klasifikasi kecenderungan rockburst berdasarkan kriteria Kidybi?ski (1981) menghasilkan hasil yang konsisten antara simulasi numerik dan pengujian laboratorium pada keempat litologi yang dimodelkan. Pada skala terowongan, peningkatan tegangan in-situ menyebabkan peningkatan konvergensi terowongan, penurunan LMS, dan peningkatan SSF. SSF berhasil mengidentifikasi potensi strainburst pada tiga kasus terdokumentasi, namun menghasilkan prediksi yang kurang sesuai pada kasus Beiminghe dimana nilai SSF menunjukkan potensi strainburst namun pada kondisi aktualnya tidak terjadi strainburst. Hasil ini menunjukkan bahwa SSF > 1 mengidentifikasi potensi strainburst berbasis kekakuan tetapi tidak menjamin terjadinya strainburst yang teramati. Interpretasi gabungan SSF dan WET dalam memprediksi potensi strainburst terbukti memberikan penilaian yang lebih komprehensif dibandingkan penggunaan parameter tunggal.