[논문 리뷰] Fragility curves for power transmission towers in Odisha, India, based on observed damage during 2019 Cyclone Fani

Surender V. Raj, Manish Kumar외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 06. 26.

Infrastructure Resilience and Vulnerability Analysis참고 문헌 18인용 수 9

한 줄 요약

이 연구는 인도 였라카 주의 고압송전철탑에 대해 토네이도 팔리(2019)의 관측된 손상 데이터를 활용하여 지역별 특화된 파손 위험 곡선을 개발한다. 이는 임의적 불확실성과 지식 부족에 기인한 불확실성(특히 바람 속도 추정 오차)을 모두 반영하여, 파손 및 기능 정지 위험 곡선을 구축하며, 이는 글로벌 기준과 잘 비교될 수 있다.

ABSTRACT

Lifeline infrastructure systems such as a power transmission network in coastal regions are vulnerable to strong winds generated during tropical cyclones. Understanding the fragility of individual towers is helpful in improving the resilience of such systems. Fragility curves have been developed in the past for some regions, but without considering relevant epistemic uncertainties. Further, risk and resilience studies are best performed using the fragility curves specific to a region. Such studies become particularly important if the region is exposed to cyclones rather frequently. This paper presents the development of fragility curves for high-voltage power transmission towers in the state of Odisha, India, based on macro-level damage data from 2019 cyclone Fani, which was obtained through concerned government offices. Two types of damages were identified, namely, collapse and partial damage. Accordingly, fragility curves for collapse and functionality disruption damage states were developed considering relevant aleatory and epistemic uncertainties. The latter class of uncertainties included that associated with wind speed estimation at a location and the finite sample uncertainty. The most significant contribution in the epistemic uncertainty was due to the wind speed estimation at a location. The median and logarithmic standard deviation for the 50th percentile fragility curve associated with collapse was close to that for the functionality disruption damage state. These curves also compared reasonably well with those reported for similar structures in other parts of the world.

연구 동기 및 목표

• 실제 손상 데이터를 활용하여 인도 예다카 주의 송전철탑에 대한 파손 위험 곡선을 개발한다.
• 특히 철탑 현장에서의 바람 속도 추정 오차를 포함한 지식 부족 불확실성을 정량화하고 파손 위험 모델링에 통합한다.
• 파손 및 부분 손상 상태를 구분함으로써 송전 인프라의 복원력을 평가한다.
• 실증 기반 파손 위험 모델을 활용하여 토네이도 발생 가능성이 높은 해안 지역에 대한 지역별 위험 및 복원력 평가를 가능하게 한다.
• 개발된 곡선을 글로벌 기준과 비교하여 구조적 유사성과 신뢰성 여부를 검증한다.

제안 방법

• 2019년 토네이도 팔리 이후 예다카 주의 송전철탑 전역에서 정부 자료를 통해 확보한 거시적 수준의 손상 데이터(붕괴 및 부분 손상)를 수집한다.
• 두 가지 손상 상태를 정의한다: (1) 구조적 붕괴 및 (2) 부분 손상에 의한 기능 정지.
• 바람 속도를 강도 척도로 사용하여, 지진 위험 분석(PSHA) 방식을 바람에 의한 손상에 적응 적용한다.
• 베이지안 추론을 활용하여 철탑 현장에서의 바람 속도 추정 오차 및 유한 표본 불확실성을 지식 부족 불확실성으로 통합한다.
• 강도 척도에 대해 로그정규분포를 가정하고 최대우도추정법을 사용하여 파손 위험 곡선을 校정한다.
• 불확실성 전파를 고려하여 제50 백분위수 파손 위험 곡선의 중앙값 용량 및 로그 표준편차를 정량화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인도 예다카 주의 고압송전철탑에 대한 파손 위험 곡선은 토네이도 팔리의 관측된 손상 데이터를 기반으로 어떻게 도출되었는가?
• RQ2 지식 부족 불확실성(특히 바람 속도 추정 오차)은 파손 위험 곡선 개발의 신뢰성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 올라카 주의 송전철탑에서 파손 및 기능 정지 손상 상태의 중앙값 용량과 산포도는 어떻게 비교되는가?
• RQ4 개발된 파손 위험 곡선은 세계 다른 지역에서 보고된 유사한 구조물의 곡선과 어느 정도 일치하는가?
• RQ5 다양한 불확실성 원천 중 어느 것이 파손 위험 모델링에서 전체 지식 부족 불확실성에 가장 큰 기여를 하는가?

주요 결과

• 제50 백분위수 파손 위험 곡선의 중앙값 용량은 파손 및 기능 정지 손상 상태 모두 유사하여, 고장 발생의 기준 바람 속도 임계치가 유사함을 시사한다.
• 두 손상 상태 모두 로그 표준편차가 유사하여, 두 상태 간 고장 반응의 변동성이 일관됨을 나타낸다.
• 지식 부족 불확실성의 가장 중요한 원천은 개별 철탑 현장에서의 바람 속도 추정 오차였으며, 이는 현장 특화 바람 데이터의 정확성이 중요함을 강조한다.
• 올라카 주에 대해 개발된 파손 위험 곡선은 세계 다른 지역에서 보고된 유사한 구조물의 곡선과 합리적인 일치를 보였으며, 지역 적용 가능성을 뒷받침한다.
• 임의적 불확실성과 지식 부족 불확실성을 모두 통합함으로써 파손 위험 곡선의 신뢰성과 현실성 향상이 이루어졌으며, 위험 및 복원력 평가에 유용하다.
• 이 연구는 실제 토네이도 손상 데이터를 기반으로 한 지역 특화 파손 위험 곡선이 토네이도 발생 가능성이 높은 지역에서의 인프라 복원력 모델링에 필수적임을 입증한다.