터널과지하공간 (Tunnel and Underground Space)

  • 제19권3호
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  • Pages.236-247
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  • 2009
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  • 1225-1275(pISSN)
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  • 2287-1748(eISSN)
한국암반공학회 (Korean Society for Rock Mechanics and Rock Engineering)
권호 표지

암반공학시스템과 수치해석을 이용한 저심도 암반터널에서의 붕락 발생 가능성 평가

Evaluation of Cave-in Possibility of a Shallow Depth Rock Tunnel by Rock Engineering Systems and Uumerical Analyses

  • 김만광 (서울대학교 에너지시스템공학부) ;
  • 유영일 (서울대학교 에너지시스템공학부) ;
  • 송재준 (서울대학교 에너지시스템공학부)
  • 발행 : 2009.06.30
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초록

도심지에서의 인구 및 시설물 과밀화 현상으로 인해 지하 공간의 효율적 활용 문제가 대두되고 있으며, 이에 대한 해결책으로 저심도 지하공간의 개발이 증가되고 있다. 그러나 저심도 터널 굴착시 예상치 못한 붕락 문제도 함께 증가하고 있으므로, 터널 붕락으로 인한 인명과 재산의 피해를 줄이기 위해서는 굴착 개시전에 암반거동 유형을 파악하고 분류하는 것이 필요하다. 특히 붕락(cave-in)의 경우 낙반이나 소성변형보다 발생규모가 크고 빠르게 일어나는 특징이 있으므로 이에 대한 대비책이 마련되어야 한다. 본 연구에서는 7가지의 매개변수-일축압축강도, 암질지수, 절리면 상태, 응력 상태, 지하수, 지진 및 진동, 터널 폭을 이용하여 붕락 거동 유형을 파악하고자 하였다. 이러한 매개변수로부터 붕락 거동을 예측하기 위해서는 현장 사례로부터 충분한 자료를 확보하여야하나 현장자료의 부족 등의 현실적인 한계를 고려하여 7가지 매개변수들간의 상호영향성과 가중치를 산정하기위해 전문가 집단의 의견과 암반공학시스템의 원리를 이용하였다. 그 결과로 저심도 암반터널에서의 붕락 거동 지수를 서울 지하철 9호선 000구간에 적용하였다. 한편 288가지 경우의 불연속체 해석을 통해 붕락 발생 유무를 확인하였고 이를 붕락 거동 지수와 비교하였다. 또한 로지스틱 회귀분석을 통해 도출된 회귀식으로 지보패턴별 파괴확률을 산출하였고 이를 붕락 거동 지수와 비교하였다.

Overpopulation has significantly increased the use of underground spaces in urban areas, and led to the developments of shallow-depth underground space. Due to unexpected rock fall, however, it is very necessary to understand and categorize the rock mass behaviors prior to the tunnel excavation, by which unnecessary casualties and economic loss could be prevented. In case of cave-in, special attention should be drawn since it occurs faster and greater in magnitude compared to rock fall and plastic deformation. Types of cave-in behavior are explained and categorized using seven parameters - Uniaxial Compressive Strength (UCS), Rock Quality Designation (RQD), joint surface condition, in-situ stress condition, ground water condition, earthquake & ground vibration, tunnel span. This study eventually introduces a new index called Cave-in Behavior Index (CBI) which explains the behavior of cave-in under given in-situ conditions expressed by the seven parameters. In order to assess the mutual interactions of the seven parameters and to evaluate the weighting factors for all the interactions, survey data of the experts' opinions and Rock Engineering Systems (RES) were used due to lack of field observations. CBI was applied to the tunnel site of Seoul Metro Line No. 9. UDEC analyses on 288 cases were done and occurrences of cave-in in every simulation were examined. Analyses on the results of 288 cases of simulations revealed that the average CBI for the cases when cave-in for different patterns of tunnel support was estimated by a logistic regression analysis.

키워드

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