• 터널과지하공간
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• 제22권4호
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• pp.284-295
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• 2012

본 연구에서는 암석 절삭 장비의 마모에 직접적인 영향을 주는 인자인 암석의 마모도(abrasiveness) 측정에 관한 연구를 수행하였다. 몇 가지 방법 중 세르샤 마모 시험(Cerchar abrasiveness test)을 통하여 암석의 마모도에 영향을 미치는 인자를 확인하고 효율적인 시험을 수행하기 위한 조건들을 연구하였다. 국내 19종 암석에 대한 시험 결과를 통하여, 세르샤 마모 지수(CAI, Cerchar Abrasiveness Index)에 영향을 미치는 암석의 역학적 물성(단축압축강도, 간접인장강도, 탄성계수, 포아송비, 공극률, 쇼어경도)과의 상관관계를 찾아보았고 X선 회절 분석을 통하여 암석의 구성 광물 중 마모도에 가장 큰 영향을 미치는 석영 함량, 등가 석영 함량과의 관계도 확인하였다. 그 결과로 암석의 입자 결합 특성보다 광물의 특성이 CAI에 영향을 더 미치는 것으로 관찰되었고, 단축압축강도와 등가 석영함량의 함수로 CAI를 예측하는 모델을 제시하였으며 핀의 경도가 커질수록 CAI값이 선형적으로 작아짐을 확인하였다. 수치해석적 연구를 통해 세르샤 마모 시험을 모사한 결과 초기 긁힘 거리에서 대부분의 마모가 발생함을 확인하였고 하중이 증가할수록 CAI값이 증가함을 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.475-488
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• 2017

암반용 TBM 공사에서 디스크 커터의 마모도 예측은 설계 및 시공 단계에서 정확한 공사비와 공사기간을 추정하는데 중요한 요소이다. 디스크 커터 마모도 예측에 널리 사용되고 있는 방법으로는 CSM 모델, 노르웨이 NTNU 모델, Gehring 모델이 있으며, 이들 모델은 각각 세르샤 시험, NTNU 시험 결과로부터 도출된 디스크 커터의 마모지수와 수명 지수를 활용하고 있다. 세르샤 시험은 금속 핀을 이용하여 일방향으로 마모를 발생 시키기 때문에 광물 입자크기나 암석의 이방성에 따라 결과의 편차가 큰 것으로 조사되었다(SINTEF, 2013). 한편, NTNU 시험의 경우에 시료 성형을 위한 사전 작업이 필요하기 때문에 수행 완료까지 2~3일의 기간이 소요된다. 본 연구에서는 금속 디스크의 회전과 이와 직교되는 방향으로 이동하면서 양방향 마모를 발생시켜 마모시험 결과의 편차를 줄이고, NTNU 시험 대비 별도의 시료성형이 필요 없어 소요 시간을 1~2시간으로 단축할 수 있는 새로운 디스크 커터 마모도 예측시험과 이를 이용한 마모지수를 제안하였다. 제안된 마모 지수는 동일 암석을 이용한 세르샤 시험과 NTNU 시험결과와 비교하여 높은 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 또한 국내 외 TBM 현장의 암석 시편을 이용하여 시험결과와 현장의 실제 디스크 커터 마모량을 비교 검증하였으며, 95%의 높은 결정계수를 확인하였다. NAT 시험은 신속하게 시험 수행이 가능하고, 시험 결과로부터 제안된 마모지수가 높은 신뢰수준을 보이는 것으로 판단되어 향후 활용도가 높을 것으로 기대한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권1호
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• pp.39-58
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• 2024

TBM (Tunnel boring machine)은 터널 굴착 과정에서 여러 디스크 커터를 이용하여 암석을 절삭한다. 디스크 커터는 암석과의 지속적인 접촉과 마찰로 인해 마모된다. 디스크 커터의 표면이 마모되면 절삭 능력이 감소하고 굴착 효율이 떨어진다. 암석의 마모성은 디스크 커터 마모에 큰 영향을 미친다. 높은 마모도를 가진 암석은 커터에 더 큰 마모를 일으키며, 이는 디스크 커터의 수명을 단축시킨다. 세르샤 마모지수(Cerchar abrasivity index, CAI)는 암석의 마모성을 평가하는데 널리 사용되는 지표로 CAI는 암석의 마모특성을 나타내며, 디스크 커터의 수명과 성능 예측에 필수적인 요소로 인식되고 있다. 본 연구의 목적은 암석의 강도, 암석학적 특성과 선형회귀, 머신러닝 기법을 이용하여 CAI를 효과적으로 추정하는 새로운 방법을 개발하는 것이다. 문헌 조사를 통해 CAI, 일축압축강도, 압열인장강도, 등가석영함량이 포함된 데이터베이스를 구축하고 파생변수를 추가하였다. 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 다중선형회귀분석을 위한 입력변수를 선정하였고, 머신러닝 모델의 입력변수는 변수중요도 분석을 통해 선정하였다. 머신러닝 예측모델 중 Gradient Boosting 모델의 예측 성능이 가장 높게 나타나 최적의 CAI 예측 모델로 선정되었다. 마지막으로 본 연구에서 도출한 다중선형회귀분석과 Gradient Boosting 모델의 예측 성능을 선행연구들의 CAI 예측모델과 비교하여 연구 결과의 타당성을 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제16권2호
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• pp.237-248
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• 2014

TBM의 사양을 설계하고 굴진성능을 예측할 때 실대형 선형절삭시험을 통하여 설계변수를 획득하는 것이 매우 효과적인 방법인 것으로 알려져 있다. 하지만 선형절삭시험을 위해서는 대형 시편을 획득하고 큰 하중용량의 시험을 수행하는 과정에서 상당한 비용과 노력이 소모된다는 단점이 있다. 따라서 선형절삭시험을 대체하는 경험적 예측 모델, 즉 CSM모델과 NTNU모델을 사용하여 몇 가지 지수를 산정하고 이로부터 설계변수를 추정하는 경우가 많다. 본 연구에서는 압입시험 및 세르샤 마모시험을 이용하여 TBM의 사양(추력, 토크)과 굴착에 따라 소요되는 디스크 커터의 개수를 추정하는 방법에 대하여 고찰하였다. 압입시험과 세르샤 마모시험은 TBM의 설계 변수를 추정하기 위한 유용한 시험법이나 그 활용법이 연구 되고 있지 못한 실정이다. 이 연구에서는 압입시험과 세르샤 마모시험결과를 간단한 형태의 지수형태로 도출하고 이를 선형절삭시험 및 실제 굴진자료와 비교하여 상관관계를 도출하고 이로 부터 디스크 커터의 작용력 및 수명을 예측하였다. 또한 이 일련의 계산 과정을 프로그램화 하였으며, 터널의 연장 정보, TBM의 기계정보, 구간별 암석의 물성을 입력변수로 하여 구간별 굴진율과 TBM 사양 및 운영조건, 디스크 커터의 소모개수를 예측할 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.594-609
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• 2023

TBM 공법은 굴착면 안정성 확보 및 주변환경에 비치는 영향을 최소화하기 때문에 도심지나 하·해저터널 등에서 적용 사례가 증가하는 추세이다. 디스크 커터의 수명을 예측하는 대표적인 모델 중 NTNU모델은 커터수명지수(Cutter Life Index, CLI)를 주요 매개 변수로 활용하지만 복잡한 시험절차와 시험장비의 희귀성으로 측정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 다중선형회귀분석과 트리 기반의 머신러닝 기법으로 암석물성을 활용하여 CLI를 예측하였다. 문헌 조사를 통해 암석의 일축압축강도, 압열인장강도, 등 가석영함량과 세르샤 마모지수 등을 포함한 데이터베이스를 구축하였고 파생변수를 계산하여 추가하였다. 다중선형회귀분석은 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 입력 변수를 선정하였고 머신러닝 예측 모델은 변수 중요도를 기반으로 입력 변수를 선정하였다. 학습용과 검증용 데이터를 8:2로 나누어 모델 간 예측 성능을 비교한 결과 XGBoost가 최적의 모델로 선정되었다. 본 연구에서 도출된 다중선형회귀모델과 XGBoost모델을 선행 연구와 예측 성능을 비교하여 타당성을 확인하였다.