TBM (Tunnel Boring Machine)이 터널 산업에 도입된 이후로 안전성과 친환경의 이점으로 TBM의 사용이 전 세계적으로 증가하였다. 암반 및 토사 지반을 굴착하는 TBM 터널에서의 주요 비용 중 하나는 손상되거나 마모된 커터의 교체로 볼 수 있다. 커터의 교체는 시간과 비용에 큰 영향을 끼치는 작업이며 TBM 가동률과 굴진율을 크게 감소시킬 수 있다. 따라서 커터의 수명을 정확하게 평가하는 것은 공기와 비용의 측면에서 매우 중요하다. 그러나 복합 지반을 포함하여 토사 구간, 암반구간에서 커터 마모에 대한 예측은 매우 복잡하고 명확하지 않다. 이에 따라 커터 마모에 대한 다양한 예측 모델이 개발 및 도입되었지만 이러한 불확실성으로 인해 가변적인 결과를 나타낸다. 본 연구에서는 커터 마모 예측 모델을 제시하기 보다는 커터 교체의 설계 및 시공 사례 연구를 소개하고 분석했다. 커터는 지반 조건, TBM 장비 및 운전의 영향을 많이 받으므로 불확실성과 한계를 감안하면 신뢰성 있는 예측 모델을 제안하는 것은 매우 어렵기 때문에 오히려 실제 사례를 분석하고 이에 대한 자료 공유가 더 실용적이다. 커터 교체에 대한 예측과 결과 간의 차이를 확인하고 심도 있게 분석하였다.
TBM의 굴착효율을 높이는 가장 중요한 인자인 디스크커터와 커터비트는 커터헤드 설계 및 시공 시 핵심요소로 지반조건에 맞는 디스크커터의 배치, 간격, 개수, 크기, 재질 등은 TBM 공사의 성패를 좌우한다. 또한, 디스크커터는 대표적인 소모성 부품으로 교체횟수에 대한 정확한 예측이 수반되지 않으면, 공사비는 물론 공사에 막대한 지장을 초래 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 대구경 이수식 쉴드TBM 현장에 대하여 설계 시 산정된 디스크커터의 교체횟수와 실제 시공 시 발생한 디스크커터의 마모깊이 및 교체위치에 대하여 현장데이터를 분석하여 비교·연구하였다. 정량적인 비교를 위하여 일정한 굴진데이터를 나타내는 구간에서 지반에 따라 풍화토/풍화암, 연암, 경암으로 나누어 구분하였으며, 디스크커터의 위치에 따라 동심원의 궤적이 다르므로 위치에 따라 비교분석 하였다.
본 연구에서는 쉴드 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널 디스크 커터의 적절한 교체 시기를 예측하기 위한 방법으로 머신러닝 기법을 사용한 방법을 제안하였으며, 이를 위해 국내 기 시공된 쉴드 TBM 현장의 데이터를 이용하여 다양한 머신러닝 알고리즘 중 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 예측 모델을 구축하고 그 성능을 평가하였다. 지반 조건별 디스크 커터의 마모와 높은 상관성을 갖는 TBM 기계 데이터와 디스크 커터 교체 이력을 분류하고, 이들을 SVM의 변수로 사용하여 3종류의 분류 함수를 적용하여 각각 학습을 한 후 예측을 수행한 결과, 각 지반 조건에 대해서 3종류의 SVM 분류 함수 중 전체적으로 RBF (Radial Basis Function) SVM의 예측성능이 가장 우수하며(평균적으로 80%의 정확도, 10% 오분류율), 지반 조건별로 구분 시 디스크 커터 교체 데이터의 수가 많을수록 예측 결과가 좋은 것으로 나타났다. 향후 많은 데이터를 축적하고 이를 모두 활용하여 학습모델을 지속적으로 발전시켜 나간다면 이와 같은 디스크 커터 교환주기를 예측하기 위한 머신러닝 기법의 실무 적용성이 매우 클 것으로 기대한다.
TBM의 주요 절삭도구인 디스크커터는 과다하게 마모되거나 손상된 경우 적절한 시기에 교체되어야 한다. 일반적으로 커터의 교체여부를 판단하기 위해서 작업자가 커터헤드 챔버의 내부로 접근하여 디스크 커터의 상태와 마모량을 계측하고 있다. 하지만 커터헤드(cutterhead) 챔버(chamber) 내부는 작업자에게 열악한 조건일 경우가 많아 작업자의 안전과 관련한 이슈가 있으며, 인력에 의해서 계측이 이루어짐에 따라 계측치의 오차도 발생하는 것으로 보고되고 있다. 이러한 한계점을 극복하고자 현재 해외에서는 디스크커터의 마모정도를 계측센서를 통해 굴착 중에 실시간으로 측정하기 위한 기술의 개발이 활발하게 이루어지고 있으며, 본 연구에서는 현재까지 해외의 문헌을 통해 보고되고 있는 TBM 디스크커터의 마모량 계측에 관한 연구현황에 대하여 소개하고자 하였다. 여러 형식의 센서가 디스크커터의 마모계측을 위해 활용되고 있으며, 향후 국내에서도 유사한 기술의 개발이 이루어지는 경우에 유용한 참고자료가 될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 국내 터널에서 지속적으로 증가하고 있는 쉴드 TBM 공법의 주된 굴착도구는 디스크 커터로 굴진과정에서 자연스럽게 마모가 발생하고 이는 TBM의 굴진효능을 현저히 저하시키기 때문에 적절한 시기에 교체하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 디스크 커터 교체 여부를 판단할 수 있는 예측 모델을 머신러닝 기법을 사용한 방법으로 제안하였다. 이를 위해 국내 기 시공된 쉴드 TBM 현장의 데이터 중 디스크 커터 소모에 상관성이 높은 굴진데이터(TBM 기계데이터, 지반정보 등)와 교체이력을 입력데이터로 사용하여 다양한 머신러닝 분류기법 중 서포트 벡터 머신, 최근접이웃 알고리즘, 의사결정트리 알고리즘을 사용하여 최적의 예측 모델을 구축하고 모델의 성능을 평가하기 위하여 분류성능평가 지표로 비교 분석하였다.
TBM 디스크 커터는 굴착 과정에서 마모되고 손상되므로 적절한 시기에 교체되어야 한다. 현재 디스크 커터의 교체 여부는 작업자가 커터헤드 챔버의 내부로 들어가 마모량과 상태를 직접 확인하여 결정하는 것이 일반적이다. 이러한 경우 작업자는 항상 위험한 환경에 노출될 뿐만 아니라 인력에 의한 계측 오류가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 디스크 커터의 마모량을 실시간으로 계측하는 기술을 개발하고자 하였다. 일련의 시험을 통해 자기센서를 마모 측정 센서로 결정하였으며, 무선통신모듈, 전원, 데이터 처리 보드 등을 종합한 실시간 디스크 커터 계측시스템을 개발하였다. 또한 개발된 계측시스템을 실제 TBM 굴착환경에 적용하여 계측 정확도와 안정성을 검증하였다.
디스크 커터는 과다하게 마모되거나 손상되는 경우 회전이 불가능하거나 효율적으로 암석을 절삭하는 것이 불가능하다. 따라서 디스크 커터의 마모정도에 따라 교체주기를 적절하게 관리하는 것이 매우 중요하다. 일반적으로 디스크 커터의 교체주기를 결정하기 위해서 인력에 의한 정기적인 계측을 수행한다. 이러한 인력에 의한 디스크 커터의 계측은 작업자의 안전과 관련한 이슈가 있고, 부정확한 계측결과를 가져올 수도 있다. 이러한 이유로 해외에서는 디스크 커터의 마모정도를 센서를 통해 실시간으로 측정하기 위한 기술의 개발이 이루어지고 있으며, 디스크 커터의 마모량 계측에는 초음파 센서, 와전류 센서, 자기 센서 등이 활용된다. 본 연구에서는 TBM 디스크 커터의 마모량을 실시간으로 계측하기 위한 와전류 센서의 적용성을 평가하였다. 와전류 센서의 거리 계측정확도를 실험실 모사시험을 통해 평가하였고, 특히 디스크 커터가 노출될 수 있는 챔버 내 여러 환경조건에서의 계측정확도를 비교하였다. 최종적으로는 17인치 디스크 커터를 활용하여 와전류 센서의 계측 정확도를 검증하였다.
철도망 구축이 확대되는 추세 속에 도심지나 한강을 통과하기 위해 TBM 굴착공법 적용사례가 증가하고 있다. 특히, 도심지나 한강하저를 통과하는 경우 불량한 지반 및 지하수조건을 조우하게 되며 안정적인 굴진 및 커터교체(Cutter Head Intervention, CHI)를 위해서 그라우팅을 적용하고 있다. 본 논문에서는 TBM 굴착공법을 적용한 철도 터널 시공 시 적용한 그라우팅에 대하여 소개하고자 한다. 특히, CHI를 위해 그라우팅을 수행한 사례에 대한 소개나 분석이 많지 않은 것으로 판단하여 CHI를 위한 그라우팅 범위산정, 수행결과, 고찰 및 제언(Lessons Learned)을 기술하고자 한다. 그라우팅은 막장안정성을 확보하는 목적이 있으며, 작업위치에 따라 지상(수직)그라우팅과 TBM 장비 내에서 수행하는 갱내 그라우팅으로 나눌 수 있다. 갱내그라우팅을 수행한 결과 공기 및 보강효과 측면에서 지상(수직) 그라우팅에 비해 비효율적이라고 판단되어 지상그라우팅으로 계획을 변경하였다. 한강하저 구간의 경우 슬러지 발생으로 인한 환경오염, 주입재 유실 등이 우려되어 고압분사그라우팅을 적용할 수 없었으며 대안으로 수중불분리 주입재를 적용한 저압그라우팅을 적용하였다. 육상구간은 지상 작업부지를 확보할 수 있어 고압분사그라우팅을 적용하였다. 실제 그라우팅을 수행한 결과를 소개함으로써 향후 쉴드 TBM을 적용한 터널 시공 중 CHI 시 지반조건에 따른 적합한 그라우팅 공법 및 방법을 결정하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
쉴드터널 공사에 있어서 커터도구의 절삭능력은 터널시공의 성패를 좌우하는 주요 변수이기 때문에 지반에 적합한 커터도구의 형상, 규격 및 재질의 선정은 무엇보다 중요하다. 1818년 쉴드공법 발명 이래 암반에 대한 커터도구는 많은 실험과 연구를 통해 발전해 왔으나, 풍화토 및 풍화암 지반에서의 커터도구에 대한 연구는 미진한 상황이다. 본 논고에서는 쉴드공법으로 설계된 서울지하철 7호선 연장 703공구 구간중 최대연장 920m의 풍화대 지반에 대하여 굴착중 커터도구의 무교체 시공과 굴착효율 증진을 위한 커터의 선정을 위하여 커터의 형상 및 재질에 대한 비교 분석을 하였으며, 그 선정사유에 대하여 소개하였다. 또한 국내외로 연구가 미진하였던 풍화토 및 풍화암 지반에서의 커터 마모량 평가방법을 제시하여 설계의 타당성을 검증하였으며, 특히 해외의 시공사례에 대한 분석을 통하여 커터 종류에 따른 지반별 마모계수를 제시하였다.
본 논문은 TBM을 이용한 터널 굴착에서 커터의 마모 및 파손, 그에 따른 굴착속도 저하와 커터교체에 따른 공기 지연 등으로 인하여 프로젝트 전반에 심각한 영향을 미치는 전석층 지반 터널링에 관한 내용으로, 매우 조밀하고 단단한 상태의 점토지반에 강한 강도를 지니는 암석을 포함하는 싱가포르 포트캐닝 볼더베드(Fort Canning Boulder Bed, FCBB)에서의 터널링 경험을 바탕으로 볼더층을 통과하게 되는 토압식 쉴드TBM의 설계 및 시공 시 고려해야 할 주요 사항 및 볼더지반에서의 커터 마모 및 파손 특성, 점토 및 암석이 혼재된 지반에서의 쏘일 컨디셔닝 등의 내용을 기술하였으며, 향후 유사 지반에서의 터널링 프로젝트에 참고가 되길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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