본 연구에서는 Gehring, CSM, NTNU 모델을 이용한 디스크 커터 수명 예측 방법과 각 모델이 가지는 특징을 살펴보았다. 디스크 커터 수명에 크게 영향을 주는 요소인 관입깊이, 암석의 일축압축강도, 마모지수의 변화가 각각의 예측 모델들에 미치는 영향을 분석하였다. 디스크 커터 수명은 1회전당 관입깊이에 선형적으로 증가하였고, 일축압축강도의 증가에 따라 감소하는 경향을 보였다. 마모지수인 CAI 값이 증가함에 따라 Gehring과 CSM 모델에서의 디스크 커터 수명은 감소하였으나, CLI 값이 증가할수록 NTNU 모델의 디스크 커터 수명은 증가하는 경향을 보였다. 그리고 실제 현장 자료를 이용하여 디스크 커터 수명을 상호 비교하였다.
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.
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.
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.
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.
성공적인 TBM의 적용을 위해 설계단계에서 TBM의 굴진성능을 사전에 예측하는 것이 매우 중요하다. 대표적인 TBM 굴진성능 예측모델 중의 하나인 NTNU 모델에서는 TBM의 시추코어를 활용한 세 가지 시험들로부터 얻어지는 DRI와 CLI에 근거히여 TBM의 굴진율과 디스크커터의 수명 예측이 가능하다. 본 연구에서는 NTNU모델의 기본 입력변수인 DRI와 CLI를 측정하는 NTNU 시험방법과 국내에서 구축된 NTNU 시험장비를 소개하고, 구축된 장비를 사요하여 측정된DRl와 CLI를 일축압축강도, 석영함유량 등익 암석 특성과 비교 분석하여 각각의 상관관계를 도출하였다. 마지막으로 NTNU의 시험 데이터베이스와의 비교를 통하여 국내에서 수행된 NTNU 시험결과의 신뢰성을 확인하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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