Alluvial soil is one of the most difficult grounds for tunneling works due to the insufficient ground strength and excessive ground water inflow. Dduk island in Seoul has a wide alluvium developed by two rivers, Han and Jung-Ryang. Subway tunnel of $\bigcirc\bigcirc$ line planed across Dduk island has highly poor ground conditions due to small cover and deeply developed alluvium. Moreover, much part of this tunnel is located parallel to the bridge foundations of another railway with a small horizontal distance. Original design was done in 2002 and construction has been in progress. During the construction, tunnel design has been partly changed and adjusted for the complex ground condition and the demand from related organizations. This paper intend to introduce the urban tunnel design and construction in alluvial soils. This line could be divided three sections(A, B, C) according to ground and adjacent conditions. Section A is featured by mixed tunnel faces consisted with alluvial soils and weathered or weak rocks. The feature of section B is that tunnel underpasses near the bridge foundations of another subway. Lastly, section C with a very short length is the most difficult construction conditions due to the small cover, poor ground, obstacles on and underneath ground surface.
암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다.
복잡한 지층 및 지질구조 특성을 보이는 대규모 절취사면의 경우 설계 시의 조사 및 시험의 한계성 등으로 인하여 지반특성파악 및 설계정수의 산정이 어려워 시공 중 사면활동이 빈번하게 발생하고 있다. 이러한 경우 시공 중 절취상태에서 지반특성에 부합된 최적의 조사 및 분석 과정을 통하여 합리적인 대책방안을 강구해야 한다. 본 연구에서는 변성퇴적암류로 구성된 현존 국내 최대 규모의 대절토사면 (연장520 m, 최대절취고 약 122 m, 최대법면길이 약 212 m)을 대상으로, 활동이력분석과 시공 중 지반조사를 통하여 사면의 붕괴원인분석에 관한 시공사례연구를 실시하였다. 원설계 시 대상사면의 경사는 발파암 기준 1:0.7을 적용하여 일부 시공하였으나 절취과정에서 지질요인, 강우 등 안정성을 저해하는 제반 요인에 의하여 다수의 지반활동이 발생하였으며, 계속적인 지반활동으로 인하여 대규모 산사태가 예상되는 매우 위험한 지반상태를 나타내고 있어. 이에 총 3차의 설계변경을 통해 사면의 장기 안정성을 확보하였다. 이러한 사례연구를 통하여, 본 지반조건과 유사한 지질 및 불연속면 특성을 나타내는 암반사면에 대한 안정성 분석, 평가 및 대책방안 수립을 위한 참고 자료가 되기를 기대한다.
국내에서는 현장에서 사용되고 있는 록볼트 공법에 대하여 여러가지 연구가 진행 중이다. 대규모 사면이나 터널, 암반구조물의 불안정한 지반을 새로운 평형상태로 유지시키기 위한 지보재로서 그라운드앵커, 록볼트가 있다. 이에 본 연구에서는 현재 가장 널리 이용되고 있는 지보재인 록볼트를 대상으로 원형 모형토조를 이용하여 실내 인발시험을 수행하여 지보재의 특성을 분석하였다. 최대인발하중의 변화 양상을 살펴보기 위해 수행한 록볼트에 대한 인발시험의 결과를 보면 인발시험 횟수에 관계없이 거의 일정함을 보였는데, 이것은 지보재가 최대인발하중에 도달할지라도 록볼트와 충전재 사이에 파괴가 거의 일어나지 않으므로 일정한 최대인발하중을 보이는 것으로 판단되며 금회 실내시험에서 충전재는 콘크리트와 토사로 채워져 있다. 주요 지보재인 록볼트의 충전재를 인공적인 재해를 방지하도록 설치한다. 본 논문에서는 록볼트 충전재인 그라우트재가 흘러내리는 것을 방지하기 위한 밀봉패커를 개발하였으며 그로 인한 터널과 사면에서 시공 시 적용성과 역할을 평가하였다.
본 연구는 Shield TBM의 챔버 내 교반봉의 영향범위 및 배토효율 향상을 위한 기초연구이다. 현재 국내Shield TBM의 연구에 있어 디스크 커터, 커터 비트, 세그먼트에 관한 연구는 많이 이루어져 있다. 하지만 Shield TBM 굴착 시 막장면에서 유입되는 토사 및 암반들을 교반시켜 스크류 컨베이어로 배토시키는 연구는 해외에 비해 미비하다. 본 연구에서는 기존 Shield TBM 챔버를 축소모형으로 제작하여 실험을 진행하였다. 챔버 내부는 크기(4 mm, 6 mm, 8 mm, 10 mm)와 색(검은색, 흰색, 빨간색, 파란색)이 다른 시료를 사용해 층을 형성하였다. 이에 대하여 RPM과 교반봉의 형상 및 크기에 차이를 두어 실험을 진행하였다. 또한 중력의 방향이 교반 효율에 끼치는 영향을 파악하기 위하여 축소모형을 세웠을 때와 눕혔을 때의 교반 차이를 확인해 보았다. 이는 중력방향의 차이 외의 다른 조건은 모두 동일하게 진행하였다. 본 실험을 통해 챔버모형의 설치 방향, 내부의 교반봉 크기 및 형상, RPM에 따른 교반효과 및 Torque를 파악하였다. 교반효과 및 Torque를 비교 검토한 결과 교반봉의 형상 및 크기는 시료의 교반에 영향을 끼치며, 중력방향은 Torque에 영향을 끼치는 것을 확인하였다.
디스크커터 내부부품의 손상과 관련된 원인은 씰(seal)부의 손상으로 인한 윤활유 부족, 토사 및 수분의 침투, 과부하, 과열, 조립문제, 소재문제 등이 있으며 손상 정도에 따라 디스크커터의 작동여부, 즉 회전이 가능한지가 나타난다. 따라서 디스크커터 회전문제에서의 핵심은 베어링의 작동여부라고 할 수 있다. 본 연구는 TBM의 굴착도구인 디스크커터의 재활용에 도움이 되고자 현장 적용된 디스크커터를 회수한 후 분해하여 내부부품을 조사하고 분석하였다. 그 결과, 허브의 부하영역에서의 스크래치는 재활용을 위해 가공작업이 필요한 것으로 나타났으며, 플로팅 씰의 래핑면과 오일상태는 재활용을 위한 성능파악에 필요한 시험으로 판단되었다. 특히 플로팅 씰은 베어링의 정상작동여부에 중요한 영향을 미치는 부품으로 파악되었다. 그 외의 베어링, 샤프트, 씰 리테이너에서는 특이사항이 없는 것으로 나타났다.
개별요소법(Discrete Element Method, DEM)은 다수의 작은 입자들의 운동 및 상호영향을 계산하여 시스템의 거동을 해석하는 수치해석법으로써, 실제 화학공학, 약학, 토목공학, 재료과학, 식품공학 등 다양한 산업현장에서 적용되고 있다. 본 연구에서는 DEM 기법에 근거한 입자 역학 전용 해석 상용 소프트웨어를 사용하여 스포크타입 토압식 쉴드TBM 굴착성능을 평가하기 위한 예비 해석을 수행하였다. TBM에 대한 해석은 커터헤드의 회전속가 다른 2가지 조건에 대해 수행되었다. 해석을 진행하는 동안 커터헤드면에 작용하는 저항 토크, 커터헤드면과 쉴드면에 작용하는 압축력, 스크루 오거를 통해 배출되는 토사의 양을 검토하였다. 해석을 통해 DEM 해석을 이용한 TBM 장비 모델링의 적용성을 검토하였다.
최근 AI 기술의 발전과 정립으로 자동화 분야에서 머신러닝 기법의 활용이 활발하게 이루어지고 있다. 머신러닝 기법의 활용에 있어 중요한 점은 데이터 특성에 따라 적합한 알고리즘이 존재한다는 점이며, 머신러닝 기법 적용을 위한 데이터세트의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 기반으로 하천 하부의 토사지반을 통과하는 토압식 쉴드TBM 터널 구간의 지반정보와 굴진정보를 사용하여 토압식 쉴드TBM의 굴진율을 예측하였다. 선형회귀모델에서 모델의 통계적인 유의성과 다중공선성에서는 문제가 없었으나 결정계수가 0.76으로 나타났고 앙상블 모델과 서포트 벡터 머신에서는 0.88이상의 예측성능을 보여, 분석한 데이터세트에서 토압식 쉴드TBM 굴진성능예측에 적합한 모델은 서포트 벡터 머신임을 알 수 있었다. 현재 도출된 결과로 볼 때, 토압식 쉴드TBM의 기계데이터와 지반정보가 포함된 데이터를 활용한 굴진성능 예측 모델의 적합성은 높다고 판단된다. 추가적으로 지반조건의 다양성과 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 Terzaghi 수정표, Terzaghi 이론식과 본 논문에서 제안하고자 하는 지반-라이닝 상호 작용(Groundining Interaction) 모델을 적용하여 다양한 암반등급, 토피고 및 측압계수($K_0$)의 변화에 따라 콘크리트 라이닝에 작용하는 이완하중의 영향을 비교분석 하였다. 본 연구 결과, Terzaghi 수정표는 토피고와 측압계수의 영향을 반영할 수 없었으며 Terzaghi 이론식은 토피고와 측압계수의 영향은 적으며 연암 및 토사지반에서만 적용이 가능하였다. 지반-라이닝 상호작용(G.L.I) 모델은 다양한 암반등급에서 적용 가능할 수 있었으며 토피고와 측압계수의 영향까지도 고려할 수 있었다. 특히, G.L.I 모델은 Terzaghi 방법에 비해 풍화토 지반에서 최대 약 30% 정도의 이완하중 감소효과가 있었으며, 특히 40m이하 저토피와 측압계수 1.0이상일 경우 효과가 높았다.
본 논문에서는 수치해석적인 기법을 이용하여 지하철 주변 지반의 진동레벨 감쇠에 대한 연구를 수행하였다. 해석 결과 터널이 토사지반에 있을 경우 지반진동에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 지반의 물성치로 나타났고, 암반에 있을 경우 가장 큰 영향을 미치는 것은 암반의 물성치로 나타났다. 또한, 진동원과의 연직면에서 떨어져 있는 각도를 기준으로 영향범위를 산정한 결과, 대부분의 해석 결과에서 연직면에서 $30^{\circ}$ 이내에 있을 경우 진동레벨의 감쇠 현상은 크지 않은 것으로 판단되었고, $40^{\circ}$ 이상이 되면 진동레벨은 급격히 감소하는 경향이 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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