EPB TBM의 굴진을 수치적으로 해석하기 위해 개별요소법(DEM, discrete element method), 유한요소법(FEM, finite element method), 유한차분법(FDM, finite difference method) 등과 같은 다양한 수치해석 기법이 적용되어 왔다. 본 논문에서는 이중 개별요소법과 유한차분법을 연계하는 방식을 채택하여 EPB TBM 굴진해석 모델링 방법을 제시하였다. 제시한 개별요소법-유한차분법 연계 TBM 굴진해석 모델에서 TBM이 굴착하는 굴착부는 개별요소법을 적용하였으며, 입자 접촉 물성치의 경우 일련의 삼축압축시험을 통해 교정하였다. 굴착부 주변지반은 유한차분법을 연계시켜 정지토압계수를 고려하여 굴착부에 수평지중응력을 구현할 수 있도록 하였다. 또한, 이를 통해 소요 입자 개수를 감소시켜 모델의 해석효율을 증대시켰다. 본 논문에서 제시한 수치해석 모델은 TBM의 굴진율, 커터헤드 및 스크류 컨베이어 회전속도 등을 조절할 수 있으며 TBM 굴진 중 토크, 추력, 챔버압, 배토량을 도출해 낼 수 있다.
토사지반과 핵석지반에서 EPB 쉴드 TBM을 통한 성공적인 터널 시공을 위해서 굴착면 전방의 지반 정보를 정확히 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 전기비저항 탐사와 유도분극(induced polarization) 탐사를 함께 활용하여 복합토사지반과 핵석지반에 대한 전방 예측 방안을 제시하고자 하였다. 토사지반의 구성은 EPB 쉴드 TBM에서 첨가재 선택에 필수요소이며, 핵석지반은 기계화 시공에서 난이도가 높은 지반이기 때문이다. 탐사는 TBM이 굴진을 멈추고 세그먼트 1링을 조립할 시에 커터헤드에 설치된 4개의 전극을 활용하여 수행된다고 보았다. 토사지반의 경우 화강풍화토, 모래, 점토로 구성된 복합지반에 대해 축소모사하여 실내실험을 수행하였다. 실험 결과 전기비저항은 복합지반 이론해와 상당히 일치하였으며 유도분극은 경우에 따라 전기비저항과 경향성이 일치하거나 완전히 상반되었다. 이러한 결과를 토대로 실제 현장에서 적용 가능한 토사지반 예측방안을 제시하였다. 핵석지반의 경우 균질지반에서 핵석지반으로 굴착해 나가는 상황을 축소모사하였으며 핵석의 불규칙성을 난수를 통해 모사하였다. 실험결과 전기비저항은 핵석지반에 접근할수록 증가하였고 유도분극은 불규칙하게 오르내림을 거듭하는 경향을 나타내었다.
TBM(Tunnel Boring Machine) 터널은 굴진 도중 장비의 교체나 개조 등은 불가능하기 때문에 굴진 종료 시까지 투입된 장비로 굴진하여야만 한다. 특히 토압식 쉴드TBM은 막장관찰이 어려우므로 굴진 중에 수집된 자료를 분석하여 지반상태의 변화를 예측하고 이를 시공에 반영하여야한다. 지금까지의 TBM에 대한 연구는 굴착 대상이 되는 지반의 특성에 따른 장비선정 및 굴진속도 예측모델 개발이 주로 이루어져왔다. 그러나 굴착의 주체가 되는 TBM 장비의 굴진자료에 의한 지반상태의 추정 및 운전방법의 개선에 초점을 맞춘 연구는 그리 많이 수행되지 않았다. 본 연구는 토압식 쉴드TBM 시공 사례에서 얻은 굴진자료를 활용하여 투입된 장비의 운전조건에 따른 굴진속도의 변화와 최적 운전조건에 대해 알아보았다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 커터헤드의 회전속도와 총추력이 굴진속도에 가장 큰 영향을 주며 둘째, 적정한 굴진속도를 위해서는 최적 회전속도를 유지하면서 총추력을 조정하는 것이 좋으며 셋째, 총추력의 증가 추세에 따라 지반조건의 변화에 대한 예측이 가능하여 이에 따라 적절한 운전조건의 변경을 결정할 수 있다.
쉴드 TBM 공사에서 굴진율 예측과 마모량 예측은 설계 및 시공 단계에서 공사비와 공기를 추정하는데 매우 중요한 요소이다. 암반지반용 TBM의 경우 실험이나 축적된 현장 data를 기반으로 CSM 모델, NTNU 모델 등이 커터 마모량부터 굴진율 예측까지 널리 사용되고 있으나, 토사지반용 TBM은 지반의 복잡성과 정확한 실험방법의 부재로 인해 이를 정확하게 예측할 수 있는 모델이 없는 실정이다. 본 연구에서는 기존에 존재하는 토사지반용 TBM 실험장치들의 단점을 개선하여 TBM 굴착과정을 모사한 실험 장치(Soil Abrasivity Penetration Test, SAPT)를 개발하였다. 회전당 관입 깊이, RPM, 첨가재(foam) 배합비 및 농도 등의 TBM 굴진에 영향을 미치는 주요 변수들에 대한 시험을 실시하여 추력, 토크 등의 변화를 살펴보고 마모량을 측정하였다. 모래(규사) 70%와 점토(일라이트) 30%로 조성된 인공시료에 대한 실험 결과 foam 배합비가 굴진성능과 마모량에 주요한 영향을 끼치는 것으로 나타났다.
TBM으로 시공되는 터널은 기계에 의해 전단면 굴착(full face tunnelling)이 이루어지므로, 굴착면에 접근하는 것이 매우 제한적이다. 이러한 한계를 극복하고 TBM 터널에서 굴착면 전방의 지반상태를 정확히 예측할 수 있는 기술은 매우 드물다. 본 연구는 TBM에서 전기비저항을 사용하여 굴착면 전방의 이상지반을 예측할 수 있는 TBM 비저항 예측(TRP)시스템을 개발하고, TBM 현장에서의 적용성과 예측 정확성을 검증하기 위해 EPB 쉴드 TBM으로 시공 중인 지하철 터널에서 현장 실험을 수행하였다. TBM 비저항 예측 시스템은 전극을 사용하여 지반의 전기비저항을 측정하고, 이를 바탕으로 역해석을 수행하여, 이상지반의 위치와 두께 및 전기적 특성을 예측한다. 전극이 부착된 강관을 유압으로 굴착면에 압입하여, 전극이 지반과 완전히 접촉하도록 장치를 제작하였다. 또한, 전극이 챔버 내부를 관통하여 나아가도록 하는 동시에 토사유출을 방지하도록 설계하여 현장에서의 전방예측을 가능하게 하였다. 1차 실험 결과, 굴착면 근접 지반과 굴착면 전방 지반의 전기비저항 및 유전율이 동일하게 나타나 이상지반이 존재하지 않음을 예측하였다. 2차 실험 결과, 굴착면 전방 약 1 m 지점부터 상대적으로 낮은 유전율 비를 가지는 이상지반 구간이 약 5 m 길이로 존재함을 예측하였다. 이는 각각 지표에서 물리탐사 또는 시추를 통해 조사된 지반상태 및 TBM 굴착 중 예측 구간에서 반출되었던 버력을 관찰한 기록과 잘 일치하였다.
최근 10여년간 터널 막장면에서 연속적인 지지가 가능해진 연약 점토지반에서의 실드터널 시공법이 개발되었다. 이러한 실드공법은 굴착시 융기단계가 조절될 수 있으므로 테일보이드 내부로 토사의 이동을 감소시키는데 많은 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이러한 밀폐형 실드의 일종인 슬러리 실드와 토압식 실드의 계측치를 이용하여 실드터널 해석을 위해 개발된 2차원 탄소성 프로그램 EPSHILD에 적용시켜 검증하였다. 보다 정확한 해석수행을 위해 시공단계에 상응하는 굴착단계를 결정하였고 융기하중과 하중분담률을 고려하였다. 본 연구는 실드 시공과정에서 발생하는 즉시침하에 근거를 둔 것이며 장기침하에 대해서는 고려하지 않았다.
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.
토압식(Earth Pressure Balanced, EPB) 쉴드 TBM 굴착에서 첨가제 사용을 통해 막장 안정과 배토효율을 증대시키며, 토사지반에의 적용범위를 확대시킬 수 있다. 첨가제로 배합된 굴착토사는 배합 전과 그 거동을 달리하는데, 일반적으로 워커빌리티를 평가하여 비교할 수 있다. 본 연구에서는 국내 화강풍화토와 첨가제를 배합한 후 슬럼프 시험을 통해 워커빌리티를 평가하고, 적절한 배합비를 도출하고자 하였는바, 매 경우마다 슬럼프 시험을 실시하는 것이 많은 노력을 요하므로 실내 혹은 현장에서 슬럼프 시험보다 간편한 시험법이 필요하다고 판단되어 대체 실험으로서 낙하 콘 시험을 고안하였다. 같은 시료에 대하여 슬럼프 시험에 의한 슬럼프 치와 낙하 콘 시험에서의 콘 관입깊이와의 상관관계를 구한 결과 매우 상관성이 높음을 알 수 있었다. 따라서 국내에 편재해있는 화강풍화토에 대한 쏘일 컨디셔닝의 평가에 핵심인 슬럼프 치 대신 낙하 콘 시험을 이용할 수 있는 관계식을 제안하였다.
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.
TBM 시공 중에는 설계단계에서 예측하지 못한 지반과 조우할 수 있다. 그 중에서 TBM 굴진의 안정성을 저해하는 위험지반과 조우할 경우, 예상치 못한 문제로 인한 공사비 증가, 공기 지연 등으로 상당한 경제적 손실이 발생하게 된다. 따라서 시공 중 예상치 못한 리스크를 최소화하는 것은 TBM 프로젝트에서 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 TBM 시공 중 막장전방의 위험지반을 사전에 예측하는 방안과 해당 위험지반으로 인해 발생 가능한 리스크 사건을 제시하였다. 또한 리스크 사건의 위험도를 평가하고, 대응이 필요한 리스크 사건에 대하여 대책공법을 제시할 수 있는 TBM 리스크 관리 시스템을 개발하였다. 먼저 TBM 굴진 중 안정성을 저해하는 위험지반들로 인해 발생 가능한 리스크 사건을 정리하였으며, 시공 중 막장전방의 위험지반을 예측하기 위한 방법으로 전기비저항 탐사기법을 활용하였다. 이렇게 예측한 위험지반에서 발생 가능한 리스크 사건의 위험도 평가는 위험지반 조우 시 리스크 사건의 발생확률과 리스크로 인한 다운타임의 크기에 대한 상호 영향도를 고려하여 수행한다. 평가 결과 등급에 따라 대응이 필요한 리스크 사건에 대하여 대책공법들을 제시하였으며, 여러 대책공법 중 최적의 대책공법을 객관적인 기준으로 선정하기 위하여 공사비와 공사기간 등을 속성으로 한 다기준 의사결정론을 활용하였다. 마지막으로 본 시스템의 검증을 위해 실제 리스크가 발생했던 EPB Shield TBM 현장에 개발 시스템을 적용하여, 시공 중 효과적인 리스크 관리를 통해 발생 가능한 리스크의 사전 대응이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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