• 터널과지하공간
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• 제21권2호
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• pp.138-144
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• 2011

광산이 폐광을 하는 경우 배수시스템을 정지함으로 인해 갱도는 물로 포화된다. 갱도가 포화되었을 때 갱도 주변의 암석은 완전히 포화되고 갱도 주변 암반에는 수압이 작용한다. 암석의 일축압축강도는 함수율에 따라 달라지며 함수율이 증가함에 따라 감소한다. 수압은 암석 내 균열이나 암반 내 불연속면의 확장을 유발하게 된다. 갱도 내 포화된 수압이 지보압을 발휘할 수도 있지만 지하수에 의해 발생한 암반 물성의 저하는 갱도의 안정성을 감소시킬 것이다. 본 연구에서는 수압에 의해 발생한 갱도 주변 암반의 물성 저하가 갱도의 안정성에 미치는 영향을 평가하기 위하여 2차원 불연속해석과 3차원 연속해석을 실시하였다. 수치해석 결과 수압에 의해 유발된 갱도 주변 암반의 물성 저하는 갱도 주변 암반의 변위 증가에 영향을 미치고, 2차원 해석 결과는 3차원 해석 결과 보다 큰 변위를 나타냈다.

• 화약ㆍ발파
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• 제24권1호
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• pp.1-8
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• 2006

최근 대부분의 석회석 광산은 환경문제 등으로 인하여 노천채광에서 지하채굴로 전환되었다. 그 결과 노천채광과 같은 생산성을 유지하기 위해 갱도가 대형화되고 있다. 이에 따라 갱도 및 광주의 규모 그리고 굴착방법 등에서 많은 문제가 발생하고 있다. 본 연구는 두 갱도의 동시 발파 혹은 단일갱도 내에서 좌운반갱도와 사갱을 동시 발파, 두 갱도를 다단 발파 그리고 각각의 갱도를 단독 발파하여 굴착했을 때의 발파진동을 계측하여 각각의 굴착방법에 따라 발파진동식을 산출하여 노모그램 분석과 암반손상권 분석을 실시하였다.

• 터널과지하공간
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• 제33권2호
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• pp.95-107
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• 2023

본 연구에서는 휴·폐광산 채굴 공동을 다른 목적으로 사용코자 할 경우, 특히 갱도 내에서 발생하는 반복 교통 진동이 채굴 공동의 장기적인 안정성에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 대상 광산은 주방식 채광법이 적용된 지하 석회석 광산이며, 해당 광산이 물류 창고로 활용되는 상황을 가정하여 동적 수치해석을 수행하였다. 특히 해당 광산에서 광산차량의 운행으로 실제 발생하는 교통진동을 직접 측정하여 이를 진동파형 형태로 동적수치해석용 입력자료로 반영하였다. 20,000회의 교통 진동이 반복된 상황을 고려한 동적수치해석 이후, 채굴 공동은 안정적인 것으로 분석되었지만, 해석 단면 전체에 걸쳐 최대주응력의 증가와 탄소성 거동 영역의 추가 발생이 확인되었다. 또한 채굴 공동 벽면의 변위와 체적 변형률, 최대주응력의 변화 양상에서 반복 교통 진동이 지속될 경우, 공동 주변의 응력 변화로 인해 공동의 불안정성이 증대될 수 있음을 확인하였다. 채굴 공동에 작용하는 교통 진동의 영향을 분석한 국내 연구 사례가 부족한 상황에서 본 연구는 국내 휴·폐광산 활용을 위한 기초연구자료로 활용될 것을 기대한다.

• 터널과지하공간
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• 제29권5호
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• pp.305-317
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• 2019

노출 암반과 시추 코어를 특성화하고, 터널, 공동 및 광산 갱도에서 지보 및 보강 대책을 추정하기 위해 RMR 및 Q 분류법이 기술자들에 의해 널리 사용되어왔다. 사면에서의 암반분류는 SMR이 많이 사용되었지만 Q-Slope가 2015년부터 사면에 도입되었다. 지난 10년간, Q-slope라 불리는 수정된 Q시스템이 노천광산의 벤치, 도로사면 사면에 적용하기 위해 많은 저자들에 의해 시험되었다. 이 시험들을 통하여 Q-slope 값과 장기 안정 및 무지보 사면 경사각 사이에 간단한 상관관계가 있음이 나타내어 왔다. 터널이나 지하공간에서 RMR과 Q를 병용하면서 비교를 통해 상호보완 해왔던 것과 마찬가지로 사면에서도 SMR과 병행하여 Q-Slope를 사용할 수 있을 것이다. 국내에서 발표사례가 없는 Q-Slope의 사용방법과 인도네시아 Pasir 노천석탄광의 적용 예를 소개하고자 한다.

• 터널과지하공간
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• 제17권4호
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• pp.301-310
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• 2007

심부 탄광 개발의 타당성 검토나 통기계획 수립시 갱내 작업장의 온도를 예측하는 것은 매우 중요하다. 심부의 탄광주변의 암반은 매우 다양하고 여러 암종으로 구성되어 있어 암반의 열 전도율(thermal conductivity)를 구하는 일은 매우 어려운 작업이다. 이에 본 연구에서는 복잡한 갱내여건에 상응한 열전도율을 도출하기 위해 artificial neural network(인공신경망)를 새롭게 도입하여 갱내 기상 예측을 위한 전산 프로그램을 개발하였다. 인공 신경망을 이용한 열전도율 계산 프로그램은 back-propagation algorithm을 사용하였으며 9개의 인자를 받아들이는 input layer와 5개와 3개의 뉴런을 가지는 두 개의 hidden layer로 구성되어져 있다. 개발된 TemPredict를 이용하여 장성광업소의 심부온도를 검증한 결과 장성생산부 -300 ML 하반구 입구의 온도가 $25.65^{\circ}C$로 산출되었고 실제 온도($25.7^{\circ}C$)와 $0.05^{\circ}C$의 차이를 나타냈다. 이는 오차 범위 5% 이내에 포함되는 것으로 검증결과 95% 이상의 높은 신뢰도를 나타냈다. 위의 검증결과를 통해 TemPredict를 이용하여 현재 굴진중인 -425 ML이 관통이 되었을때의 장성생산부 주운반갱도 9X지점의 온도를 예측하였다. 예측 결과 장성생산부 주운반갱도 9X지점의 온도는 $28.2^{\circ}C$로 예측되었다. 향후 TemPredict를 통한 온도예측을 통하여 광산이나 지하구조물의 설계시 통기계획에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.