터널굴착이나 사면절취 등과 같은 굴착문제에 있어서 굴착방법을 결정하기 위해 대상암반에 대한 리핑암이나 발파암의 구분이 우선되며, 다음에 발파에 의한 굴착방법이 선정되었을지라도 화약량 및 종류, 천공방법 등 발파설계를 위해서 추가적으로 발파암에 대한 세부적인 분류가 필요하다. 일반적으로 RMR이나 Q시스템과 같은 암반분류법이 많이 사용되고 있지만, 발파암에 대한 표준적인 암반분류법이 없으며, 국내에서도 발파암 분류에 대한 연구가 거의 전무한 상태로 발파암의 분류요소로 사용될 수 있는 요소를 구하기 위한 연구가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 앞으로 국내에서 발파암 분류연구에 대한 방향제시를 위해서 발파와 암석의 역학적 특성, 지질구조와 불연속면의 특성과의 관계나 굴착과 관련된 암반분류에 대한 여러 논문사례를 통하여 발파암의 분류요소와 분류방법 등에 대해 언급한다.
Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference
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2001.03a
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pp.231-245
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2001
경험적 암반 분류법과 운동학적 해석을 동시에 통합하여 사용할 수 있다면, 터널의 암반 상태를 분류하고 예측하는데 매우 유용할 것이다. TMR-net 분석 기법은 RMR 시스템의 평가 기준에 기초한 절리 방향 평가 기준을 설정하고, 이를 극 투영망 상의 평점 기준을 가진 활동 범위로 표현한 평사투영 중첩기법이다. 터널의 설계 및 시공 단계에 적용된 TMR-net 분석은 절리 방향의 영향과 관련된 효과적인 결과를 제공할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2000.11a
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pp.737-744
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2000
This paper resorts to rock mass rating and rock mass quality to draw value based on the evaluation of rock and to draw interrelation formula in relation to rock mass quality, A comparative analysis was given of survey values reported in the existing documents. This paper has tried to find out the relationship between RMR and Q System for the sake of choosing rational reinforcing patterns and of the safety of tunnels. The results run as follow: RMR=8.251n(Q)+43.83. This paper has also tried to find out the relationship between RMR and Q System by using Fuzzy Approximate Reasoning Concept. We suggest that those in charge should not depend on a single system only after evaluating the classification of rocks, and compare one result with another for the good of keeping track of the condition of base rocks in a better way.
In this study geostatistical technique using indicator kriging was performed to evaluate the optimal rock mass classification by integrating the various geophysical information such as borehole data and geophysical data. To get the optimal kriging result, it is necessary to devise the suitable technique to integrate the hard (borehole) and soft (geophysical) data effectively. Also, the model parameters of the variogram must be determined as a priori procedure. Iterative non-linear inversion method was implemented to determine the model parameters of theoretical variogram. To verify the algorithm, behaviour of object function and precision of convergence were investigated, revealing that gradient of the range is extremely small. This algorithm for the field data was applied to a mountainous area planned for a large-scale tunneling construction. As for a soft data, resistivity information from AMT survey is incorporated with RMR information from borehole data, a sort of hard data. Finally, RMR profiles were constructed and attempted to be interpreted at the tunnel elevation and the upper 1D level.
Many trials to set up the correlation between the rock mass classification and the earth resistivity have been carried out to design tunnel support type based on the interpreted electrical resistivity acquired by surface electrical survey. But it is hard to find reports on the comparison of the real rock support type determined during the excavation with the electrical resistivity by the inversion of the survey data acquired before the tunneling. In this study, the rock mass classification based on the face mapping data and the resistivity inversion data are investigated to see if it is possible to design reliably the rock support type based on the surface electrical survey. To get the quantitative correlation, rock engineering indices such as RCR(rock condition rating), N(Rock mass number), Q-system and RMR(rock mass rating) are calculated. Since resistivity data has low resolution, Kriging method as a post processing technique which minimizes the estimated variance is used to improve resolution. The result of correlation analysis shows that the 2D electrical resistivity survey is appropriate to see the general trend of the geology in the sense of rock type, though there might be some local area where these two factors do not coincide. But the correlation between the result of 3D survey and the rock mass classification turns out to be very high, and then 3D electrical resistivity survey can make it possible to set up more reliable rock support type.
Lee, Je-Kyum;Choi, Won-Hyuk;Kim, Yangkyun;Lee, Sean Seungwon
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.23
no.6
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pp.469-484
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2021
Rock mass classification results have a great influence on construction schedule and budget as well as tunnel stability in tunnel design. A total of 3,526 tunnels have been constructed in Korea and the associated techniques in tunnel design and construction have been continuously developed, however, not many studies have been performed on how to assess rock mass quality and grade more accurately. Thus, numerous cases show big differences in the results according to inspectors' experience and judgement. Hence, this study aims to suggest a more reliable rock mass classification (RMR) model using machine learning algorithms, which is surging in availability, through the analyses based on various rock and rock mass information collected from boring investigations. For this, 11 learning parameters (depth, rock type, RQD, electrical resistivity, UCS, Vp, Vs, Young's modulus, unit weight, Poisson's ratio, RMR) from 13 local tunnel cases were selected, 337 learning data sets as well as 60 test data sets were prepared, and 6 machine learning algorithms (DT, SVM, ANN, PCA & ANN, RF, XGBoost) were tested for various hyperparameters for each algorithm. The results show that the mean absolute errors in RMR value from five algorithms except Decision Tree were less than 8 and a Support Vector Machine model is the best model. The applicability of the model, established through this study, was confirmed and this prediction model can be applied for more reliable rock mass classification when additional various data is continuously cumulated.
Urban conditions, such as existing underground facilities and ambient noise due to cultural activity, restrict the general application of conventional geophysical techniques. At a tunnelling site in an urban area along an existing railroad, we used the refraction microtremor (REMI) technique (Louie, 2001) as an alternative way to get geotechnical information. The REMI method uses ambient noise recorded by standard refraction equipment and a linear geophone array to derive a shear-wave velocity profile. In the inversion procedure, the Rayleigh wave dispersion curve is picked from a wavefield transformation, and iteratively modelled to get the S-wave velocity structure. The REMI survey was carried out along the line of the planned railway tunnel. At this site vibrations from trains and cars provided strong seismic sources that allowed REMI to be very effective. The objective of the survey was to evaluate the rock mass rating (RMR), using shear-wave velocity information from REMI. First, the relation between uniaxial compressive strength, which is a component of the RMR, and shear-wave velocity from laboratory tests was studied to learn whether shear-wave velocity and RMR are closely related. Then Suspension PS (SPS) logging was performed in selected boreholes along the profile, in order to draw out the quantitative relation between the shear-wave velocity from SPS logging and the RMR determined from inspection of core from the same boreholes. In these tests, shear-wave velocity showed fairly good correlation with RMR. A good relation between shear-wave velocity from REMI and RMR could be obtained, so it is possible to estimate the RMR of the entire profile for use in design of the underground tunnel.
Rock classification schemes such as RMR, Q-system were applied to investigate the stability of large-scale gangways mined in a limestone mine. 22 areas for engineering geological surveys were selected and rock classifications at each survey point had been carried out. Considering the fact that the observed gangways have not experienced some severe failure and have been stably maintained till now, it is found that Q-system is more reasonable than RMR in evaluating the stability of unsupported span. Also, extended Mathews stability graph method which is a kind of revised Q-system was used to assess the stability of gangways and the results represent that all gangways except for one area are under stable condition. Based on above the mentioned results, the empirical equations to design the maximum unsupported span and critical height of a large-scale gangway are suggested.
The change of strain-dependent hydraulic conductivity around mined panels due to subsidence is examined where normal and shear strains, modulus reduction ratio and joint spacing are major factors controlling the changes of hydraulic conductivity. Modulus reduction ratio and joint spacing are defined through RMR and RQD, respectively. Utilizing these two empirical parameters, changes of hydraulic conductivity values of a full gamut of rock mass conditions are determined. The change of hydraulic conductivity is not apparent in the near surface area and more significant change takes place in the area around mined panels. A zone of strong influence from the subsidence extends to a height of approximately 20m above mined panels. The shear strain does also play the role of increasing a hydraulic conductivity around mined panels. As RMR of rock mass decreases, a hydraulic conductivity is found to be increased and this means that subsidence in a poor rock with low RMR has a great effect on a hydraulic conductivity field.
Lee Jin-Moo;Lee Heoy;Lee Sang-Hun;Kim Hee-Do;Choi Sung-Hyun
Explosives and Blasting
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v.24
no.1
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pp.29-37
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2006
The demand of the bulk emulsion explosives is being increased more and more by using the mechanization loading system in a domestic tunnel sites. Thus, a rational design criteria that is suitable for rock and circumstance condition has been required. In this study, authors investigated a optimum specific charging weight and resonable charging weight based on domestic blasting construction cases, which were performed by using a mechanization bulk emulsion explosives loading system up to now. Authors also analyzed the blasting results and got the following formula $({\Upsilon}= 0.669 + (0.0154{\times}RMR),\;r=0.81)$ from the relationship between a optimum specific charging weight of bulk exp. and rock mass rating. A range of resonable charging weight with a drilling depth is calculated considering a rock conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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