TBM의 활용이 증가하면서 최근 국내에서도 머신러닝 기법으로 TBM 데이터를 분석하여 TBM 전방의 지반을 예측하고 디스크커터의 교환주기 예측 및 굴진율을 예측하는 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 TBM 굴진 시 기계 데이터를 대상으로 전통적 암반에 대한 분류 기법과 최근에 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 머신러닝 기법들을 접목하여 슬러리 쉴드 TBM 현장의 암반 특성에 대한 분류 예측을 하였다. 암반 특성 분류 기준 항목을 RQD, 일축압축강도, 탄성파속도로 설정하고 항목별 암반상태를 클래스 0(양호),1(보통),2(불량)의 3개 클래스로 구분한 다음, 6개의 분류 알고리즘에 대한 기계학습을 수행하였다. 그 결과, 앙상블 계열의 모델이 좋은 성능을 보여주었고 특히 학습성능과 더불어 학습속도에서 우수한 결과를 보인 LigthtGBM 모델이 대상 현장 지반에서 최적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 설정한 3가지 암반 특성에 대한 분류 모델을 활용하면 지반정보가 제공되지 않은 구간에 대한 암반 상태를 제공할 수 있어 굴착작업 시 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 쉴드 TBM을 적용한 국내 지하철 현장의 계측 자료를 분석하고 기존 이론식에 의한 모델 및 수치해석 결과와의 비교를 통해 보다 간편한 지표침하 예측 S-모델을 개발하였다. 이를 위해 전체 굴착 구간 중, 대표 station을 선정하여 횡방향 지표침하 특성과 굴착 진행에 따른 종방향 지표침하 특성을 분석하였다. 분석 결과를 바탕으로 횡방향 지표침하 형태는 이완영역과 탄성영역으로 구성된다고 가정하고 실제 계측 자료와의 비교를 통해 최대 지표침하량과 침하 영향 범위를 산정할 수 있는 모델을 제안하였다. 이에 의하면 굴착 진행에 따른 종방향 지표침하 형태는 3차 함수 특성과 유사하였으며 각각의 계수를 터널 직경 및 토피고의 함수로 하여 S-모델을 제안하였고, 실제 계측 값 및 수치해석 결과와 상당히 유사한 형태의 지표침하를 얻을 수 있었다. 따라서 본 연구결과를 통해 다소 연약한 풍화토, 풍화암 지층을 통과하는 쉴드 TBM 굴착 시공 시, 간편 S-모델을 이용하여 굴착에 따른 지표침하의 예측이 가능할 것으로 판단된다.
토압식(Earth Pressure-Balanced, EPB) 쉴드 TBM 기계데이터 분석을 통해 토사터널의 특징이 반영된 막장 전방 예측 방법을 제안하였다. 기존에 암반과 토사가 혼합된 복합 지반의 예측에 적용하였던 시계열 분석 모델을 토사터널에 적용가능하도록 수정하였다. 또한 수정된 모델을 사용하여, 토사 종류에 따라 쏘일 컨디셔닝 재료를 선택하는 것이 타당한지 연구하였다. 이를 위해 Self-Organizing Map (SOM) 군집화(clustering) 분석을 수행하였다. 그 결과 무엇보다도 지반타입이 #200체 통과량 35% 기준으로 분류되어야 한다는 것을 확인하였다. 또한 TBM 기계데이터 분석을 통해 수정된 모델이 지반 타입을 예측하는데 사용될 수 있음을 확인하였다. 수정된 기준에 따라 지반 타입을 분류하고 시계열 분석을 수행하면, 10막장 전방 지반에 대해서 98%의 높은 예측 정확도를 보였으며, 이를 통해 수정된 방법의 우수성이 입증되었다. 특히 지반 타입 변화 구간에 대한 예측 정확도도 약 93%로, 10막장 전방에서 지반 타입 변화 여부를 미리 확인할 수 있게 되었다.
쏘일 컨디셔닝(soil conditioning)은 굴착토의 전단강도를 감소시키고 작업성(workability)을 확보하여, EPB 쉴드 TBM의 굴진면 전방을 지지하며 TBM의 굴진 성능을 향상시키는 기술이다. 다양한 지반 조건에 대한 최적의 첨가제 주입 조건을 결정하기 위해서는 첨가제를 혼합한 굴착토의 역학적 유동학적 거동을 평가해야 한다. 따라서, 본 연구에서는 TBM 챔버 내 압력 상태를 모사하고 시료의 유동학적 특성을 평가할 수 있는 실내 가압 베인시험 장비를 개발하였다. 인공 사질토 시료에 대하여 폼(foam)과 폴리머(polymer)의 주입변수인 FIR (foam injection ratio)과 PIR (polymer injection ratio)을 변화시켜가며 일련의 실내 가압 베인시험을 수행하였다. 또한, 슬럼프 시험을 통해 컨디셔닝된 흙의 작업성을 평가하였다. 실내 가압 베인시험 장비를 통해 베인 전단시험을 수행함으로써 측정된 토크 데이터로부터 컨디셔닝된 흙의 유동곡선(rheogram)을 도출하여 주입변수에 따른 첨두응력과 항복응력의 경향을 분석하였다. 시험 결과, FIR이 커지거나 PIR이 작아질수록 작업성이 증가하는 경향을 나타냈으며, 최대 토크, 첨두응력과 항복응력은 모두 감소하였다. 실내 가압 베인시험으로 측정된 시료의 첨두응력과 항복응력이 슬럼프 시험을 통해 측정된 작업성과 상응하는 결과는 제안된 시험이 굴착토 물성 평가에 활용될 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 암반대응형 TBM의 소요 사양 산출과 커터헤드 설계를 위한 통계모델을 도출하고자 하였다. 이를 위하여 다양한 암반 조건에서 수집된 871개의 TBM 굴진자료와 51개의 암석 선형절삭시험 결과에 대해 다변량 회귀분석을 실시하여, 다양한 암석 특성과 절삭 조건을 고려한 최적 모델을 도출하였다. 회귀분석을 통해 도출된 설계모델들을 2개의 쉴드터널 현장에 적용한 결과, 커터 관입깊이, 커터 작용력 및 커터 간격과 같은 TBM 핵심 설계항목의 예측결과들이 실제 현장의 굴진결과와 잘 부합되는 것으로 나타났다.
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.
도심지와 하·해저 터널에서는 연약지반 혹은 특수지반(단층대, 복합지반 등)을 조우할 가능성이 높으며, 이러한 조건에서는 TBM의 굴진율이 저하되고 다운타임이 증가하는 등의 문제점이 발생한다. 이러한 문제점들은 지반조사에서 발견되지 않은 불리한 지반조건에 기인하는 경우가 많으며, 굴진 중 수집된 굴진데이터를 근거로 향후 지층조건에 대한 최적의 운용조건을 결정하는 것이 최선이다. 본 연구는 향후 쉴드 TBM을 이용한 터널공사에서 단층대 및 복합지반에서의 효율적인 시공을 위하여 수행되었다. 외국의 사례를 통해 수집된 TBM의 굴진데이터를 활용하여 굴진율과 다운타임 발생 특성을 지층조건에 따라 분석하였다. 추력, 토크, RPM 등 주요 TBM의 기계데이터와 굴진율, 다운타임은 단층대와 복합지반의 특징에 따라 크게 영향을 받는 것을 확인하였고, 그 특징에 대하여 논하였다. 향후 국내외 유사한 지반에서의 TBM 시공 시 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Excavation of long tunnels by shielded TBMs is a safe, fast, and efficient method of tunneling that mitigates many risks related to ground conditions. However, long-distance tunneling in great depth through adverse geological conditions brings about limitations in the application of TBMs. Among various harsh geological conditions, squeezing ground as a consequence of tunnel wall and face convergence could lead to cluttered blocking, shield jamming and in some cases failure in the support system. These issues or a combination of them could seriously hinder the performance of TBMs. The technique of excavation has a strong influence on the tunnel response when it is excavated under squeezing conditions. The Golab water conveyance tunnel was excavated by a double-shield TBM. This tunnel passes mainly through metamorphic weak rocks with up to 650 m overburden. These metamorphic rocks (Shales, Slates, Phyllites and Schists) together with some fault zones are incapable of sustaining high tangential stresses. Prediction of the convergence, estimation of the creeping effects and presenting strategies to overcome the squeezing ground are regarded as challenging tasks for the tunneling engineer. In this paper, the squeezing potential of the rock mass is investigated in specific regions by dint of numerical and analytical methods. Subsequently, several operational solutions which were conducted to counteract the challenges are explained in detail.
전력송전을 위한 터널식 전력구는 점차 시공실적이 증가하고 있는 추세이며, 해저 및 대심도 등 시공환경이 어려운 구간의 건설도 증가하고 있다. 이에 소단면 쉴드TBM의 효율적 운영을 위해 굴진율 및 설계모델이 필요하다. 그러나, 제한된 지반조사 회수 및 굴착면 맵핑으로 인하여 암반특성과 굴진데이터를 정확히 매칭시켜 상호간 상관관계 및 굴진율 모델을 도출하는데 어려움이 있다. 이에 소단면 쉴드TBM에 적합한 굴진율 및 설계모델을 제시하기 위하여 커터헤드의 직경이 3.56 m인 실험용 EPB 쉴드TBM을 제작하고, 총 부피 87.5 ㎥인 인공암반 내에서 총 19번의 실대형 굴진실험을 수행하였다. 본 실험은 70MPa의 균질한 암반강도에서 수행되었기 때문에 운전변수인 추력과 커터헤드의 RPM에 따른 굴진율과 기계데이터간 상관관계를 효율적으로 분석할 수 있으며, 실제 굴착메커니즘과 동일하기 때문에 도출된 압입깊이와 토크값은 활용성이 높다. 본 연구를 통해 디스크커터 당 연직력과 압입깊이의 상관관계 및 연직력과 회전력의 상관관계를 도출하였다. 이러한 상관관계들을 이용하여 70 MPa급 암반에 대해 굴진율 예측과 TBM 설계가 가능할 것으로 판단한다. 또한, 인공암반의 RQD가 100%로 현장적용에 대한 한계점에 대해 FPI의 개념을 도입하여 굴진율 모델의 활용성을 증대시키고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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