Along with the increasing demand for automatic and mechanical tunnel excavation methods in Korea, the Tunnel Boring Machine (TBM) method of tunnel excavation has become increasingly popular. However, in spite of this rising demand, few studies have been performed on the TBM method, in Korea. For this reason, this study focused on evaluation of the applicability of TBM performance prediction models based on field data in order to contribute to the basic and essential parts of TBM designation and the TBM method of tunnel excavation in Korea. These rock properties can be defined as the mechanical and physical factors of rock that have an influence on a disc cutter's ability to cut rock, and provide information for the evaluation of the applicability of field data. Based on outcomes from these tests, applicability of the prediction model was evaluated and the predicted performance of a TBM was compared with real field data obtained from four different TBM construction sites in Korea.
This paper aims to estimate the range of the excavation damaged zone (EDZ) formation caused by the tunnel boring machine (TBM) advancement through dynamic three-dimensional large deformation finite element analysis. Large deformation analysis based on Coupled Eulerian-Lagrangian (CEL) analysis is used to accurately simulate the behavior during TBM excavation. The analysis model is verified based on numerous test results reported in the literature. The range of the formed EDZ will be suggested as a boundary under various conditions - different tunnel diameter, tunnel depth, and rock type. Moreover, evaluation of the integrity of the tunnel structure during excavation has been carried out. Based on the numerical results, the apparent boundary of the EDZ is shown to within the range of 0.7D (D: tunnel diameter) around the excavation surface. Through series of numerical computation, it is clear that for the rock of with higher rock mass rating (RMR) grade (close to 1st grade), the EDZ around the tunnel tends to increase. The size of the EDZ is found to be direct proportional to the tunnel diameter, whereas the depth of the tunnel is inversely proportional to the magnitude of the EDZ. However, the relationship between the formation of the EDZ and the stability of the tunnel was not found to be consistent. In case where the TBM excavation is carried out in hard rock or rock under high confinement (excavation under greater depth), large range of the EDZ may be formed, but less strain occurs along the excavation surface during excavation and is found to be more stable.
본 연구는 대표적인 TMB 장비 회사인 독일 WRITH사에서 개발한 TMB 공법 적용 현장의 굴진보고서를 수집하여 작업운영 생산성을 분석하였다. 그리고 분석된 자료를 근거로 구경별(3.0m, 3.5m, 3.8m) 굴진속도(m/일)를 도출하였다. 또한, 도출된 구경별 굴진속도를 근거로 독일의 WRITH사에서 구경별로 제시한 1m당 굴진에 소요되는 직접공사비를 적용하여 총 직접공사비를 산출하였다. 암질별 구경별로 도출된 굴진속도는 향후 유사한 암질에서 공사를 수행할 때, 공사 착수 전 총작업일수 및 총직접공사비의 산정을 활용한 공정 계획 및 관리를 수행하는데 효과적인 활용 자료가 될 것으로 사료된다.
A disc cutter is an excavation tool on a tunnel boring machine (TBM) cutterhead; it crushes and cuts rock mass while the machine excavates using the cutterhead's rotational movement. Disc cutter wear occurs naturally. Thus, along with the management of downtime and excavation efficiency, abrasioned disc cutters need to be replaced at the proper time; otherwise, the construction period could be delayed and the cost could increase. The most common prediction models for TBM performance and for the disc cutter lifetime have been proposed by the Colorado School of Mines and Norwegian University of Science and Technology. However, design parameters of existing models do not well correspond to the field values when a TBM encounters complex and difficult ground conditions in the field. Thus, this study proposes a series of machine learning models to predict the disc cutter lifetime of a shield TBM using the excavation (machine) data during operation which is response to the rock mass. This study utilizes five different machine learning techniques: four types of classification models (i.e., K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine, Decision Tree, and Staking Ensemble Model) and one artificial neural network (ANN) model. The KNN model was found to be the best model among the four classification models, affording the highest recall of 81%. The ANN model also predicted the wear rate of disc cutters reasonably well.
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.
쉴드공법은 막장을 굴착함과 동시에 원통형 강재를 지반속에 추진시켜 터널을 축조하는 공법이다. 1818년 마크 브루넬이 런던의 템즈강 하저 굴착공사에 처음 사용한 이래 지반조건에 따른 다양한 쉴드 TBM이 개발되어 도로, 지하철, 전력구, 상하수도 등에 널리 활용되고 있다. 막장상태를 수시로 관찰하며 지반변화에 빠르게 대처할 수 있는 NATM 공법과 달리, 쉴드 공법은 굴진이 시작되면 장비 교체가 거의 불가능하다. 따라서 지반조사 및 실내시험 결과에 따라 적절한 장비를 설계하고, 막장상태에 따라 압입깊이, 커터헤드 회전속도 등을 효율적으로 관리하여 장비의 성능을 최대한 활용하여 굴착공사를 수행해야 한다. 본 연구에서는 분당선 한강하저터널의 지반조건을 NTNU, $Q_{TBM}$, 합경도, KICT-SNU 등의 모델에 적용하여 굴진성능을 예측하고, 실시공 굴진자료와 비교 분석하여 예측모델의 적용성을 검토하였으며, 한강하저터널 하행선의 굴진성능 저하원인을 분석하였다.
본 연구는 대표적인 TMB 장비 회사인 독일 WRITH사에서 개발한 TMB 공법 적용 현장의 굴진보고서를 수집하여 작업운영 생산성을 분석하였다. 그리고 분석된 자료를 근거로 구경별(2.6m, 3.0m, 3.5m, 5.0m, 8.0m) 월굴진속도(m/월)를 도출하였다. 또한, 도출된 구경별 월 굴진속도를 근거로 독일의 WRITH사에서 구경별로 제시한 1m당 굴진에 소요되는 공사비 와 총공사기간을 산출하였다. 경암 40.0%, 연암 30.0%, 보통암 20%, 풍화암 10.0%로 구성된 암질을 기준으로 구경별로 도출된 월굴진속도, m당 공사비, 총공사기간은 향후 TBM 공법 적용시 기본계획단계와 기본설계단계에서 구경별 공사기간 및 공사비를 추정하는데 효과적인 활용 자료가 될 것으로 사료된다.
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.
본 연구에서는 개별요소법을 사용하여 스포크형 쉴드TBM의 굴진을 모사하였다. 지반에 대해 수평응력계수를 사용하여 깊이에 따른 수평응력 증가를 모사하였고 TBM의 커터헤드에서 발생하는 토크를 기준으로 운전 조건을 부여하여 운전 범위 내에서 굴진을 하도록 설정하였다. 즉, 커터헤드에서 발생하는 토크의 값이 주어진 운전 조건을 넘어서는 경우 굴진속도를 일정하게 줄이고 반대로 운전 조건보다 낮은 경우에는 굴진 속도를 높이는 방안을 고려하였다. 이때 굴진속도 변경에는 운전자의 검토 시간을 고려하여 최소 변경 가능 요건을 부여하고 굴진 조건에 따라 이를 변경 가능하도록 하였다. 이러한 조건을 사용하기 위하여 사용자 프로그램을 별도로 작성하였으며, 결과를 통해 사전에 입력한 운전 범위 내에서 굴진 해석이 가능하였다.
An, Jun-Beom;Kang, Seok-Jun;Kim, Jin;Cho, Gye-Chun
Geomechanics and Engineering
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제29권3호
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pp.291-300
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2022
Tunnel boring machines combined with the earth pressure balanced shield method (EPB shield TBMs) have been adopted in urban areas as they allow excavation of tunnels with limited ground deformation through continuous and repetitive excavation and support. Nevertheless, the expansion of TBM construction requires much more minor and exquisitely controlled surface settlement to prevent economic loss. Several parametric studies controlling the tunnel's geometry, ground properties, and TBM operational factors assuming ordinary conditions for EPB shield TBM excavation have been conducted, but the impact of excessive excavation on the induced settlement has not been adequately studied. This study conducted a numerical evaluation of surface settlement induced by the ground loss from face imbalance, excessive excavation, and tail void grouting. The numerical model was constructed using FLAC3D and validated by comparing its result with the field data from literature. Then, parametric studies were conducted by controlling the ground stiffness, face pressure, tail void grouting pressure, and additional volume of muck discharge. As a result, the contribution of these operational factors to the surface settlement appeared differently depending on the ground stiffness. Except for the ground stiffness as the dominant factor, the order of variation of surface settlement was investigated, and the volume of additional muck discharge was found to be the largest, followed by the face pressure and tail void grouting pressure. The results from this study are expected to contribute to the development of settlement prediction models and understanding the surface settlement behavior induced by TBM excavation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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