As tunnel becomes longer and larger, TBM has become one of the most popular methods of excavatio in rock. This paper describes the degree of operation the degree of availability and penetration rate of TBM and TBE applied in Namsan roadway tunnelling site. Net penetration rate was 1.62m/hr for TBM and 0.72m/hr for TBE. Net penetration rate showed no direct relation to daily advance or penetration time, but the lower bound of penetration rate could be obtained from the relation with daily advance. For both of TBM and TBE, the degree of operation and the degree of availability were 33.8% and 68.6% respectively. Life time of normal cutter was $310m^3$ for TBM and $194m^3$ for TBE, while that of center and gauge cutter was about $50m^3$. When the two machines were compared, TBM showed 80% higher penetration rate, and 40% shorter life time of cutter.
TBM penetration rate is a function of intact rock properties, rock mass conditions and TBM operational parameters. Machine rate of penetrationcan be predicted by knowledge of the ground conditions and its effects on machine performance. The variation of TBM operational parameters such as penetration rate and thrust plays an important role in its performance. This study presents the results of the analysis on the TBM penetration rates in schistose rock types present along the alignment of Golab tunnel based on the analysis of a TBM performance database established for every stroke through different schistose rock types. The results of the analysis are compared to the results of some empirical and theoretical predictive models such as NTH and QTBM. Additional analysis was performed to find the optimum thrust and revolution per minute values for different schistose rock types.
In No. 1 tunnel for Kwnagju urban subway construction, net penetration rate of the shield TBM was analyzed. This tunnel of 540 m length is located in soil layers at starting and in hard rocks such as amphibolite and granitic gneiss at ending with 84 m length. The net penetration rate was dropped down to 2∼11 cm/hr in rock while 50∼80 cm/hr in soil. Theoretical penetration rate is analyzed in conditions of machine and rock in order to compare the actual net penetration rate. The relationships between net penetration rate and thrust force is also investigated in this report.
광주도시철도 1호선 건설공사에서 4개의 도심터널은 대구경 쉴드 TBM에 의한 굴착이 계획되었으며, 그 중에 No.1 터널 구간은 13개월 동안 굴착되었다. 본 연구에서는 이 기간동안의 순굴착속도 및 이의 추력과의 관계를 분석하였다. 낮은 심도에 굴착된 536 m 길이의 이 터널은 시 작부에는 토사층이며, 종점부 84 m 구간은 암반층이다. 주간 평균 순굴착속도는 토사층에서 400∼800 mm/hr 였는데 암반층에서 20∼110 mm/hr로 급격히 낮아졌다. 이러한 순굴착속도의 크기는 장비 및 암반의 특성을 고려한 이론적 속도와 비슷한 크기이다. 그리고, 순굴착속도는 추력이 증가할수록 비례하는 것으로 분석된다.
Based on the results of prototype air-shaft construction, penetration capacity of RBM(Raise Boring Machine) was analyzed and compared with TBM(Tunnel Boring Machine) performance in this study. Utilization, down time, net penetration rate and advance rate were evaluated and compared. By conducting the laboratory tests for rock properties with the analysis of penetration capacity, relation of penetration capacity and geotechnical parameters was studied. The results showed that much more higher value of utilization, however lower value of net penetration rate for RBM was obtained compared to those of TBM. In addition, as the strength of rock penetrated increased, higher value of net penetration rate was obtained contrarily to the results of TBM performance. Finally, new relationship between total hardness and net penetration rate for weak and weathered rock was derived from these results.
한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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pp.162-169
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2003
Excavation by TBM can be characterized by a rock-machine interaction during the cutting process on a small scale, but on a large scale the interaction between the rock mass and TBM becomes very significant. For the planning and evaluation of TBM tunnelling it needs to understand rock fracture mechanism by a cutter or cutters on a small scale, and to estimate penetration rate, advance rate and utilization on a large scale. In this study rock chipping mechanism due to cutter-penetration is analysed by numerical simulation, showing that rock chipping is mainly occurred by tensile failure. Also, through the analysis of factors that affect on TBM procedures in various assessment systems, it is determined that the key elements that should be considered in the planning and evaluation of TBM tunnelling are classified into rock properties, the geological structures and properties of rock mass, and the structural and functional specifications of the machine. The user-friendly assessment tool is developed, so that penetration rate, advance rate and TBM utilization are evaluated from various input data. The tool developed in this study can be applied to a practical TBM tunnelling by understanding TBM tunnelling procedures.
본 연구에서는 TBM의 관입속도 예측에 대한 경험적 모델을 비교하기 위하여 현장사례를 이용하여 관입속도를 예측하였으며, 예측결과와 시공 시의 실측치를 비교 분석하여 합리적인 모델을 평가하였다. 관입속도 예측은 일축압축강도를 이용한 모델과 암석의 특성 및 TBM의 장비 특성을 고려한 모델로 적용하였다. 사례현장은 대부분 편마암으로 구성되어 있으며, 절리가 발달되어 약선대가 존재하기 때문에 암석의 일축압축강도가 불규칙적으로 나타났다. 일축압축강도를 이용한 예측결과에서 Graham(1976)의 모델은 낮은 강도의 경우, 비현실적인 예측결과가 나타나는 것으로 분석되었다. 평균 관입율을 이용한 각 모델들의 신뢰성을 분석한 결과, 암석의 특성 및 TBM 기계적 특성을 합리적으로 반영한 NTNU 모델(1998)이 가장 높은 것으로 확인되었다. 그러나 실측치와 비교한 결과에서는 일축압축강도를 바탕으로 예측하는 Tarkoy의 모델(1986)이 사례현장의 특성과 일치하는 것으로 분석되었다. 즉, TBM의 관입속도 예측 시에는 대상 암종, 지질특성 및 TBM의 장비 특성을 모두 고려하여 다양한 모델을 이용한 합리적인 예측이 수행되어야 한다.
TBM (tunnel boring machine) 터널 프로젝트의 리스크 관리 측면에서 굴진율 예측은 중요하며, 이를 위한 머신러닝 기반 TBM 굴진율 예측 연구가 지속적으로 진행되어 왔다. 그러나, 기존 연구의 머신러닝 예측 모델은 정상 굴진율과 이상 굴진율 간의 불균형 데이터를 고려하는 데 한계가 있다. 본 연구에서는 데이터 증강 기법을 통해 불균형 데이터를 처리하여 머신러닝 기반 TBM 굴진율 이상탐지 성능을 개선하였다. 먼저, 상관관계 분석을 통해 유사 변수를 제거하여 6가지 입력특성을 선정하였다. 또한, 하위 10%와 상위 10%의 굴진율을 각각 이상 등급으로, 그 외 범위의 굴진율을 정상 등급으로 굴진율 등급을 구분하였다. 기존 학습 데이터와 SMOTE (synthetic minority oversampling technique)를 통해 증강된 학습 데이터를 각각 XGB (extreme gradient boosting)에 적용한 XGB 모델과 XGB-SMOTE 모델을 구축하였다. 굴진율 등급 예측 성능을 비교한 결과, XGB 모델은 정상 굴진율에 대한 예측 성능은 우수하나 이상 굴진율 예측 성능은 상대적으로 낮게 도출되었다. 반면, XGB-SMOTE 모델은 모든 굴진율 등급에서 일관되게 우수한 예측 성능을 보였다. 이는 SMOTE를 통한 이상 굴진율 데이터의 증강이 이상 굴진율을 유발하는 지반조건과 TBM 운영인자 간의 패턴 학습 수준을 향상시켰기 때문으로 판단된다. 결론적으로, 본 연구는 머신러닝 기반 TBM 굴진율 이상탐지 시 데이터 증강 기법을 활용한 불균형 데이터 처리가 효과적임을 보여준다.
최근 국내 터널공사에서 낙반사고의 위험성이 낮고 진동과 소음이 적은 쉴드 TBM을 이용한 기계화 터널공법이 많이 적용되는 추세이며, 이러한 쉴드 TBM으로 터널 굴착 시 적절한 굴착속도를 설계하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 ${\bigcirc}{\bigcirc}{\sim}{\bigcirc}{\bigcirc}$ 고속철도 쉴드 TBM 공사구간에 대하여 지반조사 결과와 TBM 굴진데이터를 분석하고 이를 기존 연구자들에 의해 제안된 경험적 굴착속도 예측방법에 적용하였다. 또한, 현장 굴진데이터 중 커터 당 추력과 지반 일축압축강도와의 상관관계를 분석하고 이를 통해 TBM 터널 설계 시 커터 당 추력과 일축압축강도를 변수로 굴착속도를 예측할 수 있는 간편 모델을 도출하였다. 기존 해외의 여러 굴착속도 예측 모델들을 해당 TBM 현장에 적용한 결과 예측치와 측정된 굴착속도는 약 50~500%의 비교적 큰 오차를 보인 반면, 본 연구에서 도출된 굴착속도 예측모델은 평균 약 15%의 오차율을 나타내어 추후 유사한 지반조건을 가진 쉴드 TBM 현장에 대해서 적용성이 높을 수 있을 것으로 기대한다.
전단면터널 굴착장비에 의한 터널굴착을 설계할 때 일반적으로 적용되는 암반의 강도는 80-250 MPa로 알려져 있으나 설계단계에서 암반의 특성을 완전히 파악하지 못한 채 설계하고 수행하는 경우가 있다. 본 연구는 60% 이상 구간의 단축압축강도가 260 MPa이상이며, RMR값이 70이상의 암반에서 TBM으로 굴착된 약 5.3km 연장의 밀양댐계통 광역상수도 도수로터널 TBM 굴착구간의 암반특성을 규명하고 이로써 이론적 굴착속도를 분석하여, 실제의 순굴착속도와 비교분석한 것이다. 노르웨이 NTH에 의하여 제안된 이론적 굴착속도는 현장에서 수행된 순굴착속도의 평균값과 2∼20%의 오차를 갖는 것으로 평가되어, 극경암에서의 굴착속도 설계는 일본이나 미국에서 제안된 해석법에 비하여 NTH해석법이 가장 접근된 설계방법이라 할 수 있다. 현지암반을 펑가하여 순굴착속도와의 상관관계를 규명한 결과, 극경암에서의 순굴착속도는 슈미트 해머에 의한 반발경도와 RMR 값에 반비례하는 것으로 나타났는데, 이의 상관계수는 각각 0.705 및 0.777이었다. 이로써 반발경도와 RMR의 크기는 순굴착속도를 예측할 수 있는 요소가 될 수 있음을 알 수 있다. 또한 극경암에서의 순굴착속도는 현지암반의 지압의 크기에 크게 영향을 받고 있는 것으로 평가되어 TBM 굴착설계에서 지압상태는 중요한 설계요소의 하나로서 고려되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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