본 논문에서는 터널 및 지하공간의 기계화 시공에 있어서 굴진성능을 예측하는 모델링 기법을 고찰하였다. 첫 번째로 세계적으로 가장 잘 알려져 있는 두 가지 모델, 즉 이론적 접근을 기본으로 하고 있는 CSM 모델과 경험적 접근을 기본으로 하고 있는 NTH 모델의 비교를 수행하였다. 두 번째로는, 특별히 Constant Cross Section 커터를 사용하는 경우의 암석 굴삭 원리를 알아보고, 이 원리를 기본으로 하는 이론적 모델을 전개하여 암석특성과 커터 제원만으로 유도되는 절삭력을 구하는 관계식을 고찰하였다. 세 번째로는 기계화 시공에 있어서 굴진성능을 예측하기 위한 일반적인 모델링 기법을 제시하였다. 마지막으로 미국 Colorado School of Mines의 Earth Mechanics Institute(EMI)에서 개발한 CSM 컴퓨터 모델을 소개하고, 이 모델을 TBM 설계에 적용한 사례를 제시하였다.
본 논문에서는 TBM(Tunnel boring machine) 시스템의 기동 특성향상을 위해 기존에 제안되었던 회생기동방법에 대한 실제적으로 발생되는 문제점을 분석하고, 이에 대한 해결방법을 제안한다. 기존의 연구결과에서 나타나는 속도리플 문제를 해결하기 위하여, 우선 시스템 상에서의 발생하고 있는 문제점을 분석하고, 이를 보완할 수 있는 방법을 제시하였다. 개선된 방법을 실제 시스템에 적용하여 기존의 시스템 결과와 비교함으로써 제안된 방법이 효과적임을 검증하였다.
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 연구에서는 쉴드 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널 디스크 커터의 적절한 교체 시기를 예측하기 위한 방법으로 머신러닝 기법을 사용한 방법을 제안하였으며, 이를 위해 국내 기 시공된 쉴드 TBM 현장의 데이터를 이용하여 다양한 머신러닝 알고리즘 중 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 예측 모델을 구축하고 그 성능을 평가하였다. 지반 조건별 디스크 커터의 마모와 높은 상관성을 갖는 TBM 기계 데이터와 디스크 커터 교체 이력을 분류하고, 이들을 SVM의 변수로 사용하여 3종류의 분류 함수를 적용하여 각각 학습을 한 후 예측을 수행한 결과, 각 지반 조건에 대해서 3종류의 SVM 분류 함수 중 전체적으로 RBF (Radial Basis Function) SVM의 예측성능이 가장 우수하며(평균적으로 80%의 정확도, 10% 오분류율), 지반 조건별로 구분 시 디스크 커터 교체 데이터의 수가 많을수록 예측 결과가 좋은 것으로 나타났다. 향후 많은 데이터를 축적하고 이를 모두 활용하여 학습모델을 지속적으로 발전시켜 나간다면 이와 같은 디스크 커터 교환주기를 예측하기 위한 머신러닝 기법의 실무 적용성이 매우 클 것으로 기대한다.
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.
Mahmoodzadeh, Arsalan;Nejati, Hamid Reza;Ibrahim, Hawkar Hashim;Ali, Hunar Farid Hama;Mohammed, Adil Hussein;Rashidi, Shima;Majeed, Mohammed Kamal
Geomechanics and Engineering
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제30권1호
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pp.75-91
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2022
This paper aims to show how to use several Machine Learning (ML) methods to estimate the TBM penetration rate systematically (TBM-PR). To this end, 1125 datasets including uniaxial compressive strength (UCS), Brazilian tensile strength (BTS), punch slope index (PSI), distance between the planes of weakness (DPW), orientation of discontinuities (alpha angle-α), rock fracture class (RFC), and actual/measured TBM-PRs were established. To evaluate the ML methods' ability to perform, the 5-fold cross-validation was taken into consideration. Eventually, comparing the ML outcomes and the TBM monitoring data indicated that the ML methods have a very good potential ability in the prediction of TBM-PR. However, the long short-term memory model with a correlation coefficient of 0.9932 and a route mean square error of 2.68E-6 outperformed the remaining six ML algorithms. The backward selection method showed that PSI and RFC were more and less significant parameters on the TBM-PR compared to the others.
도심지 터널 건설에서 발파공법은 민원이 제기되는 문제점이 있어 적용에 제약받고 있다. 이에 대한 대안으로 TBM 및 기계굴착 공법 적용이 필수적으로 검토되고 있다. 이 중 쉴드 TBM(Tunnel Boring Machine)은 굴진과 세그먼트 체결이 번갈아 반복되며 굴진하는 공정을 가지고 있는데, 세그먼트 체결 동안 굴진을 멈추게 된다. 이러한 가동 정지시간을 최소화하고자 세그먼트 체결 중에도 가동할 수 있는 연속굴착형 TBM 기술이 개발되고 있다. 나선형 세그먼트의 굴진 반력을 확보하기 위해 추진잭을 개조하고 신뢰성을 확보하는 연구가 진행 중이다. 또한 체결 중 세그먼트를 제외한 나머지 부분의 추진잭을 가동하는 유압제어 및 유압시스템 설계기술이 개발될 예정이다. 본 보고는 연속굴착형 TBM 과제 중 부품개조 및 유압제어 기술에 대한 일부 내용을 소개한다.
최근 도심지 굴착 시 고효율 급속시공이 가능한 쉴드 TBM(Tunnel Boring Machine) 공법의 도입이 점진적으로 증가하고 있다. 그러나 해당 장비에 대한 이해부족과 현지 지반조건을 충분히 고려하지 않은 상태로 쉴드 TBM의 설계 및 선정시 시공능력의 저하, 시공기간의 연장 및 공사비의 증가를 초래하는 경우가 빈번히 발생되고 있다. 이에 따라 본 사례연구에서는 풍화토, 풍화암 굴착에 적합하도록 설계된 쉴드 TBM 터널 굴착현장을 대상으로 쉴드 TBM 굴진 시 사전 지반조사의 결과와 달리 예기치 못한 경암구간 돌출로 굴진 중단 및 공기지연을 최소화하고자 적용된 대체공법의 적용성을 비교 분석하였다. 또, 터널 상 하행선 경암굴착에 적용된 대체공법의 선정부터 적용 후 결과에서 얻어진 굴진자료와 쉴드장비의 굴진속도, 공사기간, 공사비 등을 검토하여 연구대상 현장에 가장 적합한 대체공법을 판단 및 평가하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 굴진중단 및 대체공법 적용으로 인한 공사비, 공사기간의 증가를 방지하려면 대상현장의 정확한 지반조사가 선행되어야 하며, 이를 바탕으로 현장 지반조건에 가장 적합한 쉴드장비를 선정하는 것이 중요하다. 둘째, 대상현장에서 시행한 대체공법의 적용성을 분석한 결과, 경암구간 굴착을 위한 대체공법의 최선안은 개착 공법 후 경암 발파제거 공법임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 Raise Boring Machine(RBM의 가동율, 관입율, 굴진율과 같은 굴착능력을 조사하기 위하여 직경 3.05 m와 총 연장 98 m의 수직구를 RBM을 이용하여 시험시공 하였다. 이와 함께 국내 양수발전소, 도로터널, 석탄광업소 등에서 RBM으로 시공되었던 4개의 수직구 시공현장으로부터 시공자료를 수집하여 분석을 수행하였다. 연구결과, 주간 평균 굴진장은 약 19.3 m로 분석되었고, 평균 가동율은 약 54.3%011서 75.1 %사이에 분포하는 것으로 나타나, 이는 TBM 시공실적과 비교하여 볼 때 매우 높은 가동율을 보이고 있다. Bit force와 RPM은 (+)의 직선적인 상관관계로 나타났으며 이는 굴착효율에 따라 작업자의 판단에 기인한 결과로 추정된다. 순관입율과의 관계에서는 RBM작업의 bit force와 RPM 및 수직구 심도가 증가함에 따라 순관입율이 저하되는(-)의 상관관계를 나타내었다. 본 연구결과는 수직구 설계 및 RBM장비 선정에 필요한 정보를 줄 수 있을 것으로 사료된다.
국내외 터널공사에서 TBM(Tunnel Boring Machine)의 적용사례가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따라 TBM터널은 더 어렵고 복잡한 특수지반을 대상으로 시공되는 사례가 많으며, 복잡한 지질 조건에 기인한 시공상의 어려움이 꾸준히 보고되고 있는 실정이다. 국내에서는 아직까지 특수 지반의 효율적 통과에 대한 연구가 미진한 실정이다. 이 논문에서는 특수지반을 대상으로 하는 쉴드TBM 터널공사에서의 지반조사와 시공과 관련된 사항에 대하여 고찰하였다. 국내외 특수지반을 통과한 시공 사례를 분석하여 쉴드TBM 터널의 특수지반을 11개로 분류하였고, 각각의 특수지반의 개념과 일반적인 문제점들을 정리하였다. 특히 도심지 천층부에서 빈번하게 조우하는 복합지반, 호박돌층, 단층파쇄대의 분류 기법, 지반조사기법, 그리고 해당지반에서의 고려사항들을 논의하였고, 향후 연구방향에 대하여 제안하였다. 본 논문은 특수지반에서의 TBM 시공기술 발전을 위한 기초연구로써 향후 관련 연구와 특수지반에서의 TBM 시공에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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