The tunnel collapse, large deformation of surrounding rock, water and mud inrush are the major geological disasters in soft rock tunnel construction. Among them, tunnel collapse has the most serious impact on tunnel construction. Current research backed theories have certain limitations in identifying the collapse risk of soft rock tunnels. Examining the Zhengwan high-speed railway tunnel, eight soft rock tunnel collapse influencing factors were selected, and the combination of indicator weights based on the analytic hierarchy process and entropy weighting methods was obtained. The results show that the groundwater condition and the integrity of the rock mass are the main influencing factors leading to a soft rock tunnel collapse. A comprehensive fuzzy evaluation model for the collapse risk of soft rock tunnels is being proposed, and the real-time collapse risk assessment of the Zhengwan tunnel is being carried out. The results obtained via the fuzzy evaluation model agree well with the actual situation. A tunnel section evaluated to have an extremely high collapse risk and experienced a local collapse during excavation, verifying the feasibility of the collapse risk evaluation model. The collapse risk evaluation model proposed in this paper has been demonstrated to be a promising and innovative method for the evaluation of the collapse risk of soft rock tunnels, leading to safer construction.
터널굴착기술이 발달된 근래에도 터널붕괴사고는 지속되고 있다. 본 논문은 미고결 지반에서 발생하는 대표적인 두 가지 사례를 제시하였다. 각각의 사례에 대한 터널붕괴원인을 계측기록과 수치해석 모델링을 통해 분석하고 붕괴메커니즘을 고찰하였다. 이로부터 미고결 지반에서 터널붕괴의 핵심 지시자는 전단변형율과 지하수위의 변화이며, 터널붕괴는 굴착과정에 따라 터널주변의 전단변형이 어떠한 양상으로 발전되느냐와 밀접히 관련되어 있음을 알 수 있었다.
터널에서의 붕괴는 터널 구조물의 특수성 및 예상치 못한 지반조건의 변화로 인해 언제 어디서든 발생될 수 있다. 그로 인한 경제적인 손실과 인명피해를 줄이기 위하여 사고를 미연에 방지하기 위한 방안에 대한 다양한 연구들이 계속 진행되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 붕괴예측을 위하여 국내 터널 붕괴 현장 56개소의 시공데이터를 분석하고 인공신경망 기법에 적용할 입력인자를 민감도 분석으로 선정하였다. 또한 인공신경망 모델 설계는 선정된 입력인자로 학습을 수행하고 터널 붕괴 유형 예측에 최적화된 모델을 결정하였다. 이 모델을 이용하여 붕괴가 발생된 총 12개소에 적용성 평가를 실시하여 터널 붕괴 유형 예측 가능성을 검증하였다. 이러한 결과는 터널 시공 현장에서 붕괴 예방을 위한 기초 자료로서 활용 될 수 있을 것이다.
RMR은 국내터널의 지보재 설계를 위해 가장 빈번하게 사용되는 암반분류 방법이다. 그러나 설계당시의 검토된 지반조사를 통한 RMR값은 지반을 정확하게 대변할 수 없다. 터널 시공시 발생하는 붕괴 및 낙반사고를 사전에 예방하고 효율적인 지보 설계를 위해 붕괴위험도에 따라 기존 RMR 점수에 가중치를 적용한 Weighted-RMR(W-RMR)을 제안하고 터널에 적용하였다. 비재터널 현장에 W-RMR을 적용한 결과 막장 붕괴의 위험도에 따라 지보 설계를 탄력적으로 변경할 수 있었다.
Zhou, Binghua;Xue, Yiguo;Li, Shucai;Qiu, Daohong;Tao, Yufan;Zhang, Kai;Zhang, Xueliang;Xia, Teng
Geomechanics and Engineering
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제22권4호
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pp.291-303
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2020
The deformation of the rock surrounding a tunnel manifests due to the stress redistribution within the surrounding rock. By observing the deformation of the surrounding rock, we can not only determine the stability of the surrounding rock and supporting structure but also predict the future state of the surrounding rock. In this paper, we used grey system theory to analyse the factors that affect the deformation of the rock surrounding a tunnel. The results show that the 5 main influencing factors are longitudinal wave velocity, tunnel burial depth, groundwater development, surrounding rock support type and construction management level. Furthermore, we used seismic prospecting data, preliminary survey data and excavated section monitoring data to establish a neural network learning model to predict the total amount of deformation of the surrounding rock during tunnel collapse. Subsequently, the probability of a change in deformation in each predicted section was obtained by using a Bayesian method for detecting change points. Finally, through an analysis of the distribution of the change probability and a comparison with the actual situation, we deduced the survey mark at which collapse would most likely occur. Surface collapse suddenly occurred when the tunnel was excavated to this predicted distance. This work further proved that the Bayesian method can accurately detect change points for risk evaluation, enhancing the accuracy of tunnel collapse forecasting. This research provides a reference and a guide for future research on the probability analysis of tunnel collapse.
The failure mechanism of tunnel roof is investigated with upper bound theorem of limit analysis. The stochastic settlement and nonlinear failure criterion are considered in the present analysis. For the collapse of tunnel roof, the surface settlement is estimated by the simplified stochastic medium theory. The failure curve expressions of collapse blocks in homogeneous and in layered soils are derived, and the effects of material parameters on the potential range of failure mechanisms are discussed. The results show that the material parameters of initial cohesion, nonlinear coefficient and unit weight have significant influences on the potential range of collapse block in homogeneous media. The proportion of collapse block increases as the initial cohesion increases, while decreases as the nonlinear coefficient and the unit weight increase. The ground surface settlement increases with the tunnel radius increasing, while the possible collapse proportion decreases with increase of the tunnel radius. In layered stratum, the study is investigated to analyze the effects of material parameters of different layered media on the proportion of possible collapse block.
대단면 터널의 안전한 시공을 달성하기 위해서는 굴착암반의 공학적 특성 및 단층 등과 같은 구조지질적인 특성에 대한 파악이 무엇보다 중요하다. 본 현장은 운모 편암내에 대규모 스러스트 단층이 존재하고 있어, 대단면 터널 굴착시 터널의 안정성에 매우 심각한 영향을 미치는 지질공학적 리스크가 특히 큰 현장이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 스러스트 단층의 구조지질적 분포 특성 및 단층암의 공학적 특성에 대한 지반조사결과를 바탕으로 터널낙반의 원인과 메카니즘을 분석하고, 이를 바탕으로 대단면 터널의 안전한 재시공을 위한 합리적인 보강대책을 수립하였다.
최근 들어 인구증가와 경제발전에 따른 고속도로의 확장 또는 신설이 급증하고 있고 양호한 노선을 위해 터널 건설도 급속도로 증가하고 있다. 이와 더불어 터널 시공 중 붕괴가 발생할 수 있는 경우도 상대적으로 높아지고 있다. 특히, 도로의 양호한 선형 확보를 위하여 지반조건이 불량한 구간에서 터널 굴착이 증가하므로 적절한 보강공법의 적용 없이 굴착을 실시하는 경우에 붕락이 자주 발생하였다. 본 논문에서는 고속도로 터널 시공 중 보편적인 붕괴 사례를 조사함으로써 다른 지질조건에서의 붕괴원인과 형태 및 적용 보강공법에 대해 분석하고자 한다.
본 논문에서는 고속도로터널의 붕락형태와 원인분석, 보강방법에 대하여 다루었다. 고속도로터널의 붕락형태를 분석해 보면 3가지 유형으로 분류된다. 지반풍화로 인해 터널붕락이 지표면까지 함몰된 경우 35%, 불리한 암반절리로 인한 터널내 국부적인 쐐기형 암반블럭 붕락의 경우 50%, 터널굴진방향과 미끄럼면의 교차로 인해 터널내 침하가 발생한 경우 15%의 비율로 조사되었고 터널붕락이 발생된 위치는 입출구 40m 이내와 입출구와 인접한 계곡부에서 85%, 비상주차대과 본선접속부에서 15% 발생되었다. 고속도로터널에서 발생한 붕락을 파괴개념으로 분석하면 활동파괴가 83%이상을 차지하는 것으로 분석되었다.
The prediction of impending collapse of deep tunnel is one of the most difficult problems. Collapse mechanism of deep tunnel in layered soils is derived using a new curved failure mechanism within the framework of upper bound theorem, and effects of seepage forces are considered. Nonlinear failure criterion is adopted in the present analysis, and the possible collapse shape of deep tunnel in the layered soils is discussed in this paper. In the layered soils, the internal energy dissipations along velocity discontinuity are calculated, and the external work rates are produced by weight, seepage forces and supporting pressure. With upper bound theorem of limit analysis, two different curve functions are proposed for the two different soil stratums. The specific shape of collapse surface is discussed, using the proposed curve functions. Effects of nonlinear coefficient, initial cohesion, pore water pressure and unit weight on potential collapse are analyzed. According to the numerical results, with the nonlinear coefficient increase, the shape of collapse block will increase. With initial cohesion of the upper soil increase, the shape of failure block will be flat, and with the lower soil improving, the size of collapsing will be large. Furthermore, the shape of collapsing will decrease with the unit weight decrease.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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