Kim, Nagyoung;Park, Youngho;Shim, Jaewon;Park, Yongseok
Journal of the Korean GEO-environmental Society
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v.10
no.1
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pp.55-61
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2009
Recently, highway tunnel construction has rapidly been increased due to the limited ground usage and geographical characteristic in Korea, i.e. Korea consists of 70% mountains. In this paper, it was analyzed tunnel collapse patterns in the weathered rockmass. Recent tunnel collapse pattern is quite different from that of past ten years. Tunnels in past years have been collapsed at shallow valley area because of shear strength decrease after heavy rain. Tunnels, which have been constructed recently, were collapsed at even the deeper ground position after primary support. Also in the case that proper reinforcement was not applied, it caused excessive crack at shotcrete and local collapse near tunnel face. In this paper, it was analysed the cause of the recent tunnel collapses and proper reinforcement for the collapsed tunnels.
Recently, accelerating population and advanced economy result in extending old freeways and constructing new freeways. To make a good freeway shape, tunnel constructions are also rapidly increasing. Therefore, a possibility of a collapse during a tunnel excavation is getting higher in a proportionate manner. Especially, tunnel excavation has increased in poor geological condition in order to maintain good alignment of road and the collapse of tunnel has often happened without reinforcement method. This research paper will analyze for ms and causes of the collapses for different geological conditions and applied reinforcement solutions by investigating typical collapse sites during highway tunnel constructions.
터널 시공과 굴착과정에서 파쇄대, 절리, 연약대, 균열 등 암반에서의 불연속면은 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 지반 고유의 특징인 불확실성에 의한 터널 설계와 시공 과정에서 겪는 많은 시행오차를 최소화하기 위해서 국내의 터널 붕락 현장의 지반조사 자료를 분석하여 터널 붕락 유형 및 규모를 제시할수 있는 Geo-predict 시스템을 개발하였다. Geo-predict 시스템은 총 104개 터널 붕괴/붕락자료(국외84개, 국내20개)를 분석한 자료를 테이터베이스로 인공신경망 학습을 토해서 터널 붕괴 형태와 규모를 추론하는 시스템이다. 본 논문에서는 Geo-predict의 개발과정 및 구성.기능을 소개하였으며 104개 터널 현장 자료를 지반조건별로 분석하고 이를 데이터베이스화하여 인공신경함을 이용한 추론 시스탬을 구축하고, 2개 고속전철 터널현장과 1개 지하철 시공현장에 적용성 평가를 실시하여, 터널의 붕락 가능 및 붕락 규모를 추론하였다.
For an efficient management and analysis of geological/geotechnical data obtained during site investigations or tunnel construction, Tunnel Information System(TIS) was developed in this study. TIS is running in CIS(Geographical Information System) which has a spatial data. TIS consists of two parts, the Tunnel Face Mapping System(FaceMap), to record a geological features by observations and measurements at the surface of the excavation, the Borehole Data Management System(BDMS), to store the different types of rock data related to boreholes. Using the database of collapsed tunnels, 20 in Korea and 84 in Europe and with an artificial neural network, an expert system was developed for inferring the tunnel collapse pattern and its volume. And by applying Geo-predict, the system developed, in tunnels under construction, observed data from the $\bigcirc$$\bigcirc$tunnl site was compared and analyzed.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.5
no.3
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pp.241-250
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2003
Rock mass is very inhomogeneous in nature and data obtained by site investigations and tests are very limited. For this reason, many uncertainties are to be included in the process of constructing structures in rock mass. In the design of a tunnel, support pattern, advance rate, and excavation method, which are important design parameters, must be determined to be optimal. However, it is not easy to determine those parameters. Moreover if those parameters are determined incorrectly, unexpected risk occurs such as decrease in the stability of a tunnel or economic loss due to the excessive supports etc. In this study, how to determine an optimal support pattern and advance rate, which are the important tunnel design parameters, is introduced based on a risk analysis. It can be confirmed quantitatively that the more supported a tunnel is, the larger reliability index becomes and the more stable the tunnel becomes. Also an optimal support pattern and advance rate can be determined quantitatively by performing a risk analysis considering construction cost and the cost of loss which can be occurred due to the collapse of a tunnel.
Geological and geotechnical surveys, in general, should precede the excavation to ensure the safety of the tunnel and should be followed up according to the various geological condition during the excavation. However actually the standard support patterns which were decided during the design step used be insisted for the whole excavation steps in spite of the various geological conditions. OO tunnel was excavated with NATM and a support pattern type-V in weak rocks. When the tunnel was excavated up to 25m long, the severe displacement was generated in the portal area and the shotcrete was damaged to make the cracks and the tunnel face was totally collapsed. It might happen owing to the one-day heavy rain, but the exact reason for that accident should be found out and the new optimal support patternt needed. Consequently three dimensional numerical analysis was applied for the evaluation of the cause of the tunnel collapse instead of two dimensional analysis, because three dimensional analysis can show better the real field phenomenon than two dimensional analysis in which the load distribution methods are adopted for the tunnel excavation. We could simulate the actual situations with three dimensional finite difference code and propose the new optimal support patterns.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.26
no.4
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pp.315-326
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2024
In this study, the Delphi method and AHP (analytic hierarchy process) were used to evaluate tunnel collapse risk from a comprehensive and multifaceted perspective. Influence factors were established through literature reviews, previous studies, and brainstorming sessions with expert groups, resulting in the construction of five main classification systems. A panel of 21 experts was formed, and three rounds of Delphi surveys were conducted to prevent errors and biases in the expert judgment process, thereby enhancing reliability. Ultimately, 14 influence factors were identified through CVR (content validity ratio) and COV (coefficient of variation) analyses of the experts' responses. Subsequently, the AHP method was applied to assess the relative importance of each influence factor and calculate the final composite weights. The timing of support and reinforcement had the highest priority, followed by groundwater inflow, joint conditions, support pattern levels, and auxiliary methods. These findings help identify the key factors affecting tunnel collapse risk and provide a foundation for developing strategies to improve tunnel safety.
A numerical analysis model capable of predicting the shape, the size and the potentiality of collapse of tetrahedral blocks considering the persistence obtained from the field survey of joint distribution around the underground excavation surface has been developed. Numerical functions of analyzing both the exposed trace distribution on the excavation surface and the formation of tetrahedral block controlled by the extent of joint surface have been established and linked to the previously developed three dimensional deterministic block analysis model. To illustrate the reliability of advanced numerical model the case of underground excavation in which the collapse of rock block had practically taken place was studied. Representative orientations of joint sets was determined based on the joint distribution pattern observed on the excavation surfaces. The formation of block on the roof of underground opening was analyzed to unveil the potential tetrahedral block the shape of which was very similar to the collapsed rock block. Mechanisms of collapse process has been also analyzed by considering the three dimensional shape of tetrahedral block.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.25
no.1
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pp.13-26
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2023
Recently, as the development of underground spaces has become active due to rapid urbanization and population density, interest in the ground behavior according to the construction of underground spaces is increasing. In large cities with high population density and many buildings, ground subsidence has a great impact on structures and there may be a risk of collapse, so the analysis of ground behavior due to underground construction is essential. Previous studies have been conducted on the subsidence pattern of the surface and the deformation of the tunnel when constructing the tunnel, but analysis has rarely been conducted by using actual topographic information. Therefore, this study analyzed the difference in ground behavior between the actual topography and the flat topography. As a result, it was confirmed that ground settlement occurs at higher elevations, such as in mountainous topography, and when the numerical analysis is performed considering topographical information, the crown settlement of the tunnel is up to about approx. It showed a difference of 10 mm, and it was found that the sensitivity was less in the case of displacement of tunnel wall compared to the crown settlement and ground settlement. The numerical analysis considering the actual GIS-based topographic information presented in this study can be used to obtain more accurate surface subsidence data to understand the behavior of the upper structure due to tunnel excavation.
Bin Wang;Shengran Hao;Shu Liu;Duote Liu;Yongle Li;Haicui Wang
Wind and Structures
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v.39
no.3
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pp.207-222
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2024
This paper presents a numerical simulation method for snow drift that takes into account the cohesion effect of snow particles. The critical state of free collapse accumulation of idealized snow particles is used to indirectly infer the effect of interparticle interactions on snow transport and re-accumulation. With the help of the Hertz-Mindlin with JKR cohesion contact model, the particle angle of repose is calibrated with a number of contact parameters through numerical experiment. The surface energy for a given property of snow particles is determined using the observed snow angle of repose, and a continuous-discrete snow drift two-way coupled numerical model incorporating these optimized contact parameters is developed. The snow redistribution pattern on a stepped flat roof structure is simulated, and the results are found to be consistent with those of the field measured in terms of phenomena and general laws, verifying the achievability and effectiveness of the presented method. To eliminate the influence of environmental conditions, wind tunnel tests are also conducted, and it is found that the reconstructed depth and reaccumulated angle of snowdrift resulting from the numerical simulation are in closer agreement with the experimental results, further confirming the enhancement achieved by introducing the contact effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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