Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.15
no.3
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pp.301-310
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2013
Jet fans are installed in road tunnels in order to maintain critical velocity when fire occurs. Generally the number of jet fans against fire are calculated by considering critical velocity and flow resistance by wall friction, vehicle drag force, thermal buoyance force and natural wind. In domestic case, thermal buoyance force is not considered in estimating the number of jet fans. So, in this study, we investigated the pressure loss due to the thermal buoyance force induced by tunnel air temperature rise and the impact of thermal buoyance force on the number of jet fans by the numerical fire simulation for the tunnel length(500, 750, 1000, 1500, 2000, 3500m) and grade (-1.0, -1.5, -2.0%). Considering the thermal buoyance force, number of jet fans have to be increased. Especially in the case of 100MW of heat release rate, the pressure loss due to thermal buoyance force exceed the maximum pressure loss due to vehicle drag resistance, so it is analyzed that number of 2~11 jet fans are needed additionally than current design criteria. Thus, in case of estimating the number of jet fans, it must be considered of thermal buoyance force induced tunnel air temperature rise by fire.
Reliability in tunnel analysis is necessary to accomplish technically sound design and economical construction. For this, a thorough understanding of the construction procedure including the ground-support interaction has to be obtained. This paper describes a proper modelling technique to simulate the behavior of the steel fiber reinforced shotcrete (SFRS) which maintain the supporting capability in post-failure regime. The additional supporting effect of the steel support was also verified by 3-D analyses and a new load distribution factor were proposed. The use of the plastic moment limit (PML) alone can eliminate the occurrence of the awkwardly high tensile stress in the shotcrete and can successfully model the post-peak ductile behavior of the SFRS. But with this method, moment is limited whenever the stress caused by moment reaches tensile strength of the shotcrete irrespective of the stress by axial force. Therefore, it was necessary to find a more comprehensive method which can reflect the influence of the moment and axial force. This can be accomplished by the proper use of "liner element" which is the built-in model in FLAC. In this model, the peak and residual strength as well as the uniaxial compressive strength of the SFRS can be specified. Analyses were conducted with these two models on the 2-lane road tunnels excavated in class IV and V rock mass and results were compared with the conventional elastic beam model. Results showed that both models can reflect the fracture toughness of the SFRS which could not be accomplished by the elastic beam model.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.9
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pp.269-278
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2018
In Korea, BIM technology is applied mainly to building construction projects, but is expected to be applied rapidly to civil engineering projects because the government is currently considering the mandatory application of BIM for infrastructure facilities. Because the infrastructure project is processed in a horizontal work area, the application of BIM technology is more useful in the schedule management of the construction phase than the interference management of the design phase. The 4D CAD system is a typical BIM technology applied to the schedule management in the construction phase, but the application to the actual project is limited due to the lack of practical functions. This study examined the functions of four representative 4D CAD systems commercialized so that the selection criterion can be provided according to the characteristics of the project, and suggests that the functions that should be improved to have practicability. As a result of functional analysis, the application characteristics of each system were analyzed and the user convenience was suggested. In addition, a linear 4D simulation methodology was developed to improve the functions applicable to civil engineering projects, and ways to improve the utilization of the infrastructure projects as the construction phase BIM were suggested. In railway and road construction projects, most activities, such as earthwork, bridges, and tunnels proceed along the distance axis in a horizontal space. Therefore, a linear 4D simulation method, in which an activity is expressed along a distance axis, can be more practically useful rather than a simple 4D simulation method with a Gantt chart.
In many countries, recycling coal ashes as backfill materials for subsided lands, abandoned mine tunnels, and road pipeline constructions by making low-strength concretes with minimal amounts of cement is frequently considered for massive treatment of coal ashes. This study investigates the variation of heavy metals in the concrete test pieces prepared for the cases of using only Portland cement as binding material, fly ash as a replacement of the cement, sand as aggregates, and disposed ashes in the ash ponds as a replacement of aggregates. Heavy metal contents were measured based on the aqua regia extraction technique following the Korean Standard for Fair Testing of Soil Contamination and the influences of each materials on the total heavy metal contents were also assessed. Results show that the cement has the highest Cu, Pb, and Zn concentrations than any other materials. Therefore, the test pieces show significant concentration decreases for those metals when the cement was replaced by fly ash. Ponded ash shows low concentrations relative to fly ash in most of the parameters but shows higher Cu and Ni, and lower Pb levels than the sand aggregate. In overall, heavy metal levels of the test pieces are regulated by mixing among the used materials. Test pieces prepared during this study always show concentrations much lower than the Worrisome Level of Soil Contamination (Area 1), which was designated by the Soil Environment Conservation Act of Korea.
Park, Sung Woo;Park, Seung Su;Hwang, In Baek;Cha, Chul Joon
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.16
no.5
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pp.19-28
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2012
In this study, cause of longitudinal crack which is found on duct slab of road tunnel is studied. In-depth investigation, such as visual inspection, non-destructive testing and geometrical surveying of duct slab, is carried out. In order to perform cause analysis, the investigated results are compared to the results of numerical analysis. Many factors, which cause longitudinal crack, are classified as constrained condition of the duct slab, location of the rebar, temperature, shrinkage and so on. According to the classified causes of longitudinal crack, numerical analysis is performed considering construction stage of the tunnel lining. Especially, in order to predict shrinkage stain due to discrepancy of curing date, ACI-209 model, KCI structural design code and other researcher's shrinkage test results are compared. The results show that shrinkage strain is one of the main factors causing longitudinal crack. Other investigated tunnels are classified along with the construction method of duct slab and patterns of cracks. As a result, improving ways to construct duct slab are suggested.
In this study it is intended to review the moving characteristics of smoke by performing visualization simulation for the calculation of the optimal smoke exhaust air volume in case a fire occurs in tunnels where transverse ventilation is applied, and to obtain basic data necessary for the design of smoke exhaust systems by deriving optimal smoke exhaust operational conditions under various conditions. As a result of this study, if it was assumed 0 critical velocity in the tunnel, the smoke exhaust air volume was limited within 250 meter in the road-tunnel disaster prevention indicator and the exhaust efficiency was from 55.1% to 95.8% in the result of this study. If the wind velocity is in the tunnel, the exhaust rate intends to increase rapidly and the exhaust efficiency is decreased. In addition, if the wind velocity is increased, the exhaust rate should be increased in compared with the generation rate of smoke in maximum 1.8 or 1.04 times. In this study, when the wind velocity is in the tunnel, the limited exhaust rate is $84m^3/s{\cdot}250m$. And if it was assumed 1.75 m/s critical velocity in the tunnel, the exhaust rate would be defined $393m^3/s{\cdot}250m$($Q_E$ = 80 + 5Ar).
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.9
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pp.204-210
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2019
In case of a fire inside a tunnel, unlike ordinary roads, it is very difficult for a driver to obtain visibility, and a large accident is highly likely to occur. In this study, the smoke behavior, visible distance, and CO concentration of a jet fan were analyzed using the NIST fire simulation (FDS). All analyses were set to HRRPUA (Heat Release Rate Per Area) 3.6MW/m and all the analysis times were set to 600s. In all analyses by CFD, the results were confirmed at y=30m and y=110m, and smoke behavior analysis, visible range analysis, and carbon monoxide concentration were confirmed according to the diameter and flow rate. As the size and flow rate of the jet fan increased, the visibility distance was high at y=30m, and the concentration of carbon monoxide was also confirmed to be 0 ppm. Therefore, proper setting of the jet fan diameter and flow rate will be an excellent solution for fires in tunnels, and taking refuge at upstream area of a re-ventilated fan can reduce the number of casualties.
Since tunnels are built underground, it is impossible to check visually the location and degree of deterioration of steel ribs. Therefore, in tunnel maintenance, GPR images are generally used to detect steel ribs. While research on GPR image analysis employing artificial neural networks has primarily focused on detecting underground pipes and road damage, there have been limited applications for analyzing tunnel GPR data, specifically for steel rib detection, both internationally and domestically. In this study, a one-step object detection algorithm called YOLO, based on a convolutional neural network, was utilized to automate the localization of steel ribs using GPR data. The performance of the algorithm is then analyzed. Two datasets were employed for the analysis. A dataset comprising 512 original images and another dataset consisting of 2,048 augmented images. The omission rate, which represents the ratio of undetected steel ribs to the total number of steel ribs, was 0.38% for the model using the augmented data, whereas the omission rate for the model using only the original data was 7.18%. Thus, from an automation standpoint, it is more practical to employ an augmented dataset.
Kim, Joong-Hyo;Lee, Jeong-Hwan;Kwon, Sung Dae;Ha, Dong Ik
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.1
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pp.203-211
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2014
Tunnel reduces travel time as and it is essential facilities for the eco-friendly road construction. In recent years, It has been accelerating the tunnel construction to provide a higher level of traffic service but a driver driving in the narrow and dark tunnel takes characteristically psychological anxiety and the restriction of the sight. Moreover, A driver passing through more than 1,000m long tunnel, as to pass inside the monotonous form of the tunnel for a long time can cause drowsiness and increase the driver load. This driver load can degrade road-holding of the inside of the long tunnel highly and pose a high risk of accidents. Accordingly, In this study is to present the proper length of the Tunnel, considering the characteristics of traffic accident. For this, this study is that the long tunnel that affects traffic safety traffic safety variables are selected and classified. Traffic safety variables are classified in detail as a variable of the traffic accident and velocity one, the applicable variables the number of the traffic accident, the ratio of the traffic accident, driving velocity, the individual vehicle velocity etc. Traffic safety variables are categorized as more than a pole length of the tunnel in order to examine its impact on correlation analysis. The results indicate significant results in traffic accidents in accordance with traffic accidents, traffic safety, selects the variable was Variable depending on the length of the tunnel traffic safety point of significantly increasing the possibility of an accident can be seen as a high point. And the point of the Distribution of selected variables in order to create a traffic safety was a significant increase in traffic safety variables was set at critical intervals. Before reaching the critical point and the corresponding length of the long tunnel was set at the proper length. In this study, the optimum length of the proposed long tunnel through the long tunnel that occur in the future to contribute to reducing traffic accidents would be able to be determined.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.19
no.1
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pp.95-107
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2017
In this study, a preliminary study was undertaken for development of a tunnel incident automatic detection system based on a machine learning algorithm which is to detect a number of incidents taking place in tunnel in real time and also to be able to identify the type of incident. Two road sites where CCTVs are operating have been selected and a part of CCTV images are treated to produce sets of training data. The data sets are composed of position and time information of moving objects on CCTV screen which are extracted by initially detecting and tracking of incoming objects into CCTV screen by using a conventional image processing technique available in this study. And the data sets are matched with 6 categories of events such as lane change, stoping, etc which are also involved in the training data sets. The training data are learnt by a resilience neural network where two hidden layers are applied and 9 architectural models are set up for parametric studies, from which the architectural model, 300(first hidden layer)-150(second hidden layer) is found to be optimum in highest accuracy with respect to training data as well as testing data not used for training. From this study, it was shown that the highly variable and complex traffic and incident features could be well identified without any definition of feature regulation by using a concept of machine learning. In addition, detection capability and accuracy of the machine learning based system will be automatically enhanced as much as big data of CCTV images in tunnel becomes rich.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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