There are complicated and big shear zone which is about several tens meter in the middle of the cutting slope in this study area. And slope stability analysis is very hard because many fault zones are gathered in the shear zone. This study furnish imformations of scrutinized geological survey, numerical stability analysis, reinforcement work analysis and computation of ground mass properties. Then this offer rational slope stability analysis, rock mass decision and counterplan.
터널 굴착시 굴진면 전방의 지반상태를 사전에 파악하는 것은 터널의 안정성을 증가시킴과 동시에 시공성을 향상시켜 경제적인 터널 시공을 할 수 있도록 한다. 이에 본 연구에서는 터널 천공시 획득되는 천공데이터를 이용하여 굴진면 전방의 암반강도를 예측하고자 하였다. 이는 암반강도가 현장에서 암반분류 및 지보패턴 설계 등의 핵심인자로 가장 보편적으로 활용될 뿐만 아니라, 암반강도의 변화를 통해 굴진면 전방의 지반상태 변화를 예측하는데도 활용할 수 있기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 다양한 강도 특성을 보이는 균질한 암석시험편을 대상으로 착암기 종류를 변화시켜가며 천공실험을 수행하였다. 실험결과 천공속도는 다른 천공데이터들과 착암기의 종류 및 암석의 강도에 따라 고유한 값을 보이는 것으로 나타났다. 또한, 동일한 암석에 대해 천공시 타격압이 증가하면 천공속도는 선형적으로 비례하여 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구에서는 터널 시공 현장에서 착암기의 제원, 현장 계측 데이터 및 천공속도와 암반강도의 상관관계를 이용하여 터널 굴진면 전방의 암반강도를 예측할 수 있는 방안을 제안하였다.
암반으로 구성되어 있는 급경사($65{\sim}80^{\circ}$) 암반사면들이 장기간 안정한 상태로 유지되고 있는 것을 관찰할 수 있다. 이와 유사한 지반상태로 이루어진 굴착 암반사면에서 불연속구조가 비탈면의 안정성에 유리한 방향으로 분포하고 있는 경우에는 발파암 경사기준인 1 : 0.5 ($63^{\circ}$)보다 급한 경사를 적용할 수 있을 것이다. 비탈면 설계기준의 경사 결정 과정에서 급경사로 적용할 수 있는 예비 암반조건이 정량적으로 설정되어 있으면 설계 실무측면에서 지침으로 활용할 수 있을 것이다. 이 연구에서는 상기 암반을 양호한 연속체 암반으로 정의하고, 양호한 연속체 암반조건에 대해 공학적인 준거를 제공할 목적으로 범용적인 RMR, SMR, GSI 분류를 활용하여 정량적인 설정기준 범위를 제안하고자 하였다. 연구방법으로는 다음과 같다. 암석종류별로 급경사 $65{\sim}80^{\circ}$)에서 안정한 비탈면을 연구 대상으로 선정하고, Face mapping 결과를 반영하여 RMR과 SMR 및 GSI 분류하였다. Hoek-Brown 파괴기준을 활용하여 산정된 강도정수를 현 상태의 암반사면 안정해석에 적용하여 나타난 결과를 검토하였다. 급경사로 안정하게 유지되는 지반조건으로서 예비기준의 타당성을 검증하기 위한 것이다. 상기 연구방법으로 분석 검토한 결과, 양호한 연속체 암반비탈면은 Basic RMR ${\geq}50$ (퇴적암에서는 45), GSI SMR ${\geq}45$로 설정할 수 있을 것으로 분석되었다. 한계평형 해석의 안전율은 Fs = 14.08~67.50 (평균 32.9)이고, 유한요소해석의 변위는 0.13~0.64 mm (평균 0.27 mm)이다. 이는 급경사($65{\sim}80^{\circ}$)로 오랜 기간 동안 안정하게 유지되고 있는 양호한 연속체 암반사면의 안정성을 정량적으로 표현하고 확인하는 결과로 볼 수 있다. 양호한 연속체 암반사면에 대한 암반기준 설정범위는 자료가 축적되면 좀 더 세부적인 설정기준을 확립할 수 있을 것이고 추후 연구과제이기도 하다. 1 : 0.1~0.3의 급경사에서도 안정할 경우에, 해외 설계기준 및 사례를 참고하여 급경사의 상한 기준을 1 : 0.3으로 설계하면 경제성과 친환경성을 확보하는 이점이 있게 된다. 또한 굴착기술과 식생기술 발달 및 다양한 친환경적 사면 설계기법으로 급경사에 따른 심리적 불안감과 급격한 지반이완을 극복할 수 있을 것이다.
A methodology for jointed rock mass characterization starts with a research based on geological data and tests in order to define the geotechnical models used to support the decision about location, orientation and shape of cavities. Afterwards a more detailed characterization of the rock mass is performed allowing the update of the geomechanical parameters defined in the previous stage. The observed results can be also used to re-evaluate the geotechnical model using inverse methodologies. Cases of large underground structures modeling are presented. The first case concerns the modeling of cavities in volcanic formations. Then, an application to a large station from the Metro do Porto project developed in heterogeneous granite formations is also presented. Finally, the last case concerns the modeling of large cavities for a hydroelectric powerhouse complex. The finite element method and finite difference method software used is acquired from Rocscience and ITASCA, respectively.
급경사($65^{\circ}{\sim}85^{\circ}$)로 자연환경에서 장기간 안정한 상태로 유지되고 있는 깎기 또는 자연 상태의 암반사면이 다수 존재한다. 설계 실무측면에서 이와 유사한 암반상태 및 지질구조로 이루어진 지반을 양호한 연속체 암반사면으로 정의하고 있으며, 이 암반사면의 경사 결정 과정 중에 설계 및 시공 초기 단계의 안정해석 절차 단계에서 연속체 암반의 지반특성 평가방법을 수립하는 것이 중요하게 될 것이다. 이 연구에서는 급경사로 설계 가능한 양호한 연속체 암반사면의 안정해석 과정에서 지반정수 적용에 필요한 강도정수를 Hoek-Brown 파괴기준을 활용하여 실무적으로 산정하는 방안을 제안하고 이와 함께 급경사 암반사면의 안정해석을 통해 설계 적용성을 평가하였다. 기존 강도정수 산정방법은 작은 구속응력 변화에도 H-B파괴 포락선에 상응하는 등가 M-C강도정수가 민감하게 변화하므로 설계에서 실무적으로 활용하기가 부적합하였다. 이 문제점을 보완하기 위해 등각분할법으로 등가 M-C강도정수를 산정하는 방안을 제시하였다. 등각분할법의 설계 적용성을 확인하기 위해 기존 실시설계 현장에서 조성된 깎기 사면의 경사 변화에 따른 안전율 및 변위 결과를 검토하였다. 안전율은 1:0.5 사면에서 Fs=16~59이고, 1:0.3 사면에서 Fs=12~52이며, 대부분 10~12%의 감소를 보인다. 변위는 1:0.5 사면에서 0.126~0.975mm이고, 1:0.3 사면에서 0.152~1.158mm이며, 10~15%의 증가를 나타낸다. 이는 정규 비례의 미미한 변화이며, 안정성 측면에서는 양호한 상태이다. 설계 실무측면에서, H-B파괴기준에서 유도된 등각분할법으로 산정한 강도정수를 연구대상 암반사면과 유사한 양호한 암반에 대해 범용적인 강도정수로 적용하여도 안정적이고 경제적인 결과를 도출할 수 있다는 것을 확인하였다. 암반사면에 영향을 미치는 단층이 분포하지 않는 지반에서는 한계평형해석(LEM)과 유한요소해석(FEM)으로 안정해석하는 절차도 실무적으로 무난한 것으로 검토되었다. 연구대상 사면을 양호한 상태의 암반조건으로 선정하여 연구를 수행하였으나 좀 더 다양한 암반조건(터널 포함)에 보편적으로 적용할 수 있는지에 대한 검증 작업은 추후 연구과제가 될 것이다.
지하채굴적의 함몰, 지하수의 무분별한 양수, 연약지반의 압밀 및 얕은 심도에서의 지하굴착 등의 원인으로 기인하는 지반침하는 국가 기간망에 심각한 안전문제를 야기하고 있다. 특히 인구밀집 지역에서는 가옥 및 기타 시설물의 붕괴요인으로 작용함에 따라 국민의 생활권을 위협하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 지반침하가 발생한 이후 조사와 보강작업이 실시되는 기존의 수동적인 접근법을 탈피하고 지반침하를 예측하여 피해발생을 최소화하기 위해 사례분석을 통해 국내 지질조건에 부합하는 지반침하의 메커니즘을 규명하였으며, 지반침하에 영향을 미치는 제반 요인들을 수치해석적으로 분석하였다. 또한 이를 통해 각 요인들의 가중치를 점검, 합리적인 판단 기준을 제시코자 하였으며, 지반침하 발생여부를 파악할 수 있는 프로그램을 제작하여 이러한 가중치를 접목시킴으로써 지반침하 발생가능성에 대한 객관적인 판단과 정량적인 기준을 제시할 수 있도록 하였다. 이러한 연구결과를 통해, 지질학적 분포 현황과 같은 자연적인 조건과 지하채굴적 및 양수 현황 등과 같은 인공적인 조건들을 결부시켜 추후 전 국토에 대한 지반침하 재해 위험지도를 작성함으로써 지반침하 발생 가능성을 억제하고 그 피해규모를 최소화할 수 있는 근간을 마련하였다.
A disc cutter is an excavation tool on a tunnel boring machine (TBM) cutterhead; it crushes and cuts rock mass while the machine excavates using the cutterhead's rotational movement. Disc cutter wear occurs naturally. Thus, along with the management of downtime and excavation efficiency, abrasioned disc cutters need to be replaced at the proper time; otherwise, the construction period could be delayed and the cost could increase. The most common prediction models for TBM performance and for the disc cutter lifetime have been proposed by the Colorado School of Mines and Norwegian University of Science and Technology. However, design parameters of existing models do not well correspond to the field values when a TBM encounters complex and difficult ground conditions in the field. Thus, this study proposes a series of machine learning models to predict the disc cutter lifetime of a shield TBM using the excavation (machine) data during operation which is response to the rock mass. This study utilizes five different machine learning techniques: four types of classification models (i.e., K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine, Decision Tree, and Staking Ensemble Model) and one artificial neural network (ANN) model. The KNN model was found to be the best model among the four classification models, affording the highest recall of 81%. The ANN model also predicted the wear rate of disc cutters reasonably well.
터널 설계 시 지반조사를 통한 암반분류 결과는 공사기간 및 공사비 산출, 그리고 터널안정성 평가에 지대한 영향을 미친다. 국내에서 지금까지 완공된 3,526개소의 터널들의 설계 및 시공을 통해 관련 기술들은 지속적으로 발전되어 왔지만, 터널 설계 시 암질 및 암반등급을 보다 정확하게 평가하기 위한 방법에 대한 연구는 미미하여 평가자의 경험 및 주관에 따라 결과의 차이가 큰 경우가 적지 않다. 따라서 본 연구에서는 암석샘플에 대한 주관적 평가를 통한 기존의 인력에 의한 암반분류 대신, 최근 지반분야에서도 그 활용도가 급증하고 있는 머신러닝 알고리즘을 이용하여 시추조사에서 획득한 다양한 암석 및 암반정보를 분석하여 보다 신뢰성있는 RMR에 의한 암반분류 모델을 제시하고자 하였다. 국내 13개 터널을 대상으로 11개의 학습 인자(심도, 암종, RQD, 전기비저항, 일축압축강도, 탄성파 P파속도 및 S파 속도, 영률, 단위중량, 포아송비, RMR)를 선정하여 337개의 학습 데이터셋과 60개의 시험 데이터셋을 확보하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 6개의 머신러닝 알고리즘(DT, SVM, ANN, PCA & ANN, RF, XGBoost)과 각 알고리즘별 다양한 초매개변수(hyperparameter)를 적용하였다. 학습된 모델의 예측성능을 비교한 결과, DT 모델을 제외한 5개의 머신러닝 모델에서 시험데이터에 대한 RMR 평균절대오차 값이 8 미만으로 수렴되었으며, SVM 모델에서 가장 우수한 예측성능을 나타내었다. 본 연구를 통해 암반분류 예측에 대한 머신러닝 기법의 적용 가능성을 확인하였으며, 향후 다양한 데이터를 지속적으로 확보하여 예측모델의 성능을 향상시킨다면 보다 신뢰성 있는 암반 분류에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
In this study, a new analytical-numerical procedure is developed to give the stresses and strains around a circular tunnel in rock masses exhibiting different stress-strain behavior. The calculation starts from the tunnel wall and continues toward the unknown elastic-plastic boundary by a finite difference method in the annular discretized plastic zone. From the known stresses in the tunnel boundary, the strains are calculated using the elastic-plastic stiffness matrix in which three dimensional Hoek-Brown failure criterion (Jiang and Zhao 2015) and Mohr-Coulomb potential function with proper dilation angle (i.e., non-associated flow rule) are employed in terms of stress invariants. The illustrative examples give ground response curve and show correctness of the proposed approach. Finally, from the results of a great number of analyses, a simple relationship is presented to find out the closure of circular tunnel in terms of rock mass strength and tunnel depth. It can be valuable for the preliminary decision of tunnel support and for prediction of tunnel problems.
Geology conditions are crucial in decision-making during the planning and design phase of a tunnel project. Estimation of the geology conditions of road tunnels is subject to significant uncertainties. In this work, the effectiveness of a novel regression method in estimating geological or geotechnical parameters of road tunnel projects was explored. This method, called Gaussian process regression (GPR), formulates the learning of the regressor within a Bayesian framework. The GPR model was trained with data of old tunnel projects. To verify its feasibility, the GPR technique was applied to a road tunnel to predict the state of three geological/geomechanical parameters of Rock Mass Rating (RMR), Rock Structure Rating (RSR) and Q-value. Finally, in order to validate the GPR approach, the forecasted results were compared to the field-observed results. From this comparison, it was concluded that, the GPR is presented very good predictions. The R-squared values between the predicted results of the GPR vs. field-observed results for the RMR, RSR and Q-value were obtained equal to 0.8581, 0.8148 and 0.8788, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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