A series of geotechnical surveys and in-situ tests were carried out to evaluate the stability of underground mine cave in an abandoned coal mine. After the closure of the mine, the underground mine drifts have been utilized for a tourist route since 1999. The dimension of the main cave is 5m width, 3m height and 230m length. The surrounding rock mass of the cave is consist of black shale, coal and limestone. Also, the main cave is intersected by two fault zone. Detailed field investigations including Rock Mass Rating(RMR), Geological Strength Index(GSI) and Q classification were performed to evaluate the stability of the main cave and to examine the necessity of reinforcement. Based on the results of rock mass classification and numerical analysis, suitable support design was recommended for the main cave. RMR and Q values of the rock masses were classified in the range of fair to good. According to the support categories proposed by Grimstad & Barton(1993), these classes fall in the reinforcement category of the Type 3 to Type 1. A Type 3 reinforcement category signifies systematic bolting and no support is necessary for the Type 1 case. From the result of numerical analysis, it was inferred that additional support on the several unstable blocks is required to ensure stability of the cave.
Lee Kun;Kim Eun-Duk;Sha Sang-Ho;Cha Young-Ho;Kim Tae-Young;Jung Doo-Suk;Hwang Nak-Yeon
Proceedings of the KSR Conference
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2005.05a
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pp.673-679
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2005
Urban conditions such as underground facilities and ambient noises due to cultural activity restrict the application of conventional geophysical techniques in general. We used the linear array microtremor technique which uses these noises as strong energy source. The result parameter of the survey is shear wave velocity profile which had been applied as an fundamental information for the determination of the rock support type in tunnel design. This study was the first case in Korea which utilized a surface geophysical technique yielding successful result in urban area especially under the existing rail ways. The quantitative relation between the shear wave velocity from this method and the rock mass rating(RMR) determined from the inspection of the cores recovered from the same boreholes showed high statistical relationship. These correlations were then used to relate the shear-wave velocity to RMR along the entire profile.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.4
no.4
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pp.277-286
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2002
Most of the problems in dealing with the tunnel construction are the uncertainties and complexities of the stress conditions and rock strengths in ahead of the tunnel excavation. The limitations on the investigation technology, inaccessibility of borehole test in mountain area and public hatred also restrict our knowledge on the geologic conditions on the mountainous tunneling area. Nevertheless an extensive and superior geophysical exploration data is possibly acquired deep within the mountain area, with up to the tunnel locations in the case of alternative design or turn-key base projects. An appealing claim in the use of artificial neural networks (ANN) is that they give a more trustworthy results on our data based on identifying relevant input variables such as a little geotechnical information and biological learning principles. In this study, error back-propagation algorithm that is one of the teaching techniques of ANN is applied to presupposition on Rock Mass Ratings (RMR) for unknown tunnel area. In order to verify the applicability of this model, a 4km railway tunnel's field data are verified and used as input parameters for the prediction of RMR, with the learned pattern by error back propagation logics. ANN is one of basic methods in solving the geotechnical uncertainties and helpful in solving the problems with data consistency, but needs some modification on the technical problems and we hope our study to be developed in the future design work.
Rockbursts are mainly caused by a sudden release or the stored strain energy in the rock mass. They have been the major hazard in deep hard rock mines but rarely occur in tunnels. Due to the short history and limited information on rockbursts, the topic has rarely been studied in Korea. Some cases of rockbursts, however, have been reported during construction of a mountain tunnel for waterway. This study focuses on analyzing data on rockbursts obtained from a TBM (Tunnel Boring Machine) tunnel and suggests methods for a comprehensive understanding on rockbursts. From the analysis of the field data of rockbursts, it was found that most rockbursts mainly occurred at the section between the tunnel face and the TBM operating room, and the rock bursting phenomena lasted up to 20 days after excavation in certain areas. The data also show that the bursting spots are located all around the tunnel surface including the face, the wall, and the roof, The maximum size of bursting spots is usually less than 100cm. This study also suggests new scale systems of brittleness and uniaxial compressive strength to evaluate the possible tendency for a rockburst. These systems are scaled based on the scale system of strain energy density. In addition, with these scale systems, this research shows that there are potentially higher tendencies for rockbursts in this specific tunnel. Moreover this research suggests that properties of rock and rock mass, RMR (Rock Mass Rating) value, tunneling method, excavating speed, and depth of tunnel have a strong correlation with rockbursts.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.3
no.1
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pp.27-35
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2001
Four road tunnels, which consists of biotite gneiss and granite gneiss and shows a similar geological conditions, were selected in this study. Laboratory and field tests, the rock mass rating for the four tunnels were conducted. A regression analysis was performed to find out the correlations of test results. It was proposed an equation of reduction factor which can assess the deformation modulus for biotite gneiss and granite gneiss. It was also found that there was a close correlation between Q and RQD in four tunnels according to the analysis between RMR and Q, RMR and RQD, Q and RQD and laboratory and field tests.
In this paper, the application of the rock classification method based on indicator kriging and the cost of errors, which can incorporate qualitative data, was presented. In particular, the binary classification of rock masses was considered. To this end, a simplified RMR system was used. Since most of subjectivity in this analysis occur during the estimation of loss functions, a sensitivity analysis of loss functions was performed. Through this research, it was found out that an expected cost of errors could successfully be used as an indication for how well a sampling plan was designed. In certain conditions, qualitative data can be more economical than quantitative data in terms of expected costs of errors and sampling costs. Therefore, an additional sampling should be carefully determined depending upon the surrounding geologic conditions and its sampling cost. The application method shown in this paper can be useful for more systematic rock classifications.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.1
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pp.539-544
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2023
The subject of this study is the Maae Buddha statue in granodiorite of the Mesozoic Cretaceous period, which is concerned about stability as a standing stone cultural property located in ◯◯-dong, Gyeongsangbuk-do. For stability analysis, three-dimensional face mapping, geological properties of joints, three-dimensional scanning, ultrasonic velocity, polarization microscopy, electron microscopy analysis and XRD analysis were performed. In addition, the safety factor of the Maaebul was calculated by analyzing the damage status investigation, stereographic projection analysis, rock classification, and limit equilibrium analysis. The types and scales of damage and possible collapse by section depend on the degree of weathering of the rock and the orientation and characteristics of the joints, but wedge-failure and toppling-failure are expected to be small-scale. The safety factor of Maaebul in dry and wet conditions is less than 1.2, so stability is concerned. The types of damage were mainly observed, such as exfoliation, cracking, granular decomposition, and vegetation growth. The Maaebul rock is granodiorite, and the surface discoloration materials are K, Fe, and Mg. The 4 sets of joints are developed, J1 is tensile joint and the others are shear joint. The uniaxial compressive strength estimated by ultrasonic exploration is 514kgf/cm2, which corresponds to most soft rocks and some weathered rocks. Rock classification(RMR) is estimated to be grade 5, very poor rock mass. These technique along with the existing methods of safety diagnosis of cultural properties are expected to be a reasonable tool for objective interpretation and stability review of stone cultural properties.
To clarify the distribution of joints and fracture zones in the Cheongju granitic mass, we analyzed drill-core and geophysical well-logging data obtained at two boreholes located 30 m from each other. Lithological properties were investigated from the drill-core data and the samples were classified based on the rock mass rating (RMR) and on rock quality designation (RQD). Subsurface discontinuities within soft and hard rocks were examined by geophysical well-logging and cross-hole seismic tomography. The velocity structures constructed from seismic tomography are well correlated with the profile of bedrock depth, previously mapped from a seismic refraction survey. Dynamic elastic moduli, obtained from full waveform sonic and ${\gamma}-{\gamma}$ logging, were interrelated with P-wave velocities to investigate the dynamic properties of the rock mass. Compared with the correlation graph between elastic moduli and velocities for hard rock at borehole BH-1, the correlation points for BH-2 data showed a wide scatter. These scattered points reflect the greater abundance of joints and fractures near borehole BH-2. This interpretation is supported by observations by acoustic televiewer (ATV) and optical televiewer (OTV) image loggings.
본 연구에서는 강원도 정선지역 및 삼척지역의 폐탄광 지역에서 관측된 지반침하지역의 공간자료와 각종 지반침하 관련요인을 분석하여, 지질학적구조와 지역적 특성이 상이한 지역에서 지반침하에 직접적인 영향을 주는 공통요인을 찾아내고자 하였다. 연구지역의 지반침하 관련요인들에 대해 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 래스터 데이터베이스를 구축하고 모든 요인을 이용하여 분석한 위험지역과 하나의 요인씩 제거하며 분석한 위험지역을 비교하는 민감도 분석 (Sensitivity analysis)을 통해 지반침하와 연관성이 높은 요인을 추출하였다. 민감도 분석은 서로 다른 두 지역에 대해 수행하여 그 결과를 비교하였으며, 갱으로부터의 수평거리,RMR(Rock Mass Rating), 지하수 심도가 지반침하에 영향을 주는 공통요인으로 분석되었다. 본 연구결과, 폐탄광지역의 지반침하에 공통적으로 영향을 끼치는 주 요인을 구할 수 있었으며, 타 지역에서 지반침하 예측시 기존 연구에서 사용한 요인들의 데이터를 전부 구하지 못하는 경우에도 최소한의 필요한 요인을 정할 수 있으며 지반침하 예측의 효율성을 높일 수 있을 것이라 기대된다.
본 연구에서는 폐탄광 지역에서 발생하는 지반침하에 영향을 주는 주요 요인들을 추출하기 위하여 다변량 통계분석 방법의 하나인 주성분분석(Principle Component Analysis : PCA)기법과 지리정보시스템 (Geographic Information System : GIS)을 이용하였다. 이를 위해 연구지역에서 수행한 지표지질조사, 정밀조사, 실내암석시험 등으로부터 취득된 자료를 데이터베이스로 구축하고, 지반침하 위험지역 분포를 공간적으로 해석할 수 있는 지질, 토지이용, 경사도, 지표로부터 지하 갱도까지의 심도, 갱도의 지표상 위치로부터의 수평거리, 지하수심도, 투수계수, RMR(Rock Mass Rating) 값을 분석대상으로 선정하였다. 각 요인들이 연구지역 전체에 걸쳐 분포하도록 GIS의 공간분석 기법의 하나인 표면분석(Surface Analysis), 버퍼링기법(Buffering) 및 내삽법(Interpolation)을 이용하여 래스터 데이터베이스로 구축하고 이로부터 추출된 자료들을 입력값으로 하는 주성분분석을 수행하였다. 주성분분석 결과 폐탄광 지역의 지반침하에 영향을 주는 주요인을 추출하는 것이 가능하였으며, 연구지역은 지질 및 지반강도 관련 요인이 침하발생의 가장 큰 요인인 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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