Based on the results of prototype air-shaft construction, penetration capacity of RBM(Raise Boring Machine) was analyzed and compared with TBM(Tunnel Boring Machine) performance in this study. Utilization, down time, net penetration rate and advance rate were evaluated and compared. By conducting the laboratory tests for rock properties with the analysis of penetration capacity, relation of penetration capacity and geotechnical parameters was studied. The results showed that much more higher value of utilization, however lower value of net penetration rate for RBM was obtained compared to those of TBM. In addition, as the strength of rock penetrated increased, higher value of net penetration rate was obtained contrarily to the results of TBM performance. Finally, new relationship between total hardness and net penetration rate for weak and weathered rock was derived from these results.
전력송전을 위한 터널식 전력구는 점차 시공실적이 증가하고 있는 추세이며, 해저 및 대심도 등 시공환경이 어려운 구간의 건설도 증가하고 있다. 이에 소단면 쉴드TBM의 효율적 운영을 위해 굴진율 및 설계모델이 필요하다. 그러나, 제한된 지반조사 회수 및 굴착면 맵핑으로 인하여 암반특성과 굴진데이터를 정확히 매칭시켜 상호간 상관관계 및 굴진율 모델을 도출하는데 어려움이 있다. 이에 소단면 쉴드TBM에 적합한 굴진율 및 설계모델을 제시하기 위하여 커터헤드의 직경이 3.56 m인 실험용 EPB 쉴드TBM을 제작하고, 총 부피 87.5 ㎥인 인공암반 내에서 총 19번의 실대형 굴진실험을 수행하였다. 본 실험은 70MPa의 균질한 암반강도에서 수행되었기 때문에 운전변수인 추력과 커터헤드의 RPM에 따른 굴진율과 기계데이터간 상관관계를 효율적으로 분석할 수 있으며, 실제 굴착메커니즘과 동일하기 때문에 도출된 압입깊이와 토크값은 활용성이 높다. 본 연구를 통해 디스크커터 당 연직력과 압입깊이의 상관관계 및 연직력과 회전력의 상관관계를 도출하였다. 이러한 상관관계들을 이용하여 70 MPa급 암반에 대해 굴진율 예측과 TBM 설계가 가능할 것으로 판단한다. 또한, 인공암반의 RQD가 100%로 현장적용에 대한 한계점에 대해 FPI의 개념을 도입하여 굴진율 모델의 활용성을 증대시키고자 하였다.
Evaluation and optimization of tunnel wall convergence (TWC) plays a vital role in preventing potential problems during tunnel construction and utilization stage. When convergence occurs at a high rate, it can lead to significant problems such as reducing the advance rate and safety, which in turn increases operating costs. In order to design an effective solution, it is important to accurately predict the degree of TWC; this can reduce the level of concern and have a positive effect on the design. With the development of soft computing methods, the use of deep learning algorithms and neural networks in tunnel construction has expanded in recent years. The current study aims to employ the long-short-term memory (LSTM) deep neural network predictor model to predict the TWC, based on 550 data points of observed parameters developed by collecting required data from different tunnelling projects. Among the data collected during the pre-construction and construction phases of the project, 80% is randomly used to train the model and the rest is used to test the model. Several loss functions including root mean square error (RMSE) and coefficient of determination (R2) were used to assess the performance and precision of the applied method. The results of the proposed models indicate an acceptable and reliable accuracy. In fact, the results show that the predicted values are in good agreement with the observed actual data. The proposed model can be considered for use in similar ground and tunneling conditions. It is important to note that this work has the potential to reduce the tunneling uncertainties significantly and make deep learning a valuable tool for planning tunnels.
최근 AI 기술의 발전과 정립으로 자동화 분야에서 머신러닝 기법의 활용이 활발하게 이루어지고 있다. 머신러닝 기법의 활용에 있어 중요한 점은 데이터 특성에 따라 적합한 알고리즘이 존재한다는 점이며, 머신러닝 기법 적용을 위한 데이터세트의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 기반으로 하천 하부의 토사지반을 통과하는 토압식 쉴드TBM 터널 구간의 지반정보와 굴진정보를 사용하여 토압식 쉴드TBM의 굴진율을 예측하였다. 선형회귀모델에서 모델의 통계적인 유의성과 다중공선성에서는 문제가 없었으나 결정계수가 0.76으로 나타났고 앙상블 모델과 서포트 벡터 머신에서는 0.88이상의 예측성능을 보여, 분석한 데이터세트에서 토압식 쉴드TBM 굴진성능예측에 적합한 모델은 서포트 벡터 머신임을 알 수 있었다. 현재 도출된 결과로 볼 때, 토압식 쉴드TBM의 기계데이터와 지반정보가 포함된 데이터를 활용한 굴진성능 예측 모델의 적합성은 높다고 판단된다. 추가적으로 지반조건의 다양성과 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.
Secondary accident is common type of accident which occurs in Korean highway tunnels. Fatality rate of secondary accidents in highway tunnels is six time higher than primary accidents. Video type VMS is a new way of providing information to road users which was recently introduced by Korean government to prevent secondary accidents in highway tunnels. In this study we compared changes in driver's behavior when information is provided by Text type and Video Type VMS. In addition to analyze effects of secondary accident reduction, driving behavior was analyzed based on providing advance information by video type VMS at tunnel entrance. Analysis showed that both text type and video type VMS has similar effect on driver behavior. Video type VMS showed positive effect on driver's behavior to prevent secondary accident when information is provided 1km ahead of accident. Considering there results and the short-term memory characteristics of driver, it was determined that information should be provide at about 650m from the entrance of the tunnel. The results of this study are consistent with the requirement that VMS should be installed at least 500m ahead of tunnel and produce more accurate providing information points. 650m is also appropriate interval for providing information in tunnel to cope with an accident ahead.
본 연구에서는 TBM터널의 설계 및 평가를 위한4가지 분석시스템을 소개하고 그 특징들과 입력자료들을 비교 분석하였다. 그 중 두가지 시스템은 수리 및 고장등에 사용된 시간과 설치 및 이동시간 등이 입력자료로 사용되므로 터널 완료후 평가할 수 있는 방법이며, 나머지 두가지 시스템은 초기 기본적인 암석 및 암반 조건 그리고 TBM 제원 등으로 계산이 가능하므로 TBM 터널설계시 예측이 가능한 방법이다. 그러나 이러한 방법의 적용을 위해서는 많은 수식, 그래프 그리고 도표 등의 사용이 요구되므로 TBM 터널 평가를 위한 분석시스템의 이용이 매우 불편하고 복잡하다. 본 연구에서는 터널 기술자들이 쉽게 사용할 수 있도록 사용자 친화적인 윈도우용 프로그램을 개발하였으며, 개발된 프로그램은 입력자료가 서로 일치하는 각각의 방법을 적용할 수 있는 장점이 있다. 개발된 프로그램을 이용하여 다양한 프로젝트 현장 조건 및 목적에 맞는 분석시스템의 선택과 용이한 적용이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 3차원 레이저 스캐너를 이용하여 채광 중인 광산을 대상으로 굴진장, 여굴, 미굴 등의 요소들을 효율적으로 산정하고 평가하고자 하였다. 이를 위하여 3차원 레이저 스캐너를 활용하여 공간좌표를 기록하는 point-cloud를 획득하였고, 3차원 모델링 프로그램을 이용하여 지하 공동을 모델링 하였다. 연구결과를 통해 각 요소들을 고찰하였을 때 심발부 굴진장은 평균 2.6m, 전체는 평균 2.4m로 나타났으며, 천공장 3.8m를 기준하여 굴진율은 평균 심발부 67%, 전체 64%로 평가되었다. 또한 설계 단면을 기준으로 여굴량을 측정한 결과로 평균 좌측벽 $4.5m^3$, 우측벽 $4.5m^3$, 천반 $5m^3$, 총 $14m^3$로 측정되었으며, look-out을 기준으로 여굴량을 측정한 결과 좌측벽 $3m^3$, 우측벽 $3.1m^3$, 천반 $2.3m^3$, 총 $8.4m^3$로 측정되었다. 평균 굴착량 대비 여굴량은 설계 단면 기준 약 8%, look-out 기준 약 5%로 평가되었다.
본 연구에서는 NATM 터널 시공사이클에서 필수적으로 수행되는 천공작업 시 획득할 수 있는 정보를 통해 굴착 대상 암반의 특성을 평가하는 방안에 대해 고찰하였다. 활용 가능한 천공데이터는 천공속도, 피트압, 토크 등이 있으며, 이러한 인자들과 암반 특성들과의 상관관계를 규명하고자 하며 이러한 결과를 토대로 향후 정량적 발파설계를 위한 가이드라인을 제안하고자 하였다.
Comprehensive monitoring system for the safe and economical excavation of underground opening has been established by employing the 3 independent models each of which can i) predict the ultimate convergence, ii) assess the in-situ stresses and the elastic modulus of excavating rock, iii) calculate the time-dependent opening behavior with respect to the face advance rate and support pressure at the equilibrium state. Accuracy of each model has been verified through illustrative examples. The step-by-step procedures of comprehensive monitoring system for analyzing the rock behavior and the optimum support installation has been explained. The capability and applicability of this system to the practical excavation also has been discussed.
슬러리 쉴드 터널에서 슬러리 침투의 유동학적 특성은 막장안정성 측면에서 중요하다. 특히, 슬러리의 침투는 막장 안정성에 큰 영향을 미치며, 본 연구에서 이런 유동학적 특성을 파악하기 위하여 흙-필터의 폐색이론을 적용하였다. 터널시공 도중 슬러리 폐색의 지표로 필터계수를 사용하였으며, 실내실험을 통해 이의 적용성을 규명하였다. 실내실험의 결과를 바탕으로 한 안정해석 결과, 막장안정성은 침투속도와 필터계수의 비율에 영향을 받음을 알 수 있었다. 또한, 슬러리의 침투깊이는 침투속도와 필터계수의 비율과 함께 증가하는 경향을 보였다. 막장안정성은 침투거리가 증가하면 감소하는 경향을 보였으며, 침투거 리를 줄이기 위하여 슬러리에 첨가제를 첨가하였다. 실험에 근거한 분석결과 첨가제가 필요한 한계 유효입경$(D_{10})$은 약 0.75mm임을 알 수 있었다. 슬러리 침투로 인한 막장 안정성은 터널공사시의 굴진속도에도 크게 영향을 받음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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