A Basic Study on the Tunnel Collapse Analysis and the Reasonable Inforence of Tunnel Collapse Considering a Characteristic of Engineering Geology

지질공학적 특성을 고려한 터널 붕락 분석과 합리적인 터널 붕락 추론에 관한 기본 연구

  • Published : 2000.10.01

Abstract

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.

Keywords

References

  1. 지하철5호선 5-14공구 터널사고원인 및 복구 대책 연구용역 대한토목공학회
  2. 터널기술 v.1 no.2 NATM 개념 터널에서의 붕락 패턴에 관한 국내외 사고사례 조사 및 분석 마상준;서경원
  3. 서울지하철 5호선 5-18공구 건설공사 한강하저터널 지반분석 및 보강공법 삼부토건주식회사
  4. 터널과 지하공간 v.9 no.3 인공신경망을 이용한 한국형터널 암반분류 양형식;김재철
  5. '99학술발표회 국도3호선터널공사 공사 중 붕락구간에 대한 지반보강 천병식;정덕교
  6. Neural Network을 이용한 터널 설계 적정성 평가용 Expert System 개발(I) 한국건설기술연구원
  7. 고속전철 교량/터널 구조 및 유지관리 시스템 개발 한국건설기술연구원
  8. 345KV당인리-중계 펌프장간 지중 T/L 전력구 건설공사 붕락지역 사고원인 및 보강방안 연구 검토 한국지반공학회
  9. A Thesis Submitted to the Faculty of the School of the University of Minnesota Identification of Failure mechanism of Underground Openings by Approximate Reasioning System Chencho. Lee
  10. Safety of New Austrain Tunnelling Method(NATM) Tunnels HSE(Health and Safety Executive)
  11. Proceeding of March 1993 National Conference of Geotechnical Engineering and Tunnelling Technology Modes and Causes of Collapse of Subway Tunnels Kwang Joon Park;In Keun Lee
  12. EUROCK 2000 Symposium 14th National Symposium on Rock Mechanics and Tunnelling A study on the application management system in tunnel construction Ma. S. J.;Bae K. J.;Seo. K. W.;Lee. S. W.
  13. Correlations of Rock Bolt-Shotcrete Support and Rock Quality Parameters in Scandinavian Tunnels Owen Sinclair Cecil
  14. Rock Mechanics. Rock Engineering v.30 no.4 A Hierachical Analysis for Rock Engineering Using Artificial Networks Yang. Y;Zhang. Q