Abstract
Many trials to set up the correlation between the rock mass classification and the earth resistivity have been carried out to design tunnel support type based on the interpreted electrical resistivity acquired by surface electrical survey. But it is hard to find reports on the comparison of the real rock support type determined during the excavation with the electrical resistivity by the inversion of the survey data acquired before the tunneling. In this study, the rock mass classification based on the face mapping data and the resistivity inversion data are investigated to see if it is possible to design reliably the rock support type based on the surface electrical survey. To get the quantitative correlation, rock engineering indices such as RCR(rock condition rating), N(Rock mass number), Q-system and RMR(rock mass rating) are calculated. Since resistivity data has low resolution, Kriging method as a post processing technique which minimizes the estimated variance is used to improve resolution. The result of correlation analysis shows that the 2D electrical resistivity survey is appropriate to see the general trend of the geology in the sense of rock type, though there might be some local area where these two factors do not coincide. But the correlation between the result of 3D survey and the rock mass classification turns out to be very high, and then 3D electrical resistivity survey can make it possible to set up more reliable rock support type.
최근의 터널설계에 있어서 지보패턴 선정시 전기비저항탐사 결과를 효과적으로 황용하기 위하여 전기비 저항 역산결과와 암반분류와의 상관관계를 도출해 내고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 그러나 전기비저항탐사결과를 고려한 예상지보패턴과 실제로 시공된 지보패턴 결과를 비교한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 실제 터널굴진 상태에서 막장관찰에 기초한 암반분류 및 지보패턴 선정과 시공 전 수행한 전기비저항 탐사자료를 비교함으로씨 전기비저항 탐사 결과가 어느 정도의 신뢰도로 이용될 수 있는가를 살펴보고자 한다. 전기비저항 자료와 암반분류의 정량적인 상관성을 얻기 위하여 암반분류값으로 RMR(Rock mass rating)을 기본으로, RCR(rock condition rating), N(Rock mass number), Q-system 등을 이용하였다. 전기비저항탐사는 공간적 해상도가 낮기 때문에 후처리 과정으로 크리깅 기법을 사용하여 해상도를 향상시키고자 하였다. 상관도 분석 결과, 2차원 전기비저항탐사결과는 정성적인 경향을 살펴보는데 적합한 것으로 나타났다 3차원 전기비저항탐사 결과와의 상관관계는 매우 높은 것으로 나타나 신뢰도 높은 암반분류에 적용 가능하리라 예상된다.
