A Case Study on Stochastic Fracture Network Modeling for Rock Slopes of Busan-Ulsan Highway(Reach 5)

부산-울산 고속국도(5공구)에 위치한 암반사면의 추계론적 절리연결구조 모사에 대한 사례연구

  • Published : 2006.12.30

Abstract

Seven hundred and fifty one fractures of the rhyolitic tuffaceous rock masses were mapped using 6 scanlines placed on rock slope exposures that were within 8.02 km of Busan-Ulsan highway. These data were analyzed to find the number of fracture sets that exist in the rock slopes and the probability distributions of orientation, spacing, trace length and fracture size in 3-D for each of the fracture sets. All the fracture set orientation distributions exhibit high variability. The Fisher distributions were found to be unsuitable to represent the statistical distribution of orientation for most of the fracture sets. The probability distributions, gamma, exponential and lognormal were found to be highly suitable to represent the distribution of spacing and semi-trace length of fracture sets. In obtain-ing these distributions, corrections were applied for sampling biases associated with spacing and trace length. The generated fracture system in 3-D was used to make predictions of fracture traces for each fracture set on 2-D win-dows. Developed stochastic 3-D fracture network for the rock mass was validated by comparing statistical proper-ties of the observed fracture traces on scanlines with the predicted fracture traces on the scanlines. This exercise fumed out to be successful.

부산울산 고속국도 중 8.02 km 구간에서 유문암질 응회암류로 구성된 암반사면에 설치된 6개의 조사선으로부터 총751개의 절리가 측정 기록되었다. 조사된 절리 자료를 사용하여 절리군 분석이 수행되었으며 구분된 개별 절리군에서 방향성, 절리선 길이, 절리 간격 및 삼차원적 절리 크기에 대한 확률분포가 도출되었다. 구분된 모든 절리군에서 방향분포는 높은 변동성을 수반하며 대부분의 절리군에서 기존의 피셔분포가 방향분포 모델로 채택될 수 없는 것으로 검정되었다. 절리 간격 및 절리선 반길이에 대한 통계분포 모델로 음지수, 감마 및 대수정규 분포가 모두 적합한 것으로 분석되었다. 이들 통계분포를 도출하기 위해서는 절리 간격과 절리선 길이에 관계된 자료왜곡을 보정하였다. 이로부터 추계론적으로 모사된 삼차원 절리연결구조는 사면암반의 이차원 영역에서 각 절리군에 대한 절리선 구조를 예측하는데 이용되었다. 예측된 절리분포의 통계적 특성치를 현장조사 자료와 비교하여 타당성을 검토한 결과 사면암반에서 모사된 삼차원 절리연결구조는 현장암반의 절리 분포특성을 잘 반영하는 것으로 해석되었다.

Keywords

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