초록
자연전위 측정에 의한 산사태나 사면 안정성 모니터링의 기본 연구로 일축 압축에 의한 암석의 파괴 시 수반되는 미소 전위를 측정하였다. 측정시스템은 24 bit의 분해능을 가지며 동시에 8채널 측정이 가능한 A/D 변환기와 일축 압축 시험기, 일축 압축 시 암석의 변형률 측정 장치, 4조의 전위 전극으로 구성된다. 구축된 시스템을 이용하여 화강암, 석회암, 사암의 암석시료와 균질한 시료 상태에서 미소 전위 발생을 모니터링하기 위해 제작한 모르타르 시료에 대하여 실험하였다. 포화된 암석 시료에서는 압력이 가해짐에 따라 모든 시료에서 미소 전위의 발생이 관측되었으며, 하중이 증가함에 따라 발생되는 전위의 세기가 증가하는 것을 확인하였다. 발생 전위의 세기는 사암, 석회암, 화강암의 순으로 크게 나타났는데, 이는 공극률과 비례관계가 있음을 알 수 있었고, 전기동역학적인 관점에서 발생 메커니즘을 설명할 수 있다. 반면, 건조 시료에서는 사암에서만 전위 발생이 관측되었는데 이는 사암에 석영 함량이 많아 발생한 압전 전위에 의한 것으로 이론을 통해 알 수 있었다. 시료에 부착된 4조의 전위전극에서의 측정된 전위세기를 비교한 결과 파괴면에 인접한 전극에서의 전위세기가 다른 전극에 비해 크게 나타나는 것을 확인했다. 이는 다채널 SP 모니터링을 통해 산사태나 사면 붕괴 지점을 미리 예측할 수 있는 긍정적인 결과로서 향후 음향방사(acoustic emission)와 동시에 측정하여 정확한 파괴면과 미소 전위세기와의 정량적 상관관계를 규명할 예정이다.
As a part of basic studies on monitoring of landslides and slope stability using SP measurements, micro-electric potentials of rock samples were measured accompanied with the rock failure by a uniaxial loading test were measured. The measurement system consists of a 8 channel A/D converter with 24 bit resolution, uniaxial loading tester, strain gages and 4 sets of electrode attached to a rock sample. Rock samples of granite, limestone, and sandstone were tested. Also, mortar samples were tested in order to monitor electric-potentials of a uniform sample. Micro-electric potentials were detected in all saturated samples and the strength of them increased as the loading force increased. Sandstone samples showed the largest strength of micro-electric potential and it followed limestone and granite samples, which indicates a positive relationship with porosity of rocks. The mechanism generating these micro-electric potential can be explained in terms of electro-kinetics. In case of dry samples, micro-electric potential could be observed only in sandstone samples, where piezoelectric effect played main role due to high contents of quartz in sandstone samples. We found that biggest micro-electric potentials were observed at the electrodes near the crack surface of rock samples. This is very encouraging result that SP monitoring can be applied to predicting landsliding or to estimate collapsing position combining with monitoring of acoustic emissions.
