• Title/Summary/Keyword: 등가 석영 함량

Search Result 3, Processing Time 0.015 seconds

Determination of Rock Abrasiveness using Cerchar Abrasiveness Test (세르샤 마모시험을 통한 암석의 마모도 측정에 관한 연구)

  • Lee, Su-Deuk;Jung, Ho-Young;Jeon, Seok-Won
    • Tunnel and Underground Space
    • /
    • v.22 no.4
    • /
    • pp.284-295
    • /
    • 2012
  • Abrasiveness of rock plays an important role on the wear of rock cutting tools. In this study, Cerchar abrasiveness tests were carried out to assess the abrasiveness of 19 different Korean rocks. Cerchar abrasiveness test is widely used to assess the abrasiveness of rock because of its simplicity and inexpensive cost. This study examines the relationship between Cerchar Abrasiveness Index (CAI) and mechanical properties (uniaxial compressive strength, Brazilian tensile strength, Young's modulus, Poisson's ratio, porosity, shore hardness of rock), and the effect of quartz content, equivalent quartz content, which was obtained from XRD analysis. As a result of test, CAI was more influenced by petrographical properties than by the bonding strength of the matrix material of rock. CAI prediction model which consisted of UCS and EQC was proposed. CAI decreased linearly with the hardness of the steel pin. Numerical analysis was performed using Autodyn-3D for simulating the Cerchar abrasiveness test. In the simulations, most of pin wear occurred during the initial scratching distance, and CAI increased with the increase of normal loading.

남제주 사람 발자국 화석의 생성 연대

  • Kim, Gyeong-Su;Kim, Jeong-Ryul
    • 한국지구과학회:학술대회논문집
    • /
    • 2005.09a
    • /
    • pp.154-157
    • /
    • 2005
  • 제주도 남제주군 사계리 해안에서 발견된 사람과 각종 동물 발자국 화석의 생성 연대를 규명하기 위하여 문화재청에서 한국지질자원연구원에 연구 용역을 의뢰하여, 사람 발자국 화석이 산출되는 지층에서 유기물의 탄소동위원소 연대 측정과 광여기루미네선스(Optically Stimulated Luminescence, OSL) 연대 측정을 실시하였다. 그 결과, Humin 유기물에 대한 탄소동위원소 측정값은 상부로부터 $10,901{\pm}60$년, $13,513{\pm}65$년 그리고 $15,161{\pm}70$년이고, Humic 유기물에 대한 탄소동위원소 측정값은 $9,289{\pm}90$년, $8,622{\pm}90$년 및 $8,098{\pm}50$년 이며, OSL 연대 측정 방법에 의하면 $6,800{\pm}300{\sim}7,600{\pm}500$년이다. 이 측정 자료에서 한국지질자원연구원은 탄소동위원소에 의한 측정값은 배제하고, OSL 연대 측정값인 $6,800{\pm}300{\sim}7,600{\pm}500$년을 사람 발자국 화석의 생성 연대로 해석하였다. 그러나 Humin 유기물에 의한 탄소동위원소 측정값을 배제한 가장 중요한 이유로 Humin 유기물이 산성 또는 알칼리에 잘 녹지 않기 때문에 재순환되어 발자국 화석이 생성될 당시 외부에서 유입되어 더 오래된 연대값을 나타낸다고 주장하였는데, 이러한 주장은 아무런 근거가 없다. 또한 송악산의 분출이 약 10,000년 이내에 분출하였다는 명확한 근거가 없으며, 석영을 이용한 OSL 연대 측정은 연대를 결정하기 위해 고려되는 여러 요소들에 수반되는 불확실한 요소(예를 들면, 수분 함량 문제 등)들로 인해 탄소동위원소 연대 측정에 비해 정밀도와 정확도가 낮으며, 특히 화산 기원 석영의 경우, 정확한 등가선량의 측정이 어렵기 때문에 연대 측정에 오류가 발생할 수 있음이 잘 알려져 있고, 주변의 화산 활동으로 인한 열수에 의해 OSL 신호가 영향을 받을 수 있는 가능성을 배제할 수 없다. 따라서 현재의 연대 측정 결과만으로 사람 발자국 화석의 생성 연대를 결정하는 데 가장 신뢰성이 있는 자료는 Humin 유기물에 의한 탄소동위원소 연대 측정값이며, 이를 근거로 할 때, 사람 발자국 화석의 생성 연대는 $13,513{\pm}65{\sim}15,161{\pm}70$년 사이로 보는 것이 가장 합리적이고 타당하다.

  • PDF

Estimation of Cerchar abrasivity index based on rock strength and petrological characteristics using linear regression and machine learning (선형회귀분석과 머신러닝을 이용한 암석의 강도 및 암석학적 특징 기반 세르샤 마모지수 추정)

  • Ju-Pyo Hong;Yun Seong Kang;Tae Young Ko
    • Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
    • /
    • v.26 no.1
    • /
    • pp.39-58
    • /
    • 2024
  • Tunnel Boring Machines (TBM) use multiple disc cutters to excavate tunnels through rock. These cutters wear out due to continuous contact and friction with the rock, leading to decreased cutting efficiency and reduced excavation performance. The rock's abrasivity significantly affects cutter wear, with highly abrasive rocks causing more wear and reducing the cutter's lifespan. The Cerchar Abrasivity Index (CAI) is a key indicator for assessing rock abrasivity, essential for predicting disc cutter life and performance. This study aims to develop a new method for effectively estimating CAI using rock strength, petrological characteristics, linear regression, and machine learning. A database including CAI, uniaxial compressive strength, Brazilian tensile strength, and equivalent quartz content was created, with additional derived variables. Variables for multiple linear regression were selected considering statistical significance and multicollinearity, while machine learning model inputs were chosen based on variable importance. Among the machine learning prediction models, the Gradient Boosting model showed the highest predictive performance. Finally, the predictive performance of the multiple linear regression analysis and the Gradient Boosting model derived in this study were compared with the CAI prediction models of previous studies to validate the results of this research.