• 터널과지하공간
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• 제32권6호
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• pp.478-490
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• 2022

TBM의 주요 절삭도구인 디스크커터는 과다하게 마모되거나 손상된 경우 적절한 시기에 교체되어야 한다. 일반적으로 커터의 교체여부를 판단하기 위해서 작업자가 커터헤드 챔버의 내부로 접근하여 디스크 커터의 상태와 마모량을 계측하고 있다. 하지만 커터헤드(cutterhead) 챔버(chamber) 내부는 작업자에게 열악한 조건일 경우가 많아 작업자의 안전과 관련한 이슈가 있으며, 인력에 의해서 계측이 이루어짐에 따라 계측치의 오차도 발생하는 것으로 보고되고 있다. 이러한 한계점을 극복하고자 현재 해외에서는 디스크커터의 마모정도를 계측센서를 통해 굴착 중에 실시간으로 측정하기 위한 기술의 개발이 활발하게 이루어지고 있으며, 본 연구에서는 현재까지 해외의 문헌을 통해 보고되고 있는 TBM 디스크커터의 마모량 계측에 관한 연구현황에 대하여 소개하고자 하였다. 여러 형식의 센서가 디스크커터의 마모계측을 위해 활용되고 있으며, 향후 국내에서도 유사한 기술의 개발이 이루어지는 경우에 유용한 참고자료가 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제16권6호
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• pp.533-542
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• 2014

본 연구에서는 Gehring, CSM, NTNU 모델을 이용한 디스크 커터 수명 예측 방법과 각 모델이 가지는 특징을 살펴보았다. 디스크 커터 수명에 크게 영향을 주는 요소인 관입깊이, 암석의 일축압축강도, 마모지수의 변화가 각각의 예측 모델들에 미치는 영향을 분석하였다. 디스크 커터 수명은 1회전당 관입깊이에 선형적으로 증가하였고, 일축압축강도의 증가에 따라 감소하는 경향을 보였다. 마모지수인 CAI 값이 증가함에 따라 Gehring과 CSM 모델에서의 디스크 커터 수명은 감소하였으나, CLI 값이 증가할수록 NTNU 모델의 디스크 커터 수명은 증가하는 경향을 보였다. 그리고 실제 현장 자료를 이용하여 디스크 커터 수명을 상호 비교하였다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.534-546
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• 2023

디스크 커터는 과다하게 마모되거나 손상되는 경우 회전이 불가능하거나 효율적으로 암석을 절삭하는 것이 불가능하다. 따라서 디스크 커터의 마모정도에 따라 교체주기를 적절하게 관리하는 것이 매우 중요하다. 일반적으로 디스크 커터의 교체주기를 결정하기 위해서 인력에 의한 정기적인 계측을 수행한다. 이러한 인력에 의한 디스크 커터의 계측은 작업자의 안전과 관련한 이슈가 있고, 부정확한 계측결과를 가져올 수도 있다. 이러한 이유로 해외에서는 디스크 커터의 마모정도를 센서를 통해 실시간으로 측정하기 위한 기술의 개발이 이루어지고 있으며, 디스크 커터의 마모량 계측에는 초음파 센서, 와전류 센서, 자기 센서 등이 활용된다. 본 연구에서는 TBM 디스크 커터의 마모량을 실시간으로 계측하기 위한 와전류 센서의 적용성을 평가하였다. 와전류 센서의 거리 계측정확도를 실험실 모사시험을 통해 평가하였고, 특히 디스크 커터가 노출될 수 있는 챔버 내 여러 환경조건에서의 계측정확도를 비교하였다. 최종적으로는 17인치 디스크 커터를 활용하여 와전류 센서의 계측 정확도를 검증하였다.

• 터널과지하공간
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• 제34권2호
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• pp.154-168
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• 2024

TBM 디스크 커터는 굴착 과정에서 마모되고 손상되므로 적절한 시기에 교체되어야 한다. 현재 디스크 커터의 교체 여부는 작업자가 커터헤드 챔버의 내부로 들어가 마모량과 상태를 직접 확인하여 결정하는 것이 일반적이다. 이러한 경우 작업자는 항상 위험한 환경에 노출될 뿐만 아니라 인력에 의한 계측 오류가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 디스크 커터의 마모량을 실시간으로 계측하는 기술을 개발하고자 하였다. 일련의 시험을 통해 자기센서를 마모 측정 센서로 결정하였으며, 무선통신모듈, 전원, 데이터 처리 보드 등을 종합한 실시간 디스크 커터 계측시스템을 개발하였다. 또한 개발된 계측시스템을 실제 TBM 굴착환경에 적용하여 계측 정확도와 안정성을 검증하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권1호
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• pp.39-58
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• 2024

TBM (Tunnel boring machine)은 터널 굴착 과정에서 여러 디스크 커터를 이용하여 암석을 절삭한다. 디스크 커터는 암석과의 지속적인 접촉과 마찰로 인해 마모된다. 디스크 커터의 표면이 마모되면 절삭 능력이 감소하고 굴착 효율이 떨어진다. 암석의 마모성은 디스크 커터 마모에 큰 영향을 미친다. 높은 마모도를 가진 암석은 커터에 더 큰 마모를 일으키며, 이는 디스크 커터의 수명을 단축시킨다. 세르샤 마모지수(Cerchar abrasivity index, CAI)는 암석의 마모성을 평가하는데 널리 사용되는 지표로 CAI는 암석의 마모특성을 나타내며, 디스크 커터의 수명과 성능 예측에 필수적인 요소로 인식되고 있다. 본 연구의 목적은 암석의 강도, 암석학적 특성과 선형회귀, 머신러닝 기법을 이용하여 CAI를 효과적으로 추정하는 새로운 방법을 개발하는 것이다. 문헌 조사를 통해 CAI, 일축압축강도, 압열인장강도, 등가석영함량이 포함된 데이터베이스를 구축하고 파생변수를 추가하였다. 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 다중선형회귀분석을 위한 입력변수를 선정하였고, 머신러닝 모델의 입력변수는 변수중요도 분석을 통해 선정하였다. 머신러닝 예측모델 중 Gradient Boosting 모델의 예측 성능이 가장 높게 나타나 최적의 CAI 예측 모델로 선정되었다. 마지막으로 본 연구에서 도출한 다중선형회귀분석과 Gradient Boosting 모델의 예측 성능을 선행연구들의 CAI 예측모델과 비교하여 연구 결과의 타당성을 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.475-488
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• 2017

암반용 TBM 공사에서 디스크 커터의 마모도 예측은 설계 및 시공 단계에서 정확한 공사비와 공사기간을 추정하는데 중요한 요소이다. 디스크 커터 마모도 예측에 널리 사용되고 있는 방법으로는 CSM 모델, 노르웨이 NTNU 모델, Gehring 모델이 있으며, 이들 모델은 각각 세르샤 시험, NTNU 시험 결과로부터 도출된 디스크 커터의 마모지수와 수명 지수를 활용하고 있다. 세르샤 시험은 금속 핀을 이용하여 일방향으로 마모를 발생 시키기 때문에 광물 입자크기나 암석의 이방성에 따라 결과의 편차가 큰 것으로 조사되었다(SINTEF, 2013). 한편, NTNU 시험의 경우에 시료 성형을 위한 사전 작업이 필요하기 때문에 수행 완료까지 2~3일의 기간이 소요된다. 본 연구에서는 금속 디스크의 회전과 이와 직교되는 방향으로 이동하면서 양방향 마모를 발생시켜 마모시험 결과의 편차를 줄이고, NTNU 시험 대비 별도의 시료성형이 필요 없어 소요 시간을 1~2시간으로 단축할 수 있는 새로운 디스크 커터 마모도 예측시험과 이를 이용한 마모지수를 제안하였다. 제안된 마모 지수는 동일 암석을 이용한 세르샤 시험과 NTNU 시험결과와 비교하여 높은 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 또한 국내 외 TBM 현장의 암석 시편을 이용하여 시험결과와 현장의 실제 디스크 커터 마모량을 비교 검증하였으며, 95%의 높은 결정계수를 확인하였다. NAT 시험은 신속하게 시험 수행이 가능하고, 시험 결과로부터 제안된 마모지수가 높은 신뢰수준을 보이는 것으로 판단되어 향후 활용도가 높을 것으로 기대한다.

• 터널과지하공간
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• 제34권2호
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• pp.143-153
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• 2024

TBM 공법은 발파 공법에 비해 굴착 중 소음과 진동 수준이 낮고, 안정성이 높은 터널 굴착 공법이며, 전세계적으로 터널 프로젝트에 TBM 공법을 적용하는 사례가 증가하는 추세이다. 디스크 커터는 TBM의 커터헤드에 장착되는 굴착 도구로 지속적으로 막장면 지반과 상호작용하며, 이때 필연적으로 마모가 발생한다. 본 연구에서는 지질 조건과 TBM 운영파라미터, 머신러닝 알고리즘들을 이용하여 디스크 커터 마모를 정량적으로 예측하였다. 디스크커터 마모 예측의 입력변수 중 UCS 데이터의 수가 다른 기계 데이터 및 마모 데이터에 비해 매우 부족하기 때문에, 먼저 TBM 기계 데이터를 이용하여 전체 구간에 대한 UCS 추정을 진행하고, 완성된 전체 데이터로 마모율 계수 예측을 수행하였다. 마모율 계수 예측 모델의 성능을 비교해 본 결과 XGBoost 모델의 성능이 가장 높게 나타났으며, 복잡한 예측 모델의 해석을 위해 SHapley Additive exPlanation (SHAP) 분석을 진행하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권3호
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• pp.281-301
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• 2024

송전선로 지중화 사업의 일환인 전력구 터널은 쉴드TBM 공법에 의해 건설된다. 쉴드TBM 구성요소 중 디스크커터는 암반을 파쇄하는 중요한 역할을 수행한다. 마모한계에 도달하거나 편마모와 같은 파손이 발생함에 따라 적절한 교체가 이루어져야 효율적인 터널 공사가 가능하다. 본 연구에서는 실시간으로 측정된 디스크커터의 마모량과 회전수를 기반으로 디스크커터의 마모상태를 판별하기 위한 딥러닝 알고리즘 개발을 수행하였다. 실대형 굴진시험 결과를 통해 디스크 커터의 마모상태에 따라 측정데이터가 상이하게 획득되는 것을 확인하였다. 합성곱신경망 모델을 기반으로 실시간 측정데이터를 활용하여 디스크커터의 마모특성을 판별할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 합성곱신경망의 필터를 통해 데이터의 분포 특성을 학습할 수 있고, 이러한 패턴 특징을 통해 균등마모와 편마모를 분류할 수 있는 모델의 성능을 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권1호
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• pp.57-78
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• 2022

TBM의 굴착효율을 높이는 가장 중요한 인자인 디스크커터와 커터비트는 커터헤드 설계 및 시공 시 핵심요소로 지반조건에 맞는 디스크커터의 배치, 간격, 개수, 크기, 재질 등은 TBM 공사의 성패를 좌우한다. 또한, 디스크커터는 대표적인 소모성 부품으로 교체횟수에 대한 정확한 예측이 수반되지 않으면, 공사비는 물론 공사에 막대한 지장을 초래 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 대구경 이수식 쉴드TBM 현장에 대하여 설계 시 산정된 디스크커터의 교체횟수와 실제 시공 시 발생한 디스크커터의 마모깊이 및 교체위치에 대하여 현장데이터를 분석하여 비교·연구하였다. 정량적인 비교를 위하여 일정한 굴진데이터를 나타내는 구간에서 지반에 따라 풍화토/풍화암, 연암, 경암으로 나누어 구분하였으며, 디스크커터의 위치에 따라 동심원의 궤적이 다르므로 위치에 따라 비교분석 하였다.

• 터널과지하공간
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• 제32권6호
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• pp.502-517
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• 2022

TBM의 활용이 증가하면서 최근 국내외에서 머신러닝 기법으로 TBM 데이터를 분석하여 디스크커터의 교환주기 예측 및 굴진율을 예측하는 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 굴진 시 획득되는 기계 데이터와 지반 데이터를 기반으로 최근에 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 머신러닝 기법들 중 회귀 모델을 접목하여 슬러리 쉴드 TBM 현장의 디스크 커터 마모 예측을 하였다. 디스크 커터 마모 예측을 위해서 Training과 Test 데이터를 7:3으로 분할하였으며, 최적의 파라미터를 선정을 위해서 분할 교차검증을 포함하는 그리드 서치를 활용하였다. 그 결과, 앙상블 계열의 그레디언트 부스팅 모델이 결정계수가 0.852, 평균 제곱근 오차가 3.111로 좋은 성능을 보여주었고 특히 학습성능과 더불어 학습속도에서 우수한 결과를 보여주었다. 현재 도출된 결과로 볼 때, 슬러리 쉴드 TBM의 기계데이터와 지반정보가 포함된 데이터를 활용한 디스크 커터 마모 예측 모델의 적합성은 높다고 보인다. 추가적으로 지반조건의 다양성과 디스크 마모 측정 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.