Machine learning has been actively used in the field of automation due to the development and establishment of AI technology. The important thing in utilizing machine learning is that appropriate algorithms exist depending on data characteristics, and it is needed to analysis the datasets for applying machine learning techniques. In this study, advance rate is predicted using geotechnical and machine data of TBM tunnel section passing through the soil ground below the stream. Although there were no problems of application of statistical technology in the linear regression model, the coefficient of determination was 0.76. While, the ensemble model and support vector machine showed the predicted performance of 0.88 or higher. it is indicating that the model suitable for predicting advance rate of the EPB Shield TBM was the support vector machine in the analyzed dataset. As a result, it is judged that the suitability of the prediction model using data including mechanical data and ground information is high. In addition, research is needed to increase the diversity of ground conditions and the amount of data.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.21
no.4
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pp.519-534
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2019
Mechanized tunneling methods, including shield TBM, have been increasingly used for tunnel construction because of their relatively low vibration and noise levels as well as low risk of rock-falling accidents. In the excavation using the shield TBM, it is important to design penetration rate appropriately. In present study, both subsurface investigation data and shield TBM excavation data, produced for and during ${\bigcirc}{\bigcirc}{\sim}{\bigcirc}{\bigcirc}$ high-speed railway construction, were analyzed and used to compare with shield TBM penetration rates calculated using existing penetrating rate prediction models proposed by several foreign researchers. The correlation between thrust force per disk cutter and uniaxial compressive strength was also examined and, based on the correlation analysis, a simple prediction model for penetration rate was derived. The prediction results using the existing prediction models showed approximately error rates of 50~500%, whereas the results from the simple model proposed from this study showed an error rate of 15% in average. It may be said, therefore, that the proposed model has higher applicability for shield TBM construction in similar ground conditions.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.22
no.5
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pp.575-589
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2020
In recent years, Shield TBM construction has been continuously increasing in domestic tunnels. The main excavation tool in the shield TBM construction is a disc cutter which naturally wears during the excavation process and significantly degrades the excavation efficiency. Therefore, it is important to know the appropriate time of the disc cutter replacement. In this study, it is proposed a predictive model that can determine yes/no of disc cutter replacement using machine learning algorithm. To do this, the shield TBM machine data which is highly correlated to the disc cutter wears and the disc cutter replacement from the shield TBM field which is already constructed are used as the input data in the model. Also, the algorithms used in the study were the support vector machine, k-nearest neighbor algorithm, and decision tree algorithm are all classification methods used in machine learning. In order to construct an optimal predictive model and to evaluate the performance of the model, the classification performance evaluation index was compared and analyzed.
As the demand for urban underground space increases recently, urban tunnel planning is actively progressing. In the urban area, a underground station is planned in consideration of the living environment of residents, and 2-arch tunnel is applied for the stability of existing structures and reduction of environmental damage. However, since the depth of weak rock mass is deeply distributed in the urban area due to severe weathering, careful planning is required to secure tunnel stability. In addition, if TBM mechanical excavation is applied as the main tunnel excavation method considering the composite ground in urban area, the construction connectivity with the 2-arch tunnel of the NATM concept may be deteriorated. In this study, the design case of applying TBM pre-excavation type 2-arch tunnel for the first time in Korea was mainly described. The main considerations for the segment design of TBM pre-excavation type 2-arch tunnel were explained for side tunnels. Also, a stability analysis was conducted to verify the effectiveness and adequacy of the TBM pre-excavation type 2-arch tunnel.
Difficult ground conditions (e.g., fault zone and mixed grounds) are highly probable to appear in subsea and urban tunnels because of the shallow working depth and alluvial characteristics. TBM usually experienced decrease of penetration rate and increase of downtime when it meets these difficult ground conditions. The problems are usually caused by the adverse geological conditions, and it is preferable to determine the optimal operational parameters of TBM based on the previous operational data obtained while excavating a preceding tunnel. This study carried out for efficient TBM excavation in fault zone and mixed grounds. TBM excavation data from the tunnel site in Singapore and the characteristics of the TBM excavation data was analyzed. The key operational parameters (i.e., thrust, torque, and RPM), penetration rate, and downtime were highly influenced by the presence of fault zones and mixed grounds, and the features was discussed. It is expected that the results and main discussions will be useful information for future tunneling projects in similar geological conditions.
Kim, Tae-Hwan;Ko, Tae Young;Park, Yang Soo;Kim, Taek Kon;Lee, Dae Hyuk
Tunnel and Underground Space
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v.30
no.3
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pp.214-225
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2020
Uniaxial compressive strength (UCS) of rock is one of the important factors to determine the advance speed during shield TBM tunnel excavation. UCS can be obtained through the Geotechnical Data Report (GDR), and it is difficult to measure UCS for all tunneling alignment. Therefore, the purpose of this study is to predict UCS by utilizing TBM machine driving data and machine learning technique. Several machine learning techniques were compared to predict UCS, and it was confirmed the stacking model has the most successful prediction performance. TBM machine data and UCS used in the analysis were obtained from the excavation of rock strata with slurry shield TBMs. The data were divided into 8:2 for training and test and pre-processed including feature selection, scaling, and outlier removal. After completing the hyper-parameter tuning, the stacking model was evaluated with the root-mean-square error (RMSE) and the determination coefficient (R2), and it was found to be 5.556 and 0.943, respectively. Based on the results, the sacking models are considered useful in predicting rock strength with TBM excavation data.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.19
no.6
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pp.857-870
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2017
The use of shield TBM is gradually increasing due to the urbanization of social infrastructures. Reliable estimation of advance rate is very important for accurate construction period and cost. For this purpose, it is required to develop the prediction model of advance rate that can consider the ground properties reasonably. Based on the database collected from field, statistical prediction procedure for field penetration index (FPI) was modularized in this study to calculate penetration rate of shield TBM. As output parameter, FPI was selected and various systems were included in this module such as, procedure of eliminating abnormal dataset, preprocessing of dataset and ridge regression with best subset selection. And it was finally validated by using field dataset.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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