본 연구에서는 광산이나 오일샌드 등의 분야에서 적용되고 있는 슬러리 파이프 마모량 측정 방법과 슬러리 파이프의 마모량 예측에 관련된 이론식들을 문헌연구를 통해 살펴보고, 실제 싱가포르 슬러리 쉴드 TBM 현장에서 주기적으로 측정한 직선부 슬러리 파이프의 두께 측정 자료로부터 평균 일일 마모율과 굴착거리당 마모율을 산정하였다. Bukit Timah Granite의 풍화등급에 따른 마모율을 구하였는데, 풍화토에 가까운 G (V) 등급 지반 및 G (III)/G (V)의 복합지반에서의 마모율이 G(I)~G (IV)의 암반 등급지반에 비해서 1.5배 높게 나타났다. 슬러리 파이프 마모율은 슬러리 운송속도에 비례하여 증가하는 경향을 보였다. 향후 지반특성 별 파이프 마모율과 합리적인 관리두께 선정을 통하여 보다 최적화된 슬러리 파이프의 교체 및 회전 주기를 산정할 수 있을 것으로 판단된다.
슬러리 쉴드 TBM (Slurry shield TBM) 공법에서 벤토나이트 슬러리의 침투와 필터 케이크의 형성 여부는 공법의 적용성에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 그러나 벤토나이트 슬러리는 해수와 접촉하였을 때 팽윤성과 점도가 저하되어 공법에 대한 적용성을 확보하기 어렵다. 본 연구에서는 해수의 영향에 따른 슬러리 쉴드 TBM 공법의 적용성 변화를 평가하기 위해 슬러리의 해수 비율을 다르게 하여 주입 실험을 수행하였고 해수가 슬러리의 폐색 현상에 미치는 영향을 확인하였다. 그 결과, 해수의 비율이 0%에서 20%까지 증가할수록 폐색 효과에 의한 슬러리 쉴드 TBM 공법의 적용성을 나타내는 slurry clogging criteria (SCC)가 최대 67%까지도 감소하는 것을 확인하였다. 또한 슬러리의 물리적 성질이 동일함에도 지반 조건에 따라 SCC값이 공법 적용에 문제가 없는 수준에서 공법 적용을 위해 슬러리에 추가적인 처리를 요하는 수준으로 변화하는 것을 통해 슬러리 쉴드 TBM의 적용성을 평가할 때 슬러리의 특성뿐만 아니라 지반 조건에 대한 고려도 필요함을 입증하였다.
벤토나이트는 물과 접촉하면 팽창하고 점성을 발휘하는 성질이 있어 일반적으로 차수가 필요한 토목공사에 많이 활용되고 있다. 이수식 TBM에서는 이와 같은 성질을 활용하여 가압된 슬러리로 불투수성 막을 형성하고 굴착벽면의 붕괴를 방지하는 동시에 굴착된 버력을 운송하며 굴착을 수행한다. 하지만 벤토나이트는 해수와 접촉할 경우 팽창성이 저하되어 그 성질을 발휘하지 못하는 문제가 있다. 이는 해수 조건에서 이수식 TBM으로 터널을 굴착할 시 지하수 유입 증가로 인한 굴착 안정성 및 버력 배출에 문제를 초래할 수 있다. 본 연구에서는 이수식 TBM으로 터널을 굴착 시 해수의 유입으로 인한 슬러리의 상태변화를 살펴보고 이에 대응하기 위한 슬러리 관리방안을 제시 하였다. 이를 위해 현장에서 적용된 슬러리 품질관리 기준을 바탕으로 실내 시험을 수행하였으며, 해수의 영향이 있는 현장에 적용 할 수 있는 방안을 제시하였다.
본 논문은 연약지반 쉴드 TBM 축소 모형실험을 통하여 슬러리에 의해 가해지는 막장 지보압의 변화에 따른 터널 막장면 안정성 변화 양상을 파악하고자 토피고에 따라 0.5D, 0.75D, 1.0D, 1.25D, 1.5D의 총 5개 Case에 대하여 모형실험을 수행하였으며, 이론적인 터널 막장면 지보압 및 모형실험으로 선정된 적정 지보압 값을 상호 비교하였다. 암반 쉴드 TBM과 달리 연약지반 쉴드 TBM의 경우 균질한 지반조건임에 따라 모형실험으로부터 산정된 적정 지보압이 터널 심도에 따른 막장면 토압 및 수압으로부터 이론적으로 산정된 막장압 범위($P_{min}{\leq}P_{slurry\;pressure}{\leq}P_{max}$)와 잘 일치하고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 화강풍화대를 통과하는 슬러리 TBM 굴진 중 지표 침하 및 체적손실 산정에 관한 사례 연구를 수행하였다. 터널 천단 침하 계측 결과로부터 TBM 굴진 단계별 침하 발생 경향을 분석하였고, 횡방향 지표 침하 트라프로부터 굴진 중 체적손실 및 트라프 변수를 산정하였다. 또한, 체적손실 산정 모델을 이용하여 지반 특성과 굴진 중 측정된 기계데이터가 반영된 굴진 단계별 체적손실을 산정하였으며, 이를 실제 계측 결과와 비교 분석하였다. 슬러리 TBM의 경우 대부분의 지표침하는 쉴드 본체 통과 및 뒤채움 주입 이후 발생하는 것으로 나타났고 문헌에 보고된 총 체적손실 및 트라프 곡선 형태가 확인되었다. 실제 굴진 중 체적손실은 굴진 단계별로 쉴드손실 예측값의 90%, 테일부 손실 예측값의 60% 수준으로 분석되었고, 쉴드 손실에 비해 테일부 손실의 편차가 큰 것으로 나타났다.
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.
해저터널의 시공은 육상터널의 시공과 몇 가지 다른 부분이 존재하는데 지하수 이외에 해수가 존재하여 고수압을 받으며, 시공 중 지반보강이 육상터널보다 매우 어려운 점 등이 대표적이다. 그러므로 해저터널 시공 시 시공트러블 발생의 예방은 매우 중요하다. 본 고에서는 서해안 해저 약 60 m에 시공한 소형 슬러리 TBM의 굴진 성능을 분석하기 위하여 대상 지반의 지질학적 특성들과 기계적 특성들을 DB로 구축하였다. 구축한 DB 중 추력, 토크 및 RPM 등이 순굴진율에 주는 영향을 확인하고자 각 변수들 간의 상관분석을 실시하였다. 또한 구축된 DB로부터 비에너지와 FPI와의 상관관계를 분석하고 순 굴진율을 예측할 수 있는 경험식을 제시하였다.
TBM의 활용이 증가하면서 최근 국내에서도 머신러닝 기법으로 TBM 데이터를 분석하여 TBM 전방의 지반을 예측하고 디스크커터의 교환주기 예측 및 굴진율을 예측하는 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 TBM 굴진 시 기계 데이터를 대상으로 전통적 암반에 대한 분류 기법과 최근에 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 머신러닝 기법들을 접목하여 슬러리 쉴드 TBM 현장의 암반 특성에 대한 분류 예측을 하였다. 암반 특성 분류 기준 항목을 RQD, 일축압축강도, 탄성파속도로 설정하고 항목별 암반상태를 클래스 0(양호),1(보통),2(불량)의 3개 클래스로 구분한 다음, 6개의 분류 알고리즘에 대한 기계학습을 수행하였다. 그 결과, 앙상블 계열의 모델이 좋은 성능을 보여주었고 특히 학습성능과 더불어 학습속도에서 우수한 결과를 보인 LigthtGBM 모델이 대상 현장 지반에서 최적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 설정한 3가지 암반 특성에 대한 분류 모델을 활용하면 지반정보가 제공되지 않은 구간에 대한 암반 상태를 제공할 수 있어 굴착작업 시 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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