Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2001.10a
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pp.185-198
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2001
암반 불연속면에 대한 조사는 국제 암반역학회(ISRM)에서 추천하는 조사법이 합리적으로 불연속면이 특성을 기재할 수 있는 방안이기 때문에 널리 적용되고 있다 그러나, 이 안에서는 조사결과를 공학적 의미가 있는 암반특성치로 변환하는 방안에 대한 언급이 없다. 본고에서는 지질기술자들이 불연속면조사시 주로 사용하는 ISRM 추천안인 제시한 조사항목에 토목기술자들이 주로 사용하는 RMR 혹은 Q-system 분류안의 정량적인 값을 적용할 수 있을 지를 검토하였다. 이에 대한 관련기술자들의 관심이 모여질 때 정량적인 인자에 기초한 ISRM 조사법에 부합되는 암반분류안의 구축도 가능하리라 생각된다.
Rock mass classification for construction of underground facilities is essential to secure their stabilities. Therefore, the reliable values for rock mass classification from the precise information on rock discontinuities are most important factors, because rock mass discontinuities can affect exclusively on the physical and mechanical properties of rock mass. The conventional classification operation for rock mass has been usually performed by hand mapping. However, there have been many issues for its precision and reliability; for instance, in large-scale survey area for regional geological survey, or rock mass classification operation by non-professional engineers. For these reasons, automated rock mass classification using LiDAR becomes popular for obtaining the quick and precise information. But there are several suggested algorithms for analyzing the rock mass discontinuities from point cloud data by LiDAR scanning, and it is known that the different algorithm gives usually different solution. Also, it is not simple to obtain the exact same value to hand mapping. In this paper, several discontinuity extract algorithms have been explained, and their processes for extracting rock mass discontinuities have been simulated for real rock bench. The application process for several algorithms is anticipated to be a good reference for future researches on extracting rock mass discontinuities from digital point cloud data by laser scanner, such as LiDAR.
One of the standard procedures of discontinuity survey is the joint set identification from the population of field orientation data. Discontinuity set identification is fundamental to rock engineering tasks such as rock mass classification, discrete element analysis, key block analysis. and discrete fracture network modeling. Conventionally, manual method using contour plot had been widely used for this task, but this method has some short-comings such as yielding subjective identification results, manual operations, and so on. In this study, the method of discontinuity set identification using genetic algorithm was introduced, but slightly modified to handle the orientation data. Finally, based on the genetic algorithm, we developed a FORTRAN program, Genetic Algorithm based Clustering(GAC) and applied it to two different discontinuity data sets. Genetic Algorithm based Clustering(GAC) was proved to be a fast and efficient method for the discontinuity set identification task. In addition, fitness function based on variance showed more efficient performance in finding the optimal number of clusters when compared with Davis - Bouldin index.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2003.06b
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pp.51-64
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2003
Bieniawski에 의해 개발된 RMR은 암석강도 및 불연속면, 지하수 등의 6개 인자에 따라 분류되어, 이들을 합산하여 결정된다. RMR 분류법은 각 요소들에 대한 평가가 비교적 쉽고, 다양한 응용을 거쳐 여러 분야에 적용되어 국내에서도 가장 널리 사용하고 있는 암반분류 방법 중의 하나이다. RMR 분류결과는 터널의 유지시간, 최대 무지보폭의 예측, 지보량 산정, 암반의 물리적 특성값 예측 등에 적용될 수 있다. 또한 RMR 분류법을 사면안정, 댐 기초, 심부 광산 등에 적용하거나, RMR 분류법의 미비한 부분을 보완하기 위한 여러 가지 수정방법이 제시되었다.
This paper describes a new quantitative process for evaluating the roughness of discontinuity, which is suggested as a qualitative criteria in RMR or Q-system. For this purpose, the Delphi method which is one of the surveying methods was introduced. The selected panels were asked to evaluate the roughness of discontinuities on the Web which was hosted by authors in advance. A total of 3 surveys were performed using JRCs suggested by Barton and Choubey as well as Ai generated by the Monte Carlo simulations. After each survey, the results were provided to all panels for comparing their decisions to others. As surveys proceeded, better consensus and convergence were achieved. With a good agreement of panels on roughness classification, the quantitative criteria for roughness of discontinuity in RMR and Q-system was established in this study.
Rock mass classification systems such as RMR and Q system have been widely served as a simple empirical approach for the design of various rock mass structures in the stage of site survey as well as under the construction. For the RQD determination, the boring is partially carried out and what is more, the survey boring is not normally carried out under construction. Therefore RQD is frequently determined by empirical method or indirect method. Since it is difficult to determine the discontinuity characteristics such as RQD, spacing, persistence, filling and so on, it is essential to develop suitable and simple systems without drilled core and a cert 없 n number of representative parameters. One of the primary objectives of the classification systems for a practicing engineer has been to make it simple to use as a preliminary design tool for the structures in rock mass. In the present study, the modifications for both the RMR and GSI system are suggested by authors to introduce new classification system as well as to improve the scope of some of the existing classification systems for a practicing engineer.
터널굴착이나 사면절취 등과 같은 굴착문제에 있어서 굴착방법을 결정하기 위해 대상암반에 대한 리핑암이나 발파암의 구분이 우선되며, 다음에 발파에 의한 굴착방법이 선정되었을지라도 화약량 및 종류, 천공방법 등 발파설계를 위해서 추가적으로 발파암에 대한 세부적인 분류가 필요하다. 일반적으로 RMR이나 Q시스템과 같은 암반분류법이 많이 사용되고 있지만, 발파암에 대한 표준적인 암반분류법이 없으며, 국내에서도 발파암 분류에 대한 연구가 거의 전무한 상태로 발파암의 분류요소로 사용될 수 있는 요소를 구하기 위한 연구가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 앞으로 국내에서 발파암 분류연구에 대한 방향제시를 위해서 발파와 암석의 역학적 특성, 지질구조와 불연속면의 특성과의 관계나 굴착과 관련된 암반분류에 대한 여러 논문사례를 통하여 발파암의 분류요소와 분류방법 등에 대해 언급한다.
The RMR ratings, one by horizontal pre-boring in a tunnel and another by tunnel face mapping, are compared at the fault zone in a tunnel. Generally. the horizontal pre-borings were so effective as to forecast reasonably the supporting patterns after tunnel excavation. But the maximum difference in RMR ratings estimated by two methods was about 50 at a certain section of a tunnel. The differences were analyzed on each parameter of the RMR system: the rating differences were 24 in the condition of discontinuities, 15 in the RQD and 13 in the uniaxial compressive strength of rock. To minimize the gap between RMR by pre-borings and by face mappings, it is necessary to select the horizontal pre-boring location where tunnel stability could be critical and to evaluate in detail the sub-parameters of the condition of discontinuities.
This paper presents a new approach for the automatic mapping of discontinuities in a tunnel face based on its 3D digital model reconstructed by LiDAR scan or photogrammetry techniques. The main idea revolves around the identification of discontinuity areas in the 3D digital model of a tunnel face by segmenting its 2D projected images using a deep-learning semantic segmentation model called U-Net. The proposed deep learning model integrates various features including the projected RGB image, depth map image, and local surface properties-based images i.e., normal vector and curvature images to effectively segment areas of discontinuity in the images. Subsequently, the segmentation results are projected back onto the 3D model using depth maps and projection matrices to obtain an accurate representation of the location and extent of discontinuities within the 3D space. The performance of the segmentation model is evaluated by comparing the segmented results with their corresponding ground truths, which demonstrates the high accuracy of segmentation results with the intersection-over-union metric of approximately 0.8. Despite still being limited in training data, this method exhibits promising potential to address the limitations of conventional approaches, which only rely on normal vectors and unsupervised machine learning algorithms for grouping points in the 3D model into distinct sets of discontinuities.
The only three elements such as RQD, N -value and Es were used as a quantitative standard for the design of supporr pattern determidetion on subway line 8th in Seoul. Because the support pattern that was obtained by these elements could not he determined on the basis of the quantitative of geology and the orientations and properties of discontinuity planes, there have been some problems in determining the economic support pattern and tunnel stability. Therefore, in an attempt to determine the stable and economic support pattern with more quantitative elements, more flerrible rock mass classification with geologic conditions was performed by using RMR at 1745 sections and Q-system at 374 sections within Seongnam block on subway line 8th. Then, rusults by these two methods were compared with standard support pattern of the subway line 8th. Moreover, relationships between geology, geologic structures and topography to rock mass grades were studied. According to the rusult of this study, it is judged that the standard support pattern designed with PD-4 or PS - 4 should have been subdivided into 4~6 support patterns. Some sections where geologic structures such as faults and joints are developed tend to have rock mass grades. And they also have low rock mass grades near valley. On thr other hand, they show intermediate grades at piedmont area and the greatest ones at high mountains.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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