• 제목/요약/키워드: 지하 공간

검색결과 4,073건 처리시간 0.025초

세그먼트 라이닝의 PP섬유 혼입량과 공기량 변화에 따른 화재저항 특성 평가 (Evaluation of Segment Lining Fire Resistance Based on PP Fiber Dosage and Air Contents)

  • 최순욱;강태성
    • 터널과지하공간
    • /
    • 제31권6호
    • /
    • pp.469-479
    • /
    • 2021
  • 콘크리트의 폭렬방지 재료로서 PP섬유는 그 효과가 이미 확인되었다. 그러나 화재 시 발생하는 최대온도에 대한 고려가 필요하고 배합량에 따라 발생하는 믹싱문제 및 강도저하 문제의 해결이 필요하다. 본 연구에서는 RABT화재시나리오 하에서 PP섬유 함유량과 공기량에 따른 터널 세그먼트 라이닝의 화재저항성능을 살펴보았다. 그 결과, 모든 시험체에서 폭렬과 단면손실은 발생하지 않았으며, PP섬유 함유량이 작을 경우 상대적으로 최대온도가 높고 최대온도 도달시간 역시 빠른 것으로 나타났다. 반면, 공기량 차이에 따른 최대온도와 도달시간에 대한 어떤 경향을 발견하지 못했다. PP섬유 혼입량 0.75, 1.0, 1.5, 2.0 kg/m3인 경우에 대한 시험체 내부 온도분포 결과에서는 0.75와 1.0 kg/m3의 결과가 유사한 온도분포를 보였으며, 1.5와 2.0 kg/m3의 결과가 유사하게 나타났다. PP섬유 혼입량이 많을 경우 동일 깊이에서 내부 온도분포가 낮아지는 경향이 있는 것을 확인할 수 있었으며, PP섬유 혼입량 1.0 kg/m3와 1.5kg/m3의 결과에서 주목할 만한 차이가 발생함을 확인하였다.

쉴드 TBM 데이터와 머신러닝 분류 알고리즘을 이용한 암반 분류 예측에 관한 연구 (A Study on the Prediction of Rock Classification Using Shield TBM Data and Machine Learning Classification Algorithms)

  • 강태호;최순욱;이철호;장수호
    • 터널과지하공간
    • /
    • 제31권6호
    • /
    • pp.494-507
    • /
    • 2021
  • 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.

공학적방벽재로서 벤토나이트 거동의 X선 단층촬영 기반 비파괴 특성화 현황 (Current Status of X-ray CT Based Non Destructive Characterization of Bentonite as an Engineered Barrier Material)

  • 멜빈;김주연;김광염;이창수;김진섭
    • 터널과지하공간
    • /
    • 제31권6호
    • /
    • pp.400-414
    • /
    • 2021
  • 고준위방사성폐기물 처분장에서 벤토나이트는 공학적방벽재로서 주로 사용되어지는 재료로서 열-수리-역학-화학적 복합적 거동을 겪게 된다. 본 보고에서는 이러한 벤토나이트에 대한 X선 단층촬영 기반의 분석 및 특성화와 관련된 최근 연구 및 기술동향을 고찰하였다. X선 단층촬영 기반 벤토나이트의 평가는 분말형태와 펠렛형태에 대해 적용된 내용을 다루었다. X선 이미징을 통해 마이크로스케일에서 입자의 정보를 추출할 수 있으며 벤토나이트의 불균질성을 야기할 수 있는 펠렛 내부의 균열을 검출할 수 있다. 수화조건하에서 분말과 펠렛이 혼합된 벤토나이트에 대한 X선 분석을 통해 실험과정에서 발생하는 불균질 영역을 특정하고 모니터링이 가능하다. 펠렛으로만 구성된 벤토나이트가 펠렛과 파우더의 혼합으로 이루어진 벤토나이트보다 더 빨리 팽윤되는 특성이 보고되기도 하였다. 벤토나이트의 입자와 블록에 존재하는 작은 균열들이 건조-수화 조건하에서 각각 균열의 닫힘과 열림이 발생하는 것도 확인되었다. 전문 소프트웨어를 이용하여 시공간 단층 이미지로부터 변형률분포를 추출한 경우도 있었다. 최근의 연구들에서는 X선 단층촬영 기술을 이용하여 시간경과에 따른 벤토나이트의 건조밀도, 함수비, 입자의 이동 등을 평가하기도 하였다. 또한, 수화과정에 온도 조건을 고려하여 시간에 따른 재료의 전체 밀도 및 국부적 밀도 변화를 관찰하는 연구도 진행되고 있다.

광산에서의 ICT 장비 활용 및 안전시스템 운용 사례 연구 (Study on the ICT Device Safety System Application Examples in Mines)

  • 김승준;고영훈;김정규;서만근;김종관
    • 터널과지하공간
    • /
    • 제32권3호
    • /
    • pp.194-202
    • /
    • 2022
  • 2000년대 이후 자원개발 분야에서는 안전성, 친환경 및 저비용 등의 이유로 ICT 기술을 적용한 사례들이 증가되고 있다. 국내에서도 제 2차 광업기본계획에서 광업 전주기와 ICT 융합에 대한 중요성을 명시하고, 제 3차 광업기본계획에서는 국내에 ICT 광산장비 보급 지원 및 스마트마이닝 시범 도입 등 ICT와 스마트 마이닝에 대해 강조하고 있다. 본 연구는 (주)고려시멘트 장성 광업소에서의 ICT 장비의 활용과 안전시스템 운용에 대해 설명하였다. 장성 광업소에서는 측량과 3D 스캐닝이 가능한 멀티스테이션과 핸드형 3D 스캐닝 등 두 종류의 3D 장비를 혼용하여 갱도의 3D 측량을 실시하고 있다. 3D 측량을 통해서 각 편별 위험 개소 및 특이사항을 파악하고, 편과 편 사이의 크라운 필라에 대한 안정성을 분석하였다. 또한, 실시간 위치추적 및 통신시스템을 구축하여 갱내 사고에 대한 구조방안 및 대피계획을 수립하고 있다.

지반의 불균질성이 GPR탐사 신호에 미치는 영향에 대한 수치해석적 분석 (The Effect of Ground Heterogeneity on the GPR Signal: Numerical Analysis)

  • 이상연;송기일;류희환;강경남
    • 한국지반환경공학회 논문집
    • /
    • 제23권8호
    • /
    • pp.29-36
    • /
    • 2022
  • 최근 지하공간에 대한 개발이 활발히 진행됨에 따라 지중 시설물의 정보에 대한 중요도가 증가하고 있다. 굴착작업을 수행하기 전에 지중 시설물의 위치를 정확히 파악해야 한다. 지표투과레이더(GPR)와 같은 지구물리적 탐사 방법은 지중 시설물을 조사하는데 유용하게 사용된다. GPR은 지반에 전자기파를 송출하며 지반과 다른 매질에 의해 반사되는 신호를 분석하여 지중시설물의 위치와 깊이 등을 파악한다. 그러나 GPR 데이터의 판독은 숙련된 전문가의 주관적 판단에 의존하기 때문에 이를 딥러닝을 통해 자동화하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 딥러닝은 학습 데이터가 많을수록 정확한 모델을 만들 수 있으며, 이러한 학습데이터 축적에 있어 수치해석이 좋은 대안이 될 수 있다. 수치해석의 경우 지반의 불균질성을 모사하여 다양한 조건에서의 GPR 탐사 데이터를 생성할 수 있으며, 이를 이용하여 학습모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다. 지반은 불균질하며, GPR 신호는 지반의 다양한 변수로 인해 영향을 받는다. 그러나 이러한 불균질 지반에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 프랙탈 차원수와 지반의 함수비 범위에 따른 GPR탐사 신호특성을 분석하고 불균질한 지반을 모사하기 위한 입력파라미터에 대한 연구를 수행하였다. 프랙탈 차원수가 2.0을 넘어가면 적합곡선에 대한 오차가 크게 감소하는 것으로나타났다. 그리고 분석의 타당성을 확보하기 위해 함수율의 범위가 0.14 미만이어야 한다.

드럼커터 어태치먼트의 작용력에 대한 현장시험 (Field Test for Estimation of Acting Force on the Drum Cutter Attachment)

  • 최순욱;이철호;강태호;장수호
    • 터널과지하공간
    • /
    • 제32권6호
    • /
    • pp.373-385
    • /
    • 2022
  • 굴착기의 어태치먼트 형태로 사용하는 드럼커터는 현장에서 다양한 작업이 가능한 굴착기와 연계하여 사용하는 점에서 그 효용이 크다. 본 연구에서는 굴착기에 설치된 드럼커터 어태치먼트를 이용하여 노출된 암반사면을 대상으로 굴착 시 나타나는 유압과 변형률을 측정하여 드럼커터에 작용하는 하중과 토크를 추정하였다. 굴착기의 붐과 암의 작업각도와 sumping, lowering작업에 따라 8가지 작업모드로 구분하고 작업모드에 따른 유압과 작용력 변화를 분석한 결과, 유압과 유량은 드럼커터 어태치먼트의 제작사양에서 고려된 범위 내에서 문제없이 구동될 수 있음을 확인하였다. 드럼커터 어태치먼트에 작용하는 평균 하중과 토크는 제작사양의 범위 안에 있었지만, 최대하중은 제작사양의 4배까지 나타났다. 높은 지반강도의 영향으로 sumping이 적정하게 이루어지지 못한 점과 일부 위치에서 불연속면의 포함 등으로 인하여 굴착기의 붐과 암의 각도에 따른 하중과 토크의 경향을 발견하지 못하였다. 그러나 해당 결과는 높은 강도의 지반을 굴착할 경우에 드럼커터 어태치먼트에 나타나는 하중과 토크의 범위를 파악하는데 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

TBM 데이터와 머신러닝 기법을 이용한 디스크 커터마모 예측에 관한 연구 (A Study on the Prediction of Disc Cutter Wear Using TBM Data and Machine Learning Algorithm)

  • 강태호;최순욱;이철호;장수호
    • 터널과지하공간
    • /
    • 제32권6호
    • /
    • pp.502-517
    • /
    • 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.

다중채널 Lidar를 이용한 수직갱도 조사용 3차원 형상화 장비 구현 (Fabrication of Three-Dimensional Scanning System for Inspection of Mineshaft Using Multichannel Lidar)

  • 김수로;최종성;윤호근;김상욱
    • 터널과지하공간
    • /
    • 제32권6호
    • /
    • pp.451-463
    • /
    • 2022
  • 수직갱도에서 붕괴사고가 일어났을 때, 붕괴현장의 위험도를 신속하게 평가하는 것은 매우 중요하다. 사고현장에서 추가적인 붕괴 위험 때문에 인력을 투입한 직접적인 조사는 불가능하다. 수백 미터 심도를 갖는 수직갱도에서는 무선 신호의 한계와 와류 때문에 고속 라이다 센서를 장착한 드론을 이용한 조사가 불가능하다. 기존 연구에서는 견인방식을 이용한 단일채널 Lidar 센서를 3차원 형상화 장비가 구현되어 적용되었다. 관성(IMU)센서 데이터를 바탕으로 탐사시 발생하는 회전 운동과 진자운동에 대한 보정이 이루어졌고, 인접 측정데이터 간의 유사성 검토를 통해 정밀 보정을 수행하였으나 탐사 깊이가 깊어질수록 오차가 누적되는 현상이 발견되었다(Kim et al.(2020)). 본 논문에서는 다중채널 Lidar 센서를 적용하여 견인장치에 의해 상승이동하면서 연속적인 단면데이터가 수집되었다. 다중채널 Lidar의 방사 특성 때문에 발생하는 데이터 중첩성을 이용하여 동일 심도의 측정데이터 간의 유사성을 통해 회전운동을 정밀 보정하기 위한 기법이 적용되었다. 180 m 심도의 수직갱도에서 구현된 탐사장비를 이용하여 0~165 m 구간이 조사하여 수직갱도의 형상이 3차원 그래픽으로 재구성되었다.

습식 숏크리트 뿜칠 장비의 급결제 유량 제어 시스템 개발 (Development of Accelerator Control System for Wet Shotcrete Spraying Equipment)

  • 강태호;장수호;최순욱;김진태;김봉규;이철호
    • 터널과지하공간
    • /
    • 제32권6호
    • /
    • pp.353-362
    • /
    • 2022
  • 숏크리트 습식 공법은 모든 재료를 혼합한 후 분사장치에 공급하여 노즐에 압축공기를 추가하고 분사속도를 향상시켜 타설면에 뿜어 붙이는 공법을 말한다. 현장의 습식 공법에서 사용되는 숏크리트량과 현장 상황을 실험실 규모에서 재현하기 위해서는 장비의 토출량 제어가 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 실험실 규모에서 현장 상태의 재현성을 높이기 위해 숏크리트 몰탈 뿜칠 장비의 급결제 유량 제어 시스템을 개발하여 장비에 적용하였다. 개발된 장비의 검증을 위해 물과 몰탈을 이용한 토출량 제어 시험을 수행하였다. 개발된 제어 시스템은 모노 펌프에 대해 사용자 입력값에 따라 토출량 제어가 원활하게 이루어 졌으나 감속기가 부착된 스크류 펌프에 대해서는 입력값에 따라 원활하게 토출량 제어가 이뤄지지 않았다. 감속기가 부착된 경우, 모노 펌프 가동률은 낮추면서 스크류 펌프의 가동률을 높여서 목표로 하는 급결제 유량에 근접하게 조절하는 방안이 필요하다.

입자기반 개별요소모델을 이용한 암석 균열의 Thermoshearing 거동 해석: 국제공동연구 DECOVALEX-2023 Task G (Grain-Based Distinct Element Modeling of Thermoshearing of Rock Fracture: DECOVALEX-2023 Task G)

  • 박정욱;장리;윤정석;박찬희;손장윤;이창수
    • 터널과지하공간
    • /
    • 제32권6호
    • /
    • pp.568-585
    • /
    • 2022
  • 본 연구에서는 3차원 입자기반 개별요소모델(grain-based distinct element model, GBDEM)을 이용하여 암석 균열의 열에 의한 미끄러짐 거동을 해석하였다. 이는 DECOVALEX-2023 프로젝트 Task G에 참여하여 수행한 연구로, 해석대상은 한국건설기술연구원에서 수행된 saw-cut 균열 시료에 대한 열-역학적 하중 재하 실험 결과이다. 여기에서는 암석 시험편을 Voronoi 다면체의 집합체로 모델링하고, 개별요소법 코드인 3DEC을 통해 입자와 입자 간 경계면, 내부에 포함된 균열에서의 열-역학적 연계거동을 해석하였다. 주요 해석내용은 가열로 인한 암석 표면의 온도 분포, 열응력의 증가에 따른 주응력 변화, 균열의 전단변위와 수직변위이다. 해석 결과, 상기 수치모델은 실내실험에서 관찰된 열전달과 열손실 특성, 열에 의한 균열의 점진적 전단파괴 프로세스, 변위의 제한으로 인한 열응력의 증가 등을 합리적 수준에서 재현하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 가열에 의한 전단파괴 시점, 열응력 증분과 변위 크기 등에서는 다소 차이를 보였다. 본 연구의 해석모델은 Task G에 참여하는 국외 연구팀들과의 의견 교류 및 협력을 통해 지속적으로 개선, 검증할 예정이다.