본 논문은 토압식 쉴드TBM(EPB shield TBM)의 후드부에 대한 시뮬레이션 시스템 개발에 대한 연구결과이다. 최근 토압식 쉴드TBM은 터널굴착에 많이 활용되고 있다. 토압식 쉴드TBM의 후드부 시스템은 터널굴착에서 매우 중요하기 때문에 후드부 시스템의 설계 및 operation parameter의 평가를 위하여서는 시공전에 사전 시뮬레이션이 요구된다. 본 연구를 위하여 모형 시뮬레이션 장비 시스템을 설계 개발하였다. 개발된 시스템의 검증을 위하여 모형실험을 실시하였으며, 개발된 시스템을 이용하여 얻은 결과는 현장에서 얻을 수 있는 토압식 쉴드TBM의 거동과 유사한 결과를 보여주었다. 이 결과로부터 토압식 쉴드TBM 굴진시 지반 loss는 후드부 챔버에 발생되는 토압의 변화에 많이 의존되는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 개발된 시뮬레이션 장비 시스템은 토압식 쉴드TBM공사 전 operation parameter를 평가하는데 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 다양한 지반조건에서의 TBM operation에 관한 정보를 제공할 것이다.
쉴드TBM (Tunnel Boring Machine) 터널 시공에 있어 막장압 관리는 막장면 붕괴, 지반침하 등을 방지하여 막장 안정성을 유지하는 데 중요한 역할을 담당한다. 특히, 챔버 내부의 굴착토로 막장압을 조절하는 토압식 쉴드TBM의 경우, 이수식 쉴드TBM에 비해 막장압의 관리가 어렵다. 본 연구에서는 국내 토압식 쉴드TBM 터널 시공 현장의 지반조건 및 굴진특성 데이터를 분석하여, 토압식 쉴드TBM 터널의 세그먼트 링별 막장압 예측모델을 제시하였다. 예측모델의 입력특성으로 7가지를 선정하였으며, 912개의 학습 데이터 세트(Training data set)와 228개의 시험 데이터 세트(Test data set)를 확보하였다. 최적의 토압식 쉴드TBM 막장압 예측모델 선정을 위하여 KNN (K-Nearest Neighbors), SVM (Support Vector Machine), RF (Random Forest), XGB (eXtreme Gradient Boosting) 모델의 하이퍼파라미터(Hyperparameter)를 최적화하여 예측성능을 비교한 결과, RF 모델이 7.35 kPa의 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 추가적으로, RF 모델의 특성 중요도(Feature importance) 분석을 수행한 결과, 입력특성 중 수압의 영향도가 0.38로 가장 높았으며, 전반적으로 지반조건이 굴진특성보다 높은 중요도를 보여주었다.
토압식(Earth Pressure Balance) 쉴드 TBM (Tunnel Boring Machine)은 기계화 터널 굴착 공법 중 이수식(Slurry) 쉴드 TBM에 비하여 슬러리 처리 시설을 필요하지 않아 설비가 간단하고 진동과 소음이 적어 최근에 터널 시공에 널리 사용되고 있다. 토압식 쉴드 TBM으로 터널 굴착 시 첨가제를 활용하여 굴착토 물성을 개선하는 쏘일 컨디셔닝(soil conditioning) 기법을 적용하며, 이를 통해 토압식 쉴드 TBM을 적용할 수 있는 지반의 범위를 확장할 수 있다. 본 연구에서는 쏘일 컨디셔닝을 위한 첨가제로 주로 사용되는 폴리머를 대체할 수 있는 바이오폴리머(biopolymer)의 일종인 잔탄검(xanthan gum)의 적용성을 검토하였다. 바이오폴리머란 생물학적 기원으로 생성된 폴리머로써 모두 생분해가 가능하다. 환경에 유해한 성분을 함유하고 있는 일반 폴리머(폴리아크릴산계 폴리머)와 달리 잔탄검은 유독성이 거의 없고 환경에 미치는 영향이 적어 친환경 소재로 각광받고 있다. 슬럼프 시험을 통해 유사한 워커빌리티(workability)를 보이는 시험조건을 선정하고, 실내 가압 베인전단 시험을 통해 유동학적(rheological) 특성을 평가하였다. 유사한 슬럼프 값을 보이더라도 잔탄검의 함유량이 증가할수록 유동곡선(flow curve)상에 첨두강도가 감소하는 경향이 나타났으며, 이를 통해 잔탄검 함량과 첨두강도 사이의 상관관계를 도출하였다. 일반 폴리머를 잔탄검으로 대체한다면 환경친화적이라는 장점과 더불어 장비 부하를 감소시켜 안정적인 TBM 운용이 가능할 것이다.
최근 국내에서 쉴드TBM을 이용하는 터널공사의 발주가 증가하고 있으나 터널구간의 특성을 고려한 장비제작을 위한 정보의 제공은 체계적이지 못하여, 적합한 장비설계를 하는데 어려움이 많다. 본 기술보고는 외국의 사례검토를 바탕으로 토압식 쉴드TBM의 장비발주를 위한 설계항목과 세부 요구사양의 구성에 대해 국내에서 활용 가능한 내용을 예시로서 제시하였다. 제안하는 내용을 바탕으로 발주자는 장비 발주 시 필요한 전반적인 방향을 제시가능하고, 입찰자는 명확하고 과업조건에 적합한 장비를 설계, 제작하여 민원이 없고, 안전한 토압식 쉴드TBM 터널공사의 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근, tunnel boring machine (TBM)을 이용한 도심지 지중 전력구 터널 건설이 증가하고 있다. 쉴드 TBM을 이용한 기계화 터널 굴착 공법은 재래식 공법에 비해 지반침하를 최소화 하고 발파에 의한 진동을 줄일 수 있는 장점이 있다. 국내에서는 earth pressure balance(EPB) 쉴드 TBM이 주로 사용되고 있다. 그러나 전력구 터널 굴착을 위한 쉴드 TBM 공법이 증가함에도 불구하고, 전력구 쉴드 TBM 터널의 거동 분석에 관한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 후방주입 거리에 따른 전력구 쉴드 TBM 터널의 거동 특성을 분석하고, 굴착면 지반 손실과 후방주입 거리와의 상관관계를 도출하고자 한다. 쉴드 TBM을 이용한 터널 굴착은 3D FEM을 이용하여 시뮬레이션 하였다. 뒷채움 그라우트가 설치되는 거리의 변화에 따른 축력, 전단력, 휨 모멘트와 같은 단면력을 검토하고 지표면에서의 연직 변위를 분석하였다. 또한, 유한요소해석으로 얻어진 결과와 안정성 분석에 기초하여, 지반과 터널 구조물의 안정성을 확보할 수 있는 뒷채움재 주입시기를 결정할 수 있다.
일반적으로 토압식(earth pressure balance) 쉴드 TBM (tunnel boring machine)으로 지반 굴착 시 쏘일 컨디셔닝(soil conditioning)을 수행하여 굴착 효율성을 높이고 안정성을 도모한다. 지반 여건에 따른 최적의 첨가제 주입 조건을 결정하기 위해 컨디셔닝된 흙의 유동학적 특성을 정량적으로 파악하는 것이 중요하며, 이는 주로 유동계(rheometer)를 활용하여 이루어진다. 그러나 이는 실제 TBM에서 굴착토가 배토되는 과정을 모사할 수 없어 장비에 미치는 영향을 파악하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 8 m급 토압식 쉴드 TBM의 챔버와 스크류 컨베이어(screw conveyor)를 1:20으로 축소시킨 모형 장비를 개발하여 실제 배토 과정을 모사하였다. 이를 위해 인공 사질토 시료를 대상으로 첨가제로 폼과 폴리머를 사용하여 축소모형시험을 수행하였다. 실험 결과, 스크류 토크는 기존에 수행한 실내 가압 베인전단시험 결과 데이터와 연계하여 항복응력과의 경향성이 일관되는 것을 확인하였으며, 스크류 토크와 항복응력 사이의 양의 비례관계를 도출하였다. 폼 주입비(foam injection ratio, FIR)에 따른 배토 효율은 전반적으로 유사한 경향을 보였으나 60% 일 때 미소하게 감소하였으며 폴리머를 첨가하면 효율이 떨어지는 것을 확인하였다. 또한 실제 토압식 쉴드 TBM과 동일하게 챔버 상, 하부에서 압력차가 발생하는 것과 스크류 컨베이어 케이싱을 따라 배토구로 갈수록 압력이 점진적으로 소산되는 과정을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제작한 축소모형시험 장비가 굴착토의 전단특성 및 배토 효율 평가에 활용될 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 쉴드 TBM 터널에서 적용 가능한 리스크 분석 방법을 연구하였다. FTA 방법을 통해 리스크 아이템과 각각의 발생확률을 확인하고 AHP 방법을 통해 각각의 리스크 아이템의 영향도를 구하였다. 마지막으로 각각의 리스크 아이템의 리스크 레벨을 평가할 수 있었다. 개발된 방법을 EPB 쉴드 터널이 사용된 서울 지하철 현장에 적용하여 리스크 분석 결과가 현장 데이터에 부합하는 합리적 결과임을 검증하였다.
TBM(Tunnel Boring Machine) 터널은 굴진 도중 장비의 교체나 개조 등은 불가능하기 때문에 굴진 종료 시까지 투입된 장비로 굴진하여야만 한다. 특히 토압식 쉴드TBM은 막장관찰이 어려우므로 굴진 중에 수집된 자료를 분석하여 지반상태의 변화를 예측하고 이를 시공에 반영하여야한다. 지금까지의 TBM에 대한 연구는 굴착 대상이 되는 지반의 특성에 따른 장비선정 및 굴진속도 예측모델 개발이 주로 이루어져왔다. 그러나 굴착의 주체가 되는 TBM 장비의 굴진자료에 의한 지반상태의 추정 및 운전방법의 개선에 초점을 맞춘 연구는 그리 많이 수행되지 않았다. 본 연구는 토압식 쉴드TBM 시공 사례에서 얻은 굴진자료를 활용하여 투입된 장비의 운전조건에 따른 굴진속도의 변화와 최적 운전조건에 대해 알아보았다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 커터헤드의 회전속도와 총추력이 굴진속도에 가장 큰 영향을 주며 둘째, 적정한 굴진속도를 위해서는 최적 회전속도를 유지하면서 총추력을 조정하는 것이 좋으며 셋째, 총추력의 증가 추세에 따라 지반조건의 변화에 대한 예측이 가능하여 이에 따라 적절한 운전조건의 변경을 결정할 수 있다.
개별요소법(Discrete Element Method, DEM)은 토목공학 등 입자형태의 재료를 다루는 분야에서 다양하게 이용된다. 본 연구에서는 DEM 기법에 근거한 입자 역학 전용 해석 상용 소프트웨어를 사용하여 면판형 토압식 쉴드TBM 굴착성능을 평가하기 위한 수치 해석을 수행하였다. TBM에 대한 해석은 커터헤드의 회전속도가 다른 두 가지 조건에 대해 수행되었다. 해석 모델의 직경은 6.64m이며 6개의 스포크를 갖는 것으로 작성되었다. 또한, 37개의 프리커터와 98개의 스크래퍼가 각 스포크에 모델링 되었다. 해석결과를 통해, 커터헤드면과 쉴드, 절삭 도구에 작용하는 압축력과 커터헤드면에서 발생하는 저항 토크의 크기를 검토하였으며 스크루 오거를 통해 배출되는 토사량에 대해서는 각각 단위 시간당 배토량과 누적 배토량을 검토하였다.
최근 AI 기술의 발전과 정립으로 자동화 분야에서 머신러닝 기법의 활용이 활발하게 이루어지고 있다. 머신러닝 기법의 활용에 있어 중요한 점은 데이터 특성에 따라 적합한 알고리즘이 존재한다는 점이며, 머신러닝 기법 적용을 위한 데이터세트의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 기반으로 하천 하부의 토사지반을 통과하는 토압식 쉴드TBM 터널 구간의 지반정보와 굴진정보를 사용하여 토압식 쉴드TBM의 굴진율을 예측하였다. 선형회귀모델에서 모델의 통계적인 유의성과 다중공선성에서는 문제가 없었으나 결정계수가 0.76으로 나타났고 앙상블 모델과 서포트 벡터 머신에서는 0.88이상의 예측성능을 보여, 분석한 데이터세트에서 토압식 쉴드TBM 굴진성능예측에 적합한 모델은 서포트 벡터 머신임을 알 수 있었다. 현재 도출된 결과로 볼 때, 토압식 쉴드TBM의 기계데이터와 지반정보가 포함된 데이터를 활용한 굴진성능 예측 모델의 적합성은 높다고 판단된다. 추가적으로 지반조건의 다양성과 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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