최근 지하공간개발의 증가와 한께 상부저수지에 저장된 물을 하부저수지고 낙하시켜 발전하는 지하양수 발전소의 건설도 지속적으로 이루어지고 있다. 이거한 지하양수발전소를 건설할 때, 구조물의 효율적이고 안전한 설계 시공 및 유지를 위해서 설계단계에서 암석과 암반의 공학적 특성 및 대상지역의 지압상태 등을 명확히 파악하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서 소개하는 양수발전소는 심포 $320{\sim}375m$에서 건설되고 있으며, 구조물의 안정성 검토를 위하여 굴착예정지 암반에 대해 오버코어링법을 이용한 초기응력측정, 공내재하시험 및 암석의 물성시험을 실시하여 설계에 필요한 기초자료를 획득하였다. 이를 바탕으로 수치해석을 실시하여 기존 지보재 설계의 적정성을 판단하였고, 불안정성으로 판정된 부분에 대해서는 추가로 보강설계를 하였다. 추가 보강설계 결과, 공동 전체에서 안정성을 확보하였고 현재 순조롭게 굴착이 이루어지고 있는 상태이다.
개착과정에서 붕락현상이 발생한 암반사면의 거동양상을 분석하였다. 개착사면 암반의 특성 분석을 위하여 시추작업을 수행하였으며, BIPS 영상 분석을 통하여 불연속면의 방향성과 시추공 내의 출현 위치를 측정하였다. 회수된 코어를 관찰하여 암반 내부의 구조적 취약성을 고찰하였다. 절리면에 협재된 팽윤성 점토광물의 조성을 X-선 회절분석을 통하여 조사하였으며, 직접전단실험을 수행하여 절리면 전단강도를 측정하였다. 사면파괴를 유발시킬 수 있는 절리들의 위치 및 방향성을 고려한 블록해석을 수행하여 규모별 블록안정성을 산출하였다. 횡단면 해석기법을 이용하여 개착과정 중에 발생할 수 있는 지반거동 양상을 분석하였으며, 안정성 확보를 위하여 소요되는 보강량을 산정하였다. 보강작업이 수행된 개착사면의 추가적인 거동양상을 계측 해석을 통하여 고찰하였다.
본 연구는 기존 모형말뚝에 인접하여 터널을 굴착하는 경우 발생하는 모형말뚝에 대한 거동연구로 이를 규명하기 위해 모형실험과 수치해석을 수행하였다. 해석 결과, 모형터널의 굴착 정도인 지반손실에 따라 수직하중을 받고 있던 모형 말뚝에 수직 및 수평변위가 동시에 발생하였으며, 이로 인해 모형말뚝이 기울어지는 현상이 발생하였다. 이러한 모형말뚝의 기울기 정도는 터널굴착으로 인한 지반손실, 터널중심으로부터 말뚝 선단부까지의 이격거리와 말뚝 선단부의 지지층 조건에 따라 크게 영향을 받는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 도심지 터널굴착을 계획함에 있어 인접한 기존 말뚝의 위치에 따른 지반거동뿐만 아니라 말뚝 자체의 거동도 반드시 분석하여 상부구조물의 손상을 최소화해야 한다.
본 논문에서는 우리나라의 중저준위 방폐물 처분을 위한 사일로 형식 지하동굴의 유한요소해석을 수행하였다. 사일로의 벽체부분은 지름 25m의 원형구조이고, 높이는 35m이다. 사일로의 천장부분은 지름 30m의 돔 형식이고, 높이 17.4m의 규모이다. 사일로는 해수면으로부터 -80m에서 -130m에 위치하고 있다. 중저준위 방폐물 처분 1단계 시설로 6개의 사일로가 건설되어 운영되고 있으나, 본 연구에서는 1개의 사일로에 대해서 고려하였다. SMAP-3D 프로그램을 사용하여 2차원 축대칭 유한요소모델과 3차원 유한요소모델을 생성하였다. Generalized Hoek and Brown Model이 수치해석에 적용되었다. 다양한 측압계수(수평방향 현장응력과 수직방향 현장응력의 비)의 변화에 따른 사일로 형식 지하동굴의 유한요소해석을 수행하였으며, 수치해석결과 및 분석결과가 제시되었다.
본 연구에서는 유전자 프로그래밍과 개체군집최적화기법을 이용하여 픽 커터의 비에너지를 예측하기 위한 모델을 제안하였다. 기계굴착장비의 굴진성능을 평가하는 것은 터널의 설계 초기 단계에서 매우 중요하며, 비에너지를 이용한 기계 굴착장비의 굴진성능평가방법은 모든 기계굴착공법에 적용될 수 있는 표준화된 방법이다. 본 연구에서는 코니컬형상의 픽 커터가 암석을 절삭할 때 요구되는 비에너지와 암석의 강도특성, 절삭조건 간의 상관관계를 분석하고자 하였으며, 선행연구를 통해 총46개의 선형절삭시험 결과를 수집하여 분석에 활용하였다. 본 연구에서 제안한 예측모델을 이용하여 산정된 픽 커터의 비에너지는 다중선형회귀분석에 비해 작은 평균제곱오차를 나타내었으며, 결정계수 또한 본 연구에서 제안한 모델이 다중선형회귀분석에 비해 우수한 예측결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
Mirzaeiabdolyousefi, Majid;Mahmoodzadeh, Arsalan;Ibrahim, Hawkar Hashim;Rashidi, Shima;Majeed, Mohammed Kamal;Mohammed, Adil Hussein
Geomechanics and Engineering
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제30권1호
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pp.11-26
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2022
One of the most important issues in tunneling, is the squeezing phenomenon. Squeezing can occur during excavation or after the construction of tunnels, which in both cases could lead to significant damages. Therefore, it is important to predict the squeezing and consider it in the early design stage of tunnel construction. Different empirical, semi-empirical and theoretical-analytical methods have been presented to determine the squeezing. Therefore, it is necessary to examine the ability of each of these methods and identify the best method among them. In this study, squeezing in a part of the Alborz service tunnel in Iran was estimated through a number of empirical, semi- empirical and theoretical-analytical methods. Among these methods, the most robust model was used to obtain a database including 300 data for training and 33 data for testing in order to develop a machine learning (ML) method. To this end, three ML models of Gaussian process regression (GPR), artificial neural network (ANN) and support vector regression (SVR) were trained and tested to propose a robust model to predict the squeezing phenomenon. A comparative analysis between the conventional and the ML methods utilized in this study showed that, the GPR model is the most robust model in the prediction of squeezing phenomenon. The sensitivity analysis of the input parameters using the mutual information test (MIT) method showed that, the most sensitive parameter on the squeezing phenomenon is the tangential strain (ε_θ^α) parameter with a sensitivity score of 2.18. Finally, the GPR model was recommended to predict the squeezing phenomenon in tunneling projects. This work's significance is that it can provide a good estimation of the squeezing phenomenon in tunneling projects, based on which geotechnical engineers can take the necessary actions to deal with it in the pre-construction designs.
터널 굴착으로 인해 필연적으로 발생되는 지반침하 및 상부 구조물 영향 평가를 수행하기 위해 지표침하와 구조물 건전도 저감의 총 7개의 주요 영향 인자들을 설정하고 수치해석을 이용한 Parameter Study를 수행하였다. 그 결과를 통해 Boscardin and Cording 구조물 손상도표를 이용한 안정성 분석, 최대침하량과 각변위를 이용한 안정성 분석을 수행하고 각각의 주요 영향 인자들에 대한 상관성 분석을 실시하였다. 또한, 매개변수 해석을 통한 지반 및 구조물 상호거동 양상을 이용하여 경기도 화성시에 위치한 𐩒𐩒𐩒터널 현장에 적용하고 현장 적용성을 분석하였다. 그 결과 오차가 약 1.0%로 나타나 설계단계에서의 터널 굴착에 따른 구조물 안정성 평가 시 다양한 조건에서 적합한 노선 결정을 위한 기초 자료로 활용될 수 있도록 하였다.
국내에 첫 도입된 TBM은 Gripper TBM으로 1985년 구덕 수로터널에 적용되었다. Gripper TBM 도입 초기단계에는 주로 수로터널 중심으로 적용 실적이 많았다(Tunnel Mechanized Construction Design, 2008). 현재 국내에서의 Gripper TBM의 시공범위는 수로터널은 물론이고 지하철, 철도터널, TBM+NATM 확공에 이르기까지 매우 다양하게 적용되고 있다. 해외에서는 Gripper TBM의 적용은 일반적이며, NATM터널 적용 시에도 Gripper TBM의 우수한 굴진율 때문에 탐사터널로 적용하고 완공 후에는 피난터널로 사용한다. 빠른 굴착속도로 인하여 풍화암 이상의 암반구간에서 Gripper TBM의 적용은 장대터널이나 산악터널 계획 시 다수의 작업구를 만들어 발생하는 환경이나 민원문제를 최소화 할 수 있다. 본 연구에서는 국내에서 가장 많이 적용되었던 직경 2.6~5.0 m의 Gripper TBM의 월굴진율과 시공싸이클을 분석하여 일반적인 Gripper TBM의 작업과정을 분석하고 월굴진율 300 m/month 이하로 굴진율을 기록했던 프로젝트의 Downtime을 조사·분석하였다.
Arsalan Mahmoodzadeh;Hawkar Hashim Ibrahim;Laith R. Flaih;Abed Alanazi;Abdullah Alqahtani;Shtwai Alsubai;Nabil Ben Kahla;Adil Hussein Mohammed
Geomechanics and Engineering
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제37권1호
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pp.65-72
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2024
Water ingress poses a common and intricate geological hazard with profound implications for tunnel construction's speed and safety. The project's success hinges significantly on the precision of estimating water inflow during excavation, a critical factor in early-stage decision-making during conception and design. This article introduces an optimized model employing the gene expression programming (GEP) approach to forecast tunnel water inflow. The GEP model was refined by developing an equation that best aligns with predictive outcomes. The equation's outputs were compared with measured data and assessed against practical scenarios to validate its potential applicability in calculating tunnel water input. The optimized GEP model excelled in forecasting tunnel water inflow, outperforming alternative machine learning algorithms like SVR, GPR, DT, and KNN. This positions the GEP model as a leading choice for accurate and superior predictions. A state-of-the-art machine learning-based graphical user interface (GUI) was innovatively crafted for predicting and visualizing tunnel water inflow. This cutting-edge tool leverages ML algorithms, marking a substantial advancement in tunneling prediction technologies, providing accuracy and accessibility in water inflow projections.
본 논문은 화산암지역에 건설되는 비축기지를 대상으로 지표지질조사, 지표단열조사, 시추조사, 수리시험 결과 등을 토대로 지하수유동 수치모델 해석을 통하여 저유공동의 기밀성 요건을 만족시킬 수 있는 수벽시스템을 설정하고, 이러한 시스템 하에서의 공동유입량과 인접시설과의 수리간섭 영향을 평가하였다. 수리지질 안정성 해석을 위한 접근방법 3차원 연속체 수치모델링과 더불어 이의결과를 비교 또는 보완하기 위한 단열망 모델링 해석방법을 병행하였다. 저유공동의 심도를 결정하고 투수성단열의 확률적인 상호연결성 정도를 계산한 결과와 연직 수리경사, 수벽공 효율성, 저유공동과 수벽시스템간 이격거리 등의 제반 요건을 만족시키는 수벽시스템을 계산하였다. 연속체 모델에 의한 저유공동으로의 누수량은 건설기간 중에는 130 ~ 140m$^3$/day, 운영 중에는 약 120m$^3$/day일 것으로 예측되었고, 단열망 모델에서는 80~175m$^3$/day의 범위인 것으로 계산되었다. 신규 시설의 건설로 인하여 기존 시설지구의 함양유역 감소가 불가피하고, 이로 인하여 지하수위 강하 및 유동량의 감소가 발생될 것으로 예상되므로, 보수적인 관점에서 기준 지하수위를 유지하기 위하여 인공적인 수압을 가해줄 수 있는 별도의 지상 혹은 지하의 수직 수벽시스템이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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