본 논문은 복합지반에서 쉴드 TBM 커터헤드의 회전속도 제어에 관한 실험적 연구이다. 복합지반에서는 암반을 굴착하는 디스크커터와 더불어 커터비트의 절삭 성능이 매우 중요하다. 이 연구에서는 특히 풍화토와 풍화암으로 이루어진 복합지반의 커터비트의 성능평가에 초점을 두었다. 이 연구를 위하여 실험실용으로 개발된 쉴드 TBM 커터비트 평가 장비를 이용하여 실내시험을 실시하였다. 복합지반은 공학적 상사성을 고려하여 조성하였다. 조성된 복합지반에서 쉴드 TBM 커터헤드 회전속도를 2, 3, 4 rpm으로 적용하여 각 커터비트에 작용하는 절삭력을 측정하고 회전에 따른 절삭력의 변화를 분석하였다. 실험결과로 부터 커터비트에 작용하는 절삭력은 지반경계부에서 급상승하는 경향을 보여주었다. 또한 이러한 상승되는 절삭력의 크기는 쉴드 TBM 커터헤드의 회전속도가 클수록 크게 나타났다. 이러한 결과로부터 복합지반에서 쉴드 TBM 커터헤드의 회전속도를 빠르게 할 경우 커터비트에 가해지는 위험요소가 더 크다는 것을 보여주고 있다. 따라서 복합지반조건에 현장 TBM 굴착 시 회전속도의 제어가 필요한 것으로 나타났으며 감속시키는 것이 비트에 가해지는 리스크를 저감시킬 수 있을 것이다.
TBM (Tunnel Boring Machine)이 터널 산업에 도입된 이후로 안전성과 친환경의 이점으로 TBM의 사용이 전 세계적으로 증가하였다. 암반 및 토사 지반을 굴착하는 TBM 터널에서의 주요 비용 중 하나는 손상되거나 마모된 커터의 교체로 볼 수 있다. 커터의 교체는 시간과 비용에 큰 영향을 끼치는 작업이며 TBM 가동률과 굴진율을 크게 감소시킬 수 있다. 따라서 커터의 수명을 정확하게 평가하는 것은 공기와 비용의 측면에서 매우 중요하다. 그러나 복합 지반을 포함하여 토사 구간, 암반구간에서 커터 마모에 대한 예측은 매우 복잡하고 명확하지 않다. 이에 따라 커터 마모에 대한 다양한 예측 모델이 개발 및 도입되었지만 이러한 불확실성으로 인해 가변적인 결과를 나타낸다. 본 연구에서는 커터 마모 예측 모델을 제시하기 보다는 커터 교체의 설계 및 시공 사례 연구를 소개하고 분석했다. 커터는 지반 조건, TBM 장비 및 운전의 영향을 많이 받으므로 불확실성과 한계를 감안하면 신뢰성 있는 예측 모델을 제안하는 것은 매우 어렵기 때문에 오히려 실제 사례를 분석하고 이에 대한 자료 공유가 더 실용적이다. 커터 교체에 대한 예측과 결과 간의 차이를 확인하고 심도 있게 분석하였다.
최근 국내 터널에서 지속적으로 증가하고 있는 쉴드 TBM 공법의 주된 굴착도구는 디스크 커터로 굴진과정에서 자연스럽게 마모가 발생하고 이는 TBM의 굴진효능을 현저히 저하시키기 때문에 적절한 시기에 교체하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 디스크 커터 교체 여부를 판단할 수 있는 예측 모델을 머신러닝 기법을 사용한 방법으로 제안하였다. 이를 위해 국내 기 시공된 쉴드 TBM 현장의 데이터 중 디스크 커터 소모에 상관성이 높은 굴진데이터(TBM 기계데이터, 지반정보 등)와 교체이력을 입력데이터로 사용하여 다양한 머신러닝 분류기법 중 서포트 벡터 머신, 최근접이웃 알고리즘, 의사결정트리 알고리즘을 사용하여 최적의 예측 모델을 구축하고 모델의 성능을 평가하기 위하여 분류성능평가 지표로 비교 분석하였다.
이 연구는 TBM의 디스크커터 관입깊이에 대하여 실질적인 현장을 통하여 평가한 것이다. 연구를 위하여 설계시 적용되는 디스크커터 관입깊이에 대하여 검토하였다. 또한 대상 현장에 대한 지반특성에 대하여 검토하고 현장에 투입된 장비에 대한 적용성에 대하여 분석하였다. 특히 장비의 용량분석을 실시하여 적합성에 대하여 평가하였다. 이러한 평가결과와 현장 공사자료를 근거로 실질적인 TBM의 공사량과 굴진속도를 분석하였다. 이 결과로부터 설계시 적용된 TBM의 디스크커터 관입깊이에 대하여 재평가 하였다. 연구 결과로부터 설계시 적용되는 디스크커터 관입깊이는 특히 극경암 지반($S_c$ >150 MPa)에 있어서 적용값의 변경이 필요하다는 것을 명백히 보여주었다.
본 논문에서는 쉴드 TBM 커터비트의 절삭력 평가를 위한 기초적 연구를 실시하였다. 기존 커터비트 절삭력 분석을 위한 여러 이론식이 존재하지만 기존이론식은 실제 커터비트 절삭력과 차이를 보인다. 따라서 실제 커터비트의 절삭력을 분석하기위하여 축소모형실험을 실시하였으며, 축소모형시험에서 얻은 결과는 기존 이론식과 비교 분석하였다. 이 연구로부터 얻은 결과는 TBM 커터헤드 설계에 있어 기본적으로 매우 필수적인 자료로 활용될 것이라 판단된다.
TBM 장비에서 최적의 커터간격을 결정하는 것은 매우 중요하다. 실제로 이러한 최적 커터간격은 커터간격을 변화시켜가며 수 회의 선형절삭시험(LCM시험)을 수행하여 이를 통해 얻어진 절삭 비에너지를 비교함으로써 도출될 수 있다. 본 연구에서는 AUTODYN-3D를 이용하여 실제 선형절삭시험을 수행하지 아니하더라도 최적 커터간격을 예측할 수 있는 수치해석적 기법을 제시하였으며, 본 기법을 황등화강암에 적용하여 최적 커터간격을 예측하였다.
본 논문은 Shield-TBM 커터비트배치 설계에 관한 연구로서 커터비트의 간격에 따른 축소모형실험과 수치해석을 실시하였다. 축소모형실험을 통해 커터비트 간격 및 굴진속도에 따른 커터헤드 압력과 굴진시간를 측정하였다. 축소모형실험 결과를 검증하기 위해 수치해석을 실시하였으며, 이를 축소모형실험과 비교 분석하였다. 커터비트 간격을 일체화, 1.0D, 1.5D의 세 가지 Case로 적용하고 TBM을 굴착 할 경우 커터비트와 커터비트 간격이 1.0D인 경우 굴진속도가 가장 빠르며 지반변위와 커터헤드의 막장압이 안정하게 유지되는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 바탕으로 토사지반 커터헤드의 비트배치에 대한 추가적인 연구가 이루어진다면 실질적인 연구성과를 얻을 수 있을 것으로 판단된다.
TBM에 장착되어 암석을 절삭하는 디스크커터에는 암반을 굴착하는 과정에서 세 방향의 절삭력이 작용한다. 일반적으로 디스크커터의 절삭력은 굴착대상암반의 강도에 따라 증가하는 것으로 알려져 있고, 디스크커터가 여러 원인에 의해 정상적으로 회전이 이루어지지 않는 경우에는 회전력이 급격하게 증가할 수 있다. 따라서 굴착 도중 디스크커터에 작용하는 절삭력은 굴착의 대상이 되는 암반의 상태나 디스크커터의 절삭상태를 나타내는 중요한 정보가 될 수 있다. 이러한 이유로 해외를 중심으로 디스크커터의 작용력을 실시간으로 측정하기 위한 기술의 개발이 이루어지고 있으며, 본 연구에서는 현재까지 해외의 문헌을 통해 보고되고 있는 TBM 디스크커터의 하중계측에 관한 연구현황에 대하여 소개하고자 하였다. 향후 국내에서도 유사한 기술의 개발이 이루어지는 경우에 유용한 참고자료가 될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 TBM등의 기계식 터널 굴착에 널리 사용되는 커터 디스크 관입에 의한 암석 파쇄 기술은 커터디스크 관입에 따라 국부적으로 높은 응력이 발생하고 미소균열이 생성 및 전파되는 과정이며, 이러한 현상은 암석의 불균질성에 기인한다. 따라서 본 연구에서는 수치해석적으로 TBM에 의한 파괴 메카니즘을 규명하기 위하여. Weibull 분포함수를 이용하여 암석의 불균질 강도 물성을 고려하였으며, 파괴후 물성 저하를 고려하기 위하여 저감지수를 도입하였다. 본 연구결과로부터 단일 커터 디스크 관입시 측압이 매우 중요한 영향을 미치며, 측압이 작을수록 관입에 저항하는 강도는 약하여 커터 디스크와 접촉하는 면과 수직한 방향으로 파괴가 잘 발생하고 측압이 클수록 암석 표면을 따라 chipping 현상이 잘 나타났다. 또한 두 개의 커터 디스크가 작용하는 경우 파괴영역이 전파되고 상호 연합되어 최종적으로 파괴가 발생하는데, 커터 디스크 간격이 70 mm인 경우가 40 mm와 100 mm인 경우 비해 좋은 파쇄효율을 나타내었다. 이상의 결과로부터 커터 디스크 관입에 의한 암석의 chipping 과정 및 메카니즘의 이해와 TBM 터널 설계를 위한 다양한 검토를 해석적 기법으로서 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
A disc cutter is an excavation tool on a tunnel boring machine (TBM) cutterhead; it crushes and cuts rock mass while the machine excavates using the cutterhead's rotational movement. Disc cutter wear occurs naturally. Thus, along with the management of downtime and excavation efficiency, abrasioned disc cutters need to be replaced at the proper time; otherwise, the construction period could be delayed and the cost could increase. The most common prediction models for TBM performance and for the disc cutter lifetime have been proposed by the Colorado School of Mines and Norwegian University of Science and Technology. However, design parameters of existing models do not well correspond to the field values when a TBM encounters complex and difficult ground conditions in the field. Thus, this study proposes a series of machine learning models to predict the disc cutter lifetime of a shield TBM using the excavation (machine) data during operation which is response to the rock mass. This study utilizes five different machine learning techniques: four types of classification models (i.e., K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine, Decision Tree, and Staking Ensemble Model) and one artificial neural network (ANN) model. The KNN model was found to be the best model among the four classification models, affording the highest recall of 81%. The ANN model also predicted the wear rate of disc cutters reasonably well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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