• 터널과지하공간
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• 제4권2호
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• pp.144-155
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• 1994

This research is designed to assess current achievement levels for mechanized excavation systems in Korea adn suggest the model predictive of TBM performance using statistical approaches. A test section in the TBM construction sites is selected to measure and analyze TBM performance. The field records including operating data, time allocation into downtime catagories, and machine design are analyzed on a shift basis. There are a total of 240 shifts, with most days operating two shifts per day. Examples of the probability density functions produced from the test section are presented and discussed. Relationships between TBM penetration rate and rock physical properties are investigated and the empirical equations for TBM performance prediction are also assessed with the field data.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권5호
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• pp.1-9
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• 2024

최근 수도권 광역급행철도(GTX) 등 도심지 하부 터널굴착이 활발히 진행됨에 따라 TBM 터널 시공법이 각광받게 되었다. TBM 터널은 공사비가 비싼 반면 NATM터널 공법에 비해 상대적으로 소음, 진동에 자유롭기 때문에 기존 도심 하부에 적용하기에 적합한 공법으로 알려져 있다. 특히 지층이 얕은 구간을 통과시 기존 구축된 상부 구조물 및 지장물에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 TBM 터널 설계시 다양한 변수를 고려한 정확한 수치해석이 필요하다. TBM터널은 다른 터널 시공공법과 달리 공장에서 제작된 세그먼트를 조립해 라이닝을 구축한다. 세그먼트라이닝은 NATM 터널과 달리 세그먼트간 연결부위가 존재하므로 세그먼크 간의 연결 상태를 어떻게 반영하는지가 해석결과의 신뢰성 확보에 큰 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 논문에서는 도심지 토사지반에 건설된 TBM 터널의 내진해석을 위해 라이닝은 세그먼트 조인트 모델(Janssen Model)을 적용하고, 지반은 도시철도 내진설계기준에 따라 비선형모델을 일부 활용해 수치해석을 수행 후 터널의 거동특성을 분석하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제16권2호
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• pp.117-124
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• 2014

최근 국내에서는 쉴드 TBM (Tunnel Boring Machine)을 이용한 터널 굴착에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 쉴드 TBM 터널은 비배수 터널로써 세그먼트 이음부에서 누수가 발생할 경우에는 터널의 사용성 및 안정성에 문제가 될 수 있다. 본 연구에서는 첫째로 쉴드 TBM 터널의 세그먼트 시공 시 시공오차 및 세그먼트 과다변형에 의한 수팽창 지수재의 방수 성능 변화를 알아보았고, 두 번째로 지하수와 해수에 있을 수 있는 황산염과 염화물에 의한 수팽창 지수재의 내구성 저하를 알아보았다. 시험결과, 체결각 불합치가 $2^{\circ}$이상으로 시공 오차가 발생한 경우에는 수팽창 지수재의 차수 능력을 기대하기는 어려운 것으로 판단된다. 또한 수팽창 지수재가 황산마그네슘 용액에 장시간 노출될 경우에는 지수재의 내구 성능에 문제가 있을 수 있을 것으로 판단된다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제19권1호
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• pp.93-104
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• 2019

Anomalies and/or fractured grounds not detected by the surface geophysical and geological survey performed during design stage may cause significant problems during tunnel excavation. Many studies on prediction methods of the ground condition ahead of the tunnel face have been conducted and applied in tunneling construction sites, such as tunnel seismic profiling and probe drilling. However, most such applications have focused on the drill and blast tunneling method. Few studies have been conducted for mechanized tunneling because of the limitation in the available space to perform prediction tests. This study aims to predict the ground condition ahead of the tunnel face in TBM tunneling by using an electrical resistivity tomography survey. It compared the characteristics of each electrode array and performed an investigation on in-situ tunnel boring machine TBM construction site environments. Numerical simulations for each electrode array were performed, to determine the proper electrode array to predict anomalies ahead of the tunnel face. The results showed that the modified dipole-dipole array is, compared to other arrays, the best for predicting the location and condition of an anomaly. As the borehole becomes longer, the measured data increase accordingly. Therefore, longer boreholes allow a more accurate prediction of the location and status of anomalies and complex grounds.

• Geomechanics and Engineering
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• 제29권3호
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• pp.301-310
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• 2022

Accurate prediction of mixed ground conditions ahead of a tunnel face is of vital importance for safe excavation using tunnel boring machines (TBMs). Previous studies have primarily focused on electrical resistivity surveys from the ground surface for geotechnical investigation. In this study, an FE (finite element) numerical model was developed to simulate electrical resistivity surveys for the prediction of risky mixed ground conditions in front of a tunnel face. The proposed FE model is validated by comparing with the apparent electrical resistivity values obtained from the analytical solution corresponding to a vertical fault on the ground surface (i.e., a simplified model). A series of parametric studies was performed with the FE model to analyze the effect of geological and sensor geometric conditions on the electrical resistivity survey. The parametric study revealed that the interface slope between two different ground formations affects the electrical resistivity measurements during TBM excavation. In addition, a large difference in electrical resistivity between two different ground formations represented the dramatic effect of the mixed ground conditions on the electrical resistivity values. The parametric studies of the electrode array showed that the proper selection of the electrode spacing and the location of the electrode array on the tunnel face of TBM is very important. Thus, it is concluded that the developed FE numerical model can successfully predict the presence of a mixed ground zone, which enables optimal management of potential risks.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2002년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.157-164
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• 2002

Based on the results of prototype air-shaft construction, penetration capacity of RBM(Raise Boring Machine) was analyzed and compared with TBM(Tunnel Boring Machine) performance in this study. Utilization, down time, net penetration rate and advance rate were evaluated and compared. By conducting the laboratory tests for rock properties with the analysis of penetration capacity, relation of penetration capacity and geotechnical parameters was studied. The results showed that much more higher value of utilization, however lower value of net penetration rate for RBM was obtained compared to those of TBM. In addition, as the strength of rock penetrated increased, higher value of net penetration rate was obtained contrarily to the results of TBM performance. Finally, new relationship between total hardness and net penetration rate for weak and weathered rock was derived from these results.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2008년도 춘계 학술발표회 초청강연 및 논문집
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• pp.803-812
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• 2008

Along with the increasing demand for automatic and mechanical tunnel excavation methods in Korea, the Tunnel Boring Machine (TBM) method of tunnel excavation has become increasingly popular. However, in spite of this rising demand, few studies have been performed on the TBM method, in Korea. For this reason, this study focused on evaluation of the applicability of TBM performance prediction models based on field data in order to contribute to the basic and essential parts of TBM designation and the TBM method of tunnel excavation in Korea. These rock properties can be defined as the mechanical and physical factors of rock that have an influence on a disc cutter's ability to cut rock, and provide information for the evaluation of the applicability of field data. Based on outcomes from these tests, applicability of the prediction model was evaluated and the predicted performance of a TBM was compared with real field data obtained from four different TBM construction sites in Korea.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제18권3호
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• pp.257-272
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• 2016

TBM으로 터널 시공 중 막장면에서 갑작스럽게 문제가 발생하는 경우 공간적인 제한 때문에 NATM공법으로 시공되는 터널에 비해서 적절한 대처를 하기가 어렵다. TBM으로 터널 시공 중에 막장전방의 지반상태를 예측하는 것은 매우 중요하기 때문에 탄성파, 전자기파 등을 이용하여 TBM 면판 전방의 지반상태를 예측하는 연구 및 기술개발이 이루어졌다. 대부분의 TBM 현장에서는 공사기간 및 비용을 고려하여 1개의 막장전방 예측기법을 적용한다. 그러나 막장전방 예측기법의 종류에 따라서 탐사심도, 적용 가능한 지질조건, 예측할 수 있는 대상, 예측 정확도 등이 다르다. 복합적인 지질조건에 위치한 TBM 터널 시공 시에는 여러 가지 막장전방 예측기법을 적용하는 것이 막장 전방의 지질 조건을 정확하게 예측할 수 있을 것으로 판단된다. 여러 가지 막장전방 예측기법을 동시에 적용하였을 경우 각각의 기법으로부터 얻어진 지반상태는 다른 결과를 나타낼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 각각의 막장전방 예측기법으로부터 얻어진 막장전방의 지반상태를 종합적으로 평가하기 위한 방법을 제안하였다. 확률론적 분석과 계층분석기법을 이용하여 막장전방의 지반 상태를 종합적으로 평가할 수 있는 통합 모델을 제시하였다. 또한 본 연구에서 제안한 모델을 가상의 지반에 적용하여, 종합적으로 지반 상태를 평가할 수 있음을 확인하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제38권5호
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• pp.467-476
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• 2024

This study investigates Tunnel Boring Machine (TBM) performance prediction by employing discrete event simulation technique, which is a potential remedy highlighting its stochastic adaptability to the complex nature of TBM tunnelling activities. The new discrete event simulation model using AnyLogic software was developed and validated by comparing its results with actual performance data for Daegok-Sosa railway project that Earth Pressure Balance (EPB) TBM machine was used in Korea. The results showed the successful implementation of predicting TBM performance. However, it necessitates high-quality database establishment including geological formations, machine specifications, and operation settings. Additionally, this paper introduces a novel methodology for daily performance updates during construction, using automated data processing techniques. This approach enables daily updates and predictions for the ongoing projects, offering valuable insights for construction management. Overall, this study underlines the potential of discrete event simulation in predicting TBM performance, its applicability to other tunneling projects, and the importance of continual database expansion for future model enhancements.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권1호
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• pp.13-24
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• 2021

암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다.