• Geomechanics and Engineering
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• 제30권1호
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• pp.75-91
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• 2022

This paper aims to show how to use several Machine Learning (ML) methods to estimate the TBM penetration rate systematically (TBM-PR). To this end, 1125 datasets including uniaxial compressive strength (UCS), Brazilian tensile strength (BTS), punch slope index (PSI), distance between the planes of weakness (DPW), orientation of discontinuities (alpha angle-α), rock fracture class (RFC), and actual/measured TBM-PRs were established. To evaluate the ML methods' ability to perform, the 5-fold cross-validation was taken into consideration. Eventually, comparing the ML outcomes and the TBM monitoring data indicated that the ML methods have a very good potential ability in the prediction of TBM-PR. However, the long short-term memory model with a correlation coefficient of 0.9932 and a route mean square error of 2.68E-6 outperformed the remaining six ML algorithms. The backward selection method showed that PSI and RFC were more and less significant parameters on the TBM-PR compared to the others.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제11권2호
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• pp.43-52
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• 2010

쉴드공법은 막장을 굴착함과 동시에 원통형 강재를 지반속에 추진시켜 터널을 축조하는 공법이다. 1818년 마크 브루넬이 런던의 템즈강 하저 굴착공사에 처음 사용한 이래 지반조건에 따른 다양한 쉴드 TBM이 개발되어 도로, 지하철, 전력구, 상하수도 등에 널리 활용되고 있다. 막장상태를 수시로 관찰하며 지반변화에 빠르게 대처할 수 있는 NATM 공법과 달리, 쉴드 공법은 굴진이 시작되면 장비 교체가 거의 불가능하다. 따라서 지반조사 및 실내시험 결과에 따라 적절한 장비를 설계하고, 막장상태에 따라 압입깊이, 커터헤드 회전속도 등을 효율적으로 관리하여 장비의 성능을 최대한 활용하여 굴착공사를 수행해야 한다. 본 연구에서는 분당선 한강하저터널의 지반조건을 NTNU, $Q_{TBM}$, 합경도, KICT-SNU 등의 모델에 적용하여 굴진성능을 예측하고, 실시공 굴진자료와 비교 분석하여 예측모델의 적용성을 검토하였으며, 한강하저터널 하행선의 굴진성능 저하원인을 분석하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권5호
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• pp.641-656
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• 2019

본 연구에서는 쉴드 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널 디스크 커터의 적절한 교체 시기를 예측하기 위한 방법으로 머신러닝 기법을 사용한 방법을 제안하였으며, 이를 위해 국내 기 시공된 쉴드 TBM 현장의 데이터를 이용하여 다양한 머신러닝 알고리즘 중 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 예측 모델을 구축하고 그 성능을 평가하였다. 지반 조건별 디스크 커터의 마모와 높은 상관성을 갖는 TBM 기계 데이터와 디스크 커터 교체 이력을 분류하고, 이들을 SVM의 변수로 사용하여 3종류의 분류 함수를 적용하여 각각 학습을 한 후 예측을 수행한 결과, 각 지반 조건에 대해서 3종류의 SVM 분류 함수 중 전체적으로 RBF (Radial Basis Function) SVM의 예측성능이 가장 우수하며(평균적으로 80%의 정확도, 10% 오분류율), 지반 조건별로 구분 시 디스크 커터 교체 데이터의 수가 많을수록 예측 결과가 좋은 것으로 나타났다. 향후 많은 데이터를 축적하고 이를 모두 활용하여 학습모델을 지속적으로 발전시켜 나간다면 이와 같은 디스크 커터 교환주기를 예측하기 위한 머신러닝 기법의 실무 적용성이 매우 클 것으로 기대한다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제24권4호
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• pp.323-335
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• 2021

This paper aims to estimate the range of the excavation damaged zone (EDZ) formation caused by the tunnel boring machine (TBM) advancement through dynamic three-dimensional large deformation finite element analysis. Large deformation analysis based on Coupled Eulerian-Lagrangian (CEL) analysis is used to accurately simulate the behavior during TBM excavation. The analysis model is verified based on numerous test results reported in the literature. The range of the formed EDZ will be suggested as a boundary under various conditions - different tunnel diameter, tunnel depth, and rock type. Moreover, evaluation of the integrity of the tunnel structure during excavation has been carried out. Based on the numerical results, the apparent boundary of the EDZ is shown to within the range of 0.7D (D: tunnel diameter) around the excavation surface. Through series of numerical computation, it is clear that for the rock of with higher rock mass rating (RMR) grade (close to 1st grade), the EDZ around the tunnel tends to increase. The size of the EDZ is found to be direct proportional to the tunnel diameter, whereas the depth of the tunnel is inversely proportional to the magnitude of the EDZ. However, the relationship between the formation of the EDZ and the stability of the tunnel was not found to be consistent. In case where the TBM excavation is carried out in hard rock or rock under high confinement (excavation under greater depth), large range of the EDZ may be formed, but less strain occurs along the excavation surface during excavation and is found to be more stable.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 1998년도 가을 학술발표대회 논문집(III)
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• pp.871-876
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• 1998

The SHOT PATCH System Remitar is a mortar shotcreting system which used fairly small machine and equipment, and is applied for shortcrete tunnel linings, in particular for small bore tunnels of aqueducts by the TBM(Tunnel Boring Machine) method, and for repairing tunnels suffering from spring water and deterioration. This study shows the characteristics of the new mortar shotcreting system, the SHOT PATCH System Remitar, which exhibits excellent shotcrete performance.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권6D호
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• pp.623-629
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• 2010

최근 도심지 굴착 시 고효율 급속시공이 가능한 쉴드 TBM(Tunnel Boring Machine) 공법의 도입이 점진적으로 증가하고 있다. 그러나 해당 장비에 대한 이해부족과 현지 지반조건을 충분히 고려하지 않은 상태로 쉴드 TBM의 설계 및 선정시 시공능력의 저하, 시공기간의 연장 및 공사비의 증가를 초래하는 경우가 빈번히 발생되고 있다. 이에 따라 본 사례연구에서는 풍화토, 풍화암 굴착에 적합하도록 설계된 쉴드 TBM 터널 굴착현장을 대상으로 쉴드 TBM 굴진 시 사전 지반조사의 결과와 달리 예기치 못한 경암구간 돌출로 굴진 중단 및 공기지연을 최소화하고자 적용된 대체공법의 적용성을 비교 분석하였다. 또, 터널 상 하행선 경암굴착에 적용된 대체공법의 선정부터 적용 후 결과에서 얻어진 굴진자료와 쉴드장비의 굴진속도, 공사기간, 공사비 등을 검토하여 연구대상 현장에 가장 적합한 대체공법을 판단 및 평가하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 굴진중단 및 대체공법 적용으로 인한 공사비, 공사기간의 증가를 방지하려면 대상현장의 정확한 지반조사가 선행되어야 하며, 이를 바탕으로 현장 지반조건에 가장 적합한 쉴드장비를 선정하는 것이 중요하다. 둘째, 대상현장에서 시행한 대체공법의 적용성을 분석한 결과, 경암구간 굴착을 위한 대체공법의 최선안은 개착 공법 후 경암 발파제거 공법임을 알 수 있었다.

• Computers and Concrete
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• 제22권2호
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• pp.239-248
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• 2018

TBM penetration rate is a function of intact rock properties, rock mass conditions and TBM operational parameters. Machine rate of penetrationcan be predicted by knowledge of the ground conditions and its effects on machine performance. The variation of TBM operational parameters such as penetration rate and thrust plays an important role in its performance. This study presents the results of the analysis on the TBM penetration rates in schistose rock types present along the alignment of Golab tunnel based on the analysis of a TBM performance database established for every stroke through different schistose rock types. The results of the analysis are compared to the results of some empirical and theoretical predictive models such as NTH and QTBM. Additional analysis was performed to find the optimum thrust and revolution per minute values for different schistose rock types.

• 화약ㆍ발파
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• 제38권4호
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• pp.16-25
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• 2020

터널 발파 굴착 시 발생되는 진동을 저감시키기 위해 사용되는 MSP(Multi-setting smart-investigation of the ground and pre-large hole boring method) 공법은 1회 천공 시 수평방향으로 50m에 달하는 장거리를 천공하기 때문에 고 중량 해머비트와 롯드의 일방향 회전으로 롯드의 처짐과 우향 현상이 동반된다. 이는 전문가의 경험과 시공 이력을 바탕으로 가변적인 세팅을 통해 일부 보정되고 있다. 그러나 암반 특성, 장비 상태, 경험 부족 등은 목표 지점으로부터 천공 오차를 발생시키는 원인이 되며, 큰 이격 오차 발생 시 재시공으로 인한 공기 증가와 경제적 손실이 발생된다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용하여 상황별 천공 장비의 최적 세팅조건 산정 모델을 개발하였으며, 학습 과정에서 발생 가능한 과적합 문제를 방지하기 위해 dropout, early stopping, pre-training 기법들을 사용하여 향상된 결과를 도출하였다. 본 연구를 통해 대구경 천공 장비의 상황별 초기세팅 산정 모델 개발의 높은 가능성을 확인했으며, 지속적인 데이터 수집과 다양한 인자들의 추가 학습을 통해 최적화된 세팅 가이드라인을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제20권6호
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• pp.475-484
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• 2020

The prediction of the ground conditions ahead of a tunnel face is very important, especially for tunnel boring machine (TBM) tunneling, because encountering unexpected anomalies during tunnel excavation can cause a considerable loss of time and money. Several prediction techniques, such as BEAM, TSP, and GPR, have been suggested. However, these methods have various shortcomings, such as low accuracy and low resolution. Most studies on electrical resistivity tomography surveys have been conducted using numerical simulation programs, but laboratory experiments were just a few. Furthermore, most studies of scaled model tests on electrical resistivity tomography were conducted only on the ground surface, which is a different environment as compared to that of mechanized tunneling. This study performed a laboratory experimental test to extend and verify a prediction method proposed by Lee et al., which used electrical resistivity tomography to predict the ground conditions ahead of a tunnel face in TBM tunneling environments. The results showed that the modified dipole-dipole array is better than the other arrays in terms of predicting the location and shape of the anomalies ahead of the tunnel face. Having longer upper and lower borehole lengths led to better accuracy of the survey. However, the number and length of boreholes should be properly controlled according to the field environments in practice. Finally, a modified and verified technique to predict the ground conditions ahead of a tunnel face during TBM tunneling is proposed.

• 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.