In this paper, the stability of the tunnel boring machine (TBM), used in tunnel excavation, according to the thrust force of the thrust jack was investigated. The existing hydraulic cylinder analysis method is fluid-structure interaction (FSI) analysis, where all of the flow setting and dynamic characteristics should be considered. Therefore, there is a need for a method to solve this problem simply and quickly. To facilitate this, the theoretical pressure in the hydraulic cylinder was calculated and compared with the analytical and experimental results. In the case of the analysis, the pressure generated inside the cylinder was analyzed statically, considering the operating characteristics of the shield TBM, and the stress and pressure were calculated. This method simplifies the analysis environment and shortens the analysis time compared to the existing analysis method. The obtained theoretical and analytical data were compared with the measured data during actual tunneling, and the analysis and experimental data showed a relative error of approximately 23.89%.
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.
Several prediction model of penetration rate (PR) of tunnel boring machines (TBMs) have been focused on applying to design stage. In construction stage, however, the expected PR and its trends are changed during tunneling owing to TBM excavation skills and the gap between the investigated and actual geological conditions. Monitoring the PR during tunneling is crucial to rescheduling the excavation plan in real-time. This study proposes a sequential prediction method applicable in the construction stage. Geological and TBM operating data are collected from Gunpo cable tunnel in Korea, and preprocessed through normalization and augmentation. The results show that the sequential prediction for 1 ring unit prediction distance (UPD) is R2≥0.79; whereas, a one-step prediction is R2≤0.30. In modeling algorithm, a gradient boosted regression tree (GBRT) outperformed a least square-based linear regression in sequential prediction method. For practical use, a simple equation between the R2 and UPD is proposed. When UPD increases R2 decreases exponentially; In particular, UPD at R2=0.60 is calculated as 28 rings using the equation. Such a time interval will provide enough time for decision-making. Evidently, the UPD can be adjusted depending on other project and the R2 value targeted by an operator. Therefore, a calculation process for the equation between the R2 and UPD is addressed.
쉴드 TBM(Tunnel Boring Machine) 굴진 시 TBM에 작용하는 커터헤드 토크, 추력, 챔버압, 상향력 등은 TBM의 굴진성능을 결정하는 데 매우 중요한 요소들이다. 그러나 균질한 지반 조건에 비해 복합지반을 굴진할 때 TBM에 작용하는 힘들은 그 경향이 달라 TBM 굴진성능을 저해할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 복합지반 굴진이 TBM에 작용하는 토크, 추력, 챔버압, 상향력에 미치는 영향을 수치해석적으로 모사하고자 하였다. 해석 모델은 개별요소법(DEM, discrete element method)과 유한차분법(FDM, finite difference method)을 연계하는 방안을 적용한 TBM 굴진 모델을 사용하였다. 본 연구에서는 상부 화강풍화토와 하부 풍화암으로 구성된 복합지반을 굴진하는 것을 가정하여 굴진을 모사하였으며, 복합지반 경계면의 위치, 경사에 따라 TBM에 작용하는 힘에 대한 영향을 해석적으로 분석하였다.
쉴드 TBM(Tunnel Boring Machine) 터널 굴착 시 암반의 상태는 굴진 성능을 결정하는 중요한 요소 중 하나이다. 암석 강도는 지반조사 시 실내시험을 통해 얻을 수 있으나, 전체 TBM 굴진 구간에 대해 모두 알 수 없다. TBM 굴진 시 최적 Operation Parameter를 적용하기 위해서는 굴진 속도에 영향을 미치는 암석 강도를 파악하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 TBM 굴착 중 생성되는 기계 데이터와 머신러닝(Machine Learning) 기법을 활용하여 암석 강도를 예측하고자 한다. 암석 강도를 예측하기 위해 여러 머신러닝 기법을 사용하여 비교하였고, 가장 예측 성능이 좋은 스태킹 모델을 최종 모델로 선택하였다. 암반 구간 Slurry 쉴드 TBM 굴진 사례에서 지반조사 및 시공 중 조사한 암석 강도와 강도를 획득한 위치에서의 TBM 굴착 데이터를 사용하였다. TBM 굴착 데이터는 Training과 Test용으로 8:2로 분할하였으며, 변수 선택(feature selection), 표준화(scaling), 이상치(outlier) 제거 등 전처리 과정을 수행하였다. 하이퍼파라미터 튜닝까지 마친 후, 스태킹 모델에 대해 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)와 결정 계수(R2)로 모델을 평가한 결과 각각 5.556과 0.943로 나타났으며, TBM 굴착 데이터로 암석 강도를 예측하는 모델로 유용할 것으로 판단된다.
This study was conducted to estimate the number of disc cutter consumption and to predict amount of disc cutters when a shield TBM(Tunnel Boring Machine) of the Han Riverbed Tunnel was applied. In fact, it is almost impossible to change the machine after starting the excavation using the shield TBM method. Therefore, it is important to design an appropriate equipment in the shield method - an efficiency choice of the operation equipment plays a key role in the shield tunnel processing. For the above reason, the disc cutter consumption prediction is quite important so that the detailed analysis is required. A number of disc cutter consumption was predicted by the three methods, viz. KOMATSU, MITSUBISHI and NTNU. In addition, the predicted results were compared with field data. The prediction of disc cutter consumption showed that 237 for KOMATSU, 501 for MITSUBISHI, and 634 for NTNU, respectively. However, a total number of 1,263 disc cutter consumption were investigated during the tunnel construction. It was found that there was a huge difference between the predicted and real values of the disc cutter consumption. The more detailed investigation showed that the disc cutter was worn out bluntly in the northbound tunnel, meanwhile it was worn out sharply in the southbound tunnel. In particular, the disc cutter consumption in the southbound tunnel was increased rapidly because of rear abrasion for remaining mucks in the chamber.
토압식(Earth Pressure Balanced, EPB) 쉴드 TBM (Tunnel Boring Machine) 공법은 진동과 소음이 적어 도심지 지하공간 시공에 적극적으로 활용되고 있다. 이때 첨가제 주입은 막장압 유지, 전단강도 감소, 커터의 마모량 최소화, 굴착토의 투수계수 감소 등 다양한 효과를 보인다. 이러한 기술을 쏘일 컨디셔닝이라 하며, 일반적으로 첨가제로 폼, 폴리머, 벤토나이트 슬러리 등을 적용한다. 본 연구에서는 국내 터널 현장에서 빈번하게 조우하는 화강풍화토 시료에 대해 폼과 폴리머를 첨가제로 적용하여 유동학적 특성을 평가하였다. 슬럼프 시험을 통해 작업성(Workability)을 평가하고, 동일한 시험 조건에 대해 실내 가압 베인전단 시험을 수행하여 유동학적 특성을 평가하였다. 이때 슬럼프 값이 높아 작업성이 떨어지는 경우, 폴리머를 추가 적용하여 폴리머 적용이 유동학적 특성에 미치는 영향을 검토하였다. 시험 결과, 폼 주입비(Foam Injection Ratio, FIR)가 증가함에 따라 슬럼프 값은 증가한 반면 토크, 첨두강도 및 항복응력, 겉보기 점도, 틱소트로피 면적은 감소하였다. 하지만, 폴리머 주입비(Polymer Injection Ratio, PIR)는 폼 주입비와 상반되는 결과를 확인하였다. 시험결과 비교를 통해 슬럼프 값과 항복응력 간의 상관관계를 제시하였다. 그리고 폼 만을 적용한 조건과 폼과 폴리머 모두 적용한 조건을 비교한 결과, 유사한 슬럼프 값을 보이더라도 폼과 폴리머 모두 적용한 조건에서 더 낮은 항복응력이 도출되었다.
기존 재래식 굴착 대비 안전성과 친환경의 이점으로 TBM (Tunnel Boring Machine)의 사용이 전 세계적으로 증가하였다. 특히 EPB (Earth Pressure Balanced) TBM의 경우 Open TBM 대비 다양한 지반에 적용이 가능하고 Slurry TBM에 비해 지상부지가 적게 필요하고 장비의 구조가 간단하며 가격면에서도 이점이 있어 더욱 널리 사용되고 있다. EPB TBM은 주로 토사지반에 널리 사용되는데 사용될 수 있는 지반 범위를 넓히기 위해서 가장 중요한 것은 적절한 첨가제의 사용이다. 첨가제를 사용해 버력을 소성유동화 시키는 것은 EPB TBM의 굴착성능을 높이는데 큰 도움을 줄 수 있다. 다양한 연구를 통해 첨가제의 적절한 배합비와 주입비율이 제시되어 있지만 이는 주로 slump test 등 대기압 상태에서의 실내시험에 국한되어 있어 실제 현장에서의 상황은 지반별, 장비 상태 등에 따라 상이할 수 있다. 본 연구에서는 먼저 경암부터 토사까지 다양한 지반을 가진 현장의 첨가제 사용량을 실내실험을 통해 추정하여 설계치 및 실제 굴진 시 사용량과 비교하였으며, 추가적으로 폐색, 지하수 유입 등 굴진 중 발생한 다양한 문제들에 대한 첨가제 사용을 통한 해결 방안을 모색하였다. 마지막으로 굴진이 어려운 복합지반에서의 첨가제 사용에 대한 제언을 수록하였다.
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.
터널의 대표적인 굴착방식인 TBM 공법과 NATM 공법의 지구온난화 영향도를 비교하기 위해 각 방식에 대한 전과정평가 (Life Cycle Assessment)를 수행하였다. 전과정평가는 제품 제조 전 단계, 제품 제조 단계, 사용 단계, 폐기 단계를 고려하여 탄소배출량의 합산으로 비교해야 마땅하나, TBM (Tunnel Boring Machine)의 제조 및 폐기 데이터에 대한 접근이 제한되어 사용단계에 초점을 맞추어 분석할 수 밖에 없었다. 일반적으로 제품 제조 전 단계 및 제품 제조 단계에서 배출되는 탄소 배출량이 제품수명주기의 전과정에서 배출되는 탄소배출량의 90%를 넘는 경우가 대부분이다. 따라서 사용 단계의 비교만으로는 분석 목표를 달성하기 어렵기 때문에 분석 범위를 확장하였고, 제조 데이터에 접근이 가능한 NATM 공법에 대해서는 제품제조 전 단계 및 제품제조 단계를 포함한 과정에 대한 탄소 배출량을 산출하여 비교해 본 결과, TBM 공법은 사용 단계만 고려했음에도 불구하고 전 과정을 고려한 NATM 공법에 비해 탄소 배출량이 많게 결과값이 산출되었다. 이러한 결과는 향후 터널 시공설계 시 최근 환경영향분야 중 관심이 집중되고 있는 기후 변화 (지구온난화)의 영향도를 고려할 때 NATM 공법이 상대적으로 친환경적이라 볼 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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