발파 시 자유면의 이동은 대상암반의 역학적 특성 및 발파조건, 특히 암반의 불연속면 특성과 폭약의 종류, 장약량, 저항선, 공간격, 공간 또는 열간 기폭시차 및 전색상태 등 여러 가지 변수들에 의해 달라지며, 이는 발파진동의 크기, 폭음 및 파쇄도에 커다란 영향을 미친다. 현재 국내 노천발파 현장의 발파설계는 대부분 인접 보안물건에 대한 안전성을 최우선으로 하고 있으나 대규모 발파가 이루어지는 노천현장에서는 발파 시 자유면의 이동을 분석하여 진동을 제어하고 파쇄도를 향상시키기 위한 최적 조건의 발파 설계를 하는 것은 매우 중요하다. 고속 디지털 동영상 분석을 통하여 발파 후 최초 자유면 암반의 움직임, 전색의 적정성, 발파암의 이동 궤적, 발파암의 이동방향과 속도, 최적의 기폭시스템 분석이 가능하다. 외국에서는 이와 같은 방법이 발파설계 및 평가를 위한 유용한 도구로 활용되고 있으나 국내에서는 그 연구가 미미하다. 따라서 본 연구는 디지털 고속 동영상 분석에 의한 최적 발파설계 및 평가에 대한 기초적인 연구를 수행하였다. 셰일과 화강암으로 구성된 대규모 노천 발파현장 2개소에서 Emulsion과 ANFO 두 종류 폭약에 대한 암반 파쇄과정을 촬영한 디지털 고속동영상을 분석하여 자유면 암반의 변위, 이동속도 등을 분석하고 2차원 유한요소 해석 프로그램인 AUTODYN을 사용하여 폭약의 폭굉압력, 폭굉 전달시간, 발파 후 최초로 암반에 변위가 발생되는 반응시간, 발파 후 자유면 암반의 이동형상에 대한 수치해석을 수행하였다. 수치해석 및 디지털 고속 동영상을 분석한 결과, 암반의 종류에 관계없이 발파공 전면 자유면 암반의 이동형상은 주상 장약부의 중간 부근에서 변위 및 이동속도가 가장 크게 발생되어 가운데 부분이 활처럼 휘어진 형상을 나타내었다. 폭약의 폭굉압력, 폭굉 전달시간, 발파 후 최초로 자유면 암반에 변위가 발생되는 반응시간의 경우 Emulsion 폭약이 ANFO보다 폭굉압력 및 폭속이 크고 초기 변위 반응시간이 빠르게 진행되는 것으로 분석되었다.
Due to the constraints in pre site-investigation for tunnel, it is essential to redesign the support structures suitable for rock mass conditions such as rock strength, ground water and discontinuity conditions for safe tunnel construction. For the selection of optimum support, it is very important to carry out the rock mass classification and in-situ measurement in tunnelling. In this paper, in a mountain tunnel designed by NATM in hard rock, the selectable system for optimum support has been studied. The tunnel is situated at Chun-an in Kyungbu highspeed railway line with 2 lanes over a length of 4, 020 m and a diameter of 15 m. The tunnel was constructed by drill & blasting method and long bench cut method, designed five types of standard support patterns according to rock mass conditions. In this tunnel, face mapping based on image processing of tunnel face and rock mass classification by RMR carried out for the quantitative evaluation of the characteristics of rock mass and compared with rock mass classes in design. Also, in-situ measurement of convergence and crown settlement conducted about 30 m interval, assessed the stability of tunnel from the analysis of monitoring data. Through the results of rock mass classification and in-situ measurement in several sections, the design of supports were modified for the safe and economic tunnelling.
이 연구에서는 사암 벤치에 대하여 V형과 경사 V형의 두 가지 기폭 패턴으로 대규모 발파를 실시하였다. 장약량은 비슷하였다. 발파 후 디지털 이미지 프로세싱 방법으로 파쇄석의 파쇄도를 평가하였다. 10 $m^3$ 용량 로우프 쇼벨의 싸이클 시간도 계측하였다. 그 결과는 경사 V형으로 기폭한 경우 파쇄성능이나 굴착기 성과가 더 향상된다는 것을 보여준다. 이 논문에서는 경사 V형 패턴이 V 형 패턴보다 더 나은 성능을 보이는 이유에 대하여 논한다.
숏크리트는 터널에서 사용되는 중요한 지보재이다. 숏크리트와 암반의 접착상태는 터널의 안정성 및 사용성에 큰 영향을 끼치는 중요한 평가 요소이다. NATM공법을 이용한 터널 굴착시 굴착면 빛 벤치부에서 발파에 의해 숏크리트가 부착력을 잃고 암반으로부터 탈락되거나 공동이 형성되는 경우 숏크리트 자체의 파괴뿐만 아니라 터널의 전체적인 안정에도 악영향을 미친다. 숏크리트의 접착상태는 완전 접착, 접착력 상실, 그리고 공동으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 비파괴 시험인 충격반향기법(Impact-Echo)을 이용하여 숏크기트와 암반의 접착상태를 평가하고자 하였다. 범용 유한요소 해석 프로그램인 ABAQUS를 이용하여 충격반향시험에 대한 수치해석을 수행하였다. 수치해석으로부터 획득된 신호를 시간영역, 주파수 영역 및 시간-주파수 영역에서 각각 해석하여 숏크리트와 암반의 접착상태에 따른 신호특성을 분석하였다. 분석결과 능동적 신호 처리 기법인 Short-Time Fourier Transform(STFT)을 이용하여 숏크리트 배면의 접착상태를 효과적으로 예측할 수 있었다. 숏크리트 배면의 접착상태가 불량할수록 시간영역 신호의 최대 진폭 이후 첫 진폭이 커지며, 주파수 영역에서 최대 에너지가 커진다. 또한 뚜렷한 공진 주파수가 나타나므로 숏크리트의 두께의 역산이 가능해진다. 시간-주파수 영역에서 윤곽선은 시간축에 평행한 형상을 나타낸다. 또한 완전 접착조건에서 지반 종류에 따른 신호특성도 분석하였다. 지반조건이 불량할수록 시간-주파수 영역에서 시간축과 평행한 윤곽선의 길이가 길어지며 그 주파수 대역은 10 kHz 이하의 저주파수 영역에서 나타난다.
지금까지 국내에서는 수 많은 터널들이 완공되어 오면서 시공에서뿐 아니라 설계에서도 다양한 경험과 기술이 지속적으로 축적되어 왔다. 따라서 이제는 매우 복잡한 지질조건 또는 특수한 터널구조가 아니라면 일반적인 터널설계작업은 설계 항목에 따라 기존 유사 설계사례를 수정 또는 보완하는 것만으로도 충분한 경우도 적지 않다. 특히 터널발파설계의 경우, 실제 터널시공시 현장에서 시험발파를 통해 시공을 위한 발파설계를 추가로 수행하는 것이 일반적이라는 것을 감안할때, 설계단계에서 수행하는 발파설계는 예비설계 성격을 지니고 있어 기존의 유사 설계사례를 참고하는 것도 타당하다고 사료된다. 한편 최근 4차산업혁명시대에 들어서면서 전 산업분야에 걸쳐 그 활용도가 급증하고 있는 인공지능은 터널 및 발파분야에서도 다양하게 활용되고 있지만, 발파터널의 경우 발파진동 및 암반분류 등의 예측 분야에서 주로 활용되고 있을 뿐 터널발파패턴 설계에 활용된 사례는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 터널발파설계를 인공지능의 한 분야인 머신러닝 모델을 이용하여 자동화하기 위한 시도를 하였다. 이를 위하여 25개 학습용 터널설계 자료 및 2개의 시험용 설계자료에서 4가지의 입력데이터(지보패턴, 도로유형, 상반 및 하반 단면적) 및 16개의 출력데이터(심발공 종류, 비장약량, 천공수, 각 발파공 그룹별 공간격과 저항선 등)를 발췌하였다. 이를 기반으로 3가지 머신러닝 모델, 즉, XGBoost, ANN, SVM 모델을 시험한 결과 XGBoost모델이 상대적으로 최상의 결과를 나타내었다. 또한 이를 이용하여 실제 발파설계 상황을 가정하여 발파패턴을 제안하도록 한 결과 일부 항목에서 보완이 필요하긴 하지만 일반적 설계와 유사한 결과를 나타내었다. 본 연구가 기초연구 성격이어서 전체 발파설계를 완벽하게 수행하기는 아직 부족하지만, 향후 충분한 발파설계데이터를 확보하고 세부적인 처리과정을 보완하여 실용적인 활용이 가능하도록 추가 연구를 수행할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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