Currently, the design reference temperature of the buffer material for disposing of high-level radioactive waste is less than 100℃, so if the heat dissipation capacity of the buffer material is improved, the spacings of the disposal tunnel and the deposition hole in the repository can be reduced. First of all, this study tries to analyze the criteria for thermal-hydraulic-mechanical performance of the buffer materials and to investigate the researches regarding the enhanced buffer materials with improved thermal conductivity. First, the thermal conductivity should be as high as possible and is affected by dry density, water content, temperature, mineral composition, and bentonite type. the organic content of the buffer material can have a significant effect on the corrosion performance of a canister, so the organic content should be low. In addition, hydraulic conductivity of the buffer material should be less than that of near-field rock and swelling pressure should be appropriate for buffer materials to function properly. For the development of enhanced buffer materials, additives such as sand, graphite, and graphite oxide are typically used, and a thermal conductivity can be greatly improved with a very small amount of graphite addition compared to sand.
With the increasing use of TBM, research has recently been conducted in Korea to analyze TBM data with machine learning techniques to predict the ground in front of TBM, predict the exchange cycle of disk cutters, and predict the advance rate of TBM. In this study, classification prediction of rock characteristics of slurry shield TBM sites was made by combining traditional rock classification techniques and machine learning techniques widely used in various fields with machine data during TBM excavation. The items of rock characteristic classification criteria were set as RQD, uniaxial compression strength, and elastic wave speed, and the rock conditions for each item were classified into three classes: class 0 (good), 1 (normal), and 2 (poor), and machine learning was performed on six class algorithms. As a result, the ensemble model showed good performance, and the LigthtGBM model, which showed excellent results in learning speed as well as learning performance, was found to be optimal in the target site ground. Using the classification model for the three rock characteristics set in this study, it is believed that it will be possible to provide rock conditions for sections where ground information is not provided, which will help during excavation work.
Forces exerted on a shield TBM (tunnel boring machine) such as cutter head torque, thrust force, chamber pressure, and upward force are key factors determining TBM performance. However, the forces acting on the TBM when tunnelling the mixed ground have different tendencies compared to that of the uniform ground, which could impair TBM performance. In this study, the effect of mixed ground tunnelling was numerically investigated with torque, thrust force, chamber pressure, and upward force. A coupled discrete element method (DEM) and finite difference method (FDM) model for TBM driving model was used. This numerical study simulates TBM tunnelling in mixed ground composed of upper weathered granite soil and lower weathered rock. The effect on the force acting on the TBM according to the location and slope of the boundary of the mixed ground was numerically examined.
As the use of TBM increases, research has recently increased to to analyze TBM data with machine learning techniques to predict the exchange cycle of disc cutters, and predict the advance rate of TBM. In this study, a regression prediction of disc cutte wear of slurry shield TBM site was made by combining machine learning based on the machine data and the geotechnical data obtained during the excavation. The data were divided into 7:3 for training and testing the prediction of disc cutter wear, and the hyper-parameters are optimized by cross-validated grid-search over a parameter grid. As a result, gradient boosting based on the ensemble model showed good performance with a determination coefficient of 0.852 and a root-mean-square-error of 3.111 and especially excellent results in fit times along with learning performance. Based on the results, it is judged that the suitability of the prediction model using data including mechanical data and geotechnical information is high. In addition, research is needed to increase the diversity of ground conditions and the amount of disc cutter data.
Park, Hyune-Jun;Lee, Sang-Min;Song, Chang-Heon;Cho, Jung-Woo;Oh, Joo-Young
Tunnel and Underground Space
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v.32
no.5
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pp.298-311
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2022
Some problems, such as aging workers, a decreased population due to a low birth rate, and shortage of skilled workers, are rising in construction sites. Therefore research for smart construction technology that can be improved for productivity, safety, and quality has been recently developed with government support by replacing traditional construction technology with advanced digital technology. In particular, the motor grader that mainly performs road surface flattening is a construction machine that requires the application of automation technology for repetitive construction. It is predicted that the construction period will be shortened if the construction automation technology such as trajectory tracking, automation work, and remote control technology is applied. In this study, we introduce the hardware and software architecture of the smart motor grader to apply unmanned and automation technology and then analyze the traditional earthwork method of the motor grader. We suggested the application plans for the path pattern and blade control method of the smart motor grader based on this. In addition, we verified the performance of waypoint-based path-following depending on scenarios and the blade control's performance through tests.
Free-vibration and buckling analyses of plate problems are investigated with the aid of the strain gradient notation finite element method (SGN-FEM). As SGN-FEM employs physically interpretable polynomials in developing finite elements, parasitic shear sources, which are the cause of shear locking, can be precisely identified and subsequently eliminated. This allows two mutually complementary objectives to be defined in this work, namely, evaluate the efficiency of free-vibration and buckling results provided by corrected models, and study the severity of parasitic shear effects on plate models performance. Parasitic shear are flexural terms erroneously present in shear strain polynomials. It is reviewed here that six parasitic shear terms arise during the formulation of the four-node Mindlin plate element. Two parasitic shear terms have been identified in the in-plane shear strain polynomial while other two have been identified in each of the transverse shear strain polynomials. The element is corrected a-priori, i.e., during development, by simply removing the spurious terms from the shear strain polynomials. The computational implementation of the element in its two versions, namely, containing the parasitic shear terms (PS) and corrected for parasitic shear (SG), allows for assessments of the accuracy of results and of the deleterious effects of parasitic shear in free vibration and buckling analyses. This assessment of the parasitic shear effects is a novelty of this work. Validation of the SG model is done comparing its results with analytical results and results provided by other numerical procedures. Analyses are performed for square plates with different thickness-to-length ratios and boundary conditions. Results for thin plates provided by the PS model do not converge to the correct solutions, which indicates that parasitic shear must be eliminated. That is, analysts should not rely on refinement alone. For thick plates, PS model results can be considered acceptable as deleterious effects are really critical in thin plates. On the other hand, results provided by the SG model converge well for both thin and thick plates. The effectiveness of the SG model is established via high-accuracy results obtained in several examples. It is concluded that corrected SGN-FEM models are efficient alternatives for free-vibration and buckling analysis of Mindlin plate problems, and that precise elimination of parasitic shear is a requirement for sound analyses.
TBM (Tunnel Boring Machine) method is gaining popularity in urban and underwater tunneling projects due to its ability to ensure excavation face stability and minimize environmental impact. Among the prominent models for predicting disc cutter life, the NTNU model uses the Cutter Life Index(CLI) as a key parameter, but the complexity of testing procedures and rarity of equipment make measurement challenging. In this study, CLI was predicted using multiple linear regression analysis and tree-based machine learning techniques, utilizing rock properties. Through literature review, a database including rock uniaxial compressive strength, Brazilian tensile strength, equivalent quartz content, and Cerchar abrasivity index was built, and derived variables were added. The multiple linear regression analysis selected input variables based on statistical significance and multicollinearity, while the machine learning prediction model chose variables based on their importance. Dividing the data into 80% for training and 20% for testing, a comparative analysis of the predictive performance was conducted, and XGBoost was identified as the optimal model. The validity of the multiple linear regression and XGBoost models derived in this study was confirmed by comparing their predictive performance with prior research.
Byungkwan Park;Chaeman Joo;Dohak Huh;Hyunsup Song;Gwangsu Joo;Dohoon Kim;Minsang Lee
Tunnel and Underground Space
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v.34
no.3
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pp.185-195
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2024
The Incheon Metro Line 1 Geomdan Extension Phase 1 is the first project in South Korea where both a roadheader and TBM (Tunnel Boring Machine) are being used together. The shield TBM tunnel section is 1,057 m long, and is mostly composed of rock, including the section beneath the Airport Railroad and the Gyeongin Ara Waterway. A 7.8 m earth pressure balance shield TBM was used for tunnel excavation. The average monthly advance rate for both the North and South tracks is 239.1 m, with a maximum monthly advance rate of 334.5 m. This technical article comprehensively evaluates the productivity of the shield TBM, focusing on the TBM excavation performance. Above all, it aims to provide useful reference material for the successful execution of shield TBM tunnel construction.
The engineered barrier system of high-level radioactive waste disposal must maintain its performance in the long term, because it must play a role in slowing the rate of leakage to the surrounding rock mass even if a radionuclide leak occurs from the canister. In particular, it is very important to clarify gas dilation flow phenomenon clearly, that occurs only in a medium containing a large amount of clay material such as a bentonite buffer, which can affect the long-term performance of the bentonite buffer. Accordingly, DECOVALEX-2019 Task A was conducted to identify the hydraulic-mechanical mechanism for the dilation flow, and to develop and verify a new numerical analysis technique for quantitative evaluation of gas migration phenomena. In this study, based on the conventional two-phase flow and mechanical behavior with effective stresses in the porous medium, the hydraulic-mechanical model was developed considering the concept of damage to simulate the formation of micro-cracks and expansion of the medium and the corresponding change in the hydraulic properties. Model verification and validation were conducted through comparison with the results of 1D and 3D gas injection tests. As a result of the numerical analysis, it was possible to model the sudden increase in pore water pressure, stress, gas inflow and outflow rate due to the dilation flow induced by gas pressure, however, the influence of the hydraulic-mechanical interaction was underestimated. Nevertheless, this study can provide a preliminary model for the dilation flow and a basis for developing an advanced model. It is believed that it can be used not only for analyzing data from laboratory and field tests, but also for long-term performance evaluation of the high-level radioactive waste disposal system.
In a high-level waste repository, the gap fill of the engineered barrier is an important component that influences the performance of the buffer and backfill. This paper reviewed the overseas status of R&D on the gap fill used engineered barriers, through which the concept of the gap fill, manufacturing techniques, pellet-molding characteristics, and emplacement techniques were summarized. The concept of a gap fill differs for each country depending on its disposal type and concept. Bentonite has been considered a major material of a gap fill, and clay as an inert filler. Gap fill was used in the form of pellets, granules, or a pellet-granule blend. Pellets are manufactured through one of the following techniques: static compaction, roller compression, or extrusion-cutting. Among these techniques, countries have focused on developing advanced technologies of roller compression and extrusion-cutting techniques for industrial pellet production. The dry density and integrity of the pellet are sensitive to water content, constituent material, manufacturing technique, and pellet size, and are less sensitive to the pressure applied during the manufacturing. For the emplacement of the gap fill, pouring, pouring and tamping, and pouring with vibration techniques were used in the buffer gap of the vertical deposition hole; blowing through the use of shotcrete technology and auger placement and compaction techniques have been used in the gap of horizontal deposition hole and tunnel. However, these emplacement techniques are still technically at the beginning stage, and thus additional research and development are expected to be needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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