Kwang-Ho You;Myung-Kyu Song;Hyun-Koo Lee;Nam-Jung Kim
Explosives and Blasting
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v.41
no.3
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pp.26-37
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2023
In order to determine the amount of explosives that can minimize the vibration generated during tunnel construction using the blasting method, it is necessary to derive the blasting vibration coefficients, K and n, by analyzing the vibration records of trial blasting in the field or under similar conditions. In this study, we aimed to develop a technique that can derive reasonable K and n when trial blasting cannot be performed. To this end, we collected full-scale trial blast data and studied how to predict the blast vibration coefficient (K, n) according to the type of explosive, center cut blasting method, rock origin and type, and rock grade using deep learning (DL). In addition, the correction value between full-scale and borehole trial blasting results was calculated to compensate for the limitations of the borehole trial blasting results and to carry out a design that aligns more closely with reality. In this study, when comparing the available explosive amount according to the borehole trial blasting result equation, the predictions from deep learning (DL) exceed 50%, and the result with the correction value is similar to other blast vibration estimation equations or about 20% more, enabling more economical design.
The changes in groundwater flow due to mining development act as a contributing factor to major issues such as ground subsidence, strength reduction and collapse. For the sustainable mining development, measures for dealing with fluctuations in seasonal underground water inflow, power losses, pump damage, and unexpected increases in inflow must be put in place. In this study, the aim is to identify the causes of underground seepage through the examination of hydrological connectivity between the study area and nearby limestone mine. A tracer tes for assessing subsurface connectivity has been planned. A variety of tracers, such as dyes and ions, were applied in lab test to select the optimal tracer material, and a hydrological model of the study area was implemented through field test. Finally, the hydrological connectivity between the external stream and underground water in the mine was analyzed.
The present study conducted a numerical modeling of CO2 injection at the Janggi Basin using the TOUGH-FLAC simulator, and examined the hydro-mechanical stability of the aquifer and the fault. Based on the site investigations and a 3D geological model of the target area, we simulated the injection of 32,850 tons of CO2 over a 3-year period. The analysis of CO2 plume with different values of the aquifer permeability revealed that assuming a permeability of 10-14 m2 the CO2 plume exhibited a radial flow and reached the fault after 2 years and 9 months. Conversely, a higher permeability of 10-13 m2 resulted in predominant westward flow along the reservoir, with negligible impact on the fault. The pressure changes around the injection well remained below 0.6 MPa over the period, and the influence on the hydro-mechanical stability of the reservoir and fault was found to be insignificant.
If the disc cutter is excessively worn or damaged, it becomes incapable of rotating and efficiently cutting rockmass. Therefore, it is important to appropriately manage the replacement cycle of the disc cutter based on its degree of wear. In general, the replacement cycle is determined based on the results of manual inspection. However, the manual measurements has issues related to worker safety and may lead to inaccurate measurement results. For these reasons, some foreign countries are developing the real-time measurement system of disc cutter wear by using different sensors. The ultrasonic sensors, eddy current sensors, magnetic sensors, and others are utilized for measuring the wear amount of disc cutters. In this study, the applicability of eddy current sensors for real-time measurement of wear amount in TBM disc cutters was evaluated. The distance measurement accuracy of the eddy current sensor was assessed through laboratory tests. In particular, the accuracy of eddy-current sensor was evaluated in various environmental conditions within the cutterhead chamber. In addition, the measurement accuracy of the eddy current sensor was validated using a 17-inch disc cutter.
Recently, research on predicting ground classification using machine learning techniques, TBM excavation data, and ground data is increasing. In this study, a multi-classification prediction study for uniaxial compressive strength (UCS) was conducted by applying random forest model based on a decision tree among machine learning techniques widely used in various fields to machine data and ground data acquired at three slurry shield TBM sites. For the classification prediction, the training and test data were divided into 7:3, and a grid search including 5-fold cross-validation was used to select the optimal parameter. As a result of classification learning for UCS using a random forest, the accuracy of the multi-classification prediction model was found to be high at both 0.983 and 0.982 in the training set and the test set, respectively. However, due to the imbalance in data distribution between classes, the recall was evaluated low in class 4. It is judged that additional research is needed to increase the amount of measured data of UCS acquired in various sites.
There is so much research effort for developing and implementing deep learning-based surveillance systems to manage health and safety issues in construction sites. Especially, the development of deep learning-based object detection in various environmental changes has been progressing because those affect decreasing searching performance of the model. Among the various environmental variables, the accuracy of the object detection model is significantly dropped under low illuminance, and consistent object detection accuracy cannot be secured even the model is trained using low-light images. Accordingly, there is a need of low-light enhancement to keep the performance under low illuminance. Therefore, this paper conducts a comparative study of various deep learning-based low-light image enhancement models (GLADNet, KinD, LLFlow, Zero-DCE) using the acquired construction site image data. The low-light enhanced image was visually verified, and it was quantitatively analyzed by adopting image quality evaluation metrics such as PSNR, SSIM, Delta-E. As a result of the experiment, the low-light image enhancement performance of GLADNet showed excellent results in quantitative and qualitative evaluation, and it was analyzed to be suitable as a low-light image enhancement model. If the low-light image enhancement technique is applied as an image preprocessing to the deep learning-based object detection model in the future, it is expected to secure consistent object detection performance in a low-light environment.
Recently, many studies have been conducted for safety management in construction sites by incorporating computer vision. Anchor box parameters are used in state-of-the-art deep learning-based object detection and segmentation, and the optimized parameters are critical in the training process to ensure consistent accuracy. Those parameters are generally tuned by fixing the shape and size by the user's heuristic method, and a single parameter controls the training rate in the model. However, the anchor box parameters are sensitive depending on the type of object and the size of the object, and as the number of training data increases. There is a limit to reflecting all the characteristics of the training data with a single parameter. Therefore, this paper suggests a method of applying multiple parameters optimized through data split to solve the above-mentioned problem. Criteria for efficiently segmenting integrated training data according to object size, number of objects, and shape of objects were established, and the effectiveness of the proposed data split method was verified through a comparative study of conventional scheme and proposed methods.
Jung-Tae Kim;Changsoo Lee;Minhyeong Lee;Jin-Seop Kim;Sinhang Kang
Tunnel and Underground Space
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v.34
no.2
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pp.89-103
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2024
In the disposal environment, gases can be generated at the interface between canister and buffer due to various factors such as anaerobic corrosion, radiolysis, and microbial degradation. If the gas generation rate exceeds the diffusion rate, the gas within the buffer may compress, resulting in physical damage to the buffer due to the increased pore pressure. In particular, the rapid movement of gases, known as gas breakthroughs, through the dilatancy pathway formed during this process may lead to releasing radionuclide. Therefore, understanding these gas generation and movement mechanism is essential for the safety assessment of the disposal systems. In this study, an experimental apparatus for investigating gas migration within buffer was constructed based on a literature review. Subsequently, a gas injection experiment was conducted on a compacted bentonite block made of Bentonile WRK (Clariant Ltd.) powder. The results clearly demonstrated a sharp increase in stress and pressure typically observed at the onset of gas breakthrough within the buffer. Additionally, the range of stresses induced by the swelling phenomenon of the buffer, was 4.7 to 9.1 MPa. The apparent gas entry pressure was determined to be approximately 7.8 MPa. The equipment established in this study is expected to be utilized for various experiments aimed at building a database on the initial properties of buffer and the conditions during gas injection, contributing to understanding the gas migration phenomena.
Min-Jun Kim;Junhyung Choi;Taeyoo Na;Chan Park;Byung-Gon Chae;Eui-Seob Park
Tunnel and Underground Space
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v.34
no.2
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pp.169-184
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2024
This study investigates acoustic emission (AE) and micro-deformation characteristics of circular openings through biaxial compression experiments. The experimental results showed a significant increase in the frequency, count, energy, and amplitude of AE signals immediately before damage occurred in the circular opening. The differences in frequency and count between before and after damage initiation were significantly pronounced, indicating suitable factors for identifying damage occurrence in circular openings. The results for digital image correlation (DIC) technique revealed that micro-deformation was concentrated around the openings, as evidenced by the spatial distribution of strain. In addition, spalling was observed at the end of the experiments. The AE and micro-deformation characteristics presented in this study are expected to serve as fundamental data for evaluating the stability of underground openings and boreholes for deep subsurface projects.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.20
no.3
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pp.279-287
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2020
Recently, the demand for underground-type ammunition storage facilities has increased. Comparing with a ground-type ammunition storage facility, the underground-type ammunition storage facility can decrease the standard of safety distance because fragment and blast wave can be locked in the rock formation. However, the absence of a design method on the underground-type ammunition storage chamber became a major setback for the construction promotion. In this study, the process for designing an overall configuration of the underground-type ammunition storage facility was provided. First, the determination method for configuration and number of the chamber was developed by performing the ammunition storage simulation. Then, a tunnel (i.e., transfer channel for vehicles) and designed chambers can be arranged on the basis of safety distance standard. The safety distance standard also should be considered for determining the location and the size of entrances because of the blast wave and fragment effect at the entrances when an explosion is generated inside a chamber. In addition, considerations on the design for the waterproof and the drainage of subsurface water were analyzed through construction cases. Finally, an example of designing underground-type ammunition storage chambers was provided in order to verify the developed design process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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