한국의 대심도 (>40m 깊이) 터널 공사 시에 터널 붕괴 사고가 종종 일어나고 있으며, 도심지 지하공간의 얕은 심도에 인공적으로 조성된 지반에는 자연 공동뿐만 아니라 상수도관, 하수도관, 전력구 및 지하철 건설로 인한 인위적인 공동들이 복잡하게 분포되어 있다. 대심도 터널 굴착을 위해서는 이러한 다공질의 특성을 보이는 다양한 지반의 특성 및 지질구조가 지반의 안전에 미치는 영향을 이해하여야 한다. 본 연구는 국내외 사례를 바탕으로 한국의 대심도 굴착에서 암반의 위험 산정을 위한 위험 인자를 분석하였다. 연구결과, 대심도 터널 굴착시 지반의 안정성에 영향을 주는 총 7개의 카테고리들과 총 38개의 인자들이 도출되었다. 가중치가 상대적으로 높은 인자들은 단층 및 단층점토, 차응력, 암종, 지하수 및 머드 유입, 암석의 일축압축강도, 터널 단면의 크기, 터널 상부 암반의 두께, 카르스트 및 계곡지형, 습곡, 석회암의 협재, 지하수위 변동, 터널 심도, 암맥, RQD, 절리 특성, 이방성, 암반파열(rockburst) 등으로 나타났다.
According to the developement of cities, electric wires and commuinication lines which are currently above the ground effect on the bad. Nowadays, it is necessary to build up underground facilities because the construction is increasing. Excavation work has been dominant even though the inconvenient things occurred, for example a civil appeal, a traffic obstacle, safety and spoiling the fine view because of the cost or period of the construction work. But the congestion of cities are more and more serious. Therefore shield-method is the way to escape from congestion. I considered all the construction fields which are in progress or finished.
대심도 암반을 굴착함에 따라 암석강도 및 암반응력 등의 특성에 따라 Rockburst 등과 같은 취성파괴 및 Squeezing 등과 거동을 나타낼 수 있으며, 이러한 대심도 암반거동은 터널 및 지하 공동 시공중 위험요소로 작용하여 안정성에 심각한 영향을 줄 수 있다. 따라서 대심도 암반구간에 터널을 건설하는 경우에는 합리적인 설계 및 시공을 달성하기 위해서는 대심도 암반에 대한 지질 및 암반특성을 정확히 이해하는 것이 필요하며, 대심도 암반특성에 적합한 보강 및 시공대책을 수립하도록 하여야 한다. 본 고에서는 대심도 암반구간에서의 위험도 평가 및 터널 설계사례를 검토하여, 대심도 암반특성을 고려한 터널구조물 설계시 합리적인 방안을 도출하고자 하였다.
Quantification of the influence of the fracture of thick magmatic rock (TMR) on the behavior of its overlying strata is a prerequisite to the understanding of the deformation behavior of the earth's surface in deep mining. A three-dimensional numerical model of a special geological mining condition of overlying TMR was developed to investigate the overburden movement and fracture law, and compare the influence of the occurrence horizon of TMR. The research results show that the movement of overlying rock was greatly affected by the TMR. Before the fracture of TMR, the TMR had shielding and controlling effects on the overlying strata, the maximum vertical and horizontal displacement values of overlying strata were 0.68 m and 0.062 m. After the fracture, the vertical and horizontal displacements suddenly increased to 3.06 m and 0.105 m, with an increase of 350% and 69.4%, respectively, and the higher the occurrence of TMR, the smaller the settlement of the overlying strata, but the wider the settlement span, the smaller the corresponding deformation value of the basin edge (the more difficult the surface to crack). These results are of tremendous importance for the control of rock strata and the revealing of surface deformation mechanism under TMR mining conditions in mines.
Rock damage is the main cause of accidents in underground engineering. It is difficult to predict rock damage accurately by using only one parameter. In this study, a rock failure prediction model was established by using stress, energy, and damage. The prediction level was divided into three levels according to the ratio of the damage threshold stress to the peak stress. A classification predicting model was established, including the stress, energy, damage and AE impact rate using Bayesian method. Results show that the model is good practicability and effectiveness in predicting the degree of rock failure. On the basis of this, a multi-parameter classification predicting deterioration model of rock failure was established. The results provide a new idea for classifying and predicting rockburst.
Brittleness index (BI) is an important property of rocks because it is a good index to predict rockburst. Due to its importance, several empirical and soft computing (SC) models have been proposed in the literature based on the punch penetration test (PPT) results. These models are very important as there is no clear-cut experimental means for measuring BI asides the PPT which is very costly and time consuming to perform. This study used a novel Multivariate Adaptive regression spline (MARS), M5P, and white-box ANN to predict the BI of rocks using the available data in the literature for an improved BI prediction. The rock density, uniaxial compressive strength (σc) and tensile strength (σt) were used as the input parameters into the models while the BI was the targeted output. The models were implemented in the MATLAB software. The results of the proposed models were compared with those from existing multilinear regression, linear and nonlinear particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) based models using similar datasets. The coefficient of determination (R2), adjusted R2 (Adj R2), root-mean squared error (RMSE) and mean absolute percentage error (MAPE) were the indices used for the comparison. The outcomes of the comparison revealed that the proposed ANN and MARS models performed better than the other models with R2 and Adj R2 values above 0.9 and least error values while the M5P gave similar performance to those of the existing models. Weight partitioning method was also used to examine the percentage contribution of model predictors to the predicted BI and tensile strength was found to have the highest influence on the predicted BI.
암반파열 현상은 암반 내에 축적된 변형에너지의 급작스러운 방출로 인해 발생한다. 심부 광산에서는 이런 현상이 자주 발생하여 주요한 재해 중 하나로 다루어졌으나, 터널에서는 극히 드물게 나타나는 현상이었다. 따라서 터널 내암반파열 현상에 대한 국내역사는 짧은 편이며, 정보도 제한적이어서 그와 관련된 연구는 거의 없는 실정이었다. 그러나 최근에는 터널의 심도가 깊어짐에 따라 터널내 암반파열 현상이 종종 보고되고 있어 터널의 안정성 문제뿐만 아니라 시공 중 재해 측면에서 볼 때 이에 대한 연구가 절실히 필요할 것으로 사료된다. 본 연구에서는 TBM 터널에서 취득한 암반파열현상 관련 자료의 분석을 통하여 그 현상을 포괄적으로 이해하는 방법을 제시하고자 하였다. 암반파열이 발생한 본 연구 터널의 현장자료 분석결과에 의하면, 대부분의 암반파열은 터널의 막장과 운전석 내에서 주로 발생하였으며, 일부 구간에서는 파열현상이 20일 이상 지속되기도 하였다. 또한 본 터널에서의 암반파열은 터널막장, 터널측벽 및 터널천장 등 터널의 모든 주변에서 발생하였고, 그 파열 깊이는 대부분 100cm 이하인 것으로 조사되었다. 본 연구에서는 이러한 암반파열 자료를 이용하여 암반파열 가능성을 취성도와 일축압축강도를 이용해 평가할 수 있도록 새로운 규준을 제시하였으며, RMR, 굴착공법, 굴착속도 및 터널심도 등이 서로 연관되어 암반파열 현상에 큰 영향을 준다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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