지하저장공동에 설치되는 콘크리트 플러그는 기능한 모든 하중조건에 대해 안정하게 유지됨은 물론 저장된 유류의 외부 유출과 지하수의 과다 유입을 방지하는 기능을 수행하여야 하므로 지하 유류 비축기지의 건설 및 운영 단계에서 매우 중요한 역할을 한다. 플러그가 시공되고 나면 외부와의 접촉이 모두 차단되게 되므로 플러그가 그 기능을 제대로 발휘하기 위해서는 설계단계에서부터 역학적 및 수리적 고려가 이루어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 2차원 및 3 원 유한 차분 프로그램인 FLAC 과 FLA $C^{3D}$를 사용하여 플러그에 대한 역학적 및 수리적 해석을 실시하였다. 먼저 측압계수의 변화, 심도의 변화, 플러그의 형상변화, 암반과 콘크리트 접촉면의 상태변화, 굴착손상권의 발생 등 다양한 조건 하에서 플러그의 거동 변화에 대한 역학적 해석을 실시하였으며, 2차원 해석조건과 동일한 조건을 가진 3차원 모델을 구성하여 그 결과를 2차원 해석과 비교, 검토하였다. 또한 플러그의 쐐기깊이 변화에 따른 수리해석을 실시하여 그 결과를 비교하였다.다.
울산, 여수 등 산업단지의 고압매설배관은 주변의 석유화학사의 원료 물질 및 스팀 등 유틸리티 지원을 위해 많은 배관이 매설되어 있음은 물론 독성, 가연성 불활성 가스 등이 고압으로 거미줄처럼 복잡하게 매설되어 공급되고 있다. 이에 산업단지배관과 도시가스 매설배관의 안전 관리 현황을 심층 비교 분석한 것을 바탕으로 타 공사에 의한 배관손상 영향인자인 굴착빈도, 굴착 깊이, 순찰 주기 등을 분석하고, 타 공사 위험감소 전략에 따른 위험변화 및 상관관계를 비교하여 산업단지 고압 매설배관에 대한 안전 점검 운영 모델을 제시한다.
본 연구에서는 실험 및 수치해석적인 접근방법을 통하여 대심도 과지압 구간에서 발생하는 암반의 스폴링(spalling) 및 팽창모드에 대한 모델링 기법을 연구하였다. 이에 대한 실험적 접근 방법으로서 축 방향 압축을 받는 직사각형 인공암석보(beam)에 4점 휨 시험을 결합한 축방향 압축 휨 시험을 수행하여 대심도 지하공간의 응력모드와 유사한 조건 하에서의 암석의 균열 팽창 및 스폴링 과정을 고찰하였다. 또한, 수치해석적 접근방법으로서 기존의 연속체 해석으로는 모사하기 힘든 암석의 균열과정 및 팽창특성을 개별 입자해석 프로그램인 PFC2D를 이용하여 모델링 하였다. 본 연구 결과 휨 실험에서 구한 팽창시점은 스폴링에 요구되는 응력수준을 평가하는데 중요한 지표가 됨을 알 수 있었으며, 또한 수치해석 결과도 유사한 결과를 모사할 수 있음을 보여주었다.
본 연구의 목적은 지하 고준위 방사성폐기물 처분공동 주변에서의 절리 위치 변화 및 처분공동의 지하심도 변화에 따른 처분공동 및 주변 절리에서의 장기간(500년)에l 걸친 열수리역학적 연성거동 변화를 분석하고, 앞으로 처분 개념 설정에 활용 하고자 하는 것이다. 해석모델은 포화된 불연속 화강 암반, 처분공내 압축 벤토나 이트로 둘러쌓인 PWR 사용후 핵연료 및 처분용기, 그리고 처분동굴 내에 채워진 혼합 벤토나이트를 포함한다. 해석모델 내에는 2개의 절리 세트가 존재하는 것으로 가정하였다: 절리세트 1은 20m 간격의 56도 경사의 절리들로 구성되었고, 절리세트 2는 절리세트 1에 수직방향으로 20m 간격의 34도 경사의 절리들로 구성되었다. 절리위치 변화의 영향을 파악하기 위하여 500m 깊이의 모델5개, 지하 심도 영향파악을 위하여 추가로 3개의 1000m 깊이의 모델을 해석하였다.
지각 천부인 취성변형의 조건 하에서도 지표에서 발달하는 절리들의 방향성 분포가 지하 심부로 가면서 지하 몇 미터에서부터 불연속면의 변화를 보이는지에 대해 의문이 생긴다. 이에 대한 의문의 해결을 위해 본 연구에서는 지표지질조사를 통해 측정한 불연속면의 자료와 BIPS 및 Televiewer에 의해 측정된 불연속면의 자료들을 두 개 지역에 대해 비교 분석하였다. 호남탄전지역은 지하 심부로 가면서 지표에서 30 m와 40 m 지점에서 불연속면의 방향성이 변하며 수원지역의 경우는 20 m에서 불연속면의 방향들이 변화하였다. 이와 같은 변화가 등방성의 암석에서 변화를 관찰함이 심도별 변화를 대비 할 수 있으나 호남탄전의 경우는 퇴적암으로 측정된 암반이 세립질의 사암과 세일이 교호하는 이방성의 암반이며 스르스트단층이 통과하고 있다. 그러나 수원지역의 경우는 대개 운모편암들로 호남탄전 지역보다는 암질의 변화가 적다. 그러나 두 지역 공히 지하 20 m와 30 m 이하에서 이미 지표와는 달리 불연속면의 분포특성이 바뀜을 시사하고 있다.
본 연구에서는 도심지 소구경 터널굴착공법에서 파형강판으로 제작된 liner plate의 거동특성에 대해 알아보기 위해 유한요소 해석 프로그램인 MIDAS/GTS를 이용하여 수치해석을 실시하였다. 토피고 변화에 따라 liner plate의 거동특성을 알아보기 위해 토피고는 5 m, 10 m, 15 m, 20 m, 25 m 5가지 각 조건으로 해석을 실시하였다. 수치해석결과 liner plate의 최대변위와 최대축응력은 부재의 하단부에서 발생되며, 최대전단응력의 경우 부재의 천단부에서 발생되는 것으로 확인되었다. 또한 토피고에 따른 liner plate의 변위, 응력, 전단응력의 변화는 있었으나 그 차이가 미미하고 토피고가 증가함에 따라 점점 구조적 안정성이 확보되는 것으로 판단된다.
지하철이 설계되기 위해서는 우선 지하철이 놓이는 곳의 지형도와 종·횡단도면, 지하매설물도면의 획득을 위한 측량이 선행되어야 한다. 특히, 지하매설물들에 의한 대형사고 및 지하철의 시공에 있어서의 정확한 물량산출을 위해서 지하매설물에 관련된 정보는 정확하게 지형도상에 표현되어야 한다. 지하철 설계시 고려되는 지하매설물로는 상수도관, 하수도관, 한국전력선로, 한국통신선로, 도시가스관이 고려된다. 또한, 지형도상에 기록되어져야하는 지하매설물들의 속성들은 관의 재질, 관의 길이, 관의 직경, 관의 수, 관의 깊이, 관의 위치 등이다. 이들 속성들은 지하철의 실시설계 및 시공시 물량산출에 매우 중요한 속성들이기 때문에 정확히 기록되어진다. 지하매설물들의 정확한 위치 및 정보를 이용하여 GIS를 구축하므로써 구조물의 시공시 대형사고를 막을 수 긴고, 사고가 발생했을 경우 그 사고범위 및 위치를 파악할 수 있어 보다 효율적인 관리가 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 지하매설물 측량조사에서 얻은 속성정보들을 지형도상에 표시한 지하매설물들의 지형정보와 연결하여 지하매설물들의 위험도에 따른 분석 및 사고범위를 예측할 수 있는 지하매설물관리 시스템을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 주방식 지하구조물에서 지보재 설계를 위한 매개변수 연구를 수행하였다. 지보재 설계에 앞서 설계에 필요한 암주와 공간의 형상별 천단변위, 최대 주응력, 소성영역에 대한 해석을 수행하였다. 해석에 사용할 매개변수를 최적화 하기위해 주방식 지하구조물의 대상 심도와 지반 조건은 기존 지하철 정거장 건설 사례를 분석하여 결정하였으며 지하공간의 활용 목적에 따라 암주의 형상과 공간의 형상을 설정하여 총 180가지의 경우를 선택하였다. 매개변수 해석을 통해 획득한 결과는 향후 지하구조의 안정성과 공간 활용성, 시공장비의 적용성을 고려하여 지보재 설계와 설치 여부를 판단할 수 있는 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
This paper delves into the critical assessment of predicting sidewall displacement in underground caverns through the application of nine distinct machine learning techniques. The accurate prediction of sidewall displacement is essential for ensuring the structural safety and stability of underground caverns, which are prone to various geological challenges. The dataset utilized in this study comprises a total of 310 data points, each containing 13 relevant parameters extracted from 10 underground cavern projects located in Iran and other regions. To facilitate a comprehensive evaluation, the dataset is evenly divided into training and testing subset. The study employs a diverse array of machine learning models, including recurrent neural network, back-propagation neural network, K-nearest neighbors, normalized and ordinary radial basis function, support vector machine, weight estimation, feed-forward stepwise regression, and fuzzy inference system. These models are leveraged to develop predictive models that can accurately forecast sidewall displacement in underground caverns. The training phase involves utilizing 80% of the dataset (248 data points) to train the models, while the remaining 20% (62 data points) are used for testing and validation purposes. The findings of the study highlight the back-propagation neural network (BPNN) model as the most effective in providing accurate predictions. The BPNN model demonstrates a remarkably high correlation coefficient (R2 = 0.99) and a low error rate (RMSE = 4.27E-05), indicating its superior performance in predicting sidewall displacement in underground caverns. This research contributes valuable insights into the application of machine learning techniques for enhancing the safety and stability of underground structures.
본 연구는 충남 예산지역의 산림 토양에 대해 심도별 지중온도를 관측하고 기후 및 토양의 침투 특성에 따른 지중온도의 변화를 분석하였으며, 대기온도와 토양의 열물성치를 수치 해석적 모델에 적용하여 지중온도의 변화를 모사하였다. 심도별(20, 50, 100cm) 계측 자료를 분석한 결과 50cm 이내의 지중온도는 대기온도의 직접적인 영향을 받아 온도의 변동 폭이 크고 뚜렷하며, 100cm 심도에서는 완만하면서 작은 진동 폭을 갖는다. 연구 기간 동안의 지중온도 변화량은 지층의 수리전도도와 약한 정의 상관관계를 갖고 있어 물의 흐름이 대기온도의 전달을 용이하게 하는 것으로 파악된다. 수치모델에 의한 지중온도 예측 결과는 실측 자료와 약 0.99의 교차상관계수를 보이고 있어 매우 유사한 것으로 나타났다. 앞으로 불포화 토양의 수리전도도와 지하수 함양량을 추정하는데 수치모델을 이용한 대수층의 지중온도 예측 결과를 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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