설계 단계의 지반조사에서 예측되지 않은 이상지반이나 파쇄대는 터널 시공 중 많은 문제를 발생시킬 수 있다. 따라서 터널 시공 중 터널의 경제적인 시공과 시공 중에 발생할 수 있는 트러블을 최소화하기 위하여 막장전방 지반조건 및 파쇄대를 파악하기 위한 요구가 증대되고 있다. 막장전방 예측기법에 대한 다양한 연구가 수행되었으며, 들면 TSP, 선진시추 등의 기법이 실제 현장에서 사용되고 있다. 그러나 대부분이 ...
설계 단계의 지반조사에서 예측되지 않은 이상지반이나 파쇄대는 터널 시공 중 많은 문제를 발생시킬 수 있다. 따라서 터널 시공 중 터널의 경제적인 시공과 시공 중에 발생할 수 있는 트러블을 최소화하기 위하여 막장전방 지반조건 및 파쇄대를 파악하기 위한 요구가 증대되고 있다. 막장전방 예측기법에 대한 다양한 연구가 수행되었으며, 들면 TSP, 선진시추 등의 기법이 실제 현장에서 사용되고 있다. 그러나 대부분이 NATM공법에 적용 가능한 기술이다. TBM 현장은 TBM 내의 디스크 커터, 면판, 챔버 등의 다양한 장비들이 존재하기 때문에 막장전방 예측을 수행하기 위해서는 공간적이 제약이 있어 매우 소수의 연구만 수행되었다. 따라서 본 연구에서는 TBM에 적용되는 막장전방 예측기법에 대한 사례를 조사 및 비교하고, TBM에서 필요한 막장전방 예측기법의 요구사항을 조사함으로써 TBM에 적용 가능한 막장전방 예측기법의 개발 방향을 제시하였다. TBM에서 정기적으로 막장 전방의 지반조건을 예측할 수 있는 기법을 개발하였다. 전기장의 원리를 이용하여 막장 전방의 지반에 이상대가 위치한 모델에 대한 이론식을 유도하고, 하모니 서치 알고리즘을 이용한 역해석 프로그램을 개발하였다. TBM에서 정기적으로 저항을 측정할 수 있도록 측정시스템, 압출식 전극 시스템, 디스크 커터 전극 시스템을 개발하였다. 실내시험을 수행하여 막장전방 예측기법을 검증한 결과, 실제 지반모델과 예측된 결과는 약 3%의 평균 오차가 나타났다. 또한 현장시험을 수행하여 막장전방의 지반조건을 잘 예측하는 것을 확인함으로써 개발된 막장전방 예측기법을 검증하였다. 정기적으로 막장 전방을 예측하는 기법으로부터 이상대가 예측되는 경우, 정확도 높은 탐사를 할 수 있는 비정기적 막장전방 예측기법을 개발하였다. 먼저 막장전방 예측기법으로 얻어지는 전기비저항으로 암반상태를 평가할 수 있는 상관관계식을 도출하였다. TBM 환경을 고려하여 수평시추공에 적합한 전극 시스템을 고안하였으며, 실내외에서 시험을 수행하여 전기저항 측정이 잘 이루어지는 것을 확인하였다. 수치모델링과 실내시험을 통해 TBM에 사용하기 적합한 전극 배열은 변형된 쌍극자 배열이 적합한 것으로 나타났으며, 이상대와 복합지반을 잘 예측하는 것으로 나타났다. 그리고 현장시험을 통해 개발된 막장전방 예측기법을 검증하였으며, 파쇄대의 위치 및 지반 상태를 정확하게 평가하는 것으로 나타났다. TBM현장에서 여러 가지 막장전방 예측기법이 동시에 사용되는 경우가 있을 수 있다. 각각의 예측기법으로 얻어진 지반 상태는 다른 결과를 나타낼 수 있다. 따라서 확률론적 분석과 계층분석기법을 이용하여 막장전방의 지반 상태를 종합적으로 평가할 수 있는 통합 모델을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 모델을 가상의 지반에 적용하여, 종합적으로 지반 상태를 평가할 수 있음을 확인하였다.
설계 단계의 지반조사에서 예측되지 않은 이상지반이나 파쇄대는 터널 시공 중 많은 문제를 발생시킬 수 있다. 따라서 터널 시공 중 터널의 경제적인 시공과 시공 중에 발생할 수 있는 트러블을 최소화하기 위하여 막장전방 지반조건 및 파쇄대를 파악하기 위한 요구가 증대되고 있다. 막장전방 예측기법에 대한 다양한 연구가 수행되었으며, 들면 TSP, 선진시추 등의 기법이 실제 현장에서 사용되고 있다. 그러나 대부분이 NATM공법에 적용 가능한 기술이다. TBM 현장은 TBM 내의 디스크 커터, 면판, 챔버 등의 다양한 장비들이 존재하기 때문에 막장전방 예측을 수행하기 위해서는 공간적이 제약이 있어 매우 소수의 연구만 수행되었다. 따라서 본 연구에서는 TBM에 적용되는 막장전방 예측기법에 대한 사례를 조사 및 비교하고, TBM에서 필요한 막장전방 예측기법의 요구사항을 조사함으로써 TBM에 적용 가능한 막장전방 예측기법의 개발 방향을 제시하였다. TBM에서 정기적으로 막장 전방의 지반조건을 예측할 수 있는 기법을 개발하였다. 전기장의 원리를 이용하여 막장 전방의 지반에 이상대가 위치한 모델에 대한 이론식을 유도하고, 하모니 서치 알고리즘을 이용한 역해석 프로그램을 개발하였다. TBM에서 정기적으로 저항을 측정할 수 있도록 측정시스템, 압출식 전극 시스템, 디스크 커터 전극 시스템을 개발하였다. 실내시험을 수행하여 막장전방 예측기법을 검증한 결과, 실제 지반모델과 예측된 결과는 약 3%의 평균 오차가 나타났다. 또한 현장시험을 수행하여 막장전방의 지반조건을 잘 예측하는 것을 확인함으로써 개발된 막장전방 예측기법을 검증하였다. 정기적으로 막장 전방을 예측하는 기법으로부터 이상대가 예측되는 경우, 정확도 높은 탐사를 할 수 있는 비정기적 막장전방 예측기법을 개발하였다. 먼저 막장전방 예측기법으로 얻어지는 전기비저항으로 암반상태를 평가할 수 있는 상관관계식을 도출하였다. TBM 환경을 고려하여 수평시추공에 적합한 전극 시스템을 고안하였으며, 실내외에서 시험을 수행하여 전기저항 측정이 잘 이루어지는 것을 확인하였다. 수치모델링과 실내시험을 통해 TBM에 사용하기 적합한 전극 배열은 변형된 쌍극자 배열이 적합한 것으로 나타났으며, 이상대와 복합지반을 잘 예측하는 것으로 나타났다. 그리고 현장시험을 통해 개발된 막장전방 예측기법을 검증하였으며, 파쇄대의 위치 및 지반 상태를 정확하게 평가하는 것으로 나타났다. TBM현장에서 여러 가지 막장전방 예측기법이 동시에 사용되는 경우가 있을 수 있다. 각각의 예측기법으로 얻어진 지반 상태는 다른 결과를 나타낼 수 있다. 따라서 확률론적 분석과 계층분석기법을 이용하여 막장전방의 지반 상태를 종합적으로 평가할 수 있는 통합 모델을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 모델을 가상의 지반에 적용하여, 종합적으로 지반 상태를 평가할 수 있음을 확인하였다.
Anomalies and/or fractured grounds which are not detected by the surface geophysical and geological survey performed during design stage may cause problems when tunnel is excavated. So, it is essential to predict the ground condition ahead of a tunnel face during tunnel excavation in order to minimi...
Anomalies and/or fractured grounds which are not detected by the surface geophysical and geological survey performed during design stage may cause problems when tunnel is excavated. So, it is essential to predict the ground condition ahead of a tunnel face during tunnel excavation in order to minimize the construction time or to prevent drastic accident. Various studies on tunnel prediction method of the ground condition ahead of the tunnel face have already been done and applied to in-situ tunnelling job sites, for example, TSP (Tunnel Seismic Profiling), probe drilling, etc. However, most of these applications focus on conventional tunnelling methods. Few studies are tried in case of mechanized tunnelling because of the limitation in available spaces to perform prediction tests with the existence of disk cutter, cutter head, chamber and other various apparatus in Tunnel Boring Machine (TBM). So, in this thesis, all the methods used in both conventional and mechanized tunnelling to predict ground conditions ahead of the tunnel face are reviewed. A questionnaire surveying Tunnel Boring Machine (TBM) operators with at least 10 years’ experience in TBM operation was used to determine the requirements for prediction methods as well as the distance from the tunnel face that must be assessed. Based on the identified requirements for prediction methods, the most feasible prediction methods applicable to mechanized tunnelling with TBMs are suggested. A method predicting the ground condition ahead of a tunnel face in TBM tunnels is developed. A theoretical model to predict anomaly at ahead of the tunnel face is derived utilizing the principle of electrical field, and inverse analysis program using the harmony search algorithm is developed. A resistance measuring system applicable to the TBM is developed. The extruded electrode and/or disc cutter itself can be used as a source and receiver. Laboratory tests were performed to verify the proposed prediction method. Results of laboratory tests match reasonably well with the results from the prediction methods. Also, field tests were performed to verify the prediction method at a site excavated by the TBM method. Results from the prediction results for the ground condition ahead of the tunnel face were consistent with the actual ground condition. Moreover, an electrode system predicting ground condition ahead of the tunnel face utilizing horizontal borehole pre-drilled from the TBM tunnel face is developed. A correlation to assess rock mass rating from electrical resistivity is obtained by collecting and analyzing all the data performed beforehand. Numerical simulations and laboratory tests are performed to determine electrode array applicable to the TBM. As a result, the modified dipole-dipole array was chosen to be the best to predict anomaly and mixed ground reasonably well. Field tests are performed to verify the proposed prediction method performed utilizing pre-drilled borehole. The prediction method was found to predict ground condition and location of fault zone reasonably well. In the in-situ TBM job sites, a number of prediction methods may be used at the same time. Ground conditions obtained from different prediction methods respectively may be different. Therefore, in this thesis, the synthesised model that can systematically combine each prediction method using probabilistic analysis and analytic hierarchy process is proposed.
Anomalies and/or fractured grounds which are not detected by the surface geophysical and geological survey performed during design stage may cause problems when tunnel is excavated. So, it is essential to predict the ground condition ahead of a tunnel face during tunnel excavation in order to minimize the construction time or to prevent drastic accident. Various studies on tunnel prediction method of the ground condition ahead of the tunnel face have already been done and applied to in-situ tunnelling job sites, for example, TSP (Tunnel Seismic Profiling), probe drilling, etc. However, most of these applications focus on conventional tunnelling methods. Few studies are tried in case of mechanized tunnelling because of the limitation in available spaces to perform prediction tests with the existence of disk cutter, cutter head, chamber and other various apparatus in Tunnel Boring Machine (TBM). So, in this thesis, all the methods used in both conventional and mechanized tunnelling to predict ground conditions ahead of the tunnel face are reviewed. A questionnaire surveying Tunnel Boring Machine (TBM) operators with at least 10 years’ experience in TBM operation was used to determine the requirements for prediction methods as well as the distance from the tunnel face that must be assessed. Based on the identified requirements for prediction methods, the most feasible prediction methods applicable to mechanized tunnelling with TBMs are suggested. A method predicting the ground condition ahead of a tunnel face in TBM tunnels is developed. A theoretical model to predict anomaly at ahead of the tunnel face is derived utilizing the principle of electrical field, and inverse analysis program using the harmony search algorithm is developed. A resistance measuring system applicable to the TBM is developed. The extruded electrode and/or disc cutter itself can be used as a source and receiver. Laboratory tests were performed to verify the proposed prediction method. Results of laboratory tests match reasonably well with the results from the prediction methods. Also, field tests were performed to verify the prediction method at a site excavated by the TBM method. Results from the prediction results for the ground condition ahead of the tunnel face were consistent with the actual ground condition. Moreover, an electrode system predicting ground condition ahead of the tunnel face utilizing horizontal borehole pre-drilled from the TBM tunnel face is developed. A correlation to assess rock mass rating from electrical resistivity is obtained by collecting and analyzing all the data performed beforehand. Numerical simulations and laboratory tests are performed to determine electrode array applicable to the TBM. As a result, the modified dipole-dipole array was chosen to be the best to predict anomaly and mixed ground reasonably well. Field tests are performed to verify the proposed prediction method performed utilizing pre-drilled borehole. The prediction method was found to predict ground condition and location of fault zone reasonably well. In the in-situ TBM job sites, a number of prediction methods may be used at the same time. Ground conditions obtained from different prediction methods respectively may be different. Therefore, in this thesis, the synthesised model that can systematically combine each prediction method using probabilistic analysis and analytic hierarchy process is proposed.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.