[논문]암반등급 분류법들의 비교연구

박철환; 박찬; 신중호

암반등급 분류법들의 비교연구
Comparison of Rock Mass Classification Methods 원문보기

터널과 지하공간: 한국암반공학회지 = Tunnel and underground space, v.16 no.3 = no.62, 2006년, pp.203 - 208

박철환 (한국지질자원연구원 지반안전연구부) , 박찬 (한국지질자원연구원 지반안전연구부) , 신중호 (한국지질자원연구원 지반안전연구부)

초록
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본보는 터널전문지에 게재된 RMR과 Q, RMi 등의 3개의 암반분류법을 비교한 논문을 소개하는 것이다. 암반 분류법은 경험적 방법으로 지보설계에 적용되고 있는데, Nilsen 교수는 그의 연구팀과 함께 암반분류법의 변수들과 이들의 분산을 평가하는 연구를 시도하였다. 이 연구에는 현장의 여러 변수들을 평가하는데 요구되는 대표성과 반복성에 대하여 논하며, 또한 세가지 분류법에서 평점에 대한 민감성을 언급하고 있다. 비록 몇가지 변수들은 측정자에 따라 상당히 큰 측정편차를 갖고 있음에도 불구하고, 암반등급은 매우 유사한 것으로 평가퇴고 있음이 밝혀졌다.

Abstract ▼ AI-Helper

This report is to introduce an article to compare 3 kinds of methods as RMR, Q-system and RMi published in Tunnel and Tunnelling Technology 2003. As rock mass classification is applied to estimate the amount of the support as an empirical design method, an attempt has been made to evaluate the parameters for classifications and their variations by Professor Nilsen and his team in Norway. Representability and reproducibility in measuring the field parameters are discussed and sensitivity of rating values in the three methods is also analyzed in this research. Although some parameters have high variation in rating among the 5 observers, the rock mass class has been found to be quite similar.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이의 결과를 2003년 lRMR vs Q vs RMi'라는 제목으로 Tunnel and Tunnelling Technology 에 학술논문으로 발표하였다. 본보는 이 논문을 완역하여 소개하는 기술보고서로서, 앞으로 국내에서 수행하는 암반분류에 요구되는 변수들의 측정이나 연구에 도움이 되고자 한다.
암반등급에서 측정자들에 의하여 각 변수들의 평점들이 갖는 분산의 특성을 연구하는 것이 이 논문의 초점이다. 즉 이는 측정에서 상당한 분산을 보이는 변수들에 대해서만 언급하며, 측정의 반복성이나 재현성에 대하여 논의한다.

제안 방법

Nilsen 교수 연구팀의 숙련된 5명의 측정자들은 모두 경험이 많을 뿐만 아니라 측정을 시작하기 전에 일관성을 확보하기 위하여 보편적 평가에 대한 사전토론도 실시하였다. 연구내용은 현지측정과 암반등급, 지보예측이며 이와는 별도로 실험실 시험도 수행되었다.
노르웨이 국립공과대학 지질자원공학과 교수인 Nilsene 박사과정 학생 4명과 함께 RMR과 Q, RMi 등의 3개 암반 분류법을 비교하기 위한 암반등급에 언급된 변수들의 측정을 시도하였다. 이의 결과를 2003년 lRMR vs Q vs RMi'라는 제목으로 Tunnel and Tunnelling Technology 에 학술논문으로 발표하였다.
연구내용은 현지측정과 암반등급, 지보예측이며 이와는 별도로 실험실 시험도 수행되었다.
현장요인들에 대한 평가는 암반등급 방법론에서 제시된 각각의 기술변수를 현장상태에 대입하는 방법으로 수행되었다. 이에는 代表性(representability)과 反復性 (reproducibility)0] 요구된다.

대상 데이터

Trolla 지역의 암반은 Trondheimite(Trondheim 지역의 독특한 화성암으로 화강암과 유사한 특성을 가진 암석)를 관입하는 화강섬록암으로 구성되어 있다. 두 개의 조사지역 가운데 Trolla의 동쪽 지역에는 절리가 조금발달된 신선한 암반 또는 약간 풍화된 암반이 존재하며, Trolla의 서쪽 지역에는 절리가 거의 없이 신선하고 괴상의 암반이 형성되어 있다.
두 개의 조사지역 가운데 Trolla의 동쪽 지역에는 절리가 조금발달된 신선한 암반 또는 약간 풍화된 암반이 존재하며, Trolla의 서쪽 지역에는 절리가 거의 없이 신선하고 괴상의 암반이 형성되어 있다. 세가지 암반분류법에 필요한 모든 변수들이 평가되었으며, 실험실 시험을 위하여 한 개의 암괴만이 채취되었다.
이러한 균열 암반의 풍화 정도는 보통인 것으로 판명되었다. 실험실 시험을 위하여 두 개의 거력이 채취되었는데, 실험실 일축 압축강도 시험을 수행하기 위하여 직경 32mm 그리고 길이 80mm의 코어 시험편을 3개씩 제작하였다. 실험결과 50mm로 환산한 일축압축강도의 크기는 Trolla 화강섬록암이 74MPa 였으며, Folafoten 녹색편암이 84MPa였다.
5m 및 6km인 터널에서 수행되었는데, 이는 기존 RV 715번 도로의 일부분을 우회하는 도로터널로 Trondheim 서북쪽에 위치하고 있다. 암반의 특성은 심도 200m의 터널을 따라 발달한 노두암으로 평가되었다. 현지 암*의 요인들은 그림 1에서 볼 수 있는 Trolla 지역의 채서장과 Folafoten 지역의 노두 등의 3개 구역에서 2002년 9월에 측정되었다.
암반의 특성은 심도 200m의 터널을 따라 발달한 노두암으로 평가되었다. 현지 암*의 요인들은 그림 1에서 볼 수 있는 Trolla 지역의 채서장과 Folafoten 지역의 노두 등의 3개 구역에서 2002년 9월에 측정되었다.

성능/효과

RMR 방법에서 동쪽의 화강섬록암(그림 5의 중간 값의 선)에서는 다섯명의 측정자들의 측정값이 45부터 67로 편차가 약간 크게 나타났지만, 다른 두 암반에서는 거의 같은 값이며 동일한 등급으로 판명되었다. Q 분류법은 변수의 평가에서 발생하는 오차에 가장 민감한 것으로 알 수 있다.
이러한 오차들에 의한 불리한 영향은 한 개의 값으로 하는 것보다 범위를 갖는 평점을 산정함으로써 최소화할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 Q 분류법이 다른 두 방법에 비하여 변수들을 평점하는데 발생하는 오차에 더 민감하다는 것이 밝혀졌다.
것으로 밝혀진 것이다. 비록 이 연구가 모든 종류의 암반분류법을 다루지는 않았지만 암반의 특성을 규명하고 지하굴착에서 지보량을 산정하는데 이러한 분류법들이 매우 유용하다는 것을 재확인하였다.
세 개의 그림들을 보면 RMR 방법이 변수들을 측정하는 값에서 오차에 대하여 가장 덜 민감한 것을 알 수 있다. RMR 방법에서 동쪽의 화강섬록암(그림 5의 중간 값의 선)에서는 다섯명의 측정자들의 측정값이 45부터 67로 편차가 약간 크게 나타났지만, 다른 두 암반에서는 거의 같은 값이며 동일한 등급으로 판명되었다.
세가지 서로 다른 방법들이 차이점을 갖고 있고 서로 다른 다섯명의 측정자들이 각변수를 평가하는데 오차를 보이고 있음에도 불구하고, 본 연구의 주요 결론은 각 암반분류에 의한 암반등급이나 지보량 산정이 매우 유사한 것으로 밝혀진 것이다. 비록 이 연구가 모든 종류의 암반분류법을 다루지는 않았지만 암반의 특성을 규명하고 지하굴착에서 지보량을 산정하는데 이러한 분류법들이 매우 유용하다는 것을 재확인하였다.
실험실 시험을 위하여 두 개의 거력이 채취되었는데, 실험실 일축 압축강도 시험을 수행하기 위하여 직경 32mm 그리고 길이 80mm의 코어 시험편을 3개씩 제작하였다. 실험결과 50mm로 환산한 일축압축강도의 크기는 Trolla 화강섬록암이 74MPa 였으며, Folafoten 녹색편암이 84MPa였다.
RQD와 Jn의 측정에서 암반의 종류에 따라 서로 다른 오차를 나타난 것은 주목할 만하며 흥미로운 것이다. 이들 두 변수의 평점은 섬록화강암 암반보다 절리가 많이 발달한 녹색편암에서 상당히 큰 편차로 측정되었다. RQD는 단위 부피당 절리의 수인 Jv로부터 다음의 식을 이용하여 계산되었다.
따라서 세가지 모든 방법들은 질적인 면에서 큰 차이가 없다. 측정 참여자 대부분은 암석 강도변수를 고려하는 RMR과 RMi 분류법에 자신감을 갖게 되었다. 그러나 지하수 변수를 평가하지 않는 RMi 방법에는 회의적이었다.
그 중에 불연속면 요소는 다시 5개의 상세한 변수로 나뉘어져 평가변수는 모두 10개이다. 평가변수들 가운데 RQD와 불연속면의 거칠기는 매우 좋은 반복성을 보였으며, 다른 5개 변수의 측정값에서 편차를 보였다. 이들은 불연속면의 간격과 불연속면의 충전물, 불연속면의 풍화 정도, 지하'수, 절리의 방향 등과 같은 요소들이다.
표 1에서 알 수 있듯이 세가지 암반 가운데 녹색편암이 가장 약한 암반이며 동쪽 보다는 서쪽의 화강섬록암이 약간 더 강하고 양호한 암반으로 확인되었다. 따라서 세 가지 분류법의 그림들에서 가장 큰 값을 보이는 선은 서쪽의 화강섬록암의 측정값들을 표시하고 있다.

후속연구

그러나 각 방법에서 몇 가지 변수들의 평점은 서로 다른 측정자들 사이에서 상대적으로 높은 오차를 보인다. 이러한 오차들에 의한 불리한 영향은 한 개의 값으로 하는 것보다 범위를 갖는 평점을 산정함으로써 최소화할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 Q 분류법이 다른 두 방법에 비하여 변수들을 평점하는데 발생하는 오차에 더 민감하다는 것이 밝혀졌다.

참고문헌 (9)

Barton N., 2001, Water and stress are fundamental to rock mass characterization and classification
Bieniawski Z. T., 1989, Engineering rock mass classifications, New York. Wiley and Sons
Bieniawski Z. T., 1997, 'Quo vadis rock mass classifications' Felsbau 15-3
Grimstad E. & N. Barton, 1993, Updating the Q-system for NMT, Proc. Int. Symp. on Sprayed Concrete, Norwegian Concrete Association, Trondheim
Palmstrom A., 1982, The volumetric joint count - a useful and simple measure of the degree of jointing, Proc. 4th IAEG Congress, New Delhi
Palmstrom A., 1995, RMi a rock mass characterisation system for rock engineering purposes, PH. D. thesis. University of Oslo
Palmstrom A., 1996, Characterizing rock masses by the RMi for use in practical rock engineering, Part 1 & 2, Tunnelling and Underground Space Technology
Palmstrom A., D. Milne & W. Peck, 2001, The reliability of rock mass classification used in underground excavation and support design, GeoEng 2000 Workshop, ISRM New Journal, 6(3), 40
Palm strom A., O. T. Blindheim & E. Broch, 2002, The Q-system - possibilities and limitations (in Norwegian), Proc. Norwegian National Rock Engineering conference 2002, Norwegian Soil and Rock Engineering Association

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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