[국내논문]암반공학시스템과 수치해석을 이용한 저심도 암반터널에서의 붕락 발생 가능성 평가 Evaluation of Cave-in Possibility of a Shallow Depth Rock Tunnel by Rock Engineering Systems and Uumerical Analyses원문보기
도심지에서의 인구 및 시설물 과밀화 현상으로 인해 지하 공간의 효율적 활용 문제가 대두되고 있으며, 이에 대한 해결책으로 저심도 지하공간의 개발이 증가되고 있다. 그러나 저심도 터널 굴착시 예상치 못한 붕락 문제도 함께 증가하고 있으므로, 터널 붕락으로 인한 인명과 재산의 피해를 줄이기 위해서는 굴착 개시전에 암반거동 유형을 파악하고 분류하는 것이 필요하다. 특히 붕락(cave-in)의 경우 낙반이나 소성변형보다 발생규모가 크고 빠르게 일어나는 특징이 있으므로 이에 대한 대비책이 마련되어야 한다. 본 연구에서는 7가지의 매개변수-일축압축강도, 암질지수, 절리면 상태, 응력 상태, 지하수, 지진 및 진동, 터널 폭을 이용하여 붕락 거동 유형을 파악하고자 하였다. 이러한 매개변수로부터 붕락 거동을 예측하기 위해서는 현장 사례로부터 충분한 자료를 확보하여야하나 현장자료의 부족 등의 현실적인 한계를 고려하여 7가지 매개변수들간의 상호영향성과 가중치를 산정하기위해 전문가 집단의 의견과 암반공학시스템의 원리를 이용하였다. 그 결과로 저심도 암반터널에서의 붕락 거동 지수를 서울 지하철 9호선 000구간에 적용하였다. 한편 288가지 경우의 불연속체 해석을 통해 붕락 발생 유무를 확인하였고 이를 붕락 거동 지수와 비교하였다. 또한 로지스틱 회귀분석을 통해 도출된 회귀식으로 지보패턴별 파괴확률을 산출하였고 이를 붕락 거동 지수와 비교하였다.
도심지에서의 인구 및 시설물 과밀화 현상으로 인해 지하 공간의 효율적 활용 문제가 대두되고 있으며, 이에 대한 해결책으로 저심도 지하공간의 개발이 증가되고 있다. 그러나 저심도 터널 굴착시 예상치 못한 붕락 문제도 함께 증가하고 있으므로, 터널 붕락으로 인한 인명과 재산의 피해를 줄이기 위해서는 굴착 개시전에 암반거동 유형을 파악하고 분류하는 것이 필요하다. 특히 붕락(cave-in)의 경우 낙반이나 소성변형보다 발생규모가 크고 빠르게 일어나는 특징이 있으므로 이에 대한 대비책이 마련되어야 한다. 본 연구에서는 7가지의 매개변수-일축압축강도, 암질지수, 절리면 상태, 응력 상태, 지하수, 지진 및 진동, 터널 폭을 이용하여 붕락 거동 유형을 파악하고자 하였다. 이러한 매개변수로부터 붕락 거동을 예측하기 위해서는 현장 사례로부터 충분한 자료를 확보하여야하나 현장자료의 부족 등의 현실적인 한계를 고려하여 7가지 매개변수들간의 상호영향성과 가중치를 산정하기위해 전문가 집단의 의견과 암반공학시스템의 원리를 이용하였다. 그 결과로 저심도 암반터널에서의 붕락 거동 지수를 서울 지하철 9호선 000구간에 적용하였다. 한편 288가지 경우의 불연속체 해석을 통해 붕락 발생 유무를 확인하였고 이를 붕락 거동 지수와 비교하였다. 또한 로지스틱 회귀분석을 통해 도출된 회귀식으로 지보패턴별 파괴확률을 산출하였고 이를 붕락 거동 지수와 비교하였다.
Overpopulation has significantly increased the use of underground spaces in urban areas, and led to the developments of shallow-depth underground space. Due to unexpected rock fall, however, it is very necessary to understand and categorize the rock mass behaviors prior to the tunnel excavation, by ...
Overpopulation has significantly increased the use of underground spaces in urban areas, and led to the developments of shallow-depth underground space. Due to unexpected rock fall, however, it is very necessary to understand and categorize the rock mass behaviors prior to the tunnel excavation, by which unnecessary casualties and economic loss could be prevented. In case of cave-in, special attention should be drawn since it occurs faster and greater in magnitude compared to rock fall and plastic deformation. Types of cave-in behavior are explained and categorized using seven parameters - Uniaxial Compressive Strength (UCS), Rock Quality Designation (RQD), joint surface condition, in-situ stress condition, ground water condition, earthquake & ground vibration, tunnel span. This study eventually introduces a new index called Cave-in Behavior Index (CBI) which explains the behavior of cave-in under given in-situ conditions expressed by the seven parameters. In order to assess the mutual interactions of the seven parameters and to evaluate the weighting factors for all the interactions, survey data of the experts' opinions and Rock Engineering Systems (RES) were used due to lack of field observations. CBI was applied to the tunnel site of Seoul Metro Line No. 9. UDEC analyses on 288 cases were done and occurrences of cave-in in every simulation were examined. Analyses on the results of 288 cases of simulations revealed that the average CBI for the cases when cave-in for different patterns of tunnel support was estimated by a logistic regression analysis.
Overpopulation has significantly increased the use of underground spaces in urban areas, and led to the developments of shallow-depth underground space. Due to unexpected rock fall, however, it is very necessary to understand and categorize the rock mass behaviors prior to the tunnel excavation, by which unnecessary casualties and economic loss could be prevented. In case of cave-in, special attention should be drawn since it occurs faster and greater in magnitude compared to rock fall and plastic deformation. Types of cave-in behavior are explained and categorized using seven parameters - Uniaxial Compressive Strength (UCS), Rock Quality Designation (RQD), joint surface condition, in-situ stress condition, ground water condition, earthquake & ground vibration, tunnel span. This study eventually introduces a new index called Cave-in Behavior Index (CBI) which explains the behavior of cave-in under given in-situ conditions expressed by the seven parameters. In order to assess the mutual interactions of the seven parameters and to evaluate the weighting factors for all the interactions, survey data of the experts' opinions and Rock Engineering Systems (RES) were used due to lack of field observations. CBI was applied to the tunnel site of Seoul Metro Line No. 9. UDEC analyses on 288 cases were done and occurrences of cave-in in every simulation were examined. Analyses on the results of 288 cases of simulations revealed that the average CBI for the cases when cave-in for different patterns of tunnel support was estimated by a logistic regression analysis.
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문제 정의
된 바 있다. 본 연구에서는 유영일 등(2008)이 제시한 7가지 매개변수를 이용한 붕락발생 가능성을 수치해석을 통한 파괴확률로 제시하였고 이를 도심지 터널의 붕락에 관한 확률론적 리스크 분석에 적용할 수 있는 정보를 제공할 수 있다.
제안 방법
그러나 이러한 암반 거동에 따른 매개변수들을 모두 고려하는 것은 현실적으로 어려운 문제이며 간결화 및 단순화하기에 제약이 된다. 따라서 기존의 암반 분류법에서 사용되는 영향인자를 이용하여 매개변수를 산정하였다(Table 2.1).
이용하였다. 터널의 토피고는 최저심도 15m와 최고심도인 35m로 구성하였으며, 절리의 간격, 수평면과 이루는 절리의 경사각도 측압비, 점착려 마찰각을 변수로 하여 변위벡터를 측정하였다(Fig. 2.5). 절리의 간격은 암반의 상태가 blocky ~bulky와 bulky의 구간에 위치하게 되고, CF지수(터널 직경/블록 직경)가 cave-in 에 해당하는 20이상의 구간인 0.
1m까지를 변수로 하였다. 절리의 경사각도에 따른 변위 벡터의 변화 양상을 확인하기 위하여 30730, 45/45, 60760, 0/90의 네 가지 군으로 분류하였다 측압비는 현지 응력을 충분히 고려하여 0.5 ~2.0까지의 범위로 분류하였고 점착력과 마찰각은 각각 최소 O.OIMPa과 최대 0.1 MPa, 최소 22와 최대 34로 분류하였다. 2가지 경우의 토피고, 3가지 경우의 절리간격, 4가지 경우의 절리경사, 3 가지 경우의 측압비, 각각 2가지 경우의 점착력과 마찰각의 경우의 수를 조합하여 총 288개의 케이스에 대한 수치해석을 실시하였으며, 모두 수렴을 완료하는 단계인 15,000 step 까지 수행되었다.
1 MPa, 최소 22와 최대 34로 분류하였다. 2가지 경우의 토피고, 3가지 경우의 절리간격, 4가지 경우의 절리경사, 3 가지 경우의 측압비, 각각 2가지 경우의 점착력과 마찰각의 경우의 수를 조합하여 총 288개의 케이스에 대한 수치해석을 실시하였으며, 모두 수렴을 완료하는 단계인 15,000 step 까지 수행되었다. 붕락의 발생 유무는 발생한 부피가 10m3 이상일 경우로 정의하였으나, 수치해석을 실행한 UDEC의 경우 2차원으로 면적만을 계산할 수 있는 한계가 있으므로 이를 대체하는 방안으로 상반에서 발생된 최대변위벡터 값이 해당 절리간격의 10% 이상 발생 시 붕락발생으로 판단하였다.
2가지 경우의 토피고, 3가지 경우의 절리간격, 4가지 경우의 절리경사, 3 가지 경우의 측압비, 각각 2가지 경우의 점착력과 마찰각의 경우의 수를 조합하여 총 288개의 케이스에 대한 수치해석을 실시하였으며, 모두 수렴을 완료하는 단계인 15,000 step 까지 수행되었다. 붕락의 발생 유무는 발생한 부피가 10m3 이상일 경우로 정의하였으나, 수치해석을 실행한 UDEC의 경우 2차원으로 면적만을 계산할 수 있는 한계가 있으므로 이를 대체하는 방안으로 상반에서 발생된 최대변위벡터 값이 해당 절리간격의 10% 이상 발생 시 붕락발생으로 판단하였다. 예를 들어 절리간격이 0.
본 연구에서는 기존의 연구(유영일 등, 2008)에서 제시한 저심도 터널에서의 암반거동 유형 중 발생 부피와 속도 면에서 가장 큰 인명 및 재산상 피해를 유발 할 가능성 있는 붕락 거동에 영향을 주는 7가지 매개변수를 이용하였다. 붕락 거동과 붕락 거동에 영향을 주는 매개변수간의 영향성은 전문가집단의 판단자료를 이용하였으며 판단 자료의 분석은 Hudson(1992)이 제시한 암반공학시스템 접근법을 이용하였다.
대상 데이터
예측에 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 전문가 집단의 의견을 수렴하여 원인과 영향에 따라 가중치를 결정하였으며 각각 8명의 설계사, 시공사, 연구원의 3개 그룹, 총 24명으로 구성되었다. 구성된 전문가 집단의 판단을 바탕으로 앞서 제시된 7가지 매개변수들 간의 상호영향성을 확인할 수 있으며, 이를 바탕으로 공통 가중치, 붕락 거동 가중치 및 최종 가중치를 산정할 수 있다.
대상 지역은 서울시 강남구에 위치한 서울 지하철 9 호선 000구간으로 터널구간은 1.41km이다. 각 영역별매개변수 값(Table 4.
한편 288가지 경우의 불연속체 해석을 통해 붕락 발생 유무를 확인하였고 이를 로지스틱 회귀분석을 통해 회귀식으로 도출하여 지보패턴별 파괴확률을 산출하였다. 산출된 지보패턴별 파괴확률과 붕락 거동지수(CBI)를 지하철 9호선 000현장에 적용하여 보았다. 본 연구 결과를 요약하면 다음과 같다'
4) 수치해석을 통해 서울지하철 9호선 000현장의 해당터널을 모델로 하여 총 288개의 케이스에 대한 수치해석을 실시하였다. 수치해석을 통해 확인한 붕락발생의 유무를 정량적으로 판단하기 위해 통계분석 프로그램인 SPSS를 이용하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였으며, 붕락발생확률에 관한 회귀식을 제안하였다.
데이터처리
수치해석을 통해 확인한 붕락(cave-in) 유무를 정량적으로 판단하기위해 SPSS사가 개발한 통계분석 프로그램인 SPSS 10.0의 로지스틱 회귀분석(Logistic regression analysis) 기법을 이용하였다. 로지스틱 회귀분석은 목적변수가 질적인 경우에 사용되며, 선형 회귀분석과 유사하면서 비선형적인 효과를 통합하고 있다.
또한 7가지 매개 변수 간의 영향성을 손쉽게 표현할 수 있는 상호영향 행렬로 원인과 영향의 관계를 나타내었으며 산정된 가중치를 이용하여 붕락 거동지수#를 제시하였다. 한편 288가지 경우의 불연속체 해석을 통해 붕락 발생 유무를 확인하였고 이를 로지스틱 회귀분석을 통해 회귀식으로 도출하여 지보패턴별 파괴확률을 산출하였다. 산출된 지보패턴별 파괴확률과 붕락 거동지수(CBI)를 지하철 9호선 000현장에 적용하여 보았다.
실시하였다. 수치해석을 통해 확인한 붕락발생의 유무를 정량적으로 판단하기 위해 통계분석 프로그램인 SPSS를 이용하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였으며, 붕락발생확률에 관한 회귀식을 제안하였다. 회귀식에 의한 파괴확률 역시 양호한 지보패턴(PD-5)이 PD-3보다 0.
이론/모형
구성된 전문가 집단의 판단을 바탕으로 앞서 제시된 7가지 매개변수들 간의 상호영향성을 확인할 수 있으며, 이를 바탕으로 공통 가중치, 붕락 거동 가중치 및 최종 가중치를 산정할 수 있다. Table 2.1 에서 결정된 7가지 매개변수와 Hudson(1992)이 제안한 반 정량적 코딩 방법인 ESQ(Expert Semi-Quantitative)를 이용(Table 2.2)하면 Fig. 2.2와 같은 상호영향 행렬을 구성할 수 있다.
수치해석은 개별요소법을 기반으로 한 상용프로그램인 U2EC을 이용하였다. 터널의 토피고는 최저심도 15m와 최고심도인 35m로 구성하였으며, 절리의 간격, 수평면과 이루는 절리의 경사각도 측압비, 점착려 마찰각을 변수로 하여 변위벡터를 측정하였다(Fig.
이용하였다. 붕락 거동과 붕락 거동에 영향을 주는 매개변수간의 영향성은 전문가집단의 판단자료를 이용하였으며 판단 자료의 분석은 Hudson(1992)이 제시한 암반공학시스템 접근법을 이용하였다. 또한 7가지 매개 변수 간의 영향성을 손쉽게 표현할 수 있는 상호영향 행렬로 원인과 영향의 관계를 나타내었으며 산정된 가중치를 이용하여 붕락 거동지수#를 제시하였다.
작은 백분율 값을 가진 범주에 속할수록 붕락발생이 커지는 경향을 나타낸다. 점수 등급은 Fuzzy 수를 이용하여 구성하였다(Fig. 2.4).
성능/효과
이러한 한계를 극복하기 위해서 전문가 집단의 의견을 수렴하여 원인과 영향에 따라 가중치를 결정하였으며 각각 8명의 설계사, 시공사, 연구원의 3개 그룹, 총 24명으로 구성되었다. 구성된 전문가 집단의 판단을 바탕으로 앞서 제시된 7가지 매개변수들 간의 상호영향성을 확인할 수 있으며, 이를 바탕으로 공통 가중치, 붕락 거동 가중치 및 최종 가중치를 산정할 수 있다. Table 2.
전문가 그룹에 의한 판단 결과를 지배도(C-E: parameter dominance)와 상호영향도(C+E: interactive intensity) 를 통해 살펴보면, 붕락 거동시 가장 큰 상호영향도를 갖는 변수는 터널의 폭이며 가장 작은 상호영향도를 갖는 변수는 지진 및 진동으로 나타났다. 또한 가장 지배도가 큰 변수는 터널의 폭이며 가장 지배도가 작은 변수는 암질지수로 나타났다<Fig.
6과 같이 나타내었다. 288개 케이스의 수치해석 결과를 살펴보면, 절리의 경사각도가 30 / 30 와 45 / 45인 경우 각각 9회 와 7회의 붕락이 발생했으며, 60 / 60 와 0 / 90 인 경우 각각 20회와 18회의 붕락이 발생했다. 이는 절리 경사각도가 붕락 발생에 영향을 미치고 있음을 나타낸다.
이는 절리 경사각도가 붕락 발생에 영향을 미치고 있음을 나타낸다. 또한 점착력과 마찰각이 각각 O.OIMPa과 22의최소값일 때 31회의 붕락발생이 관찰되었으나, 각각 O.IMPa과 34의 최대값일 경우 붕락 발생은 2회에 그쳤다. 여기서 점착력과 마찰각 역시 붕락 발생에 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다.
41km이다. 각 영역별매개변수 값(Table 4.1)을 이용한 대상 지역의 지보 패턴별 붕락 거동지수(CBI)는 비교적 양호한 암반의 지보패턴인 PD-3의 경우 평균 58.86이며 51.91 ~65.91 의범위로 산출되었으며 이는 Table 2.5의 높은 발생 가능성을 나타낸다. 불량한 암반의 지보 패턴 PD-4와 PD -5의 평균 붕락발생지수는 각각 54.
5의 높은 발생 가능성을 나타낸다. 불량한 암반의 지보 패턴 PD-4와 PD -5의 평균 붕락발생지수는 각각 54.36과 54.08이며 50.13 ~59.37과 50.76~57.89의 범위로 산출되었다. 따라서 붕락 거동지수(CBI)는 40~60 범위의 보통의 발생 가능성''을 보이고 있으며(Table 2.
한편, 균질절리영역(HFD)은 암종, 지질구조대, 절리면 강도와 거칠기가 고려된 영역으로 서 연구지역은 3개의 균질절리영역으로 구분된다. 분류결과 지보패턴이 PD-3 인 경우, 붕락 거동 지수와 파괴확률 모두 양호한 지보패턴(PD-5)보다 각각 4.78과 0.58% 의 증가된 결과를 보이고 있다. 한편 대상부지는 암반 내 발달한 불연속면의 분포특성에 따라 크게 네 부분의 균질절리영역(Homogeneous Fracture Domain, HFD)으로 이루어져 있으며(Fig.
1) 전문가집단의 판단 자료를 바탕으로 매개변수 간의 영향도를 분석한 결과 터널의 폭이 붕락거동에 가장 큰 영향을 주고 있으며, 지진 및 진동은 가장 작은 영향을 주고 있다. 또한 터널의 폭은 매개변수 간의 지배 도가 가장 큰 변수이며, 암질지수가 가장 지배 도가 작은 변수로 나타났다.
주고 있다. 또한 터널의 폭은 매개변수 간의 지배 도가 가장 큰 변수이며, 암질지수가 가장 지배 도가 작은 변수로 나타났다.
2) 공통 가중치( # )와 붕락발생 가중치( # )를 이용하여 최종 가중치( W%)를 계산하였으며 그 결과 절리면 상태(SCR)가 가장 큰 가중치 값(0.197)을 나타냈고, 단축압축강도(UCS)가 가장 작은 가중치 값 (0.069)으로 나타났다.
3) 지보패턴별 붕락거동 지수는 PD-3의 경우 51.91 ~ 65.91 의 범위로 산출되었다. 따라서 붕락발생지수는 "높은 발생 가능성에 해당되었다.
수치해석을 통해 확인한 붕락발생의 유무를 정량적으로 판단하기 위해 통계분석 프로그램인 SPSS를 이용하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였으며, 붕락발생확률에 관한 회귀식을 제안하였다. 회귀식에 의한 파괴확률 역시 양호한 지보패턴(PD-5)이 PD-3보다 0.58% 감소한 수치를 확인할 수 있었다.
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