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RMR 변수의 $x-R_s$ 관리도 분석을 통한 굴착면 전방 단층대 예측 기법
New approach on prediction of fault zone ahead of tunnel face by using $x-R_s$ control chart for RMR parameters 원문보기

터널기술 : 한국터널공학회논문집, v.12 no.6, 2010년, pp.463 - 473  

임성빈 (한국건설기술연구원 지반연구실) ,  김광염 (한국건설기술연구원 지반연구실) ,  김창용 (한국건설기술연구원 지반연구실) ,  서용석 (충북대학교 지구환경과학과)

초록
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통계 관리도 기법을 활용한 터널 굴착면 전방 단층대 예측 기법을 제시하고 적용성을 검토하였다. 5개의 RMR 변수와 기초 RMR에 대한 $x-R_s$ 관리도를 작성하여 단층대로 접근함에 따른 각 변수의 변화 분석을 통해 이상 구간을 통계적인 기준에 의해 판정하였으며, 이러한 이상 구간을 단층대 구간으로 간주하였다. 관리도 평가 기법을 터널 시공현장에 적용한 결과, 선진수평시추 및 막장 관찰을 통해 확인된 3 개소의 단층대 구간은 관리도 판정에 의해 단층대가 출현하는 시점보다 각각 1~3 굴착면 이전에 인지되었으며, 거리로 환산하면 2.2 m, 5.0 m, 6.0 m 이전에 해당된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

A new approach for prediction of a fault zone ahead of tunnel face by using statistical control charts is suggested and applied to the construction site. $x-R_s$ control charts of RMR parameters were investigated as approaching and passing through fault zone. The abnormal signal from the ...

주제어

#통계 관리도 기법   #$x-R_s$관리도   #단층대   #RMR 분류  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 연구에서는 일상적으로 수행되는 RMR 평가 결과를 활용히 굴착면 전방의 단층대를 예측할 수 있는 새로운 방안을 제시하고 그 활용 가능성을 평가하였다 RMR 정보는 매 굴착면마다 획득되기 때문에 계측에 의한 변위정보 보다는 더 연속적인 데이터로 평가할 수 있다. 이러한 특성을 이용하여 단층대로 접근하면서 나타나는 연속적인 RMR 정보의 이상변화를 감지하여 단층대의 존재를 사전에 예측하기 위하여, RMR 인자별 배점 변화를 통계적인 의미를 가지는 연속형 데이터로 간주하여 분석하였다.
  • 계수이다. 본 논문에서는 Rs 관리도 상에서 측정값의 범위가 허용범위를 초과하는 변화를 탐지하는 것이 목적이기 때문에 관리 하한선은 생각하지 않게 되며 만약 관리 하한선을 설정하더라도 그 값은 0이 된다.
  • 본 연구에서는 계측정보에 비해 연속적인 데이터를 획득할 수 있는 RMR 정보를 활용한 단층대 예측 기법을 제시하였다. 굴착이 완료된 터널을 대상으로 단층대로 근접흐?견서 나타나는 RMR 인자와 기초 RMR(RMRb) 의 이상변화를 감지하기 위하여 각 인자의 배점 변화를 연속형 데이터로 간주하여 x-Rs 관리도를 작성하였으며, 통계학적 기준에 의해 이상구간을 평가하였다.
  • 본 연구에서는 굴착이 완료된 총 116 m 연장의 대상 터널 50개소 굴착면의 RMR 평가결과 즉, 일축압축강도 (Ri), 암질지수(RQD, R2), 불연속면 간격(Ra), 불연속면 상태(R0, 지하수 상태(Rs), 그리고 기초 RMR(RMRb)의 배점 변화 양상으로부터 터널의 이상상태를 판단하기 위해 x-Rs 관리도를 작성하였다 시공 중 선진시추 및 face mapping 결과 확인된 3개소의 단층대와 관리도 판정에 의한 이상구간을 비교함으로써, RMR 관리도 평가에 의한 단층대 예측 가능성을 평가하였다..
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참고문헌 (16)

  1. 권오일, 백용, 서용석 (2008), "통계관리도 이론을 적용한 사면 계측데이터 분석시스템 개발", 대한지질공학회 학술발표회, pp. 137-143. 

  2. 김광염, 김창용, 이정인 (2007), "계측단면중심 벡터를 이용한 터널 막장전방 단층대 예측", 한국지반공학회지, 제23권, 제6호, pp. 137-143. 

  3. 김창용, 홍성완, 김광염, 백승한 (2004), "터널 내공 변위 거동 분석에 관한 연구", 터널기술, 한국터널공학회논문집, 제6권, 제3호, pp. 183-197. 

    원문보기 상세보기

  4. 이찬우 (1997), "막장전방 근거리 지반특성 예측을 위한 신계측 평가기술", 대한토목학회지, 제45권, pp. 46-52. 

  5. 임성빈, 김성권, 서용석, 박시현 (2007), "관리도 기법을 이용한 터널 변위수렴 특성에 관한 연구", 대한지질공학회지, 제17권, pp. 197-204. 

  6. 임성빈, 서용석 (2009), "관리도를 이용한 터널 시공현장 계측변위 분석 기법을 개발", 대한지질공학회지, 제19권, 제3호, pp. 261-268. 

  7. Breyfogle, F. W. III (2003), Implementing Six Sigma, New Jersey, John Wiley & Sons. 

  8. D'Agostino, R. B. and Stephens, M. A. (1986), Goodness-of-Fit Techniques, Marcel Dekker. 

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  10. Lilliefore, H. W. (1967), "On the Kolmogorov-Smirnov test for normality with mean and variance unknown", Journal of the American Statistical Association, Vol. 62, pp. 399-402. 

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  11. Lucas, J. M. and Saccucci, M. S. (1990), "Exponentially weighted moving average control schemes: Properties and Enhancements", Technometrics, Vol. 32, pp. 1-12. 

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  13. Ryan, Jr. T. A. and Joiner, B. L. (1976), Normal probability plots and tests for normality, Technical Report, Statistics Department, The Pennsylvania State University. (Available from Minitab Inc.) 

  14. Schubert, W. and Steindorfer, A. (1996), "Selective displacement monitoring tunnel eacavation", Felsbau, Vol. 14, pp. 93-97. 

  15. Schubert, W. and Vavrovsky, G.M. (1994), "Interpretation of monitoring result", World Tunnelling. pp. 351-356. 

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