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문제 정의
- 두 현장 모두 월 250 m 내외의 굴진실적을 보이고 있어 큰 문제없이 쉴드TBM 굴진이 원활히 수행되었다. 굴진 진행에 따라 TBM 굴진자료들이 다소 변화를 보이지만, 본 연구에서는 주요 굴진정보들의 평균값을 각각 도출하여 이를 모델 예측결과와 비교하고자 하였다. 이와 같이 각 현장별로 얻어진 쉴드TBM의 순관입속도, 추력 및 토크의 평균값들을 정리하면 다음의 표 13과 같다.
- 그러나 커터헤드의 회전속도는 TBM의 토크와 함께 TBM의 동력을 산정하는데 활용되며, 그 자체로도 TBM의 핵심 사양이며 TBM의 굴진율을 좌우하는 주요 조건이다. 따라서 본 연구에서는 3개 현장의 871개의 굴진자료로부터 커터헤드 회전속도를 예측하기 위한 통계 모델을 도출하고자 하였다.
- 따라서 본 연구에서는 3개 현장의 다양한 암반 조건에서 측정된 871개 TBM 굴진자료로부터 TBM 설계항목들을 변환하고 이를 장수호 등(2007)이 제시한 국내 8개 암석의 선형절삭시험(linear cutting test) 결과와 함께 다변량 회귀분석(multi-variate regression analysis)을 실시하여, 다양한 암석 특성과 절삭 조건을 고려한 TBM 최적 설계용 모델을 도출하고자 하였다. 특히, 장수호 등(2007) 의 연구결과, NTNU모델에서 활용되는 DRI(Drilling Rate Index)와 같은 암석의 특성지표들이 TBM의 굴진성능과 밀접한 관계가 있는 것으로 나타나 본 연구에서도 NTNU모델의 특성지표들을 함께 고려하였다.
- 본 연구에서는 3.2절에서 설명한 방법으로 변환된 3개 터널 현장의 871개 굴진자료와 장수호 등(2007)의 연구에서 활용된 51개의 암석 선형절삭시험 결과로 구성된 총 922개의 자료를 활용하여, 굴착대상 조건에 따른 디스크커터의 평균 작용력, 커터헤드 1회전당 디스크커터의 평균 관입깊이 및 디스크커터의 평균 간격을 예측하기 위한 모델식들을 제시하고자 하였다.
- 본 연구에서는 굴진 중에 각 현장에서 대표적인 암석 시료들을 채취한 후, 앞서 도출된 회귀식들의 활용에 필요한 암석 특성들을 평가하였다. 일반적인 암석의 역학적 특성 이외에도 회귀식들에서 중요 입력자료로 활용되는 DRI와 CLI 등과 같은 NTNU시험들을 함께 수행하였다.
- 본 연구에서는 실제 TBM 현장에서 수집된 871개의 굴진자료와 51개의 암석 선형절삭시험 자료의 통계분석을 통해, 암반대응형 TBM의 핵심 사양 설계와 굴진성능 예측을 위한 설계모델을 도출하고 그 적용성을 검토하였다. 이상의 연구로부터 도출된 주요 결과들을 정리하면 다음과 같다.
- 일반적인 2차원 회귀분석에 의해서는 다양한 입력변수를 고려한 통계 모델 도출이 불가능하기 때문에, 본 연구에서는 표 6과 같이 각 변수들의 상대적인 중요도를 파악할 수 있는 Spearman 상관행렬을 구하여 각 변수들 사이의 상관관계를 분석하고자 하였다. 여기서 Spearman 상관행렬의 각 숫자는 서로 대응되는 2개 변수들 사이의 상관정도를 의미한다.
- 최종적으로 이상과 같은 통계분석을 통해 도출된 설계모델들을 쉴드TBM으로 시공 중인 2개의 소구경 쉴드터널 현장에 적용하고 기존 모델들에 의한 예측결과들과 비교하여, 본 연구에서 도출된 모델들의 적용성을 평가하고자 하였다.
- 표 7과 같이 도출된 상위 5개 영향인자(입력변수)들을 활용하여 각 출력변수에 대한 최적의 예측식을 도출하기 위하여 다변량 회귀분석을 실시하였다. 회귀식에 고려되는 변수들의 개수가 증가할수록 상관계수가 증가하는 것이 일반적이나, 너무 많은 변수들을 고려하게 되면 회귀식의 적용성과 활용성이 떨어질 수 있기 때문에 상위 5개 영향인자들을 고려하여 회귀식들을 도출하고자 하였다.
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