본 연구에서는 불연속암반의 모사기법인 3차원불연속균열망(Discrete Fracture Network, DFN)모델의 구성 및 해석 코드인 FracMan을 이용하여, DFN모델에서의 불연속면의 밀도(fracture intensity), 불연속면의 방향성(fracture orientation), 불연속면의 크기(fracture size), 불연속면의 모양(fracture shape) 등의 불연속면의 특성인자간의 관계를 분석하고자 하였다. $100m{\times}100m{\times}100m$ 모델영역에서 균열의 선형밀도($P_{10}$)와 불연속면을 구성하는 인자 간의 상관관계 분석을 위해 민감도 분석을 수행하였다. 본 연구 결과, 불연속면의 밀도에 가장 큰 영향을 미치는 인자로는 불연속면의 방향성 인자인 선주향(Trend)과 선경사(Plunge)로 나타났다. 불연속면의 체적밀도($P_{32}$)의 계산을 위해서 불연속면의 선주향이 $10^{\circ}$, $30^{\circ}$, $60^{\circ}$, $90^{\circ}$, $120^{\circ}$, $150^{\circ}$, $180^{\circ}$인 7가지 경우와 선경사가 $5^{\circ}$, $15^{\circ}$, $30^{\circ}$, $45^{\circ}$, $60^{\circ}$, $75^{\circ}$, $85^{\circ}$인 7가지 경우에서의 수직, 수평시추일 경우에 관한 $P_{10}$의 환산인자($C_{13}$)를 도출하였다. 본 연구의 결과가 불연속균열망 모델을 구성하고 이해하는 데 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 불연속암반의 모사기법인 3차원 불연속균열망(Discrete Fracture Network, DFN)모델의 구성 및 해석 코드인 FracMan을 이용하여, DFN모델에서의 불연속면의 밀도(fracture intensity), 불연속면의 방향성(fracture orientation), 불연속면의 크기(fracture size), 불연속면의 모양(fracture shape) 등의 불연속면의 특성인자간의 관계를 분석하고자 하였다. $100m{\times}100m{\times}100m$ 모델영역에서 균열의 선형밀도($P_{10}$)와 불연속면을 구성하는 인자 간의 상관관계 분석을 위해 민감도 분석을 수행하였다. 본 연구 결과, 불연속면의 밀도에 가장 큰 영향을 미치는 인자로는 불연속면의 방향성 인자인 선주향(Trend)과 선경사(Plunge)로 나타났다. 불연속면의 체적밀도($P_{32}$)의 계산을 위해서 불연속면의 선주향이 $10^{\circ}$, $30^{\circ}$, $60^{\circ}$, $90^{\circ}$, $120^{\circ}$, $150^{\circ}$, $180^{\circ}$인 7가지 경우와 선경사가 $5^{\circ}$, $15^{\circ}$, $30^{\circ}$, $45^{\circ}$, $60^{\circ}$, $75^{\circ}$, $85^{\circ}$인 7가지 경우에서의 수직, 수평시추일 경우에 관한 $P_{10}$의 환산인자($C_{13}$)를 도출하였다. 본 연구의 결과가 불연속균열망 모델을 구성하고 이해하는 데 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.
This study analyzes the relationship between parameters of the discontinuity in Discrete Fracture Network model such as fracture intensity, fracture orientation, fracture size, fracture shape etc. In this paper, FracMan code was used to model and analyze 3D DFN. A sensitivity analysis was performed ...
This study analyzes the relationship between parameters of the discontinuity in Discrete Fracture Network model such as fracture intensity, fracture orientation, fracture size, fracture shape etc. In this paper, FracMan code was used to model and analyze 3D DFN. A sensitivity analysis was performed in order to analyze the relationship between linear fracture intensity measure ($P_{10}$) and parameters of the discontinuity in $100m{\times}100m{\times}100m$ model area. As a result the sensitivity analysis showed that key parameters affecting fracture intensity are fracture orientation (Trend / Plunge). Conversion factor($C_{13}$) for $P_{10}$, to calculate volumetric fracture intensity measure ($P_{32}$), is derived in case of vertical well and horizontal well when trend is $10^{\circ}$, $30^{\circ}$, $60^{\circ}$, $90^{\circ}$, $120^{\circ}$, $150^{\circ}$, $180^{\circ}$ (7cases) and plunge is $5^{\circ}$, $15^{\circ}$, $30^{\circ}$, $45^{\circ}$, $60^{\circ}$, $75^{\circ}$, $85^{\circ}$ (7cases). It is expected that this paper can be used effectively for modeling and understanding DFN model.
This study analyzes the relationship between parameters of the discontinuity in Discrete Fracture Network model such as fracture intensity, fracture orientation, fracture size, fracture shape etc. In this paper, FracMan code was used to model and analyze 3D DFN. A sensitivity analysis was performed in order to analyze the relationship between linear fracture intensity measure ($P_{10}$) and parameters of the discontinuity in $100m{\times}100m{\times}100m$ model area. As a result the sensitivity analysis showed that key parameters affecting fracture intensity are fracture orientation (Trend / Plunge). Conversion factor($C_{13}$) for $P_{10}$, to calculate volumetric fracture intensity measure ($P_{32}$), is derived in case of vertical well and horizontal well when trend is $10^{\circ}$, $30^{\circ}$, $60^{\circ}$, $90^{\circ}$, $120^{\circ}$, $150^{\circ}$, $180^{\circ}$ (7cases) and plunge is $5^{\circ}$, $15^{\circ}$, $30^{\circ}$, $45^{\circ}$, $60^{\circ}$, $75^{\circ}$, $85^{\circ}$ (7cases). It is expected that this paper can be used effectively for modeling and understanding DFN model.
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문제 정의
3차원 불연속균열망에서 불연속면의 모양이 불연속면의 밀도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 불연속면의 모양은 4각형(shape 4), 6각형(shape 6), 8각형(shape 8) 그리고 원에 가까운 30각형(shape 30)으로 총 4가지 경우에 대해서 비교하였다.
본 연구에서는 불연속면의 특성인자(불연속면의 방향성, 크기, 모양 등)의 분포특성을 통계적으로 발생시킬 수 있는 FracMan 코드를 이용하여, 불연속암반의 특성을 대표하는 불연속면의 밀도(fracture intensity)에 영향을 미치는 인자를 규명하기 위해 민감도 분석을 실시하였다.
불연속면의 크기가 불연속면의 밀도에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 단층과 같은 매우 큰 불연속면을 제외한다면 실제 암반에서 수십 미터의 크기를 갖는 절리들은 미미할 것으로 판단하였다.
가설 설정
, 1994, Cladouhos and Marrett, 1996)에 적합하다는 연구결과가 보고되었다. 따라서 본 연구에서는 Fig. 5(b)과 같이 불연속면의 크기에 대한 분포를 음지수분포(Negative Exponential Distribution)로 가정하여 3차원 불연속균열망을 구성하였다.
국내에서도 서준우(2009)는 불연속암반 및 저류층 내의 불연속면의 모양을 직사각형의 형태로, 노영환 등(2013)은 불연속면의 모양을 원형으로 생성시켜 3차원 불연속균열망을 해석한 사례가 있다. 본 연구에서는 3차원 불연속균열망에서 불연속면의 모양을 Fig. 5(a)와 같이 원형으로 가정하였다.
실제 암반의 불연속면의 방향성에 관한 대표적인 분포모델로는 Fisher 분포(Fisher, 1953), 균등분포(uniform distribution), Bingham 분포(Einstein & Baecher, 1983) 등이 있다. 본 연구에서는 불연속면의 방향성 분포를 Fisher 분포로 가정하였다. Fisher 분포는 모집단이 하나의 대표 방향을 중심으로 대칭적으로 분포한다.
제안 방법
3차원 불연속균열망에서 불연속면의 밀도와 균열인자 간의 상관관계 및 불연속면의 밀도에 가장 큰 영향을 미치는 인자를 도출하고자 민감도 분석을 실시하였다. FracMan을 통해 생성된 3차원 불연속균열망은 통계적인 방법에 의해서 생성된다.
FracMan에는 선형밀도를 계산할 수 있는 기능이 내장되어 있으나 다수의 지역에서 선형밀도를 구하고, 민감도 분석에 필요한 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서 Fig. 7과 같이 Visual Basic 언어를 이용하여 선형밀도 계산프로그램을 직접 개발하였다.
따라서 입력정수의 크기나 분포를 동일하게 설정하여 모델을 생성한다고 하여도, 각각의 모델들은 동일하지 않다. 그러므로 민감도 분석의 신뢰를 높이고자 동일한 입력값에 대해 3가지 불연속균열망 모델을 생성하였고, 각 모델에 Fig. 9와 같이 z축으로 총 25개의 가상의 수직정을 내려서 각 위치의 선형밀도를 산출하였다. 즉, 민감도분석에 사용되는 데이터는 75개의 수직정에서(3가지 불연속균열망 모델 × 25개의 가상의 수직정) 얻은 선형밀도의 산술평균을 이용하였다.
단층과 같은 매우 큰 불연속면을 제외한다면 실제 암반에서 수십 미터의 크기를 갖는 절리들은 미미할 것으로 판단하였다. 따라서 반지름의 평균이 각각 3 m, 6 m, 10 m, 15 m까지 총 4가지 경우에 대해서 비교를 실시하였고, 불연속면의 크기에 대한 분포는 2.5절에서 이미 언급한 바와 같이 실제 암반에 적합한 음지수분포로 설정하여 분석을 실시하였다.
본 연구에서는 3차원 불연속균열망(3D DFN)에서의 불연속면의 특성인자 간의 상관관계를 분석하고, 불연속면의 밀도(fracture intensity)에 영향을 미치는 인자를 규명하기 위해 민감도 분석을 실시하였다. 또한 수직 및 수평시추일 경우에서, 체적밀도(P32)값을 계산하기 위한 선형밀도(P10)의 환산인자(C13)를 도출하였다. 본 연구에서 얻어진 주요 결과들을 요약하면 다음과 같다.
또한 체적밀도의 값의 변화에 따른 불연속면의 밀도와 방향성과의 상관관계의 동일성 여부를 확인하기 위해, 체적밀도의 크기를 각각 0.5, 1.0, 1.5로 불연속균열망을 구성하였다.
모델의 해석영역은 100 m × 100 m × 100 m의 영역으로 설정하였고, 해석영역에 생성되는 3차원 불연속균열망의 체적밀도(P32)를 0.5, 1.0, 1.5로 변화를 주어 각각을 전수 분석하였다.
본 연구에서는 3차원 불연속균열망(3D DFN)에서의 불연속면의 특성인자 간의 상관관계를 분석하고, 불연속면의 밀도(fracture intensity)에 영향을 미치는 인자를 규명하기 위해 민감도 분석을 실시하였다.
따라서 불연속면의 크기는 불연속면의 밀도에 큰 영향을 미치지 않는다는 것을 확인할 수 있다. 본 연구에서는 3차원 불연속균열망에서 불연속면의 크기에 대한 분포를 음지수분포로, 반지름의 평균을 3 m로 구성하여 민감도 분석을 진행하였다.
본 연구의 절차는 Fig. 6과 같이 FracMan을 통해 3차원 불연속균열망을 생성하고, 생성된 각각의 불연속면들의 좌표(x, y, z), 방향성(선주향/선경사), 크기 등의 불연속면의 특성에 관한 데이터를 직접 코딩하여 만든 프로그램에 불러와서 선형밀도(P10)를 구하게 된다.
3차원 불연속균열망에서 불연속면의 모양이 불연속면의 밀도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 불연속면의 모양은 4각형(shape 4), 6각형(shape 6), 8각형(shape 8) 그리고 원에 가까운 30각형(shape 30)으로 총 4가지 경우에 대해서 비교하였다.
불연속면의 방향성 인자인 선주향은 10°, 30°, 60°, 90°, 120°, 150°, 180°씩 7가지, 선경사는 5°, 15°, 30°, 45°, 60°, 75°, 85°씩 7가지를 택하여 3차원 불연속균열망을 생성한 뒤 불연속면의 밀도에 영향을 미치는 인자를 도출하고, 그 상관관계를 분석하였다(Table 2 참조).
선형밀도의 환산인자를 계산하는 과정은 불연속면의 방향성을 나타내는 선주향을 10°, 30°, 60°, 90°, 120°, 150°, 180° 그리고 선경사를 5°, 15°, 30°, 45°, 60°, 75°, 85°로 일정하게 고정시킨 뒤에 각 경우에서 체적밀도가 0.5, 1.0, 1.5에 해당하는 3차원 불연속균열망을 생성시킨 이후에 각 균열망의 선형밀도를 계산하였다.
FracMan은 불연속암반의 균열망에 대한 자료 분석(Discrete feature data analysis), 지질 모델링(Geologic modeling), 지하수 흐름(Flow) 등 통합적인 분석도구를 제공한다. 실제 현장에서 획득한 균열자료를 바탕으로 통계기법을 활용하여서 실제 암반을 모델링할 수 있도록 한다. FracMan에서는 불연속면의 방향, 크기 등의 불연속면의 특성인자에 관한 다양한 분포모델을 지원하고 있다.
앞서 민감도 분석에 사용된 데이터를 통해 불연속면의 방향성이 특정한 조건일 때의 선형밀도의 환산인자를 도출하였다. 선형밀도의 환산인자를 계산하는 과정은 불연속면의 방향성을 나타내는 선주향을 10°, 30°, 60°, 90°, 120°, 150°, 180° 그리고 선경사를 5°, 15°, 30°, 45°, 60°, 75°, 85°로 일정하게 고정시킨 뒤에 각 경우에서 체적밀도가 0.
이를 통해 불연속면의 특성인자 간의 상관관계를 분석하였고, 1차원 균열자료를 바탕으로 3차원 불연속균열망을 구성하기 위해 필요한 수직 및 수평공에 대한 환산인자(conversion factor)의 범위를 도출하였다.
5에 해당하는 3차원 불연속균열망을 생성시킨 이후에 각 균열망의 선형밀도를 계산하였다. 즉, 체적밀도를 고정시켜 선형밀도를 역으로 구하였고, P32 = C13P10의 상관관계를 이용하여 선형밀도의 환산인자를 계산하였다.
12과 같다. 체적밀도의 변화에 따른 관계의 동일성 여부와 영향을 알아보기 위해서 체적밀도가 0.5, 1.0, 1.5일 때의 결과도 함께 분석하였다.
14와 같다. 체적밀도의 변화에 따른 두 인자 간 관계의 동일성 여부와 영향을 알아보기 위해서 체적밀도가 각각 0.5, 1.0, 1.5일 때의 결과를 함께 분석하였다.
체적밀도가 증가할수록 불연속면의 수가 매우 많아지므로, 선형밀도의 편차가 다소 커지는 경향을 확인할 수 있다. 하지만 그 편차는 미미한 수준이고, 30각형에서 직선적인 증가 양상을 보임에 따라서 본 연구에서는 3차원 불연속균열망에서 불연속면의 모양을 원형의 형태로 설정하여 민감도 분석을 진행하였다.
데이터처리
즉, 민감도분석에 사용되는 데이터는 75개의 수직정에서(3가지 불연속균열망 모델 × 25개의 가상의 수직정) 얻은 선형밀도의 산술평균을 이용하였다.
이론/모형
즉, P10은 조사구역에서 측정된 불연속면의 개수를 조사선 길이로 나눈 값이고, P12은 조사구역에서 측정된 불연속면의 길이의 합에서 조사구역의 넓이로 나눈 값, P32는 조사구역에서 측정된 불연속면의 넓이의 합에서 조사구역의 부피로 나눈 값을 말한다. 본 연구에서는 Fig. 2와 같이 불연속면의 밀도를 표현하는 방법 중에서 가장 널리 쓰이는 표현방식인 P10, P21, P32를 이용하였다.
성능/효과
1. 3차원 불연속균열망에서 불연속면의 밀도에 가장 큰 영향을 미치는 인자로는 불연속면의 방향성임을 확인하였다.
2. 불연속면의 모양을 사각형, 육각형, 팔각형, 원으로 가정했을 때, 각 조건에서의 불연속면의 밀도의 차이는 크지 않았다.
3. 불연속면의 크기가 3 m, 6 m, 10 m, 15 m일 경우에서 불연속면의 크기와 불연속면의 밀도와의 관계를 분석한 결과는, 불연속면의 크기는 불연속면의 밀도에 큰 영향을 끼치지 않는 것으로 확인하였다.
4. 불연속면의 밀도에 가장 큰 영향을 미치는 불연속면의 방향의 값을 일정하게 변화시킨 후에, 불연속면의 선형밀도에 대한 수직 및 수평공의 환산인자를 도출하였다.
5로 불연속균열망을 구성하였다. 그 결과, 모든 체적밀도에서 동일한 경향성이 나타났다.
불연속면의 모양을 사각형, 육각형, 팔각형, 원으로 가정했을 때, 각 조건에서의 불연속면의 밀도의 차이는 크지 않았다. 따라서 불연속면의 모양은 불연속면의 밀도에 큰 영향을 끼치지 않는 것을 확인하였다.
불연속면의 모양과 크기는 불연속면의 밀도에 영향이 미미하다는 것을 확인하였다(3.3절 참조). 따라서 불연속면의 모양은 원형, 불연속면의 크기는 3 m(반지름)로 설정하였다.
선경사와 선형밀도와의 관계는 선주향의 모든 구간(10° ~ 180°)에서 선경사의 각도가 커질수록 선형밀도가 증가하는 경향을 보였다.
선경사와 선형밀도의 관계는 선주향의 각도가 90°일 경우를 제외하고 선주향의 모든 구간에서 선경사의 값이 증가할수록 선형밀도가 감소하는 것을 확인할 수 있다.
3차원 불연속균열망에서 불연속면의 밀도에 가장 큰 영향을 미치는 인자로는 불연속면의 방향성임을 확인하였다. 수직시추 경우에서는 선주향에 대한 영향은 미미하였고, 선경사의 각도가 커질수록 불연속면의 밀도가 증가하는 것을 확인하였다. 수평시추 경우에서의 불연속면의 밀도는 선주향과 선경사에 큰 영향을 받았다.
후속연구
본 연구에서는 수직 및 수평 시추일 경우에서의 불연속면의 특성인자 간의 관계에 대해 알아보았으나, 다양한 시추 각도에 따른 불연속면의 특성인자 간의 관계에 대한 추가 연구가 향후 필요하겠다.
따라서 수직 시추를 통해 얻어진 1차원의 불연속면 자료를 통해 수평공 구간의 불연속면 특성을 추정하는 방법이 요구된다. 본 연구에서 도출된 1차원 불연속면의 밀도에 대한 수직 및 수평공의 환산인자는 수평공 구간의 불연속면 특성을 이해하고, 3차원 암반균열망 모델링 작업을 위한 기초자료로서 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.
본 연구의 결과는 3차원 불연속균열망을 구성하고 이해하는 데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구에서는 수직 및 수평 시추일 경우에서의 불연속면의 특성인자 간의 관계에 대해 알아보았으나, 다양한 시추 각도에 따른 불연속면의 특성인자 간의 관계에 대한 추가 연구가 향후 필요하겠다.
도출된 결과는 불연속면의 크기에 대한 분포가 음지수분포로, 평균크기가 3 m에 대한 환산인자를 나타낸 것이다. 하지만 식 (6)과 3.3.2절에서 살펴본 것처럼 불연속면의 크기는 불연속면의 밀도에 큰 영향을 미치지 않는다는 결과로부터, 본 연구에서 도출된 선형밀도의 환산인자는 다른 불연속면의 크기에도 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 수직 및 수평 시추일 경우에서의 불연속면의 특성인자 간의 관계에 대해 알아보았으나, 다양한 시추 각도에 따른 불연속면의 특성인자 간의 관계에 대한 추가 연구가 향후 필요하겠다. 향후 연구로는 FLAC3D코드를 이용하여 3차원 불연속균열망을 기반으로 불연속암반의 수리-역학적 연동해석을 실시할 예정이다.
불연속면의 밀도에 가장 큰 영향을 미치는 불연속면의 방향의 값을 일정하게 변화시킨 후에, 불연속면의 선형밀도에 대한 수직 및 수평공의 환산인자를 도출하였다. 환산인자를 활용하여 1차원의 노두자료로부터 계산된 선형밀도로부터 체적밀도를 예측하는 데 활용할 수 있으며, 또한 수평공 구간의 불연속면 특성을 이해하고, 모사하는 작업을 위한 기초자료로서 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
지하공간은 어떤 활용 형태와 범위로 다양해지고 있나?
현재 국내에서는 제한된 국토를 효율적으로 활용하기 위해 지하공간의 개발이 활발히 추진되고 있다. 터널, 지하철, 지하주차장 등과 같은 기존의 지하공간 개발에서부터 석유 및 LPG 지하비축기지, 식품저장고, 방사성 폐기물 처분장 등으로 지하공간의 활용 형태와 범위는 더욱 다양화되고 있는 추세이다. 안전한 지하공간 개발을 위해서는 암반의 특성에 대한 면밀한 조사와 이해가 요구된다.
안전한 지하공간 개발을 위해서는 무엇이 요구되는가?
터널, 지하철, 지하주차장 등과 같은 기존의 지하공간 개발에서부터 석유 및 LPG 지하비축기지, 식품저장고, 방사성 폐기물 처분장 등으로 지하공간의 활용 형태와 범위는 더욱 다양화되고 있는 추세이다. 안전한 지하공간 개발을 위해서는 암반의 특성에 대한 면밀한 조사와 이해가 요구된다.
정확한 불연속면의 3차원의 분포를 얻기 위하여 어떤 연구들이 지속적으로 이루어지는가?
하지만 노두조사 또는 시추공 자료로부터 측정되는 1, 2차원 균열자료를 통해서 암반 내 불연속면의 3차원의 분포를 정확하게 모사하는 작업은 매우 어려운 일이다. 보다 정확한 3차원 불연속면의 분포를 얻기 위해 현장 지질조사를 통해 획득된 불연속면의 특성 데이터를 바탕으로 다양한 통계적 확률분포를 이용한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다(Priest, 1993).
참고문헌 (29)
Alexander, T., Baihly, J., Boyer, C., Waters, G., Clark, B., Jochen, V., Calvez, J. L., Lewis, R., Miller, C. K., Thaeler, J., and Toelle, B. E., 2011, Shale Gas Revolution, Oilfield Review, No.3, pp. 40-55.
Baecher, G. B., Lanney, N. A., and Einstein, H. H., 1977, statistical description of rock properties and sampling. Proceedings, the 18th US Symposium on Rock Mechanics (USRMS), pp. 5C1_1-5C1_8.
Cladouhos, T. T., and Marrett, R., 1996, Are fault growth and linkage models consistent with power-law distributions of fault length?, J. struct. Geol. 18, pp. 281-293.
Cottrell, M. G., "Keynote Presentation: Managing The Environmental Risk and Financial Gain Associated with Shale Gas Hydraulic Fracturing using a Discrete Fracture Network Approach", IWA World Congress on Water, Climate and Energy, presentation Dublin Ireland, May 2012.
Dershowitz, William S., Ambrose, R., Lim, D. H., and Cottrell, M. G., 2011, Hydraulic Fracture and Natural Fracture Simulation for Improved Shale Gas Development, American Association of Petroleum Geologists (AAPG) Annual Conference and Exhibition, Houston, United States.
Dershowitz, William S., and Herda, H. H., 1992, Interpretation of fracture spacing and intensity, Rock mechanics, pp. 757-766.
Einstein, H. H., and Baecher, G. B., 1983, Probabilistic and statistical methods in engineering geology, specific methods and examples, part I:exploration. In: Rock Mechanics and Rock Engineering, Vol. 16, pp. 39-72.
Fisher, R., 1953, Dispersion on a sphere, Proceedings of the Royal Society of London A:Mathematical, Physical and Engineering Sciences, Vol. 217, No. 1130.
Fox, A., La Pointe, P., Hermanson, J., and Ohman, J., 2007, Statistical geological discrete fracture network model. Forsmark modeling stage 2.2. Report R-07-46, Swedish Nuclear Fuel and Waste Management Company (SKB), Stockholm, Sweden.
Hatton, C. G., Main, I. G., and Meredith, P. G., 1994, Non-universal scaling of fracture length and opening displacement. Nature 356, pp. 160-162.
Jing, L. and Stephansson, O., 2007, Fundamentals of Discrete Element Methods for Rock Engineering: Theory and Applications, Elsevier, pp. 158.
Kim, D. H., 2013, A Study on the Hydrogeological Modelling of the Rockmass of a Limestone Mine, M.S. Dissertation, Kangwon National University.
Kulatilake, P. H. S. W., Wathugala, D. N., and Stephansson, O., 1993, Stochastic three dimensional joint size, intensity and system modelling and a validation to an area in stripa Mine, sweden. Soils Found. 33, pp. 55-70.
Kwon, S. K., Lee, C. S., Yoon, C. H., Jeon, S. W., and Cho, W. J., 2011, Borehole Heater Test at KAERI Underground Research Tunnel, Tunnel and underground space, Vol. 21, No. 3, pp. 225-234.
Lee, Y. H., Shin, H. J., Kim, K, I., and Sim, T. M., 1999, Characterization of Fracture System for Comprehensive Safety Evaluation of Radioactive Waste Disposal Site in Subsurface Rockmass, Journal of the Korean Society of Groundwater Environment, Vol.6, No.3, pp. 111-119.
Lim, D. H., Kim, J. Y., and Park, J. W., 2011, Multiple-Silo Performance Assessment Model for the Wolsong LILW Disposal Facility in Korea - PHASE I: Model development, J. of the Korean Radioactive Waste Society, 9 (2).
Long, J. C. S., Karasaki, K., Davey, A., Peterson, J., Landsfeld, M., Kemeny, J., and Martel, S., 1991, "An Inverse Approach to the Construction of Fracture Hydrology Models Conditioned by Geophysical Data: An Example from the Validation Exercises at Stripa Mine." International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences & Geomechanics Abstracts, Vol. 28, No. 2, pp. 121-142.
Long, J. C. S., Remer, J. S., Wilson, C. R., and Witherspoon, P. A., 1982, Porous media equivalents for networks of discontinuous fractures, Water Resource Research, 18.3, pp. 645-658.
Min, K. B., and O. Stephansson, 2011, The DFN-DEM Approach Applied to investigate the Effects of Stress on Mechanical and Hydraulic Rock Mass Properties at Forsmark, Sweden, Tunnel and underground space, Vol. 21, No. 2, pp. 117-127.
Nelson, R. A., 2001, Geologic Analysis of Naturally Fractured Reservoirs, 2nd Ed., Gulf Professional Publishing, Boston, USA.
Noh, Y. H., Choi, Y. S., Um, J. G., and Hwang, S. Y., 2013, Development of the 3-D Fracture Network Analysis and Visualization Software Modules, Tunnel and underground space, Vol. 23, No. 4, pp. 261-270.
Park, C. K., Lee, J. K., Baik, M. H., Lee, Y. M., Ko, N. Y., and Jeong, J. T., 2012, Production and Application of Domestic Input Data for Safety Assessment of Disposal, Journal of the Korean Radioactive Waste Society, Vol. 10, No. 3, pp. 161-170.
Park, J. S., Ryu, D. W., Ryu, C. H., and Lee, C. I., 2007, Groundwater Flow Analysis around Hydraulic Excavation Damaged Zone, Tunnel and underground space, Vol. 17, No. 2, pp. 109-118.
Priest, S. D., 1993, Discontinuity Analysis for Rock Engineering, Chapman & Hall, London.
Priest, S. D., and Hudson, J. A., 1981, Estimation of discontinuity spacing and trace length using scanline surveys. Int.J. Rock Mech. Min. Sci. Geomech. Abstr. pp. 183-197.
Rogers, S, Elmo, D., Webb, G., and Catalan, A., 2015, Volumetric Fracture Intensity Measurement for Improved Rock Mass Characterisation and Fragmentation Assessment in Block Caving Operations, Rock Mechanics and Rock Engineering, Vol.48, Issue 2, pp. 633-649.
Seo, J. W., 2009, Development of 3D DFN model with Rectangular fracture type, The Korean Society of Mineral and Energy Resources Engineers, Vol.46, No.3, pp. 279-288.
Wang, X., 2005, Stereological interpretation of rock fracture traces on borehole walls and other cylindrical surfaces, Ph.D Dissertation, Virginia Polytechnic Institute and State University.
Warren, J. E., and Root, P. J., 1963, The behavior of naturally fractured reservoirs, Society of Petroleum Engineers journal, 3.03, pp. 245-255.
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