[논문]쉴드 TBM 현장 굴진데이터를 이용한 굴착속도 예측모델 개발

나유성; 김명인; 김범주

doi:10.9711/ktaj.2019.21.4.519

쉴드 TBM 현장 굴진데이터를 이용한 굴착속도 예측모델 개발
Development of penetration rate prediction model using shield TBM excavation data 원문보기

Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association = 한국터널지하공간학회논문집, v.21 no.4, 2019년, pp.519 - 534

나유성 (동국대학교 건설환경공학과) , 김명인 (동국대학교 건설환경공학과) , 김범주 (동국대학교 건설환경공학과)

초록
AI-Helper

최근 국내 터널공사에서 낙반사고의 위험성이 낮고 진동과 소음이 적은 쉴드 TBM을 이용한 기계화 터널공법이 많이 적용되는 추세이며, 이러한 쉴드 TBM으로 터널 굴착 시 적절한 굴착속도를 설계하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 ${\bigcirc}{\bigcirc}{\sim}{\bigcirc}{\bigcirc}$ 고속철도 쉴드 TBM 공사구간에 대하여 지반조사 결과와 TBM 굴진데이터를 분석하고 이를 기존 연구자들에 의해 제안된 경험적 굴착속도 예측방법에 적용하였다. 또한, 현장 굴진데이터 중 커터 당 추력과 지반 일축압축강도와의 상관관계를 분석하고 이를 통해 TBM 터널 설계 시 커터 당 추력과 일축압축강도를 변수로 굴착속도를 예측할 수 있는 간편 모델을 도출하였다. 기존 해외의 여러 굴착속도 예측 모델들을 해당 TBM 현장에 적용한 결과 예측치와 측정된 굴착속도는 약 50~500%의 비교적 큰 오차를 보인 반면, 본 연구에서 도출된 굴착속도 예측모델은 평균 약 15%의 오차율을 나타내어 추후 유사한 지반조건을 가진 쉴드 TBM 현장에 대해서 적용성이 높을 수 있을 것으로 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Mechanized tunneling methods, including shield TBM, have been increasingly used for tunnel construction because of their relatively low vibration and noise levels as well as low risk of rock-falling accidents. In the excavation using the shield TBM, it is important to design penetration rate appropriately. In present study, both subsurface investigation data and shield TBM excavation data, produced for and during ${\bigcirc}{\bigcirc}{\sim}{\bigcirc}{\bigcirc}$ high-speed railway construction, were analyzed and used to compare with shield TBM penetration rates calculated using existing penetrating rate prediction models proposed by several foreign researchers. The correlation between thrust force per disk cutter and uniaxial compressive strength was also examined and, based on the correlation analysis, a simple prediction model for penetration rate was derived. The prediction results using the existing prediction models showed approximately error rates of 50~500%, whereas the results from the simple model proposed from this study showed an error rate of 15% in average. It may be said, therefore, that the proposed model has higher applicability for shield TBM construction in similar ground conditions.

주제어

표/그림 (14)

그림 Fig. 1. Chart of NTNU model factor (example)
그림 Fig. 2. Structure of shield TBM
그림 Fig. 3. Configuration of shield TBM cutter head
표 Table 1. Major specifications of shield TBM
그림 Fig. 4. Ground conditions and boring locations (○○~○○ high-speed railroad ground survey report)
그림 Fig. 5. Thrust depending on excavation distance
그림 Fig. 6. Torque depending on excavation distance
그림 Fig. 7. RPM depending on excavation distance
그림 Fig. 8. Penetration rate depending on excavation distance
그림 Fig. 9. Penetration rate depending on thrust and torque
그림 Fig. 10. Prediction of penetration rate (only uniaxial compressive strength & thrust)
그림 Fig. 11. Prediction of penetration rate
그림 Fig. 12. Results of regression
그림 Fig. 13. Prediction of penetration rate (using proposed equation)

AI 본문요약
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문제 정의

이는 기존 예측 모델들이 국외 지반조건에서의 TBM 실적을 통해 도출된 경험식인 영향이 큰 것으로 판단되기 때문에 국내 설계 여건을 고려하여 간편하게 국내 지반조건을 고려 할 수 있도록 해당 현장의 일축압축강도를 이용하여 굴착속도 예측 모델을 개발하고자 하였다.
본 연구에서는 쉴드 TBM 굴착속도 예측시 기존의 연구자들에 의해 제안된 굴착속도 예측 방법보다 적용하기 쉽고 국내지반에 적용 시 정확도가 높은 굴착속도 예측 모델을 개발하고자 하였다.

제안 방법

또한 현장 굴착속도 결과와 일축압축강도, 추력의 상관관계를 분석하고 이를 통해 TBM 터널 설계 시 쉽게 고려할 수 있는 경험적 굴착속도 예측 모델을 제시하였다.
또한, 현장 굴진데이터 중 커터 당 추력과 일축압축강도의 상관관계를 분석하고 이를 통해 TBM 터널 설계 시 커터 당 추력과 일축압축강도를 변수로 굴착속도를 예측할 수 있는 모델을 제시하였다.
본 연구에서 회전속도(RPM)의 경우 3.3절에서 1~2.5 범위에서 비교적 일정하게 운전되는 것을 확인하였기 때문에 TBM 굴진데이터 중 총추력과 토크에 대하여 굴착속도와의 상관관계를 분석하였고 Fig.
이를 위해, ○○~○○ 고속철도 TBM 공사 구간에 대하여 지반 조사 결과와 총추력, 커터 추력, 토크, RPM, 굴착속도 등 쉴드 TBM 현장 굴진 데이터를 분석하고 이를 기존의 예측방법인 일축압축강도와 추력을 사용하는 굴착속도 예측방법과 일축압축강도, 추력, 추가적인 암반의 특성과 장비 특성을 반영한 굴착속도 예측방법에 적용하였다.
이외에도 메인 베어링 최대 허용압을 5.5 bar로 설계하여 고수압에 대응토록 함과 동시에 송니관 및 배니관 직경은 모두 350 mm로 제작하여 원활한 이수공급 및 배토가 되도록 제작하였다.
필요한 실험으로는 모형 천공시험(Siever’s J-value test)과 취성도 시험(Brittleness test)을 수행하여 하며 DRI (Drilling Rate Index), 암반의 절리간격, 암반의 공극률, 디스크 커터 당 평균 추력, 커터직경, 커터간격 등을 고려하여 굴착속도를 예측한다.
12와 같이 현장 굴진데이터 중 커터 당 추력과 암반의 일축압축강도에 대하여 관입속도(mm/rev) 결과와의 회귀분석을 수행하였고 이때, 커터당 추력과 암반의 일축압축강도 이 두 가지 변수에 대하여 최대R2 값을 갖는 회귀식을 도출하는 과정을 수행하였다.
커터 당 추력과 암반의 일축압축강도로 추정된 굴착속도 예측식을 바탕으로 Fig. 13과 같이 해당 현장에 적용하여 굴착속도를 예측하였고 그 결과를 현장에서 측정된 굴착속도와 비교하였다. 4장에서 오차가 가장 큰 Graham(1976) 모델을 제외하고 기존 연구자들에 의해 제안된 굴착속도 예측 모델로 산정된 굴착속도는 현장에서 측정된 굴착속도와의 오차가 평균 약 50~100% 범위인 것에 반하여, 제안된 굴착속도 예측식을 이용하여 산정한 굴착속도는 현장에서 측정된 굴착속도와의 오차가 평균 약 15% 인 것으로 나타나 상대적으로 예측정확도가 높은 것으로 나타났다.
4와 같이 쉴드 TBM구간에 대해서 시추조사 10공(NTB-8~NTB-15)을 수행하였으며, 전기 비저항 탐사를 수행하여 지층상태를 확인하였다.
본 연구에서는 ○○~○○ 고속철도 TBM 공사구간에 대하여 지반조사 결과와 쉴드 TBM 현장 굴진데이터를 분석하고 이를 기존 연구자들에 의해 제안된 경험적 굴착속도 예측방법에 적용하였다.
실제 현장에서 측정된 굴착속도와 기존의 연구자들에 의해 제안된 예측모델을 통해 산정된 굴착속도를 비교하기 위해 시추조사 지점을 중심으로 지반조건을 세분화하여 굴착속도 예측을 수행하였으며, 그 결과를 식 (6)과 같은 오차율 산정식을 이용하여 상대적인 차이를 비교하였다.
이수식 쉴드 TBM 블랙박스에 기록되는 기계데이터들 중 굴착속도에 영향을 미치는 인자를 파악하고 굴착속도 예측의 정확도를 개선할 수 있는 방안을 모색하고자 굴진특성 인자들을 비교 분석하였다.
현장 굴진자료 분석에 사용한 데이터는 굴착길이 100 m 지점부터 600 m 지점까지의 이수식 쉴드 TBM 장비로 굴착을 진행한 기계데이터를 사용하였고 이때의 총 추력, 커터 추력, 토크, RPM, 굴착속도 등을 이용하여 굴착성능에 대한 분석을 수행하였다.

대상 데이터

본 연구의 적용대상 현장은 ○○~○○ 고속철도 00-0공구로 남대천 하부를 통과하는 현장이며 터널의 총 연장은 3,930 m이고 이중 쉴드 TBM 구간은 1,160 m이다.

성능/효과

(a)와 같이 총추력과 굴착속도의 관계는 토크에 비해 유의미한 상관성(R2 =0.22)을 보이는 것으로 나타났고 추력이 증가하면 굴착속도는 감소하는 것으로 나타났으며, 이는 추력이 클수록 암반강도가 크기 때문에 굴착속도가 감소하는 것으로 판단된다.
1. 현장 굴진데이터 분석 결과 총 추력은 평균 25,788±10,598kN으로 약 40%의 변동성을 보였고, 토크의 경우는 평균 2,250±1,750kN.m으로 약 78%의 변동성이 측정되었으며 굴착속도는 평균 19±13mm/min범위로 약 68%의 변동성을 보이는 것으로 나타났다.
2. 기존 연구자들에 의해 제안된 굴착속도 예측 모델을 이용한 굴착속도 예측 결과 일축압축강도를 사용한 Graham 모델은 현장에서 측정된 굴착속도와 비교하였을 때, 평균 약 500%의 오차율을 보였고, Tarkoy 모델의 경우 평균 약 50%의 오차율, Hughes 모델은 평균 약 80%의 오차율, 건설표준품셈식의 경우 평균 약 100%의 오차율을 보이는 것으로 나타났다.
4장에서 오차가 가장 큰 Graham(1976) 모델을 제외하고 기존 연구자들에 의해 제안된 굴착속도 예측 모델로 산정된 굴착속도는 현장에서 측정된 굴착속도와의 오차가 평균 약 50~100% 범위인 것에 반하여, 제안된 굴착속도 예측식을 이용하여 산정한 굴착속도는 현장에서 측정된 굴착속도와의 오차가 평균 약 15% 인 것으로 나타나 상대적으로 예측정확도가 높은 것으로 나타났다.

후속연구

또한 현장데이터와 모델 예측값의 비교 결과가 매우 넓은 영역에 분포하는 것을 확인할 수 있으며 따라서 정확한 암반의 특성과 장비 특성 데이터를 사용해야 할 것으로 판단된다.
3. 따라서 국내 설계 여건과 지반 조건을 고려할 수 있도록 해당 현장 굴진데이터를 이용하여 디스크 커터 당 추력과 암반의 일축압축강도만을 변수로 굴착속도를 예측할 수 있는 굴착속도 예측모델을 도출하였으며, 이를 통한 예측치와 측정된 굴착속도간의 오차율은 평균 15%로 나타나 향후 유사한 지반조건을 가진 현장에서 이수식 쉴드 TBM 굴착속도 설계 시 적용성이 높을 수 있을 것으로 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	쉴드 TBM 터널공법은 무엇인가	하지만, NATM 공법은 사고의 위험성이 매우 크고 작업환경이 열악하며 발파 소음, 진동에 대한 민원발생 등의 문제점이 있어 최근에는 쉴드 TBM을 이용한 기계화 터널공법이 적용되는 추세이다. 쉴드 TBM 터널공법은 디스크 커터의 회전력으로 지반을 굴착하고 세그먼트 라이닝을 설치하여 터널을 시공하는 방법으로 NATM 공법에 비하여 낙반사고의 위험성이 적으며 발파진동 및 소음이 적은 장점이 있다. 그러나 쉴드 TBM 터널 시공 시 장비가 투입되어 터널 굴착이 시작되면 장비의 교체나 개조 등 변경이 거의 불가능하기 때문에 설계단계에서 지반조건, 시공기간, 장비조건, 공사비 등에 영향을 미치는 쉴드 TBM 기계의 절적한 굴착속도를 설계하는 것이 무엇보다도 중요하게 된다.
	NATM 공법의 단점은?	우리나라는 국토면적이 협소하고 산지가 많은 지형적 영향으로 도로와 철도 등 사회기반시설 확충 시 터널의 건설이 많이 사용되며 국내에서 건설되는 대부분의 터널은 경제적 측면에서 경쟁력이 큰 NATM 공법이 적용되었다. 하지만, NATM 공법은 사고의 위험성이 매우 크고 작업환경이 열악하며 발파 소음, 진동에 대한 민원발생 등의 문제점이 있어 최근에는 쉴드 TBM을 이용한 기계화 터널공법이 적용되는 추세이다. 쉴드 TBM 터널공법은 디스크 커터의 회전력으로 지반을 굴착하고 세그먼트 라이닝을 설치하여 터널을 시공하는 방법으로 NATM 공법에 비하여 낙반사고의 위험성이 적으며 발파진동 및 소음이 적은 장점이 있다.
	쉴드 TBM 터널공법의 유의점은?	쉴드 TBM 터널공법은 디스크 커터의 회전력으로 지반을 굴착하고 세그먼트 라이닝을 설치하여 터널을 시공하는 방법으로 NATM 공법에 비하여 낙반사고의 위험성이 적으며 발파진동 및 소음이 적은 장점이 있다. 그러나 쉴드 TBM 터널 시공 시 장비가 투입되어 터널 굴착이 시작되면 장비의 교체나 개조 등 변경이 거의 불가능하기 때문에 설계단계에서 지반조건, 시공기간, 장비조건, 공사비 등에 영향을 미치는 쉴드 TBM 기계의 절적한 굴착속도를 설계하는 것이 무엇보다도 중요하게 된다.

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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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