[논문]여굴저항도를 이용한 터널 발파 여굴 관리 시스템

장형두

doi:10.7474/tus.2020.30.1.063

여굴저항도를 이용한 터널 발파 여굴 관리 시스템
Tunnel Overbreak Management System Using Overbreak Resistance Factor 원문보기

터널과 지하공간: 한국암반공학회지 = Tunnel and underground space, v.30 no.1, 2020년, pp.63 - 75

장형두 (서호주광산대학, 커틴대학교)

초록
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터널 발파의 최외곽에서 발생할 수 있는 과대 여굴은 작업자 및 장비의 안전에 저해되며 숏크리트 등 지보량의 증가로 공사 비용이 증가시키는 주요 원인이다. 이러한 여굴은 화약 에너지와 암반의 특성 간의 복잡한 발생 메커니즘으로 인해 완벽한 제어가 매우 어렵다. 본 연구는 여굴 발생의 중요한 원인인 암반의 공학적 특성 중 무지보 막장 상태, 단축압축강도, 풍화도 및 불연속면의 특성(빈도, 상태 및 불연속면과 최외곽선과의 각도) 등과 발생한 여굴의 깊이와의 관계를 feed-forward 인공신경망을 통해 분석하였다. 이를 통해 통해 얻어진 각 인자의 가중치를 기초로 여굴저항도(Overbreak Resistance Factor: ORF)를 개발하였다. 더불어 여굴저항도를 이용한 터널 발파 여굴 관리 시스템을 제안한다.

Abstract ▼ AI-Helper

When tunnel is excavated via drilling and blasting, the excessive overbreak is the primary cause of personal or equipment safety hazards and increasing the cost of the tunnel operation owing to additional ground supports such as shotcrete. The practical management of overbreak is extremely difficult due to the complex causative mechanism of it. The study examines the relationship between rock mass characteristics (unsupported face condition, uniaxial compressive strength, face weathering and alteration, discontinuities- frequency, condition and angle between discontinuities and tunnel contour) and the depth of overbreak through using feed-forward artificial neuron networks. Then, Overbreak Resistance Factor (ORF) has been developed based on the weights of rock mass parameters to the overbreak phenomenon. Also, a new concept of tunnel overbreak management system using ORF has been suggested.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. Various over and under-break phenomenon at a tunnel operation in Gumi, Korea
그림 Fig. 2. Concept of Overbreak Resistance Factor (ORF) development
그림 Fig. 3. Face mapping and typical blasting pattern of top heading of section 497 of Shin-Hakoishi Tunnel
표 Table 1. List of input factors of the overbreak resistance factor
그림 Fig. 4. Regression graphs of test and training results of model 1 to 5.
그림 Fig. 5. An example of Profiling Method application on the subject-dependent variable A and the results (Details of input factors refer to Table 1)
그림 Fig. 6. Weighted-datasets formulation by applying the sensitivity results to the unweighted-datasets
표 Table 2. The ORF grade chart with five grades and possible range of overbreak and underbreak
그림 Fig. 7. A concept of real-time overbreak evaluation using auto ORF system

AI 본문요약
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문제 정의

어떠한 현상의 독립변수의 종속변수에 대한 영향은 예측 모델을 개발함으로써 추론할 수 있다. 물론 예측 모델의 신뢰도는 변수 간 민감도 조사에 지대한 영향이 있으므로 통계학적으로 유의한 모델 개발이 필요하다.
여굴저항도는 여굴의 깊이가 깊어질수록 작아지는 역비례관계를 보이며 이들의 선형분석을 통해 5등급의 여굴저항도표를 개발하였다. 이를 통해 발파 굴착으로 발생할 수 있는 여굴 깊이에 대한 기준을 제시하였다. 본 연구에서 소개된 여굴저항도는 공경 45 및 0.

제안 방법

본 연구는 Jang et al.(2019)에 의해 제안된 ORF를 소개하고 여굴저항도의 현장 적용이 용이하게 하기 위해 개발된 여굴 저항도표를 제공하며 이를 이용한 터널 발파 여굴 관리 시스템을 제안한다.
본 논문은 Jang et al.(2019)에 의해 제안된 여굴저항도(overbreak resistance factor: ORF)를 소개하고 이를 이용한 터널 발파 여굴 관리 시스템으 제안하였다.
ORF의 독립변수인 막장의 지질 공학적 자료는 일본토목학회의 지침(The standard specification for tunnelling (Shuichi, 2007))을 통해 조사되었다. Table 1에 보이듯 무지보 막장상태(F_f ), 단축압축강도(F_s ), 풍화도(F _w) 및 불연속면(F_d )의 4개의 지질 공학적 특성에 대해 조사가 이루어졌으며 여굴에 발생에 주요한 영향인자인 불연속면에 대한 특성의 경우 그 빈도, 상태 및 불연속면과 최외곽선과의 각도에 대한 조사가 더불어 이루어졌다. ORF의 모든 독립변수는 1 부터 10 사이의 값으로 가중치 없이 표준화되었다.
민감도 분석을 통해 얻은 6개 여굴 발생 인자들의 민감도를 가중치로 하여 초기의 표준화된 자료 값에 대입 후 가중치가 대입된 인자들의 자료 값을 얻었다. 가중치가 대입된 자료의 6개 인자의 합은 0부터 100의 값을 가지며 이를 여굴저항도(Overbreak Resistance Factor: ORF)라 명명하였다.
신경망은 MATLAB을 이용하여 코딩되었으며, hyperbolic tangent 함수를 전달함수로 하고 conjugate gradient algorithm을 학습함수로 구성하였다. 민감도 조사의 신뢰도를 높이기 위해 hidden layer의 뉴런 수를 달리한 총 5개의 ANN 모델이 개발되었다. 각 ANN 모델의 training, validation, 및 test 단계는 전체 자료의 70%, 15%, 및 15%가 무작위로 배정 후 진행되었으며 그 결과는 Fig.
물론 예측 모델의 신뢰도는 변수 간 민감도 조사에 지대한 영향이 있으므로 통계학적으로 유의한 모델 개발이 필요하다. 본 연구는 Table 1에 소개된 6개 ORF 독립변수와 각자료와 쌍을 이루는 종속변수, 즉 여굴량(mm) 간의 모델 구축을 위해 선형회귀 및 가우시안 회귀 모델을 적용하였다. 두 모델의 상관계수(R)는 각각 0.
본 연구의 유의한 모델 개발을 위해 역전파 신경망 모델이 적용되었다. 신경망은 MATLAB을 이용하여 코딩되었으며, hyperbolic tangent 함수를 전달함수로 하고 conjugate gradient algorithm을 학습함수로 구성하였다. 민감도 조사의 신뢰도를 높이기 위해 hidden layer의 뉴런 수를 달리한 총 5개의 ANN 모델이 개발되었다.
민감도 분석을 통해 얻은 인자들의 가중치를 표준화된 자료에 대입하여 그 합을 여굴저항도라고 명명하였다. 여굴저항도는 여굴의 깊이가 깊어질수록 작아지는 역비례관계를 보이며 이들의 선형분석을 통해 5등급의 여굴저항도표를 개발하였다. 이를 통해 발파 굴착으로 발생할 수 있는 여굴 깊이에 대한 기준을 제시하였다.
여굴저항도표는 0부터 100의 값을 가지는 여굴저항도를 20단위로 구분하는 5등급으로 구성하였으며 등급별 발생할 수 있는 여굴과 미굴의 깊이를 제안하고 있다. 본 연구를 통해 제안된 여굴저항도의 현장 적용을 위해 여굴저항도 관측지의 예를 부록으로 실었다.
, 2002). 이 발파암 분류법은 터널 굴착선 최외곽을 5 ~ 6개로 구분하고 여굴의 형성에 밀접한 관련이 있는 6개 요소(균열 정도, 일축압축강도, 불연속면 간격, 불연속면 방향, 간극과 충전물)에 따라 가중치를 두어 점수를 배분하였다. 제안된 방법의 특징은 발파암 분류에 따라 외곽공의 간격 및 장약밀도 등 발파설계의 기준을 제공하는 점이다.
여굴저항도 개발을 위한 자료는 일본의 Shin-Hakoishi 터널 현장에서 수집되었으며 이는 6개의 독립변수(무지보 막장상태(F_f), 단축압축강도(F_s), 풍화도(F_w) 및 불연속면(F_d)의 특성 - 빈도, 상태 및 불연속면과 최외곽선과의 각도)와 1개의 종속변수(여굴의 깊이)를 포함한다. 조사된 독립변수의 값은 0부터 10까지로 표준화시킨 후 역전파 인공신경망을 이용해 5개의 여굴 예측 모델을 구축하였다. 개발된 5개의 여굴 예측모델의 독립변수들과 종속변수간의 민감도는 Profiling Method를 통해 실시되었으며 그 결과 불연속면에 관련된 인자들(F_d)의 여굴에 대한 영향이 56%로 나타났다.

대상 데이터

연구를 위한 자료는 일본의 Ando-HAZAMA사가 시공한 Shin-Hakoishi 터널 현장에서 수집되었다. 대상 암반은 중생대 쥐라기에 형성된 비교적 견고한 슬레이트와 쳐트로 중경암 내지 경암으로 국부적 풍화와 지하수가 존재한다. 열극과 엽리가 터널 축과평행한 남동 방향으로 잘 발달하였다.
발파 후 여굴 및 미굴의 깊이는CMS(Cavity Monitoring System)를 통해 조사되었으며 총 30개의 막장의 좌우 및 천반에 대한 분석으로 총 90개의 지질 공학적 특성과 미굴 및 여굴에 대한 자료가 수집되었다.
여굴저항도는 여굴 발생의 중요한 인자이며 제어할 수 없는 대상 암반의 공학적 특성과 여굴 발생의 상관 관계에 대한 연구를 통해 여굴발생을 예측하고 아울러 터널 발파 설계에 대한 조절을 통해 여굴을 제어할 수 있도록 한다. 여굴저항도 개발을 위한 자료는 일본의 Shin-Hakoishi 터널 현장에서 수집되었으며 이는 6개의 독립변수(무지보 막장상태(F_f), 단축압축강도(F_s), 풍화도(F_w) 및 불연속면(F_d)의 특성 - 빈도, 상태 및 불연속면과 최외곽선과의 각도)와 1개의 종속변수(여굴의 깊이)를 포함한다. 조사된 독립변수의 값은 0부터 10까지로 표준화시킨 후 역전파 인공신경망을 이용해 5개의 여굴 예측 모델을 구축하였다.
연구를 위한 자료는 일본의 Ando-HAZAMA사가 시공한 Shin-Hakoishi 터널 현장에서 수집되었다. 대상 암반은 중생대 쥐라기에 형성된 비교적 견고한 슬레이트와 쳐트로 중경암 내지 경암으로 국부적 풍화와 지하수가 존재한다.

이론/모형

ORF는 암반의 공학적 특성과 여굴 및 미굴의 상관 관계에 관한 인자이다. ORF의 독립변수인 막장의 지질 공학적 자료는 일본토목학회의 지침(The standard specification for tunnelling (Shuichi, 2007))을 통해 조사되었다. Table 1에 보이듯 무지보 막장상태(F_f ), 단축압축강도(F_s ), 풍화도(F _w) 및 불연속면(F_d )의 4개의 지질 공학적 특성에 대해 조사가 이루어졌으며 여굴에 발생에 주요한 영향인자인 불연속면에 대한 특성의 경우 그 빈도, 상태 및 불연속면과 최외곽선과의 각도에 대한 조사가 더불어 이루어졌다.
개발된 5개의 신경망 모델의 입력인자(ORF 독립변수 즉 암반의 지질 공학적 특성)와 출력인자(ORF 종속변수 즉 여굴량)에 대한 민감도 분석을 위해 Profiling Method(Lek et al., 1996)가 적용되었다. Profiling Method는 신경망 모델의 목적 독립변수의 최솟값부터 최댓값까지의 값을 변화시키되 다른 독립변수의 값은 일정 간격으로 고정한 상태에서 종속변수의 변화로 목적 독립변수의 종속변수에 대한 민감도를 분석하는 방법이다.
본 연구의 유의한 모델 개발을 위해 역전파 신경망 모델이 적용되었다. 신경망은 MATLAB을 이용하여 코딩되었으며, hyperbolic tangent 함수를 전달함수로 하고 conjugate gradient algorithm을 학습함수로 구성하였다.

성능/효과

조사된 독립변수의 값은 0부터 10까지로 표준화시킨 후 역전파 인공신경망을 이용해 5개의 여굴 예측 모델을 구축하였다. 개발된 5개의 여굴 예측모델의 독립변수들과 종속변수간의 민감도는 Profiling Method를 통해 실시되었으며 그 결과 불연속면에 관련된 인자들(F_d)의 여굴에 대한 영향이 56%로 나타났다. 민감도 분석을 통해 얻은 인자들의 가중치를 표준화된 자료에 대입하여 그 합을 여굴저항도라고 명명하였다.
암반의 단축압축강도(B) 또한 평균 27%로 여굴 발생에 주요한 요인으로 나타났다. 다음으로 불연속면의 상태(E)와 빈도(D)가 각각 평균 14%와 13%의 여굴 발생에 대한 민감도를 나타냈다. 암반의 풍화도(C)와 무지보 막장 상태(A)는 각각 평균 9%와 8%로 암반의 다른 특성에 비해 대체로 낮은 민감도를 나타냈다.
분석 결과 평균 29%의 민감도를 보인 불연속면과 최외곽선과의 각도(F)가 여굴 발생에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 암반의 단축압축강도(B) 또한 평균 27%로 여굴 발생에 주요한 요인으로 나타났다.
다음으로 불연속면의 상태(E)와 빈도(D)가 각각 평균 14%와 13%의 여굴 발생에 대한 민감도를 나타냈다. 암반의 풍화도(C)와 무지보 막장 상태(A)는 각각 평균 9%와 8%로 암반의 다른 특성에 비해 대체로 낮은 민감도를 나타냈다. 특히 불연속면에 관련된 인자들(D, E와 F)의 민감도는 총 56%로 여굴 발생에 불연속면이 미치는 영향은 매우 큰 것으로 분석되었다.
0m의 굴진장을 유지하였다. 컴퓨터 자동천공시스템을 적용하여 45mm 발파공 기준 대략 100 ~ 120공의 천공수로 V-cut과 SB공법을 적용한 가장 일반적인 발파패턴으로 굴착되었다. 최외곽공의 저항선 대비 공간거리(Space/Burden)는 1.
암반의 풍화도(C)와 무지보 막장 상태(A)는 각각 평균 9%와 8%로 암반의 다른 특성에 비해 대체로 낮은 민감도를 나타냈다. 특히 불연속면에 관련된 인자들(D, E와 F)의 민감도는 총 56%로 여굴 발생에 불연속면이 미치는 영향은 매우 큰 것으로 분석되었다.

후속연구

56 kg/m의 장약밀도를 갖는 에멀젼 폭약에 대한 연구 결과로 향후 다양한 폭약 종류 및 밀도에 대한 연구가 지속되어야 한다. 또한 이는 미래에 개발될 터널 자동 발파 시스템 등의 최외곽 암반 손상에 대한 평가에 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
이를 통해 발파 굴착으로 발생할 수 있는 여굴 깊이에 대한 기준을 제시하였다. 본 연구에서 소개된 여굴저항도는 공경 45 및 0.56 kg/m의 장약밀도를 갖는 에멀젼 폭약에 대한 연구 결과로 향후 다양한 폭약 종류 및 밀도에 대한 연구가 지속되어야 한다. 또한 이는 미래에 개발될 터널 자동 발파 시스템 등의 최외곽 암반 손상에 대한 평가에 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
ORF 3등급의 암반은 외곽공에 정밀폭약이 적용되더라도 저항선을 늘리거나 전열공의 장약밀도를 줄이는 등의 조치가 필요하며 ORF 4 ~ 5단계의 암반은 정밀폭약의 장점이 발휘되기 어려울 것으로 판단된다. 제안된 여굴저항도는 정밀폭약의 적용한 사례가 포함되지 않은 것으로 이에 대한 사례 연구 또한 필요하다.

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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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