통계추론을 이용한 지하암반공동에서의 스폴링 깊이와 폭에 대한 정량적 평가 = Quantitative assessment of spalling depth and width using statistical inference theory in underground openings

국문 초록 (Abstract)

지금까지 Martin 등(1999)의 선형관계식에 의한 스폴링 깊이 평가법이 널리 이용되어 왔으나, 이 방법은 원형 공동에만 적용될 수 있으며 실제 스폴링 발생현장에 적용한 결과 과대평가하는 결과를 보였다. 한편, 스폴링 폭을 평가하는 방법은 아직까지 제시되어 있지 않아 적절하게 평가가 이루어지지 못했다. 그러나, 스폴링 영역에 대한 적절한 보강을 위해서는 스폴링 깊이와 스폴링 폭에 대한 정량적인 평가가 필수적이다. 본 연구에서는 스폴링 관측사례와 스폴링 발생현장의 CWFS 수치해석 사례를 통해 3가지 스폴링 평가인자의 함수로 표현되는 정규화 스폴링 깊이와 정규화 스폴링 폭의 선형회귀식을 도출하였고, 통계추론에 의한 95% 신뢰구간을 통해 회귀식의 신뢰성을 검증하였다. 제안된 선형회귀식으로부터 예측된 스폴링 깊이와 스폴링 폭은 회귀관계의 분산도를 고려한 가중치를 적용함으로써 현장관측결과를 합리적으로 예측할 수 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Until now, the evaluation method of spalling depth using Martin et al. (1999)'s linear regression relations has long been known applicable. However, it is not likely that the proposed equation is applicable to the openings other than circular type and mostly overpredict the spalling depth in comparison with actual spalling cases. Moreover, the evaluation method to estimate the spalling width has not been presented yet; it is essential to evaluate the spalling width in addition to the spalling depth, because the shape of the spalled region influences the choice of suitable rock reinforcement. In this study, linear regression equations, in which normalized spalling depth ($d_f/W_D$) and normalized spalling width ($w_f/W_D$) are functions of three spalling evaluation indices, ${\sigma}_1/{\sigma}_c,\;D_{is}(={\sigma}_{max}/{\sigma}_c)$ and ${\sigma}_{dev}/{\sigma}_{cm}$, are established based on in-situ spalling observations and CWFS simulation results. Confidence intervals of 95% using the statistical inference theory are used in verifying the reliability of linear regression equations. Spalling depth ($d_f$) and spalling width ($w_f$) predicted from the proposed linear regression relations, which take three spalling evaluation indices into account, showed reasonable match with in-situ observations by adopting weighting factors considering the degree of variance of linear regression relations.

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