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Jun 22, 2023

지하수의 발파진동 특성 규명

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 13557(2023) 이 기사 인용 218 액세스 지표 세부 정보 발파는 광산, 지하철, 철거 및 지하수 밀봉 터널에서 널리 사용됩니다.

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 13557(2023) 이 기사 인용

218 액세스

측정항목 세부정보

발파는 광산, 지하철, 철거 및 지하수 밀봉 터널에 널리 사용되며, 그중 마지막 발파는 인접한 터널이 많고 누출 방지 요구 사항이 높으며 발파 제어가 엄격하기 때문에 널리 우려됩니다. 발파 특성의 식별은 다음과 같습니다. 발파공사 및 지하수밀봉터널의 안전성 평가에 매우 중요한 의미를 지닌다. 지하수 밀봉 터널에서는 기존의 특징 식별 방법이 덜 연구된다는 문제를 고려하여 적응형 잡음과 다중 스케일 순열 엔트로피 및 HHT(Hilbert-Huang Transform) 방법을 사용한 보완적인 앙상블 경험 모드 분해를 제안했습니다. 이후 제안된 방법은 수치해석과 황다오 지하수 밀봉터널공학을 통해 검증되었다. 결과는 제안된 방법이 모달 에일리어싱과 신호잡음을 억제하고 지하수 밀봉터널의 발파 특성을 효과적으로 식별할 수 있음을 보여준다. 또한, 0~200Hz의 주파수 범위에서 94.7%, 0~50Hz의 72.5%를 차지하는 발파진동에너지를 정리하였다. 또한, HHT를 통해 각 모니터링 지점의 안전상태를 평가하고 밀리초 폭발의 타당성을 확인했습니다. 제안된 방법은 지하수밀봉터널의 진동특성과 안전상태를 시간-주파수 및 에너지 측면에서 효과적으로 파악할 수 있다.

경제적이고 효과적인 굴착 수단인 발파는 광산, 철도, 고속도로 터널, 수력 공학, 지하수 밀봉 터널 및 도시 고층 건물 철거에 널리 사용됩니다1,2,3. 지하수밀봉터널저장소는 안정된 지하수위 아래 일정 깊이의 암석을 굴착하여 석유 및 가스 에너지를 저장하기 위해 수밀봉의 원리를 활용하는 지하 공간 시스템을 말합니다. 세계 산업계에서는 “매우 전략적이고 안전한 비축 저수지”로 알려져 있으며, 국제적으로는 석유, 액화가스 등 에너지의 주요 저장 수단이 되었습니다. 지하수 밀봉 터널은 인접한 동굴이 많고, 누수 방지 요구 사항이 높으며, 폭파 제어가 엄격한 등 역동적인 지하수 환경에 있으므로 터널 안정성과 안전 제어가 건설 및 안전한 운영의 기초가 됩니다. 발파 및 굴착 과정에서 발파 에너지의 일부는 발파공 주변의 암반에 작업을 수행하면서 암반을 파괴(변형, 파괴, 이동, 던지기 등)하는 데 사용됩니다. 한편, 에너지의 또 다른 부분은 폭발하는 지진파의 형태로 암반에 동적으로 전파되어 인접한 터널과 지원 시설에 진동과 손상 영향을 미치게 됩니다4,5. 발파 진동 신호의 정보를 모니터링, 추출, 분석하고 발파 진동 신호의 주파수 스펙트럼 및 에너지 분포 특성을 연구함으로써 매질 내 발파 지진파의 전파 법칙, 파형 특성, 에너지 특성 및 감쇠 법칙을 밝힐 수 있습니다6 ,7,8. 발파 진동의 분석 및 평가는 발파 공사의 품질 효과와 인접 터널의 안전성 및 안정성에 큰 의미를 갖습니다9. 그러나 기존의 지형지물 식별 방법은 주로 일반터널, 광산, 사면굴착 등에 적용되며, 지하수밀봉터널에서는 연구가 덜 이루어지고 있다. 따라서 지하수밀형터널의 발파특성 규명에 대한 연구가 필요하다.

전체 발파 진동 신호는 복잡한 환경, 전자기 간섭 및 모니터링 장비 오류와 같은 특정 요인의 영향으로 인해 비정상 및 비선형 특성을 나타냅니다10. 일부 학자들은 특정 현재 시간-주파수 분석 기술을 사용하여 신호를 식별하고 분석합니다. FFT(Fast Fourier Transform)는 전체 시간 영역의 신호를 주파수 영역으로 변환하고, 폭발하는 지진파 에너지의 동적 변화와 감쇠 특성을 시간과 순간 주파수에 따라 분석하고 다양한 유형의 파형을 구별합니다11. 웨이블릿 분석은 시간-주파수 분석, 다중 대역 분석, 에너지 분포 특성 분석을 실현할 수 있으며, 기존 방법과 같이 단일 요소에서만 분석할 수 있었던 방법에 비해 여러 주파수 대역의 발파 지진파의 에너지 분포 특성을 식별할 수 있습니다. 폭파 진동파의 진폭, 주파수 및 지속 시간12. Huang et al.13이 제안한 경험적 모드 분해(EMD)는 비정상 및 비선형 신호의 특성에 대해 다층 적응 분해를 수행하고 서로 다른 특성 시간 규모를 포함하고 다음을 갖는 고유 모드 함수(IMF)14를 얻을 수 있습니다. 신호의 국지적 특징을 강조하고 다중 해상도 분석을 수행할 수 있는 자체 물리적 의미입니다15. 앙상블 EMD(EEMD) 및 상보형 EEMD(CEEMD) 방법은 EMD를 기반으로 가우스 백색 잡음을 추가하여 개선되었습니다. 이러한 방법은 원래 신호를 시간-주파수 공간에서 서로 다른 규모의 구성 요소로 나누고 모두 적응형, 잡음 지원 데이터 분석 방법입니다16. 모달 앨리어싱 문제를 어느 정도 해결하고 적응형 분해 및 시간-주파수 특징 추출을 실현할 수 있습니다. 비정상 신호17. 적응형 잡음을 추가하여 EMD를 기반으로 개선된 CEEMDAN(적응형 잡음이 있는 CEEMDAN)은 모달 앨리어싱 현상을 줄이고 재구성 오류 문제를 극복하며 원래 신호를 정확하게 재구성할 수 있습니다.