KR102211421B1 - 터널 굴진면의 전방 지질 상태 예측에 기반한 tbm 제어 파라미터 결정 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
적어도 하나의 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법은, TBM(Tunnel Boring Machine)의 제어 파라미터 값들의 입력에 대해 TBM의 추력 속도(Thrust Speed)를 출력하는 추력 속도 예측 모델을 지질 상태들 각각에 대해 생성하는 단계, TBM의 굴진을 통해 획득되는 기계 데이터들을 인공 신경망 기반의 지질 예측 모델에 입력하여 전방의 지질 상태를 예측하는 단계, 및 예측된 전방의 지질 상태에 해당하는 추력 속도 예측 모델에 최적화 기법 또는 강화학습 방법을 사용하여 TBM의 추력 속도를 높일 수 있는 TBM의 제어 파라미터 값들을 결정하는 단계를 포함하고, 기계 데이터들은 커터 토크, 커터 헤드 회전 속도, 추력, 중절 추력, 베어링 추력, 추진 속도, 막장 압력, 커터 관입 깊이, 및 TBM 구동 동력을 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 터널 굴진 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 터널 굴진면의 전방 지질 상태를 예측하고 예측된 전방 지질 상태에 기반하여 쉴드 TBM(Tunnel Boring Machine)의 제어 파라미터들의 최적화 값을 결정하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
기계화 굴착 공법(Mechanized Tunneling)은 터널 굴착 기계(Tunnel Boring Machine, 이하 TBM)를 사용하여 굴진하고 버력 반출, 세그먼트 조립 등의 지보작업을 연속적으로 수행하여 터널을 시공하는 공법으로서, 기존의 발파 공법에 비해 시공의 고속화 및 안전성 향상, 환경성 및 경제성이 향상된 장점을 가지고 있다. 쉴드 TBM에는 대표적으로 이수식, 토압식 쉴드 TBM이 있으며, 막장 안정성을 도모하는 방법에 차이가 있으나, 굴착을 위한 핵심적인 원리는 유사하다.
TBM은 제조업체로부터 제공되어 굴착 작업에 투입된 이후에는 TBM 운전자의 운전 역량이 공사기간에 영향을 미치며, 현재 TBM을 활용한 굴착은 운전자의 주관적인 경험에 의존하여 이루어지고 있어 운전자의 숙련도에 따라 굴진 속도가 상이한 실정이다.
쉴드 TBM을 이용한 굴착에서는 지질상태에 따라 운전자(Operator)가 직접 커터헤드 회전속도, 쉴드 잭 압력 등의 운전 제어 값(Operating Parameter)을 변화시키므로, 현재 굴진면 인식 또는 전방 지질을 실시간으로 예측하고, 이에 따라서 적합한 운전 제어 값에 기반하여 쉴드 TBM을 최적으로 구동하는 것이 필요하다.
TBM 운전 계기판 모니터링을 참고하여 TBM 운전자가 수동 제어를 한 후, TBM으로부터 실시간으로 획득되는 추력, 토크, 커터헤드 회전속도, 쉴드 잭 압력 등의 기계 데이터를 수집하여 인공 지능 기반의 예측 모델로 지질 상태를 도출하고, 도출된 지질 상태에 따라 TBM 운전을 위한 최적화된 운전 제어 값을 TBM 운전자에게 제공하기 위한 방법 및 시스템이 제공될 수 있다.
본 실시 예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 이하의 실시 예들로부터 또 다른 기술적 과제들이 유추될 수 있다.
적어도 하나의 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법은, TBM(Tunnel Boring Machine)의 굴진을 통해 획득되는 기계 데이터들을 기계학습 기법 기반으로 현재 막장 지질 상태 결정 및 전방 지질 상태를 예측하는 모델을 생성하는 단계, 상기 TBM 기계 데이터 중 제어 가능한 파라미터(Controllable Parameters)를 이용하여 상기 예측된 전방 지질 상태에 따라 TBM 운전 성능 파라미터인 추력 속도(Thrust Speed)를 예측하는 모델을 생성하는 단계, 상기 예측된 TBM 운전 성능 파라미터에 따라 전방의 지질 상태에 해당하는 상기 운전 성능 파라미터인 추력 속도 예측 모델에 최적화 기법(예를 들어, 베이지안 최적화 기법) 또는 강화학습 기법을 사용하여 상기 TBM의 운전 성능 파라미터 값을 증가시킬 수 있는 TBM의 제어 파라미터 값을 결정하는 단계, 상기 결정된 TBM의 운전 제어 파라미터 값들을 대시보드를 통해 출력하는 시스템을 포함하고, 상기 기계 데이터들은 커터 토크, 커터 헤드 회전 속도, 추력, 중절 추력, 베어링 추력, 추진 속도, 막장 압력, 커터 관입 깊이, 및 TBM 구동 동력 등 터널 굴착 시 생성 기록되는 모든 데이터를 포함할 수 있다.
상기 지질 상태들은 암반(Rock) 클래스, 토사(Soil) 클래스, 및 복합 지반(Mixed)의 클래스를 포함할 수 있다. 암반의 경우 화성암, 변성암, 퇴적암을 모두 포함할 수 있으며, 암반 강도에 따라 구분되기도 하며, 암반 강도에 따른 구분은 사용자가 정의한 암반 강도 정도에 따라 지질 종류에 상관없이 구분될 수 있다. 토사의 경우 점토, 모래, 자갈을 포함하고, 더욱 세부적인 종류로 구분될 수도 있다. 복합 지반은 암반과 토사가 혼합된 지질을 의미하며, 암반과 토사의 특정 조합으로 한정되지 않는다. 지질 상태들은 상기 기술된 일반적으로 분류되는 지질 종류 외에 국내 또는 해외의 특정 지역의 특수한 지질 또한 포함할 수 있다. 상기 TBM 운전 성능 파라미터인 추력 속도(Thrust Speed)는 순굴진속도(Net Penetration Rate)로 표현될 수 있으며, 이뿐만 아니라 관입 깊이(Penetration per Revolution) 및 굴진속도(Advance Rate)등이 포함될 수 있고, 상기 TBM 제어 파라미터 값들을 입력으로 기계 학습 기법에 기반하여 예측 모델링을 개발할 수 있다.
상기 현재 막장 지질 상태 결정 및 전방 지질 상태를 예측하는 모델을 생성하는 단계는, 터널 굴착이 완전히 종료된 현장의 TBM 기계 데이터와 지질 상태에 대한 정보를 각각 입력과 출력으로 적용함으로써 모델을 학습하는 단계와, TBM 굴착 중 새롭게 생성되는 기계 데이터 및 수집되는 지질에 대한 정보를 통해 상기 기 학습된 모델을 재학습 시키는 단계가 포함될 수 있다.
적어도 하나의 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법은, TBM(Tunnel Boring Machine)의 제어 파라미터 값들의 입력에 대해 상기 TBM의 추력 속도(Thrust Speed)를 출력하는 추력 속도 예측 모델을 지질 상태들 각각에 대해 생성하는 단계, 상기 TBM의 굴진을 통해 획득되는 기계 데이터들을 인공 신경망 기반의 지질 예측 모델에 입력하여 전방의 지질 상태를 예측하는 단계, 및 상기 예측된 전방의 지질 상태에 해당하는 상기 추력 속도 예측 모델에 최적화 기법 또는 강화학습 기법을 사용하여 상기 TBM의 추력 속도를 높일 수 있는 상기 TBM의 제어 파라미터 값들을 결정하는 단계를 포함하고, 상기 기계 데이터들은 커터 토크, 커터 헤드 회전 속도, 추력, 중절 추력, 베어링 추력, 추진 속도, 막장압, 커터 관입 깊이, 및 TBM 구동 동력을 포함할 수 있다.
상기 지질 상태들은 암반 클래스, 토사 클래스, 및 복합 지반 클래스를 포함하고, 상기 추력 속도 예측 모델은 상기 TBM의 제어 파라미터 값들과 상기 TBM의 추력 속도를 각각 입력과 출력으로 적용하는 기계 학습 기법에 기반하여 생성될 수 있다.
상기 방법은, 상기 지질 예측 모델에 대한 학습을 수행하는 단계를 더 포함하고, 상기 지질 예측 모델에 대한 학습을 수행하는 단계는, 제1구역에 대한 상기 기계 데이터와 상기 제1구역의 지질 상태에 대한 정보를 각각 입력과 출력으로 적용함으로써 상기 지질 예측 모델에 대한 학습을 수행하는 단계, 제2구역에 대한 상기 기계 데이터와 상기 제2구역의 지질 상태에 대한 정보를 각각 입력과 출력으로 적용함으로써 상기 지질 예측 모델을 업데이트하는 단계, 및 상기 제1구역에 대한 상기 기계 데이터와 상기 제1구역의 지질 상태에 대한 정보를 각각 상기 업데이트된 상기 지질 예측 모델의 입력과 출력으로 적용함으로써 상기 업데이트된 상기 지질 예측 모델의 재학습을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 지질 예측 모델에 입력되는 데이터는 상기 기계 데이터들 중 적어도 두 개의 조합에 의해 새롭게 생성되는 특징 데이터를 더 포함할 수 있다.
상기 제어 파라미터 값들은 커터 토크 값, 커터 헤드 회전 속도 값, 추력 값, 및 쉴드잭 압력 값을 포함할 수 있다.
상기 TBM의 상기 제어 파라미터 값들을 결정하는 단계는, 상기 추력 속도를 높일 수 있는 상기 제어 파라미터 값들 각각이 소정의 탐색 범위 내에 존재하도록 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 방법은, 상기 TBM 의 상기 제어 파라미터 값들을 상기 TBM의 운전자가 입력하는 값들로 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
터널 굴진 시스템은, TBM, 및 상기 TBM 의 외부에 위치하고, 지질 상태들 각각에 대해 생성된 추력 예측 모델들이 저장된 서버 컴퓨팅 장치를 포함하고, 상기 추력 속도 예측 모델들 각각은 상기 TBM의 제어 파라미터 값들의 입력에 대해 상기 TBM의 추력 속도를 출력하고, 상기 TBM은 굴진을 통해 획득되는 기계 데이터들을 상기 서버 컴퓨팅 장치에 전송하고, 상기 서버 컴퓨팅 장치는 상기 기계 데이터들을 인공 신경망 기반의 지질 예측 모델에 입력하여 전방의 지질 상태를 예측하고, 상기 추력 속도 예측 모델들 중에서 상기 예측된 전방의 지질 상태에 해당하는 추력 속도 예측 모델에 최적화 기법 또는 강화학습 기법을 사용하여 상기 TBM의 추력 속도를 높일 수 있는 상기 TBM의 제어 파라미터 값들을 결정하고, 상기 기계 데이터들은 커터 토크, 커터 헤드 회전속도, 추력, 중절 추력, 베어링 추력, 추진 속도, 막장 압력, 커터 관입 깊이, 및 TBM 구동 동력을 포함하고, 상기 지질 상태들은 암반 클래스, 토사 클래스, 및 복합 지반 클래스를 포함하고, 상기 추력 속도 예측 모델은 상기 TBM의 제어 파라미터 값들과 상기 TBM의 추력 속도를 각각 입력과 출력으로 적용하는 기계 학습 기법에 기반하여 생성되고, 상기 TBM은 결정된 상기 제어 파라미터 값들을 대시보드를 통해 출력할 수 있다.
상기 지질 예측 모델에 입력되는 데이터는 상기 기계 데이터들 중 적어도 두 개의 조합에 의해 새롭게 생성되는 특징 데이터를 더 포함할 수 있다.
상기 제어 파라미터 값들은 커터 토크 값, 커터 헤드 회전 속도 값, 추력 값, 및 쉴드잭 압력 값을 포함할 수 있다.
본 발명은 TBM 터널 굴착 시 TBM의 운전이 멈추지 않은 상태에서 실시간으로 지질 상태를 분석하고 최적화된 운전 제어 파라미터 값을 도출함으로써 TBM의 굴진 속도를 증가시키는 효과가 있다. 보다 구체적으로, 본 발명은 실시간 수집되는 TBM 기계 데이터를 기반으로 불확실한 굴착 대상 지반 조건에서도 전방 지질을 분석하고 TBM 의 최적화된 운전을 위한 제어 파라미터 값을 도출할 수 있다. 따라서, 굴착하는 지질에 따라서 현재 사용하는 TBM의 사양에 최적화되고 효율적인 굴진을 할 수 있으므로 굴진속도를 향상시킬 수 있는 장점이 있으며, 공기 단축에 의한 공사비를 절감하는 효과가 있다.
도1은 일 실시 예에 따라, TBM(Tunnel Boring Machine)을 이용한 터널 굴진 시스템을 나타낸다.
도2는 일 실시 예에 따라, TBM으로부터 획득되어 모델링에 사용되는 파라미터들을 나타낸다.
도3은 일 실시 예에 따라, TBM의 효율적인 운전을 위해 TBM의 제어 파라미터 값들을 결정하는 방법의 흐름도를 나타낸다.
도4는 일 실시 예에 따라, 지질 상태 별로 생성되는 추력 속도 예측 모델을 나타낸다.
도5는 일 실시 예에 따라, 추력 속도 예측 모델의 입력 데이터와 출력 데이터를 나타낸다.
도6은 일 실시 예에 따라, 인공 신경망 기반의 지질 예측 모델을 나타낸다.
도7은 일 실시 예에 따라, 지질 예측 모델에 대한 학습이 수행되는 과정을 나타낸다.
도8은 일 실시 예에 따라, 지질 예측 모델로부터 획득된 지질 정보에 기반하여 제어 파라미터 값들을 도출하는 방법의 개념도이다.
도2는 일 실시 예에 따라, TBM으로부터 획득되어 모델링에 사용되는 파라미터들을 나타낸다.
도3은 일 실시 예에 따라, TBM의 효율적인 운전을 위해 TBM의 제어 파라미터 값들을 결정하는 방법의 흐름도를 나타낸다.
도4는 일 실시 예에 따라, 지질 상태 별로 생성되는 추력 속도 예측 모델을 나타낸다.
도5는 일 실시 예에 따라, 추력 속도 예측 모델의 입력 데이터와 출력 데이터를 나타낸다.
도6은 일 실시 예에 따라, 인공 신경망 기반의 지질 예측 모델을 나타낸다.
도7은 일 실시 예에 따라, 지질 예측 모델에 대한 학습이 수행되는 과정을 나타낸다.
도8은 일 실시 예에 따라, 지질 예측 모델로부터 획득된 지질 정보에 기반하여 제어 파라미터 값들을 도출하는 방법의 개념도이다.
아래에서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자들(이하, 통상의 기술자들)이 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록, 첨부되는 도면들을 참조하여 몇몇 실시 예가 명확하고 상세하게 설명될 것이다.
또한, 명세서에서 사용되는 "부" 이라는 용어는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)과 같은 하드웨어 구성요소 또는 회로를 의미할 수 있다.
지질 상태(Geology Condition)는 암반(Rock) 클래스, 토사(Soil) 클래스, 및 복합 지반(Mixed)의 클래스를 포함할 수 있다. 암반은 화성암, 변성암, 퇴적암을 포함할 수 있으며, 암반 강도에 따라 구분되기도 하며, 암반 강도에 따른 구분은 사용자가 정의한 암반 강도 정도에 따라 지질 종류에 상관없이 구분될 수 있다. 토사는 점토, 모래, 자갈을 포함하고, 더욱 세부적인 종류로 구분될 수도 있다. 복합 지반은 암반과 토사가 혼합된 지질을 의미하며, 특정 조합으로 한정되지 않는다. 지질 상태들은 상기 기술된 일반적으로 분류되는 지질 종류 외에 국내 또는 해외의 특정 지역의 특수한 지질 또한 포함할 수 있다. 굴진이 완료된 특정 지질에 대한 평가 및 분류는 지질학적 요소와 같은 소정의 기준에 따라 사람(예를 들어, 지질 전문가)에 의해 수행될 수 있다.
도1은 일 실시 예에 따라, TBM(Tunnel Boring Machine)을 이용한 터널 굴진 시스템을 나타낸다.
도1을 참조하면, 터널 굴진 시스템(1000)은 TBM(1200) 및 서버 컴퓨팅 장치(1400)를 포함할 수 있다.
TBM(1200)은 다수의 디스크커터 및 커터비트를 장착한 커터헤드를 회전시켜 지질을 압쇄하여 굴진하는 고부가가치와 최첨단 융복합 장비의 성격을 갖고 있는 기계식 터널 굴진기이다. TBM(1200)은 Open TBM, EPB Shield TBM, Slurry Shield TBM 등을 포함할 수 있으나 이에 제한되지 않는다.
운전 중인 TBM(1200)은 굴진을 통해 다양한 기계 데이터들을 획득할 수 있다. 기계 데이터들은 전방 지질 상태를 예측하기 위해 사용될 수 있다. 전방 지질 정보를 예측하기 위해 사용되는 기계 데이터들은 지질 상태 별로 정규 분포를 만족하고 지질 상태 사이에 유의차가 있는 센서 값들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서 값이 암반과 토사, 암반과 복합 지반, 및 토사와 복합 지반 사이에 모두 유의차가 있는 경우 해당 센서 값은 전방 지질 상태를 예측하기 위한 기계 데이터로 선택될 수 있다.
일 실시 예에 따라, 기계 데이터들은 커터 토크(Cutter Torque[kN·m]), 커터 헤드 회전 속도(Cutter Head Speed[r/min]), 추력(Thrust Force[kN]), 중절 추력(Articulate Thrust Forece[kN]), 베어링 추력(Bearing Thrust Forece[kN]), 추진 속도(Thrust Speed[mm/min]), 막장압(Face Pressure[kPa]), 커터 관입 깊이(예를 들어, 커터헤드 1회전 당 커터 관입 깊이(Penetration per Revolution[mm/rev])), 및 TBM 구동 동력(Consumed Energy[Torque·rpm])을 포함할 수 있다.
TBM(1200)은 굴진을 통해 획득된 기계 데이터들을 무선 통신 인터페이스를 통해 서버 컴퓨팅 장치(1400)로 실시간 전송할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 운전 중인 TBM(1200)의 기계 데이터는 수초(예를 들어, 5초)에 한번씩 획득되고, TBM(1200)은 기계 데이터가 획득될 때마다 서버 컴퓨팅 장치(1400)로 획득된 기계 데이터를 전송할 수 있다. TBM(1200)은 사용자가 정의하는 기준(예들 들어, 굴진 거리 또는 시간)에 따라 획득된 기계 데이터를 서버 컴퓨팅 장치(1400)로 전송할 수 있다. 또는, TBM(1200)은 연속적으로 세그먼트 링(Segment Ring)들을 설치하고, 세그먼트 링들 각각에 대한 기계 데이터의 평균 데이터를 서버 컴퓨팅 장치(1400)로 전송할 수 있다.
무선 통신 인터페이스는 Wi-Fi(Wireless Fidelity)와 같은 무선 근거리 통신망(Wireless Local Area Network; WLAN), 블루투스(Bluetooth)와 같은 무선 개인 통신망(Wireless Personal Area Network; WPAN), 무선 USB(Wireless Universal Serial Bus), 지그비(Zigbee), NFC(Near Field Communication), RFID(Radio-frequency identification), PLC(Power Line communication), 또는 3G(3rd Generation), 4G(4th Generation), LTE(Long Term Evolution), 5G(5th Generation) 등 이동 통신망(mobile cellular network)에 접속 가능한 모뎀 통신 인터페이스 등을 포함할 수 있다.
터널 굴진 시스템(1000)은 다양한 형태의 중앙 집중적 컴퓨터 기기 또는 분산적 컴퓨팅 기기로 이루어진 서버 컴퓨팅 장치(1400)를 포함할 수 있다. 서버 컴퓨팅 장치(1400)는 중앙 서버, 멀티미디어 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, 그리드 컴퓨팅 리소스, 가상화 된 컴퓨터 리소스, 클라우드 컴퓨팅 리소스, 피어-투-피어 분산 컴퓨팅 장치 또는 이들의 조합일 수 있다. 컴퓨팅 장치는, 적어도 하나의 프로세서와 적어도 하나의 메모리를 포함할 수 있다.
프로세서는, 중앙 처리 장치(CPU), 마이크로프로세서(Microprocessor), GPU(Graphic Processing Unit), DSP(Digital Signal Processor) 또는 MCU(Micro Controller Unit)를 포함할 수 있다. 메모리는 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM), 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM)와 같은 휘발성 메모리, 플래시 메모리, ROM(Read Only Memory), PRAM(Phase-change Random Access Memory), MRAM(Magnetic Random Access Memory), ReRAM(Resistive Random Access Memory), 및 FRAM(Ferroelectrics Random Access Memory)과 같은 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.
서버 컴퓨팅 장치(1400)는 TBM(1200)의 제어 파라미터 값들이 입력되면 입력된 제어 파라미터 값들에 대응하는 TBM(1200)의 추력 속도를 출력하는 추력 속도 예측 모델을 지질 상태 별로 생성하고 메모리에 이를 저장할 수 있다. 제어 파라미터들은 TBM(1200)을 운전하기 위해 운전자가 실시간으로 변경할 수 있는 제어 관련 파라미터를 의미하며, 커터 토크(Cutter Torque), 커터 헤드 회전 속도(Cutter Head Speed), 쉴드 잭 그룹 압력(Shield Jack Group Pressure), 추력(Thrust Force) 등을 포함할 수 있으나 이에 제한되지 않는다. 상술한 바와 같이 TBM(1200)은 여러가지 종류가 있을 수 있으며, TBM(1200)의 종류에 따라 제어 파라미터들 역시 달라질 수 있다.
서버 컴퓨팅 장치(1400)는 TBM(1200)으로부터 수신된 기계 데이터(예를 들어, 도2의 기계 데이터)를 입력하여 전방 지질 정보를 예측하기 위한 인공 신경망 기반의 지질 예측 모델을 생성하고 이를 메모리에 저장할 수 있다. 지질 예측 모델은 입력된 TBM(1200)의 기계 데이터들로부터 굴진하고자 하는 전방 지질의 상태를 출력할 수 있다.
서버 컴퓨팅 장치(1400)는 예측된 전방 지질 상태에 해당하는 추력 속도 예측 모델을 이용하여 TBM(1200)의 효율적인 운전을 위한 TBM(1200)의 최적화된 제어 파라미터 값들을 결정할 수 있다.
TBM(1200)의 효율적인 운전이란 현재 굴착하고 있는 지반에 따라, 장비의 부하 정도, TBM(1200)이 굴진하고자 하는 선형, 세그먼트 링의 파괴 강도 등을 고려하여 TBM(1200)의 추력 속도를 높이는 것을 의미할 수 있으며, TBM(1200)의 추력 속도를 높이기 위한 TBM(1200)의 제어 파라미터 값들을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 서버 컴퓨팅 장치(1400)는 제어 파라미터 값들을 결정하기 위해 최적화 기법(예를 들어, 베이지안 최적화(Bayesian Optimization) 기법) 또는 강화학습 기법을 사용할 수 있다. 서버 컴퓨팅 장치(1400)는 최적화 기법 또는 강화학습 기법을 사용하여 출력인 추력 속도를 가장 높일 수 있는 입력인 제어 파라미터 값들을 각각의 탐색 범위 내에서 결정할 수 있다.
TBM(1200)의 최적화된 제어 파라미터 값들을 결정하기 위해 사용되는 추력 속도 예측 모델은 지질 예측 모델에 의해 예측된 전방 지질 상태에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 지질 예측 모델을 통해 전방 지질 상태가 토사로 결정되면 토사 상태의 지질에서 사용되는 추력 속도 예측 모델이 선택될 수 있다. 지질 예측 모델을 통해 전방 지질 상태가 암반으로 결정되면 암반 상태의 지질에서 사용되는 추력 속도 예측 모델이 선택될 수 있다.
결정된 제어 파라미터 값들은 TBM(1200)의 대시보드(DashBoard, 1220)를 통해 표시될 수 있다. TBM(1200)의 운전자는 대시보드(1220)에 표시된 제어 파라미터 값들에 기반하여 TBM(1200)을 운전할 수 있다.
일 실시 예에 따라, 결정된 제어 파라미터 값들은 TMB(1200)의 운전자가 입력하는 값들로 보정될 수 있으며, 보정된 값들이 대시보드(1220)를 통해 표시될 수 있다. 운전자가 설정하는 제어 파라미터 값(Setting Value)과 굴진 중인 TBM(1200)의 실제 제어 파라미터 값(Present Value)은 차이가 있을 수 있기 때문에, 이러한 차이를 고려하여 결정된 제어 파라미터 값들이 보정될 수 있다. 운전자가 보정된 값(Setting Value)을 그대로 입력하면 TBM(1200)은 결정된 제어 파라미터 값(Present Value)들에 기반하여 굴진할 수 있다. 예를 들어, 결정된 제어 파라미터 값들 중 쉴드 잭 A의 압력이 7MPa(Present Value) 라면 서버 컴퓨팅 장치(1400) 또는 TBM(1200)은 결정된 쉴드 잭 A의 압력 값을 10MPa(Setting Value)로 보정하고, 보정된 값이 대시보드(1220)를 통해 표시될 수 있다. 운전자는 10MPa(Setting Value) 를 쉴드 잭 A의 압력으로서 입력하고 TBM(1200)은 실제로 7MPa(Present Value) 의 쉴드 잭 A의 압력으로 굴진을 수행함으로써 굴진 속도가 최적화된다.
운전자는 예측된 전방지질 조건에 기반하여 결정된 최적의 제어 파라미터 값을 이용하여 TBM(1200)을 운전하므로 TBM의 굴진 속도를 증가시킬 수 있다.
TBM(1200)의 운전자는 TBM(1200)의 상기 제어 파라미터 값들에 기반하여 TBM(1200)을 제어하는 동시에, EPB Shield TBM 또는 Slurry Shield TBM 등과 같은 TBM(1200)의 종류에 따라 막장 안정성 및 TBM 챔버 압력을 관리하기 위한 목적으로 추가적인 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 최적화 값이 결정된 제어 파라미터 이외의 다른 제어 파라미터의 값을 추가 조절할 수 있다.
도3은 일 실시 예에 따라, TBM의 효율적인 운전을 위해 TBM의 제어 파라미터 값들을 결정하는 방법의 흐름도를 나타낸다. 도3의 방법은 서버 컴퓨팅 장치(1400)와 같은 적어도 하나의 컴퓨팅 장치에 의해 수행될 수 있다.
단계 S3200에서, 서버 컴퓨팅 장치(1400)는 TBM(1200)의 제어 파라미터 값들이 입력되면 TBM(1200)의 추력 속도(Thrust Speed)를 출력하는 추력 속도 예측 모델을 지질 상태 별로 생성할 수 있다. 도4를 참조하면, 제1추력 예측 모델(4200)은 지질 상태가 암반(Rock)일 때 사용되는 추력 예측 모델이다. 제1추력 예측 모델(4200)은 암반 상태의 지질을 굴진하는 TBM(1200)으로부터 획득되는 제어 파라미터 값들과 추력 속도 데이터를 이용하여 생성될 수 있다. 제2추력 예측 모델(4400)은 지질 상태가 토사(Soil)일 때 사용되는 추력 예측 모델이다. 제2추력 예측 모델(4400)은 토사 상태의 지질을 굴진하는 TBM(1200)으로부터 획득되는 제어 파라미터 값들과 추력 속도 데이터를 이용하여 생성될 수 있다. 제3추력 예측 모델(4600)은 지질 상태가 복합 지반(Mixed Zone)일 때 사용되는 추력 예측 모델이다. 제3추력 예측 모델(4400)은 복합 지반 상태의 지질을 굴진하는 TBM(1200)으로부터 획득되는 제어 파라미터 값들과 추력 속도 데이터를 이용하여 생성될 수 있다. 동일한 제어 파라미터에 의해 운전되는 TBM(1200)이라고 하더라도 지질 상태에 따라 추력 속도는 다를 수 있기 때문에 서버 컴퓨팅 장치(1400)는 지질 상태들 별로 독립적인 추력 속도 예측 모델을 생성할 수 있다.
추력 속도 예측 모델에는 TBM(1200)의 여러 가지 제어 파라미터 값들이 입력될 수 있다. 추력 속도 예측 모델은 입력된 제어 파라미터 값들로부터 TBM(1200)의 추력 속도를 출력할 수 있다. 이는 추력 속도 예측 모델이 결정되면, 추력 속도 예측 모델에 최적화 기법을 적용하여 TBM(1200)의 추력 속도를 높일 수 있는 제어 파라미터 값들을 계산할 수 있음을 의미한다.
도5를 참조하면, 추력 속도 예측 모델에 입력되는 제어 파라미터 값들은 커터 토크(CUTTER TORQUE) 값, 커터 헤드 회전 속도(CUTTER HEAD SPEED) 값, 추력(THRUST FORCE) 값, 및 쉴드 잭 압력(SHIELD JACK PRESSURE) 값 등을 포함할 수 있다. 쉴드 잭 압력(SHIELD JACK PRESSURE) 값은 여러 그룹들 각각의 쉴드 잭 압력 값을 포함할 수 있으며, TBM(1200)의 종류 또는 제조사에 따라 그룹의 개수 차이가 있을 수 있다. 예를 들어, TBM(1200)은 32개의 쉴드 잭 실린더들을 포함할 수 있으며, 32개의 쉴드 잭 실린더들은 8개의 그룹(그룹 A, 그룹 B, 그룹 C, 그룹 D, 그룹 E, 그룹 F, 그룹 G, 및 그룹 H)으로 분류될 수 있다. 쉴드 잭 압력(SHIELD JACK PRESSURE)은 8개의 그룹 각각에 대한 쉴드 잭 압력들(SHIELD JACK GROUP A PRESSURE, SHIELD JACK GROUP B PRESSURE, SHIELD JACK GROUP C PRESSURE, SHIELD JACK GROUP D PRESSURE, SHIELD JACK GROUP E PRESSURE, SHIELD JACK GROUP F PRESSURE, SHIELD JACK GROUP G PRESSURE, 및 SHIELD JACK GROUP H PRESSURE)을 포함할 수 있다. 추력 속도 예측 모델은 추력 속도(THRUST SPEED AVERAGE)를 출력할 수 있다.
추력 속도 예측 모델은 도5를 참조하여 상술한 TBM(1200)의 제어 파라미터 값들과 TBM(1200)의 추력 속도를 입력과 출력으로 각각 적용하고 기계 학습 기법에 기반하여 생성될 수 있다. 기계 학습 기법은 SVM(Support Vector Machine), 랜덤 포레스트(Random forest), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine: SVM), 나이브 베이즈(Naive Bayes), 적응적 부스팅(Adaptive Boosting: AdaBoost), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting), K-평균 클러스터링(K-means clustering), 인공 신경망(Artificial Neural Network) 등을 포함할 수 있다.
다시 도3을 참조하면, 단계 S3400에서, 서버 컴퓨팅 장치(1400)는 TBM(1200)으로부터 수신된 기계 데이터들을 지질 예측 모델에 입력하여 전방 지질 상태를 예측할 수 있다. 지질 예측 모델에는 TBM(1200)의 기계 데이터가 입력되고, 지질 예측 모델은 지질 상태에 대한 정보를 출력할 수 있다. 지질 예측 모델은 인공 신경망을 탑재할 수 있으며 인공 신경망에 대한 학습은 기계 학습에 기초하여 수행될 수 있다. 일 실시 예에 따라, 지질 예측 모델은 입력 레이어(input layer), 히든 레이어(hidden layer), 및 출력 레이어(output layer)를 포함하는 뉴럴 네트워크(neural network) 형태의 인공 신경망을 사용하여 출력 결과를 생성할 수 있다.
도6을 참조하면, 일 실시 예에 따라, 지질 예측 모델은 입력 레이어, 히든 레이어, 및 출력 레이어를 포함하는 인공 신경망(6000)에 기반할 수 있다. 인공 신경망(6000)은 서버 컴퓨팅 장치(1400)의 메모리에 저장될 수 있다. 입력 레이어, 히든 레이어, 및 출력 레이어 각각은 복수의 뉴런들을 포함할 수 있으며, 뉴런들은 가중치를 갖는 시냅스들로 연결될 수 있다. 이하, 지질 예측 모델은 인공 신경망(6000)을 의미할 수 있다.
인공 신경망(6000)은 입력 레이어(I-1 내지 I-n), 히든 레이어(La-1 내지 La-n, Lk-1 내지 Lk-n), 및 출력 레이어(RI)를 포함할 수 있다. 히든 레이어(La-1 내지 La-n, Lk-1 내지 Lk-n)는 n개의 뉴런들을 각각 포함하는 k개의 레이어들로 형성될 수 있다. 인공 신경망(6000)의 뉴런들은 가중치를 갖는 시냅스들로 연결될 수 있다.
인공 신경망(6000)의 성능을 나타내는 로스(loss)는 출력된 지질 상태가 굴진 완료 후 실제로 판단된 지질 상태와 같을수록 작게 결정될 수 있으며, 로스가 작을수록 인공 신경망의 성능은 좋은 것으로 판단될 수 있다. 인공 신경망(6000)의 학습은, 기계 데이터와 지질 상태를 각각 인공 신경망(6000)의 입력과 출력으로 적용함으로써 수행될 수 있다. 입력과 출력에는 소정 이전 시간 구간 동안 획득된 기계 데이터와 상기 소정 시간 구간 이후의 시간 구간 동안에 굴진된 지질의 상태 정보(예를 들어, 실제 굴진 후 사람에 의해 태깅된 지질 상태)가 각각 적용될 수 있다. 예를 들어, TBM(1200)을 사용해 제1시간 구간 동안 A 구역를 굴진한 다음 제2시간 구간 동안 B구역을 순차적으로 굴진한 경우, 입력과 출력에는 A구역을 굴진하면서 획득되는 기계 데이터와 B구역을 실제로 굴진한 후에 결정한 B구역의 지질 상태 정보가 각각 적용될 수 있다. 인공 신경망(6000)의 출력과 입력 사이의 로스(loss)를 줄여나가기 위해 시냅스 가중치를 업데이트하는 역 전파(Back Propagation) 알고리즘을 사용하여 수행될 수 있다.
일 실시 예에 따라, 인공 신경망(6000)은 이미 굴진을 완료한 구간으로부터 획득된 기계 데이터를 입력 레이어(I-1 내지 I-n)를 통해 입력 받고, 굴진이 수행되어야 하는 전방의 지질 상태를 출력할 수 있다. 예를 들어, 기계 데이터는 도2를 참조하여 상술한 데이터를 포함할 수 있고 전방의 지질 상태는 암반, 토사, 및 복합 지반 중 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따라, 인공 신경망(6000)의 입력 레이어(I-1 내지 I-n)에 입력되는 데이터는 도2를 참조하여 설명한 기계 데이터 외에 기계 데이터들 중 적어도 두 개의 조합에 의해 생성되는 특징 데이터를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 입력 데이터는 도2의 9개의 기계 데이터들 이외에 9개의 기계 데이터들 중 2개에 기반하여 생성되는 특징 데이터(예를 들어, 72개의 조합 센서 데이터)를 더 포함할 수 있다. 하기 [수학식 1]은 도2의 기계 데이터들 중에서 커터 토크(Cutter Torque[kN·m]), 커터 헤드 회전 속도(Cutter Head Speed[r/min])로부터 새롭게 생성된 특징 데이터를 나타낸다.
(NEW_FEATURE : 새로운 특징 데이터, CUTTER TORQUE_kN·m : 커터 토크, CUTTER HEAD SPEED_r/min : 커터 헤드 회전 속도)
인공 신경망(6000)에 대한 학습은 새로운 학습 데이터 셋을 이용하여 인공 신경망(6000)을 업데이트하되 업데이트된 인공 신경망(6000)을 이전에 학습에 사용되었던 데이터 셋을 다시 이용하여 재학습함으로써 수행될 수 있다. 데이터 셋은 TBM(1200)으로 굴진하면서 획득되는 기계 데이터와 지질 상태 데이터를 포함할 수 있다.
도7은 일 실시 예에 따라, 지질 예측 모델에 대한 학습이 수행되는 과정을 나타낸다.
도7의 세로축은 TBM(1200)이 시간의 흐름에 따라 순차적으로 수행하는 각 단계들을 나타내고 가로축은 각 단계가 수행된 후 인공 신경망(6000)의 학습에 사용된 누적 데이터 셋을 나타낸다.
도7을 참조하면, TBM(1200)이 새로운 현장을 굴진하기 전에 인공 신경망(6000)은 TBM 굴진 완료 데이터를 이용해 학습된 상태이다.
TBM(1200)을 이용하여 제1구역을 굴진한 후 획득된 제1구역에 대한 데이터 셋을 이용하여 인공 신경망(6000)에 대한 학습이 수행될 수 있다. 제1구역에 대한 기계 데이터와 제1구역의 지질 상태에 대한 정보를 인공 신경망(6000)의 입력과 출력으로 적용함으로써 학습이 수행될 수 있다. 다만, 이전의 학습에 사용된 TBM 굴진 완료 데이터를 이용하여 인공 신경망(6000)에 대한 재학습이 추가적으로 수행될 수 있다.
TBM(1200)을 이용하여 제2구역을 굴진한 후 획득된 제2구역에 대한 데이터 셋을 이용하여 인공 신경망(6000)에 대한 학습이 수행될 수 있다. 제2구역에 대한 기계 데이터와 제2구역의 지질 상태에 대한 정보를 인공 신경망(6000)의 입력과 출력으로 적용함으로써 학습이 수행될 수 있다. 다만, 이전의 학습에 사용된 TBM 굴진 완료 데이터와 제1구역의 데이터 셋을 이용해 인공 신경망(6000)에 대한 재학습이 추가적으로 수행될 수 있다.
TBM(1200)을 이용하여 제3구역을 굴진한 후 획득된 제3구역에 대한 데이터 셋을 이용하여 인공 신경망(6000)에 대한 학습이 수행될 수 있다. 제3구역에 대한 기계 데이터와 제3구역의 지질 상태에 대한 정보를 인공 신경망(6000)의 입력과 출력으로 적용함으로써 학습이 수행될 수 있다. 다만, 이전의 학습에 사용된 TBM 굴진 완료 데이터, 제1구역의 데이터 셋, 및 제2구역의 데이터 셋을 이용해 인공 신경망(6000)에 대한 재학습이 추가적으로 수행될 수 있다.
TBM(1200)을 이용해 새로운 구역을 굴진한 후 획득된 새로운 데이터 셋을 이용하여 기존의 인공 신경망(6000)을 업데이트할 뿐만 아니라 이전에 이미 학습에 사용되었던 데이터 셋을 이용하여 인공 신경망(6000)에 대한 재학습을 수행함으로써 기존의 지질 상태의 분류 능력을 잃지 않게 할 수 있고, 지질 예측 모델의 범용성도 확보할 수 있다.
다시 도3을 참조하면, 단계 S3600에서, 서버 컴퓨팅 장치(1400)는 추력 속도 예측 모델에 최적화 기법(예를 들어, 베이지안 최적화 기법) 및 강화학습 기법을 사용하여 TBM(1200)의 추력 속도를 높일 수 있는 TBM(1200)의 제어 파라미터 값들을 결정할 수 있다.
추력 속도 예측 모델은 단계 S3400에서 예측된 전방 지질 상태에 기반하여 선택될 수 있다. 도8을 참조하면, 전방 지질이 암반으로 예측되면, 서버 컴퓨팅 장치(1400)의 제어 파라미터 결정부(1420)는 암반 상태의 지질에서 사용할 수 있는 제1추력 속도 예측 모델(1422)을 추력 속도 예측 모델로 선택할 수 있다. 제어 파라미터 결정부(1420)는 제1추력 속도 예측 모델(1422)의 출력 데이터인 TBM(1200)의 추력 속도를 가장 높일 수 있는 입력 데이터인 TBM(1200)의 제어 파라미터 값들을 최적화 기법(예를 들어, 베이지안 최적화 기법) 또는 강화학습 기법을 사용하여 결정할 수 있다.
전방 지질이 토사로 예측되면, 서버 컴퓨팅 장치(1400)의 제어 파라미터 결정부(1420)는 토사 상태의 지질에서 사용할 수 있는 제2추력 속도 예측 모델(1424)을 추력 속도 예측 모델로 선택할 수 있다. 제어 파라미터 결정부(1420)는 제2추력 속도 예측 모델(1424)의 출력 데이터인 TBM(1200)의 추력 속도를 가장 높일 수 있는 입력 데이터인 TBM(1200)의 제어 파라미터 값들을 최적화 기법(예를 들어, 베이지안 최적화 기법) 또는 강화학습 기법을 사용하여 결정할 수 있다.
전방 지질이 복합 지반으로 예측되면, 서버 컴퓨팅 장치(1400)의 제어 파라미터 결정부(1420)는 복합 지반 상태의 지질에서 사용할 수 있는 제3추력 속도 예측 모델(1426)을 추력 속도 예측 모델로 선택할 수 있다. 제어 파라미터 결정부(1420)는 제3추력 속도 예측 모델(1426)의 출력 데이터인 TBM(1200)의 추력 속도를 가장 높일 수 있는 입력 데이터인 TBM(1200)의 제어 파라미터 값들을 최적화 기법(예를 들어, 베이지안 최적화 기법) 또는 강화학습 기법을 사용하여 결정할 수 있다.
추력 속도 예측 모델을 이용하여 TBM(1200)의 추력 속도를 가장 높일 수 있는 TBM(1200)의 제어 파라미터 값들을 결정하는 것은 최적화 기법(예를 들어, 베이지안 최적화 기법) 또는 강화학습 기법을 이용하여 수행될 수 있다. 서버 컴퓨팅 장치(1400)는 TBM(1200)의 추력 속도를 높이기 위해 결정되는 제어 파라미터들 각각의 값에 대해 탐색 범위를 미리 설정할 수 있다. 제어 파라미터들 각각의 최적화 값은 탐색 범위에 한정하여 탐색(Exploration)과 활용(Exploitation)을 적용하여 추력 속도가 최적값이 될 때 결정된다. 탐색은 현재 찾아낸 최적해와는 다른 새로운 영역에서 또 다른 개선해를 찾아내는 방법이고, 활용은 현재 찾아낸 최적해의 근처 범위에서 또다른 개선해를 찾아내는 방법이다.
예를 들어, 커터 토크의 탐색 범위는 최소 값 185 kN·m 에서 최대값 1000 또는 2084 kN·m 사이로 설정될 수 있다. 커터 토크의 최대값이 2084 kN·m로 설정될 때, TBM(1200)의 추력 속도는 최적화될 수 있다. 커터 헤드 회전 속도의 탐색 범위는 최소값 2r/min 에서 최대값 4r/min 사이로 설정될 수 있다. 쉴드 잭 그룹 A 의 압력(SHIELD JACK GROUP A PRESSURE)의 탐색 범위는 최소 값 1MPa에서 최대값 13MPa 사이로 설정될 수 있다. 쉴드 잭 그룹 G의 압력(SHIELD JACK GROUP G PRESSURE)의 탐색 범위는 최소값 1MPa에서 최대값 17MPa 사이로 설정될 수 있다. 상기 예시에서 언급한 각 제어 파라미터의 탐색 범위는, TBM(1200)의 장비 성능 및 TBM(1200)의 제작사에서 제공하는 매뉴얼에 따라 변경될 수 있다.
서버 컴퓨팅 장치(1400)가 최적화를 수행할 시, 베이지안 최적화 기법을 적용한 것으로 실시 예를 들면, 최적화를 수행하기 위해 최적화 분석 실행 옵션을 설정할 수 있다. 베이지안 최적화는 알려지지 않은 목적 함수를 분석 시점까지 수집된 데이터를 이용하여 목적함수를 추정하여 Surrogate Function으로 정의하고, 해당 함수를 이용하여 현 시점의 최적해보다 개선된 해가 발생할 가능성을 추정값의 평균과 불확실도에 근거하여 정량적으로 계산한 Acquisition Function 함수값이 가장 높은 지점을 대상으로 현 최적해 대비 개선 여부를 확인하는 과정을 반복 수행하여 최적해를 찾아가는 능동학습(Active Learning)기반의 최적화 분석 기법이다.
서버 컴퓨팅 장치(1400)는 목적 함수인 추력 속도(THRUST SPEED)가 최대값이 되도록 최적화된 입력 제어 파라미터 값들을 찾을 때까지 이터레이션(iteration)을 수행할 수 있다. 서버 컴퓨팅 장치(1400)는 최대 이터레이션 횟수(예를 들어, 250회)를 결정할 수 있다. 각 이터레이션 단계에서 현재까지 발생한 입력 데이터와 출력 데이터를 수집하고, 최적화 대상인 목적 함수를 추정하고 다음 차수에 적용 가능한 최적해 후보를 선정하고 도출된 최적해를 검증할 수 있다. 모든 이터레이션이 종료되면 최적해(즉, 최적화된 제어 파라미터 값들)이 결정될 수 있다. 최적화된 제어 파라미터 값들은 TBM(1200)의 운전자에게 대시보드(Dashboard, 1220) 형태로 결과가 출력될 수 있다.
운전자는 단계 S3600에서 결정된 제어 파라미터 값들에 기반하여 TBM(1200)을 운전할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 서버 컴퓨팅 장치(1400)는 결정된 제어 파라미터 값들을 TBM(1200)의 운전자가 입력하는 값들로 추가 보정할 수 있다. 운전자가 설정하는 제어 파라미터 값(Setting Value)과 굴진 중인 TBM(1200)의 실제 제어 파라미터 값(Present Value)은 차이가 있을 수 있기 때문에, 이러한 차이를 고려하여 연산을 통해 결정된 제어 파라미터 값들은 보정될 수 있다. 운전자가 보정된 값(Setting Value)을 그대로 입력하면 TBM(1200)은 결정된 제어 파라미터 값(Present Value)들에 기반하여 굴진할 수 있다.
일 실시 예에 따라, 상기 최적화된 제어 파라미터 값들이 대시보드 형태로 도출된 후, TBM(1200)의 운전자는 TBM(1200)의 종류에 따라 막장 안정성을 도모하기 위해서 단계 S3600에서 결정된 제어 파라미터와는 다른 별도의 제어 파라미터의 값을 추가 조절할 수 있다. TBM(1200)의 대표적인 종류에는 토사지반과 같이 연약한 지반을 굴착하는 경우나 또는 절리가 많은 암반을 굴착하는 경우, 막장 안정성을 도모하기 위하여 EPB Shield TBM 또는 Slurry Shield TBM으로 분류된다. 이상적인 막장 안정성을 도모하기 위해서는 스크류 컨베이어(EPB Shield TBM) 또는 배니관(Slurry Shield TBM)에서 배출되는 버력량과 TBM(1200) 굴진으로 굴착된 버력량이 평형조건이 되어야 한다. 상기 스크류 컨베이어 또는 배니관에서 배출되는 버력량을 조절하기 위해 여타 제어 파라미터의 값을 별도로 조절할 수 있다.
일 실시 예에 따라, 단계 S3600에서 결정된 제어 파라미터 값들이 TBM(1200)의 컨트롤러로 전송되고 TBM(1200)은 자동 제어될 수 있다. 이러한 실시 예에서, TBM(1200)은 운전자 없이 최적화된 제어 파라미터 값들에 기반하여 자동으로 제어되므로 완전 자동화가 가능하다.
한편, 상술한 TBM 제어 파라미터 결정 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽힐 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 인터넷을 통한 전송 등의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 프로세서가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
설명들은 본 발명을 구현하기 위한 예시적인 구성들 및 동작들을 제공하도록 의도된다. 본 발명의 기술 사상은 위에서 설명된 실시 예들뿐만 아니라, 위 실시 예들을 단순하게 변경하거나 수정하여 얻어질 수 있는 구현들도 포함할 것이다. 또한, 본 발명의 기술 사상은 위에서 설명된 실시 예들을 앞으로 용이하게 변경하거나 수정하여 달성될 수 있는 구현들도 포함할 것이다.
Claims (10)
- 적어도 하나의 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서,
TBM(Tunnel Boring Machine)의 제어 파라미터 값들의 입력에 대해 상기 TBM의 추력 속도(Thrust Speed)를 출력하는 제1추력 속도 예측 모델, 제2추력 속도 예측 모델, 및 제3추력 속도 예측 모델을 포함하는 추력 속도 예측 모델들을 생성하는 단계;
상기 TBM의 굴진을 통해 획득되는 기계 데이터들을 인공 신경망 기반의 지질 예측 모델에 입력하여 전방의 지질 상태를 예측하는 단계;
상기 예측된 전방의 지질 상태에 따라 상기 제1추력 속도 예측 모델, 상기 제2추력 속도 예측 모델, 및 상기 제3추력 속도 예측 모델 중 선택된 하나의 추력 속도 예측 모델에 기반하여 상기 TBM의 추력 속도가 최대값이 되도록 이터레이션을 수행하되 각 이터레이션 단계에서 상기 TBM의 제어 파라미터 값들에 대한 최적해 후보를 선정하고, 상기 최적해 후보를 검증하고 이터레이션이 종료됨으로써 상기 TBM의 제어 파라미터 값들을 결정하는 단계; 및
상기 결정된 TBM의 제어 파라미터 값들을 상기 TBM의 운전자가 실제로 입력하는 값들로 보정하고 보정된 값을 상기 TBM의 대시보드에 출력하는 단계를 포함하고,
상기 기계 데이터들은 커터 토크, 커터 헤드 회전 속도, 추력, 중절 추력, 베어링 추력, 추진 속도, 막장압, 커터 관입 깊이, 및 TBM 구동 동력을 포함하고,
상기 제어 파라미터 값들은 커터 토크 값, 커터 헤드 회전 속도 값, 추력 값, 및 쉴드잭 압력 값을 포함하고,
상기 지질 상태들은 암반 클래스, 토사 클래스, 및 복합 지반 클래스를 포함하고,
상기 추력 속도 예측 모델들 각각은 상기 TBM의 제어 파라미터 값들과 상기 TBM의 추력 속도를 각각 입력과 출력으로 적용하는 기계 학습 기법에 기반하여 생성되고,
상기 제1추력 속도 예측 모델은 상기 지질 상태가 암반 클래스일 때 사용되는 추력 속도 예측 모델이고, 상기 제2추력 속도 예측 모델은 상기 지질 상태가 토사 클래스일 때 사용되는 추력 속도 예측 모델이고, 상기 제3추력 속도 예측 모델은 상기 지질 상태가 복합 지반 클래스일 때 사용되는 추력 속도 예측 모델인 방법. - 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 지질 예측 모델에 대한 학습을 수행하는 단계를 더 포함하고,
상기 지질 예측 모델에 대한 학습을 수행하는 단계는,
제1구역에 대한 상기 기계 데이터와 상기 제1구역의 지질 상태에 대한 정보를 각각 입력과 출력으로 적용함으로써 상기 지질 예측 모델에 대한 학습을 수행하는 단계;
제2구역에 대한 상기 기계 데이터와 상기 제2구역의 지질 상태에 대한 정보를 각각 입력과 출력으로 적용함으로써 상기 지질 예측 모델을 업데이트하는 단계; 및
상기 제1구역에 대한 상기 기계 데이터와 상기 제1구역의 지질 상태에 대한 정보를 각각 상기 업데이트된 상기 지질 예측 모델의 입력과 출력으로 적용함으로써 상기 업데이트된 상기 지질 예측 모델의 재학습을 수행하는 단계를 포함하는 방법. - 제1항에 있어서,
상기 지질 예측 모델의 입력 레이어에 입력되는 데이터는, 상기 기계 데이터들과 상기 기계 데이터들 중 적어도 두 개의 조합에 의해 새롭게 생성되는 특징 데이터를 포함하는 방법. - 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 TBM의 상기 제어 파라미터 값들을 결정하는 단계는,
상기 추력 속도를 높일 수 있는 상기 제어 파라미터 값들 각각이 소정의 탐색 범위 내에 존재하도록 결정하는 단계를 포함하는 방법. - 삭제
- 터널 굴진 시스템에 있어서,
TBM; 및
상기 TBM 의 외부에 위치하고, 지질 상태들 각각에 대해 생성된 추력 속도 예측 모델들이 저장된 서버 컴퓨팅 장치를 포함하고,
상기 추력 속도 예측 모델들은 지질 상태에 따라 상기 TBM의 제어 파라미터 값들의 입력에 대해 상기 TBM의 추력 속도를 출력하는 제1추력 속도 예측 모델, 제2추력 속도 예측 모델, 및 제3추력 속도 예측 모델을 포함하고,
상기 TBM은 굴진을 통해 획득되는 기계 데이터들을 상기 서버 컴퓨팅 장치에 전송하고,
상기 서버 컴퓨팅 장치는 상기 기계 데이터들을 인공 신경망 기반의 지질 예측 모델에 입력하여 전방의 지질 상태를 암반 클래스, 토사 클래스, 및 복합 지반 클래스 중 하나로 예측하고, 상기 추력 속도 예측 모델들 중에서 상기 예측된 전방의 지질 상태에 따라 상기 제1추력 속도 예측 모델, 상기 제2추력 속도 예측 모델, 및 상기 제3추력 속도 예측 모델 중 선택된 하나의 추력 속도 예측 모델에 기반하여 상기 TBM의 추력 속도가 최대값이 되도록 이터레이션을 수행하되 각 이터레이션 단계에서 상기 TBM의 제어 파라미터 값들에 대한 최적해 후보를 선정하고 상기 최적해 후보를 검증하고, 이터레이션이 종료됨으로써 상기 TBM의 제어 파라미터 값들을 결정하고,
상기 기계 데이터들은 커터 토크, 커터 헤드 회전속도, 추력, 중절 추력, 베어링 추력, 추진 속도, 막장 압력, 커터 관입 깊이, 및 TBM 구동 동력을 포함하고,
상기 지질 상태들은 암반 클래스, 토사 클래스, 및 복합 지반 클래스를 포함하고,
상기 추력 속도 예측 모델은 상기 TBM의 제어 파라미터 값들과 상기 TBM의 추력 속도를 각각 입력과 출력으로 적용하는 기계 학습 기법에 기반하여 생성되고,
상기 제1추력 속도 예측 모델은 상기 지질 상태가 암반 클래스일 때 사용되는 추력 속도 예측 모델이고, 상기 제2추력 속도 예측 모델은 상기 지질 상태가 토사 클래스일 때 사용되는 추력 속도 예측 모델이고, 상기 제3추력 속도 예측 모델은 상기 지질 상태가 복합 지반 클래스일 때 사용되는 추력 속도 예측 모델이고,
상기 TBM은 결정된 상기 제어 파라미터 값들을 대시보드를 통해 출력하고,
상기 제어 파라미터 값들은 커터 토크 값, 커터 헤드 회전 속도 값, 추력 값, 및 쉴드잭 압력 값을 포함하는 터널 굴진 시스템. - 제8항에 있어서,
상기 지질 예측 모델의 입력 레이어에 입력되는 데이터는, 상기 기계 데이터들과 상기 기계 데이터들 중 적어도 두 개의 조합에 의해 새롭게 생성되는 특징 데이터를 포함하는 터널 굴진 시스템. - 삭제
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| KR1020200073434A KR102211421B1 (ko) | 2020-06-17 | 2020-06-17 | 터널 굴진면의 전방 지질 상태 예측에 기반한 tbm 제어 파라미터 결정 방법 및 시스템 |
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| KR102211421B1 true KR102211421B1 (ko) | 2021-02-02 |
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