KR20230019297A - 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은, 단일의 코어 시료만으로도 이방성 탄성 정수의 산정이 가능하여, 시간 및 비용을 획기적으로 저감할 수 있는, 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법을 제공한다.

Description

이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법{METHOD OF DETERMINING ELASTIC CONSTANTS FOR ANISOTROPIC MATERIAL}
본 발명은 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법에 관한 것이다.
편마암, 셰일 등 이방성을 가진 암석은 지층에 다양하게 존재하고, 다양한 자원분야의 산업들은 이러한 지층을 대상으로 한다. 대표적인 이방성 암석인 셰일은 셰일가스를 다량 함유하고 있으며, 셰일가스의 세계 시장 규모는 2019년 689억 달러로 평가된 바 있다(Grand View Research, 2020). 또한, 핀란드, 스웨덴, 한국 등의 국가를 비롯하여 전세계적으로 고준위 방사성 폐기물 처분장을 심지층에 건설하기 위한 연구가 진행되고 있고, 지열 에너지, 이산화탄소 지중 저장도 산업적으로 성장하고 있다. 이러한 기술들이 더욱 고도화 되기 위해서는 지반층에 대한 높은 이해를 필요로 한다.
특히, 이와 같은 기술들에서 시추방법이나 조건 등을 설계하기 위하여 지반을 이루는 암석의 탄성 정수에 대한 정보를 파악하는 것은 매우 중요하다. 그런데, 암석들은 방향에 따라서 그 탄성정수 값이 달라지는 이방성을 가지는 경우가 많기 때문에, 여러 가지 방향별로 암석의 탄성 정수를 파악하여야 전체적인 암석층의 물리적 거동을 이해할 수 있다. 기존에는 암석의 방향별로 탄성 정수를 파악하기 위하여 복수의 방향에서 여러 개의 코어를 채취하고 채취된 코어에 대하여 방향별로 각각 탄성 정수를 측정하여야 하거나, 하나의 코어에서 여러 방향의 탄성 정수를 측정하기 위해서는 특별한 하중기를 이용하는 것이 필요하였다. 따라서, 이러한 방법들의 적용에는 상당한 비용이 따르는 문제가 있었으나, 지금까지 시간 및 비용을 효과적으로 저감할 수 있는 수준의 기술은 개발되지 않은 실정이다.
특허 공개공보 제 10-2017-0092830호
본 발명의 일 측면은, 단일의 코어 시료만으로도 이방성 탄성 정수의 산정이 가능하여 시간 및 비용을 획기적으로 저감할 수 있는, 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 과제는 전술한 내용에 한정하지 아니한다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가지는 자라면 누구라도 본 발명 명세서 전반에 걸친 내용으로부터 본 발명의 추가적인 과제를 이해하는 데 어려움이 없을 것이다.
본 발명의 일 측면은,
학습용 이방성 코어 시료에 국부 하중을 가하여 구한 학습용 변형률 및 상기 학습용 이방성 코어 시료의 학습용 탄성 정수로 이루어진 복수의 데이터 세트의 변형률을 입력값으로 하고 탄성 정수를 출력값으로 하여 머신 러닝을 수행한 컴퓨터 시스템을 준비하는 단계;
이방성 코어 시료에 대하여 국부 하중을 가하여 실제 변형률을 측정하는 단계; 및
상기 실제 변형률을 머신 러닝된 상기 컴퓨터 시스템에 입력하여 실제 탄성 정수를 구하는 단계;
를 포함하는, 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법을 제공한다.
또한, 본 발명의 또 다른 일 측면은,
학습용 이방성 코어 시료에 국부 하중을 가하여 구한 학습용 변형률 및 상기 학습용 이방성 코어 시료의 학습용 탄성 정수로 이루어진 복수의 데이터 세트를 준비하는 단계;
상기 복수의 데이터 세트의 변형률을 입력값으로 하고, 탄성 정수를 출력값으로 하여 컴퓨터 시스템으로 하여금 머신 러닝을 수행시키는 단계;
이방성 코어 시료에 대하여 국부 하중을 가하여 실제 변형률을 측정하는 단계; 및
상기 실제 변형률을 머신 러닝된 상기 컴퓨터 시스템에 입력하여 실제 탄성 정수를 구하는 단계;
를 포함하는, 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법을 제공한다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 단일의 코어 시료만으로도 이방성 탄성 정수의 산정이 가능하고, 시간 및 비용을 획기적으로 저감할 수 있는, 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법을 제공할 수 있다.
본 발명의 다양하면서도 유익한 장점과 효과는 상술한 내용에 한정되지 않고, 본 발명의 구체적인 실시 형태를 설명하는 과정에서 보다 쉽게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 구현례에 따른 인공 지능을 이용한 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법의 순서를 개략적으로 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명의 일 구현례인 집중 하중시험을 통한 탄성 정수의 산정 방법을 모식적으로 나타낸 모식도로서, 도 2(a)는 연성 가압판의 구조를 나타내고, 도 2(b)는 코어 시료에 대한 집중 하중 시험 방법을 나타낸 것이고, 도 2(c)는 코어 시료의 일 단부 표면의 일부에만 접촉되도록, 코어 시료의 일 단부 상에 연성 가압판을 위치시킨 구조를 모시적으로 나타낸 것이다.
도 3은 구현례인 집중 하중시험 시, 코어 시료에 대한 모식도를 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명의 일 구현례인 간접 인장시험의 측정 방법을 모식적으로 나타낸 모식도이다.
도 5는 본 발명의 일 구현례인 집중하중 시험 시 변형률 측정센서의 부착 위치를 나타낸 것이고, 화살표는 하중 위치를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 일 구현례인 탄성 정수 및 등방성면의 방향에 대한 개념도를 나타낸 것이다.
도 7은 본 발명의 일 구현례인 머신 러닝된 컴퓨터 시스템으로부터 구축된 인공 신경망의 모식도를 나타낸 것이다.
도 8은 머신 러닝된 컴퓨터 시스템의 정확도를 평가하기 위하여, 본 발명의 실시예에서 부분 시료에 대한 E1, E2, G2의 탄성 정수의 정확도를 평가하기 위해, 컴퓨터 수치 모사 실험을 수행하여 확보된 각 탄성 정수 값들(및 이의 평균값)과, 머신 러닝된 컴퓨터 시스템을 이용하여 산출되는 탄성 정수 값들을 비교한 모식도이다.
도 9는 본 발명의 실시예에서 부분 시료에 대한 ν1 및 ν2의 탄성 정수의 정확도를 평가하기 위해, 컴퓨터 수치 모사 실험을 수행하여 확보된 각 탄성 정수 값들(및 이의 평균값)과, 모델링을 이용하여 산출되는 탄성 정수 값들을 비교한 모식도이다.
도 10은 본 발명의 실시예에서 집중 하중 시험 시, 이방성 코어 시료의 표면에 변형률 측정센서의 부착 위치를 나타낸 것이고, 화살표는 하중 위치를 나타낸다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 특정 실시예를 설명하기 위한 것이고, 본 발명을 한정하는 것을 의도하지 않는다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 단수 형태들은 관련 정의가 이와 명백히 반대되는 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다.
명세서에서 사용되는 "포함하는"의 의미는 구성을 구체화하고, 다른 구성의 존재나 부가를 제외하는 것은 아니다.
달리 정의하지 않는 한, 본 명세서에서 사용되는 기술 용어 및 과학 용어를 포함하는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 일반적으로 이해하는 의미와 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어들은 관련 기술문헌과 현재 개시된 내용에 부합하는 의미를 가지도록 해석된다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시형태들을 설명한다. 그러나, 본 발명의 실시형태는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있고, 본 발명의 범위가 이하 설명하는 실시형태로 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 발명의 실시형태는 당해 기술분야에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다.
종래의 이방성 암석의 탄성 정수를 구하는 방법들은 실제 적용에 있어서 공학적 및 경제적으로 한계가 있었다. 구체적으로, 기존의 방법들은 이방성 암석의 탄성 정수를 산정하기 위하여, 여러 방향에서 채취한 2개 이상의 코어 시료를 필요로 하거나, 혹은 특별한 하중기의 이용을 필수로 하는 등의 제약이 있어, 비용이 대폭적으로 증가하는 문제가 있었다.
이에, 본 발명자들은, 전술한 문제를 해결하고자 예의 검토를 행한 결과, 일반적인 하중기를 사용하고, 단일의 코어 시편만을 이용하더라도, 충분히 이방성 재료의 탄성 정수를 산정할 수 있는 방법을 발명하였다. 특히, 탄성 정수의 경우에는 복잡한 수치해석이나 복수개의 시편을 사용하지 않더라도 기존에 분석된 데이터 세트를 학습시킴으로써 용이하게 얻을 수 있다는 것을 발견하고 본 발명을 완성하게 되었다. 이하에서 구체적으로 설명한다.
본 발명의 일 측면에 따른 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법은,
학습용 이방성 코어 시료에 국부 하중을 가하여 구한 학습용 변형률 및 상기 학습용 이방성 코어 시료의 학습용 탄성 정수로 이루어진 복수의 데이터 세트의 변형률을 입력값으로 하고 탄성 정수를 출력값으로 하여 머신 러닝을 수행한 컴퓨터 시스템을 준비하는 단계;
이방성 코어 시료에 대하여 국부 하중을 가하여 실제 변형률을 측정하는 단계; 및
상기 실제 변형률을 머신 러닝된 상기 컴퓨터 시스템에 입력하여 실제 탄성 정수를 구하는 단계;
를 포함하는, 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법을 제공한다.
한편, 본 발명의 또 다른 일 측면은,
학습용 이방성 코어 시료에 국부 하중을 가하여 구한 학습용 변형률 및 상기 학습용 이방성 코어 시료의 학습용 탄성 정수로 이루어진 복수의 데이터 세트를 준비하는 단계;
상기 복수의 데이터 세트의 변형률을 입력값으로 하고, 탄성 정수를 출력값으로 하여 컴퓨터 시스템으로 하여금 머신 러닝을 수행시키는 단계;
이방성 코어 시료에 대하여 국부 하중을 가하여 실제 변형률을 측정하는 단계; 및
상기 실제 변형률을 머신 러닝된 상기 컴퓨터 시스템에 입력하여 실제 탄성 정수를 구하는 단계;
를 포함하는, 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법을 제공한다.
본원 도 1에 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법의 순서를 개략적으로 나타내었고, 이하에서는 본 발명의 구성을 구체적으로 설명한다.
우선, 본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 학습용 이방성 코어 시료에 국부 하중을 가하여 구한 학습용 변형률 및 상기 학습용 이방성 코어 시료의 학습용 탄성 정수로 이루어진 데이터 세트의 변형률을 입력값으로 하고 탄성 정수를 출력값으로 하여 머신 러닝을 수행한 컴퓨터 시스템을 준비하는 단계가 수행될 수 있다(도 1a 참조).
혹은, 본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 학습용 이방성 코어 시료에 국부 하중을 가하여 구한 학습용 변형률 및 상기 학습용 이방성 코어 시료의 학습용 탄성 정수로 이루어진 복수의 데이터 세트를 준비하는 단계가 수행되고, 이어서 상기 복수의 데이터 세트의 변형률을 입력값으로 하고, 탄성 정수를 출력값으로 하여 컴퓨터 시스템으로 하여금 머신 러닝을 수행시키는 단계가 후행될 수도 있다(도 1b 참조).
본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 상기 데이터 세트에 포함되는 학습용 변형률과 학습용 탄성 정수는, 출력값의 정확도를 확보하는 측면에서, 100 세트 이상일 수 있다. 보다 정확도를 높이기 위해서 1,000 세트 이상일 수 있고, 한가지 구현례에서는 1,800 세트 이상일 수 있다. 상기 데이트 세트의 수가 클수록 확보되는 데이터 베이스의 규모가 커져, 이로부터 이방정 재료에 대한 탄성정수 산정의 정확도가 향상되므로, 상기 데이터 세트 수의 상한은 특별히 한정하지 않을 수 있고, 비제한적인 일례로서 5,000개일 수 있다.
또한, 본 발명에서는 데이터 세트에 입력되는 변형률을, 실제로 이방성 코어 재료의 탄성률을 산정하기 위하여 측정되는 '실제 변형률'과 구분하기 위하여 '학습용 변형률'이라고도 부를 수 있다. 마찬가지로 탄성 정수 역시 데이터 세트에 입력되는 것을 '학습용 탄성 정수'라고 부르기로 한다. 실제 변형률에 의해 산정되는 탄성 정수는 이와 구분하여 '실제 탄성 정수'라고 부를 수 있다. 물론 실제 변형률과 실제 탄성 정수 역시 학습 정확도를 높이기 위하여 데이터 세트에 포함될 수 있으며, 이 경우 학습용 변형률과 학습용 탄성 정수의 역할을 수행할 수 있다.
본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 상기 데이터 세트에 포함되는 상기 학습용 변형률은 동일한 하중 조건 하에서 측정되거나 실질적으로 동일한 하중 조건 하에서 측정될 수 있다. 탄성 정수가 동일하다고 하더라도 하중 조건이 달라지면 변형률 패턴이 달라질 수 있기 때문이다.
상기 학습용 변형률과 학습용 탄성 정수를 구하는 방법에는, 특별한 제한이 없다. 다만, 한가지 방법으로서, 상기 이방성 코어 시료의 양 단부 중 적어도 하나에 국부 하중을 가하는 조건에서, 입력되는 탄성 정수의 값을 변경하면서, 컴퓨터 수치 모사 실험을 수행하여 변형률을 구하는 것을 반복하여 복수의 데이터 세트를 확보하는 방법을 들 수 있다. 이 때, 상기 이방성 코어 시료의 채취 방법, 변형률 측정 센서의 부착 방법 및 국부 하중을 가하는 방법 등에 대해서는 후술한 방법을 동일하게 적용할 수 있다.
이 때, 상기 컴퓨터 수치 모사 실험 시에는, MTS사의 압축강도 시험기, Kyowa사의 변형률 측정센서(strain gauge), 및 Comsol Multiphysics의 컴퓨터 수치 모사를 위한 프로그램과 같은 당해 기술분야에서 통상적으로 이용하는 장비를 사용할 수 있다. 따라서, 전술한 본 발명의 한가지 구현례에 의하면, 기존의 탄성 정수를 산정하는 방법에서 사용하던 복잡한 수식을 이용한 수치해석을 적용하지 않더라도, 통상적으로 사용되는 컴퓨터 수치 모사 실험을 이용하여 비교적 용이하면서도 정확도 높게 탄성 정수를 산정할 수 있다.
상기 컴퓨터 시스템은 인공지능 프로그램 또는 이를 탑재한 시스템을 의미한다. 상기 컴퓨터 시스템으로서, 상기 데이터 세트에 포함된 상기 학습용 변형률을 입력값으로 하고 상기 학습용 탄성 정수를 출력값으로 하여 머신 러닝을 미리 수행해 둘 수 있다. 따라서, 컴퓨터 시스템은 동일한 하중 조건 하에서 얻어진 실제 변형률이 입력되면 정확도 높게 실제 탄성 정수를 산정해 낼 수 있다.
전술한 머신 러닝이라 함은, 인공지능에서 일반적으로 널리 사용되는 용어로서 본 발명에서 특별히 그 방법을 제한하지는 아니한다. 다만, 본 발명에 적용할 수 있는 머신 러닝의 한가지 방법을 설명하면 다음과 같다.
본 발명의 일 구현례에 따르면, 상기 데이터 세트를 인공 지능에 학습시켜서 머신 러닝을 수행함으로써, 입력값으로서 변형률을 입력하면 출력값으로 탄성정수를 산출하는 인공 신경망을 구축할 수 있다. 이러한 인공 신경망이 구축되는 원리로는, 일반적인 선형 함수에 대한 회귀 문제와 유사하다. 즉, 주어진 데이터 세트들의 입력(input) 값과 출력(output) 값의 관계를 알려주는 함수를 만드는 것이다. 인공 지능의 학습 방법은 머신 러닝 등과 같이 널리 알려진 방법으로서 본 발명에서는 이미 공지된 방법 중의 임의의 방법을 취할 수 있다. 머신 러닝은 매우 잘 알려진 방법이지만 간단히 설명하면 다음과 같은 개념을 가진다. 예를 들어, 공부 시간과 시험 점수 간의 데이터가 있다고 가정했을 때, 이러한 데이터를 이용하여, 공부 시간과 시험 점수 간의 관계를 모델링 하고자 한다. 이 때, 공부 시간과 시험 점수간의 관계가 선형 함수(시험 점수 = a×공부 시간 + b) 관계를 가진다고 생각할 수 있고, 이어서 a 및 b의 값을 찾는 일이 후속된다. 이러한 a 및 b의 값은 실제 데이터의 관계를 묘사하는 선형 함수와 실제 데이터 간의 차이가 가장 최소가 되는 지점으로 구해지게 되고, 이 때 a 및 b의 값을 찾아내는 과정은 경사 하강법이라는 최적화 방법을 통해 이루어진다. 최초로 a 및 b의 값을 추측한 다음, 그로부터 얻은 선형 함수와 실제 데이터 간의 차이를 구하고, 경사 하강법을 통해 a 및 b의 값을 수정한다. 이로부터 다시 선형 함수 및 실제 데이터 간의 차이를 구하는 과정을 반복함으로써, 최종적으로 a 및 b의 값을 찾는 것이다. 상기 설명에 간단한 예시를 기재하였으나, 인공 신경망 역시 전술한 예시와 유사한 원리를 가지고, 이러한 본 발명의 구현례인 인공 지능의 학습에 사용된 인공 신경망의 모식도를 도 7에 나타내었다.
본원 도 7에서 세로로 존재하는 5개의 열 중, 1번째 열의 입력층에는 코어 시료의 표면에 부착되는 변형률 측정센서의 개수에 따라 노드의 개수가 정해진다. 도 7은 이방성 코어 시료의 표면에 변형률 측정센서가 8개 부착된 예를 나타낸 것이고, 이에 따라, 도 7의 첫번째 열의 입력층에는 8개의 변형률 값이 입력된다. 이러한 각 열이 다음 열로 연결되면서 인공 신경망을 만들고, 이로부터 확보되는 최종 열로부터 하나의 탄성 정수를 예측하는 모델링을 구축한다. 따라서, 총 5개의 탄성 정수의 산정 시에는, 도 7과 같은 인공 신경망을 각 탄성 정수에 대하여 각각 독립적으로 수행하므로, 5개의 인공 신경망이 독립적으로 형성된다.
이렇듯, 도 7의 1번째 열의 입력층에 8개의 변형률 값이 입력되고, 이어서, 1번째 열의 입력층 중의 각 노드는 2번째 열의 각 노드와 선으로 연결되어 있고, 각 선을 통해 1번째 열에 있는 변형률의 값들을 이용하여 2번째 열의 노드 값들을 결정한다. 2번째 열의 가장 위 부분에 존재하는 제1 노드는 하기 관계식 A와 같은 계산을 따르게 된다.
[관계식 A]
value1 = 1/[1 + exp(-(a11×ε1 + a12×ε2 + … + a18×ε8))]
(상기 관계식 A에 있어서, value 1은 2번째 열, 제1 노드의 값을 나타내고, a11 내지 a18은 각각 2번째 열의 제1 노드 값의 결정을 위한 각 변형률의 가중치을 나타내며, ε1 내지 ε8은 각각 8개의 변형률 값을 나타낸다.)
이어서, 2번째 열의 제2 노드 역시 동일한 계산을 따르며, 구체적으로 하기 관계식 B와 같은 계산을 따르게 된다.
[관계식 B]
value2 = 1/[1 + exp(-(a21×ε1 + a22×ε2 + … + a28×ε8))]
(상기 관계식 B에 있어서, value 2는 2번째 열, 제2 노드의 값을 나타내고, a21 내지 a28 및 ε1 내지 ε8의 정의는 각각 2번째 열의 제2 노드에 대한 것임을 제외하고는, 상기 관계식 A의 정의와 동일하다.)
이러한 동일한 과정을, 3번째 열부터 마지막 열까지 반복 실행할 수 있다. 이어서, a11, a12, …, a18, a21, a22, … a28 등과 같은 미지수들의 값들을 바꿔가면서 인공 신경망이라는 함수를 실제 데이터의 입력과 출력 간의 관계를 찾아낸다.
이를 위해, 처음에 임의로 a11, a12, … a28 등에 값을 주고 계산된 출력 값과 실제 데이터의 출력 간의 차이를 구하고 이의 차이를 줄여주기 위해, 하기 관계식 C와 같은 식에 경사하강법(gradient descent)을 사용하여 a11, a12, ??, a28 등의 값들을 수정한다. 이렇듯, 출력 값 사이의 차이를 이용하여 미지수들의 값을 수정해나가는 과정을 역전파(back-propagation)라고 한다. 이러한 역전파를 하면서 인공 신경망이 실제 데이터 사이의 관계를 찾아나는 과정을 인공 지능이 학습하는 것에 해당한다.
[관계식 C]
Figure pat00001
(상기 관계식 C에 있어서, E는 실제값과 예측값 간의 차이의 제곱합을 나타내고, c는 c번째 데이터 세트을 나타내고, j는 j번째 탄성정수를 나타내고, yj,c는 c번째 데이터 세트의 j번째 탄성정수의 예측값을 나타내고, dj,c는 c번째 데이터 세트의 j번째 탄성정수의 실제값을 나타낸다. 각 인공신경망은 한 개의 탄성정수만을 예측하기 때문에 j는 1부터 1까지로 정해진다.)
전술한 바와 같은 인공 지능의 학습 과정을 통해, 종래의 방법에서 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 시, 실제 사용자의 별도 작업이 필요했던 것과는 반대로, 본 발명에 의하면 실제 사용자의 별도 작업 없이도 머신 러닝된 컴퓨터 시스템에 측정된 변형률을 입력해주기만 하면 즉각적으로 탄성 정수의 예측 값을 얻어낼 수 있다. 따라서, 기존의 실험 장비와 결합하여 쉽게 사용 가능하기 때문에, 시간 및 비용의 획기적인 저감이 가능해진다.
이후, 상기 컴퓨터 시스템을 이용하여 탄성 정수를 알지 못하는 새로운 이방성 코어 시료의 실제 탄성 정수를 산정하기 위하여, 이방성 코어 시료에 대하여 국부 하중을 가하여 실제 변형률을 측정하는 단계가 수행된다.
본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 상술한 실제 변형률은 상기 학습용 변형률 및 학습용 탄성 정수를 구할 때 사용된 하중 조건과 동일한 하중 조건 하에서 측정될 수 있다. 이 때, 상기 실제 변형률을 측정하는 단계는 전술한 학습용 변형률 및 학습용 탄성 정수로 이루어진 복수의 데이터 세트를 구하는 것보다 선행하여 수행될 수도 있고, 상기 복수의 데이터 세트를 구하는 것보다 후행될 수도 있다.
본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 상기 실제 변형률을 측정할 때, 상기 이방성 코어 시료의 형태 및 크기, 변형률의 측정 위치(즉, 변형률 측정센서의 부착 위치), 변형률의 측정 방향 등이 학습용 변형률 및 학습용 탄성 정수를 구할 때와 동일할 수 있다. 혹은, 본 발명의 목적을 해하지 않는 범위 내에서, 상기 실제 변형률을 측정할 때의 상기 이방성 코어 시료의 형태 및 크기, 변형률의 측정 위치(즉, 변형률 측정센서의 부착 위치), 변형률의 측정 방향 등은 학습용 변형률 및 학습용 탄성 정수를 구할 때와 다소 상이할 수도 있다. 상기 상이한 경우에 대해서는 나중에 보다 상세히 설명한다. 이 때, 상기 이방성 코어 시료의 채취 방법, 변형률 측정 센서의 부착 방법 및 국부 하중을 가하는 방법 등에 대해서는 후술한 방법을 동일하게 적용할 수 있다.
이어서, 상기 실제 변형률을 머신 러닝된 상기 컴퓨터 시스템에 입력하여 실제 탄성 정수를 구하는 단계가 수행된다.
즉, 전술한 국부 하중을 가하여 측정된 이방성 코어 시료의 실제 변형률은 전술한 머신 러닝을 수행한 컴퓨터 시스템에 입력될 수 있으며, 컴퓨터 시스템은 이미 학습된 인공 신경망을 바탕으로 실제 탄성 정수의 예측치를 출력할 수 있다. 본 발명의 한가지 구현례에서는 출력된 상기 예측치를 실제 탄성 정수로 산정할 수 있다.
본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 상기 컴퓨터 시스템을 이용하여 산정 가능한 탄성 정수로는, 영률(Young's modulus, E), 전단 탄성률(shear modulus, G), 포아송 비(Poisson's ratio, ν) 등이 있고, 이러한 탄성 정수 및 등방성면의 방향에 대한 개념도를 도 6에 나타내었다. 일례로서, 본 발명에서 산정 가능한 탄성 정수의 개수는 5개일 수 있고, 예를 들어, E1, E2, G2, ν1 및 ν2를 들 수 있다. 도 6에 나타난 바와 같이 E1, E2, G2는 등방성면을 xz평면에 평행하게 두었을 때, 각각 xz평면 상에서의 영률, y축 상에서의 영률, xy평면이나 yz평면에서의 전단 탄성율을 의미한다. 또한, ν1은 x축에 평행한 일축압축시험을 했을 때, x축 변형률에 대한 z축방향 변형률의 비의 음수값으로 첫번째 포아송비이며, ν2는 y축에 평행한 일축압축시험을 했을 때, y축 변형률에 대한 z축 방향 혹은 x축 방향 변형률의 비의 음수값으로 두번째 포아송비이다.
전술한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 인공 지능을 이용하여 이방성 재료에 대한 탄성 정수를 산정함으로써, 기존의 탄성 정수의 산정 방법 대비 경제적이고 간편하면서도, 비교적 오차율이 적어 정확도가 우수한 탄성 정수를 효과적으로 산정할 수 있다.
한편, 특별히 한정하는 것은 아니나, 선택적으로, 상기 컴퓨터 시스템의 정확도를 평가하는 단계를 더 포함할 수 있다.
전술한 머신 러닝된 컴퓨터 시스템의 정확도를 평가하는 방법으로서는, 일례로서, 평가용 이방성 코어 시료에 국부 하중을 가하여 구한 평가용 변형률 및 상기 평가용 이방성 코어 시료의 평가용 탄성 정수로 이루어진 복수의 평가용 데이터 세트를 준비한다. 이 때, 상기 평가용 데이터 세트의 개수는 전술한 데이터 세트의 개수보다 작을 수 있고, 일례로서 6개 이상일 수 있고, 혹은 50개 이상이거나, 100개 이상일 수 있다. 다만, 전술한 데이터 세트 개수의 상한과 마찬가지로, 상기 평가용 데이터 세트 개수의 상한 역시 그 값이 높을수록 정확도 평가에 바람직하므로, 이를 별도로 한정하지 않는다. 다만, 일례로서 상기 평가용 데이터 세트 개수의 상한은 전술한 학습용 변형률 및 학습용 탄성 정수로 이루어진 복수의 데이터 세트 개수의 상한보다 작을 수 있다.
또한, 특별히 한정하는 것은 아니나, 상기 평가용 데이터 세트는, 상기 평가용 탄성 정수의 값을 변경하면서, 컴퓨터 수치 모사 실험을 수행하여 대응되는 평가용 변형률을 구하는 것을 반복 수행함으로써 확보될 수 있다. 여기서, 상기 컴퓨터 수치 모사 실험을 행하는 방법에 대해서는 전술한 설명을 동일하게 적용할 수 있다.
전술한 평가용 데이터 세트를 확보한 후, 전술한 머신 러닝된 컴퓨터 시스템으로부터 구하여 예측되는 탄성 정수의 값과, 전술한 평가용 데이터 세트로부터 확보되는 각 탄성 정수의 값을 비교하여, 하기 관계식 1로부터 계산되는 오차율이 10% 이하인 경우를 합격으로 평가한다. 이 때, 하기 오차율을 확인할 수 있는 탄성 정수로는 영률(Young's modulus, E), 전단 탄성률(shear modulus, G) 등을 포함한다.
[관계식 1]
[|Etrue - Epredicted |/ Etrue] × 100 (%)
(Etrue는 각 탄성정수에 대하여 평가용 데이터 세트로부터 확보되는 각 탄성 정수 값을 나타내고, Epredicted는 각 탄성 정수에 대하여 머신 러닝된 컴퓨터 시스템으로부터 구해진 예측 탄성 정수의 값을 나타낸다.)
전술한 평가용 데이터 세트를 확보한 후, 전술한 머신 러닝된 컴퓨터 시스템으로부터 구하여 예측되는 탄성 정수의 값과, 전술한 평가용 데이터 세트로부터 확보되는 각 탄성 정수의 값을 비교하여, 하기 관계식 2로부터 계산되는 오차율이 0.03 이하인 경우를 합격으로 평가한다. 이 때, 하기 오차율을 확인할 수 있는 탄성 정수로는 포아송 비(Poisson's ratio, ν) 등을 포함한다.
[관계식 2]
|Etrue - Epredicted |
(상기 관계식 2에 있어서, Etrue는 각 탄성정수에 대하여 평가용 데이터 세트로부터 확보되는 각 탄성 정수 값을 나타내고, Epredicted는 각 탄성 정수에 대하여 머신 러닝된 컴퓨터 시스템으로부터 구해진 예측 탄성 정수의 값을 나타낸다.)
한편, 이하에서는 전술한 학습용 변형률 및 실제 변형률을 측정하는 방법에 대하여 구체적으로 설명한다. 즉, 본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 상기 학습용 변형률과 실제 변형률은 전술한 바와 같이, 동일한 하중 조건 하에서 측정될 수 있으므로, 이하의 설명은 학습용 변형률 및 실제 변형률의 측정 시 동일하게 적용될 수 있다. 뿐만 아니라, 특별히 이에 한정되는 것만은 아니고, 본 발명에서 목적하는 효과를 달성 가능하다면, 학습용 변형률과 실제 변형률의 측정 조건이 다소 상이하더라도 본 발명의 범위에 포함될 수 있다. 이하에서 보다 구체적으로 설명한다.
먼저, 이방성 코어 시료(또는, 학습용 코어 시료)를 준비한다. 상기 이방성 코어 시료는 이방성 재료로부터 채취할 수도 있고, 시판되는 이방성 코어 시료를 사용할 수도 있다. 이러한 이방성 재료로는 편마암, 셰일 등과 같은 이방성을 가진 암석 등을 포함한다. 또한, 상기 이방성 코어 시료는 당해 기술분야에서 잘 알려진 코어링 방법을 이용하여 채취될 수 있으며, 기둥 형상을 가질 수 있다. 이 때, 상기 기둥 형상의 단면은 특별히 한정하지 아니하나, 코어링 방법의 특성상 원형을 가질 수 있다. 다만, 반드시 원형으로 한정되지는 아니하며, 채취 방법의 변경이나 후가공 등에 의하여 다양한 단면을 가질 수도 있다. 그리고, 본 발명에서 말하는 기둥 형상이라 함은 대체로 단면의 폭에 비하여 축방향의 길이가 긴 형상을 의미하는 것으로써, 당해 기술분야에서 기둥 형상으로 인식될 수 있는 것이라면 특별히 한정하지 아니한다.
또한, 본 발명에서 전술한 이방성 코어 시료는 형태 및 크기를 한정하지 않으며, 다양한 시료의 형태 및 크기에 대하여 적용 가능하다. 즉, 본 발명의 한가지 구현례에서 상기 이방성 코어 시료는 전술한 머신 러닝을 수행한 컴퓨터 시스템에 적용되어 실제 탄성 정수를 구하는 데에 정확히 재현 가능하다면, 특별히 이방성 코어 시료의 형태 및 크기를 한정하지 않고, 다양한 형태 및 크기의 이방성 코어 시료에 대해서도 본 발명에 따른 탄성 정수의 산정 방법을 적용할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 구현례에 따르면, 상기 이방성 코어 시료는 상기 학습용 이방성 코어 시료와 동일할 수 있다. 혹은, 전술한 머신 러닝을 수행한 컴퓨터 시스템에 적용되어 실제 탄성 정수를 구하는 데에 정확히 재현 가능하다면, 상기 이방성 코어 시료가 상기 학습용 이방성 코어 시료와 상이하더라도 본 발명의 범위에 포함될 수 있다. 일례로서, 상기 학습용 변형률의 측정 시, 후술하는 간접 인장 시험을 적용한다면, 상기 학습용 이방성 코어 시료는, 상기 이방성 코어 시료로부터 채취된 부분 시료일 수도 있다. 한편, 상기 학습용 변형률 및 실제 변형률의 측정이 모두 집중 하중 시험을 적용하는 경우라면, 상기 학습용 이방성 코어 시료 및 상기 이방성 코어 시료의 직경은 동일할 수 있고, 축 방향의 길이는 약 9㎝ 이상의 조건을 충족하기만 하면, 본 발명의 목적을 해치지 않는 범위 내에서 다소 상이할 수도 있다.
본 발명자들의 연구결과에 따르면, 고유의 탄성 정수를 가지는 이방성 재료는 가해지는 하중에 의하여 독특한 변형률 거동을 나타내게 된다. 이를 이용하면, 기존 방법들과 같이 여러 방향에서 채취한 2개 이상의 코어 시료를 이용하지 않으면서도 이방성 재료의 탄성 정수를 구할 수 있어 시간 및 비용을 크게 절감할 수 있다. 이를 위해, 본 발명에서는 상기 이방성 코어 시료(또는, 상기 학습용 이방성 코어 시료)에 국부 하중을 가한다. 이하에서는 본 발명에서 국부 하중을 가하는 방법에 대하여 구체적으로 설명한다.
본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 상기 준비된 이방성 코어 시료(또는, 학습용 이방성 코어 시료, 이하에서는 '학습용 이방성 코어 시료'의 표시를 생략한다)의 양 단부에 하중을 가하고, 상기 하중은 이방성 코어 시료의 양 단부에서 가해질 수 있다. 이 때, 상기 이방성 코어 시료의 양 단부에서 가해지는 하중 중 적어도 하나의 하중은, 상기 단부 표면의 전체가 아닌 단부 표면의 일부에만 가해지는 국부 하중일 수 있다. 전술한 바와 같이, 국부 하중에 의해 얻어지는 변형률 거동과 이방성 코어 시료의 탄성 정수 사이에는 밀접한 관계가 있으므로, 전술한 데이터 세트를 구할 때에, 학습용 변형률 및 학습용 탄성 정수를 하나의 데이터 세트로 하여 저장할 수 있다. 이와 같은 데이터 세트는 복수 개 취득되어 데이터 베이스에 보관됨으로써 인공지능이 학습(예를 들면 머신 러닝)하는데 사용될 수 있다.
상기 변형률과 탄성 정수의 데이터 세트를 구하는 방법에는 특별한 제한이 없다. 다만, 한가지 비제한적인 방법을 설명하면 다음과 같은 방법을 이용할 수 있다. 즉, 본 발명의 한가지 구현례에서는 통상적으로는 시료의 단면 전체에 균일한 하중을 가하면서 변형률을 측정한다. 그런데, 이와 같이 시료의 단면 전체에 균일한 하중을 가할 경우, 재료의 모든 위치에서 동일한 응력 상태가 적용되므로, 재료의 방향별 탄성 정수를 산정하기 위해서는, 2개 이상의 코어 시료를 준비하여 여러 번의 실험을 행할 필요가 있었다. 그러나, 본 발명에서와 같이, 시료의 양 단부 중 적어도 하나에 국부 하중을 가함으로써, 하나의 이방성 코어 시료를 기준으로, 재료의 위치별로 다른 응력 상태가 형성되므로, 이방성이 있는 재료의 경우에도 단일의 코어 시료만으로도 방향별 탄성 정수를 용이하게 산정할 수 있다.
본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 예를 들어 본원 도 2(a)~(c)에 나타낸 바와 같이, 상기 하중이 가해지는 단부 표면의 일부에만 접촉되도록 연성 가압판(20)을 구비할 수 있다(도 2(c) 참조). 따라서, 상기 연성 가압판(20)은 코어 시료(100)의 단부 표면(101)(즉, 코어 시료(100)에 대한 축 방향(X)으로의 표면)을 부분적으로 점유하므로, 상기 코어 시료(100)의 단부 표면(101)은 연성 가압판(20)과 접촉하는 영역(102)과, 상기 연성 가압판과 접촉하지 않는 영역(103)을 갖는다. 이 때, 상기 단부 표면(101)이라 함은, 코어 시료에 하중을 가하는 방향에서 바라 본 시료의 표면을 의미한다. 또한, 상기 축 방향(X)이라 함은, 집중 하중 시험 시에 있어서(단, 간접 인장시험은 제외), 코어 시료에 하중을 가하는 방향(도 2의 'Load'에 해당)과 동일할 수 있다.
본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 상기 연성 가압판(20)으로는 특별히 한정하는 것은 아니나, 시료보다 영률은 낮지만, 항복응력은 시료의 그것과 동일하거나 큰(즉, 항복응력이 이방성 재료 이상인) 재료를 이용한다. 상술한 조건을 충족한다면 연성 가압판의 재료를 특별히 한정하지는 않으나, 상기 연성 가압판이 3D 프린트법에 의해 원하는 형상으로 제조되기 용이하므로, 일례로서 연성 가압판은 3D 프린터의 재료 물질로 사용되는 재료로 이루어질 수 있다. 연성 가압판으로 유리하게 사용될 수 있는 한가지 예로서 Veroclear를 선택하여 이용할 수 있다. 이러한 조건을 충족하는 연성 가압판을 사용함으로써, 후술하는 하중기로부터 재하되는 하중을 코어 시료의 특정 부분에 균일한 집중 하중을 전달시킬 수 있다. 이로 인해, 연성 가압판은 집중 하중임에도 불구하고 높은 응력에서 시료가 파괴되지 않도록 제어하여 효과적으로 시료의 탄성 정수를 산정할 수 있다. 뿐만 아니라, 전술한 연성 가압판은 상대적으로 저렴하기 때문에, 큰 제조 비용의 상승 없이도 쉽게 탄성 정수를 산출하는 데 이용될 수 있다.
본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 상기 연성 가압판의 영률(Y1)은, 상기 코어 시료의 영률(Y0) 대비 1/10 이하가 되도록 한다(즉, Y1/Y0 ≤ 1/10). 예를 들어, 일반적인 암석의 영률을 고려했을 때, 전술한 Veroclear 등의 3D 프린터 재료를 사용하거나, PC, ULTEMTM 9085 Resin, ULTEMTM 1010 Resin 등의 재료를 사용할 수 있다. 상기 연성 가압판의 영률이 상기 코어 시료의 영률(Y0)의 1/10을 초과하면(즉, 상기 Y1/Y0가 1/10을 초과하면), 접촉면으로 전달되는 하중이 불균질해짐으로써, 컴퓨터 수치 모사로 실험을 재현하는 데에 부정확성이 커지는 문제가 생길 수 있다. 상기 Y1/Y0의 값이 1/10 이하로 보다 작을수록, 접촉 면적에서의 전달되는 하중이 균질해지기 때문에, 수치 모사의 측면에서는 바람직하다. 그러나, 포아송 효과(압축 실험 시, 가압판이 옆으로 팽창하는 현상)에 의해서 접촉 면적이 증가하는 현상이 일어날 우려가 있다. 다만, 전술한 Veroclear, ULTEMTM 9085 Resin, ULTEMTM 1010 Resin 등의 재료를 이용한 실험의 경우에는 포아송 현상이 무시할 수준이었고, 현실적으로 전술한 Veroclear 등의 재료들보다 영률이 훨씬 작으면서 항복응력은 여전히 높은 수준의 재료를 찾기 어렵다는 점에서, Y1/Y0의 하한을 산정하는 것이 무의미할 수 있다. 따라서, 본 발명에서는 상기 Y1/Y0의 값의 하한을 별도로 한정하지 않는다. 다만, 비제한적인 일례로서 가압면적의 폭(도 3의 'Width'에 해당)이 변화하는 량의 허용한계를 1mm 정도라고 할 때, Y1의 하한은 대략 0.5 GPa이고, Y1/Y0의 하한은 대략 1/100일 수 있다.
본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 상기 연성 가압판(20)은 상기 단부 표면(101)의 일부에만 접촉되도록 구비하되, 코어 시료의 코어링 방향에 따라 연성 가압판(20)을 다르게 위치시킬 수 있다. 예를 들어, 연성 가압판이 코어 시료에 접촉하는 영역은, 코어 시료의 등방성면(500)이 원주 방향 표면과 만나는 곡선(600)의 각 지점 중에서 코어 시료의 한쪽 단부 표면과 가장 가까운 지점과 가장 먼 지점에서 각각 단부 표면을 향하여 그은 직선이 단부 표면과 만나는 두 지점을 연결한 선분을 포함하도록 할 수 있다.
구체적으로, 도 5(b)~(d)와 같이, x축의 코어링 방향(φ)이 0°초과 45° 이하인 경우에는, 본원 도 3에 나타낸 바와 같이, 코어 시료의 등방성면(500)과 시료의 원주 방향 표면(즉, 코어 시료의 양 단부 표면을 제외한 표면)이 만나는 곡선(600)이 시료의 단부 표면(101)과 평행해지는 영역(1000) 상에, 상기 연성 가압판(20)을 나란히 위치시킬 수 있다. 또한, 도 5(e)~(f)와 같이, x축의 코어링 방향(φ)이 45°를 초과 90°이하인 경우에는, 상기 곡선(600)이 최대 경사를 가지는 영역 상에 상기 연성 가압판(20)을 나란히 위치시킬 수 있다.
또한, 도 5(a)와 같이 코어링 방향(φ)이 0°인 경우에는, 상기 곡선(600)의 전체가 상기 단부 표면(101)과 평행해지기 때문에, 이 경우에는 코어 시료의 단부 표면(101) 상에 임의의 방향으로 연성 가압판(20)을 위치시킬 수 있다.
한편, 도 5(g)와 같이 코어링 방향(φ)이 90°인 경우, 연성 가압판이 코어 시료에 접촉하는 영역은, 코어 시료의 등방성면(500)이 원주 방향 표면과 만나는 곡선(600)의 코어 시료의 한쪽 단부 표면과 만나는 두 지점을 연결한 선분을 포함하도록 할 수 있다. 즉, 상기 코어 시료의 등방성면(500)이 원주 방향 표면과 만나는 곡선(600)의 코어 시료의 한쪽 단부 표면과 만나는 두 지점을 연결한 선분과 평행하도록 나란한 방향으로 코어 시료의 단부 표면(101) 상에 연성 가압판(20)을 위치시킬 수 있다. 따라서, 상기 연성 가압판(20)을 시료의 단부 표면(101)에 위치시킬 때는 상기 코어 시료(100)의 단부 표면(101)이 연성 가압판(20)과 접촉하는 영역(102)의 중심과 시료 단부 표면(101)의 중심이 일치하도록 할 수 있다.
본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 전술한 변형률을 측정하는 한가지 방법으로서, 채취된 이방성 코어 시료에 서로 부착 위치 및 부착 방향 중 적어도 하나가(1 이상이) 상이한 복수의(즉, 2개 이상의) 변형률 측정센서를 부착한 후, 변형률 값을 측정하는 방법이 있다. 상기 변형률 측정센서는 스트레인 게이지(strain gauge)라고도 불리고, 코어 시료의 표면에 부착되어 그 지점에서의 변형률을 측정하는 장치를 말한다. 본 발명에 있어서, 전술한 변형률 측정센서의 부착 위치를 설명하기 위해, 도 2(b)에 코어 시료(100)에 변형률 측정 센서(10)를 부착한 형태를 모식적으로 나타내었다.
본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 도 2(b)에서 볼 수 있듯이, 상기 변형률 측정센서(10)는 상기 이방성 코어 시료(100)에 대한 양 단부 표면을 제외한 표면 상에, 서로 부착 위치 및 부착 방향 중 1 이상이 상이하도록 2개 이상이 부착되어, 그 부착 지점에서의 변형률을 측정할 수 있다.
혹은, 상기 이방성 코어 시료가 원기둥 형상인 경우에는, 상기 이방성 코어 시료(100)에 대한 양 단부 표면을 제외한 원주 방향(Y)으로의 표면(즉, 원주방향 표면) 상에, (서로 부착 위치 및 부착 방향 중 적어도 하나가 상이한) 2개 이상의 각 변형률 측정센서(10)가 부착되어, 그 부착 지점에서의 변형률을 측정할 수 있다. 즉, 상기 변형률의 측정은, 하중이 가해지는 양 단부 표면만 아니라면, 본 발명의 목적을 해치지 않는 범위에서 코어 시료의 표면 어디에도 적용 가능하다.
이 때, 상기 2 이상의 지점에 각각 부착된 변형률 측정센서(10)는, 이방성 코어 시료(100)의 표면 상의 동일한 부위에 서로 다른 측정 방향으로 2개 이상 부착될 수도 있고, 코어 시료(100)의 표면 상의 서로 다른 2개 이상의 지점에 각각 부착될 수도 있다.
본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 단일의 이방성 코어 시료만으로도 이방성 재료에 대한 비교적 정확도가 높은 탄성 정수를 산출하기 위하여, 상기 변형률 측정센서의 부착 위치 및 개수를 제어할 수 있다. 즉, 상기 이방성 코어 시료의 표면 상에 부착된 변형률 측정센서는 복수개(즉, 2개 또는 3개 이상)일 수 있고, 상기 복수개의 변형률 측정센서는 서로 부착 위치 및 부착 방향 중 1 이상이 상이할 수 있다.
한편, 상기 변형률 측정센서의 개수는 그 값이 높을수록 정확도가 향상되므로, 상기 변형률 측정센서의 개수에 대한 상한을 별도로 한정하지 않을 수 있다. 다만, 일례로서, 상기 변형률 측정센서의 개수는 길이 16 mm, 폭 5.2 mm인 Kyowa사의 스트레인 게이지를 반지름 54 mm, 높이 108 mm인 시료에 사용할 경우를 기준으로 시료 표면에 빼곡하게 붙인다는 가정하에 200개까지 쓰일 수 있다. 그러나 실제 실험에서 쓰이는 Data Acquisition system의 센서에 대응하는 채널 수가 보통 수 개에서 수십 개 정도이므로 100개 이하라고 정할 수 있다.
또한, 본 발명의 한 가지 구현례에 따르면, 탄성 정수의 정확도 향상을 위해, 상기 코어 시료의 표면 상에 변형률 측정센서를 부착하는 위치는 2개 이상일 수 있고, 보다 바람직하게는 3개 이상일 수 있다.
본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 상기 변형률 측정센서(10)의 부착 시, 상기 이방성 코어 시료의 단부 표면(101)(혹은, 상기 코어 시료에 대한 연성 가압판이 접촉하는 측의 표면)으로부터 축 방향(X)으로 일정 거리 떨어진 제1 위치(1)에 (1개 이상의) 변형률 측정센서(11 또는 12)를 부착한다. 본 발명의 한가지 구현례에서 상기 변형률 측정센서(11 또는 12)는, 코어 시료의 단부 표면(101)으로부터 연성 가압판(20)의 폭(도 3의 'Width'에 해당) 대비 0.5배 내지 코어 시료의 직경의 1.5배 이하 떨어진 제1 위치에 부착될 수 있다. 이 때, 상기 연성 가압판(20)의 폭(도 3의 'Width'에 해당)이란, 연성 가압판(20)이 코어 시료의 단부 표면(101)에 접촉되는 면적을 기준으로, 좁은 측 변의 최단 거리를 의미할 수 있다.
한편, 상기 제1 위치가 이방성 코어 시료의 단부 표면으로부터 연성 가압판(20)의 폭 대비 0.5배 미만인 경우, 실험적 오차에 의해 연성 가압판에 의해 전달되는 하중의 불균질성이 변형률에 큰 영향을 주는 문제가 생길 수 있다. 또한, 상기 제1 위치가 이방성 코어 시료의 단부 표면으로부터 코어 시료의 직경의 1.5배 초과인 경우, 집중하중에 의한 효과가 분산됨으로 인해 탄성 정수 산정 정확도가 하락하는 문제가 생길 수 있다.
이어서, 상기 제1 위치보다 상기 단부 표면(101)으로부터 축 방향(X)으로 더 멀리 떨어진 제2 위치(2)에 (1개 이상의) 추가의 변형률 측정센서(21 또는 22)를 부착할 수 있다. 이렇듯, 서로 다른 2개 이상의 지점에 부착된 변형률 측정센서로부터 측정된 각 지점에 대한 변형률 값을, 후술하는 머신 러닝된 컴퓨터 시스템의 입력값으로 주입하여 탄성 정수를 예측하는 데에 이용할 수 있다.
전술한 변형률 측정센서의 부착 형태에 대한 한가지 구현례를 도 3에 나타내었다. 도 3에서 볼 수 있듯이, 본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 상기 제1 위치(1)에는 서로 변형률의 측정 방향이 상이한 2개 이상의 변형률 측정센서(11, 12)가 부착될 수 있다. 마찬가지로, 상기 제2 위치(2)에도 서로 변형률의 측정 방향이 상이한 2개 이상의 변형률 측정센서(21, 22)가 부착될 수 있다.
여기서, 상기 변형률의 측정 방향이 상이하다는 것은, 상기 이방성 코어 시료의 표면에 부착된 변형률 측정센서가 측정하도록 설계된 변형률의 방향이 상이하다는 것을 의미할 수 있다. 일례로, 변형률 측정센서로 스트레인 게이지를 사용할 경우, 스트레인 게이지의 그리드가 정렬된 방향이 스트레인 게이지가 측정하도록 설계된 변형률의 방향이고, 이 그리드의 방향이 서로 상이하다는 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 어느 하나의 위치(예를 들어, 위치(1))에 부착되는 2개 이상의 변형률 측정센서 중 적어도 하나는 변형률의 측정 방향이 상기 코어 시료의 축 방향(X)와 동일할 수 있고, 또 다른 하나는 변형률의 측정 방향이 상기 축 방향(X)과 수직인 방향과 동일할 수 있다.
즉, 도 3에서 볼 수 있듯이, 변형률 측정센서(11)과 변형률 측정센서(12)는 이방성 코어 시료의 단부 표면(101)으로부터 떨어진 거리가 동일한 제1 위치(1)에 부착되었지만, 각 변형률 측정센서가 측정하도록 설계된 변형률 방향이 서로 상이하므로, 변형률의 측정 방향이 상이한 예에 해당한다. 예를 들어, 도 3에 있어서, 변형률 측정센서(11)은 변형률의 측정 방향이 축 방향(X)과 수직인 방향인 예에 해당하고, 변형률 측정센서(12)는 변형률의 측정 방향이 축 방향(X)과 동일한(혹은, 평행한) 예에 해당한다. 따라서, 도 3에 있어서, 변형률 측정센서(21) 및 (22) 역시 서로 부착 위치는 제2 위치(2)로 동일하나 서로 변형률의 측정 방향이 상이하고, 변형률 측정센서(31), (32) 및 (33) 역시 서로 부착 위치는 동일하나 변형률의 측정 방향이 상이한 예에 해당한다.
한편, 본 명세서에 있어서, 전술한 어느 하나의 위치에 서로 변형률의 측정 방향이 상이하도록 변형률 측정센서를 부착하는 형태로는, 서로 변형률의 측정 방향이 동일하지만 않으면 되고, 본 발명에서 목적하는 효과를 달성할 수 있다면 상기 변형률의 측정 방향에는 다양한 변경이 가능한 것이므로, 이를 별도로 한정하지는 않는다.
또한, 본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 상기 변형률 측정센서(10)의 부착 시에는, 상기 코어 시료의 단부 표면(101)에서, 상기 연성 가압판(20)이 접촉한 부위(102)에 대한 축 방향(X)으로의 평행한 영역(1000)에 포함되는 (원주 방향 표면 상의) A 위치(예를 들어, 도 3의 위치(1) 및 (2)에 해당)에 (1개 이상의) 변형률 측정센서(10)를 부착할 수 있다.
이어서, 상기 코어 시료의 단부 표면(101)에서, 상기 연성 가압판(20)이 접촉한 부위(102)에 대한 축 방향(X)으로의 평행한 영역(1000)에 포함되지 않는 (원주 방향 표면 상의) B 위치(예를 들어, 도 3의 위치(3)에 해당)에 (1개 이상의) 추가의 변형률 측정센서를 부착할 수 있다. 즉, 상기 B 위치는 상기 이방성 코어 시료에 상기 연성 가압판(20)이 접촉한 부위(102)에 대한 축 방향(X)으로의 평행한 영역(1000)이 아닌 영역(2000)의 원주 방향(Y) 표면 상에 위치할 수 있다. 이 때, 도 3에서와 같이, 상기 A 위치는 전술한 제1 위치와 동일할 수도 있고, 혹은, 제1 위치 및 제2 위치와 동일할 수도 있다.
혹은, 본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 상기 A 위치에 (서로 부착 위치 및 부착 방향 중 1 이상이 상이한) 2개 이상의 변형률 측정센서가 부착될 수 있다. 혹은, 상기 B 위치에 (서로 부착 위치 및 부착 방향 중 1 이상이 상이한) 3개 이상의 변형률 측정센서가 부착될 수 있다.
상기 B 위치에 3개 이상의 변형률 측정센서가 부착된 한 가지 형태를 도 3에 나타내었고, 위치(3)에 서로 변형률의 측정 방향이 상이한 3개의 변형률 측정센서(31, 32, 33)가 부착됨을 확인할 수 있다. 이 때, 상기 변형률의 측정 방향에 대해서는 전술한 설명이 동일하게 적용될 수 있다.
혹은, 전술한 부착된 변형률 측정센서의 개수가 3개 이상인 예로서, 도 3과 같이, 상기 코어 시료의 단부 표면(101)에 상기 연성 가압판(20)이 접촉한 부위(102)에 대한 축 방향(X)으로의 평행한 영역(1000)에 포함되는 A 위치에 변형률 측정센서를 2개 이상 부착하고, 상기 평행한 영역(1000)이 아닌 영역(2000)에 포함되는(즉, 상기 평행한 영역(1000)에 포함되지 않는) B 위치에 변형률 측정센서를 1개 이상 부착하는 형태 등을 들 수 있다. 이 때, 상기 A 위치에 부착된 변형률 측정센서는 서로 부착 위치 및 부착 방향 중 1 이상이 상이할 수 있다.
한편, 본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 확보되는 탄성 정수의 정확도를 향상시키고자 하는 측면에서, 상기 코어 시료의 표면 상에 부착된 변형률 측정센서의 개수를 5개 이상으로 할 수 있고, 경우에 따라서는 7개 이상으로 할 수도 있다.
상기 부착된 변형률 측정센서의 개수를 5개 이상으로 제어하는 한 가지 구현례로서, 상기 코어 시료는, 상기 코어 시료의 단부 표면(101)에 상기 연성 가압판(20)이 접촉한 부위(102)에 대한 축 방향(X)으로의 평행한 영역(1000)에 포함되는 A 위치(도 3의 1, 2)와, 상기 평행한 영역(1000)에 포함되지 않는 B 위치를 포함하고, 전술한 A 위치 및 B 위치 중에서 선택된 적어도 하나의 위치에 (서로 부착 위치 및 부착 방향 중 1 이상이 상이한) 3개 이상의 변형률 측정센서를 부착하고, 나머지 위치에 1개 이상의 변형률 측정센서를 부착할 수 있다. 일례로, A 위치 및 B 위치 중에서 선택된 적어도 하나의 위치에 (서로 부착 위치 및 부착 방향 중 1 이상이 상이한) 3개의 변형률 측정센서를 부착하고, 나머지 위치에 1개의 변형률 측정센서를 부착한 후, A 위치 및 B 위치 중에서 적어도 하나의 위치에 이미 부착된 변형률 측정센서와 부착 위치 및 부착 방향 중 1 이상이 상이하도록 1개 이상의 변형률 측정센서를 추가로 부착할 수 있다.
혹은, 또 다른 한 가지 구현례로서, 상기 코어 시료의 단부 표면(101)에 상기 연성 가압판(20)이 접촉한 부위(102)에 대한 축 방향(X)으로의 평행한 영역(1000)에 포함되도록 (코어 시료 표면(원주 방향(Y) 표면) 상의) A 위치에 3개 이상의 변형률 측정센서가 부착될 수 있다. 또한, 상기 코어 시료의 단부 표면(101)에 상기 연성 가압판(20)이 접촉한 부위(102)에 대한 축 방향(X)으로의 평행한 영역(1000)에 포함되지 않는 (코어 시료 표면(원주 방향(Y) 표면) 상의) B 위치(혹은, 상기 평행한 영역(1000)이 아닌 영역(2000)에 포함되는 B 위치)에 서로 변형률의 측정 방향이 상이한 1개 이상의 변형률 측정센서(31, 32, 33)가 부착될 수 있다.
혹은, 부착된 변형률 측정센서의 개수가 5개 이상인 또 다른 한 가지 구현례로서, 상기 A 위치 중에, 상기 코어 시료의 단부 표면(101)으로부터 축 방향(X)으로 일정 거리 떨어진 (코어 시료 표면(원주 방향(Y) 표면) 상의) 제1 위치(1)에 1개 이상의 변형률 측정센서(11 또는 12 중 1개 이상)가 부착될 수 있다. 이 때, 상기 제1 위치에 2개 이상의 변형률 측정센서가 부착되는 경우에는 서로 변형률의 측정 방향이 상이할 수 있다. 또한, 상기 A 위치 중에, 상기 코어 시료의 단부 표면(101)으로부터 상기 제1 위치보다 축 방향(X)으로 더 멀리 떨어진 제2 위치(2)에 1개 이상의 변형률 측정 센서를 부착할 수 있고, 이 때 상기 제2 위치에 부착된 변형률 측정센서 중 적어도 1개는 변형률의 측정 방향이 축 방향(X)과 수직인 방향과 동일할 수 있다(즉, 도 3의 21에 해당). 한편, 특별히 한정하는 것은 아니나, 상기 B 위치에 부착된 측정센서와, 제2 위치에 부착된 변형률 측정센서는, 상기 코어 시료의 단부 표면(101)로부터 축 방향(X)으로의 최단 거리가 동일할 수 있다(이 때, 전술한 최단 거리는 각 측정센서의 변형률의 측정 방향으로의 중심을 기준으로 측정한다). 따라서, 전술한 부착된 변형률 측정센서의 개수가 5개 이상인 한가지 구현례로서, 도 3 중에, 변형률 측정센서는 적어도 {(11) 및 (12) 중 1개 이상}, (21), (31), (32), (33)에 존재할 수 있다.
상기 부착된 변형률 측정센서의 개수를 7개 이상으로 제어하는 한 가지 구현례로서, 상기 코어 시료의 단부 표면(101)에 상기 연성 가압판(20)이 접촉한 부위(102)에 대한 축 방향(X)으로의 평행한 영역(1000)에 포함하되(A 위치에 해당), 상기 코어 시료의 단부 표면(101)으로부터 축 방향(X)으로 일정 거리 떨어진 제1 위치(1)에, 2개 이상의 변형률 측정센서(11, 12)를 부착할 수 있다. 또한, 상기 코어 시료의 단부 표면(101)에 상기 연성 가압판(20)이 접촉한 부위(102)에 대한 축 방향(X)으로의 평행한 영역(1000)에 포함하되(A 위치에 해당), 상기 제1 위치보다 상기 단부 표면(101)으로부터 축 방향(X)으로 더 멀리 떨어진 제2 위치(2)에 2개 이상의 변형률 측정센서(21, 22)를 부착할 수 있다. 또한, 상기 코어 시료의 단부 표면(101)에 상기 연성 가압판(20)이 접촉한 부위(102)에 대한 축 방향(X)으로의 평행한 영역(1000)에 포함되지 않는(2000) 제3 위치(3)에 3개 이상의 변형률 측정센서(31, 32, 33)를 부착할 수 있다.
이 때, 상기 변형률 측정센서가 복수개 부착될 때에는, 서로 부착 위치 및 부착 방향 중 1 이상이 상이할 수 있다. 또한, 특별히 한정하는 것은 아니나, 상기 제3 위치(3)에 부착된 측정센서와, 제2 위치(2)에 부착된 변형률 측정센서는, 상기 코어 시료의 단부 표면(101)로부터 축 방향(X)으로의 최단 거리가 동일할 수 있다(이 때, 전술한 최단 거리는 각 측정센서의 변형률의 측정 방향으로의 중심을 기준으로 측정한다). 따라서, 전술한 부착된 변형률 측정센서의 개수가 7개 이상인 한가지 구현례로서, 변형률 측정센서는 적어도 도 3 중에, (11), (12), (21), (22), (31), (32) 및 (33)에 존재할 수 있다.
한편, 전술한 바와 같이, 변형률 측정센서의 개수 및 부착 위치의 개수를 제어함으로써, 단일의 코어 시료만으로도 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정이 가능하여, 시간 및 비용을 획기적으로 저감할 수 있을 뿐만 아니라, 이방성 재료로부터 산정되는 탄성 정수의 정확도를 높일 수 있다.
다만, 본 발명에 있어서, 상기 변형률 측정센서의 부착 개수 및 위치 등은 전술한 형태로 한정되는 것은 아니고, 다양한 형태로 변경 가능하다. 일례로서, 집중 하중시험 시 변형률 측정센서의 부착 위치 및 개수를 변화한 다양한 예를 도 5에 도시 하였다. 도 5에서, x축의 코어링 방향에 따른 집중 하중 시험에서의 변형률 측정센서의 y축상의 부착 위치를 나타낸 것이다.
즉, 전술한 코어 시료(100)의 단부 표면(101) 상의 일부에만 상기 연성 가압판(20)을 접촉시킨 후, 상기 연성 가압판(20) 상에, 상기 코어 시료(100)의 축 방향(X)으로 국부 하중(Load)인 집중 하중을 가한 후, 상기 변형률 측정센서(10)로 변형률 값을 측정한다(도 2(b) 참조). 전술한 집중 하중을 가하는 방향(도 2의 'Load'에 해당)은 코어 시료의 축 방향(X)과 동일할 수 있다. 이 때, 전술한 연성 가압판(20)을 사용하여 국부 하중(Load)을 가하는 점을 제외하고는, 당해 기술분야에서 통상적으로 알려진 집중하중 시험 방법을 본 발명에도 동일하게 적용할 수 있다.
이렇듯, 전술한 연성 가압판(20)을 사용하여 코어 시료(100)에 국부 하중을 적용하는 집중하중 시험 방법을 적용함으로써, 특별하게 조건이 제어된 하중기 등의 추가의 실험 장비를 이용하지 않고, 통상적으로 알려진 압축 하중기를 이용하더라도 이방성 재료의 탄성 정수를 비교적 정확하게 산정할 수 있다. 즉, 본 발명은 압축 하중을 이용하는 일반적인 실험에서 이용되는 압축 하중기 및 변형률 측정센서를 그대로 이용할 수 있기 때문에, 큰 비용의 추가 없이도 실현이 가능하다는 장점을 가진다.
한편, 본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 상기 복수의 데이터 세트를 구할 때, 상기 학습용 이방성 코어 시료로부터 추가로 채취된 부분 시료(200)에 대한 간접 인장시험을 추가로 실시할 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 상기 간접 인장시험 시에는, 부분 시료(200)의 직경 방향(50)으로 양 단부에서 하중을 가하는 단계; 및 상기 하중이 가해진 부분 시료(200)의 표면에서의 변형률 값을 측정하는 단계;를 포함할 수 있다. 이러한 간접 인장시험의 측정 방법을 도 4에 모식적으로 나타내었다.
이 때, 본 발명의 한가지 구현례에 따르면, 상기 부분 시료(200)의 표면에서의 변형률 값을 측정할 때에는, 기둥 형상의 부분 시료(200)에 대한 축 방향(60) 표면(500) 상의 표면에 2개 이상의 변형률 측정센서(71 및/또는 72)를 부착한 후, 각 부착 지점에서의 변형률 값을 측정할 수 있다.
상기 간접 인장시험에 있어서, 상기 부분 시료에 대한 축 방향 표면 상에 부착된 변형률 측정센서(71, 72)는 2개 이상일 수 있고, 이 때 2개 이상의 변형률 측정센서는 서로 부착 위치 및 부착 방향 중 적어도 하나가(1 이상이) 상이할 수 있다. 즉, 상기 변형률 측정센서는 동일한 부착 위치에, 변형률의 측정 방향이 서로 상이하도록 부착될 수 있고, 상이한 부착 위치에 부착될 수도 있다.
상기 변형률의 측정 방향에 대한 설명은 간접 인장시험인 점을 제외하고는 전술한 내용을 동일하게 적용할 수 있다. 또한, 상기 간접 인장시험에서의 부분 시료(200)에 대한 축 방향(60)은 전술한 집중 하중시험에서의 코어 시료에 대한 축 방향(X)과 일치할 수 있다.
한편, 본 명세서에 있어서, 전술한 설명을 제외하고는, 간접 인장시험에 대해서는 당해 기술분야에서 통상적인 방법을 동일하게 적용할 수 있다.
이렇듯, 집중 하중시험에 이어서, 간접 인장시험을 추가적으로 실시함으로써, 이방성 재료로부터 산정된 탄성 정수의 정확도를 보다 향상시킬 수 있다.
전술한 본 발명의 탄성 정수의 산정 방법에 의하면, 이방성 암석으로부터 한번의 코어링을 통해 채취되는 단일의 코어 시편만으로도 충분히 적용 가능하고, 또한 특별히 설계된 연성 가압판의 제작에는 적은 비용만이 요구되므로, 시간 및 비용을 크게 저감할 수 있어 매우 경제적으로 적용 가능하다. 따라서, 본 발명은 기존의 방법들과 비교해서 상당한 경제성을 가진다.
따라서, 본 발명에 의하면, 이방성 재료에 대해 평균적인 탄성 정수를 경제적이면서도 간편하게 산정할 수 있으므로, 암반 공학, 석유 공학, 자원 공학 등의 분야에서 다루는 암석에 대한 활용도가 크다. 뿐만 아니라, 다양한 형태의 시료에 대해서도 적용 가능하므로 건설 환경 공학, 재료 공학과 같은 분야에서도 다양하게 확대 적용될 수 있다.
이하, 실시예를 통하여 본 발명을 보다 구체적으로 설명한다. 다만, 하기의 실시예는 예시를 통하여 본 발명을 설명하기 위한 것일 뿐, 본 발명의 권리 범위를 제한하기 위한 것이 아니라는 점에서 유의할 필요가 있다. 본 발명의 권리범위는 특허청구범위에 기재된 사항과 이로부터 합리적으로 유추되는 사항에 의해 결정되는 것이기 때문이다.
(실시예 1)
이방성 재료로서 아산 편마암을 준비한 후, 암석을 코어링함으로써 축 방향으로의 길이가 10.8cm이고, 직경이 5.4cm인 원기둥 형상의 이방성 코어 시료를 채취하였다. 이어서, 3D 프린터로 제작된 Veroclear를 이용하여 가로 5.4 cm, 세로 2.2 cm 및 높이 2 cm 크기의 연성 가압판을 준비하였다. 상기 채취된 이방성 코어 시료의 양 단부 중 어느 하나의 단부 표면의 일부만 접촉하도록 상기 연성 가압판을 접촉시켰다. 암석의 등방평면은 암석 시료가 놓이는 표면과 1) φ = 70도, 2) φ = 90도가 되도록 코어링 하였다.
이어서, 상기 코어 시료의 단부 표면을 제외한 표면(즉, 원주 방향 표면) 상에 변형률 측정센서를 부착하였고, 구체적인 변형률 측정센서의 부착위치를 각각 도 10a(상기 '1)70도'에 해당) 및 도 10b(상기 '2)90도'에 해당)에 나타내었다. 이후 연성 가압판 상에, MTS사의 압축강도 시험기를 이용하여 코어 시료의 축 방향으로 국부 하중을 가하였다. 이후 상기 변형률 측정센서로 변형률 값을 측정하였다.
다음으로는 콤솔(Comsol)의 Multiphysics 프로그램을 이용하여 실험이 실시된 시료와 동일한 직경(즉, 단부 표면의 직경: 5.4cm), 높이(즉, 축 방향 길이: 10.8cm), 하중 조건, 그리고 변형률 측정 위치를 가지는 수치 모델을 만들었다.
수치 모델에서는 탄성정수의 조합을 바꿔가면서 변형률을 획득하였다. 총 1800개의 데이터 세트가 얻어지게 되는데, 1개 데이터 세트에는 5개의 탄성정수와 8개 (간접인장시험이 추가되는 경우 10개) 변형률이 들어가게 된다. 1800개 데이터 세트의 탄성정수 조합은 아래 표 1 및 2에 각각 나타내었다.
표 1 및 2는 각 탄성정수에 (E, E', υ, υ', G') 어떤 값을 넣으면서 데이터를 만들었는지 보여준다. 그러면 각 표마다 만들 수 있는 탄성정수의 조합이 5×5×3×3×4 = 900 개가 되고 모두 합하여 1800개의 데이터 세트가 형성된다. (E=E1, E'=E2, υ = υ1, υ'= υ2, G'=G2)
E(GPa) 40 44 48 52 56
E'(GPa) 16 20 24 28 32
υ 0.1 0.2 0.3 - -
υ' 0.1 0.2 0.3 - -
G'(GPa) 10 12 14 16 -
E(GPa) 64 67 70 73 76
E'(GPa) 48 51 54 57 60
υ 0.1 0.2 0.3 - -
υ' 0.1 0.2 0.3 - -
G'(GPa) 14 16 18 20 -
전술한 데이터 세트의 수가 1800개인 학습용 데이터 세트를 얻고 나서, 해당 데이터 세트를 머신 러닝시켜 컴퓨터 프로그램을 학습시키는 데 사용하였다. 이를 통해 인공 신경망이 형성되고, 이렇게 형성된 인공 신경망의 입력층에는 8개 (간접인장이 포함되는 경우 10개)의 변형률이 들어가고, 출력층에는 1개의 탄성정수가 나온다. 5개의 탄성정수에 맞추어 5개의 인공신경망이 만들어졌다. 이러한 인공신경망의 구조를 도 7에 나타내었다.
학습이 완료되었는 지 평가하기 위해, 전술한 [관계식 1]과 [관계식 2]를 사용하여 정확도를 평가하였다. 학습되지 않은 평가용 데이터 세트를 하기 표 3과 같이 총 6개 준비한 후, 하기 표 4에 기재된 인공 신경망에 넣어서 나온 탄성정수 값들을 평가용 데이터 세트에 있는 탄성정수 값과 비교하였다.
평가용
데이터		 세트 1 세트 2 세트 3 세트 4 세트 5 세트 6
E1 (GPa) 45.8 38.1 68.4 74.2 69.9 62.3
E2 (GPa) 16.5 20.1 19.2 20.6 52.6 55.1
ν1 0.13 0.23 0.19 0.18 0.23 0.27
ν2 0.23 0.14 0.13 0.19 0.26 0.21
G2 (GPa) 12 6.2 12.1 17.5 16.8 17
인공신경망 출력 값 세트 1 세트 2 세트 3 세트 4 세트 5 세트 6
E1 (GPa) 45.800 38.100 68.397 74.183 69.900 62.300
E2 (GPa) 16.498 20.112 19.202 20.612 52.600 55.100
ν1 0.127 0.224 0.190 0.179 0.232 0.271
ν2 0.238 0.116 0.115 0.185 0.270 0.213
G2 (GPa) 12.001 6.171 12.099 17.489 16.800 17
인공신경망에 의해 나온 6개 세트의 모든 탄성정수 값들이 실제 평가용 데이터에 있는 탄성정수 값과 비교하여 [관계식 1]과 [관계식 2]를 만족시킨다. 이를 통해 학습이 완료되었다고 판단하였다.
학습이 완료된 후에는 실제 실험에서 얻은 변형률 값들을 인공신경망에 입력하여 탄성정수를 산정하게 된다. 위의 절차를 따라서 나온 결과를 하기 표 5~8에 나타내었다.
이 때, E1, E2, G2의 정의는 도 7에 나타난 바와 같이 등방성면을 xz평면에 평행하게 두었을 때, 각각 xz평면 상에서의 영률, y축 상에서의 영률, xy평면이나 yz평면에서의 전단 탄성율을 의미한다. ν1은 x축에 평행한 일축압축시험을 했을 때, x축 변형률에 대한 z축방향 변형률의 비의 음수값으로 첫번째 포아송비이며, ν2는 y축에 평행한 일축압축시험을 했을 때, y축 변형률에 대한 z축 방향 혹은 x축 방향 변형률의 비의 음수값으로 두번째 포아송비이다.
도 8 및 9에는 추가적으로 학습되지 않은 100세트의 평가용 데이터 세트를 준비한 후, 실시예 1로부터 E1, E2, G2의 탄성 정수의 정확도 및 ν1 및 ν2의 탄성 정수의 정확도를 각각 평가한 결과를 나타내었다. 구체적으로, 도 8은 컴퓨터 수치 모사 실험을 수행하여 확보된 E1, E2, G2의 탄성 정수 값들(도 8의 사각형) 및 이들의 평균값(도 8의 굵은 선)과, 머신 러닝된 컴퓨터 시스템을 이용하여 산출되는 탄성 정수 값들을 비교한 것이다. 도 9는 컴퓨터 수치 모사 실험을 수행하여 확보된 ν1 및 ν2의 각 탄성 정수 값들(도 9의 사각형) 및 이들의 평균값(도 9의 굵은 선)과, 모델링을 이용하여 산출되는 탄성 정수 값들을 비교한 것이다. 상기 도 8 및 9로부터 각 탄성 정수들의 평균값이 실제 머신 러닝된 컴퓨터 프로그램으로부터 얻어지는 탄성 정수들과 유사함을 확인하였다.
(비교예 1)
종래의 방법을 이용하여, 실시예 1과 동일한 방법으로 동일 형상의 코어 시료를 채취하되, 각각의 코어링 각도가 0°와 45°가 되도록 2개의 코어 시료를 채취하였다. 코어링 각도가 0°인 시료에는 시료 중앙에 서로 다른 방향의 두 변형률 측정센서를 부착하였고, 코어링 각도가 45°인 시료에는 도 3의 위치(3)에 서로 변형률의 측정 방향이 상이한 2개의 변형률 측정센서를 부착하고 도 3의 위치(2)에 서로 변형률의 측정 방향이 상이한 2개의 변형률 측정센서를 부착하였다.
각 시료 양 단부에 균일한 하중을 가하는 일축 압축 시험을 수행한 후, 상기 변형률 측정센서로 변형률 값을 측정하였고, 각 변형률과 탄성 정수 사이의 관계식을 최소 제곱법에 적용하여 결정되는 탄성 정수 값을 코어 시료의 탄성 정수 값으로 결정하였다. 상기 절차를 따라서 나온 결과를 하기 표 5~8에 나타내었다.
(비교예 2)
실시예 1과 동일한 방법으로, 이방성 코어 시료를 채취한 후, 동일한 연성 가압판을 사용하여 동일한 국부 하중을 주고, 변형률 측정 센서를 동일한 위치에 부착하였다.
이후, 상기 변형률 측정센서로 변형률 값을 측정하고, Comsol Multiphysics 프로그램을 이용하여 입력되는 탄성 정수 값을 변경하면서 코어 시료에 가해진 것과 동일 하중 조건으로 컴퓨터 수치 모사 실험을 행하여 변형률이 측정된 위치와 동일한 위치에서의 변형률을 계산하였다. 상기 측정된 복수의 변형률과 상기 계산된 복수의 변형률 사이의 잔차를 제곱하여 합한 값이 가장 작을 경우의 탄성 정수 값을 코어 시료의 탄성 정수 값으로 결정하였다. 한편, 탄성 정수의 최적화에는 가우스-뉴턴법을 사용하였고, 각도 최적화에는 대입법을 사용하였다. 상기 절차를 따라서 나온 결과를 하기 표 5~8에 나타내었다.
(φ = 70도 코어링을 수행하고, 간접 인장 시험을 미포함하는 경우)
E1 (GPa) E2 (Gpa) ν1 ν2 G2 (Gpa)
실시예 1 52.3 35.2 0.34 0.08 14.5
비교예 1 57.57 32.99 0.1376 0.1177 16.2
비교예 2 47.9 34.4 0.21 0.07 13.0
(φ = 70도 코어링을 수행하고, 간접 인장 시험을 포함하는 경우)
E1 (GPa) E2 (GPa) ν1 ν2 G2 (GPa)
실시예 1 46.4 21.8 0.13 0.12 14.7
비교예 1 57.57 32.99 0.1376 0.1177 16.2
비교예 2 45.0 26.4 0.16 0.12 12.6
(φ =90도 코어링을 수행하고, 간접 인장 시험을 미포함하는 경우)
E1 (GPa) E2 (GPa) ν1 ν2 G2 (GPa)
실시예 1 51.8 18.0 0.16 0.05 23.0
비교예 1 57.57 32.99 0.1376 0.1177 16.2
비교예 2 52.1 14.9 0.15 0.05 29.0
(φ =90도 코어링을 수행하고, 간접 인장 시험을 포함하는 경우)
E1 (GPa) E2 (GPa) ν1 ν2 G2 (GPa)
실시예 1 46.0 23.6 0.15 0.10 24.7
비교예 1 57.57 32.99 0.1376 0.1177 16.2
비교예 2 51.7 23.8 0.13 0.13 19.8
상기 표 5~8의 실험 결과에서 볼 수 있듯이, 인공 신경망을 이용한 실시예 1의 경우, 기존의 방법을 이용한 비교예 1과 비교하여, 매우 비슷한 결과를 도출한다는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 인공신경망이 탄성정수를 적절하게 산정했다는 것을 알 수 있다.
추가로 인공신경망을 활용한 실시예 1은, 비교예 1에 비하여 장점을 가진다. 즉, 실험법 상에서는 기존의 방법은 서로 다른 코어링 각도를 가진 시료를 채취해야 하기 때문에 시간 및 비용이 과도하게 소요되지만 인공신경망을 이용한 방법은 단일 코어 시료만을 사용하기 때문에 시간과 비용이 저감될 수 있다.
또한, 상기 비교예 2의 방법과 비교할 때도 다량의 시료에 대하여 탄성정수를 산정해야 할 때 장점이 있다. 비교예 2의 경우, 각 시료에서 변형률이 들어오면 각 케이스에 대하여 최적화를 실시하기 때문에 다량의 시료를 분석해야 할 경우 계산 시간이 오래 걸리는 단점이 있었다. 이에 비하여, 본원 실시예 1과 같은 인공신경망을 이용한 방법의 경우에는, 학습 데이터를(1800개 데이터) 이용하여 이미 인공신경망이 학습이 완료되었기 때문에, 다량의 케이스가 들어와도 값의 입력 즉시 결과를 확인할 수 있었다. 이로 인해, 본원 발명에 의하면, 분석 시간을 획기적으로 단축시킬 수 있었다.
100: 코어 시료
X: 코어 시료의 축 방향
Y: 코어 시료의 원주 방향
10: 변형률 측정센서
20: 연성 가압판
101: 코어 시료의 단부 표면(혹은, 축 방향(X) 표면)
102: 상기 코어 시료의 단부 표면(101)에서, 연성 가압판(20)과 접촉하는 영역
103: 상기 코어 시료의 단부 표면(101)에서, 연성 가압판(20)과 접촉하지 않는 영역
1, 2, 3: 변형률 측정센서가 부착된 위치
11, 12, 21, 22, 31, 32, 33: 변형률 측정센서
71, 72: 변형률 측정센서
200: 부분 시료
50: 간접 인장시험 시, 부분 시료(200)의 직경 방향
60: 간접 인장시험 시, 부분 시료(200)의 축 방향
300: 상기 부분 시료(200)의 축 방향(60) 표면
500: 코어 시료의 등방성면
600: 코어 시료의 등방성면(500)이 원주 방향의 표면(즉, 코어 시료의 양 단부 표면을 제외한 표면)에서 이루는 곡선
71, 72: 변형률 측정센서
1000: 코어 시료에 연성 가압판(20)이 접촉한 부위(102)에 대한 축 방향(X)으로의 평행한 영역
2000: 코어 시료에 연성 가압판(20)이 접촉한 부위(102)에 대한 축 방향(X)으로의 평행한 영역(1000)이 아닌 영역(2000)

Claims (13)

  1. 학습용 이방성 코어 시료에 국부 하중을 가하여 구한 학습용 변형률 및 상기 학습용 이방성 코어 시료의 학습용 탄성 정수로 이루어진 복수의 데이터 세트의 변형률을 입력값으로 하고 탄성 정수를 출력값으로 하여 머신 러닝을 수행한 컴퓨터 시스템을 준비하는 단계;
    이방성 코어 시료에 대하여 국부 하중을 가하여 실제 변형률을 측정하는 단계; 및
    상기 실제 변형률을 머신 러닝된 상기 컴퓨터 시스템에 입력하여 실제 탄성 정수를 구하는 단계;
    를 포함하는, 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법.
  2. 학습용 이방성 코어 시료에 국부 하중을 가하여 구한 학습용 변형률 및 상기 학습용 이방성 코어 시료의 학습용 탄성 정수로 이루어진 복수의 데이터 세트를 준비하는 단계;
    상기 복수의 데이터 세트의 변형률을 입력값으로 하고, 탄성 정수를 출력값으로 하여 컴퓨터 시스템으로 하여금 머신 러닝을 수행시키는 단계;
    이방성 코어 시료에 대하여 국부 하중을 가하여 실제 변형률을 측정하는 단계; 및
    상기 실제 변형률을 머신 러닝된 상기 컴퓨터 시스템에 입력하여 실제 탄성 정수를 구하는 단계;
    를 포함하는, 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 복수의 데이터 세트의 수는 1,000세트 이상인, 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법.
  4. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 실제 변형률은 상기 학습용 변형률을 측정할 때 사용된 하중 조건과 동일한 하중 조건 하에서 측정되는 것인, 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법.
  5. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 복수의 데이터 세트는, 상기 학습용 탄성 정수의 값을 변경하면서, 컴퓨터 수치 모사 실험을 수행하여 대응되는 학습용 변형률을 구하는 것을 반복 수행함으로써 확보되는 것인, 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법.
  6. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 학습용 이방성 코어 시료 및 상기 이방성 코어 시료는 1개의 코어 시료만을 사용하는, 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법.
  7. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 국부 하중은, 상기 이방성 코어 시료의 양 단부에서 가해지는 하중 중 적어도 하나의 하중이, 상기 단부 표면의 전체가 아닌 단부 표면의 일부에만 가해지는 것인, 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법.
  8. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 국부 하중은, 상기 이방성 코어 시료에 대하여 국부 하중이 가해지는 단부 표면의 일부에만 접촉하도록 연성 가압판을 구비하는, 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 연성 가압판의 영률은, 상기 코어 시료의 영률 대비 1/10 이하인, 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법.
  10. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 이방성 코어 시료의 표면에 2개 이상의 변형률 측정 센서를 부착하여, 각 부착 지점에서의 변형률 값을 측정하는, 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 이방성 코어 시료의 표면에 부착된 상기 변형률 측정 센서의 개수는 5개 이상인, 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법.
  12. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 복수의 데이터 세트를 구할 때, 상기 학습용 이방성 코어 시료로부터 추가로 채취된 부분 시료에 대한 간접 인장시험을 추가로 실시하는, 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법.
  13. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 머신 러닝된 컴퓨터 시스템의 정확도를 평가하는 단계를 더 포함하는, 이방성 재료에 대한 탄성 정수의 산정 방법.
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090106257A (ko) * 2008-04-04 2009-10-08 한국시설안전공단 시공 중 터널에 대한 실시간, 정량적 안정성 평가판단방법및 그 장치
CN105628486A (zh) * 2014-10-30 2016-06-01 中国石油天然气股份有限公司 测量页岩岩石力学性质的方法及装置
KR20170092830A (ko) 2016-02-04 2017-08-14 한국해양대학교 산학협력단 수직횡적등방성 매질의 암석물성정보 분석 방법 및 장치
CN107356481A (zh) * 2017-06-28 2017-11-17 浙江工业大学 一种三轴渗透试验中用于测量岩石泊松比的装置
US20180045630A1 (en) * 2016-08-15 2018-02-15 New York University Method to estimate strain rate dependent elastic modulus of materials using dynamic mechanical analysis data
CN111226106A (zh) * 2017-10-16 2020-06-02 茵品特有限责任公司 用于自动工件试验的装置和方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090106257A (ko) * 2008-04-04 2009-10-08 한국시설안전공단 시공 중 터널에 대한 실시간, 정량적 안정성 평가판단방법및 그 장치
CN105628486A (zh) * 2014-10-30 2016-06-01 中国石油天然气股份有限公司 测量页岩岩石力学性质的方法及装置
KR20170092830A (ko) 2016-02-04 2017-08-14 한국해양대학교 산학협력단 수직횡적등방성 매질의 암석물성정보 분석 방법 및 장치
US20180045630A1 (en) * 2016-08-15 2018-02-15 New York University Method to estimate strain rate dependent elastic modulus of materials using dynamic mechanical analysis data
CN107356481A (zh) * 2017-06-28 2017-11-17 浙江工业大学 一种三轴渗透试验中用于测量岩石泊松比的装置
CN111226106A (zh) * 2017-10-16 2020-06-02 茵品特有限责任公司 用于自动工件试验的装置和方法

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