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Kang's 법을 이용한 단계성토별 시간 - 침하량

5.4 요약

6.1.2 Kang's 법을 이용한 단계성토별 시간 - 침하량

연구 대상지역에서 계측된 현장 데이타를 이용하여 예측기법에서 역해석된 지반정수를 이용하여 단계성토별 시간-침하량 곡선을 예측하였다. 연구 대상지 역에서는 연약지반 처리를 위해 수평배수재가 타설되었으므로 Kang's법으로 예 측된 최종침하량과 압밀계수(Cv)를 이용하여 단계성토별 시간-침하량 곡선을 예측하였다.

Figs. 6.9~6.14는 Kang's법을 통해 얻어진 역해석 상수로 예측된 단계성토별 시간-침하량 곡선과 현장계측데이타를 함께 도시한 결과이다. Fig. 6.9(a)는 배 수재가 설치되지 않은 P-1지역에 대해 1-D Theory Simulation법에 의해 얻어진 역해석 상수로 예측된 단계성토별 시간-침하량 곡선과 현장계측데이타와 함께 도시한 결과이다. 예측된 값과 계측된 값이 매우 상이함을 알 수 있다. Fig.

6.9(b)는 Kang‘s법을 통해 얻어진 역해석 상수로 이용하여 도시한 결과이다. 예

측된 값과 계측된 값이 매우 일치함을 알 수 있다. 배수재가 설치되어있지 않 음에도 불구하고 Kang’s법에 의해 얻어진 시간-침하량 곡선이 1-D Theory

Simulation법에 의한 결과보다 더 잘 일치하였다. 이러한 원인은 현장에서 배수

재 타설과 미타설을 구역화하여 수행하였으나, 연약지반의 두께가 두꺼워 배수 재 미타설 지역과 타설지역 간의 거리가 상대적으로 짧은 이유에 있다고 판단 된다.

Figs. 6.10~6.12은 배수재가 2.0m 간격으로 타설된 P-3, P-4, SP-1 지역에 대해

Kang‘s법을 통해 얻어진 역해석 상수로 예측된 단계성토별 시간-침하량 곡선과

현장계측데이타와 함께 도시한 결과이다. 예측된 시간-침하량 곡선들과 현장 데 이타 값들이 매우 잘 일치함을 보였다.

Figs. 6.13~6.14는 배수재가 2.0m 간격으로 타설된 P-57, P-60 지역에 대해

Kang‘s법을 통해 얻어진 역해석 상수로 예측된 단계 성토별 시간-침하량 곡선

과 현장 계측데이타와 함께 도시한 결과이다.

예측된 시간-침하량 곡선이 현장 계측치와 매우 상이함을 보여 주는 예이다. 예측값과 계측값의 차이는 여러 원인이 있을 수 있는데 대표적으로 다음 두 가

첫 번째는 현장 침하량 계측 자료가 성토하중에 따라 불규칙한 침하 경향을 보이는 경우이다. 예를 들어 단계성토 하중의 변화가 크지 않지만 침하량은 매 우 크게 발생하는 경우에 해당된다. 두 번째는 성토 초기 침하량 계측의 누락 이다. 이 경우는 초기 성토하중에 의해 침하가 일어나지 않다가 갑작스러운 침 하가 발생하는 침하 패턴을 보인다. 상기의 결과들을 분석해 볼 때, 정확한 침 하 예측을 위해서는 현장에서는 성토 현황과 하중 증감에 대한 내용들을 세심 하게 계측 시 관리하여 기록하여야 할 것으로 판단된다. 추가적으로 초기 현장 계측치를 이용하여 단계별 성토에 대한 발생 시간-침하량 곡선 예측 시 다음과 같이 몇 가지 어려움이 있음을 고려하여야 한다.

일반적으로 현장 지층은 지층 특성이 다른 여러 층으로 이루어져 있어 현장 계측치를 이용한 역해석 결과를 이용하여 산정된 지반 상수에 대한 부분적 적 용은 난이하다. 초기 성토 단계시에는 일정한 성토고로 계측되어지는 기간이 매우 짧아 데이타 부재에 의한 신뢰성 있는 분석이 힘들다. 초기에는 성토고 변화가 많으며, 작은 성토 하중에 의한 침하량을 이용시 지하수위 또는 차량하 중 등의 영향으로 예측값의 오차가 크게 나타난다. 초기 성토시에는 점성토 층 의 압밀에 의한 침하보다는 사질토층 및 점성토층의 즉시 침하가 상대적으로 크게 발생하므로 침하 곡선 형태가 양호하지 않아 분석이 난해한 경향을 가진 다. 장비 주행성 또는 장비 타설을 위한 복토 설치 시의 초기 침하를 일반적으 로 현장 여건상 계측하기 어려워 해석에 반영되기 힘들다.

화전지구 다른 지역에 대한 침하량 예측 결과는 부록 H에 도시되어 있으므 로 이를 참고하기 바란다.

Heigth (m)

2 4 6 8

Time (Day)

0 100 200 300 400

Settlement (cm)

0 20 40 60 80 100 120

P-1 Field Data (PBD : N.O) Predicted Values

(a) 1-D Theory Simulation

Heigth (m)

2 4 6 8

Time (Day)

0 100 200 300 400

Settlement (cm)

0 20 40 60 80 100 120

P-1 Field Data (PBD : 2.0m) Predicted Values

(b) Kang's method

Fig. 6.9 Predicted time - settlement curve(P-1 zone)

Heigth (m)

2 4 6 8

Time (Day)

0 100 200 300 400

Settlement (cm)

0

50

100

150

200

P-3 Field Data (PBD : 2.0m) Predicted Values

Fig. 6.10 Time - settlement curve predicted by Kang's method(P-3 zone)

Heigth (m)

2 4 6 8

Time (Day)

0 200 400 600 800 1000

Settlement (cm)

0

50

100

150

200

P-4 Field Data (PBD : 2.0m) Predicted Values

Fig. 6.11 Time - settlement curve predicted by Kang's method(P-4 zone)

Heigth (m)

2 4 6 8 10

Time (Day)

0 100 200 300 400 500 600 700 800

Settlement (cm)

0 50 100 150 200 250

SP-1 Field Data (PBD : 2.0m) Predicted Values

Fig. 6.12 Time - settlement curve predicted by Kang's method(SP-1 zone)

Heigth (m)

2 4 6 8

Time (Day)

0 200 400 600 800 1000

Settlement (cm)

0

100

200

300

400

P-57 Field Data (PBD : 2.0m) Predicted Values

Fig. 6.13 Time - settlement curve predicted by Kang's method(P-57 zone)

Heigth (m)

2 4 6 8

Time (Day)

0 200 400 600 800 1000 1200 1400

Settlement (cm)

0 50 100 150 200 250 300

P-60 Field Data (PBD : 2.0m) Predicted Values

Fig. 6.14 Time - settlement curve by predicted Kang's method(P-60 zone)

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