(57)【要約】      （修正有）【課題】層序の判定結果の精度を向上させる層序判定装置を提供する。【解決手段】土地の土質に関する物理量の深さ方向の位置依存性を示す情報を土質情報として、入力された前記土質情報に基づいて、入力された前記土質情報が示す前記土地の深さ方向の層序を判定する第１判定部を有する制御部２３を備える層序判定装置２である。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
土地の土質に関する物理量の深さ方向の位置依存性を示す情報を土質情報として、入力された前記土質情報に基づいて、入力された前記土質情報が示す前記土地の深さ方向の層序を判定する制御部、
を備える層序判定装置。
【請求項２】
前記制御部は、前記土質情報と予め定められた複数の集合であって土質を分類する複数の集合である土質集合との関係を示す情報を関係情報として、前記関係情報と入力された前記土質情報とに基づいて、入力された前記土質情報が示す前記土地の深さ方向の層序を判定する第１判定部を備える、
請求項１に記載の層序判定装置。
【請求項３】
前記第１判定部は、前記関係情報を教師データとして機械学習によって学習された学習モデルと入力された前記土質情報とに基づいて、入力された前記土質情報が示す前記土地の深さ方向の層序を判定する、
請求項２に記載の層序判定装置。
【請求項４】
前記制御部は、予め定められた複数の集合であって土質を分類する複数の集合を土質集合として、入力された前記土質情報と、入力された前記土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合を示す情報と基づいて、層序に関するアルゴリズムによって、前記土地の深さ方向の層序を判定する第２判定部を備える、
請求項１に記載の層序判定装置。
【請求項５】
前記制御部は、入力された前記土質情報と前記第１判定部の判定結果とに基づいて、層序に関するアルゴリズムによって、前記土地の深さ方向の層序を判定する第２判定部を備える、
請求項２又は３に記載の層序判定装置。
【請求項６】
前記層序に関するアルゴリズムは、地層同定の法則に基づくアルゴリズムである、
請求項４又は５に記載の層序判定装置。
【請求項７】
前記第２判定部は、入力された前記土質情報と入力された前記土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する前記土質集合を示す情報とが、前記土地の深さ方向には厚さが所定の厚さ以下の地層である薄層があり、かつ、前記薄層が深さ方向の最も浅い位置と深い位置とのいずれかにも位置しないことを示す場合には、前記薄層が盛土に挟まれているか否かを判定し、前記薄層が盛土に挟まれている場合には、前記薄層が属する前記土質集合を盛土であると判定し、前記薄層が盛土に挟まれていない場合には、前記薄層が属する前記土質集合を、前記薄層の上に位置する地層が属する土質集合と同一であると判定する、
請求項６に記載の層序判定装置。
【請求項８】
前記第１判定部は、さらに、ＧＩＳ（Geographic Information System）の情報に基づいて層序を判定する、
請求項２に記載の層序判定装置。
【請求項９】
土地の土質に関する前記物理量は、荷重、半回転数、貫入深さである、
請求項１に記載の層序判定装置。
【請求項１０】
請求項１から請求項９のいずれか一項に記載の層序判定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、層序判定装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
地盤を調査する技術として、スウェーデン式サウンディング試験がある（非特許文献１参照）。このような技術による地盤調査の後、地盤調査の結果に基づいて地層の層序が判定される場合がある。地盤調査の結果に基づく地層の層序の判定は地盤技術者が自身の知識と経験とに基づいて行う。しかしながら、地盤技術者が自身の知識と経験とに基づいて層序を判定するため、判定結果は地盤技術者ごとにばらつく場合があった。また、地盤技術者が自身の知識と経験とに基づいて層序を判定するため、地盤技術者の技術によっては、層序の判定の結果を誤る場合があった。
このような要因によって、従来、地盤調査の結果に基づく地層の層序の判定結果の精度が低い場合があった。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】“日本工業規格  スウェーデン式サウンディング試験方法（Method for Swedish weight sounding test）”  ＪＩＳ  Ａ  １２２１：２０１３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記事情に鑑み、本発明は、層序の判定結果の精度を向上させる技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様は、土地の土質に関する物理量の深さ方向の位置依存性を示す情報を土質情報として、入力された前記土質情報に基づいて、入力された前記土質情報が示す前記土地の深さ方向の層序を判定する制御部を備える層序判定装置である。
【０００６】
本発明の一態様は、上記の層序判定装置であって、前記制御部は、前記土質情報と予め定められた複数の集合であって土質を分類する複数の集合である土質集合との関係を示す情報を関係情報として、前記関係情報と入力された前記土質情報とに基づいて、入力された前記土質情報が示す前記土地の深さ方向の層序を判定する第１判定部を備える。
【０００７】
本発明の一態様は、上記の層序判定装置であって、前記第１判定部は、前記関係情報を教師データとして機械学習によって学習された学習モデルと入力された前記土質情報とに基づいて、入力された前記土質情報が示す前記土地の深さ方向の層序を判定する。
【０００８】
本発明の一態様は、上記の層序判定装置であって、前記制御部は、予め定められた複数の集合であって土質を分類する複数の集合を土質集合として、入力された前記土質情報と、入力された前記土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合を示す情報と基づいて、層序に関するアルゴリズムによって、前記土地の深さ方向の層序を判定する第２判定部を備える。
【０００９】
本発明の一態様は、上記の層序判定装置であって、前記制御部は、入力された前記土質情報と前記第１判定部の判定結果とに基づいて、層序に関するアルゴリズムによって、前記土地の深さ方向の層序を判定する第２判定部を備える。
【００１０】
本発明の一態様は、上記の層序判定装置であって、前記層序に関するアルゴリズムは、地層同定の法則に基づくアルゴリズムである。
【００１１】
本発明の一態様は、上記の層序判定装置であって、前記第２判定部は、入力された前記土質情報と入力された前記土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する前記土質集合を示す情報とが、前記土地の深さ方向には厚さが所定の厚さ以下の地層である薄層があり、かつ、前記薄層が深さ方向の最も浅い位置と深い位置とのいずれかにも位置しないことを示す場合には、前記薄層が盛土に挟まれているか否かを判定し、前記薄層が盛土に挟まれている場合には、前記薄層が属する前記土質集合を盛土であると判定し、前記薄層が盛土に挟まれていない場合には、前記薄層が属する前記土質集合を、前記薄層の上に位置する地層が属する土質集合と同一であると判定する。
【００１２】
本発明の一態様は、上記の層序判定装置であって、前記第１判定部は、さらに、ＧＩＳ（Geographic Information System）の情報に基づいて層序を判定する。
【００１３】
本発明の一態様は、上記の層序判定装置であって、土地の土質に関する前記物理量は、荷重、半回転数、貫入深さである。
【００１４】
本発明の一態様は、上記の層序判定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明により、層序の判定結果の精度を向上させる技術を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】実施形態の層序判定システム１００のシステム構成の一例を示す図である。
【図２】実施形態における入力土質情報の一例を示す図である。
【図３】実施形態における第２判定部２３２が実行する層序アルゴリズムにしたがった処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図４】実施形態の層序判定装置２が実行する処理の流れの一例を示す図である。
【図５】実施形態における出力部２４によって出力される第１判定部２３１の判定結果を示す図である。
【図６】実施形態における出力部２４によって出力される第２判定部２３２の判定結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
（実施形態）
図１は、実施形態の層序判定システム１００のシステム構成の一例を示す図である。以下、土地の土質に関する物理量の深さ方向の位置依存性を示す情報を土質情報という。以下、土質に関する物理量を土質物理量という。土質物理量は、例えば、地質調査によって取得される物理量である。地質調査によって取得される物理量は、例えば、スウェーデン式サウンディング試験によって取得される物理量であって、荷重、半回転数、貫入深さ、貫入量、１ｍ当たりの半回転数、換算Ｎ値、許容支持力ｑａ等である。
【００１８】
層序判定システム１００は、入力された土質情報（以下「入力土質情報」という。）に基づいて、入力土質情報が示す土地の深さ方向の層序を判定する。具体的には、層序判定システム１００は、入力土質情報が示す深さ方向の位置ごとに、予め定められた複数の集合であって土質を分類する複数の集合のうち各位置の土質が属する集合を判定する。すなわち、層序判定システム１００は、入力土質情報が示す深さ方向の位置ごとに、判定対象である各位置の土質が、予め定められた複数の集合であって土質を分類する複数の集合のうちいずれの集合に属するかを判定する。
以下、予め定められた複数の集合であって土質を分類する複数の集合を、土質集合という。土質集合は、例えば、盛土、砂質土、火山灰質土、粘性土等の地層名が定義する土質の集合であってもよい。
【００１９】
層序判定システム１００は、機械学習部１及び層序判定装置２を備える。
機械学習部１は、土質情報と土質集合との関係を示す情報である関係情報を教師データとする機械学習によって、土質情報と土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合との関係を表す学習モデル（以下「分類モデル」という。）を学習する。
【００２０】
機械学習部１は、パーソナルコンピュータやサーバ等の情報処理装置を用いて構成される。機械学習部１は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリや補助記憶装置などを備え、プログラムを実行する。機械学習部１は、プログラムの実行によって機械学習によって分類モデルを学習する装置として機能する。
機械学習部１は、学習結果の分類モデルを層序判定装置２に出力する。
【００２１】
層序判定装置２は、入力土質情報を取得し、機械学習部１の学習結果である分類モデルに基づいて、入力土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合を判定する。
層序判定装置２は、パーソナルコンピュータやサーバ等の情報処理装置を用いて構成される。層序判定装置２はバスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリや補助記憶装置２１などを備え、プログラムを実行する。層序判定装置２は、プログラムの実行によって入力部２２、制御部２３及び出力部２４を備える装置として機能する。ＣＰＵ、メモリは補助記憶装置２１に記憶されたプログラムを実行することによって制御部２３として機能する。
【００２２】
補助記憶装置２１は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。補助記憶装置２１は、機械学習部１が学習した学習結果である分類モデルを記憶する。
【００２３】
入力部２２は、マウスやキーボード、タッチパネル等の入力装置を含んで構成される。入力部２２は、これらの入力装置を自装置に接続するインタフェースとして構成されてもよい。入力部２２は、自装置に対する分類モデルの入力を受け付ける。入力部２２に入力された分類モデルは、記録部（不図示）によって補助記憶装置２１に記録される。
入力部２２は、入力土質情報の入力を受け付ける。入力部２２は、入力された入力土質情報を制御部２３に出力する。
【００２４】
制御部２３は、第１判定部２３１及び第２判定部２３２を備える。
第１判定部２３１は、入力土質情報と、補助記憶装置２１が記憶する分類モデルとに基づいて、入力土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合を判定する。第１判定部２３１の判定結果は第２判定部２３２及び出力部２４に出力される。
【００２５】
第２判定部２３２は、入力土質情報と、第１判定部２３１の判定結果とに基づいて、層序に関するアルゴリズムである層序アルゴリズムとよって、層序を判定する。層序アルゴリズムは、層序に関するアルゴリズムであればどのようなアルゴリズムであってもよい。層序アルゴリズムは、例えば、地層同定の法則に基づくアルゴリズムであってもよい。層序アルゴリズムの詳細は後述する。第２判定部２３２の判定結果は、出力部２４に出力される。
【００２６】
出力部２４は、第１判定部２３１の判定結果と、第２判定部２３２の判定結果とを出力する。出力部２４は、どのように第１判定部２３１の判定結果と、第２判定部２３２の判定結果とを出力してもよい。出力部２４は、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイや液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等の表示装置を含んで構成されてもよい。出力部２４は、例えば、これらの表示装置を自装置に接続するインタフェースとして構成されてもよい。
【００２７】
図２は、実施形態における入力土質情報の一例を示す図である。
図２に示す入力土質情報は、スウェーデン式サウンディング試験によって取得される荷重（ｋｍ）、半回転数（Ｎａ）、貫入量（ｃｍ）、１ｍ当たりの半回転数（Ｎｓｗ）、換算Ｎ値及び許容支持力の貫入深さ（ｍ）依存性を示す。貫入深さ（ｍ）が深さを示す。
【００２８】
図３は、実施形態における第２判定部２３２が実行する層序アルゴリズムにしたがった処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００２９】
第２判定部２３２は、入力土質情報と第１判定部２３１の判定結果とを取得する（ステップＳ１０１）。第２判定部２３２は、入力土質情報と第１判定部２３１の判定結果とに基づいて、厚さが所定の厚さ以下の地層（以下「薄層」という。）があるか否かを判定する（ステップＳ１０２）。所定の厚さは、例えば２５ｃｍである。
薄層がある場合（ステップＳ１０２：ＹＥＳ）、第２判定部２３２は、薄層が深さ方向に最も浅い位置と、深さ方向に最も深い位置とのいずれかの位置に位置するか否かを判定する（ステップＳ１０３）。
薄層がいずれの位置に位置しない場合（ステップＳ１０３：ＮＯ）、第２判定部２３２は、薄層が盛土に挟まれているか否かを判定する（ステップＳ１０４）。
薄層が盛土に挟まれている場合（ステップＳ１０４：ＹＥＳ）、第２判定部２３２は、薄層の属する土質集合を盛土であると判定する（ステップＳ１０５）。
ステップＳ１０５の次に、第２判定部２３２は、処理を終了する。
【００３０】
一方、薄層が盛土に挟まれていない場合（ステップＳ１０４：ＮＯ）、第２判定部２３２は、薄層の属する土質集合を、深さ方向に薄層の上に位置する土質の土質集合と同一であると判定する（ステップＳ１０６）。
ステップＳ１０６の次に、第２判定部２３２は、処理を終了する。
【００３１】
一方、ステップＳ１０３において、薄層がいずれかの位置に位置する場合（ステップＳ１０３：ＹＥＳ）、第２判定部２３２は、処理を終了する。
一方、ステップＳ１０２において、薄層が無い場合（ステップＳ１０２：ＮＯ）、第２判定部２３２は、処理を終了する。
【００３２】
このように、第２判定部２３２は、第１判定部２３１の判定結果が層序の理論に反する結果である場合に、層序の理論に反しない結果に修正する。
【００３３】
図４は、実施形態の層序判定装置２が実行する処理の流れの一例を示す図である。
入力部２２が入力土質情報を取得する（ステップＳ２０１）。
第１判定部２３１が、入力土質情報と補助記憶装置２１に記憶された分類モデルとに基づいて、入力土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合を判定する（ステップＳ２０２）。
第２判定部２３２が、入力土質情報と、第１判定部２３１の判定結果とに基づき、層序アルゴリズムによって層序を判定する（ステップＳ２０３）。
出力部２４が、ステップＳ２０２又はステップＳ２０３の判定結果を出力する（ステップＳ２０４）。
ステップＳ２０４の次に、層序判定装置２は処理を終了する。
【００３４】
ここで、図５及び図６によって、第１判定部２３１の判定結果と、第２判定部２３２の判定結果とを示し、第２判定部２３２の判定結果が第１判定部２３１の判定結果と違うことを示す。
【００３５】
図５は、実施形態における出力部２４によって出力される第１判定部２３１の判定結果を示す図である。
図５のグラフは、縦軸が深さを表す。縦軸は値が大きくなること深い位置であることを表す。図５のグラフは、横軸が、所定の土質物理量の大きさを表す。図５は、第１判定部２３１の判定結果が、深さが浅い方から順に、「盛土・埋土（砂質土）」、「火山灰質土」、「粘性土（砂層混）」、「火山灰質土」、「砂質土」、「粘性土」、「砂質土」、「粘性土（砂層混）」、「砂質土」、「粘性土（砂層混）」であることを示す。
【００３６】
図６は、実施形態における出力部２４によって出力される第２判定部２３２の判定結果を示す図である。
図６のグラフは、縦軸が深さを表す。縦軸は値が大きくなること深い位置であることを表す。図６のグラフは、横軸が、所定の土質物理量の大きさを表す。図６は、第２判定部２３２の判定結果が、深さが浅い方から順に、「盛土・埋土（砂質土）」、「火山灰質土」、「砂質土」、「粘性土（砂層混）」であることを示す。
【００３７】
図５は、第１判定部２３１の判定結果が、火山灰質土と火山灰質土との間に粘性土（砂層混）があるという結果である。しかしながら、層序の理論によれば、このような層序はあり得ない。一方、図６は、第２判定部２３２の判定結果においては、火山灰質土と火山灰質土との間に粘性土（砂層混）は無いことを示す。このように、第２判定部２３２は、第１判定部２３１の判定結果のうち、層序の理論に反する判定結果を修正し、層序の理論に反しない層序の判定結果を取得する。
【００３８】
このように構成された層序判定システム１００は、第１判定部２３１及び第２判定部２３２を備えるため、入力土質情報に基づいて、層序の理論に反しない層序の判定結果を出力することができる。そのため、地層の種類の判定に係る技術者の労力の増大を抑制することができる。
【００３９】
（変形例）
なお、分類モデルは、地質調査によって取得される物理量と、ＧＩＳ（Geographic Information System）の情報とに基づいた学習結果であってもよい。
【００４０】
なお、第１判定部２３１は、土質情報と土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合との関係と入力土質情報とに基づけば、必ずしも分類モデルと入力土質情報とに基づいて入力土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合を判定する必要は無い。
【００４１】
なお、層序判定システム１００は、入力土質情報と入力土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合との関係を表す学習モデルに基づいて入力土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合を判定可能であれば、必ずしも機械学習部１を備えなくてもよい。
【００４２】
なお、層序判定装置２は、必ずしも第１判定部２３１を備える必要は無い。第１判定部２３１を備えない層序判定装置２は、入力土質情報と入力土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合を示す情報と基づいて第２判定部２３２が層序を判定する。
【００４３】
なお、土質情報は、地形情報を含んでもよい。地形情報は、地形に関する情報である。地形情報は、例えば、経度や緯度であってもよい。地形情報は、標高であってもよい。地形情報は、例えば、地形区分名であってもよい。地形情報は、例えば、周囲の活断層に関する情報であってもよい。
なお、土質情報は、土壌情報を含んでもよい。土壌情報は、土壌に関する情報である。土壌情報は、例えば、土壌名であってもよい。
【００４４】
なお、層序判定システム１００には、土質情報に加えて、さらに、マップ情報が入力されてもよい。なお、マップ情報とは、地形情報と土壌情報とを含む情報である。以下、土質情報とマップ情報とを含む情報を地盤情報という。このような変形例の層序判定システム１００は、地盤情報に基づいて、入力土質情報が示す土地の深さ方向の層序を判定する。具体的には、このような変形例の層序判定システム１００は、地盤情報と土質集合との関係を示す情報を教師データとする機械学習によって地盤学習モデルを機械学習部１において学習する。地盤学習モデルは、地盤情報と土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合との関係を表す学習モデルである。このような変形例の層序判定システム１００は、地盤学習モデルに基づき、層序判定装置２によって、入力された地盤情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合を判定する。
【００４５】
なお、機械学習部１及び層序判定装置２の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。
【００４６】
なお、層序判定装置２は、ネットワークを介して通信可能に接続された複数台の情報処理装置を用いて実装されてもよい。この場合、層序判定装置２が備える各機能部は、複数の情報処理装置に分散して実装されてもよい。例えば、第１判定部２３１と第２判定部２３２とはそれぞれ異なる情報処理装置に実装されてもよい。
また、機械学習部１と層序判定装置２とは必ずしも異なる筐体に実装される必要はなく、ひとつの筐体に実装されてもよい。
【００４７】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００４８】
１００…層序判定システム、  １…機械学習部、  ２…層序判定装置、  ２１…補助記憶装置、  ２２…入力部、  ２３…制御部、  ２３１…第１判定部、  ２３２…第２判定部、  ２４…出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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