(57)【要約】      （修正有）【課題】過去の建設工事の揚水計画から得られる実績データに基づき、地下水の揚水計画の作成を支援する揚水計画支援装置及び揚水計画支援モデル学習装置を提供する。【解決手段】本発明の揚水計画支援装置１００は、対象の建設工事の工事規模に関する条件及び前記対象の建設工事の地域に関する条件を取得する取得部と、取得部によって取得された、工事規模に関する条件及び地域に関する条件と、学習用の建設工事の工事規模に関する条件及び学習用の建設工事の地域に関する条件と、該学習用の建設工事の地下水の揚水計画に関する情報と、を表す学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、対象の建設工事の地下水の揚水計画に関する情報を出力する情報出力部と、を含むコンピュータ２０を有する。【選択図】図２
2019128663.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象の建設工事の工事規模に関する条件及び前記対象の建設工事の地域に関する条件を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された、前記工事規模に関する条件及び前記地域に関する条件と、学習用の建設工事の工事規模に関する条件及び学習用の建設工事の地域に関する条件と該学習用の建設工事の地下水の揚水計画に関する情報とを表す学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、前記対象の建設工事の地下水の揚水計画に関する情報を出力する情報出力部と、
を含む揚水計画支援装置。
【請求項２】
前記建設工事の工事規模に関する条件は、建設工事の根切りの平面積、前記根切りの深さ、及び遮水壁の長さ又は種類の少なくとも１つを含み、
前記建設工事の地域に関する条件は、建設工事の建設現場における、帯水層厚、帯水層深さ、地下水位、及び透水係数の少なくとも１つを含み、
前記建設工事の地下水の揚水計画に関する情報は、地下水を揚水するための井戸の本数及び根切りを行う際の揚水流量の少なくとも一方を含む、
請求項１に記載の揚水計画支援装置。
【請求項３】
学習用の建設工事の工事規模に関する条件及び学習用の建設工事の地域に関する条件と該学習用の建設工事の地下水の揚水計画に関する情報とを表す学習用データに基づいて、建設工事の工事規模に関する条件及び建設工事の地域に関する条件から建設工事の地下水の揚水計画に関する情報を出力するためのモデルを学習させて、建設工事の工事規模に関する条件及び建設工事の地域に関する条件から建設工事の地下水の揚水計画に関する情報を出力する学習済みモデルを得る学習部
を含む揚水計画支援モデル学習装置。
【請求項４】
前記学習部は、請求項１又は請求項２に記載の揚水計画支援装置の前記対象の建設工事に対する実績から得られる前記地下水の揚水計画に関する情報を前記学習用データとして設定し、
設定された前記学習用データに基づいて、請求項１又は請求項２に記載の揚水計画支援装置の前記学習済みモデルを再学習させる、
請求項３に記載の揚水計画支援モデル学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、揚水計画支援装置及び揚水計画支援モデル学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、揚水井戸に設置された電動弁の開度をリアルタイムに自動制御して、地下水を揚水する揚水管理システムが知られている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−３２３４７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１に記載の技術では、揚水量の計測値から現状地下水位を推定し、現状地下水位と設定水位との差を解消するよう電動弁の開度をリアルタイムに自動制御する。しかし、上記特許文献１には、例えば、揚水井戸の本数を何本にするか等の揚水計画については考慮されていない。揚水計画については、設計法に準じて揚水計画をするものの地盤の透水性のばらつきが大きいため、例えば、建設対象地域の井戸専門業者の過去の経験に基づく情報を合わせて決めることが多い。
【０００５】
本発明は上記事実を考慮して、過去の建設工事の揚水計画から得られる実績データに基づき、建設工事における地下水の揚水計画の作成を適切に支援することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明の揚水計画支援装置は、対象の建設工事の工事規模に関する条件及び前記対象の建設工事の地域に関する条件を取得する取得部と、前記取得部によって取得された、前記工事規模に関する条件及び前記地域に関する条件と、学習用の建設工事の工事規模に関する条件及び学習用の建設工事の地域に関する条件と該学習用の建設工事の地下水の揚水計画に関する情報とを表す学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、前記対象の建設工事の地下水の揚水計画に関する情報を出力する情報出力部と、を含んで構成される。これにより、過去の建設工事の揚水計画から得られる実績データに基づき、建設工事における地下水の揚水計画の作成を適切に支援することができる。
【０００７】
本発明の前記建設工事の工事規模に関する条件は、建設工事の根切りの平面積、前記根切りの深さ、及び遮水壁の長さ又は種類の少なくとも１つを含み、前記建設工事の地域に関する条件は、建設工事の建設現場における、帯水層厚、帯水層深さ、地下水位、及び透水係数の少なくとも１つを含み、前記建設工事の地下水の揚水計画に関する情報は、地下水を揚水するための井戸の本数及び根切りを行う際の揚水流量の少なくとも一方を含むようにすることができる。過去の建設工事から得られる実績データに基づき、地下水を揚水するための井戸の本数及び根切りを行う際の揚水流量が得られるため、地下水の揚水計画の作成を適切に支援することができる。
【０００８】
本発明の揚水計画支援モデル学習装置は、学習用の建設工事の工事規模に関する条件及び学習用の建設工事の地域に関する条件と該学習用の建設工事の地下水の揚水計画に関する情報とを表す学習用データに基づいて、建設工事の工事規模に関する条件及び建設工事の地域に関する条件から建設工事の地下水の揚水計画に関する情報を出力するためのモデルを学習させて、建設工事の工事規模に関する条件及び建設工事の地域に関する条件から建設工事の地下水の揚水計画に関する情報を出力する学習済みモデルを得る学習部を含んで構成される。建設工事の工事規模に関する条件及び建設工事の地域に関する条件に応じて、建設工事の地下水の揚水計画に関する情報を出力する学習済みモデルを得ることができる。
【０００９】
本発明の揚水計画支援モデル学習装置の前記学習部は、本発明の揚水計画支援装置の前記対象の建設工事に対する実績から得られる前記地下水の揚水計画に関する情報を前記学習用データとして設定し、設定された前記学習用データに基づいて、本発明の揚水計画支援装置の前記学習済みモデルを再学習させるようにすることができる。建設工事の揚水計画の実績データを用いて学習済みモデルを再学習させることにより、精度の良い学習済みモデルを得ることができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、過去の建設工事の揚水計画から得られる実績データに基づき、建設工事における地下水の揚水計画の作成を適切に支援することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】建設現場における地下水の汲み上げを説明するための説明図である。
【図２】実施形態に係る揚水計画支援装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】学習用データセットの一例を示す図である。
【図４】実施形態で用いる学習済みモデルの一例を示す図である。
【図５】本実施形態の学習処理ルーチンの一例を示す図である。
【図６】本実施形態の揚水計画支援処理ルーチンの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００１３】
＜本発明の実施形態に係る揚水計画支援装置のシステム構成＞
【００１４】
建設工事の根切り工事の際には、建設現場において地下水が発生する。この場合には、湧き上がる地下水を適切に汲み上げる必要がある。
【００１５】
湧き上がる地下水を適切に汲み上げるためには、揚水計画を作成する必要がある。揚水計画とは、例えば、地下水を汲み上げるための井戸の本数を何本とするかを設定すること等である。
【００１６】
従来では、設計法に準じて揚水計画をするものの地盤の透水性のばらつきが大きいため、建設工事が行われる地域の井戸専門業者からの情報を合わせて揚水計画が作成されることが多かった。しかし、過去の建設工事の実績データを活用することで、より適切な揚水計画を作成することができると考えられる。
【００１７】
そこで、本実施形態では、過去の建設工事の実績データを学習用データとして設定し、学習用データに基づいて、建設工事の工事規模及び建設工事が行われる地域に応じて、地下水の揚水計画に関する情報を出力する学習済みモデルを生成する。過去の建設工事の実績データが反映された学習済みモデルを用いることにより、揚水計画を適切に支援することができる。なお、過去の実績データが少ない場合は、数値解析による解析データを合わせて用いるようにしてもよい。
【００１８】
図１に、建設現場における地下水の汲み上げを説明するための説明図を示す。図１は、建設現場における根切り工事の様子を表した図である。図１に示されるように、地面ＧＬに対して根切りが行われると、図１内の矢印によって表される透水圧が発生し、透水圧に応じて地下水が湧き出る。なお、鉛直方向の透水圧は、図１に示されるように、鉛直方向の透水係数を表す鉛直透水係数Ｋｖに応じて発生する。また、水平方向の透水圧は、図１に示されるように、水平方向の透水係数を表す水平透水係数Ｋｈに応じて発生する。
【００１９】
根切りが行われた建設現場においては、遮水壁Ｓと揚水井戸ＹＩとが設置される。この場合、建設工事の工事規模及び建設現場の地域に応じて、揚水井戸ＹＩの本数が設定される。そして、揚水井戸ＹＩを介して、所定の揚水流量で地下水が汲み上げられる。本実施形態では、過去の建設工事の実績データが反映された学習済みモデルを用いて、建設技術者による揚水計画の作成を支援する。
【００２０】
図２は、本発明の実施形態に係る揚水計画支援装置１００の構成の一例を示すブロック図である。揚水計画支援装置１００は、機能的には、図２に示されるように、データ受付部１０、コンピュータ２０、及び出力部３０を含んだ構成で表すことができる。
【００２１】
データ受付部１０は、学習用の建設工事の工事規模に関する条件及び学習用の建設工事の地域に関する条件と当該学習用の建設工事の地下水の揚水計画に関する情報とを表す学習用データを受け付ける。データ受付部１０は、例えばキーボード、マウス、又は外部装置からの入力を受け付ける入出力装置等によって実現される。
【００２２】
本実施形態では、既に完了した建設工事の実績データを学習用データとして用いる。そのため、学習用の建設工事の工事規模に関する条件は、例えば、過去に完了した建設工事の根切り工事の平面積、根切りの深さ、並びに遮水壁の長さ及び遮水壁の種類等である。
【００２３】
また、学習用の建設工事の地域に関する条件は、例えば、過去に完了した建設工事の建設現場における、帯水層厚、帯水層深さ、地下水位、及び透水係数である。
【００２４】
また、学習用の建設工事の地下水の揚水計画に関する情報は、例えば、過去に完了した建設工事の建設現場の揚水計画における、地下水を揚水するための井戸の本数、及び根切りを行う際の揚水流量（例えば、最終根切りのときの揚水流量）である。
【００２５】
また、データ受付部１０は、揚水計画の作成対象の建設工事の工事規模に関する条件及び揚水計画の作成対象の建設工事の地域に関する条件を受け付ける。なお、以下では、工事規模に関する条件を、単に「工事規模条件」と称し、地域に関する条件を、単に「地域条件」と称する。また、地下水の揚水計画に関する情報を、単に「揚水計画情報」と称する。
【００２６】
本実施形態では、工事規模条件が、建設工事の根切り工事の平面積、根切り深さ、並びに遮水壁の長さ及び種類であり、地域条件が、建設工事の建設現場の帯水層厚、帯水層深さ、地下水位、及び透水係数である場合を例に説明する。また、本実施形態では、建設工事の地下水の揚水計画に関する情報が、揚水計画における、井戸の本数、及び最終根切りのときの揚水流量である場合を例に説明する。
【００２７】
建設工事の揚水計画において、工事規模条件及び地域条件と揚水計画情報とは非線形な関係であるといえる。例えば、建設工事Ａと建設工事Ｂとがある場合、建設工事Ａの工事規模条件と建設工事Ｂの工事規模条件が同様であっても地域条件が異なれば、揚水計画は異なる場合がある。そこで、本実施形態では、過去の建設工事の揚水計画情報を学習用データとして設定し、その学習用データに基づいて学習済みモデルを生成する。工事規模条件及び地域条件と揚水計画情報との間の関係が学習済みモデルへ反映されるため、揚水計画の作成を適切に支援することができる。
【００２８】
コンピュータ２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、各処理ルーチンを実現するためのプログラム等を記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）、データを一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）、記憶手段としてのメモリ、ネットワークインタフェース等を含んで構成されている。コンピュータ２０は、機能的には、取得部２２と、学習用データ記憶部２４と、学習部２６と、学習済みモデル記憶部２８と、情報出力部２９とを備えている。
【００２９】
取得部２２は、データ受付部１０によって受け付けられた、複数の学習用データを取得する。また、取得部２２は、データ受付部１０によって受け付けられた、揚水計画作成対象の建設工事の工事規模条件及び揚水計画作成対象の建設工事の地域条件を取得する。
【００３０】
学習用データ記憶部２４には、取得部２２によって取得された複数の学習用データが格納される。例えば、図３に示されるように、工事規模条件と地域条件と揚水計画情報とが対応付けられて格納される。
【００３１】
図３に示される実績ＩＤ「00001」の学習用データでは、既に完了した建設工事において、根切りの平面積が「Ａ１」、根切り深さが「Ｂ１」、遮水壁の長さが「Ｃ１」、遮水壁の種類が「Ｄ１」、帯水層厚が「Ｅ１」、帯水層深さが「Ｆ１」、地下水位が「Ｇ１」、及び透水係数が「Ｈ１」であった場合に、井戸の本数が「Ｈ１」及び最終根切りのときの揚水流量が「Ｊ１」であったことが表されている。
【００３２】
この場合、例えば、遮水壁の種類等については、数値によって表現される。例えば、遮水壁の種類ｘ１については「１」、遮水壁の種類ｘ２については「２」というような形式で表現される。
【００３３】
学習部２６は、学習用データ記憶部２４に格納された複数の学習用データに基づいて、揚水計画作成対象の建設工事の工事規模条件及び地域条件から、揚水計画作成対象の建設工事の揚水計画情報を出力するためのモデルを学習させて、学習済みモデルを得る。学習用データは、既に完了した建設工事に対応するデータであるため、過去の建設工事の揚水計画情報が学習済みモデルへ反映される。
【００３４】
本実施形態では、図４に示されるような学習済みモデルを生成する。例えば、図４に示されるように、モデルの一例としてニューラルネットワークを用いることができ、学習アルゴリズムの一例としてディープラーニングを用いることができる。
【００３５】
学習済みモデル記憶部２８には、学習部２６によって得られた学習済みモデルが格納される。
【００３６】
情報出力部２９は、取得部２２によって取得された、揚水計画作成対象の建設工事の工事規模条件及び地域条件と、学習済みモデル記憶部２８に格納された学習済みモデルとに基づいて、揚水計画作成対象の建設工事の揚水計画情報を出力する。
【００３７】
図４に示されるように、揚水計画作成対象の建設工事の工事規模条件及び地域条件が学習済みモデルへ入力されると、揚水計画情報が出力される。これにより、どのような揚水計画が適切であるのかに関する情報が、過去の建設工事の情報が反映された学習済みモデルから出力される。
【００３８】
学習済みモデルからは、揚水計画情報のうちの井戸の本数として、例えば、井戸の本数がＡ本である確率が６０％、井戸の本数がＢ本である確率が３０％、井戸の本数がＣ本である確率が１０％というような形式の情報が出力される。また、揚水計画情報のうちの、最終根切りのときの揚水流量として、例えば、実際の揚水流量、又は複数の異なる揚水流量に対応する確率値が出力される。
【００３９】
揚水計画支援装置のユーザである建設技術者は、学習済みモデルから出力された揚水計画情報を参考にして、対象の建設工事の揚水計画の作成を行う。
【００４０】
出力部３０は、情報出力部２９によって出力された、揚水計画作成対象の建設工事の揚水計画情報を結果として出力する。例えば、出力部３０は、ディスプレイによって実現される。
【００４１】
揚水計画の作成を行う建設技術者は、出力部３０によって出力された揚水計画情報を確認し、対象の建設工事の揚水計画作成の参考にする。そして、建設技術者は、最終的な揚水計画を決定する。建設技術者による揚水計画の作成が終了すると、揚水計画に基づき実際の建設工事が行われる。
【００４２】
＜揚水計画支援装置の作用＞
【００４３】
次に、揚水計画支援装置１００の作用を説明する。揚水計画支援装置１００は、学習処理ルーチンと揚水計画支援処理ルーチンとを実行する。
【００４４】
＜学習処理ルーチン＞
【００４５】
揚水計画支援装置１００のデータ受付部１０が、複数の学習用データの入力を受け付けると、学習用データ記憶部２４へ格納する。そして、揚水計画支援装置１００のコンピュータ２０は、学習処理の実行の指示信号を受け付けると、図５に示す学習処理ルーチンを実行する。
【００４６】
ステップＳ１００において、学習部２６は、学習用データ記憶部２４に格納された複数の学習用データを取得する。
【００４７】
ステップＳ１０２において、学習部２６は、上記ステップＳ１００で取得された複数の学習用データに基づいて、工事規模条件及び地域条件から揚水計画情報を出力するためのモデルを学習させて、学習済みモデルを生成する。
【００４８】
ステップＳ１０４において、学習部２６は、上記ステップＳ１０２で生成された学習済みモデルを、学習済みモデル記憶部２８に格納して、学習処理ルーチンを終了する。
【００４９】
＜揚水計画支援処理ルーチン＞
【００５０】
揚水計画支援装置１００は、学習済みモデル記憶部２８に学習済みモデルが格納され、かつデータ受付部１０が、揚水計画作成対象の工事規模条件及び地域条件を受け付けると、図６に示す揚水計画支援処理ルーチンを実行する。
【００５１】
ステップＳ２００において、情報出力部２９は、データ受付部１０によって受け付けた、揚水計画作成対象の建設工事の工事規模条件及び地域条件を取得する。
【００５２】
ステップＳ２０２において、情報出力部２９は、学習済みモデル記憶部２８に格納された学習済みモデルを読み出す。
【００５３】
ステップＳ２０４において、情報出力部２９は、上記ステップＳ２００で取得された、揚水計画作成対象の建設工事の工事規模条件及び地域条件と、上記ステップＳ２０２で読み出された学習済みモデルとに基づいて、揚水計画情報を出力する。
【００５４】
出力部３０は、情報出力部２９によって出力された揚水計画情報を結果として出力する。建設技術者は、出力部３０によって出力された揚水計画情報のうちの井戸の本数及び揚水流量を確認し、対象の建設工事の揚水計画の作成の参考にする。
【００５５】
以上詳細に説明したように、本実施形態では、対象の建設工事の工事規模条件及び地域条件と、学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、対象の建設工事の地下水の揚水計画情報を出力する。これにより、過去の建設工事の揚水計画から得られる実績データに基づき、建設工事における地下水の揚水計画の作成を適切に支援することができる。また、過去の建設工事から得られる実績データに基づき、地下水を揚水するための井戸の本数及び根切りを行う際の揚水流量が得られるため、地下水の揚水計画の作成を適切に支援することができる。
【００５６】
また、本実施形態では、学習用データに基づいて、建設工事の工事規模条件及び建設工事の地域条件から建設工事の地下水の揚水計画情報を出力するためのモデルを学習させて、学習済みモデルを得る。これにより、建設工事の工事規模に関する条件及び建設工事の地域に関する条件に応じて、建設工事の地下水の揚水計画に関する情報を出力する学習済みモデルを得ることができる。
【００５７】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００５８】
例えば、上記実施形態では、モデルの一例としてのニューラルネットワークモデルをディープラーニングによって学習させる場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ニューラルネットワークモデルとは異なる他のモデルを、ディープラーニングとは異なる他の学習方法によって学習させてもよい。
【００５９】
また、上記実施形態では、揚水計画支援装置は、学習処理と揚水計画支援処理とを行う場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、学習処理を行う揚水計画支援モデル学習装置と、揚水計画支援処理を行う揚水計画支援装置とによってシステムを構成してもよい。
【００６０】
また、上記実施形態では、工事規模条件の一例として、根切りの平面積、根切り深さ、遮水壁の長さ、及び遮水壁の種類を用いる場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、建設工事の工事規模条件であれば、どのような情報であってもよい。また、同様に、建設工事の地域条件に関する情報であればどのような情報であってもよく、揚水計画情報についても、建設工事の揚水計画に関する情報であればどのような情報であってもよい。
【００６１】
また、上記実施形態において、学習済みモデルを用いて揚水計画の作成支援が行われた建設工事が完了した後に、その建設工事の実績から得られる揚水計画情報を学習用データとして設定し、設定された学習用データを用いて学習済みモデルを再学習（フィードバック）させるようにしてもよい。これにより、更に精度の良い学習済みモデルを得ることができる。
【００６２】
また、上記実施形態では、データ受付部１０からの入力によってデータが受け付けられる場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、建設工事の図面データに対して画像認識を行わせ、画像認識結果から、工事規模条件、地域条件、及び揚水計画情報等を取得するようにしてもよい。
【００６３】
また、上記ではプログラムが記憶部（図示省略）に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ及びマイクロＳＤカード等の記録媒体の何れかに記録されている形態で提供することも可能である。
【符号の説明】
【００６４】
１０   データ受付部
２０   コンピュータ
２２   取得部
２４   学習用データ記憶部
２６   学習部
２８   学習済みモデル記憶部
２９   情報出力部
３０   出力部
１００ 揚水計画支援装置
【図１】
2019128663.tif 000003
【図２】
2019128663.tif 000004
【図３】
2019128663.tif 000005
【図４】
2019128663.tif 000006
【図５】
2019128663.tif 000007
【図６】
2019128663.tif 000008