(57)【要約】【課題】地山状況に応じた周波数帯域の波形解析が可能なデータを収集して、地盤判定の精度を向上させることを可能とした教師データの作成方法を提案する。【解決手段】掘削機が目標地盤に到達したか否かを判断する際に使用する教師データの作成方法であって、地質が既知な地盤に調査ボーリング孔を掘削機により掘削し、目標地盤と同等の地盤における掘削機の作動状態に相関する物理量の掘削波形データを、サンプリング周波数Ｓで２n・ｍ個取得する波形データ取得作業Ｓ１と、２n・ｍ個の前記掘削波形データのうちのｍ個を解析して周波数帯域Ｓ／（２・２j）の教師データを作成する教師データ作成作業Ｓ２とを備えており、教師データ作成作業Ｓ２では、２n・ｍ個の掘削波形データのうち、ｋ番目からｋ＋２j・ｐ番目（ｐ＝１〜ｍ−１）のデータを用いて教師データを作成する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
掘削機が目標地盤に到達したか否かを判断する際に使用する教師データの作成方法であって、
地質が既知な地盤に調査ボーリング孔を前記掘削機により掘削し、前記目標地盤と同等の地盤における前記掘削機の作動状態に相関する物理量の掘削波形データを、サンプリング周波数Ｓで２n・ｍ個取得する波形データ取得作業と、
２n・ｍ個の前記掘削波形データのうちのｍ個を解析して周波数帯域Ｓ／（２・２j）の教師データを作成する教師データ作成作業と、を備えており、
前記教師データ作成作業では、２n・ｍ個の前記掘削波形データのうち、ｋ番目からｋ＋２j・ｐ番目（ｐ＝１〜ｍ−１）のデータを用いて教師データを作成することを特徴とする、教師データの作成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、地盤評価方法における教師データの作成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
掘削機が目標地盤へ到達したか否かの判断を、掘削機の電流値の増加量により行う場合がある。
ところが、目標地盤の手前にこの目標地盤と同程度の強度を有した岩盤層等が介在していると、目標地盤に到達したか否かの判断が難しく、経験的な判断が伴う。
【０００３】
そのため、本出願人は、特許文献１に示すように、掘削機の作動状態に相関する物理量（例えば、音、加速度、トルク、電流、圧力等）のデータを取得し、このデータを解析して掘削機が目標地盤に到達したか否かを判断する地盤評価方法を開発した。
【０００４】
この地盤評価方法は、掘削時の波形解析結果と教師データとを比較することにより、数値的に地盤の評価を行うものである。そのため、教師データの正確性が地盤の評価結果に大きく影響する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−０３８２５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
教師データの作成には、目標地盤の地山条件（岩石や土砂の種類、地山の硬さ等）に応じて異なる帯域の周波数解析が必要となる。
高分解能で広域の周波数帯域でデータを収集して解析を行えば、より正確な教師データを確保することが可能となるが、データが増加することによりデータ管理が困難となる。
一方、一定量のデータにより周波数帯域を広く取ると分解能が低下してしまい、分解能を細かくすると周波数帯域が狭くなってしまう。
【０００７】
また、教師データの作成に使用するデータ収集は、調査ボーリング孔を掘削することにより収集するため、１回の施工により行う必要がある。
ところが、１回のデータ収集により地山条件に応じた周波数帯域を想定することは困難である。
【０００８】
本発明は、前記問題点を解決するものであって、目標地盤の判別に適した周波数帯域の教師データを得ることを可能とした教師データの作成方法を提案することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
このような課題を解決する本発明は、掘削機が目標地盤に到達したか否かを判断する際に使用する教師データの作成方法であって、地質が既知な地盤に調査ボーリング孔を前記掘削機により掘削し、前記目標地盤と同等の地盤における前記掘削機の作動状態に相関する物理量の掘削波形データを、サンプリング周波数Ｓで２n・ｍ個取得する波形データ取得作業と、２n・ｍ個の前記掘削波形データのうちのｍ個を解析して周波数帯域Ｓ／（２・２j）の教師データを作成する教師データ作成作業と、を備えており、前記教師データ作成作業では、２n・ｍ個の前記掘削波形データのうち、ｋ番目からｋ＋２j・ｐ番目（ｐ＝１〜ｍ−１）のデータを用いて教師データを作成することを特徴とする。
【００１０】
ここで、「ｎ」および「ｊ」は１以上の整数（ただし、ｎ≧ｊ）であり、「ｋ」は１以上の整数（但し、ｋ≦２n・ｍ−２j・ｍ）である。掘削波形データに対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を行う場合、ｍは、２の階乗であることが望ましい。「掘削機の作動状態に相関する物理量」には、例えば、掘削機の周辺で観測される音（駆動源の作動音や地盤との接触に伴って発生する音など）、掘削機の振動に伴う加速度、電動モータに供給する電流や電動モータの出力（トルク）、油圧モータに供給する作動油の圧力や油圧モータの出力（トルク）、回転軸に発生するひずみ（せん断ひずみ）などが含まれる。
【００１１】
２n・ｍ個（例えば、ｍ＝１０２４、ｎ＝３の場合、８１９２個）の掘削波形データのうち、ｋ番目からｋ＋２j・ｐ番目（ｐ＝１〜ｍ−１）のデータを用いて作成された教師データは、周波数帯域Ｓ／（２・２j）の教師データとなるが、これは、サンプリング周波数Ｓ／２jで取得したｍ個のデータを用いて作成された教師データ同等となる（例えば、ｊ＝３とした場合に得られる教師データの周波数帯域はＳ／（２・２3）＝Ｓ／１６となるが、これは、サンプリング周波数Ｓ／８で取得したｍ個のデータを用いて作成した教師データの周波数帯域と同等となる。）。すなわち、周波数帯域の異なる複数の教師データを作成する場合には、本来、サンプリング周波数を代えて複数回の掘削作業を行う必要があるが、本発明によれば、サンプリング周波数Ｓで１回の掘削作業を行うだけで、周波数帯域Ｓ／２の教師データに加えて、周波数帯域Ｓ／（２・２1）＝Ｓ／４，Ｓ／（２・２2）＝Ｓ／８，…，Ｓ／（２・２j=n）の教師データを得ることが可能になる。このように、本発明によれば、目標地盤の判別に適した周波数帯域が分からない状態で調査ボーリング孔を掘削した場合であっても、高密度に収集された掘削波形データを間引いて教師データを作成するので、目標地盤の判別に適した周波数帯域の教師データを容易に得ることが可能となる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の教師データの作成方法によれば、目標地盤の判別に適した周波数帯域の教師データを得ることができるので、地盤判定の精度を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施形態に係る地盤評価装置の設置状況を示す模式図である。
【図２】（ａ）および（ｂ）は、本実施形態に係る教師データの作成方法を示すフローチャートである。
【図３】（ａ）は周波数スペクトルを示すグラフ、（ｂ）は（ａ）の定量化スペクトルを示すグラフである。
【図４】一次処理教師データを示すグラフである。
【図５】二次処理教師データを示すグラフである。
【図６】（ａ）は支持地盤の音響データを教師データにしたグラフ、（ｂ）は（ａ）の１ｋＨｚ以下のスペクトルを０としたグラフである。
【図７】（ａ）および（ｂ）は、同一の掘削波形データについて、サンプリング周波数を変化させて解析した周波数帯域を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本実施形態では、図１に示すように、ドーナツオーガ等のアースオーガ掘削機（以下、単に「掘削機」という）Ｍにより地盤の掘削を行い、掘削機ＭのオーガＭ１が目標地盤である支持地盤ＧＲまで到達したか否かを判定する場合において、掘削時の波形解析と比較される教師データの作成方法について説明する。
【００１５】
掘削機Ｍには、音響受信器（データ取得部）２と、三軸加速度計（データ取得部）３と、コンピュータ４とを備えた地盤評価装置１が接続されている。
【００１６】
音響受信器２は、掘削機Ｍによる地盤Ｇの掘削に伴って発生する音（例えば、オーガＭ１の先端部が地盤Ｇに接触することにより発生する音）を受信する装置である。
三軸加速度計３は、掘削機Ｍによる地盤Ｇの掘削に伴ってロッドに発生する振動（加速度）を計測する装置である。三軸加速度計３は、鉛直方向の加速度と、水平面内において直交する二つの軸に沿う方向の加速度とを計測する。
【００１７】
なお、本実施形態では、データ取得部として、音響受信器２と三軸加速度計３を使用するものとしたが、オーガＭ１の駆動源の出力トルクを計測するトルク計測器、ロッドに発生するせん断ひずみを計測するひずみゲージなどをデータ取得部としてもよい。また、掘削機Ｍの駆動源が電動モータである場合には、電動モータに供給される電流を計測する電流計をデータ取得部とすることができ、駆動源が油圧モータである場合には、油圧モータに供給される作動油の油圧を計測する圧力計をデータ取得部とすることができる。また、これらの計測器は、複数の計測器を併用してもよいし、１つのみを使用してもよい。また、三軸加速度計３に代えて一軸加速度計や二軸加速度計を採用してもよい。
【００１８】
本実施形態では、オーガＭ１の着脱作業の妨げとならないように、音響受信器２および三軸加速度計３を掘削機ＭのオーガＭ１の取付部Ｍ２よりも上方に設置するが、音響受信器２および三軸加速度計３の取付箇所は限定されるものではない。図示は省略するが、取付部Ｍ２の下側やオーガＭ１の先端部に音響受信器２や三軸加速度計３を取り付けても差し支えない。
【００１９】
コンピュータ４は、データ解析部５と、報知部６とを備えている。データ解析部５は、音響受信器２が取得した音響データと三軸加速度計３が取得した振動（加速度）データとをコンバータ（Ａ／Ｄ変換器）７を介して入手し、解析するものである。なお、コンピュータ４は、例えば５〜２０ＫＨｚのサンプリング周波数で掘削波形データを収集する。報知部６は、データ解析部５から出力された情報を報知するものであり、本実施形態では、モニターやスピーカーにて構成されている。
【００２０】
なお、地盤評価装置１のデータ解析部５には、予め教師データが記憶されている。
ここで、教師データは、本掘削の前に行う先行掘削の際に、比較する地層の掘削時の掘削深度地層データを処理（平均化やその他の処理）し、教師データとして解析したものである。すなわち、教師スペクトルは、目標地盤（支持地盤ＧＲ）と同等の地盤（本実施形態では、支持地盤ＧＲとする）において前もって掘削機Ｍによる掘削を行って、掘削機Ｍの作動状態に相関する物理量（本実施形態では音および加速度）の掘削深度地層データをデータ取得部で取得し、取得した掘削深度地層データについてスペクトル解析を行うことで得ることができる。教師データのスペクトル解析は、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）、ＭＥＭ（最大エントロピー法）その他のスペクトル解析により行えばよい。
【００２１】
以下、教師データの作成方法について、詳細に説明する。
教師データの作成方法は、図２の（ａ）に示すように、波形データ取得作業Ｓ１と、教師データ作成作業Ｓ２とを備えている。
【００２２】
波形データ取得作業Ｓ１は、先行掘削において、オーガＭ１が支持地盤ＧRを掘削している際に行う。波形データ取得作業Ｓ１では、掘削機Ｍの作動状態に相関する物理量の掘削波形データを高密度に複数個取得する。
本実施形態では、地質調査に使用した調査ボーリング孔を包含するように掘削機Ｍにより地盤を掘削し、支持地盤ＧRに達したら、掘削機Ｍの作動状態に相関する物理量の掘削波形データを取得する。
【００２３】
掘削波形データは、支持層地盤判定システムの最大周波数帯域となるサンプリング周波数Ｓ（本実施形態ではＳ＝２０ＫＨｚ）で収集する。
教師データ作成時における掘削波形データのサンプリング数は、本掘削時のサンプリング数ｍ（以下「基本データ数ｍ」という。本実施形態ではｍ＝１０２４とする）の８倍（Ｋ＝２３倍）のサンプリング数（＝８１９２個）とする。なお、以下では、サンプリング周波数Ｓ（ＫＨｚ）で収集した掘削波形データを、ｄ1，ｄ2，…ｄi（ｉ＝１〜８１９２）とする。
【００２４】
教師データ作成作業Ｓ２は、図２の（ｂ）に示すように、周波数スペクトル作成作業Ｓ２１と、定量化スペクトル作成作業Ｓ２２と、一次処理教師データ作成作業Ｓ２３と、二次処理教師データ作成作業Ｓ２４とを備えている。
【００２５】
周波数スペクトル作成作業Ｓ２１では、掘削波形データを掘削深度（所定時間Δｔ）毎にスペクトル解析して複数の周波数スペクトルを作成する（図３の（ａ）参照）。なお、本実施形態では所定時間Δｔ＝１（秒）とするが、所定時間Δｔは、１秒に限定されるものではない。
【００２６】
定量化スペクトル作成作業Ｓ２２では、各周波数スペクトルについて、最大値を一定値（例えば１００）に変換して定量化スペクトルを作成する（図３の（ｂ）参照）。
このように最大スペクトル値を定量化することで、掘削中にΔｔ間隔で周波数解析した結果の全体を把握しやすくする。
【００２７】
一次処理教師データ作成作業Ｓ２３では、複数の定量化スペクトルの中から代表的な定量化スペクトルを複数点（少なくとも二点）抽出して平均化することで一次処理教師データを作成する（図４参照）。
【００２８】
二次処理教師データ作成作業Ｓ２４では一次処理教師データのノイズ成分を除外して二次処理教師データを作成する。
一次処理教師データには、図４に示すように、雑音成分（ノイズ成分）が含まれている。そこで、０〜１００までのスペクトルをｘ等分し、最小値（例えば、ｘ＝２０とした場合には０〜５の範囲にあるスペクトル）を切り捨てる処理を行うことで、図５に示すように、ノイズ成分を除外して量子化した教師データ（二次処理教師データ）を作成する。
【００２９】
二次処理教師データを作成したら、この二次処理教師データを地盤評価方法において利用する教師データとしてデータ解析部５に保存しておく。
【００３０】
教師データ作成作業Ｓ２において、掘削波形データを以下に示すように解析することで、必要な周波数帯域別に必要な分解能を有する複数個の波形解析データを作成することができる。
【００３１】
例１：周波数帯域Ｓ／２（ＫＨｚ）の教師データの作成方法
周波数帯域Ｓ／２（ＫＨｚ）の教師データを作成する場合には、掘削波形データｄ1，ｄ2，…ｄi（ｉ＝１〜８１９２）の中から、基本データ数ｍ（＝１０２４）と同数の掘削波形データを、連続して（連番で）抽出して解析すればよい。すなわち、８１９２個の掘削波形データｄ1，ｄ2，…ｄi（ｉ＝８１９２）のうち、ｋ番目から（ｋ＋２0・ｐ）番目（ｐ＝１〜ｍ−１）の掘削波形データｄk，ｄk+1，ｄk+2，…ｄk+p，…ｄk+m-1（ｋ＝１である場合には、ｄ1，ｄ2，ｄ3，…ｄ1024）を使用して、図２の（ｂ）の各作業を行えばよい。
なお、周波数帯域０〜Ｓ／２（ＫＨｚ）の分解能は、Ｓ／（ｍ・２0）＝Ｓ／ｍ（ＫＨｚ）となる。本実施形態では、Ｓ＝２０（ＫＨｚ）、ｍ＝１０２４であるから、教師データの周波数帯域０〜Ｓ／２（ＫＨｚ）（＝０〜１０（ＫＨｚ））の分解能は、０．０１９５３（ＫＨｚ）≒０．０２（ＫＨｚ）となる。
【００３２】
例２：周波数帯域Ｓ／４（ＫＨｚ）の教師データの作成方法
周波数帯域がＳ／２（ＫＨｚ）の２分の１の教師データ（すなわち、周波数帯域Ｓ／４（ＫＨｚ）の教師データ）を作成する場合には、掘削波形データｄ1，ｄ2，…ｄi（ｉ＝１〜８１９２）の中から、基本データ数ｍ（＝１０２４）と同数の掘削波形データを、１つおきに抽出して解析すればよい。すなわち、８１９２個の掘削波形データｄ1，ｄ2，…ｄi（ｉ＝８１９２）のうち、ｋ番目から（ｋ＋２1・ｐ）番目（ｐ＝１〜ｍ−１）の掘削波形データｄk，ｄk+2，ｄk+4，ｄk+6，…ｄk+2p，…ｄk+2（m-1）（ｋ＝２である場合には、ｄ2，ｄ4，ｄ6，…ｄ2048）を使用して、図２の（ｂ）の各作業を行えばよい。
なお、周波数帯域０〜Ｓ／４（ＫＨｚ）の分解能は、Ｓ／（ｍ・２1）（ＫＨｚ）となる。本実施形態では、Ｓ＝２０（ＫＨｚ）、ｍ＝１０２４であるから、教師データの周波数帯域０〜Ｓ／４（ＫＨｚ）（＝０〜５（ＫＨｚ））の分解能は、０．００９７６（ＫＨｚ）≒０．０１（ＫＨｚ）となり、周波数帯域０〜１０（ＫＨｚ）の分解能の約２倍となる。
【００３３】
例３：周波数帯域Ｓ／８（ＫＨｚ）の教師データの作成方法
周波数帯域がＳ／２（ＫＨｚ）の４分の１の教師データ（すなわち、周波数帯域Ｓ／８（ＫＨｚ）の教師データ）を作成する場合には、掘削波形データｄ1，ｄ2，…ｄi（ｉ＝１〜８１９２）の中から、基本データ数ｍ（＝１０２４）と同数の掘削波形データを、３つおきに抽出して解析すればよい。すなわち、８１９２個の掘削波形データｄ1，ｄ2，…ｄi（ｉ＝８１９２）のうち、ｋ番目からｋ＋２2・ｐ番目（ｐ＝１〜ｍ−１）の掘削波形データｄk，ｄk+4，ｄk+8，ｄk+12，…ｄk+4p，…ｄk+4（m-1）（ｋ＝４である場合には、ｄ4，ｄ8，ｄ12，…ｄ4096）を使用して、図２の（ｂ）の各作業を行えばよい。
なお、周波数帯域０〜Ｓ／８（ＫＨｚ）の分解能は、Ｓ／（ｍ・２2）（ＫＨｚ）となる。本実施形態では、Ｓ＝２０（ＫＨｚ）、ｍ＝１０２４であるから、教師データの周波数帯域０〜Ｓ／８（ＫＨｚ）（＝０〜２．５（ＫＨｚ））の分解能は、０．００４８８（ＫＨｚ）≒０．００５（ＫＨｚ）となり、周波数帯域０〜１０（ＫＨｚ）の分解能の約４倍となる。
【００３４】
例４：周波数帯域Ｓ／１６（ＫＨｚ）の教師データの作成方法
周波数帯域がＳ／２（ＫＨｚ）の８分の１の教師データ（すなわち、周波数帯域Ｓ／１６（ＫＨｚ）の教師データ）を作成する場合には、掘削波形データｄ1，ｄ2，…ｄi（ｉ＝１〜８１９２）の中から、基本データ数ｍ（＝１０２４）と同数の掘削波形データを、７つおきに抽出して解析すればよい。すなわち、８１９２個の掘削波形データｄ1，ｄ2，…ｄi（ｉ＝８１９２）のうち、ｋ番目からｋ＋２2・ｐ番目（ｐ＝１〜ｍ−１）の掘削波形データｄk，ｄk+8，ｄk+16，ｄk+24，…ｄk+8p，…ｄk+8（m-1）（ｋ＝８である場合には、ｄ8，ｄ16，ｄ24，…ｄ8192）を使用して、図２の（ｂ）の各作業を行えばよい。
なお、周波数帯域０〜Ｓ／１６（ＫＨｚ）の分解能は、Ｓ／（ｍ・２3）（ＫＨｚ）となる。本実施形態では、Ｓ＝２０（ＫＨｚ）、ｍ＝１０２４であるから、教師データの周波数帯域０〜Ｓ／１６（ＫＨｚ）（＝０〜１．２５（ＫＨｚ））の分解能は、０．００２４４（ＫＨｚ）≒０．００２（ＫＨｚ）となり、周波数帯域０〜１０（ＫＨｚ）の分解能の約１０倍となる。
【００３５】
例２〜４に記載したとおり、周波数帯域がＳ／２（ＫＨｚ）の２j分の１の教師データ（すなわち、周波数帯域Ｓ／（２・２j）（ＫＨｚ）の教師データ；ｊは１以上の整数）を作成する場合には、掘削波形データｄ1，ｄ2，…ｄi（ｉ＝１〜８１９２）の中から、基本データ数ｍ（＝１０２４）と同数の掘削波形データを、（２j−１）個おきに抽出して解析すればよい。すなわち、８１９２個の掘削波形データｄ1，ｄ2，…ｄi（ｉ＝８１９２）のうち、ｋ番目からｋ＋２j・ｐ番目（ｐ＝１〜ｍ−１）の掘削波形データを使用して、図２の（ｂ）の各作業を行えばよい。なお、ｊ＝１とすると「例２」となり、ｊ＝２とすると「例３」となり、ｊ＝３（＝ｎ）とすると「例４」となる。ちなみに、ｊ＝０とすると、「例１」となる。
また、周波数帯域０〜Ｓ／（２・２j）（ＫＨｚ）の分解能は、Ｓ／（ｍ・２j）（ＫＨｚ）となる。本実施形態では、Ｓ＝２０（ＫＨｚ）、ｍ＝１０２４であるから、教師データの周波数帯域０〜Ｓ／（２・２j）（ＫＨｚ）の分解能は、周波数帯域０〜１０（ＫＨｚ）の分解能の約２j倍となる。
【００３６】
このように、ｋ番目からｋ＋２j・ｐ番目（ｐ＝１〜ｍ−１）の掘削波形データを収集処理すれば、分解能周波数を１／２j倍に細分化することができる。
したがって、教師データ作成時の掘削波形データを高密度にサンプリングしておけば、当該掘削波形データから、必要な周波数帯域別に必要な分解能を有する複数個の教師データを作成することができる。例えば、本実施形態では、教師データ作成時のサンプリング数を、本掘削時のサンプリング数である基本データ数ｍ（＝１０２４個）の２3倍（＝８１９２個）としているので、周波数帯域Ｓ／２（ＫＨｚ）の教師データに加えて、周波数帯域Ｓ／（２・２j=1）＝Ｓ／４（ＫＨｚ）、Ｓ／（２・２j=2）＝Ｓ／８（ＫＨｚ）、および、Ｓ／（２・２j=3）＝Ｓ／１６（ＫＨｚ）の教師データを作成することができる。
【００３７】
そして、各周波数帯域の解析データを調査ボーリング時の支持層地盤の深度データと対比し、支持層地盤部の解析データを平均処理することで、周波数帯域の異なる複数個の教師データを作成できる。
【００３８】
作成された教師データは、支持層地盤特有のスペクトルを有しているため、特徴的なスペクトルの最大周波数の約２倍の帯域を持った教師データを最も有効な周波数帯域の教師データとして選択することが可能となる。
また、選択された教師データの周波数帯域から、波形計測データのサンプリング周波数を決定することができる。
【００３９】
ここで、同一の掘削波形データ数（１０２４個）について、サンプリング周波数を２０ＫＨｚ（図７の（ａ）参照）と１０ＫＨｚ（図７の（ｂ）参照）に変化させて異なる周波数帯域（０〜１０ＫＨｚと０〜５ＫＨｚ）の波形解析を比較した結果を示す。
【００４０】
サンプリング周波数を２０ＫＨｚとした場合は、分解能が約０．０２ＫＨｚ（＝約２０Ｈｚ）となり、図７の（ａ）に示すように、分解能が荒いために、支持層地盤判定が鮮明ではなく、特に、音響での判別はできない結果となった。
【００４１】
一方、サンプリング周波数を１０ＫＨｚとした場合は、分解能が約０．０１ＫＨｚ（＝約１０Ｈｚ）となり、図７の（ｂ）に示すように、分解能は適正で、支持層地盤判定も鮮明となり、音響での判別が可能という結果となった。
【００４２】
したがって、波形解析の分解能による違いは、支持層地盤判定の判別結果に影響を与えるため、教師データの作成には、地山状況に応じた周波数帯域の波形解析が必要である。
【００４３】
以下、具体例を説明する。具体例では、サンプリング周波数を２０ＫＨｚ、データ数を１０２４個で固定する。また、処理された結果の教師データのスペクトルにおける最大のピーク周波数が８００Ｈｚであるとする。
【００４４】
教師データの周波数帯域は８００×２＝１６００Ｈｚであるため、周波数が２．５ＫＨｚまたは１．２５ＫＨｚの教師データ（すなわち、ｊ＝２またはｊ＝３とした場合の教師データ）のどちらかを選択することとなる。
周波数２．５ＫＨｚの教師データを採用した場合、当該教師データは基本サンプリング周波数（２０ＫＨｚ）のデータを４倍間隔で処理したデータであるので（上記の例３参照）、本掘削においては、２０ＫＨｚ／４＝５ＫＨｚのサンプリング周波数で、１０２４個の掘削波形データを収集し、処理するとよい。このようにすると、最適な周波数帯域で教師データと比較し制度の高い支持地盤判定を行うことが可能となる。
【００４５】
以上、本実施形態の教師データの作成方法によれば、高密度に収集されたデータの中から、周波数分解能に応じた掘削波形データを抽出して教師データを作成するため、高精度に地盤判定を行うことが可能となる。
つまり、高密度に収集されたデータを利用して周波数帯域の異なる複数個の教師データを作成することができるため、最適な周波数帯域の教師データを選択して使用することが可能となる。なお、教師データの選択は、特徴的な最大スペクトルの２倍程度のデータと比較することで、自動で行うことも可能である。
【００４６】
また、１回のデータ収集により地山条件に応じた周波数帯域を想定することができるため効率的である。
地盤判定管理上の掘削波形データ数（１０２４個）は変化させずに、有効な周波数帯域を決定することができる。そのため、データ管理がしやすい。
【００４７】
また、判定に必要な周波数域とその他の雑音域とを明確に区別した教師データを作成することが可能となり、判定精度を向上させることが可能となる。
【００４８】
また、教師データを量子化しているため、必要な周波数帯域のみを比較するバンドパスフィルターによる比較効果が得られる。
さらに、抽出する教師スペクトルを適切に選択することで、相関のある結果を導くことが可能となる。
【００４９】
したがって、本掘削時における掘削機Ｍの状態が目標地盤と同等の地盤を掘削したときの状態と似通っているかを数値的に判断することができるため、作業員の個人差などによる誤差が生じることなく、一定の精度を確保することが可能となる。
【００５０】
以上、本発明について、好適な実施形態について説明した。しかし、本発明は、前述の各実施形態に限られず、前記の各構成要素については、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜変更が可能である。
【００５１】
例えば、前記実施形態では、オーガ掘削機による基礎掘削について説明したが、本発明の教師データの作成方法により作成された教師データは、あらゆる回転式の掘削機を利用する工法に採用可能である。
【符号の説明】
【００５２】
Ｓ１    波形データ取得作業
Ｓ２    教師データ作成作業
Ｓ２１  周波数スペクトル作成作業
Ｓ２２  定量化スペクトル作成作業
Ｓ２３  一次処理教師データ作成作業
Ｓ２４  二次処理教師データ作成作業
【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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【図７】
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