(57)【要約】【課題】地山の地質状況を迅速、簡易にかつ高精度で判別する。【解決手段】地山性状の判別を行う単位削孔区間の設定を行うステップと、ＳＯＭ入力データの項目を設定するステップと、前記単位削孔区間の削孔データと地山性状の種類との対応がとれている削孔データを用いてＳＯＭ入力用データへの変換を行うステップと、変換されたＳＯＭ入力データをＳＯＭアルゴリズムに基づいてＳＯＭ分類マップを作成するステップと、判別したい新たな単位削孔区間の削孔データをＳＯＭ入力用データへの変換を行うステップと、判別したいＳＯＭ入力データが前記ＳＯＭ分類マップにおける地山性状のどの種類に特定されるかを判定するステップとを備える。【選択図】図２
2004092034.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地山性状の判別を行う単位削孔区間の設定を行うステップと、
ＳＯＭ入力データの項目を設定するステップと、
前記単位削孔区間の削孔データと地山性状の種類との対応がとれている削孔データを用いてＳＯＭ入力用データへの変換を行うステップと、
変換されたＳＯＭ入力データをＳＯＭアルゴリズムに基づいてＳＯＭ分類マップを作成するステップと、
判別したい新たな単位削孔区間の削孔データをＳＯＭ入力用データへの変換を行うステップと、
判別したいＳＯＭ入力データが前記ＳＯＭ分類マップにおける地山性状のどの種類に特定されるかを判定するステップと、
を備えることを特徴とする地質判別方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、人工知能技術を用いた地山削孔データの解析による地質判別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
トンネル工事などにおいて、切羽前方や周辺の地質状況を簡易に把握することを目的として、施工上使用される穿孔ドリルにより地山を削孔してその際の機械データ（削孔中の深度、削孔速度、打撃圧、打撃数、回転圧、回転速度、フィード圧など）から地山状況を推定する方法が知られている（例えば、特許文献１、特許文献２参照）。
従来の技術は、削孔データから削孔機がある時間内に地山に対してなす仕事量（削孔エネルギー）を算出し、これが地山の抵抗（種類）に応じて変化するものとの考えに基づくものである。削孔エネルギーの算定式には、穿孔ドリルの種類や取得される削孔データの種類によっていくつか提案されている。
【０００３】
削孔エネルギーの例１：ロータリードリルやＴＢＭの掘削データにおいて適用
Ｅ＝（推進力／孔断面積）＋（２π×回転速度×回転圧）／（孔断面積×削孔速度）
削孔エネルギーの例２：パーカッション型のドリルにおいて適用
Ｅ＝（打撃エネルギー×打撃数）／（孔断面積×削孔速度）
削孔エネルギーの例３：ロータリーパーカッション型のドリルにおいて適用
Ｅ＝（２π×回転速度×回転圧）＋（打撃エネルギー×打撃数）／（孔断面積×削孔速度）
【０００４】
【特許文献１】
特開平６−２７３５３３号公報
【特許文献２】
特開平１０−２５２０５１号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
このように従来より提案されている地山状況判別のための指標である削孔エネルギー式は、穿孔ドリルの種類や取得される削孔データの種類によって様々であり、その都度使用すべき算定式の定義が必要となる。また、エネルギー算定のための必要なデータが採取されていない場合は適用不可能となる。
【０００６】
逆に、送水圧（あるいは送気圧）やダンピング圧さらには繰り粉の情報など削孔エネルギー算定に用いたデータ以外のデータにも地山状況判別に有用な情報が含まれているが、これらのデータが採取されても削孔エネルギー式に地山状況判別の情報として組み込むのは容易ではない。その結果、地山状況判別の精度が十分に得られないという可能性がある。
本発明は、上記従来の問題を解決するものであって、地山の地質状況を迅速、簡易にかつ高精度で判別することができる地質判別方法を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明の地質判別方法は、地山性状の判別を行う単位削孔区間の設定を行うステップと、
ＳＯＭ入力データの項目を設定するステップと、
前記単位削孔区間の削孔データと地山性状の種類との対応がとれている削孔データを用いてＳＯＭ入力用データへの変換を行うステップと、
変換されたＳＯＭ入力データをＳＯＭアルゴリズムに基づいてＳＯＭ分類マップを作成するステップと、
判別したい新たな単位削孔区間の削孔データをＳＯＭ入力用データへの変換を行うステップと、
判別したいＳＯＭ入力データが前記ＳＯＭ分類マップにおける地山性状のどの種類に特定されるかを判定するステップと、
を備えることを特徴とする。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しつつ説明する。本発明は、地山の地質状況を判別することを目的として、穿孔ドリルによって地山を穿孔したときの削孔データを基にして、地山の地質状況を判別するための方法を提供するものである。従来の方法と異なる大きな特徴は、多種類（多次元）の削孔データの解析に人工知能技術の一つである自己組織化マップ（Ｓｅｌｆ−ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ　ｍａｐｓ：ＳＯＭ）のアルゴリズムを用いる点である。
【０００９】
ＳＯＭは、人工知能技術として知られるニューラルネットワークモデルの一種で、自己組織化マップを生成するアルゴリズムであり、多次元のデータに潜む有用な知識を可視化するための効率的な手法である。本発明では、他種類（多次元）の削孔データから、削孔対象地山の性状に関する情報を可視化・分類することにより、その判別を行うものである。従来の削孔エネルギーの算定式を定義する必要もなく、何の仮定も与えずに削孔データ自身から組織化（分類）される点において、極めて効率的かつ有効なものである。
【００１０】
また、与えられたデータの種類を問わず（削孔エネルギー換算式が定義できないような場合でも）適用可能な点においても極めて有用である。さらに多様な削孔データを削孔エネルギーという１つのいデータに集約して判別する従来の手法に比べて、全ての削孔データから半ば自動的に地山性状判別に有用な情報を引き出すことが可能な点においても極めて高い優位性を示すものである。
【００１１】
図１は、自己組織化マップ（ＳＯＭ）による学習の基本的な概念を説明するための図である。図（Ａ）において、多くのユニット（ニューロン）は格子状に配列されていて、それぞれのユニットはＮ次元のベクトルＸ１〜ＸＮを持っている。最初に初期状態として全てのユニットのベクトルはランダムな方向に向いている。今、図（Ｂ）に示すように、Ｎ個の変数を持つデータ（Ｎ次元データ）が与えられ、まず第１番目のレコード（入力ベクトル）Ｘ１が読み込まれる。そして、図（Ｃ）の●に示すように、格子の中のユニットから、その入力ベクトルに最も近いベクトルを持つもの（勝者ベクトルという）を１つ選出する。
【００１２】
次に、図（Ｄ）に示すように、選出されたユニットの周辺のユニットを近傍領域Ｚとして定義して、近傍内の全てのベクトルを一定のルールで入力ベクトルに近づけるように少し動かして修正する。つまりこれが「学習」を意味しており、同じことを全てのレコードＸＮについて何回も繰り返していくと、格子の中のお互いに近いユニットは類似したベクトルを持つようになり、遠くになるほど類似していないベクトルを持つようになる。
【００１３】
すなわち、これにより格子は、他から何の仮定も与えられないでデータ自身から組織化（分類）されることになる。これを別の見方で言えば、Ｎ次元のデータの位相を格子に射影していることになり、格子が２次元であれば、Ｎ次元から２次元に次元削減されたことになる。これにより人間が基データの位相関係を視覚的に認識可能となり、また同様の新たなレコードを予め作成しておいたマップに投影することで、そのレコードの分類も可能である。
【００１４】
ＳＯＭによる学習は、外部から何の意図も与えられず、ひたすら「学習」を繰り返した結果が、全体として何らかの「構造」を持つようになる（組織化される）ので、「教師データ」を必要とするニューラルネットワークに比して、これを「教師なし学習」と呼ぶこともある。
【００１５】
図２は、本発明における地質判別方法の１実施形態を示すフロー図である。
（１）ＳＯＭ入力用データの準備
本発明は、地山性状の判別を目的として採られた削孔データからＳＯＭのアルゴリズムを用いて地山の判別を行う方法であり、ここではＳＯＭへの入力データ項目を設定して入力データを準備する。
まず、ステップＳ１で、予め定められた削孔長単位で地山性状の判別を行うために、判別を行う最小単位の単位削孔区間（距離）を設定し、ステップＳ２で、ＳＯＭへの入力データ項目を設定する。ＳＯＭへの入力データは常に一定数の項目（次元数）を有する必要があり、これを適切に設定することで作成されるＳＯＭ分類マップの判別精度が向上されることになる。したがって、場合によっては当該区間のデータだけではなく前後の区間データを加えたり、生データではなく移動平均や区間分散などの変換したデータを入力項目とするなどの工夫を行う。
【００１６】
（２）ＳＯＭによる分類マップの作成
本発明により地山性状の判別を行うためには、予め削孔データと真の地山性状の対応がとれているキャリブレーション用のデータを用いて、ＳＯＭ分類マップを作成する。
すなわち、ステップＳ３で、当該区間の削孔データと地山性状の種類との対応がとれている削孔データ（学習用データ）のみを用いて、ステップＳ２で決めたルールに基づいて、ＳＯＭ入力用データへの変換を行う。次に、ステップＳ４でＳＯＭアルゴリズムに基づいて、２次元の分類（自己組織化）マップを作成する。その際に作成する２次元ＳＯＭ分類マップの縦横のユニット数を設定する。
【００１７】
前記ステップＳ２〜Ｓ４の具体的な処理例について説明する。図３は、ステップＳ３のキャリブレーション（学習）用のデータ例を示している。図の縦軸は削孔深度を示し、採られている削孔データは、左から送水圧（ＭＵＤ　ＰＲＥＳＳ）、カッターに作用するトルク（ＴＯＲＱＵＥ）、スラスト（ＴＨＲＵＳＴ）、保持力（ＰＵＬＬ　ＵＰ）、削孔速度（ＳＰＥＥＤ）、単位距離当たりの削孔時間（ＴＩＭＥ）、回転数（ＲＯＴＡＴＩＯＮ）、ビブラソル（ＶＩＢＲＡＳＯＬ）の８項目であり、５ｍｍ削孔する毎に１データを測定している。図の右欄には、同位置でのボーリング調査による地質分類結果を示している。本手法で判別すべき地質を、表土（ローム）［ＳＦ］、砂礫層［ＳＧ］、自破砕溶岩類［ＡＬ］および溶岩（玄武岩）［ＢＬ］の４つとし、また、判別を行う最小単位の単位削孔区間（距離）を５ｃｍとしている。
【００１８】
図４は、ステップＳ２のＳＯＭへの入力データ項目を設定と、ステップＳ３のＳＯＭ入力用データへの変換を説明するための図である。まず、図３の削孔データから削孔時間、削孔速度、保持力、スラストの４項目を選定し削孔距離２５０ｍｍ区間で移動平均した値に変換し、また１つ前のトルクの差をとったトルク振れ幅のデータを作成している。ＳＯＭへの入力データ項目としては、例えば、削孔長Ｙ（８．４５ｍ）の距離において、Ｙ点における６データに加えて、前後５ｃｍ間の区間Ｌの全データ６×１８（図中の○印）とした。つまり１レコード（単位削孔区間）あたり１１４項目（１１４次元）のデータとする。
【００１９】
図５は、キャリブレーション用データによる２次元ＳＯＭ分類マップの例を示す図である。図４で示す、地質分類との対応がついているキャリブレーション用全データについて、１１４次元データとしてＳＯＭアルゴリズムで解析したところ、図５に示す１５×１２の２次元マップが得られた。この図では、右下に表土［ＳＦ］、左下に玄武岩［ＢＬ］が集中し、中央に広く自破砕溶岩類［ＡＬ］が分布し、またそれに取り囲まれる形で砂礫［ＳＧ］がばらついていることがわかる。離れた場所にばらついているユニットも一部存在するが、ある程度グループ化されており、分類が可能である。ユニット間の距離（すなわちデータの類似度）がグレーで階調表示される。従って、判別したい地山性状が明確に分類されていれば、この分類マップを用いることにより精度の高い判別が可能となる。
【００２０】
次に、ステップＳ６において、作成された２次元ＳＯＭ分類マップにより目的とする地山性状が明確に（十分な精度で）分類可能かどうかを判定して、可能であればステップＳ７に進み、もし十分でない場合には、ステップＳ２に戻り、入力データ項目の選定ルールの設定を変えてステップＳ２〜Ｓ６の処理を繰り返す。
【００２１】
（３）ＳＯＭ分類マップによる削孔データの判別計算
ステップＳ４、Ｓ５で作成した２次元ＳＯＭ分類マップを用いて、判別したい新たな削孔データの判別計算を実施する。すなわち、ステップＳ７で、ステップＳ３と同様に、削孔データからステップＳ２で決めた選定ルールに基づいてＳＯＭ用の入力データを作成し、ステップＳ８で、単位削孔区間毎に入力されたデータが、ＳＯＭ分類マップ上のどのユニットに属するかを判定する。これにより当該区間の地山性状の種類が特定される。
【００２２】
図６は、ＳＯＭ分類マップによる判別計算結果例を示している。判定誤差と対比すると、表土、自破砕溶岩類、玄武岩の３種についてはほぼ精度良く判別ができていることが判る。砂礫の判別はあまり精度が良くないが、これは図５で示したＳＯＭ分類マップにおいて、砂礫が自破砕溶岩類に取り囲まれる形で分布しており、極めて類似したデータを有することによると考えられる。
【００２３】
次に、本発明の適用分野について説明する。各種土木工事や地質調査工事において、地質や風化などの地山状況を迅速かつ簡易に予測することが求められることがある。このような場合、穿孔ドリルによる地山の削孔によって得られたデータから地山性状を判別し、さらには掘削パターンや支保工パターンなどの設計に活用される。このような削孔データの解析全てに対して本発明を適用することができ、かつ高精度に判別が可能である。以下に、考えられる利用分野を列挙する。
【００２４】
トンネル切羽前方地質状況調査：トンネル掘削において、切羽前方の地質を予測することは、施工を進める上で極めて重要である。必要に応じて水平ボーリング調査などを行う場合もあるが、ボーリング調査は費用が高いだけではなく、切羽の進行を止めるために工期を圧迫することになる。そこで施工上ごく一般的に用いられている穿孔ドリルによる削孔データを用いて評価することが最近よく行われており、本発明の利用が有効である。
【００２５】
ＴＢＭの掘進データに基づく地山等級・支保パターン等の判別：ＴＢＭによるトンネル掘削では、掘削の際に得られる機械データを解析することで、掘削地山の評価さらには支保工パターンの設計などに対して本発明の利用が有効である。
既設トンネル覆工背面の空洞調査：既設トンネルの覆工背面の空洞を充填することは、トンネルの安定上極めて重要である。空洞の位置や規模を調査するためにドリルによる穿孔調査が考えられる。この場合にも削孔データから覆工や空洞はもとより緩い地山の判別に本発明の利用が有効である。
【００２６】
地盤改良工における注入対象層分布調査：薬液注入工事において、注入孔の施工と同時にデータ収集を行って注入対象層の調査を行うことが考えられる。この場合にも本発明を用いて地盤改良工対象層の範囲を把握することが可能である。その他の穿孔地質調査：一般のボーリングなどによる地質調査と併用して、迅速、簡易な穿孔調査を行うことでコストを低減し時間を短縮することができる。この場合でも削孔データからの地質判別において本発明の利用が有効である。
【００２７】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、種々の変更が可能である。例えば、上記実施形態においては、削孔データとして、機械データのような連続量を採用しているが、繰り粉の状態など状態量をも採用することも可能であり、その数（次元数）には基本的に限度はない。
【００２８】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、削孔対象地山の性状に関する情報を分類マップという形で可視化することに加えて、全ての削孔データに含まれる地山状況の判別に有用な情報を見落とすことなく、データ自身が自動的に組織化、分類されてマップに再現できるので、地山の地質状況を迅速、簡易にかつ高精度で判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係わる自己組織化マップ（ＳＯＭ）による学習の基本的な概念を説明するための図である。
【図２】本発明における地質判別方法の１実施形態を示すフロー図である。
【図３】キャリブレーション（学習）用のデータ例を示す図である。
【図４】ＳＯＭへの入力データ項目を設定と、ＳＯＭ入力用データへの変換を説明するための図である。
【図５】キャリブレーション用データによる２次元ＳＯＭ分類マップの例を示す図である。
【図６】ＳＯＭ分類マップによる判別計算結果例を示す図である。
【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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