杏吧原创

杏吧原创（本社：東京都港区、社長：野村俊明）はこのたび、日本システムウエア（本社：東京都渋谷区、社長：多田 尚二）と共同で、トンネル切羽における地質評価の高度化?自動化を目指した「トンネル切羽AI自動評価システム」(特許出願：2016-146956)を開発し、施工現場における試験運用を開始しました。

1.　开発の背景?课题

トンネル建设では、计画地点における地质状况を详细に把握し、その状况に応じて最适な设计および施工を実施することが重要となります。ただし、山岳トンネルは一般的に延长が长く调査范囲が広いため、调査?设计段阶において、种々の制约があるとともに调査精度自体に限界があることから、事前に広范の地山深部にわたり详细な地质状况を把握することは困难です。このため、施工段阶においては、トンネル切羽の地质状况を直接、详细に确认することにより、事前に想定していた地质と実际との差异を评価し、その状况に応じて支保パターンの変更や追加対策工を検讨し、设计や施工计画を逐次见直すことが重要となります。
掘削时の地质状况観察は、通常、1日1回、数尘间隔で実施され、切羽観察记録として整理されます。そして、公司者と现地で行う地山判定の立会时点で、既掘削箇所は吹付コンクリートが施されているため、地质状况を直接确认することはできません。そのため、その时点で唯一直接确认できる切羽の地质状况を评価するとともに、切羽観察记録を基に近傍の地质状况を确认し、地山判定を行います。また、地山判定の全てに地质専门技术者が立ち会うことは难しく、现场技术者が上述した情报のみから、トンネル掘削の进捗に伴う地质状况の変化の确认や、切羽における岩盘の工学的特性の评価などを适切に実施することは困难な场合があり、これまで课题となっていました。

2.　本システムの概要

これに対して、今回开発した?トンネル切羽础滨自动评価システム?は、人工知能の画像认识技术を活用し、切羽写真から岩盘の工学的特性を自动评価するものです（図1参照）。开発にあたっては、当社开発の罢贵罢探査（図2参照）（※1）より得られる切羽の弾性波速度（※2）と、その地点の切羽写真を教师データ（※3）として、颁狈狈法（※4）による人工知能の机械学习を多数の切羽で実施しました。これにより、地质専门技术者が経験的に把握している、新鲜岩～弱风化岩～风化岩と渐移的に変化する岩盘の外観と、弾性波速度との関係を人工知能が精度よく认识することが分かりました。现时点で、掘削が完了した花岗岩を地山とする２地点のトンネルにおける「学习」を完了し、切羽写真より弾性波速度を８割以上の认识率で特定することを确认しています。

3.　今后の展开について

今后、掘削中のトンネル现场での试験运用结果をもとに、支保パターンはもとより、余掘りや掘り残し部を最小限にする最适な火薬量の设定などに関して自动评価の高精度化を図っていきます。そして、本システムを当社施工の全トンネル现场と连动して适用できるシステムへ进化させるとともに、さらに、他工种や地质以外の工学的特性の自动评価への适用に関する検讨を併せて进めてまいります。
このように、当社は人工知能活用技术を施工现场へ积极的に导入?展开し、施工中の様々な场面で必要な各种评価の高度化?自动化、そしてこれに伴う施工の最适化?省力化に取り组んでいきます。

図1：トンネル切羽础滨自动评価システムの概念図

図2：罢贵罢探査の概念図