杏吧原创（本社：東京都港区、社長：野村俊明）はこのたび、進士正人 山口大学大学院創成科学研究科教授の指導のもと、古河ロックドリル株式会社（本社：東京都中央区、社長：三村清仁）、マック株式会社（本社：千葉県市川市、社長：宮原宏史）と共同で、AI(人工知能)を用いて、山岳トンネルの施工データを机械学习（※1）することにより切羽の安定度を自動的に予測できるトンネル切羽安定度予測システム「TFS-learning(Tunnel Face Stability calculate system by machine learning)」を開発し、実現場での運用を開始しました。
1. 背景
山岳トンネルの施工において、穿孔した発破孔に爆薬を装填する作业や、钢製支保工を建込む作业については、切羽面直下での作业となり、切羽面からの落石や地山の崩落などに対して危険が伴う作业です。したがって、切羽面直下での作业前に切羽の安定度を确実に把握し、适切な安全策を讲じることは、切羽作业の安全性を确保する上で重要です。通常、切羽の安定度は、発破掘削后、目视で切羽状况を観察することで确认します。しかしながら、この方法では作业员等の経験に依存する部分が多く、切羽の不安定箇所を见落とす危険があります。
2. 本システムの内容
今回开発した「罢贵厂-濒别补谤苍颈苍驳」では、発破孔の穿孔データ（※2）を用いて、発破后に露出する切羽の安定度を、切羽评価点（※3）を指标に、自动的に予测します。まず始めに、遗伝的プログラミング（※4）を用いて掘削済み区间で得られた発破孔（※5）の穿孔データと切羽评価点の机械学习を行います。これにより、発破孔の穿孔データと切羽评価点の相関関係を学习し、発破孔の穿孔データから切羽评価点を导き出す数理モデルを构筑します。次に、构筑した数理モデルを用いて、新たな発破孔の穿孔データ（図1参照）から発破后の切羽评価点を算出し、発破后に露出する切羽の安定度を予测します。予测结果は、カラーコンター図で表示され、切羽の不安定箇所を可视化します（図2参照）。なお、本システムは、施工データが蓄积される毎に繰り返し机械学习を行い、数理モデルを随时更新していきます。
3. 本システムの効果
「罢贵厂-濒别补谤苍颈苍驳」の効果は次の通りです。
- 切羽全面の発破孔の穿孔データを用いるため、切羽全面を网罗的に评価することができ、切羽の不安定箇所を确実に把握することができます。
- 発破孔穿孔时に、リアルタイムに切羽の不安定箇所を把握することができます。
- 得られた切羽の不安定箇所に対して、镜吹付けコンクリート等の切羽安定対策を実施することで、切羽作业の安全性が向上します。
4. 今後の展開
本システムは、国土交通省东北地方整备局発注の国道106号新箱石地区道路工事（新箱石トンネル）において适用中であり、切羽の安定度を评価する上で、良好な効果を得ています（図3参照）。今后、当社が施工している山岳トンネル现场へ本システムの展开を计画しています。
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机械学习
人工知能における研究課題のひとつで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピューターで実現しようとする技术?手法のことである。 -
穿孔データ
油圧削岩機により岩盤を穿孔する際に得られる機械データである。本技術では、机械学习に用いる穿孔データは、穿孔速度、フィード圧、打撃圧、回転圧の４つとしている。 -
切羽评価点
支保パターンを选定するために、公司者ごとに定められた评価区分に従い切羽を目视観察して点数付けを行ったもの。 -
遗伝的プログラミング
生物の进化を模倣してデータ构造を変形、合成、选択することで、最适化问题の解法や有益なデータ构造の生成に利用する工学的手法である。 -
発破孔
発破のために爆薬を装填する孔である。
図1： 発破孔の穿孔データ
図2： 「TFS-learning」システム画面
図3： 新箱石トンネルにおけるシステム運用結果