JP2006009319A - Stratum discriminating device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、地層判別装置に関し、詳しくは、地盤調査が行われていない地点における各深度(標高)の地層が何であるか(粘土、シルト、砂、礫など)を判別するための地層判別装置に関する。 The present invention relates to a stratum discriminating apparatus, and in particular, a stratum discriminating apparatus for discriminating what depth (altitude) a stratum (clay, silt, sand, gravel, etc.) is at a point where no ground survey is performed. About.
空港施設等の建造物を建設する場合、その地域の各地点の地盤の工学的特性が地層としてどのように構成されているかを的確に把握する必要がある。
この作業は、従来、人間の頭脳を頼りに行なわれて来た。即ち、先ず調査地点で得られたボーリングの地層記事と、得られたサンプルに対して行なった試験の結果に基づいて、地盤の工学的特性(N値、自然含水比等)を深度方向に表やグラフで表現し、これらを比較検討することで、その地点の各深度の地層を決定する。そして、二次元断面図を作成し、既知調査地点での結果の関連性を検討し修正し、これらを基にして未知地点での各深度の地層を主観的に推定する、という手法でこの作業を行なってきた。
Traditionally, this work has been performed with the help of the human brain. That is, based on the drilling geological article obtained at the survey point and the results of the tests performed on the obtained sample, the ground engineering characteristics (N value, natural moisture content, etc.) are displayed in the depth direction. By expressing them with graphs and comparing them, the stratum at each depth is determined. Then, this work is done by creating a two-dimensional cross section, examining and correcting the relevance of the results at the known survey points, and subjectively estimating the stratum at each depth at the unknown points based on these. Has been done.
このため、地盤の調査地点に応じて、そのたびごとに異なる判断でその地点の各深度の地層が決定され、多くの費用と労力とが費やされ、また、信頼のおける定量的な工学的な地層判別が出来ていなかった。 For this reason, depending on the survey point of the ground, the stratum at each depth at that point is determined with a different judgment each time, and a lot of cost and labor are expended. It was not possible to distinguish the strata.
本発明の目的は、このような課題を解決し、費用、労力が掛からず、定量的、工学的で信頼のおける地層判別が可能な地層判別装置を提供することにある。 An object of the present invention is to solve such a problem, and to provide a stratum discriminating apparatus capable of quantitative, engineering and reliable stratum discrimination without cost and labor.
上記課題を解決するため請求項1の地層判別装置では、地盤の工学的特性を説明変数とし、同一地層については同一目的変数を与えて生成された同一地層についての複数の方程式に重回帰分析を実行して、各説明変数に対する係数を生成する係数生成手段を備える。 In order to solve the above problems, in the geological classification apparatus according to claim 1, multiple regression analysis is performed on a plurality of equations for the same formation generated by using the engineering characteristics of the ground as explanatory variables and the same objective variable for the same formation. A coefficient generation means is provided for generating a coefficient for each explanatory variable.
また、請求項2の地層判別装置では、地盤の工学的特性を説明変数とし、同一地層については同一目的変数を与えて生成された同一地層についての複数の方程式に重回帰分析を実行して、各説明変数に対する係数を生成する係数生成手段と、調査済み地点の各深度の地盤の工学的特性から、未調査地点の所望深度部分の地盤の工学的特性を推定する推定手段と、前記各説明変数に対する係数を前記推定された地盤の工学的特性に適用し、生成された目的変数がどの地層に与えた目的変数に近いかで当該深度部分の地層を判別する判別手段とを備える。 Further, in the stratum discriminating apparatus according to claim 2, multiple regression analysis is performed on a plurality of equations for the same strata generated by giving the engineering characteristics of the ground as explanatory variables, and giving the same objective variable for the same strata, Coefficient generating means for generating coefficients for each explanatory variable, estimation means for estimating the ground engineering characteristics of the desired depth portion of the uninvestigated point from the engineering characteristics of the ground at each depth of the investigated point, And determining means for applying a coefficient for a variable to the estimated engineering characteristics of the ground and determining the formation of the depth portion depending on which formation the generated objective variable is close to.
また、請求項3の地層判別装置では、地盤の工学的特性を説明変数とし、同一地層については同一目的変数を与えて生成された同一地層についての複数の方程式に重回帰分析を実行して生成された各説明変数に対する係数を記憶する記憶手段と、前記記憶された係数を未調査地点の所望深度部分について推定された地盤の工学的特性に適用し、生成された目的変数がどの地層に与えた目的変数に近いかで当該深度部分の地層を判別する判別手段を備える。 Further, in the stratum discriminating apparatus according to claim 3, it is generated by performing multiple regression analysis on a plurality of equations for the same stratum generated with the engineering characteristics of the ground as explanatory variables and the same objective variable for the same strata. Storage means for storing a coefficient for each explanatory variable, and applying the stored coefficient to the engineering characteristics of the ground estimated for a desired depth portion of an unexamined point, and the generated objective variable is given to which formation And determining means for determining the formation of the depth portion depending on whether it is close to the objective variable.
また、請求項4の地層判別装置では、調査済み地点の各深度の地盤の工学的特性から、未調査地点の所望深度部分の地盤の工学的特性を推定する推定手段と、地盤の工学的特性を説明変数とし、同一地層については同一目的変数を与えて生成された同一地層についての複数の方程式に重回帰分析を実行して生成された各説明変数に対する係数を記憶する記憶手段と、前記記憶された係数を前記推定された地盤の工学的特性に適用し、生成された目的変数がどの地層に与えた目的変数に近いかで当該深度部分の地層を判別する判別手段とを備える。 Further, in the geological determination apparatus according to claim 4, the estimation means for estimating the engineering characteristics of the ground at the desired depth portion of the unexamined point from the engineering characteristics of the ground at each depth of the surveyed point, and the engineering characteristics of the ground Storage means for storing coefficients for each explanatory variable generated by performing multiple regression analysis on a plurality of equations for the same formation generated by giving the same objective variable for the same formation, and the storage And determining means for applying the calculated coefficient to the estimated engineering characteristics of the ground and determining the formation of the depth portion depending on which formation the generated objective variable is close to.
本発明によれば、地層の判別を安価に行なうことが出来る。また、定量的、工学的で信頼のおける地層判別が可能となる。更に、地盤の工学的特性を表す1次データXiを、本計算の結果として、式5の形で地盤の工学的特性を2次加工データとして保存することができるので、1次データ数が少ない箇所でも、同質の地層がなんらかの形で明らかになれば、他の地点の地盤の2次の工学的特性を流用し、明確な地層判別が可能となる。 According to the present invention, the formation can be discriminated at a low cost. In addition, quantitative, engineering and reliable geological determination is possible. Further, since the primary data Xi representing the engineering characteristics of the ground can be stored as secondary processing data in the form of Equation 5 as the result of this calculation, the number of primary data is small. If a homogeneous stratum is clarified in any place, it will be possible to distinguish the stratum clearly by utilizing the secondary engineering characteristics of the ground at other points.
以下、本発明の詳細を図示実施の形態例に基づいて説明する。図1に本発明の一実施の形態例である地層判別装置100の構成を示す。この地層判別装置100は、情報処理装置本体1、入力装置2、記憶装置3、表示・印刷装置4を備える。記憶装置3が請求項にいう記憶手段にあたる。情報処理装置本体1は、特性推定部11、判別用係数生成部12、地層判別部13を備える。これら夫々が請求項にいう推定手段、係数生成手段、判別手段にあたる。 The details of the present invention will be described below based on the embodiments shown in the drawings. FIG. 1 shows a configuration of a stratum discriminating apparatus 100 which is an embodiment of the present invention. The formation determination apparatus 100 includes an information processing apparatus main body 1, an input device 2, a storage device 3, and a display / printing device 4. The storage device 3 corresponds to the storage means described in the claims. The information processing apparatus main body 1 includes a characteristic estimation unit 11, a determination coefficient generation unit 12, and a formation determination unit 13. Each of these corresponds to an estimation means, a coefficient generation means, and a discrimination means in the claims.
入カ装置2は、キーボード、マウス等で構成される。記憶装置3は、ICメモリあるいは固定型磁気ディスクなどから成り、各種情報(データ)を保持している。具体的には、地盤特性表31(表1)、ボーリング位置情報32、判別用係数33等を保持している(「特性」は「工学的特性」の略記。)。これら情報は前述の各部11〜13が実行する処理に使用される。表示・印刷装置4は、ディスプレイ、プリンタなどで構成され、ユーザが所望した特定の地域について、その地盤の推定物性、地層判別用係数、地層判別結果等を表示或いは印刷出力する。 The input device 2 includes a keyboard, a mouse, and the like. The storage device 3 is composed of an IC memory or a fixed magnetic disk and holds various information (data). Specifically, the ground characteristic table 31 (Table 1), the boring position information 32, the discrimination coefficient 33, and the like are held (“characteristic” is an abbreviation of “engineering characteristic”). These pieces of information are used for processing executed by the above-described units 11 to 13. The display / printing device 4 includes a display, a printer, and the like, and displays or prints out the estimated physical properties of the ground, the stratum discriminating coefficient, the stratum discriminating result, and the like for a specific region desired by the user.
特性推定部11、判別用係数生成部12、地層判別部13は、夫々、前述の、地盤特性表31、ボーリング位置情報32、判別用係数33等を使用し、夫々の値の算出、地層の判別を行なう。夫々の処理の概要は、例えば以下のとおりである。 The characteristic estimation unit 11, the determination coefficient generation unit 12, and the formation determination unit 13 use the above-described ground property table 31, boring position information 32, determination coefficient 33, etc., respectively, Make a decision. The outline of each process is, for example, as follows.
(1)基本的な概念
一般に、地盤がX1〜Xnの工学的特性で定義されるとすると、各地層はこれらの異なる複数の特性の相互関係で定義できる。それを、関数fとする。今、A、B、Cの3つの地層の存在が想定されるとすると、これらA、B、Cは、調査結果から明らかになった調査地点でのX1〜Xnの関数として表現される(式1〜式3)。なお、このXや後記a等の後に付される数字「1〜9」は、一般に下付で表わされるが、本明細書では、通常の文字の高さで表わす。)
A=fa(X1、X2、X3、X4・・・Xn) (式1)
B=fb(X1、X2、X3、X4・・・Xn) (式2)
C=fc(X1、X2、X3、X4・・・Xn) (式3)
(1) Basic concept Generally, if the ground is defined by the engineering characteristics of X1 to Xn, each region can be defined by the interrelationship of these different characteristics. Let it be a function f. If it is assumed that there are three formations A, B, and C, these A, B, and C are expressed as functions of X1 to Xn at the survey points that are clarified from the survey results. 1 to 3). Note that the numbers “1 to 9” added after X, a, etc., are generally expressed as subscripts, but in the present specification, they are expressed as normal character heights. )
A = fa (X1, X2, X3, X4... Xn) (Formula 1)
B = fb (X1, X2, X3, X4... Xn) (Formula 2)
C = fc (X1, X2, X3, X4... Xn) (Formula 3)
(2)工学的物性の空間的な推定
上記式1〜式3は、調査済み地点での工学的特性X1〜Xnで構成される。所望の地域全体で地層判別を行うには、調査箇所以外の地点での、工学的特性X1〜Xnを推定する必要がある。この調査地点以外での特性Xi(iは1〜n)は、例えば、一般的な確率統計学のクリギング手法等で求めることができる。クリギング手法では、既知のデータ間の隔たり(距離)と値との相関性を計算し、既知点からの距離に応じてその値を推定する。従って、地盤調査が未実施のある地点での地層は、下記関数fで表される。
f(^X1、^X2、^X3、^X4、・・・^Xn) (式4)
(「^」の記号は推定であることを表わす。)
(2) Spatial estimation of engineering properties The above formulas 1 to 3 are composed of the engineering characteristics X1 to Xn at the investigated points. In order to perform strata discrimination in the entire desired area, it is necessary to estimate the engineering characteristics X1 to Xn at points other than the surveyed part. The characteristic Xi (i is 1 to n) other than the survey point can be obtained by, for example, a general probability statistics kriging technique. In the kriging method, the correlation between a distance (distance) between known data and a value is calculated, and the value is estimated according to the distance from the known point. Accordingly, the stratum at a point where the ground survey has not been performed is represented by the following function f.
f (^ X1, ^ X2, ^ X3, ^ X4, ... ^ Xn) (Formula 4)
(The symbol “^” represents an estimate.)
(3)重回帰分析と地層判定の原理
この関数fが、上記のfa、fb、fcのいずれに近いかが判別できれば、未調査地点の地層が、A、B、Cのどのタイプであるかが判別可能となる。そこで、本実施の形態例では、調査済み地点で得られた地盤の工学的特性に対し、同一の地層については同一の目的変数を与えて生成した複数の方程式に重回帰分析を実行して、地層判別のための係数a0、a1、a2、・・・anを導出する。この係数を今度は推定された工学的特性から成る上記式4に適用して、得られた関数fが上記fa、fb、fcのいずれに近いかで、その地層のタイプがA、B、Cのどのタイプであるかを判別する。
(3) Principle of Multiple Regression Analysis and Formation Determination If this function f can be discriminated which of fa, fb, and fc, which type is A, B, or C, the formation of the unexamined point is Discrimination becomes possible. Therefore, in this embodiment, for the engineering characteristics of the ground obtained at the surveyed point, multiple regression analysis is performed on a plurality of equations generated by giving the same objective variable for the same formation, Deriving coefficients a0, a1, a2,. This coefficient is now applied to the above equation 4 consisting of estimated engineering characteristics, and the type of formation is A, B, C, depending on whether the obtained function f is close to fa, fb or fc. To determine which type.
即ち、地盤の工学的特性で地層を表現すると、下記式5のようになる。
Y=a0+a1X1+a2X2+・・・+anXn (式5)
Y:目的変数
Xi:説明変数(工学的特性)(iは1〜n)
ai:係数 (iは1〜n)
目的変数、説明変数は、目的変量、説明変量とも言われる。
That is, when the formation is expressed by the engineering characteristics of the ground, the following equation 5 is obtained.
Y = a0 + a1X1 + a2X2 +... + AnXn (Formula 5)
Y: objective variable Xi: explanatory variable (engineering characteristics) (i is 1 to n)
ai: coefficient (i is 1 to n)
Objective variables and explanatory variables are also called objective variables and explanatory variables.
ある地層A(例えば粘土)を表わす関数faを求めるには、同じ地層Aについて各調査地点から得られた各工学的特性Xiaを式5に代入し、同じ地層Aについての複数の方程式を立てる。このとき、複数の方程式の各目的変数Yは、地層のタイプが同じなので、同一の値Na(例えば整数1)とする。この複数の方程式を重回帰分析で解き、地層Aについての各係数aiaを求める。重回帰分析では、多くのデータXiaを平均的に満足できるようにこの未知の各係数aiaが求められる。求められた係数aiaは、地層Aの各工学的特性Xiaに対する重み係数となる。 In order to obtain a function fa representing a certain formation A (for example, clay), each engineering characteristic Xia obtained from each survey point for the same formation A is substituted into Equation 5, and a plurality of equations for the same formation A are established. At this time, the objective variables Y of the plurality of equations have the same value Na (for example, integer 1) because the type of the formation is the same. These multiple equations are solved by multiple regression analysis to obtain each coefficient aia for the formation A. In the multiple regression analysis, each unknown coefficient aia is obtained so that a lot of data Xia can be satisfied on average. The obtained coefficient aia is a weighting coefficient for each engineering characteristic Xia of the formation A.
別の地層B(例えば砂)を表わす関数fbを求めるには、同じ地層Bについての各調査地点の各工学的特性Xibを式5に代入して、同じ地層Bについての複数の方程式を立てる。そして、この別の地層Bについては、各目的変数Yを、別の値Nb(例えば整数−1)とし、重回帰分析を実行して各係数aibを求める。 In order to obtain a function fb representing another formation B (for example, sand), a plurality of equations for the same formation B are established by substituting each engineering characteristic Xib of each investigation point for the same formation B into Expression 5. And about this another formation B, each objective variable Y is made into another value Nb (for example, integer -1), multiple regression analysis is performed, and each coefficient aib is calculated | required.
このようにして得られた夫々の地層についての各係数aia又は各係数aibを、推定した工学的特性^Xiから成る式4、即ち未調査地点のある深度部分の工学的特性から成る式に代入する。これで、各係数aiaを代入したときの目的変数Yaと、各係数aibを代入したときの目的変数Ybが求められる。 Substituting each coefficient aia or each coefficient aib for each stratum obtained in this way into Equation 4 consisting of the estimated engineering characteristics ^ Xi, that is, the engineering characteristics of the depth part where there are unexamined points. To do. Thus, the objective variable Ya when each coefficient aia is substituted and the objective variable Yb when each coefficient aib is substituted are obtained.
このうち、目的変数Yaについては前記値Naに対する差分を求める。目的変数Ybについては前記値Nbに対する差分を求める。差分は、得られた目的変数Ya、Ybが、前記与えた値Na又はNbにどのくらい近いかを表わす。従って、このときの地層は、差分が小さい方の目的変数(Ya又はYb)を生み出した係数(aia又はaib)の方の地層に近いと判別される。 Among these, for the objective variable Ya, a difference with respect to the value Na is obtained. For the objective variable Yb, the difference with respect to the value Nb is obtained. The difference represents how close the obtained objective variables Ya and Yb are to the given value Na or Nb. Therefore, it is determined that the formation at this time is closer to the formation of the coefficient (aia or aib) that produced the objective variable (Ya or Yb) having the smaller difference.
各部11、12、13による処理の概要は上記のとおりである。次に、地盤特性表31について説明する。地盤特性表31は、調査済み地点の各工学的特性Xiを表わす。
工学的特性Xiには、1)標高、2)N値、3)乾燥密度(ρs)、4)湿潤密度(ρt)、5)細粒分含有率(Fc)、6)自然含水比(Wn)、7)間隙比(e)があり、その中に、力学的特性を示すものとして、8)一軸圧縮強度(qu)、9)圧密降伏応力(pc')、10)圧縮指数(Cc)が加えられる。具体例を表1に示す。なお、この表の各ボーリング名についての位置情報(緯度、経度)は、ボーリング位置情報32として記憶装置3に保持されている。
The outline of the processing performed by the units 11, 12, and 13 is as described above. Next, the ground property table 31 will be described. The ground characteristic table 31 represents each engineering characteristic Xi of the surveyed point.
Engineering characteristics Xi include 1) elevation, 2) N value, 3) dry density (ρs), 4) wet density (ρt), 5) fine particle content (Fc), and 6) natural water content (Wn). ), 7) There is a gap ratio (e), among which 8) uniaxial compressive strength (qu), 9) consolidation yield stress (pc '), 10) compression index (Cc) Is added. Specific examples are shown in Table 1. Note that the position information (latitude, longitude) for each bowling name in this table is held in the storage device 3 as the bowling position information 32.
これら工学的特性Xiは、ボーリングと、サンプルを採取して試験を行った結果を含む既往の地盤データベースから取得することが出来る。この地盤特性表31を利用して前記重回帰分祈を行い、係数aiを生成する。生成に当っては、この内のいくつか若しくは全部を用いることができる。各地層についての関数fa、fb、fc等は、通常、これらの工学的特性Xiの単純な線形結合で表現できる。相関性の高い工学的特性の組み合わせを選べば、感度の高い係数aiの組み合わせを決定できる。 These engineering characteristics Xi can be obtained from an existing ground database including the results of boring and sampling and testing. The ground characteristic table 31 is used to perform the multiple regression prayer to generate the coefficient a i. Some or all of them can be used for generation. The functions fa, fb, fc, etc. for each layer can be expressed by a simple linear combination of these engineering characteristics Xi. If a combination of engineering characteristics with high correlation is selected, a combination of coefficients ai having high sensitivity can be determined.
従来の地層の分析との相違は、全ての地盤情報(工学的特性)を活用し、合理的に地層判別を行うことである。従って、以前のように様々な地盤調査結果の情報があるにも関わらず、ボーリングオペレータの記事や地質技術者のばらついた知識に基づく偏った地層判定がされるという弊害が解消され、地盤の工学的特性に基づいた、工学的な標準的な地層判別が可能となり、わが国の建設のコスト縮減や、精度の高い地盤強度の判定が出来る。 The difference from the conventional analysis of the formation is that all the ground information (engineering characteristics) is utilized and the formation is reasonably determined. Therefore, despite the fact that there is information on various ground survey results as before, the adverse effect of biased geological determination based on the knowledge of boring operators' articles and the disparate knowledge of geotechnical engineers is resolved, and ground engineering is eliminated. It is possible to discriminate engineering standard strata based on the physical characteristics, reduce the construction cost in Japan, and judge the ground strength with high accuracy.
重回帰分析と地層判定の具体例を示す。図4に示すように、No.1〜No.4の4本のボーリング調査を行い、試験結果から表2のように標準貫入試験結果のN値(X1)と自然含水比Wn(X2)が得られたとする。 Specific examples of multiple regression analysis and geological determination are shown. As shown in Fig. 4, four drilling surveys of No. 1 to No. 4 were conducted, and from the test results, the N value (X1) and the natural water content Wn (X2) of the standard penetration test results were as shown in Table 2. Suppose that it was obtained.
粘土は、浅い深度に、砂は深い深度に対応している。表2の工学的特性を元に重回帰分析を行なうと、粘土層と砂層について次式が求められる。この際に、目的変数Yは、粘土層と砂層のそれぞれで、Y(粘土)は、−1に、Y(砂)は+1に設定している。
Y(粘土)=2.462886−1.05707・X1−0.07413・X2 (式5−1)
Y(砂) =−12.3048+0.160207・X1+1.708・X2 (式5−2)
(各式右辺、第1項から順に、係数a0、a1、a2。)
Clay corresponds to shallow depth and sand corresponds to deep depth. When multiple regression analysis is performed based on the engineering characteristics in Table 2, the following equations are obtained for the clay layer and the sand layer. In this case, the objective variable Y is set to −1 for Y (clay) and +1 for Y (sand) for each of the clay layer and the sand layer.
Y (clay) = 2.462886-1.05707 ・ X1-0.07413 ・ X2 (Formula 5-1)
Y (sand) = -12.3048 + 0.160207 ・ X1 + 1.708 ・ X2 (Formula 5-2)
(Coefficients a 0, a 1, a 2 in order from the right side of each expression, first term.)
そして、今、各ボーリング地点の間の地層未知の各地点の各位置12−A〜34−Bについて、その工学的特性X1、X2がなんらかの推定方法で表3のように推定されたとすれば、それに対する目的変数Y(粘土)、Y(砂)が、同じく表−3のように計算でき、その値が、粘土(−1)か砂層(1)のいずれに近いかで表3の如く地層が判別できる。なお、推定方法としては、例えば前述のクリギングがあるが、ここでは平均値とした。 Now, assuming that the engineering characteristics X1 and X2 of each position 12-A to 34-B of each unknown point between the drilling points are estimated as shown in Table 3 by some estimation method, The objective variables Y (clay) and Y (sand) can be calculated as shown in Table 3, and the value is close to either clay (-1) or sand layer (1). Can be determined. As an estimation method, for example, there is the aforementioned kriging, but here, an average value is used.
この例では、決定係数が、a0粘土=2.462886、a1粘土=−1.05707、a2粘土=−0.07413、又、a0砂=−12.3048、a1砂=0.160207、a2砂=1.708となり、N値と自然含水比(Wn)によって説明した場合に、良い相関が得られることが分る。多くの場合、粘土地盤は、N値が低く、自然含水比(Wn)が大きい。これに対して、砂地盤は、N値が大きく自然含水比(Wn)が小さい。このことが良い相関を与えていると解される。他の地盤でも、工学特性を適当に選択し、同様の方法で高い相関性をもつ係数aiを得ることができる。 In this example, the determination coefficient is a0 clay = 2.462886, a1 clay = −1.05707, a2 clay = −0.07413, a0 sand = −12.3048, a1 sand = 0.160207, a2 sand = 1.708, N value and natural water content It can be seen that a good correlation is obtained when described by (Wn). In many cases, the clay ground has a low N value and a large natural water content (Wn). On the other hand, the sand ground has a large N value and a small natural water content (Wn). This is understood to give a good correlation. Even in other grounds, engineering characteristics can be appropriately selected, and a coefficient ai having high correlation can be obtained by the same method.
なお、工学的特性のデータが過度に偏っていたり、定義されていない場合は、事前に各地層のデータの平均値などの代表値などで再定義するなり、新たに定義するなりすると良い。
また、個別の主要なデータベースは入手可能な状況にある。例えば、東京都から出版されている東京地盤図には、約10,000本のボーリング調査結果が公開されている。これには地層区分と地質の記事と物理試験結果が記載されている。これらのデータを新規の地盤調査データに加えると、予測精度を高めることができる。従って、過去のデータを適宜加え地盤物性表31を再構築すると良い。また、インターネット等に、これらデータが公開されるようになれば、該公開されたデータをこの地盤物性表31として利用することが出来る。
If the engineering characteristic data is excessively biased or not defined, it may be redefined in advance as a representative value such as the average value of the data of each region, or newly defined.
Individual major databases are available. For example, about 10,000 drilling survey results are published in the Tokyo geological map published by Tokyo. It contains strata classification and geological articles and physical test results. When these data are added to new ground survey data, the prediction accuracy can be improved. Therefore, it is preferable to reconstruct the ground physical property table 31 by appropriately adding past data. Further, if these data are made public on the Internet or the like, the published data can be used as the ground physical property table 31.
実施の形態例の説明に戻る。地層判別装置100の処理手順を図2に示す。これを引用しながら地層判別装置100の動作を説明する。
(1)対象地域、使用特性の設定(ステップS1。「ステップ」の語は以後省略。)
まず、入力装置2を使用し、対象地域、即ち地層の判別を所望する地域、及び使用する工学的特性を設定する。工学的特性の例としては、N値と含水比(Wn)がある。地盤の工学的特性推定を調査地点以外の箇所で行う際には、クリギングのパラメータは調査データに基づき適切に決定する。
Return to the description of the embodiment. The processing procedure of the stratum discriminating apparatus 100 is shown in FIG. The operation of the stratum discriminating apparatus 100 will be described with reference to this.
(1) Setting of target area and usage characteristics (step S1. The word “step” is omitted hereinafter).
First, the input device 2 is used to set the target area, that is, the area where the formation is desired to be determined, and the engineering characteristics to be used. Examples of engineering properties include N value and water content (Wn). When estimating the engineering characteristics of the ground at locations other than the survey location, the parameters of kriging are appropriately determined based on the survey data.
(2)各種特性の空間的推定(S2)
設定された数値は、特性推定部11に供給される。特性推定部11は、地盤特性表31を参照して、指定された地域の各地点の各深度について、それぞれの工学的特性^Xiを推定する。簡単な例は表2に示したが、より具体的な例を図5に示す。この例は、直交する二つの垂直断面について、各地点、各深度のN値を推定したもので、白→黒までの階調で、N値の大小を表現している。
(2) Spatial estimation of various characteristics (S2)
The set numerical value is supplied to the characteristic estimation unit 11. The characteristic estimation unit 11 refers to the ground characteristic table 31 to estimate each engineering characteristic ^ Xi for each depth at each point in the designated area. A simple example is shown in Table 2, but a more specific example is shown in FIG. In this example, the N value at each point and each depth is estimated for two orthogonal vertical cross sections, and the magnitude of the N value is expressed by the gradation from white to black.
(3)判別用係数の生成(S3)
判別用係数生成部12が、各調査地点から得られた同じ地層についての工学的特性を地盤特性表31から読み出す。これを元に同値の目標変数を与えて生成した複数の方程式に重回帰分析を実行して、地層判別のための係数aiを生成する。係数aiは、各地層について生成される。生成された係数ai(33)は記憶装置3に保持される。
(3) Generation of discrimination coefficient (S3)
The determination coefficient generation unit 12 reads out the engineering characteristics of the same formation obtained from each survey point from the ground characteristic table 31. Based on this, multiple regression analysis is performed on a plurality of equations generated by giving target variables of the same value, and a coefficient a i for stratum discrimination is generated. The coefficient a i is generated for each region. The generated coefficient a i (33) is held in the storage device 3.
なお、工学的特性の選択であるが、先ずは、よく知られているN値や自然含水比(Wn)などを用いることが考えられる。詳細な地盤調査が行われている場合は、力学試験結果など様々なデータを活用することができる。 In addition, although it is selection of an engineering characteristic, first, it is possible to use well-known N value, natural water content (Wn), etc. When a detailed ground survey is conducted, various data such as mechanical test results can be used.
(4)地層の判別(S4)
算出された各地層別の係数aiは、地層判別部13に供給される。該判別部13は、これらの係数aiと、推定された工学的特性Xiとを式5に代入して、各目的変数Yを算出する。そして、この目的変数のうち、どれが与えられた値Nに近いかで、このときの地層のタイプを判別する。
なお、多くのデータで検証された係数aiは、他の地域にも流用することができる。
(4) Determination of strata (S4)
The calculated coefficient a i for each region is supplied to the formation determination unit 13. The determination unit 13 substitutes these coefficients a i and the estimated engineering characteristics X i into Equation 5 to calculate each objective variable Y. Then, the type of the formation at this time is determined by which of the objective variables is close to the given value N.
It should be noted that the coefficient a i verified with a lot of data can be used in other areas.
地層判別の処理例を図3に示す。ここでは、複数の地層から2層づつ比較し、これを繰り返して複数の地層を分類する。
なお、ここでは4つの地層A、B、C、Dに分けるとする。先ず、推定された工学的特性^XIから成る式5に、地層のタイプごとに求められた4組の判別用係数aiが代入され、それらに対応する夫々の関数fa(^Xi)、fb(^Xi)、fc(^Xi)、fd(^Xi)(目的変数Ya、Yb、Yc、Yd)が求められる(S11)。
FIG. 3 shows an example of processing for determining the strata. Here, two layers are compared from a plurality of formations, and this is repeated to classify the plurality of formations.
Here, it is assumed that four strata A, B, C, and D are divided. First, four sets of discriminant coefficients ai obtained for each type of formation are substituted into Equation 5 composed of estimated engineering characteristics ^ XI, and the corresponding functions fa (^ Xi) and fb ( ^ Xi), fc (^ Xi), fd (^ Xi) (object variables Ya, Yb, Yc, Yd) are obtained (S11).
次に、最初は、地層がA、Bの何れに近いかが判別される。このため、その関数fa(^Xi)、fb(^Xi)について、それらの判別用係数aia、aibを求めた際の目標変数Na、Nbとの差分が、絶対値で求められる(|fa(^Xi)−Na|、|fb(^Xi)−Nb|)。そして、前者が後者より小さいかが判断される(S12)。 Next, it is first determined whether the formation is closer to A or B. Therefore, the difference between the functions fa (^ Xi) and fb (^ Xi) from the target variables Na and Nb when the discrimination coefficients aia and aib are obtained is obtained as an absolute value (| fa ( ^ Xi) -Na |, | fb (^ Xi) -Nb |). Then, it is determined whether the former is smaller than the latter (S12).
答えがYesであるときは、推定された工学的特性^Xiで表わされるこのときの地層が、地層Bよりは地層Aに近いということになる。そこでS13に進む。ここで、S13には図示していないが、関数fc(^Xi)、fd(^Xi)について、その目標変数Nc、Ndとの差分が絶対値で求められる(|fc(^Xi)−Nc|、|fd(^Xi)−Nd|)。そして、何れの差分が小さいかで、推定された工学的特性^Xiで表わされるこのときの地層が、C、Dの何れに近いかが判別される。 If the answer is Yes, this means that the formation represented by the estimated engineering property ^ Xi is closer to formation A than formation B. Then, it progresses to S13. Here, although not shown in S13, the difference between the functions fc (^ Xi) and fd (^ Xi) from the target variables Nc and Nd is obtained as an absolute value (| fc (^ Xi) −Nc). |, | Fd (^ Xi) -Nd |). Then, depending on which difference is small, it is determined whether the formation at this time represented by the estimated engineering characteristic ^ Xi is closer to C or D.
ここで、仮にこのときの地層がDよりCに近いと判別されたとする。前のステップで、このときの地層がBよりAに近い、と判別されている。即ち、このときの地層はAかCの何れかである。そこで、これも図示していないが、ここで、同様の手順で差分の絶対値|fa(^Xi)−Na|と|fc(^Xi)−Nc|とが求められる。 Here, it is assumed that the formation at this time is determined to be closer to C than to D. In the previous step, it is determined that the formation at this time is closer to A than B. That is, the stratum at this time is either A or C. Therefore, although not shown in the drawing, the absolute values | fa (^ Xi) -Na | and | fc (^ Xi) -Nc | are obtained by the same procedure.
そして、前者が小さければ、推定された工学的特性^Xiで表わされるこのときの地層がAだと判別される(D1)。後者が小さければ、このときの地層がCであると判定される(D3)。|fd(^Xi)−Nd|が最小であったときは、地層がDであると判別される(D4)。 If the former is small, it is determined that the formation at this time represented by the estimated engineering characteristic ^ Xi is A (D1). If the latter is small, it is determined that the formation at this time is C (D3). When | fd (^ Xi) −Nd | is minimum, it is determined that the formation is D (D4).
また、ステップS12で、このときの地層がAよりBに近いと判別されたときは、S14に進む。そして、ここで、このBと、C、D、について、S13と同様の判別処理が実行され、推定された工学的特性^Xiで表わされるこのときの地層が、B、C、Dの何れであるかが判別される(D2〜D4)。冗長になるので、S14については説明を略す。 When it is determined in step S12 that the formation at this time is closer to B than A, the process proceeds to S14. Then, for this B, C, and D, the discrimination process similar to S13 is executed, and the formation at this time represented by the estimated engineering characteristic ^ Xi is any of B, C, and D. It is determined whether or not there is (D2 to D4). Since it becomes redundant, description of S14 is omitted.
なお、地層の判別の手法はこの図3に示した手順に限られない。例えば、4つの地層を判別する場合、4つの地層についての目標変数Na、Nb、Nc、Ndを、10、1、−1、−10の4値として、各係数aia、aib、aic、aidを求める。これらを、推定された工学的特性^Xiの式(式5)に夫々代入し、求められた目標変数Ya、Yb、Yc、Ydと、夫々の目標変数Na、Nb、Nc、Ndとの間の差分を絶対値で求める。 It should be noted that the method for determining the strata is not limited to the procedure shown in FIG. For example, when discriminating four strata, the target variables Na, Nb, Nc, Nd for the four strata are set to four values of 10, 1, -1, -10, and the coefficients aia, aib, aic, aid are set. Ask. By substituting these into the formulas (Equation 5) of the estimated engineering characteristics ^ Xi, between the obtained target variables Ya, Yb, Yc, Yd and the respective target variables Na, Nb, Nc, Nd Is obtained as an absolute value.
これらを比較することで、推定された工学的特性^XIで表されるそのときの地層がどのタイプ(A、B、C、D)であるかを判別するようにしても良い。但し、発明者の検証では、前述した2層づつ比較する手法の方が精度が良かった。 By comparing these, the type (A, B, C, D) of the formation at that time represented by the estimated engineering characteristic ^ XI may be determined. However, in the inventor's verification, the above-described method of comparing two layers was more accurate.
(5)結果の出力(S5)
このようにして計算された結果、即ち対象地域の各地点の各深度の地層のタイプの何であるかが、情報処理装置1から表示・印刷装置4ヘ出力され、ユーザが自由に使える状態になる。簡単な判別結果の例は表3に示したが、更に具体的な判別結果の出力例を図6に示す。この出力例も、直交する二つの垂直断面について、地層の判別結果を示している。なお、推定された工学的特性^Xi、判別用係数aiも出力される。
(5) Output of results (S5)
The result calculated in this way, that is, what type of formation at each depth of each point in the target area is output from the information processing apparatus 1 to the display / printing apparatus 4 so that the user can use it freely. . Examples of simple discrimination results are shown in Table 3, but more specific output examples of discrimination results are shown in FIG. This output example also shows the stratum discrimination results for two perpendicular vertical cross sections. The estimated engineering characteristic ^ Xi and the discrimination coefficient ai are also output.
参考文献を以下に示す。
1.間瀬 茂・武田 純 、空間データモデリング−空間統計学の応用−、共立出版会社、2004 (クリギングの参考文献)
2.白砂堤津耶、初歩からの計量経済学、日本評論社、2004 (重回帰分析の参考文献)
References are shown below.
1. Shigeru Mase and Jun Takeda, Spatial Data Modeling -Application of Spatial Statistics-, Kyoritsu Publishing Company, 2004 (Reference for Kriging)
2. Shirasuna Tsutsumi, econometrics from the beginning, Nihon Crihonsha, 2004 (reference for multiple regression analysis)
なお、図2の処理(実施の形態例)では、各部11,12,13で「特性の空間的推定(S2)」、「判別用係数の生成(S3)、「地層の判別(S4)」の全部を実行した。これは、請求項2の発明の一実施の形態例にあたる。 In the process of FIG. 2 (embodiment example), each of the units 11, 12, and 13 performs “spatial estimation of characteristics (S 2)”, “generation of discrimination coefficient (S 3), and“ determination of formation (S 4) ”. I did everything. This corresponds to an embodiment of the invention of claim 2.
これら処理は、全部実行する必要はない。これらは、地層判別装置の使い方に応じて、個別に実行しても良い。例えば、判別用係数生成部12で「判別用係数の生成(S3)」だけを実行し、これをユーザ自身が行なう地層の判別に利用したり、地層と係数aiの関係の研究に資する等も考えられる。これは、請求項1の発明の一実施の形態にあたる。 All of these processes need not be executed. These may be executed individually depending on how to use the stratum discrimination device. For example, the discrimination coefficient generation unit 12 executes only “generation of discrimination coefficient (S3)” and uses this for the discrimination of the strata performed by the user, or contributes to the research of the relation between the strata and the coefficient a i. Conceivable. This corresponds to an embodiment of the invention of claim 1.
また、求められた係数aiを記憶装置3に保持しておき(判別用係数33)、これを引用して、地層判別部13で「地層の判別(S4)」を実行するすることも考えられる。これは、請求項3の発明の一実施の形態例にあたる。 It is also conceivable that the obtained coefficient a i is held in the storage device 3 (determination coefficient 33), and the formation determination unit 13 executes “determination of formation (S4)” by citing it. . This corresponds to an embodiment of the invention of claim 3.
また、特性推定部11で「特性の空間的推定(S2)」を実行すると共に、地層判別部13により、記憶装置3に保持しておいた判別用係数aiを読出してこのとき生成された推定値に適用し、「地層の判別(S4)」を行なっても良い。これは請求項4の発明の一実施の形態例にあたる。 In addition, the characteristic estimation unit 11 executes “spatial estimation of characteristics (S2)”, and the formation determination unit 13 reads out the determination coefficient a i stored in the storage device 3 to generate the estimation generated at this time. It may be applied to the value and “determination of formation (S4)” may be performed. This corresponds to an embodiment of the invention of claim 4.
また、装置の構成であるが、実施の形態例の地層判別装置100は、スタンドアロンのコンピュータ上での実施を想定したものである。インターネットなどのネットワークを利用してユーザに地層判別結果を提供する、という実施の形態も考えられる。この場合、ユーザは最初の入力部分を自己の端末画面上に呼び出し、対象地域と、使用する地盤の工学的特性を入カする。この設定内容は、ネットワークを通じてセンターコンピュータに伝送される。センターコンピュータには、実施の形態例100の情報処理装置1、記憶装置3に相当する部分が備えられており、これら部分で地層判別等が実行され、結果がユーザに返送される。 Moreover, although it is the structure of an apparatus, the geological determination apparatus 100 of the embodiment assumes the implementation on a stand-alone computer. An embodiment in which a stratum discrimination result is provided to the user using a network such as the Internet is also conceivable. In this case, the user calls the first input part on his / her terminal screen, and inputs the target area and the engineering characteristics of the ground to be used. This setting content is transmitted to the center computer through the network. The center computer is provided with portions corresponding to the information processing device 1 and the storage device 3 of the embodiment 100, and formation determination is performed in these portions, and the result is returned to the user.
センターコンピュータ1箇所に主たる処理部分を纏めることで、データ及び処理内容の更新が容易になる。更に大型機が使用できるのでパソコンより遥かに精緻な処理が実行出来る。従ってこの形式で地層判別装置を構築すると、更に精度の高い判別ができるようになる。 Data and processing contents can be easily updated by collecting main processing portions in one central computer. Furthermore, since a large machine can be used, processing that is far more precise than a personal computer can be performed. Therefore, if a stratum discriminating apparatus is constructed in this format, discrimination with higher accuracy can be performed.
従来の地盤調査データに、判別用係数33を加えた新たなデータベースをセンターコンピュータ上に構築し、ユーザがネットワークを介してこれらのデータを取得し、ユーザ側で地層判別を実施する形態も上記と同様の効果が期待できる。 A new database in which the discrimination coefficient 33 is added to the conventional ground survey data is built on the center computer, the user acquires these data via the network, and the user performs the geological discrimination as described above. Similar effects can be expected.
100…地層判別装置
1…情報処理装置本体
2…入カ装置
3…記憶装置
4…表示・印刷装置
11…特性推定部
12…判別用係数生成部
13…地層判別部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 ... Stratum discrimination apparatus 1 ... Information processing apparatus main body 2 ... Input device 3 ... Storage device 4 ... Display / printing apparatus 11 ... Characteristic estimation part 12 ... Discrimination coefficient generation part 13 ... Stratum discrimination part
Claims (4)
を備えたことを特徴とする地層判別装置。 Coefficient generation means for generating multiple coefficients for each explanatory variable by performing multiple regression analysis on a plurality of equations for the same formation generated by using the engineering characteristics of the ground as explanatory variables and the same objective variable for the same formation A stratum discriminating apparatus characterized by comprising:
調査済み地点の各深度の地盤の工学的特性から、未調査地点の所望深度部分の地盤の工学的特性を推定する推定手段と、
前記各説明変数に対する係数を前記推定された地盤の工学的特性に適用し、生成された目的変数がどの地層に与えた目的変数に近いかで当該深度部分の地層を判別する判別手段
とを備えたことを特徴とする地層判別装置。 Coefficient generation means for generating multiple coefficients for each explanatory variable by performing multiple regression analysis on a plurality of equations for the same formation generated by using the engineering characteristics of the ground as explanatory variables and the same objective variable for the same formation When,
From the engineering characteristics of the ground at each depth of the surveyed point, an estimation means for estimating the engineering characteristics of the ground at the desired depth portion of the unsurveyed point;
Applying a coefficient for each explanatory variable to the estimated engineering characteristics of the ground, and determining means for determining the formation of the depth portion depending on which formation the generated objective variable is close to the objective variable A stratum discriminating apparatus characterized by that.
前記記憶された係数を未調査地点の所望深度部分について推定された地盤の工学的特性に適用し、生成された目的変数がどの地層に与えた目的変数に近いかで当該深度部分の地層を判別する判別手段
を備えたことを特徴とする地層判別装置。 Storage that stores the coefficients for each explanatory variable generated by executing multiple regression analysis on multiple equations for the same formation generated by giving the engineering characteristics of the ground as explanatory variables and the same objective variable for the same formation Means,
Apply the stored coefficient to the engineering characteristics of the ground estimated for the desired depth portion of the unexamined point, and determine the formation of the depth portion according to which formation the generated objective variable is close to the target variable A stratum discriminating apparatus characterized by comprising discriminating means for performing.
地盤の工学的特性を説明変数とし、同一地層については同一目的変数を与えて生成された同一地層についての複数の方程式に重回帰分析を実行して生成された各説明変数に対する係数を記憶する記憶手段と、
前記記憶された係数を前記推定された地盤の工学的特性に適用し、生成された目的変数がどの地層に与えた目的変数に近いかで当該深度部分の地層を判別する判別手段
とを備えたことを特徴とする地層判別装置。 From the engineering characteristics of the ground at each depth of the surveyed point, an estimation means for estimating the engineering characteristics of the ground at the desired depth portion of the unsurveyed point;
Storage that stores the coefficients for each explanatory variable generated by executing multiple regression analysis on multiple equations for the same formation generated by giving the engineering characteristics of the ground as explanatory variables and the same objective variable for the same formation Means,
A discriminating unit that applies the stored coefficient to the estimated engineering characteristics of the ground and discriminates the formation of the depth portion depending on which formation the generated objective variable is close to the objective variable assigned to; A stratum discriminating apparatus characterized by that.
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