JP2015028244A - 教師データの作成方法 - Google Patents
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- Investigation Of Foundation Soil And Reinforcement Of Foundation Soil By Compacting Or Drainage (AREA)
Abstract
【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
Description
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
Claims (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。
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