JP2019127701A - 揚水制御装置及び揚水制御モデル学習装置 - Google Patents

Abstract

【課題】建設現場から得られるデータに基づき、地下水の揚水制御を適切に行うことができるようにする。【解決手段】揚水制御装置１００の取得部２２は、対象の建設工事の建設現場における地下水位情報及び対象の建設工事の工事条件を取得する。そして、制御情報生成部２６は、取得部２２によって取得された、地下水位情報及び工事条件と、学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、対象の建設工事の地下水の揚水制御情報を生成する。そして、制御部２８は、制御情報生成部２６によって生成された揚水制御情報に応じて、対象の建設工事の建設現場における地下水を揚水するためのポンプ３０を制御する。【選択図】図４

Description

本発明は、揚水制御装置及び揚水制御モデル学習装置に関する。

従来、揚水井戸に設置された電動弁の開度をリアルタイムに自動制御して、地下水を揚水する揚水管理システムが知られている（例えば、特許文献１）。

特開２００１−３２３４７７号公報

上記特許文献１に記載の技術では、揚水量の計測値から現状地下水位を推定し、現状地下水位と設定水位との差を解消するよう電動弁の開度をリアルタイムに自動制御する。この場合、電動弁の自動制御には様々な制御関数が用いられる。

しかし、地下水の量は、建設現場の位置する地域及び工事規模に応じて異なるため、予め設定された制御関数による揚水制御が適切でない場合がある。このため、電動弁の自動制御に加えて、人手によって設定水位を何度も入力しなおす場合もある。

本発明は上記事実を考慮して、建設現場から得られるデータに基づき、地下水の揚水制御を適切に行うことを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の揚水制御装置は、対象の建設工事の建設現場における地下水位に関する情報及び前記対象の建設工事の工事条件を取得する取得部と、前記取得部によって取得された、前記地下水位に関する情報及び前記工事条件と、学習用の建設工事の建設現場における地下水位に関する情報及び学習用の建設工事の工事条件と該学習用の建設工事の地下水の揚水制御に関する情報とを表す学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、前記対象の建設工事の地下水の揚水制御に関する情報を生成する制御情報生成部と、前記制御情報生成部によって生成された前記揚水制御に関する情報に応じて、前記対象の建設工事の建設現場における地下水を揚水するためのポンプを制御する制御部と、を含んで構成される。これにより、建設現場から得られるデータに基づき、建設工事における地下水の揚水制御を適切に行うことができる。

本発明の前記地下水位に関する情報は、建設現場における観測井戸の地下水位及び目標水位を含み、前記建設工事の工事条件は、建設工事の建設現場における、地下水を揚水するための井戸の本数、井戸間の距離、透水係数、遮水壁に関する情報、及び遮水壁によって囲まれた領域の平面積の少なくとも１つを含み、前記揚水制御に関する情報は、揚水流量、地下水を揚水するためのポンプの回転数、及び電動弁の時間開度の少なくとも１つを表す制御量を含む、ようにすることができる。これにより、建設現場における観測井戸の地下水位及び目標水位に基づき、地下水を揚水するためのポンプを適切に制御することができる。

本発明の前記学習用データは、前記建設現場における確認揚水試験によって得られるデータに応じて作成されるようにすることができる。これにより、確認揚水試験によって得られたデータに基づき、地下水の揚水制御を適切に行うことができる。

前記学習用データは、前記建設現場において揚水を行う際に得られるデータ及び前記建設現場とは異なる建設現場において揚水を行う際に得られるデータの少なくとも一方に応じて作成されるようにすることができる。これにより、対象の建設現場又は対象の建設現場とは異なる現場において揚水を行う際に得られたデータに基づき、地下水の揚水制御を適切に行うことができる。

本発明の揚水制御モデル学習装置は、学習用の建設工事の建設現場における地下水位に関する情報及び学習用の建設工事の工事条件と該学習用の建設工事の地下水の揚水制御に関する情報とを表す学習用データに基づいて、建設工事の建設現場における地下水位に関する情報及び建設工事の工事条件から建設工事の地下水の揚水制御に関する情報を出力するためのモデルを学習させて、前記地下水位に関する情報及び前記工事条件から前記揚水制御に関する情報を出力する学習済みモデルを得る学習部を含んで構成される。建設工事の工事規模に関する条件及び建設工事の地域に関する条件に応じて、建設工事の地下水の揚水計画に関する情報を出力する学習済みモデルを得ることができる。これにより、建設現場における地下水位に関する情報及び工事条件に応じて、建設工事の地下水の揚水制御に関する情報を出力する学習済みモデルを得ることができる。

本発明によれば、建設現場から得られるデータに基づき、建設工事における地下水の揚水制御を適切に行うことができる、という効果が得られる。

建設現場における地下水の汲み上げを説明するための説明図である。 確認揚水試験で得られるデータの一例を示す図である。 揚水流量と観測井戸内の水位の低下量との関係の一例を示す図である。 実施形態に係る揚水制御装置の概略構成を示すブロック図である。 学習用データセットの一例を示す図である。 実施形態で用いる学習済みモデルの一例を示す図である。 本実施形態の学習処理ルーチンの一例を示す図である。 本実施形態の揚水制御処理ルーチンの一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について詳細に説明する。

＜第１の実施形態に係る揚水制御装置のシステム構成＞

建設工事の根切り工事の際には、建設現場の地下から地下水が湧き出てくる。この場合には、地下から湧き上がる地下水を適切に汲み上げる必要がある。

建設現場における地下水を適切に汲み上げるためには、地下水を汲み上げるためのポンプを適切に制御する必要がある。地下水の揚水制御においては、予め設定された制御関数による揚水制御が行われることが多い。しかし、地下水の量は、建設現場の位置する地域及び工事規模に応じて異なるため、予め設定された制御関数による揚水制御では適切でない場合がある。

そこで、本実施形態では、建設現場から得られるデータを活用することで、揚水制御を行う。具体的には、建設現場から得られるデータを用いて学習用データを設定し、当該学習用データに基づき学習済みモデルを生成する。そして、得られた学習済みモデルを用いて、地下水の揚水を自動的に制御する。これにより、建設現場から得られるデータに基づき、地下水の揚水制御を適切に行うことができる。なお、現場の実績データが少ない場合は、数値解析による解析データを合わせて用いるようにしてもよい。

図１に、建設現場における地下水の汲み上げを説明するための説明図を示す。図１に示されるＡは、根切り工事が行われた建設現場の平面図である。平面図Ａには、建設現場に設置された、揚水井戸ＤＷ１，ＤＷ２，ＤＷ３，ＤＷ４と観測井戸ＯＷ１，ＯＷ２と遮水壁Ｓとが示されている。揚水井戸ＤＷ１と揚水井戸ＤＷ２とは、距離Ｄ１を隔てて設置されている。また、揚水井戸ＤＷ１と揚水井戸ＤＷ３とは、距離Ｄ２を隔てて設置されている。また、揚水井戸ＤＷ１によって揚水範囲Ｘ１がカバーされ、揚水井戸ＤＷ２によって揚水範囲Ｘ２がカバーされ、揚水井戸ＤＷ３によって揚水範囲Ｘ３がカバーされ、揚水井戸ＤＷ４によって揚水範囲Ｘ４がカバーされている。

図１に示されるＢは、平面図Ａの建設現場をＣ方向から見た断面を表す断面図である。断面図Ｂに示されるように、建設現場の地面に対して根切りが行われると、断面図Ｂ内の矢印によって表される透水圧が発生し、透水圧に応じて地下水が湧き出る。なお、鉛直方向の透水圧は、断面図Ｂに示されるように、鉛直方向の透水係数を表す鉛直透水係数Ｋｖに応じて発生する。また、水平方向の透水圧は、断面図Ｂに示されるように、水平方向の透水係数を表す水平透水係数Ｋｈに応じて発生する。

建設現場において、図１に示されるような揚水井戸ＤＷ１，ＤＷ２，ＤＷ３，ＤＷ４と観測井戸ＯＷ１，ＯＷ２と遮水壁Ｓが設置されると、確認揚水試験が行われる。確認揚水試験では、様々な揚水パターンによって揚水が行われ、地下水位と揚水流量（以下、排水流量とも称する）との関係を表すデータが取得される。図２に、地下水位と排水流量との関係を表すデータの一例を示す（出典：一般社団法人日本建築学会、「山留め設計指針」、第４版、２０１７年１１月２５日、ｐ．３０２）。

例えば、図２に示されるように、所定の時間区間において揚水井戸ＤＷ１と揚水井戸ＤＷ４とを稼動させた際の排水流量Ｑと、所定の時間区間において揚水井戸ＤＷ１〜ＤＷ４を稼動させた際の排水流量Ｑとを表す結果（図２の上側の結果）が取得される。また、このとき、揚水井戸ＤＷ１と揚水井戸ＤＷ４とを稼動させた際の観測井戸ＯＷ１，ＯＷ２の地下水位ｈと、揚水井戸ＤＷ１〜ＤＷ４を稼動させた際の観測井戸ＯＷ１，ＯＷ２の地下水位ｈとを表す結果（図２の下側の結果）が取得される。そして、確認揚水試験によって得られた試験結果（図２の上側の結果及び下側の結果）に応じてポンプが制御される。

例えば、図３に示されるように、揚水流量Ｑが増加するほど、観測井戸内の水位低下量ｈは増加する。この場合、ポンプによって汲み上げられる適切な揚水流量は限界流量Ｑｘである。限界流量Ｑｘよりも大きい揚水流量での汲み上げは、地下水を汲む速度に比較して地下水が湧き上がる速度小さく、急速な汲み上げとなるため適切ではない。

そこで、本実施形態では、建設現場における地下水の汲み上げを適切に行うために、確認揚水試験によって得られるデータから学習用データを設定し、地下水を汲み上げるためのポンプを制御する学習済みモデルを生成する。これにより、建設現場から得られるデータに基づき、地下水の揚水制御を適切に行うことができる。

具体的には、揚水井戸、観測井戸、及び遮水壁が設置された後に、様々な揚水パターンによって揚水を行い、上記図２に示されるような、地下水位と揚水流量（排水流量）との間の関係を表すデータを取得する。そして、地下水位と揚水流量との間の関係を表すデータに基づき学習用データを設定して、学習用データに基づきモデルを学習させる。

図４は、本発明の実施形態に係る揚水制御装置１００の構成の一例を示すブロック図である。揚水制御装置１００は、機能的には、図４に示されるように、データ受付部１０、コンピュータ２０、及びポンプ３０を含んだ構成で表すことができる。

データ受付部１０は、学習用の建設工事の建設現場における地下水位に関する情報及び学習用の建設工事の工事条件と、当該学習用の建設工事の地下水の揚水制御に関する情報とを表す学習用データを受け付ける。第１の実施形態では、学習用データは、建設現場における確認揚水試験によって得られるデータに応じて作成される。なお、以下では、地下水位に関する情報を、単に「地下水位情報」と称する。また、地下水の揚水制御に関する情報を、単に「揚水制御情報」と称する。

また、データ受付部１０は、対象の建設工事の建設現場における地下水位情報及び対象の建設工事の工事条件を受け付ける。データ受付部１０は、例えばキーボード、マウス、又は外部装置からの入力を受け付ける入出力装置等によって実現される。

本実施形態では、地下水位情報が、建設現場における観測井戸の地下水位及び目標水位である場合を例に説明する。また、本実施形態では、工事条件が井戸の本数、井戸間の距離、透水係数、遮水壁に関する情報（例えば、遮水壁の種類及び遮水壁の長さ）、及び遮水壁によって囲まれた領域の平面積である場合を例に説明する。また、揚水制御情報は、地下水を揚水するためのポンプの回転数及び揚水流量である場合を例に説明する。

なお、学習用データのうちの揚水制御情報は、確認揚水試験によって得られた試験結果のデータに応じて、予め人手により作成される。例えば、建設現場における工事担当者は、確認揚水試験の試験結果の地下水位と目標水位との間の関係に基づき、特定の地下水位情報（例えば、地下水位及び目標水位）のときの揚水制御情報（例えば、揚水流用及びポンプの回転数）を学習用データとして作成し、データ受付部１０を介してコンピュータ２０へ入力する。

コンピュータ２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、各処理ルーチンを実現するためのプログラム等を記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）、データを一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）、記憶手段としてのメモリ、ネットワークインタフェース等を含んで構成されている。コンピュータ２０は、機能的には、取得部２２と、学習用データ記憶部２３と、学習部２４と、学習済みモデル記憶部２５と、制御情報生成部２６と、制御部２８とを備えている。

取得部２２は、データ受付部１０によって受け付けられた、複数の学習用データを取得する。また、取得部２２は、データ受付部１０によって受け付けられた、対象の建設工事の地下水位情報及び工事条件を取得する。

学習用データ記憶部２３には、取得部２２によって取得された複数の学習用データが格納される。例えば、図５に示されるように、地下水位情報と工事条件と揚水制御情報とが対応付けられて格納される。

図５に示される実績ＩＤ「00001」の学習用データでは、対象の建設工事において、地下水位が「Ａ１」、目標水位が「Ｂ１」、井戸の本数が「Ｃ１」、井戸間の距離が「Ｄ１」、透水係数が「Ｅ１」、遮水壁の種類が「Ｆ１」、遮水壁の長さが「Ｇ１」、及び遮水壁によって囲まれた領域の平面積が「Ｚ１」であった場合に、地下水を汲み上げるためのポンプの回転数が「Ｈ１」及び揚水流量が「Ｉ１」であることが表されている。この場合、例えば、遮水壁の種類等については、数値によって表現される。例えば、遮水壁の種類ｘ１については「１」、遮水壁の種類ｘ２については「２」というような形式で表現される。

学習部２４は、学習用データ記憶部２３に格納された複数の学習用データに基づいて、地下水位情報及び工事条件から揚水制御情報を出力するためのモデルを学習させて、学習済みモデルを得る。学習用データは、対象の建設現場での確認揚水試験から得られたデータであるため、対象の建設現場に関する情報が学習済みモデルへ反映される。

本実施形態の学習済みモデルは、図６に示されるように、観測井戸の地下水位及び観測井戸の目標水位と、井戸の本数、井戸間の距離、透水係数、遮水壁の長さ及び遮水壁の種類、並びに遮水壁によって囲まれた領域の平面積とを入力データとし、揚水流量とポンプ回転数とを出力データとする。例えば、図６に示されるように、モデルの一例としてニューラルネットワークを用いることができ、学習アルゴリズムの一例としてディープラーニングを用いることができる。

学習済みモデル記憶部２５には、学習部２４によって得られた学習済みモデルが格納される。

制御情報生成部２６は、取得部２２によって取得された、地下水位情報及び工事条件と、学習済みモデル記憶部２５に格納された学習済みモデルとに基づいて、対象の建設工事の地下水の揚水制御情報を生成する。本実施形態では、揚水制御情報として、揚水流量及びポンプの回転数を表す制御量が生成される。

上記図６に示されるように、地下水位情報及び工事条件が学習済みモデルへ入力されると、揚水制御情報が出力される。これにより、どのような揚水制御が適切であるのかに関する情報が、学習済みモデルから出力される。

学習済みモデルからは、揚水制御情報のうちのポンプの回転数として、例えば、ポンプの回転数がＡである確率が６０％、ポンプの回転数がＢである確率が３０％、ポンプの回転数がＣである確率が１０％というような形式の情報が出力される。また、同様に、揚水制御情報のうちの揚水流量として、例えば、揚水流量がｘである確率が５０％、揚水流量がｙである確率が２０％、揚水流量がｚである確率が３０％というような形式の情報が出力される。または、ポンプの回転数又は揚水流量として、例えば、実際の値が出力されるようにしてもよい。

制御部２８は、制御情報生成部２６によって生成された揚水制御情報に応じて、対象の建設工事の建設現場における地下水を揚水するためのポンプ３０を制御する。

例えば、制御部２８は、学習済みモデルから出力された揚水制御情報のうち、最も確率が高いポンプの回転数を選択して、選択された回転数となるように、ポンプ３０を制御する。または、制御部２８は、学習済みモデルから出力された揚水制御情報のうち、最も確率が高い揚水流量を選択して、選択された揚水流量となるように、ポンプ３０を制御する。なお、制御部２８は、フェールセーフ機能に応じてポンプ３０を制御し、例えば、地下水位が下がり過ぎないようにポンプ３０を制御する。

ポンプ３０は、対象の建設工事の建設現場に設置され、根切り工事が行われた後の建設現場で湧き上がる地下水を汲み上げる。ポンプ３０は、制御部２８からの制御信号に応じて駆動し、地下水を汲み上げる。

＜揚水制御装置の作用＞

次に、揚水制御装置１００の作用を説明する。揚水制御装置１００は、学習処理ルーチンと揚水制御処理ルーチンとを実行する。

＜学習処理ルーチン＞

揚水制御装置１００のデータ受付部１０が、複数の学習用データの入力を受け付けると、学習用データ記憶部２３へ格納する。そして、揚水制御装置１００のコンピュータ２０は、学習処理の実行の指示信号を受け付けると、図７に示す学習処理ルーチンを実行する。

ステップＳ１００において、学習部２４は、学習用データ記憶部２３に格納された複数の学習用データを取得する。

ステップＳ１０２において、学習部２４は、上記ステップＳ１００で取得された複数の学習用データに基づいて、地下水位情報及び工事条件から揚水制御情報を出力するためのモデルを学習させて、学習済みモデルを生成する。

ステップＳ１０４において、学習部２４は、上記ステップＳ１０２で生成された学習済みモデルを、学習済みモデル記憶部２５に格納して、学習処理ルーチンを終了する。

＜揚水制御処理ルーチン＞

揚水制御装置１００は、学習済みモデル記憶部２５に学習済みモデルが格納され、かつデータ受付部１０が、対象の地下水位情報及び工事条件を受け付けると、図８に示す揚水制御処理ルーチンを実行する。なお、地下水位情報のうちの地下水位は、観測井戸内の地下水位である。また、地下水位情報のうちの目標水位は、観測井戸内における目標水位である。

ステップＳ２００において、制御情報生成部２６は、データ受付部１０によって受け付けた、対象の建設工事の地下水位情報及び工事条件を取得する。

ステップＳ２０２において、制御情報生成部２６は、学習済みモデル記憶部２５に格納された学習済みモデルを読み出す。

ステップＳ２０４において、制御情報生成部２６は、上記ステップＳ２００で取得された、建設工事の地下水位情報及び工事条件を、上記ステップＳ２０２で読み出された学習済みモデルへ入力して、揚水制御情報を生成する。

ステップＳ２０６において、制御部２８は、上記ステップＳ２０４で生成された揚水制御情報に応じて、ポンプ３０を制御する。

ポンプ３０は、制御部２８から出力された制御信号に応じて地下水を汲み上げる。

以上詳細に説明したように、第１の実施形態では、対象の建設工事の地下水位情報及び工事条件と、学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、対象の建設工事の地下水の揚水制御情報を生成する。そして、本実施形態では、揚水制御情報に応じて、対象の建設工事の建設現場における地下水を揚水するためのポンプを制御する。これにより、建設現場から得られるデータに基づき、地下水の揚水制御を適切に行うことができる。また、建設現場における観測井戸の地下水位及び設定水位に基づき、地下水を揚水するためのポンプを適切に制御することができる。また、確認揚水試験によって得られたデータに基づき、地下水の揚水制御を適切に行うことができる。

また、第１の実施形態では、学習用データに基づいて、建設工事の建設現場における地下水位情報及び工事条件から揚水制御情報を出力するためのモデルを学習させて、学習済みモデルを得る。これにより、建設現場における地下水位情報及び工事条件に応じて、建設工事の地下水の揚水制御情報を出力する学習済みモデルを得ることができる。

＜第２の実施形態に係る揚水制御装置のシステム構成＞

次に、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態では、建設現場において揚水を行う際に得られるデータに基づき学習用データを作成する点が第１の実施形態と異なる。具体的には、第２の実施形態では、ポンプ３０が稼動している最中に得られるデータに基づき学習用データを生成して、学習済みモデルを逐次学習させる。なお、第２の実施形態の構成は、第１の実施形態と同様の構成となるため、同一符号を付して説明を省略する。

例えば、建設現場における工事担当者は、ポンプ３０が駆動している最中に、観測井戸内の地下水位のデータを取得し、観測井戸内の地下水位と目標水位とが一致しているか否かを確認する。そして、工事担当者は、観測井戸内の地下水位と目標水位とが一致していない場合には、学習済みモデルを更に学習させ、学習済みモデルに対してフィードバックを行う。

例えば、工事担当者は、地下水位情報Ｗ及び工事条件Ｇであって、ポンプ３０が回転数Ｓで駆動した場合、観測井戸内の地下水位と目標水位とが一致していないときには、観測井戸内の地下水位と目標水位とが一致するような回転数Ｓ’に基づき、学習用データを生成する。具体的には、地下水位情報Ｗ及び工事条件Ｇであるときには、回転数Ｓ’でポンプ３０が駆動することが望ましい場合、工事担当者は、地下水位情報Ｗ及び工事条件Ｇと回転数Ｓ’を含む揚水制御情報とを新たな学習用データとして作成する。

そして、工事担当者は、新たな学習用データを、データ受付部１０を介して、コンピュータ２０へ入力する。データ受付部１０は、新たな学習用データを受け付ける。

第２の実施形態の取得部２２は、データ受付部１０によって受け付けられた、新たな学習用データを取得して、学習用データ記憶部２３へ格納する。

第２の実施形態の学習部２４は、学習用データ記憶部２３に格納された、新たな学習用データに基づいて、学習済みモデル記憶部２５に格納された学習済みモデルを再学習させる。

第２の実施形態の制御情報生成部２６は、新たな学習用データによって再学習された学習済みモデルを学習済みモデル記憶部２５から読み出す。そして、制御情報生成部２６は、取得部２２によって取得された、地下水位情報及び工事条件を、再学習された学習済みモデルに入力し、揚水制御情報を生成する。

第２の実施形態の制御部２８は、制御情報生成部２６によって生成された揚水制御情報に応じて、ポンプ３０の駆動を制御する。

以上詳細に説明したように、第２の実施形態では、建設現場において揚水を行う際に得られるデータに応じて作成される学習用データに基づき、学習済みモデルを学習させる。これにより、実際の揚水を行う際に得られたデータに基づき、地下水の揚水制御を適切に行うことができる。また、確認揚水試験から得られるデータが少数であっても、期中の学習用データが追加されることで、適切な揚水制御を行う学習済みモデルを得ることができる。このため、学習済みモデルが逐次更新されるため、地下水の揚水制御を適切に行うことができる。

＜第３の実施形態に係る揚水制御装置のシステム構成＞

次に、第３の実施形態について説明する。第３の実施形態では、対象の建設工事の建設現場とは異なる建設現場において得られるデータに応じて学習用データが作成され、当該学習用データに応じて学習済みモデルが生成される点が第１及び第２の実施形態と異なる。なお、第３の実施形態の構成は、第１の実施形態と同様の構成となるため、同一符号を付して説明を省略する。

対象の建設工事の建設現場の条件と、他の建設現場の条件とが類似している場合には、同じような揚水制御を行うと適切に地下水を汲み上げることができる場合もある。

そこで、第３の実施形態では、対象の建設工事の建設現場とは異なる建設現場から得られるデータに応じて学習用データを設定し、異なる建設現場のデータから得られた学習用データに基づいて、学習済みモデルを生成する。

例えば、第３の実施形態においては、過去に建設工事が行われた建設現場の地下水位情報及び工事条件とその建設現場における揚水制御情報との組み合わせを学習用データとして設定する。この場合、例えば、学習用データには、地盤情報（例えば、建設現場における地層構成等）及び工事規模情報（例えば、根切り深さ等）が付与されている。

第３の実施形態のデータ受付部１０は、地盤情報及び工事規模情報が付与された学習用データであって、かつ対象の建設工事の建設現場とは異なる建設現場の学習用データを受け付ける。

第３の実施形態の取得部２２は、データ受付部１０によって受け付けられた、異なる建設現場の学習用データを取得して、学習用データ記憶部２３へ格納する。

第２の実施形態の学習部２４は、学習用データ記憶部２３に格納された、異なる建設現場の学習用データに基づいて、地下水位情報及び工事条件から揚水制御情報を出力するためのモデルを学習させて、学習済みモデルを得る。

なお、学習部２４は、学習済みモデルを学習させる場合、対象の建設工事の建設現場と類似する建設現場の学習用データを選択し、選択された学習用データに応じて、学習済みモデルを生成する。この場合、学習部２４は、対象の建設現場と他の建設現場とが類似しているか否かは、地盤情報及び工事規模情報に応じて判定する。そして、学習部２４は、生成した学習済みモデルを学習済みモデル記憶部２５へ格納する。

第３の実施形態の制御情報生成部２６は、学習済みモデル記憶部２５から学習済みモデルを読み出す。そして、制御情報生成部２６は、取得部２２によって取得された、地下水位情報及び工事条件を学習済みモデルに入力し、揚水制御情報を生成する。

第３の実施形態の制御部２８は、制御情報生成部２６によって生成された揚水制御情報に応じて、ポンプ３０の駆動を制御する。

以上詳細に説明したように、第３の実施形態では、対象の建設工事の建設現場とは異なる建設現場において揚水を行う際に得られるデータに応じて学習用データを作成する。そして、第３の実施形態では、異なる建設現場のデータから得られる学習用データに基づき、学習済みモデルを得る。これにより、対象の建設現場と類似する他の建設現場において実際の揚水を行う際に得られたデータに基づき学習済みモデルが得られ、地下水の揚水制御を適切に行うことができる。また、確認揚水試験から得られるデータが少数であっても、異なる建設現場の学習用データが追加されることで、適切な揚水制御を行う学習済みモデルを得ることができる。

なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。

例えば、上記実施形態では、モデルの一例としてのニューラルネットワークモデルをディープラーニングによって学習させる場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ニューラルネットワークモデルとは異なる他のモデルを、ディープラーニングとは異なる他の学習方法によって学習させてもよい。

また、上記実施形態では、揚水制御装置は、学習処理と揚水制御処理とを行う場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、学習処理を行う揚水制御モデル学習装置と、揚水制御処理を行う揚水制御装置とによってシステムを構成してもよい。

また、上記実施形態では、地下水位情報の一例として、観測井戸の地下水位及び観測井戸の目標水位を用いる場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、地下水位に関する情報であれば、どのような情報であってもよい。また、同様に、工事条件についても、建設工事の工事条件に関する情報であればどのような情報であってもよく、揚水制御情報についても、揚水制御に関する情報であればどのような情報であってもよい。

なお、上記各実施形態においては、揚水制御情報としてポンプ３０の揚水流用及びポンプ３０の回転数が出力される場合を例に説明したがこれに限定されるものではない。例えば、ポンプ３０の電動弁の時間開度を揚水制御情報としてもよい。この場合には、制御部２８は、電動弁の時間開度を制御する。

また、上記第１の実施形態では学習用データは確認揚水試験に応じて作成され、上記第２の実施形態では学習用データは地下水の汲み上げ最中のデータに応じて作成され、上記第３の実施形態では学習用データは他の建設現場のデータに応じて作成される場合を例に説明したが、上記第１〜第３の実施形態における複数種類の学習用データの用い方はどのようであってもよい。例えば、複数種類の学習用データを組み合わせて、学習済みモデルを生成するようにしてもよい。

具体的には、上記第３の実施形態における学習用データにおいて、対象の建設現場と類似する地盤情報及び工事規模情報に対応する建設現場の学習用データが存在しない場合には、第１の実施形態の確認揚水試験の学習用データと、第２の実施形態の地下水の汲み上げ最中の学習用データとを用いるようにしてもよい。

また、上記第３の実施形態における他の建設現場の学習用データが豊富に存在する場合には、他の建設現場の学習用データで学習済みモデルを学習させた後に、第１の実施形態の確認揚水試験の学習用データと、第２の実施形態の地下水の汲み上げ最中の学習用データとを用いて、対象の建設現場に学習済みモデルを適合（フィッティング）させるようにしてもよい。

また、対象の建設現場用に生成された学習済みモデルは、他の建設現場において用いることができる。この場合には、入力データのうちの工事条件である、井戸の本数、井戸間の距離、透水係数、遮水壁の種類及び遮水壁の長さ、並びに遮水壁によって囲まれた領域の平面積が異なる変数として設定され、他の建設現場にも適用される。

また、学習済みモデルの入力データである、井戸の本数等については、井戸の配置に関する情報を併せて入力するようにしてもよい。この場合には、井戸の配置に関する情報を画像データとして読み込ませるようにしてもよい。

また、上記ではプログラムが記憶部（図示省略）に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ及びマイクロＳＤカード等の記録媒体の何れかに記録されている形態で提供することも可能である。

１０ データ受付部
２０ コンピュータ
２２ 取得部
２３ 学習用データ記憶部
２４ 学習部
２５ 学習済みモデル記憶部
２６ 制御情報生成部
２８ 制御部
２９ 制御情報生成部
３０ ポンプ
１００ 揚水制御装置

Claims (5)

1. 対象の建設工事の建設現場における地下水位に関する情報及び前記対象の建設工事の工事条件を取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された、前記地下水位に関する情報及び前記工事条件と、学習用の建設工事の建設現場における地下水位に関する情報及び学習用の建設工事の工事条件と該学習用の建設工事の地下水の揚水制御に関する情報とを表す学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、前記対象の建設工事の地下水の揚水制御に関する情報を生成する制御情報生成部と、
   前記制御情報生成部によって生成された前記揚水制御に関する情報に応じて、前記対象の建設工事の建設現場における地下水を揚水するためのポンプを制御する制御部と、
   を含む揚水制御装置。
2. 前記地下水位に関する情報は、建設現場における観測井戸の地下水位及び目標水位を含み、
   前記建設工事の工事条件は、建設工事の建設現場における、地下水を揚水するための井戸の本数、井戸間の距離、透水係数、遮水壁に関する情報、及び遮水壁によって囲まれた領域の平面積の少なくとも１つを含み、
   前記揚水制御に関する情報は、揚水流量、地下水を揚水するためのポンプの回転数、及び電動弁の時間開度の少なくとも１つを表す制御量を含む、
   請求項１に記載の揚水制御装置。
3. 前記学習用データは、前記建設現場における確認揚水試験によって得られるデータに応じて作成される、
   請求項１又は請求項２に記載の揚水制御装置。
4. 前記学習用データは、前記建設現場において揚水を行う際に得られるデータ及び前記建設現場とは異なる建設現場において揚水を行う際に得られるデータの少なくとも一方に応じて作成される、
   請求項１又は請求項２に記載の揚水制御装置。
5. 学習用の建設工事の建設現場における地下水位に関する情報及び学習用の建設工事の工事条件と該学習用の建設工事の地下水の揚水制御に関する情報とを表す学習用データに基づいて、建設工事の建設現場における地下水位に関する情報及び建設工事の工事条件から建設工事の地下水の揚水制御に関する情報を出力するためのモデルを学習させて、前記地下水位に関する情報及び前記工事条件から前記揚水制御に関する情報を出力する学習済みモデルを得る学習部
   を含む揚水制御モデル学習装置。