JP2019157346A - Ground evaluation system and ground evaluation method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、杭を設置する地盤の支持層を評価する地盤評価システム及び地盤評価方法に関する。 The present invention relates to a ground evaluation system and a ground evaluation method for evaluating a support layer of a ground on which piles are installed.
構造物を建設する場合、複数の杭を地中にある硬質な地層に打ち込み、杭を介して、この硬質な地層において構造物の荷重を支える工法がある。構造物を支えるのに適した硬質な層を支持層という。このため、杭を挿入する杭孔を支持層にまで必ず到達させる。しかし、掘削工法の制約上、支持層への到達確認は、経験による主観的判断に依存することが多く、客観的な判定が難しい。 When constructing a structure, there is a method of driving a plurality of piles into a hard formation in the ground and supporting the load of the structure in the hard formation through the piles. A hard layer suitable for supporting a structure is called a support layer. For this reason, the pile hole which inserts a pile must be reached even to a support layer. However, due to the limitations of the excavation method, confirmation of arrival at the support layer often depends on subjective judgment based on experience, and it is difficult to make an objective judgment.
通常、構造物を建設する前に、支持層の深さ(位置)等を特定するための地盤調査が行なわれている。そして、地盤調査における標準貫入試験によって、地盤の固さを示す指標のN値を取得する。 Usually, before the construction of a structure, a ground survey is performed to specify the depth (position) of the support layer. And the N value of the parameter | index which shows the hardness of a ground is acquired by the standard penetration test in a ground investigation.
しかし、構造物を建設する現場全体において、地質構造が同じとは限らない。また、地盤調査には費用や手間がかかるため、すべての杭孔位置で地盤調査を行なうことは難しい。 However, the geological structure is not always the same in the entire construction site. In addition, since ground surveys are costly and troublesome, it is difficult to conduct ground surveys at all pile hole positions.
そこで、従来、掘削時の地盤の固さを示す指標として、削孔トルクを出力するための電流値を削孔深度毎に積分した値(積分電流値)を用いて、杭孔の支持層到達を判定する技術が検討されている(例えば、特許文献1参照)。この特許文献1においては、地盤を削孔する掘削機のオーガを駆動するオーガ駆動用モータの掘削時における電流値を検出し、オーガの上下方向移動距離を検出する。そして、掘削機による掘削開始と同時にオーガの電流データと掘削深度の測定を開始し、これらの測定値を同一画面に表示する。 Therefore, conventionally, as an index indicating the hardness of the ground during excavation, the value obtained by integrating the current value for outputting drilling torque at each drilling depth (integrated current value) is used to reach the support layer of the pile hole. A technique for determining the above has been studied (see, for example, Patent Document 1). In this patent document 1, the current value at the time of excavation of the auger drive motor that drives the auger of the excavator that drills the ground is detected, and the vertical movement distance of the auger is detected. Then, simultaneously with the start of excavation by the excavator, measurement of the auger current data and the excavation depth is started, and these measured values are displayed on the same screen.
上述した特許文献1に示すように、積分電流値の変化を用いて支持層の判定を行なうこともある。しかし、積分電流値の変化がN値の変化と連動していない場合もある。このため、積分電流値に基づいてN値を特定した場合には、N値が適切でない場合もある。 As shown in Patent Document 1 described above, the support layer may be determined using a change in the integrated current value. However, there are cases where the change in the integrated current value is not linked to the change in the N value. For this reason, when the N value is specified based on the integrated current value, the N value may not be appropriate.
なお、本出願人は、杭孔の掘削時の掘削速度についての速度指標値や掘削時の振動の周波数分析を用いて判定する方法を発明し、特願2017−003676、特願2017−003677及び特願2017−153621を出願している。 The present applicant has invented a method of determining using a speed index value for excavation speed during excavation of a pile hole and frequency analysis of vibration during excavation, and Japanese Patent Application Nos. 2017-003676, 2017-003677 and Patent application No. 2017-153621 has been filed.
上記課題を解決するための地盤評価システムは、深度毎に、掘削時の掘削負荷を示す指標値と、地盤評価情報とを関連付けて記憶した測定値記憶部と、前記測定値記憶部に記憶した前記指標値を入力要素とする入力層として用い、前記指標値の深度における前記地盤評価情報を出力層として用いた教師データを用いた機械学習を行なって、地盤評価モデルを生成する学習処理を実行する学習部と、前記地盤評価モデルと、評価対象の入力要素とを用いて、前記評価対象の地盤評価情報を推定する推定処理を実行する算出部とを備える。 The ground evaluation system for solving the above-mentioned problem is stored in the measurement value storage unit, the measurement value storage unit that stores the index value indicating the excavation load during excavation and the ground evaluation information in association with each depth. Uses the index value as an input layer as an input element, and performs a learning process that generates a ground evaluation model by performing machine learning using teacher data using the ground evaluation information at the depth of the index value as an output layer And a calculation unit that executes an estimation process for estimating the ground evaluation information to be evaluated using the ground evaluation model and the input element to be evaluated.
本発明によれば、的確に地盤を評価することができる。 According to the present invention, the ground can be accurately evaluated.
以下、図1〜図7を用いて、地盤評価システム及び地盤評価方法を具体化した一実施形態を説明する。本実施形態では、支持層になる固さの地盤か否かを評価する。この評価には、建築物を建てる地盤を評価する地盤評価情報を用いる。ここで、地盤評価情報としてN値を用いる。この地盤評価情報は、掘削時の掘削負荷を示す指標値を用いて推定する。本実施形態では、掘削負荷を示す指標値としては、掘削をしている深度に対応する経過時間、掘削機に供給される(瞬間)電流値、掘削機のヘッドに供給する掘削水の流量及びこれらの計測値(深度、電流値、水量)から算出される計算値(削孔速度及び積分電流値)を用いる。 Hereinafter, an embodiment that embodies the ground evaluation system and the ground evaluation method will be described with reference to FIGS. In the present embodiment, it is evaluated whether or not the ground is hard enough to be a support layer. For this evaluation, ground evaluation information for evaluating the ground on which the building is built is used. Here, the N value is used as the ground evaluation information. This ground evaluation information is estimated using an index value indicating the excavation load during excavation. In this embodiment, the index value indicating the excavation load includes an elapsed time corresponding to the depth of excavation, an (instantaneous) current value supplied to the excavator, a flow rate of excavation water supplied to the head of the excavator, and Calculated values (drilling speed and integrated current value) calculated from these measured values (depth, current value, amount of water) are used.
図1(a)には、建物の杭を設置する杭孔h0を掘削する掘削装置としての掘削機10を示している。掘削機10は、ベースマシン11、マスト14、及びオーガマシン16を備えている。ベースマシン11は、クローラ12を含む下部走行体と、操作室13を含む上部旋回体とを備えている。 FIG. 1 (a) shows an excavator 10 as an excavator for excavating a pile hole h0 for installing a building pile. The excavator 10 includes a base machine 11, a mast 14, and an auger machine 16. The base machine 11 includes a lower traveling body including the crawler 12 and an upper swing body including the operation chamber 13.
マスト14は、ベースマシン11に立設されている。マスト14内には、深度・速度計計測用のワイヤが設けられている。マスト14には、昇降可能にオーガマシン16が取り付けられている。オーガマシン16は、ボックス内に収容された駆動モータと、この駆動モータで回転駆動される掘削ロッド17とを備えている。掘削ロッド17の先端(下端)には、掘削ヘッド18が取り付けられている。掘削ヘッド18は、揺動する一対(2つ)の掘削腕の先端に掘削刃が形成されている。なお、掘削ヘッド18の昇降は、操作室13の操作者により制御される。 The mast 14 is erected on the base machine 11. A wire for measuring the depth / velocity meter is provided in the mast 14. An auger machine 16 is attached to the mast 14 so as to be movable up and down. The auger machine 16 includes a drive motor housed in a box and a drilling rod 17 that is rotationally driven by the drive motor. An excavation head 18 is attached to the tip (lower end) of the excavation rod 17. The excavation head 18 has an excavation blade formed at the tip of a pair of (two) excavation arms that swing. The elevation of the excavation head 18 is controlled by the operator of the operation chamber 13.
また、掘削機10には、掘削ヘッド18に掘削水を供給する掘削水供給装置(図示せず)が連結されている。この掘削水の水量は、掘削状況に応じて、操作室13の操作者の指示より、掘削水供給装置(図示せず)の操作者によって調整される。 The excavator 10 is connected to a drilling water supply device (not shown) that supplies drilling water to the drilling head 18. The amount of the drilling water is adjusted by the operator of the drilling water supply device (not shown) according to the instruction of the operator of the operation chamber 13 according to the excavation situation.
図1(b)に示すように、掘削機10は、削孔管理システム20を備える。この削孔管理システム20は、コンピュータ端末30、削孔深度計測器21、流量計測器22、電流計測器23、入力部25及び表示部26を備えている。各計測器(21〜23)は、常時、計測を行ない、計測した実測値をコンピュータ端末30に送信する。 As shown in FIG. 1B, the excavator 10 includes a drilling management system 20. The drilling management system 20 includes a computer terminal 30, a drilling depth measuring device 21, a flow rate measuring device 22, a current measuring device 23, an input unit 25, and a display unit 26. Each measuring instrument (21 to 23) always performs measurement, and transmits the measured actual value to the computer terminal 30.
削孔深度計測器21は、マスト14内のワイヤの繰り出し量を計測し、掘削ヘッド18の位置に応じた削孔深度(深さ)を計測する。
流量計測器22は、掘削水供給装置(図示せず)から供給した掘削水の注入流量(水量)を計測する。
電流計測器23は、オーガマシン16の駆動モータの負荷電流(瞬間電流値)を計測する。
The drilling depth measuring device 21 measures the wire feed amount in the mast 14 and measures the drilling depth (depth) according to the position of the excavation head 18.
The flow rate measuring device 22 measures the injection flow rate (water amount) of drilling water supplied from a drilling water supply device (not shown).
The current measuring instrument 23 measures the load current (instantaneous current value) of the drive motor of the auger machine 16.
入力部25は、操作室13内に配置されるキーボードやポインティングデバイス等を備え、各種データをコンピュータ端末30に入力するために用いる。
表示部26は、操作室13内に配置されるディスプレイ等を備え、各種データを表示する。
The input unit 25 includes a keyboard and a pointing device arranged in the operation room 13, and is used for inputting various data to the computer terminal 30.
The display unit 26 includes a display or the like disposed in the operation room 13 and displays various data.
コンピュータ端末30は、各計測器(21〜23)からの各実測値データを取得する。コンピュータ端末30は、制御部(CPU、RAM、ROM等)及び測定値記憶部35、学習結果記憶部36を備え、後述する処理(管理段階、N値学習段階及びN値算出段階等の各処理)を行なう。そのために、メモリに記憶された削孔管理プログラムを実行することにより、コンピュータ端末30の制御部は、管理部31、N値学習部32及びN値算出部33として機能する。 The computer terminal 30 acquires each measured value data from each measuring instrument (21 to 23). The computer terminal 30 includes a control unit (CPU, RAM, ROM, etc.), a measured value storage unit 35, and a learning result storage unit 36, and each of the processes described later (management stage, N value learning stage, N value calculation stage, etc.) ). Therefore, the control part of the computer terminal 30 functions as the management part 31, the N value learning part 32, and the N value calculation part 33 by executing the drilling management program stored in the memory.
管理部31は、入力部25からの開始指示や各計測器(21〜23)からの各実測値(深度、水量、電流値)をメモリ31aに蓄積する。更に、管理部31は、所定時間毎の計測値に基づいて計算値を算出する。具体的には、管理部31は、実際に掘り進んだ時間帯(削孔時間帯)における削孔速度、積分電流値を算出する。掘削ヘッド18は、固い地層等においては、掘り下げる直前に一旦、引き揚げられることがある。このため、掘削ヘッド18の実際の削孔深度は、図5(a)に示すように、経過時間に従って削孔深度が単調に増加するとは限らない。そこで、管理部31は、掘削ヘッド18の引き揚げや停止の期間(図5(b)の網掛けの時間帯)を全体の作業時間から削除し、削孔のために実質的に用いられた削孔時間帯の計測値を特定する。管理部31は、特定した削孔時間帯における計測値を連結して、図5(c)に示すグラフを生成する。 The management unit 31 accumulates the start instruction from the input unit 25 and the actually measured values (depth, water amount, current value) from the measuring instruments (21 to 23) in the memory 31a. Furthermore, the management part 31 calculates a calculated value based on the measured value for every predetermined time. Specifically, the management unit 31 calculates a drilling speed and an integrated current value in a time zone (drilling time zone) in which the drilling is actually performed. The excavation head 18 may be temporarily lifted in a hard formation or the like just before digging. For this reason, as shown in FIG. 5A, the actual drilling depth of the excavation head 18 does not necessarily increase monotonously according to the elapsed time. Therefore, the management unit 31 deletes the lifting / stopping period of the excavation head 18 (the shaded time zone in FIG. 5B) from the entire work time, and the cutting part substantially used for drilling. Specify the measurement value of the hole time zone. The management unit 31 generates a graph shown in FIG. 5C by connecting the measured values in the specified drilling time zone.
更に、管理部31は、N値学習部32及びN値算出部33を制御する。
N値学習部32は、教師データを用いて、地盤評価モデルとしてのN値算出モデルを生成する。N値学習部32は、掘削負荷を示す指標値や深度を入力要素とする入力層とし、N値を出力層として用いた深層学習(機械学習)によって、N値算出モデルを推定する。ここで、掘削負荷を示す指標値としては、掘削に用いる水の流量、掘削時の(瞬間)電流値、削孔速度、積分電流値を用いる。
Furthermore, the management unit 31 controls the N value learning unit 32 and the N value calculation unit 33.
The N value learning unit 32 generates an N value calculation model as a ground evaluation model using the teacher data. The N value learning unit 32 estimates an N value calculation model by deep learning (machine learning) using an index value indicating the excavation load and a depth as an input layer and using the N value as an output layer. Here, as the index value indicating the excavation load, the flow rate of water used for excavation, the (instantaneous) current value during excavation, the drilling speed, and the integrated current value are used.
N値算出部33は、N値算出モデルと、深度(深さ)で関連付けた入力要素(掘削負荷を示す指標値や深度)とを用いて、N値を算出する処理を実行する。 The N value calculation unit 33 performs a process of calculating the N value by using an N value calculation model and an input element (an index value or a depth indicating the excavation load) associated with the depth (depth).
図2に示すように、測定値記憶部35は、測定値情報350を記憶する。この測定値情報350には、現場識別子に関連付けて、柱状図351、深度に応じたN値データ352、杭孔識別子353、計測値データ355及び計算値データ356が含まれる。 As shown in FIG. 2, the measurement value storage unit 35 stores measurement value information 350. The measurement value information 350 includes a columnar diagram 351, N value data 352 corresponding to depth, a pile hole identifier 353, measurement value data 355, and calculation value data 356 in association with the site identifier.
現場識別子は、各現場を特定するための識別子である。
柱状図351は、杭孔を掘削する工事現場において、ボーリング調査において取得した土試料に基づいて作成される。深度に応じたN値データ352は、このボーリング調査において取得した標準貫入試験データに基づいて作成される。
The site identifier is an identifier for specifying each site.
The columnar diagram 351 is created based on the soil sample acquired in the boring survey at the construction site where the pile hole is excavated. The N value data 352 corresponding to the depth is created based on the standard penetration test data acquired in this boring survey.
杭孔識別子353は、削孔した杭孔を特定するための識別子である。
計測値データ355及び計算値データ356は、掘削負荷を示す指標値である。計測値データ355は、掘削時に実測された指標値である。この計測値データ355は、計測値を取得したときに生成されて記録される。計測値データ355には、深度に応じた経過時間データR1、深度に応じた電流値データR2、深度に応じた単位時間あたりの水量(流量)データR3が含まれる。
The pile hole identifier 353 is an identifier for specifying the drilled pile hole.
The measured value data 355 and the calculated value data 356 are index values indicating the excavation load. The measured value data 355 is an index value measured at the time of excavation. The measurement value data 355 is generated and recorded when the measurement value is acquired. The measurement value data 355 includes elapsed time data R1 corresponding to the depth, current value data R2 corresponding to the depth, and water amount (flow rate) data R3 per unit time corresponding to the depth.
図6(a)〜(c)には、深度に応じた経過時間データR1、深度に応じた(瞬間)電流値データR2、深度に応じた単位時間あたりの水量(流量)データR3の一例を示している。 FIGS. 6A to 6C show examples of elapsed time data R1 according to depth, (instantaneous) current value data R2 according to depth, and water amount (flow rate) data R3 per unit time according to depth. Show.
計算値データ356は、計測値データ355を用いて算出される指標値である。本実施形態では、この計算値データ356には、深度に応じた削孔速度データR11及び深度に応じた積分電流値データR21が含まれる。 The calculated value data 356 is an index value calculated using the measured value data 355. In the present embodiment, the calculated value data 356 includes drilling speed data R11 corresponding to the depth and integrated current value data R21 corresponding to the depth.
図6(d)及び図6(e)には、深度に応じた削孔速度データR11、深度に応じた積分電流値データR21の一例を示している。
削孔速度データR11は、経過時間データR1を用いて、一定掘削範囲(例えば、深さ0.5m)毎を、この一定掘削範囲の削孔に要した時間で除算することにより算出される。
積分電流値データR21は、電流値データR2を用いて、一定掘削範囲(例えば、深さ0.5m)毎を掘削するのに要した時間分だけ電流値を合計することにより算出される。
FIGS. 6D and 6E show examples of drilling speed data R11 corresponding to the depth and integrated current value data R21 corresponding to the depth.
The drilling speed data R11 is calculated by using the elapsed time data R1 to divide every fixed excavation range (for example, depth 0.5 m) by the time required for drilling in this fixed excavation range.
The integrated current value data R21 is calculated by summing current values for the time required to excavate each constant excavation range (for example, depth 0.5 m) using the current value data R2.
図3に示すように、学習結果記憶部36は、N値学習部32が学習により生成した学習結果(N値算出モデル)を記憶する。この学習結果は、掘削負荷を示す指標値や深度を入力要素とする入力層を用い、N値を出力層として用いた機械学習(深層学習)によって生成される。 As illustrated in FIG. 3, the learning result storage unit 36 stores a learning result (N value calculation model) generated by the N value learning unit 32 through learning. This learning result is generated by machine learning (deep learning) using an index value indicating excavation load and an input layer having depth as an input element and using an N value as an output layer.
(掘削)
次に、図4〜図7に従って、以上のように構成された掘削機10を用いて、杭孔の掘削処理について説明する。
(Drilling)
Next, according to FIGS. 4-7, the excavation process of a pile hole is demonstrated using the excavator 10 comprised as mentioned above.
<ボーリング調査工程>
まず、図4に示すように、掘削を行なう前に、ボーリング調査工程を実行する。このボーリング調査工程においては、公知のように、工事現場の敷地において、地質調査を行なう。この地質調査の際に取得した土試料の種類に応じて柱状図を生成する。また、予め定めた所定深度毎のN値を取得し、N値データを生成する。
<Boring investigation process>
First, as shown in FIG. 4, a boring investigation process is executed before excavation. In this boring survey process, as is well known, a geological survey is conducted on the site of the construction site. A columnar map is generated according to the type of soil sample acquired during the geological survey. Moreover, N value for every predetermined predetermined depth is acquired, and N value data is produced | generated.
そして、コンピュータ端末30の管理部31を用いて、柱状図とN値の登録処理を実行する(ステップS1−1)。具体的には、管理部31は、地盤情報登録画面を表示部26に出力する。この地盤情報登録画面には、柱状図に関するデータと、深度に応じたN値データとを登録する入力欄が含まれる。建築現場の管理者は、地盤情報登録画面に、現場識別子、柱状図及び深度に応じたN値のグラフを入力する。コンピュータ端末30の管理部31は、入力された現場識別子、柱状図351及び深度に応じたN値データ352を含む測定値情報350を生成し、測定値記憶部35に記録する。 And the registration process of a columnar figure and N value is performed using the management part 31 of the computer terminal 30 (step S1-1). Specifically, the management unit 31 outputs a ground information registration screen to the display unit 26. This ground information registration screen includes an input field for registering data relating to the columnar diagram and N-value data corresponding to the depth. The manager of the construction site inputs an N-value graph corresponding to the site identifier, the columnar diagram, and the depth on the ground information registration screen. The management unit 31 of the computer terminal 30 generates measurement value information 350 including the input site identifier, the columnar diagram 351, and N value data 352 corresponding to the depth, and records the measurement value information 350 in the measurement value storage unit 35.
<試掘工程>
その後、試掘工程を行なう。この試掘工程においては、例えば、ボーリング調査を行なった地点の近傍の杭孔を掘削し、このときの掘削負荷を示す指標値を取得する。
<Testing process>
Thereafter, a trial digging process is performed. In this trial excavation process, for example, a pile hole near the point where the boring survey was performed is excavated, and an index value indicating the excavation load at this time is acquired.
ここで、まず、削孔管理システム20のコンピュータ端末30の制御部は、入力部25を用いて入力された掘削開始を取得する。制御部の管理部31は、オーガマシン16の駆動モータの回転を開始し、掘削ヘッド18を地中に挿入させて削孔を開始する。この場合、管理部31は、表示部26のディスプレイに、深度に対応させた柱状図351及びN値データ352を含む出力画面を表示する。この出力画面には、深度に応じた経過時間、電流値、水量、削孔速度及び積分電流値を表示する表示領域が含まれる。 Here, first, the control unit of the computer terminal 30 of the drilling management system 20 acquires the excavation start input using the input unit 25. The control unit 31 of the control unit starts rotation of the drive motor of the auger machine 16, inserts the excavation head 18 into the ground, and starts drilling. In this case, the management unit 31 displays an output screen including the columnar diagram 351 and the N value data 352 corresponding to the depth on the display of the display unit 26. This output screen includes a display area for displaying the elapsed time, current value, water volume, drilling speed, and integrated current value according to the depth.
そして、削孔中、コンピュータ端末30の管理部31は、実測値の取得処理を実行する(ステップS2−1)。具体的には、管理部31は、所定時間毎に、各計測器(21〜23)において計測された実測値を取得する。 And the management part 31 of the computer terminal 30 performs the acquisition process of measured value during drilling (step S2-1). Specifically, the management part 31 acquires the actual value measured in each measuring device (21-23) for every predetermined time.
次に、コンピュータ端末30の制御部は、深度との関連付け処理を実行する(ステップS2−2)。具体的には、制御部の管理部31は、各計測器(21〜23)から取得した各実測値のうち、実際に削孔していない時間を除いた削孔時間帯における実測値を、評価対象の計測値として特定する。この処理の詳細については、後述する。 Next, the control unit of the computer terminal 30 executes an association process with the depth (step S2-2). Specifically, the management unit 31 of the control unit, among the actual measurement values obtained from the respective measuring instruments (21 to 23), the actual measurement value in the drilling time zone excluding the time when the actual drilling is not performed, Identified as a measurement value to be evaluated. Details of this processing will be described later.
次に、コンピュータ端末30の制御部は、削孔速度及び積分電流値の算出処理を実行する(ステップS2−3)。具体的には、制御部の管理部31は、ステップS2−2において特定した削孔時間帯における時間(掘削時間)に応じた掘削距離(深度)を用いて、一定掘削範囲毎を、この一定掘削範囲の削孔に要した時間で除算して、削孔速度を算出する。更に、管理部31は、削孔時間帯における時間に応じた深度及び電流値を用いて、削孔時間帯において一定掘削範囲毎を掘削するのに要した時間分だけ電流値を合計して、積算電流値を算出する。そして、管理部31は、算出した削孔速度及び積分電流値を、メモリ31aに記録する。 Next, the control unit of the computer terminal 30 executes a calculation process of the drilling speed and the integrated current value (step S2-3). Specifically, the management unit 31 of the control unit uses the excavation distance (depth) corresponding to the time (excavation time) in the drilling time zone specified in step S2-2 to make this constant excavation range for each constant excavation range. Divide by the time required for drilling in the excavation range to calculate the drilling speed. Furthermore, the management unit 31 uses the depth and the current value according to the time in the drilling time zone, and sums the current value for the time required to excavate each fixed excavation range in the drilling time zone, Calculate the integrated current value. Then, the management unit 31 records the calculated drilling speed and integrated current value in the memory 31a.
そして、削孔中に、随時、実測値を取得する度に(ステップS2−1の処理を実行する度に)、コンピュータ端末30の制御部は、ステップS2−2,S2−3の処理を実行する。 Then, whenever the measured value is acquired at any time during the drilling (each time the process of step S2-1 is executed), the control unit of the computer terminal 30 executes the process of steps S2-2 and S2-3. To do.
その後、柱状図351やN値データ352を用いて、所定の深さまで削孔したと判定した場合には、コンピュータ端末30の制御部は、掘削ヘッド18を杭孔から引き抜くために上昇させる。ここで、制御部の管理部31は、入力部25を介して掘削ヘッド18の上昇指示を取得した場合には、削孔を終了したと判定する。削孔の終了と判定した場合には、メモリ31aに記憶していた深度に応じた経過時間、電流値、水量、削孔速度及び積分電流値を、各データ(R1,R2,R3,R11,R21)として、測定値記憶部35に記録する。なお、削孔の終了の判定は、他のタイミングでもよい。例えば、掘削ヘッド18の引上げが完了してオーガマシン16を停止する直前等でもよい。 Thereafter, when it is determined that the hole has been drilled to a predetermined depth using the columnar diagram 351 and the N value data 352, the control unit of the computer terminal 30 raises the excavation head 18 to be pulled out from the pile hole. Here, the management unit 31 of the control unit determines that the drilling has been completed when an instruction to raise the excavation head 18 is acquired via the input unit 25. When it is determined that the drilling is finished, the elapsed time, current value, water amount, drilling speed, and integrated current value corresponding to the depth stored in the memory 31a are set to each data (R1, R2, R3, R11, R21) is recorded in the measured value storage unit 35. It should be noted that the end of the drilling may be determined at another timing. For example, it may be just before the auger machine 16 is stopped after the excavation head 18 has been pulled up.
〔深度との関連付け処理〕
次に、図5を用いて、上述した深度との関連付け処理(ステップS2−2)の詳細について説明する。
[Association with depth]
Next, the details of the above-described depth association process (step S2-2) will be described with reference to FIG.
まず、図5(d)に示すように、管理部31は、掘削ヘッドの削孔深度の取得処理を実行する(ステップS5−1)。具体的には、図5(a)に示すように、管理部31は、削孔深度計測器21から計測した削孔深度を取得し、取得した計測時刻とともにメモリ31aに一時記憶する。 First, as shown in FIG.5 (d), the management part 31 performs the acquisition process of the drilling depth of a digging head (step S5-1). Specifically, as shown in FIG. 5A, the management unit 31 acquires the drilling depth measured from the drilling depth measuring instrument 21, and temporarily stores it in the memory 31a together with the acquired measurement time.
そして、制御部の管理部31は、削孔時間帯の抽出処理を実行する(ステップS5−2)。具体的には、図5(b)に示すように、管理部31は、この削孔において、メモリ31aに一時記憶された削孔深度において、過去の削孔深度の中で最大値以上の深度で、深度が単調増加している削孔時間帯(図5(b)の網掛け部分以外の領域)を特定する。なお、掘削ヘッド18を引き揚げた場合には、再度、掘削ヘッド18が孔底に達した時刻から削孔時間帯に加える。 And the management part 31 of a control part performs the extraction process of a drilling time slot | zone (step S5-2). Specifically, as shown in FIG. 5 (b), the management unit 31 uses the drilling depth temporarily stored in the memory 31a in this drilling to a depth not less than the maximum value in the past drilling depths. Then, the drilling time zone in which the depth monotonously increases (region other than the shaded portion in FIG. 5B) is specified. In addition, when the excavation head 18 is pulled up, the excavation head 18 is added to the drilling time zone again from the time when the excavation head 18 reaches the hole bottom.
次に、制御部の管理部31は、削孔時間帯の計測値の特定処理を実行する(ステップS5−3)。具体的には、図5(c)に示すように、管理部31は、削孔時間帯における削孔深度を連結して、削孔深度に応じた経過時間を算出する。そして、管理部31は、削孔時間帯における時間(掘削時間)に対応付けて、深度、電流値及び水量を、メモリ31aに記憶する。 Next, the management part 31 of a control part performs the specific process of the measured value of a drilling time slot | zone (step S5-3). Specifically, as illustrated in FIG. 5C, the management unit 31 calculates the elapsed time according to the drilling depth by connecting the drilling depths in the drilling time zone. And the management part 31 memorize | stores a depth, an electric current value, and the amount of water in the memory 31a in association with the time (digging time) in a drilling time zone.
<学習工程>
次に、図4に示すように、試掘工程で取得した計測値及び計算値を教師データとして、N値算出モデルを学習する学習工程を実行する。
<Learning process>
Next, as shown in FIG. 4, a learning process for learning the N-value calculation model is executed using the measured value and the calculated value acquired in the trial drilling process as teacher data.
ここで、まず、コンピュータ端末30の制御部は、教師データの取得処理を実行する(ステップS3−1)。具体的には、モデル生成実行画面を表示部26に出力する。このモデル生成実行画面には、N値を算出する現場を特定する現場識別子を入力する入力欄と、実行ボタンとが含まれる。建築現場の管理者は、モデル生成実行画面の入力欄に現場識別子を入力し実行ボタンを選択する。コンピュータ端末30の管理部31は、入力された現場識別子とともに、学習処理の実行指示を取得する。 Here, first, the control unit of the computer terminal 30 executes a teacher data acquisition process (step S3-1). Specifically, the model generation execution screen is output to the display unit 26. This model generation execution screen includes an input field for inputting a site identifier for specifying a site for calculating the N value, and an execution button. The manager of the construction site inputs the site identifier in the input field of the model generation execution screen and selects the execution button. The management part 31 of the computer terminal 30 acquires the execution instruction | indication of a learning process with the input field identifier.
この場合、N値学習部32は、現場識別子に関連付けられたN値データ352、計測値データ355及び計算値データ356を、測定値記憶部35において抽出する。そして、N値学習部32は、計測値データ355の経過時間データR1、電流値データR2及び水量データR3と、計算値データ356の削孔速度データR11及び積分電流値データR21と(深度と)を、入力層の入力要素として特定する。これら各データ(R1,R2,R3,R11,R21)は、深度に関連付けられている。更に、N値学習部32は、入力層として特定した各データ(R1,R2,R3,R11,R21)の深度に関連付けたN値データ352を出力層として特定する。 In this case, the N value learning unit 32 extracts N value data 352, measurement value data 355, and calculated value data 356 associated with the site identifier in the measurement value storage unit 35. Then, the N value learning unit 32 includes the elapsed time data R1, the current value data R2 and the water amount data R3 of the measured value data 355, the drilling speed data R11 and the integrated current value data R21 of the calculated value data 356 (and the depth). Are specified as input elements of the input layer. Each of these data (R1, R2, R3, R11, R21) is associated with depth. Further, the N value learning unit 32 specifies N value data 352 associated with the depth of each data (R1, R2, R3, R11, R21) specified as the input layer as an output layer.
次に、コンピュータ端末30の制御部は、N値算出の学習処理を実行する(ステップS3−2)。具体的には、制御部のN値学習部32は、入力層と、出力層とを用いて、機械学習(深層学習)を行なって、N値算出モデルを生成する。 Next, the control part of the computer terminal 30 performs the learning process of N value calculation (step S3-2). Specifically, the N value learning unit 32 of the control unit performs machine learning (deep learning) using the input layer and the output layer to generate an N value calculation model.
次に、コンピュータ端末30の制御部は、学習結果の記憶処理を実行する(ステップS3−3)。具体的には、制御部のN値学習部32は、生成したN値算出モデルを、学習結果記憶部36に記憶する。 Next, the control unit of the computer terminal 30 executes a learning result storing process (step S3-3). Specifically, the N value learning unit 32 of the control unit stores the generated N value calculation model in the learning result storage unit 36.
<掘削工程>
次に、図4を用いて、掘削工程について説明する。この掘削処理において、算出したN値算出モデルを用いて、掘削時に掘削ヘッド18の先端に位置する地盤のN値を推定する。削孔管理システム20のコンピュータ端末30は、試掘工程と同様に、オーガマシン16の駆動モータの回転を開始させて、掘削ヘッド18を地中に挿入させて削孔を開始する。この場合、表示部26に、推定結果表示領域が含まれる出力画面を表示する。この推定結果表示領域は、後述する推定処理において算出したN値が表示される領域である。
<Drilling process>
Next, the excavation process will be described with reference to FIG. In this excavation process, the N value of the ground located at the tip of the excavation head 18 during excavation is estimated using the calculated N value calculation model. The computer terminal 30 of the drilling management system 20 starts the drilling by starting the rotation of the drive motor of the auger machine 16 and inserting the excavation head 18 into the ground, similarly to the trial drilling process. In this case, an output screen including the estimation result display area is displayed on the display unit 26. This estimation result display area is an area in which the N value calculated in the estimation process described later is displayed.
そして、コンピュータ端末30の制御部は、ステップS2−1〜S2−3と同様に、実測値の出力処理(ステップS4−1)、深度との関連付け処理(ステップS4−2)及び削孔速度及び積分電流値の算出処理(ステップS4−3)を実行する。 And the control part of the computer terminal 30 is the same as steps S2-1 to S2-3, the actual value output process (step S4-1), the depth association process (step S4-2), the drilling speed, An integral current value calculation process (step S4-3) is executed.
次に、コンピュータ端末30の制御部は、N値の推定処理を実行する(ステップS4−4)。具体的には、制御部のN値算出部33は、学習結果記憶部36に記憶したN値算出モデル、取得した計測値及び算出した計算値を用いてN値を算出する。ここでは、メモリ31aに記憶していた深度(評価対象)に応じた電流値、水量、削孔速度及び積分電流値を含む入力要素を入力層とし、その深度(評価対象)における出力層としてのN値を推定する。 Next, the control part of the computer terminal 30 performs the estimation process of N value (step S4-4). Specifically, the N value calculation unit 33 of the control unit calculates the N value using the N value calculation model stored in the learning result storage unit 36, the acquired measurement value, and the calculated calculation value. Here, an input element including a current value, a water amount, a drilling speed, and an integrated current value corresponding to the depth (evaluation target) stored in the memory 31a is used as an input layer, and an output layer at the depth (evaluation target) is used. Estimate the N value.
そして、コンピュータ端末30の制御部は、N値の出力処理を実行する(ステップS4−5)。具体的には、制御部の管理部31は、出力画面の推定結果表示領域に、推定したN値を出力する。 And the control part of the computer terminal 30 performs the output process of N value (step S4-5). Specifically, the management unit 31 of the control unit outputs the estimated N value to the estimation result display area of the output screen.
そして、操作者が、出力画面に表示された柱状図351、深度、算出したN値を用いて、支持層に到達したかどうかを判定する。なお、ステップS4−2〜S4−5の処理は、実測値の取得処理(ステップS4−1)を実行する度に実行される。 Then, it is determined whether the operator has reached the support layer using the columnar diagram 351 displayed on the output screen, the depth, and the calculated N value. Note that the processes of steps S4-2 to S4-5 are executed every time the actual value acquisition process (step S4-1) is executed.
次に、コンピュータ端末30の制御部は、支持層への到達判定処理を実行する(ステップS4−6)。具体的には、制御部の管理部31は、支持層に到達したと判定した操作者により、削孔停止の指示を受信する。更に、管理部31は、試掘工程と同様に、掘削ヘッド18を杭孔から引き抜くために、掘削ヘッド18の上昇指示を受信する。そして、管理部31は、メモリに記憶していた深度に応じた各データを測定値記憶部35に記録する。 Next, the control part of the computer terminal 30 performs the arrival determination process to a support layer (step S4-6). Specifically, the management unit 31 of the control unit receives an instruction to stop drilling by an operator who has determined that the support layer has been reached. Furthermore, the management part 31 receives the raise instruction | indication of the excavation head 18, in order to pull out the excavation head 18 from a pile hole similarly to a trial excavation process. Then, the management unit 31 records each data according to the depth stored in the memory in the measurement value storage unit 35.
〔N値算出モデルと推定N値〕
図7(a)は、入力層として、深度、速度、電流値、水量、積分電流値の各値により生成したN値算出モデルを用いて推定したN値を示している。また、図7(b)は、図7(a)において深度値を用いず、速度、電流値、水量及び積分電流値の各値により生成したN値算出モデルを用いて推定したN値を示している。図7(a)及び図7(b)において、破線は実測したN値、実線は推定したN値を評価するために、統計的手法(最小二乗法や最急降下法)を用いて作成した評価曲線である。本実施形態では、評価曲線としてBスプライン曲線を用いる。なお、この評価曲線としては、Bスプライン曲線に限定されず、N値を補完可能な他の曲線(ベジェ曲線、移動平均曲線等)を用いてもよい。
評価曲線とN値の分布とを比較すると、図7(a)に示すように、深度を入力層に含めたN値算出モデルを用いて推定したN値のほうが、バラつきが小さく、安定して支持層を判定することができる。なお、入力層として、計測値及び計算値の何れか1つを用いたN値算出モデルよりも、複数の計測値や計測値を用いたN値算出モデルのほうが、実際のN値により近い結果を算出することができた。なお、図7(a)及び図7(b)においては、24mの深度より浅いところについて算出したN値は、表示していない。
[N value calculation model and estimated N value]
FIG. 7A shows an N value estimated using an N value calculation model generated from each value of depth, speed, current value, water amount, and integrated current value as an input layer. Moreover, FIG.7 (b) shows the N value estimated using the N value calculation model produced | generated by each value of speed, an electric current value, water amount, and an integral electric current value without using a depth value in Fig.7 (a). ing. In FIG. 7A and FIG. 7B, the broken line indicates an actually measured N value, and the solid line indicates an evaluation created using a statistical method (least square method or steepest descent method) in order to evaluate the estimated N value. It is a curve. In this embodiment, a B-spline curve is used as the evaluation curve. The evaluation curve is not limited to the B-spline curve, and other curves that can complement the N value (Bézier curve, moving average curve, etc.) may be used.
Comparing the evaluation curve and the distribution of N values, as shown in FIG. 7A, the N value estimated using the N value calculation model including the depth in the input layer has less variation and is stable. The support layer can be determined. Note that the N value calculation model using a plurality of measurement values or measurement values is closer to the actual N value than the N value calculation model using any one of the measurement values and calculation values as the input layer. Was able to be calculated. In FIGS. 7A and 7B, the N value calculated for a depth shallower than 24 m is not displayed.
本実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
(1)本実施形態では、コンピュータ端末30のN値算出部33は、削孔時の各計測器(21〜23)の計測値等を、掘削負荷を示す指標値を入力要素とする入力層とし、学習結果記憶部36に記憶されたN値算出モデルを用いて、N値を算出する。これにより、N値を推定することができ、地盤の固さを評価することができる。
According to this embodiment, the following effects can be obtained.
(1) In the present embodiment, the N value calculation unit 33 of the computer terminal 30 uses the measurement value of each measuring instrument (21 to 23) at the time of drilling as an input layer using an index value indicating the excavation load as an input element The N value is calculated using the N value calculation model stored in the learning result storage unit 36. Thereby, N value can be estimated and the hardness of the ground can be evaluated.
(2)本実施形態では、コンピュータ端末30のN値学習部32は、試掘工程で取得した計測値データ355及び計算値データ356と、これに対応するN値データとを教師データとして用いて、機械学習を行なってN値算出モデルを生成する。これにより、計測値を加工した数値を用いてN値算出モデルを生成することができる。 (2) In the present embodiment, the N value learning unit 32 of the computer terminal 30 uses the measured value data 355 and the calculated value data 356 acquired in the trial drilling process and the corresponding N value data as teacher data, Machine learning is performed to generate an N value calculation model. Thereby, the N value calculation model can be generated using the numerical value obtained by processing the measurement value.
(3)本実施形態では、コンピュータ端末30のN値学習部32は、経過時間データR1から特定される深度、電流値データR2、水量データR3、削孔速度データR11、積分電流値データR21を入力要素として用いて、N値算出モデルを生成する。これにより、掘削負荷を多面的に計測した値を用い、的確なN値を推定することができる。 (3) In this embodiment, the N value learning unit 32 of the computer terminal 30 stores the depth, current value data R2, water amount data R3, drilling speed data R11, and integrated current value data R21 specified from the elapsed time data R1. An N value calculation model is generated as an input element. Thereby, the exact N value can be estimated using the value which measured excavation load from many sides.
(4)本実施形態では、コンピュータ端末30のN値学習部32は、同じ現場識別子を有する測定値情報350を用いてN値算出モデルを生成する。これにより、評価対象の地盤と同じ現場の実測値を用いて的確なN値算出モデルを生成することができる。 (4) In the present embodiment, the N value learning unit 32 of the computer terminal 30 generates an N value calculation model using the measurement value information 350 having the same site identifier. As a result, an accurate N value calculation model can be generated using actually measured values at the same site as the ground to be evaluated.
(5)本実施形態では、掘削工程において、コンピュータ端末30のN値算出部33は、実測値の取得処理(ステップS4−1)、N値の推定処理(ステップS4−4)を実行する。これにより、削孔中に、支持層への到達を判定することができる。 (5) In the present embodiment, in the excavation process, the N value calculation unit 33 of the computer terminal 30 executes an actual value acquisition process (step S4-1) and an N value estimation process (step S4-4). Thereby, the arrival to the support layer can be determined during drilling.
本実施形態は、以下のように変更して実施することができる。本実施形態及び以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。
・上記実施形態では、コンピュータ端末30のN値学習部32は、深度、速度、(瞬間)電流値、水量、積分電流値を入力要素とする入力層として用いて、N値算出モデルを生成した。入力層として用いる掘削負荷を示す指標値は、これらに限られない。例えば、計測値の深度、電流値、水量、これらから算出した削孔速度、積分電流値、掘削抵抗値等の複数(少なくとも2つ以上)を入力要素として用いたN値算出モデルを生成してもよい。
This embodiment can be implemented with the following modifications. The present embodiment and the following modifications can be implemented in combination with each other within a technically consistent range.
In the above embodiment, the N value learning unit 32 of the computer terminal 30 generates the N value calculation model using the depth, speed, (instantaneous) current value, water amount, and integrated current value as input layers. . The index values indicating the excavation load used as the input layer are not limited to these. For example, an N value calculation model using a plurality of (at least two or more) such as depth of measurement value, current value, water volume, drilling speed calculated from these, integrated current value, excavation resistance value as input elements is generated. Also good.
更に、入力要素として用いる掘削負荷を示す指標値として、孔の形成時の振動情報を用いてもよい。この場合、操作室13内、操作室13の屋根や操作室13内の操作レバーに取り付けられた振動計測器を用いる。この振動計測器は、取付場所における振動(例えば、水平方向の振動)を計測する。 Furthermore, vibration information at the time of hole formation may be used as an index value indicating the excavation load used as an input element. In this case, a vibration measuring instrument attached to the operation chamber 13, the roof of the operation chamber 13, or the operation lever in the operation chamber 13 is used. This vibration measuring instrument measures vibration (for example, horizontal vibration) at the mounting location.
そして、コンピュータ端末30の管理部31は、振動計測器から取得した振動の周波数分析を行なうことにより振動特性の解析処理を実行する。具体的には、管理部31は、測定した水平方向振動の周波数帯毎に、振動の大きさ(例えば、最大振幅等)を算出する。 And the management part 31 of the computer terminal 30 performs the analysis process of a vibration characteristic by performing the frequency analysis of the vibration acquired from the vibration measuring device. Specifically, the management unit 31 calculates the magnitude of vibration (for example, maximum amplitude or the like) for each measured frequency band of horizontal vibration.
そして、管理部31は、算出した振動の大きさと、このときのN値と深度とを関連付けた振動特性値データを生成する。この場合、振動解析により算出した振動の大きさとN値と相関が強い周波数の振動特性値を用いる。
具体的には、図8(a)に示すように、管理部31は、深度と、最大振幅(振動周波数:5Hz)とを関連付けた振動特性値データを生成し、この振動特性値データを計測値データ355として測定値記憶部35に記憶する。
なお、図8(a)において、実線が振動特性値(5Hzの周波数における最大振幅)であり、二点鎖線がN値である。
And the management part 31 produces | generates the vibration characteristic value data which linked | related the magnitude | size of the calculated vibration, and N value and depth at this time. In this case, a vibration characteristic value having a frequency having a strong correlation with the magnitude and N value of vibration calculated by vibration analysis is used.
Specifically, as shown in FIG. 8A, the management unit 31 generates vibration characteristic value data in which the depth is associated with the maximum amplitude (vibration frequency: 5 Hz), and measures the vibration characteristic value data. The value data 355 is stored in the measured value storage unit 35.
In FIG. 8A, the solid line is the vibration characteristic value (maximum amplitude at a frequency of 5 Hz), and the two-dot chain line is the N value.
N値学習部32は、各深度に応じた振動特性値を教師データの一つとして用いて学習し、その学習結果(N値算出モデル)を、学習結果記憶部36に記憶する。
そして、N値算出部33は、N値の推定処理を実行する(ステップS4−4)。この場合、N値算出部33は、管理部31が算出した振動特性値も、掘削負荷を示す指標値として用いて、N値を推定する。
The N value learning unit 32 learns using the vibration characteristic value corresponding to each depth as one of the teacher data, and stores the learning result (N value calculation model) in the learning result storage unit 36.
And the N value calculation part 33 performs the estimation process of N value (step S4-4). In this case, the N value calculation unit 33 estimates the N value using the vibration characteristic value calculated by the management unit 31 as an index value indicating the excavation load.
例えば、図8(b)は、入力層において深度、速度、電流値、水量、積分電流値及び振動特性値の各値により生成したN値算出モデルを用いて推定したN値を示している。また、図8(c)は、図8(b)において深度値を用いず、速度、電流値、水量、積分電流値及び振動特性値の各値により生成したN値算出モデルを用いて推定したN値を示している。これらの図において、破線は、実測したN値、実線は、推定したN値を評価するために、統計的手法を用いて作成した評価曲線である。なお、24mの深度より浅いところではN値を表示していない。
図7(a)及び図7(b)で用いたN値算出モデルで算出したN値よりも、図8(b)及び図8(c)に用いたN値算出モデルで算出したN値のほうが、バラつきが小さく、安定して支持層を判定することができる。
For example, FIG. 8B shows an N value estimated using an N value calculation model generated by each value of depth, speed, current value, water amount, integrated current value, and vibration characteristic value in the input layer. In addition, FIG. 8C is estimated using an N value calculation model generated by each value of speed, current value, water amount, integrated current value, and vibration characteristic value without using the depth value in FIG. 8B. N value is shown. In these drawings, the broken line is an actually measured N value, and the solid line is an evaluation curve created using a statistical method in order to evaluate the estimated N value. Note that the N value is not displayed at a depth shallower than 24 m.
The N value calculated by the N value calculation model used in FIGS. 8B and 8C is more than the N value calculated by the N value calculation model used in FIGS. 7A and 7B. The variation is smaller and the support layer can be determined stably.
また、N値算出の入力層に用いた振動特性値は、水平方向の5Hzの振動周波数における最大振幅に限定されない。例えば、上下方向の振動を用いてもよいし、全周波数の振動の大きさの統計値(例えば平均値)を用いてもよい。この場合、N値と相関が強いと判定される振動に関する値(振動特性値)であればよい。 Further, the vibration characteristic value used for the input layer for calculating the N value is not limited to the maximum amplitude at the vibration frequency of 5 Hz in the horizontal direction. For example, vibrations in the vertical direction may be used, or statistical values (for example, average values) of the magnitudes of vibrations at all frequencies may be used. In this case, any value related to vibration (vibration characteristic value) determined to have a strong correlation with the N value may be used.
・上記実施形態では、コンピュータ端末30のN値学習部32は、出力層とする地盤評価情報としてN値を用いた。出力する地盤評価情報は、土の固さを評価するN値に限定されず、推定したN値及び柱状図351から推定される地質の情報(地質を特定する情報)であってもよい。また、N値を推定する代わりに、杭の支持層とする固さの地盤であることを示す情報であってもよい。この場合には、例えば、杭の支持層であると判定する判定条件を記憶しておく。そして、掘削負荷を示す指標値に基づいて記憶した判定条件を満たすか否か判定し、判定結果を表示部26に表示する。 In the above embodiment, the N value learning unit 32 of the computer terminal 30 uses the N value as the ground evaluation information for the output layer. The ground evaluation information to be output is not limited to the N value for evaluating the hardness of the soil, but may be information on the estimated N value and the geology estimated from the columnar diagram 351 (information for specifying the geology). Moreover, the information which shows that it is the ground of the hardness used as the support layer of a pile instead of estimating N value may be sufficient. In this case, for example, a determination condition for determining that the support layer is a pile is stored. Then, it is determined whether or not the stored determination condition is satisfied based on the index value indicating the excavation load, and the determination result is displayed on the display unit 26.
・上記実施形態では、コンピュータ端末30のN値学習部32は、深さに応じた計測値データ355及び計算値データ356を用いた機械学習によって、N値算出モデルを生成した。この場合、所定の深さより深い領域の指標値のみを用いた機械学習によって、N値算出モデルを生成してもよい。浅い部分において指標値が安定しないことがある。例えば、図6(d)に示す削孔速度では、23mよりも浅い部分においては変動が大きい。そこで、変動が小さい基準深度(例えば、24m)より深い部分の数値のみを用いて機械学習を行なうことにより、より的確なN値算出モデルを生成することができる。 In the above embodiment, the N value learning unit 32 of the computer terminal 30 generates the N value calculation model by machine learning using the measurement value data 355 and the calculation value data 356 corresponding to the depth. In this case, the N value calculation model may be generated by machine learning using only the index value in a region deeper than a predetermined depth. Index values may not be stable in shallow areas. For example, in the drilling speed shown in FIG. 6D, the fluctuation is large in a portion shallower than 23 m. Therefore, a more accurate N value calculation model can be generated by performing machine learning using only numerical values in a portion deeper than a reference depth (for example, 24 m) with small fluctuation.
・上記実施形態では、掘削工程における削孔時に、各計測器(21〜23)から実測値を取得し、N値を算出した。N値の算出のタイミングは、削孔時に限られない。例えば、削孔終了後に、地盤評価のためにN値を算出してもよい。具体的には、削孔時に取得した計測値データ355及び計算値データ356を入力層としてN値算出モデルを用いて、深度に応じたN値を推定する。 -In the above-mentioned embodiment, the actual measurement value was acquired from each measuring instrument (21-23) at the time of drilling in an excavation process, and N value was computed. The timing for calculating the N value is not limited to drilling. For example, the N value may be calculated for ground evaluation after the end of drilling. Specifically, the N value corresponding to the depth is estimated using the N value calculation model using the measured value data 355 and the calculated value data 356 acquired at the time of drilling as input layers.
・上記実施形態では、試掘において取得した計測値データを教師データとしてN値算出モデルを生成した。N値算出モデルの生成に用いる計測値データは、試掘のときに取得した値に限定されない。杭を設ける支持層を含む地盤に孔を形成した際の掘削負荷を示す指標値データであればよく、例えば、ボーリング調査において孔を形成する場合等に取得されたデータを用いてもよい。
・上記実施形態では、コンピュータ端末30は、N値学習部32及びN値算出部33を備えた。固さ算出モデルを生成する学習部と、地盤評価情報を推定する処理を実行する算出部とは、異なるコンピュータ端末に設けてもよい。
In the above embodiment, the N value calculation model is generated using the measurement value data acquired in the trial digging as teacher data. The measurement value data used for generating the N value calculation model is not limited to the value acquired at the time of trial digging. It may be index value data indicating the excavation load when a hole is formed in the ground including the support layer on which the pile is provided. For example, data acquired when a hole is formed in a boring survey may be used.
In the above embodiment, the computer terminal 30 includes the N value learning unit 32 and the N value calculation unit 33. The learning unit that generates the hardness calculation model and the calculation unit that executes the process of estimating the ground evaluation information may be provided in different computer terminals.
h0…杭孔、R1…経過時間データ、R2…電流値データ、R3…水量データ、R11…削孔速度データ、R21…積分電流値データ、10…掘削機、11…ベースマシン、12…クローラ、13…操作室、14…マスト、16…オーガマシン、17…掘削ロッド、18…掘削ヘッド、20…削孔管理システム、21…削孔深度計測器、22…流量計測器、23…電流計測器、25…入力部、26…表示部、30…コンピュータ端末、31…制御部としての管理部、31a…メモリ、32…制御部としてのN値学習部、33…制御部としてのN値算出部、35…測定値記憶部、36…学習結果記憶部、350…測定値情報、352…N値データ、353…杭孔識別子、355…計測値データ、356…計算値データ。 h0 ... Pile hole, R1 ... Elapsed time data, R2 ... Current value data, R3 ... Water volume data, R11 ... Drilling speed data, R21 ... Integral current value data, 10 ... Excavator, 11 ... Base machine, 12 ... Crawler, DESCRIPTION OF SYMBOLS 13 ... Operation room, 14 ... Mast, 16 ... Auger machine, 17 ... Drilling rod, 18 ... Drilling head, 20 ... Drilling control system, 21 ... Drilling depth measuring instrument, 22 ... Flow measuring instrument, 23 ... Current measuring instrument , 25 ... input unit, 26 ... display unit, 30 ... computer terminal, 31 ... management unit as control unit, 31a ... memory, 32 ... N value learning unit as control unit, 33 ... N value calculation unit as control unit 35 ... Measured value storage unit, 36 ... Learning result storage unit, 350 ... Measured value information, 352 ... N value data, 353 ... Pile hole identifier, 355 ... Measured value data, 356 ... Calculated value data.
Claims (3)
前記測定値記憶部に記憶した前記指標値を入力要素とする入力層として用い、前記指標値の深度における前記地盤評価情報を出力層として用いた教師データを用いた機械学習を行なって、地盤評価モデルを生成する学習処理を実行する学習部と、
前記地盤評価モデルと、評価対象の入力要素とを用いて、前記評価対象の地盤評価情報を推定する推定処理を実行する算出部とを備えたことを特徴とする地盤評価システム。 For each depth, an index value indicating the excavation load at the time of excavation, and a measured value storage unit that stores the ground evaluation information in association with each other,
Using the index value stored in the measurement value storage unit as an input layer, and performing machine learning using teacher data using the ground evaluation information at the depth of the index value as an output layer, the ground evaluation A learning unit that executes a learning process for generating a model;
A ground evaluation system comprising: a calculation unit that executes an estimation process for estimating the ground evaluation information to be evaluated using the ground evaluation model and an input element to be evaluated.
前記指標値を用いて地盤評価モデルを生成する学習部と、
前記地盤評価モデルを用いて前記地盤評価情報を推定する算出部とを備えた地盤評価システムを用いて、地盤を評価する方法であって、
前記学習部が、前記測定値記憶部に記憶した前記指標値を入力要素とする入力層として用い、前記指標値の深度における前記地盤評価情報を出力層として用いた教師データを用いた機械学習を行なって、地盤評価モデルを生成する学習処理を実行し、
前記算出部が、前記地盤評価モデルと、評価対象の入力要素とを用いて、前記評価対象の地盤評価情報を推定する推定処理を実行することを特徴とする地盤評価方法。 For each depth, an index value indicating the excavation load at the time of excavation, and a measured value storage unit that stores the ground evaluation information in association with each other,
A learning unit that generates a ground evaluation model using the index value;
A method for evaluating the ground using a ground evaluation system comprising a calculation unit that estimates the ground evaluation information using the ground evaluation model,
The learning unit uses the index value stored in the measurement value storage unit as an input layer, and performs machine learning using teacher data using the ground evaluation information at the depth of the index value as an output layer. And execute the learning process to generate the ground evaluation model,
The said evaluation part performs the estimation process which estimates the ground evaluation information of the said evaluation object using the said ground evaluation model and the input element of evaluation object, The ground evaluation method characterized by the above-mentioned.
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