JP2020153112A - Ground surface displacement estimation method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、地表面の変位を推定する技術に関する。 The present invention relates to a technique for estimating the displacement of the ground surface.
構造物直下の地盤に対して液状化対策を行う場合、その構造物から離れた地表面から構造物直下の地盤に対して削孔を行い、薬液を注入して地盤改良する方法が知られている。これは例えば薬液注入工法と呼ばれている。 When taking measures against liquefaction on the ground directly under a structure, a method is known in which a hole is drilled in the ground directly under the structure from the ground surface away from the structure and a chemical solution is injected to improve the ground. There is. This is called, for example, a chemical injection method.
この工法では、溶液型の恒久薬液を低圧で地盤内に注入するため、構造物やその周辺地盤に対する影響が少ないとされているが、供用中の構造物や重要度の高い構造物の直下を地盤改良する場合には、その薬液注入の影響による地盤の隆起や側方変形等の各種変位量を測定しながら施工することが求められる。具体的には、構造物自体や周辺地盤の変位に関する管理値を設定しておき、それを超える変位が発生した場合は、薬液の注入速度を低下させる又は注入を停止するといった対策を実施する。例えば特許文献１には、シリカ注入液を地盤中に注入して地盤改良を行う場合に、注入領域の地盤ないし構造物に変位センサを設置し、変位センサが測定した変位量が限界値に達したら注入を中断する点が記載されている。 In this construction method, a solution-type permanent chemical is injected into the ground at low pressure, so it is said that there is little impact on the structure and the surrounding ground, but it is directly under the structure in service and the structure of high importance. When improving the ground, it is required to measure various displacements such as uplift and lateral deformation of the ground due to the influence of the chemical injection. Specifically, control values for displacement of the structure itself and the surrounding ground are set, and if a displacement exceeding that value occurs, measures such as reducing the injection rate of the chemical solution or stopping the injection are implemented. For example, in Patent Document 1, when a silica injection liquid is injected into the ground to improve the ground, a displacement sensor is installed in the ground or a structure in the injection region, and the displacement amount measured by the displacement sensor reaches the limit value. It is stated that the injection will be interrupted after that.
しかしながら、構造物本体やその周辺において地表面の変位を測定することが難しいケースがある。例えば供用中の滑走路の直下を地盤改良する場合、航空機の運航に関する安全性の観点から、地表面の変位を測定する装置を設置し得る場所には制限がある。このため、測定対象の滑走路に対して遠距離からその変位を測定せざるを得ず、このため、測定対象の滑走路に対する測定用レーザーの照射角が非常に小さくなってしまい、測定の精度が低くなるという問題がある。 However, there are cases where it is difficult to measure the displacement of the ground surface in or around the structure body. For example, when improving the ground directly under the runway in service, there is a limit to the place where a device for measuring the displacement of the ground surface can be installed from the viewpoint of safety regarding the operation of the aircraft. For this reason, the displacement of the runway to be measured must be measured from a long distance, and therefore, the irradiation angle of the measurement laser on the runway to be measured becomes very small, and the measurement accuracy becomes very small. There is a problem that becomes low.
そこで、本発明は、薬液注入工法において、地表面の変位を測定しない場合にその変位を推定することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to estimate the displacement of the ground surface when the displacement of the ground surface is not measured in the chemical injection method.
上記課題を解決するため、本発明は、薬液注入工法による地盤改良工事の第１対象領域内の地表面変位を測定する変位測定点の位置を示す変位測定位置データと、当該地盤改良工事の過去の複数時点の各々に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す 薬液注入データと、当該時点における前記変位測定点における変位の測定値を示す測定変位量データと、を取得する第１データ取得ステップと、前記第１データ取得ステップにおいて取得した前記変位測定位置データと前記薬液注入データとを入力変数とし、前記測定変位量データを目的変数として機械学習により人工知能モデルを生成する人工知能モデル生成ステップと、薬液注入工法による地盤改良工事の第２対象領域内の地表面変位を推定する変位推定点の位置を示す変位推定位置データと、当該地盤改良工事のある時点に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データと、を取得する第２データ取得ステップと、前記人工知能モデル生成ステップにおいて生成した人工知能モデルに対し、前記第２データ取得ステップにおいて取得した前記変位推定位置データと前記薬液注入データとを入力変数として入力し、前記ある時点における前記変位推定点の変位量の推定値を目的変数として出力させる変位量推定ステップとを備えることを特徴とする変位量推定方法を提供する。 In order to solve the above problems, the present invention presents displacement measurement position data indicating the position of a displacement measurement point for measuring the ground surface displacement in the first target area of the ground improvement work by the chemical injection method, and the past of the ground improvement work. Regarding each of the multiple time points, the position of the drug solution injection execution point during the execution of the drug solution injection at that time point, the injection rate of the drug solution, the amount of the injected drug solution, and the completion of the drug solution injection at which the drug solution injection is completed at that time point. The first data acquisition step for acquiring the chemical injection data indicating the position of the point and the measured displacement amount data indicating the measured value of the displacement at the displacement measurement point at the time point, and the first data acquisition step acquired. The artificial intelligence model generation step of generating an artificial intelligence model by machine learning with the displacement measurement position data and the chemical injection data as input variables and the measured displacement amount data as an objective variable, and the ground improvement work by the chemical injection method. 2 Displacement estimation position data indicating the position of the displacement estimation point for estimating the ground surface displacement in the target area, and the position of the chemical injection implementation point during the chemical injection at that time with respect to the time of the ground improvement work. A second data acquisition step for acquiring chemical solution injection data indicating the injection rate of the chemical solution, the amount of the injected chemical solution, and the position of the chemical solution injection completion point at which the chemical solution injection is completed at that time, and the artificial intelligence. The displacement estimated position data acquired in the second data acquisition step and the chemical injection data are input as input variables to the artificial intelligence model generated in the model generation step, and the displacement amount of the displacement estimated point at a certain time point. Provided is a displacement amount estimation method including a displacement amount estimation step for outputting the estimated value of the above as an objective variable.
前記人工知能モデル生成ステップにおいて、複数の前記変位測定点のうちの一部の変位測定点に関し前記測定変位量データが示す当該変位測定点の測定変位量を目的変数に代えて入力変数として人工知能モデルを生成し、前記第２データ取得ステップにおいて、前記第１対象領域内の地表面変位を測定する変位測定点の位置を示す変位測定位置データと、前記ある時点における当該変位測定点の変位量の測定値を示す測定変位量データとを取得し、前記変位量推定ステップにおいて、前記第２データ取得ステップにおいて取得した前記変位測定位置データの一部と当該一部の前記変位測定位置データに応じた前記測定変位量データの一部とを入力変数として入力するようにしてもよい。 In the artificial intelligence model generation step, artificial intelligence uses the measured displacement amount of the displacement measurement point indicated by the measured displacement amount data as an input variable instead of the objective variable for some of the displacement measurement points among the plurality of displacement measurement points. In the second data acquisition step, the displacement measurement position data indicating the position of the displacement measurement point for measuring the ground surface displacement in the first target region and the displacement amount of the displacement measurement point at a certain time point are generated. In the displacement amount estimation step, a part of the displacement measurement position data acquired in the second data acquisition step and a part of the displacement measurement position data are obtained according to the measured displacement amount data indicating the measured value of. A part of the measured displacement amount data may be input as an input variable.
前記第１データ取得ステップにおいて、前記薬液注入完了点の位置は前記薬液注入実施点の位置を基準として定まる所定範囲内に含まれ、前記第２データ取得ステップにおいて、前記薬液注入完了点の位置は前記薬液注入実施点の位置を基準として定まる所定範囲内に含まれるようにしてもよい。 In the first data acquisition step, the position of the chemical injection completion point is included within a predetermined range determined with reference to the position of the chemical injection execution point, and in the second data acquisition step, the position of the chemical injection completion point is It may be included within a predetermined range determined with reference to the position of the chemical injection execution point.
前記第１データ取得ステップにおいて、前記第１対象領域内及び前記第２対象領域内 の細粒分含有率を示す細粒分含有率データを取得し、前記人工知能モデル生成ステップにおいて、前記第１データ取得ステップにおいて取得した前記細粒分含有率データを入力変数として、前記人工知能モデルの生成を行い、前記第２データ取得ステップにおいて、前記第１対象領域内及び前記第２対象領域内の細粒分含有率を示す細粒分含有率データを取得し、前記変位量推定ステップにおいて、前記人工知能モデルに対し、前記第２データ取得ステップにおいて取得した前記細粒分含有率データを入力変数として入力するようにしてもよい。 In the first data acquisition step, fine grain content data indicating the fine grain content in the first target region and in the second target region is acquired, and in the artificial intelligence model generation step, the first The artificial intelligence model is generated using the fine particle content rate data acquired in the data acquisition step as an input variable, and in the second data acquisition step, fine particles in the first target region and the second target region are generated. Fine grain content data indicating the grain content is acquired, and in the displacement estimation step, the fine grain content data acquired in the second data acquisition step is used as an input variable for the artificial intelligence model. You may enter it.
また、本発明は、上記の変位量推定方法によって、薬液注入工法による地盤改良工事の薬液注入を未実施の複数の薬液注入未実施点の各々に関し、当該薬液注入未実施点を薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点とみなして仮定した薬液注入データを用いて 、前記第２対象領域の地表面変位を推定する変位推定点の変位量を推定するステップと、
前記推定するステップにおいて推定した変位量に基づき、前記複数の薬液注入未実施点に対する薬液の注入の順序を決定するステップとを備えることを特徴とする施工管理方法を提供する。
Further, in the present invention, by the above displacement amount estimation method, with respect to each of a plurality of chemical solution injection unexecuted points for which the ground improvement work by the chemical solution injection method has not been performed, the chemical solution injection is performed at the chemical solution injection unimplemented points. Using the chemical injection data assumed to be the chemical injection execution point on the way, the step of estimating the displacement amount of the displacement estimation point for estimating the ground surface displacement of the second target region, and
Provided is a construction management method including a step of determining the order of injection of a chemical solution to the plurality of points where the chemical solution has not been injected, based on the displacement amount estimated in the estimation step.
また、本発明は、上記の変位量推定方法によって、薬液注入工法による地盤改良工事の薬液注入を未実施の薬液注入未実施点を実施途中にある薬液注入実施点とみなして仮定した薬液注入データを用いて、前記第２対象領域の地表面変位を推定する変位推定点の変位量を推定するステップと、前記推定するステップにおいて推定した変位量に基づき、前記薬液注入未実施点において薬液注入を実施する場合の薬液の注入の速度を決定するステップとを備えることを特徴とする施工管理方法を提供する。 Further, in the present invention, according to the above displacement amount estimation method, the chemical solution injection data assuming that the chemical solution injection of the ground improvement work by the chemical solution injection method is regarded as the chemical solution injection implementation point where the chemical solution injection has not been performed is regarded as the implementation point. Based on the step of estimating the displacement amount of the displacement estimation point for estimating the ground surface displacement of the second target region and the displacement amount estimated in the estimation step, the chemical solution injection is performed at the chemical solution injection unimplemented point. Provided is a construction management method comprising a step of determining the speed of injection of a chemical solution when carried out.
また、本発明は、上記の施工管理方法によって決定された順序で薬液注入未実施点に薬液が注入されて液状化対策が施された地盤改良体を提供する。 The present invention also provides a ground improvement body in which the chemical solution is injected into the points where the chemical solution is not injected in the order determined by the above-mentioned construction management method to take measures against liquefaction.
また、本発明は、上記の施工管理方法によって決定された速度で薬液注入未実施点に薬液が注入されて液状化対策が施された地盤改良体を提供する。 Further, the present invention provides a ground improvement body in which a chemical solution is injected into a point where the chemical solution has not been injected at a speed determined by the above-mentioned construction management method to take measures against liquefaction.
また、本発明は、薬液注入工法による地盤改良工事の第２対象領域内の地表面変位を推定する変位推定点の位置を示す変位推定位置データと、当該地盤改良工事のある時点に関し、当該時点における薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データと、を取得するデータ取得手段と、薬液注入工法による地盤改良工事の第１対象領域内の地表面変位を測定する変位測定点の位置と、当該地盤改良工事の過去の複数時点の各々に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを入力変数とし、当該時点における前記変位測定点の変位量の測定値を示す測定変位量データを目的変数として、機械学習により生成された人工知能モデルに対し、前記変位推定位置データと前記薬液注入データとを入力変数として入力し、前記ある時点における前記変位推定点の変位量の推定値を前記人工知能モデルに目的変数として出力させる変位量推定手段とを備えることを特徴とする情報処理装置を提供する。 Further, the present invention relates to displacement estimation position data indicating the position of a displacement estimation point for estimating the ground surface displacement in the second target area of the ground improvement work by the chemical injection method, and the time point of the ground improvement work. Chemical injection data indicating the position of the chemical injection execution point during the execution of the chemical injection, the injection speed of the chemical solution, the amount of the injected chemical solution, and the position of the chemical solution injection completion point at which the chemical solution injection is completed at that time. Regarding the data acquisition means for acquiring, the position of the displacement measurement point for measuring the ground surface displacement in the first target area of the ground improvement work by the chemical injection method, and each of the past multiple time points of the ground improvement work. At that time, the position of the drug solution injection implementation point during the execution of the drug solution injection, the injection rate of the drug solution, the amount of the injected drug solution, and the position of the drug solution injection completion point at which the drug solution injection is completed are used as input variables. With the measured displacement amount data indicating the measured value of the displacement amount at the displacement measurement point at the time point as the objective variable, the displacement estimated position data and the chemical solution injection data as input variables for the artificial intelligence model generated by machine learning. Provided is an information processing apparatus including a displacement amount estimating means for inputting and outputting an estimated value of the displacement amount of the displacement estimation point at a certain time point to the artificial intelligence model as an objective variable.
本発明によれば、薬液注入工法において、地表面の変位を測定しない場合にその変位を推定することが可能となる。 According to the present invention, in the chemical injection method, it is possible to estimate the displacement when the displacement of the ground surface is not measured.
本発明を実施するための形態の一例について説明する。
［構成］
図１は、本発明の一実施形態に係るシステム１の全体構成の一例を示すブロック図である。システム１は、地盤に削孔した後、液状化対策に用いられる薬液を注入する注入システム１０と、例えばレーザーにより地盤の地表面の変位（以下、単に、変位という場合がある）を測定する変位測定システム２０と、変位測定システム２０によって測定できない地表面の変位を推定する情報処理装置３０とを備える。注入システム１０及び変位測定システム２０と、情報処理装置３０とは有線又は無線を介して通信可能に接続されていてもよい。
An example of the embodiment for carrying out the present invention will be described.
[Constitution]
FIG. 1 is a block diagram showing an example of the overall configuration of the system 1 according to the embodiment of the present invention. The system 1 is an injection system 10 that injects a chemical solution used for liquefaction countermeasures after drilling holes in the ground, and a displacement that measures the displacement of the ground surface of the ground (hereinafter, may be simply referred to as displacement) by, for example, a laser. It includes a measurement system 20 and an information processing device 30 that estimates displacement of the ground surface that cannot be measured by the displacement measurement system 20. The injection system 10 and the displacement measurement system 20 and the information processing device 30 may be communicably connected via a wire or a radio.
薬液注入工法による地盤改良工事の対象として注入システム１０によって薬液の注入がなされた地盤であって、変位測定システム２０による変位の測定が行われる地盤の領域を、「第１対象領域」という。これに対し、注入システム１０によって薬液の注入がなされた地盤であっても、変位測定システム２０による変位の測定が行われない領域を、「第２対象領域」という。 The area of the ground where the chemical solution is injected by the injection system 10 as the target of the ground improvement work by the chemical solution injection method and the displacement is measured by the displacement measurement system 20 is referred to as the "first target area". On the other hand, even in the ground where the chemical solution is injected by the injection system 10, the area where the displacement is not measured by the displacement measurement system 20 is referred to as a “second target area”.
例えば供用中の滑走路の直下を地盤改良する場合、航空機の運航に関する安全性の観点から、地表面の変位を測定する変位測定システムを設置し得る場所には制限がある。ここで、図７は、滑走路直下を地盤改良する場合の施工状況を例示する図である。図示せぬボーリングマシンにより滑走路から離れた位置から滑走路直下に対して削孔経路を計測しながら削孔した後、注入パッカーＩやマンシェットチューブＭからなる注入装置を挿入する。この注入装置は、ホースＨにより、流量計検出部Ｆ、インジェクションポンプＰ及び可搬式タンクＴの順に接続されている。可搬式タンクＴに貯留されている薬液は、インジェクションポンプＰにより注入装置へと送り出され、注入装置から地中に注入される。このときの薬液の注入速度や注入量は流量計検出部Ｆにより検出される。 For example, when improving the ground directly under the runway in service, there is a limit to the place where a displacement measurement system that measures the displacement of the ground surface can be installed from the viewpoint of safety related to aircraft operation. Here, FIG. 7 is a diagram illustrating a construction situation when the ground is improved immediately below the runway. A boring machine (not shown) is used to drill a hole directly under the runway from a position away from the runway while measuring the drilling path, and then an injection device including an injection packer I and a manchette tube M is inserted. This injection device is connected by a hose H in the order of the flow meter detection unit F, the injection pump P, and the portable tank T. The chemical solution stored in the portable tank T is sent out to the injection device by the injection pump P, and is injected into the ground from the injection device. The injection speed and injection amount of the chemical solution at this time are detected by the flow meter detection unit F.
例えば図７に例示するように滑走路に対する制限表面Ｄが決められている場合、幅６０ｍの滑走路に対して、その滑走路中心から９５ｍ離れた高さ１０ｍ以下の場所に計測位置Ｘを持つ変位測定システムを設置しなければならない場合がある。このような場合、特に中央付近にピークを持つ形状の滑走路においては、その中央付近から変位測定システムよりも遠い領域（滑走路幅６０ｍのうち半分の３０ｍに相当する領域）に対するレーザーの照射角が非常に小さくなってしまい、測定の精度が悪化してしまう。つまり、この滑走路上の幅６０ｍのうち半分の３０ｍに相当する領域は、変位測定システムによる変位の測定が困難な第２対象領域に相当することになる。 For example, when the restricted surface D for the runway is determined as illustrated in FIG. 7, the measurement position X is provided at a height of 10 m or less, 95 m away from the center of the runway, with respect to the runway having a width of 60 m. It may be necessary to install a displacement measurement system. In such a case, especially in a runway having a peak near the center, the laser irradiation angle for a region farther from the center than the displacement measurement system (a region corresponding to 30 m, which is half of the runway width of 60 m). Becomes very small, and the accuracy of measurement deteriorates. That is, the region corresponding to 30 m, which is half of the width of 60 m on the runway, corresponds to the second target region where it is difficult to measure the displacement by the displacement measurement system.
システム１においては、第１対象領域における薬液注入に関するデータ及び地表面の変位に関するデータに基づいて教師データを作成し、この教師データに対して機械学習を実施して、第２対象領域の地表面の変位を推定するための人工知能モデルを生成する。なお、第１対象領域と第２対象領域は、同一の施工区域内であることが望ましいが、必ずしもそうである必要はなく、それぞれが異なる施工区域であってもよい。 In the system 1, teacher data is created based on the data on the chemical injection in the first target area and the data on the displacement of the ground surface, and machine learning is performed on the teacher data to perform machine learning on the ground surface in the second target area. Generate an artificial intelligence model for estimating the displacement of. It is desirable that the first target area and the second target area are in the same construction area, but this is not always the case, and they may be different construction areas.
図２は、情報処理装置３０のハードウェア構成を示す図である。情報処理装置３０は、物理的には、プロセッサ３００１、メモリ３００２、ストレージ３００３、通信装置３００４、入力装置３００５、出力装置３００６及びこれらを接続するバスなどを含むコンピュータ装置として構成されている。これらの各装置は図示せぬ電源から供給される電力によって動作する。なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。情報処理装置３０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。 FIG. 2 is a diagram showing a hardware configuration of the information processing device 30. The information processing device 30 is physically configured as a computer device including a processor 3001, a memory 3002, a storage 3003, a communication device 3004, an input device 3005, an output device 3006, a bus connecting them, and the like. Each of these devices is operated by electric power supplied from a power source (not shown). In the following description, the word "device" can be read as a circuit, a device, a unit, or the like. The hardware configuration of the information processing device 30 may be configured to include one or more of the devices shown in the figure, or may be configured not to include some of the devices.
情報処理装置３０における各機能は、プロセッサ３００１、メモリ３００２などのハードウェアに所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ３００１が演算を行い、通信装置３００４による通信を制御したり、メモリ３００２及びストレージ３００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。 For each function in the information processing device 30, the processor 3001 performs calculations by causing hardware such as the processor 3001 and the memory 3002 to read predetermined software (program), and controls communication by the communication device 3004, or the memory 3002. And by controlling at least one of reading and writing of data in the storage 3003.
プロセッサ３００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ３００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）によって構成されてもよい。また、例えばベースバンド信号処理部や呼処理部などがプロセッサ３００１によって実現されてもよい。 The processor 3001 operates, for example, an operating system to control the entire computer. The processor 3001 may be configured by a central processing unit (CPU) including an interface with a peripheral device, a control device, an arithmetic unit, a register, and the like. Further, for example, a baseband signal processing unit, a call processing unit, and the like may be realized by the processor 3001.
プロセッサ３００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ３００３及び通信装置３００４の少なくとも一方からメモリ３００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、後述する動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。情報処理装置３０の機能ブロックは、メモリ３００２に格納され、プロセッサ３００１において動作する制御プログラムによって実現されてもよい。各種の処理は、１つのプロセッサ３００１によって実行されてもよいが、２以上のプロセッサ３００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ３００１は、１以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワーク２から情報処理装置３０に送信されてもよい。 The processor 3001 reads a program (program code), a software module, data, and the like from at least one of the storage 3003 and the communication device 3004 into the memory 3002, and executes various processes according to these. As the program, a program that causes a computer to execute at least a part of the operations described later is used. The functional block of the information processing apparatus 30 may be stored in the memory 3002 and realized by a control program operating in the processor 3001. Various processes may be executed by one processor 3001, but may be executed simultaneously or sequentially by two or more processors 3001. Processor 3001 may be implemented by one or more chips. The program may be transmitted from the network 2 to the information processing device 30 via a telecommunication line.
メモリ３００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの少なくとも１つによって構成されてもよい。メモリ３００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ３００２は、本実施形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどによる処理過程を保存することができる。 The memory 3002 is a computer-readable recording medium, and is composed of at least one such as a ROM (Read Only Memory), an EPROM (Erasable Programmable ROM), an EPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), and a RAM (Random Access Memory). May be done. The memory 3002 may be referred to as a register, a cache, a main memory (main storage device), or the like. The memory 3002 can store a processing process by a program (program code), a software module, or the like that can be executed to carry out the method according to the present embodiment.
ストレージ３００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。ストレージ３００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。ストレージ３００３は、本実施形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）やソフトウェアモジュールなどを保存することができる。 The storage 3003 is a computer-readable recording medium, for example, an optical disk such as a CD-ROM (Compact Disc ROM), a hard disk drive, a flexible disk, a magneto-optical disk (for example, a compact disk, a digital versatile disk, a Blu-ray). It may consist of at least one (registered trademark) disk), smart card, flash memory (eg, card, stick, key drive), floppy (registered trademark) disk, magnetic strip, and the like. The storage 3003 may be referred to as an auxiliary storage device. The storage 3003 can store a program (program code), a software module, or the like that can be executed to carry out the method according to the present embodiment.
通信装置３００４は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。 The communication device 3004 is hardware (transmission / reception device) for communicating between computers via at least one of a wired network and a wireless network, and is also referred to as, for example, a network device, a network controller, a network card, a communication module, or the like.
入力装置３００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサ、ジョイスティック、ボールコントローラなど）である。出力装置３００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置３００５及び出力装置３００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。 The input device 3005 is an input device (for example, a keyboard, a mouse, a microphone, a switch, a button, a sensor, a joystick, a ball controller, etc.) that receives an input from the outside. The output device 3006 is an output device (for example, a display, a speaker, an LED lamp, etc.) that outputs to the outside. The input device 3005 and the output device 3006 may have an integrated configuration (for example, a touch panel).
情報処理装置３０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ３００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つを用いて実装されてもよい。 The information processing device 30 includes hardware such as a microprocessor, a digital signal processor (DSP: Digital Signal Processor), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), a PLD (Programmable Logic Device), and an FPGA (Field Programmable Gate Array). The hardware may implement some or all of each functional block. For example, processor 3001 may be implemented using at least one of these hardware.
図３は、情報処理装置３０の機能構成の一例を示す図である。データ取得部３１は、外部から各種のデータを取得する。第１対象領域に対する地盤改良工事に基づいて人工知能モデルを生成する場合にデータ取得部３１によって取得されるデータは、その第１対象領域内の地表面変位を測定する変位測定点の位置と、当該地盤改良工事の過去の複数時点の各々に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置と、当該時点における前記変位測定点の変位量の測定値を示す測定変位量データである。変位測定点の位置は、２次元の地表面上の位置を意味する２次元座標で表現される。薬液注入実施点の位置及び薬液注入完了点の位置は、現実に薬液が注入される地盤内の位置、つまり３次元空間の位置を意味する３次元座標で表現される。薬液注入実施途中とは、現に薬液が注入されている期間を意味するほか、薬液の注入が一時的に中断されており、将来において薬液の再注入が予定されている期間をも言う。薬液注入完了とは、薬液注入が完了して、将来において薬液の再注入が予定されていないことを言う。薬液注入完了点の位置は、薬液注入実施点の位置を基準として定まる所定範囲内（つまり、薬液注入完了点における薬液が、薬液注入実施点に対し、地表面の変位に関して無視できない影響を与える範囲内）に含まれる。 FIG. 3 is a diagram showing an example of the functional configuration of the information processing device 30. The data acquisition unit 31 acquires various data from the outside. The data acquired by the data acquisition unit 31 when generating an artificial intelligence model based on the ground improvement work for the first target area includes the position of the displacement measurement point for measuring the ground surface displacement in the first target area and the position of the displacement measurement point. For each of the past multiple time points of the ground improvement work, the position of the chemical solution injection implementation point during the chemical solution injection at that time point, the injection rate of the chemical solution, the amount of the injected chemical solution, and the chemical solution injection have been completed. It is the measured displacement amount data which shows the position of the chemical solution injection completion point and the measured value of the displacement amount of the displacement measurement point at the said time. The position of the displacement measurement point is expressed in two-dimensional coordinates, which means a two-dimensional position on the ground surface. The position of the chemical injection execution point and the position of the chemical injection completion point are expressed by three-dimensional coordinates meaning the position in the ground where the chemical solution is actually injected, that is, the position in the three-dimensional space. The term “during the injection of the drug solution” means the period during which the drug solution is actually being injected, and also the period during which the injection of the drug solution is temporarily suspended and the reinjection of the drug solution is scheduled in the future. Completion of drug solution injection means that the drug solution injection has been completed and no reinjection of the drug solution is planned in the future. The position of the chemical injection completion point is within a predetermined range determined based on the position of the chemical injection completion point (that is, the range in which the chemical solution at the chemical injection completion point has a non-negligible effect on the displacement of the ground surface with respect to the chemical injection completion point. Included in).
一方、第２対象領域に対する地盤改良工事において人工知能モデルによって変位を推定する場合にデータ取得部３１によって取得されるデータは、その第２対象領域内の地表面変位を推定する変位推定点の位置を示す変位推定位置データと、当該地盤改良工事のある時点に関し、当該時点における薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データである。変位測定点の位置とは、２次元の地表面上の位置を意味する２次元座標で表現される。薬液注入実施点の位置及び薬液注入完了点の位置とは、薬液が注入される地盤内の位置、つまり３次元空間の位置を意味する３次元座標で表現される。薬液注入実施途中とは、現に薬液が注入されている期間を意味するほか、薬液の注入が一時的に中断されており、将来において薬液の再注入が予定されている期間をも言う。薬液注入完了とは、薬液注入が完了して、将来において薬液の再注入が予定されていないことを言う。薬液注入完了点の位置は薬液注入実施点の位置を基準として定まる所定範囲内（つまり、薬液注入完了点における薬液が薬液注入実施点に対し、地表面の変位に関して無視できない影響を与える範囲内）に含まれる。 On the other hand, the data acquired by the data acquisition unit 31 when estimating the displacement by the artificial intelligence model in the ground improvement work for the second target area is the position of the displacement estimation point for estimating the ground surface displacement in the second target area. Displacement estimation position data indicating, and the position of the chemical injection implementation point during the chemical injection at that time, the injection speed of the chemical, and the amount of the injected chemical at that time with respect to the time of the ground improvement work. It is the chemical solution injection data indicating the position of the chemical solution injection completion point where the chemical solution injection is completed. The position of the displacement measurement point is represented by two-dimensional coordinates meaning a two-dimensional position on the ground surface. The position of the chemical injection execution point and the position of the chemical injection completion point are expressed by three-dimensional coordinates meaning the position in the ground where the chemical solution is injected, that is, the position in the three-dimensional space. The term “during the injection of the drug solution” means the period during which the drug solution is actually being injected, and also the period during which the injection of the drug solution is temporarily suspended and the reinjection of the drug solution is scheduled in the future. Completion of drug solution injection means that the drug solution injection has been completed and no reinjection of the drug solution is planned in the future. The position of the chemical injection completion point is within a predetermined range determined based on the position of the chemical injection completion point (that is, within the range in which the chemical solution at the chemical injection completion point has a non-negligible effect on the displacement of the ground surface with respect to the chemical injection completion point). include.
図６に例示するように、地表面の変位を測定可能な第１対象領域Ａ１においては、任意の位置に任意の数の変位測定点Ｐ１を設定し得る。これに対し、地表面の変位の測定が困難な第２対象領域Ａ２においては、その地表面全域が変位推定点Ｐ２に相当する。 As illustrated in FIG. 6, in the first target region A1 where the displacement of the ground surface can be measured, an arbitrary number of displacement measurement points P1 can be set at an arbitrary position. On the other hand, in the second target region A2 where it is difficult to measure the displacement of the ground surface, the entire ground surface corresponds to the displacement estimation point P2.
教師データ生成部３２は、第１対象領域に対する地盤改良工事時にデータ取得部３１によって取得されたデータを用いて、人工知能モデルにおける教師データを生成する。より具体的には、教師データ生成部３２は、第１対象領域内の地表面変位を測定する変位測定点の位置と、当該地盤改良工事の過去の複数時点の各々に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置を入力変数とし、当該時点における変位測定点の変位量の測定値を示す測定変位量データを目的変数とした教師データを生成する。 The teacher data generation unit 32 generates teacher data in the artificial intelligence model using the data acquired by the data acquisition unit 31 during the ground improvement work for the first target area. More specifically, the teacher data generation unit 32 injects a chemical solution at each of the positions of the displacement measurement points for measuring the ground surface displacement in the first target area and the past multiple time points of the ground improvement work. The position of the chemical solution injection implementation point, the injection speed of the chemical solution, the amount of the injected chemical solution, and the position of the chemical solution injection completion point at which the chemical solution injection is completed are used as input variables, and the displacement measurement point at that time is used. Generate teacher data using the measured displacement data, which indicates the measured value of the displacement, as the objective variable.
人工知能モデル生成部３３は、上記の教師データに含まれる入力変数及び目的変数を用いて機械学習を実施して、人工知能モデルを生成する。 The artificial intelligence model generation unit 33 generates an artificial intelligence model by performing machine learning using the input variables and the objective variables included in the above teacher data.
人工知能モデル格納部３４は、人工知能モデル生成部３３により生成された人工知能モデルを格納する。 The artificial intelligence model storage unit 34 stores the artificial intelligence model generated by the artificial intelligence model generation unit 33.
変位量推定部３５は、人工知能モデル格納部３４に格納された人工知能モデルに対して、第２対象領域内の地表面変位を推定する変位推定点の位置を示す変位推定位置データと、当該地盤改良工事のある時点に関し、当該時点における薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データとを入力変数として入力する。これにより、変位量推定部３５は、上記のある時点における変位推定点の変位量の推定値を目的変数として出力する。変位測定点の位置とは、２次元の地表面上の位置を意味する２次元座標で表現される。薬液注入実施点の位置及び薬液注入完了点の位置とは、薬液が注入される地盤内の位置、つまり３次元空間の位置を意味する３次元座標で表現される。薬液注入実施途中とは、現に薬液が注入されている期間を意味するほか、薬液の注入が一時的に中断されており、将来において薬液の再注入が予定されている期間をも言う。薬液注入完了とは、薬液注入が完了して、将来において薬液の再注入が予定されていないことを言う。 The displacement amount estimation unit 35 provides displacement estimation position data indicating the position of the displacement estimation point for estimating the ground surface displacement in the second target region with respect to the artificial intelligence model stored in the artificial intelligence model storage unit 34, and the displacement estimation position data. Regarding a certain point in the ground improvement work, the position of the chemical solution injection point during the execution of the chemical solution injection at that time point, the injection rate of the chemical solution, the amount of the injected chemical solution, and the chemical solution injection for which the chemical solution injection has been completed at that time point. Input the drug solution injection data indicating the position of the completion point as an input variable. As a result, the displacement amount estimation unit 35 outputs the estimated value of the displacement amount of the displacement estimation point at a certain time point as the objective variable. The position of the displacement measurement point is represented by two-dimensional coordinates meaning a two-dimensional position on the ground surface. The position of the chemical injection execution point and the position of the chemical injection completion point are expressed by three-dimensional coordinates meaning the position in the ground where the chemical solution is injected, that is, the position in the three-dimensional space. The period during which the drug solution is being injected means the period during which the drug solution is actually being injected, and also the period during which the drug solution injection is temporarily suspended and the drug solution is scheduled to be re-injected in the future. Completion of drug solution injection means that the drug solution injection has been completed and no reinjection of the drug solution is planned in the future.
［動作］
［人工知能モデルの生成動作］
図４は、人工知能モデルを生成する方法の一例を示すフローチャートである。まず、第１対象領域にて削孔がなされたのち、薬液注入が注入システム１０により実施される（ステップＳ１１）。このとき、この実施における過去の複数時点の各々に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データが、注入システム１０により得られる。
[motion]
[Artificial intelligence model generation operation]
FIG. 4 is a flowchart showing an example of a method of generating an artificial intelligence model. First, after drilling holes in the first target region, chemical injection is performed by the injection system 10 (step S11). At this time, regarding each of the past multiple time points in this implementation, the position of the drug solution injection implementation point during the execution of the drug solution injection at that time point, the injection rate of the drug solution, the amount of the injected drug solution, and the drug solution injection at that time point Chemical injection data indicating the location of the completed chemical injection completion point is obtained by the injection system 10.
次に、変位測定システム２０により、第１対象領域にて地表面の変位の測定が行われる（ステップＳ１２）。これにより、第１対象領域内の地表面変位を測定する変位測定点の位置を示す変位測定位置データと、変位測定点における変位の測定値を示す測定変位量データとが、変位測定システム２０により得られる。 Next, the displacement measurement system 20 measures the displacement of the ground surface in the first target region (step S12). As a result, the displacement measurement position data indicating the position of the displacement measurement point for measuring the ground surface displacement in the first target region and the measurement displacement amount data indicating the measured value of the displacement at the displacement measurement point are obtained by the displacement measurement system 20. can get.
次に、これらの薬液注入データ、変位測定位置データ及び測定変位量データが注入システム１０又は変位測定システム２０から通信により、又は任意の記録媒体を介して、情報処理装置３０に入力される（ステップＳ１３）。これにより、情報処理装置３０のデータ取得部３１は、これらの薬液注入データ、変位測定位置データ及び測定変位量データを取得する（第１データ取得ステップ）。 Next, these chemical injection data, displacement measurement position data, and measured displacement amount data are input to the information processing device 30 from the injection system 10 or the displacement measurement system 20 by communication or via an arbitrary recording medium (step). S13). As a result, the data acquisition unit 31 of the information processing apparatus 30 acquires these chemical injection data, displacement measurement position data, and measurement displacement amount data (first data acquisition step).
次に、情報処理装置３０の教師データ生成部３２は、データ取得部３１によって取得された薬液注入データ及び変位測定位置データを入力変数とし、データ取得部３１によって取得された測定変位量データを目的変数とした、例えばマルチタスクのニューラルネットワークの人工知能モデル（同時回帰モデル）における教師データを生成する（ステップＳ１４）。 Next, the teacher data generation unit 32 of the information processing apparatus 30 uses the drug solution injection data and the displacement measurement position data acquired by the data acquisition unit 31 as input variables, and aims at the measurement displacement amount data acquired by the data acquisition unit 31. As variables, for example, teacher data in an artificial intelligence model (simultaneous regression model) of a multitasking neural network is generated (step S14).
次に、人工知能モデル生成部３３は、上記の教師データを用いて、例えばニューラルネットワークによるマルチタスク学習を実施し（ステップＳ１５）、これにより、人工知能モデルを生成して人工知能モデル格納部３４に格納する（ステップＳ１６）。 Next, the artificial intelligence model generation unit 33 uses the above teacher data to perform, for example, multitask learning by a neural network (step S15), thereby generating an artificial intelligence model and generating an artificial intelligence model storage unit 34. It is stored in (step S16).
［変位量の推定動作］
図５は、第２対象領域の地表面の変位を推定する方法の一例を示すフローチャートである。まず、第２対象領域における地盤改良工事のある時点に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データとが注入システム１０から通信により、又は任意の記録媒体を介して、情報処理装置３０に入力される（ステップＳ２１）。また、第２対象領域内の地表面変位を推定する変位推定点の位置を示す変位推定位置データが、所定の入力装置から通信により、又は任意の記録媒体を介して、情報処理装置３０に入力される（ステップＳ２１）。これにより、情報処理装置３０のデータ取得部３１は、これらの薬液注入データ及び変位推定位置データを取得する（第２データ取得ステップ）。
[Displacement amount estimation operation]
FIG. 5 is a flowchart showing an example of a method of estimating the displacement of the ground surface of the second target region. First, regarding a certain point in the ground improvement work in the second target area, the position of the chemical solution injection implementation point in the middle of the chemical solution injection at that time point, the injection rate of the chemical solution, the amount of the injected chemical solution, and the chemical solution injection at that time point. The drug solution injection data indicating the position of the drug solution injection completion point at which the above is completed is input to the information processing device 30 from the injection system 10 by communication or via an arbitrary recording medium (step S21). Further, the displacement estimation position data indicating the position of the displacement estimation point for estimating the ground surface displacement in the second target area is input to the information processing device 30 by communication from a predetermined input device or via an arbitrary recording medium. (Step S21). As a result, the data acquisition unit 31 of the information processing apparatus 30 acquires these chemical injection data and displacement estimation position data (second data acquisition step).
次に、変位量推定部３５は、人工知能モデル格納部３４に格納された人工知能モデルと、データ取得部３１によって取得された各データとを用いて、第２対象領域の各変位推定点における変位量の推定値を推定して出力する（ステップＳ２２）。 Next, the displacement amount estimation unit 35 uses the artificial intelligence model stored in the artificial intelligence model storage unit 34 and the data acquired by the data acquisition unit 31 at each displacement estimation point in the second target region. The estimated value of the displacement amount is estimated and output (step S22).
作業者は、推定された変位量が管理基準値を超える状況にあれば、例えば薬液注入速度の緩和や注入の停止、または薬液注入箇所の順序の変更等の、薬液の注入諸元に関する対策を決定して実行する（ステップＳ２３）。 If the estimated displacement exceeds the control standard value, the operator should take measures regarding the injection specifications of the chemical solution, such as relaxing the chemical solution injection rate, stopping the injection, or changing the order of the chemical solution injection points. It is determined and executed (step S23).
以上が本実施形態の説明である。この実施形態によれば、薬液注入工法において、地表面の変位を何らかの理由により測定しない場合に、その変位を推定することが可能となる。これにより、例えばこれまでは変位を監視することが困難であった範囲を含む施工範囲全域での変位の管理が可能となり、既設の構造物に影響を与えない安全な地盤改良施工が実施可能となる。また、例えば削孔や薬液注入にかかるコストや工期の低減等の理由で測定システム２０による変位の測定を行わない地盤の領域においても、その変位管理を行いつつ地盤改良施工を行うことが可能となる。 The above is the description of this embodiment. According to this embodiment, in the chemical injection method, when the displacement of the ground surface is not measured for some reason, the displacement can be estimated. As a result, for example, it is possible to manage the displacement in the entire construction range including the range where it was difficult to monitor the displacement, and it is possible to carry out safe ground improvement construction that does not affect the existing structure. Become. In addition, it is possible to perform ground improvement work while managing the displacement even in the area of the ground where the displacement is not measured by the measurement system 20 due to, for example, the cost of drilling and injection of chemicals and the reduction of the construction period. Become.
［変形例］
本発明は、上述した実施形態に限定されない。上述した実施形態を以下のように変形してもよい。また、以下の２つ以上の変形例を組み合わせて実施してもよい。
[Modification example]
The present invention is not limited to the embodiments described above. The above-described embodiment may be modified as follows. Further, the following two or more modified examples may be combined and carried out.
［変形例１］
情報処理装置３０は、変位量推定部３５によって推定された変位に基づいて、薬液の注入の順序及び速度を決定するようにしてもよい。具体的には、変位量推定部３５は、薬液注入工法による地盤改良工事の薬液注入を未実施の複数の薬液注入未実施点の各々に関し、当該薬液注入未実施点を薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点とみなして仮定した薬液注入データを用いて、第２対象領域の地表面変位を推定する変位推定点の変位量を推定する。薬液注入未実施点を、薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点とみなして仮定することにより、薬液注入未実施点に薬液が注入されたときの変位を推定することができる。そして、情報処理装置３０は、推定された変位量に基づき、複数の薬液注入未実施点に対する薬液の注入の順序及び速度（薬液注入諸元）を決定する決定部を備える。具体的には、決定部は、薬液の注入の順序及び速度の様々な値の組み合わせで上記のような変位の推定を行うよう変位量推定部３５に指示する。この指示に応じて、変位量推定部３５は、薬液の注入の順序及び速度の様々な値の組み合わせごとに、薬液注入未実施点に薬液が注入されたときの変位を推定する。決定部は、このようにして推定された変位のうち、最も変位が小さいときの薬液の注入の順序及び速度を、実際の施工において採用する薬液の注入の順序及び速度として決定する。このような施工管理方法によって決定された薬液注入諸元に基づいて地盤改良工事が施工される。なお、決定部が決定する対象は、薬液の注入の順序又は速度のいずれか一方であってもよい。
[Modification 1]
The information processing device 30 may determine the order and speed of injection of the drug solution based on the displacement estimated by the displacement amount estimation unit 35. Specifically, the displacement amount estimation unit 35 sets the chemical solution injection unimplemented points during the chemical solution injection for each of the plurality of chemical solution injection unimplemented points of the ground improvement work by the chemical solution injection method. The displacement amount of the displacement estimation point for estimating the ground surface displacement of the second target region is estimated using the chemical injection data assumed as a certain chemical injection execution point. By assuming that the chemical solution injection non-execution point is regarded as the chemical solution injection implementation point in the middle of the chemical solution injection execution point, the displacement when the chemical solution is injected to the chemical solution injection non-execution point can be estimated. Then, the information processing apparatus 30 includes a determination unit that determines the order and speed (specifications of chemical injection) of chemical liquid injection to a plurality of chemical solution injection non-execution points based on the estimated displacement amount. Specifically, the determination unit instructs the displacement amount estimation unit 35 to estimate the displacement as described above by combining various values of the injection order and the velocity of the chemical solution. In response to this instruction, the displacement amount estimation unit 35 estimates the displacement when the chemical solution is injected into the chemical solution injection non-execution point for each combination of various values of the chemical solution injection order and velocity. The determination unit determines the order and speed of injection of the chemical solution when the displacement is the smallest among the displacements estimated in this way as the order and speed of injection of the chemical solution to be adopted in the actual construction. Ground improvement work is carried out based on the chemical injection specifications determined by such a construction management method. The target to be determined by the determination unit may be either the order or the speed of injection of the drug solution.
また、本発明は、上記の施工管理方法によって決定された順序又は速度で薬液注入未実施点に薬液が注入されて液状化対策が施された地盤改良体としてもよい。 Further, the present invention may be a ground improvement body in which the chemical solution is injected into the points where the chemical solution is not injected in the order or speed determined by the above-mentioned construction management method to take measures against liquefaction.
［変形例２］
実施形態において、変位測定点の測定変位量は人工知能モデルにおける目的変数であったが、一部の変位測定点の測定変位量を人工知能モデルにおける入力変数として用いてもよい。具体的には、人工知能モデル生成部３３は、図４のステップＳ１５において、複数の変位測定点のうちの一部の変位測定点（以下、代表測定地点という）に関し測定変位量データが示す当該変位測定点の測定変位量を目的変数に代えて入力変数として人工知能モデルを生成する。データ取得部３１は、図５のステップＳ２１において、第１対象領域内の地表面変位を測定する変位測定点の位置を示す変位測定位置データと、ある時点における当該変位測定点の変位量の測定値を示す測定変位量データとを取得する。変位量推定部３５は、図５のステップＳ２２において、取得された変位測定位置データの一部（代表測定地点）と、当該一部の変位測定位置データに応じた変位測定点の変位測定位置データに応じた測定変位量データ（つまり、全変位測定点のうちの一部である代表測定地点の測定変位量）とを入力変数として入力する。このように一部の変位測定点の測定変位量を人工知能モデルにおける入力変数として用いることにより、或る変位測定点の測定変位量がその周辺の変位測定点の変位量に与える影響が大きい場合には、変位の推定精度の向上を期待できる。
[Modification 2]
In the embodiment, the measured displacement amount of the displacement measurement point is the objective variable in the artificial intelligence model, but the measured displacement amount of some displacement measurement points may be used as an input variable in the artificial intelligence model. Specifically, in step S15 of FIG. 4, the artificial intelligence model generation unit 33 indicates that the measured displacement amount data indicates a part of the displacement measurement points (hereinafter, referred to as representative measurement points) among the plurality of displacement measurement points. An artificial intelligence model is generated by using the measured displacement amount at the displacement measurement point as an input variable instead of the objective variable. In step S21 of FIG. 5, the data acquisition unit 31 measures the displacement measurement position data indicating the position of the displacement measurement point for measuring the ground surface displacement in the first target region and the displacement amount of the displacement measurement point at a certain time point. Acquire the measured displacement data indicating the value. In step S22 of FIG. 5, the displacement amount estimation unit 35 includes a part of the displacement measurement position data (representative measurement point) acquired and the displacement measurement position data of the displacement measurement point according to the part of the displacement measurement position data. The measured displacement amount data according to the above (that is, the measured displacement amount of the representative measurement point which is a part of all the displacement measurement points) is input as an input variable. When the measured displacement amount of some displacement measurement points is used as an input variable in the artificial intelligence model in this way, the measured displacement amount of a certain displacement measurement point has a large influence on the displacement amount of the displacement measurement points around it. Can be expected to improve the displacement estimation accuracy.
［変形例３］
第１対象領域と第２対象領域は、同一の施工区域内であることが望ましいが、必ずしもそうである必要はなく、それぞれが異なる施工区域であってもよい。いずれの場合であっても、各々の領域の細粒分含有率を用いた機械学習を行ってもよい。つまり、データ取得部３１は、図４のステップＳ１３において、第１対象領域内及び第２対象領域内の細粒分含有率を示す細粒分含有率データを取得する。第１対象領域内及び第２対象領域内の細粒分含有率データは、これらの領域に対するいわゆるボーリング等の地質調査によって得られる。人工知能モデル生成部３３は、図４のステップＳ１５において、取得した細粒分含有率データを入力変数として、人工知能モデルの生成を行う。また、データ取得部３１は、図５のステップＳ２１において、第１対象領域内及び第２対象領域内の細粒分含有率を示す細粒分含有率データを取得する。変位量推定部３５は、図５のステップＳ２２において、人工知能モデルに対し、取得した細粒分含有率データを入力変数として入力する。これにより、各々の領域の細粒分含有率を考慮した、地表面の変位を推定することが可能となる。
[Modification 3]
It is desirable that the first target area and the second target area are in the same construction area, but this is not always the case, and they may be different construction areas. In any case, machine learning may be performed using the fine grain content of each region. That is, in step S13 of FIG. 4, the data acquisition unit 31 acquires the fine grain content rate data indicating the fine grain content in the first target region and the second target region. The fine grain content data in the first target region and the second target region can be obtained by a geological survey such as so-called boring for these regions. The artificial intelligence model generation unit 33 generates an artificial intelligence model using the acquired fine grain content rate data as an input variable in step S15 of FIG. Further, in step S21 of FIG. 5, the data acquisition unit 31 acquires the fine grain content rate data indicating the fine grain content in the first target region and the second target region. In step S22 of FIG. 5, the displacement amount estimation unit 35 inputs the acquired fine grain content rate data as an input variable to the artificial intelligence model. This makes it possible to estimate the displacement of the ground surface in consideration of the fine grain content of each region.
１：システム、１０：注入システム、２０：変位測定システム、３０：情報処理装置、３１：データ取得部、３２：教師データ生成部、３３：人工知能モデル生成部、３４：人工知能モデル格納部、３５：変位量推定部、３００１：プロセッサ、３００２：メモリ、３００３：ストレージ、３００４：通信装置、３００５：入力装置、３００６：出力装置。 1: System, 10: Injection system, 20: Displacement measurement system, 30: Information processing device, 31: Data acquisition unit, 32: Teacher data generation unit, 33: Artificial intelligence model generation unit, 34: Artificial intelligence model storage unit, 35: Displacement amount estimation unit, 3001: Processor, 3002: Memory, 3003: Storage, 3004: Communication device, 3005: Input device, 3006: Output device.
Claims (9)
前記第１データ取得ステップにおいて取得した前記変位測定位置データと前記薬液注入データとを入力変数とし、前記測定変位量データを目的変数として機械学習により人工知能モデルを生成する人工知能モデル生成ステップと、
薬液注入工法による地盤改良工事の第２対象領域内の地表面変位を推定する変位推定点の位置を示す変位推定位置データと、当該地盤改良工事のある時点に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データと、を取得する第２データ取得ステップと、
前記人工知能モデル生成ステップにおいて生成した人工知能モデルに対し、前記第２データ取得ステップにおいて取得した前記変位推定位置データと前記薬液注入データとを入力変数として入力し、前記ある時点における前記変位推定点の変位量の推定値を目的変数として出力させる変位量推定ステップと
を備えることを特徴とする変位量推定方法。 Displacement measurement position data indicating the position of the displacement measurement point that measures the ground surface displacement in the first target area of the ground improvement work by the chemical injection method, and the chemical solution at each of the past multiple time points of the ground improvement work. Chemical injection data indicating the position of the chemical injection execution point during the injection, the injection speed of the chemical solution, the amount of the injected chemical solution, and the position of the chemical solution injection completion point at which the chemical solution injection is completed at that time, The first data acquisition step for acquiring the measured displacement amount data indicating the measured value of the displacement at the displacement measurement point at the time point, and the first data acquisition step.
An artificial intelligence model generation step in which the displacement measurement position data acquired in the first data acquisition step and the chemical injection data are used as input variables and the measured displacement amount data is used as an objective variable to generate an artificial intelligence model by machine learning.
Displacement estimation position data indicating the position of the displacement estimation point that estimates the ground surface displacement in the second target area of the ground improvement work by the chemical injection method, and the time point of the ground improvement work, during the execution of chemical injection at that time Obtain the chemical solution injection data indicating the position of the chemical solution injection execution point, the injection rate of the chemical solution, the amount of the injected chemical solution, and the position of the chemical solution injection completion point at which the chemical solution injection is completed at that time. 2 data acquisition steps and
The displacement estimation position data acquired in the second data acquisition step and the chemical injection data are input as input variables to the artificial intelligence model generated in the artificial intelligence model generation step, and the displacement estimation point at a certain time point is input. A displacement amount estimation method including a displacement amount estimation step that outputs an estimated value of the displacement amount of the above as an objective variable.
前記第２データ取得ステップにおいて、前記第１対象領域内の地表面変位を測定する変位測定点の位置を示す変位測定位置データと、前記ある時点における当該変位測定点の変位量の測定値を示す測定変位量データとを取得し、
前記変位量推定ステップにおいて、前記第２データ取得ステップにおいて取得した前記変位測定位置データの一部と当該一部の前記変位測定位置データに応じた前記測定変位量データの一部とを入力変数として入力する
請求項１に記載の変位量推定方法。 In the artificial intelligence model generation step, artificial intelligence uses the measured displacement amount of the displacement measurement point indicated by the measurement displacement amount data as an input variable instead of the objective variable for some of the displacement measurement points among the plurality of displacement measurement points. Generate a model and
In the second data acquisition step, the displacement measurement position data indicating the position of the displacement measurement point for measuring the ground surface displacement in the first target area and the measured value of the displacement amount of the displacement measurement point at the certain time point are shown. Obtain the measured displacement data and
In the displacement amount estimation step, a part of the displacement measurement position data acquired in the second data acquisition step and a part of the measured displacement amount data corresponding to the part of the displacement measurement position data are used as input variables. The displacement amount estimation method according to claim 1, which is input.
前記第２データ取得ステップにおいて、前記薬液注入完了点の位置は前記薬液注入実施点の位置を基準として定まる所定範囲内に含まれる
請求項１又は２に記載の変位量推定方法。 In the first data acquisition step, the position of the chemical solution injection completion point is included in a predetermined range determined with reference to the position of the chemical solution injection execution point.
The displacement amount estimation method according to claim 1 or 2, wherein in the second data acquisition step, the position of the chemical solution injection completion point is included in a predetermined range determined with reference to the position of the chemical solution injection execution point.
前記人工知能モデル生成ステップにおいて、前記第１データ取得ステップにおいて取得した前記細粒分含有率データを入力変数として、前記人工知能モデルの生成を行い、
前記第２データ取得ステップにおいて、前記第１対象領域内及び前記第２対象領域内の細粒分含有率を示す細粒分含有率データを取得し、
前記変位量推定ステップにおいて、前記人工知能モデルに対し、前記第２データ取得ステップにおいて取得した前記細粒分含有率データを入力変数として入力する
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の変位量推定方法。 In the first data acquisition step, fine-grain content rate data indicating the fine-grain content in the first target region and the second target region is acquired.
In the artificial intelligence model generation step, the artificial intelligence model is generated by using the fine grain content content data acquired in the first data acquisition step as an input variable.
In the second data acquisition step, the fine grain content rate data indicating the fine grain content in the first target region and the second target region is acquired.
The displacement according to any one of claims 1 to 3, wherein in the displacement amount estimation step, the fine particle content rate data acquired in the second data acquisition step is input to the artificial intelligence model as an input variable. Quantity estimation method.
前記推定するステップにおいて推定した変位量に基づき、前記複数の薬液注入未実施点に対する薬液の注入の順序を決定するステップと
を備えることを特徴とする施工管理方法。 According to the displacement amount estimation method according to any one of claims 1 to 4, the chemical solution injection unimplemented points for each of the plurality of chemical solution injection unimplemented points for the ground improvement work by the chemical solution injection method. The step of estimating the displacement amount of the displacement estimation point for estimating the ground surface displacement of the second target region by using the chemical solution injection data assumed as the chemical solution injection execution point in the middle of the chemical solution injection.
A construction management method including a step of determining the order of injection of chemicals to a plurality of points where chemical injection has not been performed, based on the displacement amount estimated in the estimation step.
前記推定するステップにおいて推定した変位量に基づき、前記薬液注入未実施点において薬液注入を実施する場合の薬液の注入の速度を決定するステップと
を備えることを特徴とする施工管理方法。 According to the displacement amount estimation method according to any one of claims 1 to 4, the chemical injection of the ground improvement work by the chemical injection method is regarded as the chemical injection implementation point in the middle of the implementation. Using the assumed chemical injection data, the step of estimating the displacement amount of the displacement estimation point for estimating the ground surface displacement of the second target region, and
A construction management method including a step of determining the speed of injection of a chemical solution when the chemical solution is injected at a point where the chemical solution is not injected, based on the displacement amount estimated in the estimation step.
薬液注入工法による地盤改良工事の第１対象領域内の地表面変位を測定する変位測定点の位置と、当該地盤改良工事の過去の複数時点の各々に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを入力変数とし、当該時点における前記変位測定点の変位量の測定値を示す測定変位量データを目的変数として、機械学習により生成された人工知能モデルに対し、前記変位推定位置データと前記薬液注入データとを入力変数として入力し、前記ある時点における前記変位推定点の変位量の推定値を前記人工知能モデルに目的変数として出力させる変位量推定手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 Displacement estimation position data indicating the position of the displacement estimation point that estimates the ground surface displacement in the second target area of the ground improvement work by the chemical injection method, and the time point of the ground improvement work, during the implementation of chemical injection at that time Data to acquire the chemical solution injection data indicating the position of the chemical solution injection execution point, the injection rate of the chemical solution, the amount of the injected chemical solution, and the position of the chemical solution injection completion point at which the chemical solution injection is completed at that time. Acquisition method and
Regarding the position of the displacement measurement point for measuring the ground surface displacement in the first target area of the ground improvement work by the chemical injection method and each of the past multiple time points of the ground improvement work, the chemical injection is in progress at that time. The position of the chemical injection execution point, the injection speed of the chemical solution, the amount of the injected chemical solution, and the position of the chemical solution injection completion point at which the chemical solution injection is completed are used as input variables, and the displacement amount of the displacement measurement point at that time point. Using the measured displacement amount data indicating the measured value as the objective variable, the displacement estimation position data and the chemical solution injection data are input as input variables to the artificial intelligence model generated by machine learning, and the displacement estimation at a certain time point is performed. An information processing apparatus including a displacement amount estimating means for outputting an estimated value of a point displacement amount to the artificial intelligence model as an objective variable.
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