JP2022137913A - 地盤改良体の攪拌混合状況確認方法 - Google Patents
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Abstract
Description
例えば、高圧噴射撹拌工法による地盤改良は、図示のように、改良材を噴射する噴射孔を有する管ロッド21、及び管ロッド21の地盤中への挿入又は引き抜きを行う施工機械(図示せず)を用いる。地盤改良体の造成は、施工機械で管ロッド21を地盤中に所定の深度まで挿入する。次に、図6Aに示すように、管ロッド21を回転しながら噴射孔22から改良材を地盤中に高速高圧で噴射し、噴射した改良材の噴射エネルギーで地盤を切削するとともに、切削した地盤と改良材を攪拌混合する。この改良材による地盤の切削と、地盤と改良材の攪拌混合を、図6Bに示すように、管ロッド21を上方に引き抜きながら行うことで、地盤中に縦向き円柱状の地盤改良体Tを造成する。
地盤中に造成した地盤改良体Tの確認は、造成した地盤改良体Tにおいて改良材が硬化した後、ボーリングマシンを使用して地上から地盤改良体Tのサンプルを採取するチェックボーリングで行う。
また、造成した地盤改良体が正しくできているかどうかの地盤改良体の攪拌混合状況の確認は、数値化した画像明度とそこより求める指標とを比較するだけであるから、正確にかつ簡単に行うことができ、その結果、手間が掛かることなく安価に設計通りの地盤改良体を造成することができ、工費を削減できる。
本実施形態に係る地盤改良体の攪拌混合状況確認方法は、地盤中に地盤改良体を造成するときの地盤改良体の攪拌混合状況を確認、つまり造成した地盤改良体が設計通りの大きさ(例えば径)になっているか否かを確認する地盤改良体の攪拌混合状況確認方法である。
地盤中に地盤改良体を造成する高圧噴射攪拌工法における地盤改良装置について説明する。
図1は、地盤改良装置の側面図であり、図2は、地盤中に地盤改良体を造成したときの図である。
地盤改良装置は、図1に示すように、地盤中に挿入する攪拌混合装置を備える。この攪拌混合装置は、例えば、上下に向かう管ロッド1である。また、管ロッド1を所定の深度まで挿入又は引き抜く施工機械2を備える。施工機械2は、前部にマスト3を立設し、マスト3に沿って攪拌混合装置である管ロッド1を取り付けるとともに、管ロッド1を地盤中に挿入又は引き抜くための昇降装置4と、管ロッド1を回転させるための回転装置5を備える。管ロッド1は、中空の鋼管で、その内部に改良材が流れる。なお、改良材は、セメントミルクなどの硬化材である。ただし、これに限定されない。管ロッド1は、その下端に改良材を噴射する噴射孔6を有し、噴射孔6から改良材を地盤中に高速高圧で噴射する。
なお、図示していないが、施工機械2の周辺には、施工機械2に取り付けた管ロッド1に改良材や圧縮空気などを供給するための設備を備えている。
次に、地盤改良体の攪拌混合状況確認方法において用いる装置について説明する。
地盤改良体の攪拌混合状況確認方法の装置は、撮影用ロッド7と処理装置8を備える。
図3Aは、撮影用ロッドの下部の正面から見た図、図3Bは、撮影用ロッドの下部の縦断面図である。
撮影用ロッド7は、施工機械(図示せず)で地盤中に挿入又は引き抜き可能な上下に向かうロッドであって、図3A、図3Bに示すように、その先端(下端)に地盤中の様子を撮影するためのカメラ11を搭載する。なお、施工機械は、地盤改良体Tを造成する地盤改良装置の施工機械2を使用する。ただし、この施工機械2とは別の専用の機械を使用してもよい。
図4は、地盤改良体の攪拌混合状況確認方法のフロー図である。
地盤改良体の攪拌混合状況確認方法は、図示のように、管ロッド(攪拌混合装置)1の挿入地点の地盤中の様子をカメラ11で撮影する第一撮影工程(S1)と、管ロッド(攪拌混合装置)1の挿入地点から所定距離離れた地点の地盤中の様子をカメラ11で撮影する第二撮影工程(S2)と、造成する地盤改良体Tの外側の地点の地盤中の様子をカメラ11で撮影する第三撮影工程(S3)と、第一撮影工程(S1)で撮影した地盤中の様子の画像と、第二撮影工程(S2)で撮影した地盤中の様子の画像と、第三撮影工程(S3)で撮影した地盤中の様子の画像より、数値化した画像明度M1,M2,M3をそれぞれ算出する画像処理工程(S4)と、画像処理工程(S4)で算出した管ロッド1の挿入地点から所定距離離れた地点の数値化した画像明度M2を、画像処理工程(S4)で算出した管ロッドの挿入地点の数値化した画像明度M1及び造成する地盤改良体の外側の地点の数値化した画像明度M3より求める指標と比較し、地盤改良体Tの攪拌混合状況を確認する確認工程(S5)とを有する。
第一撮影工程(S1)は、地盤改良体Tの造成時、地盤中に噴射した改良材が硬化する前に、撮影用ロッド7を、図2で示す管ロッド1の挿入地点P1に挿入して、カメラ11で地盤中の様子を撮影する。この管ロッド1の挿入地点P1とは、管ロッド1を挿入した地点と同じ位置だけでなく、その周辺も含む。なお、ここでは高圧噴射攪拌工法による地盤改良の例で説明しているが、地盤中に改良材を吐出して機械攪拌にて攪拌混合し、地盤中に地盤改良体を造成する深層混合処理工法による地盤改良の場合は、地盤改良体Tの造成時、地盤中に吐出した改良材が硬化する前に、カメラ11で地盤中の様子を撮影するようになる。
第二撮影工程(S2)は、地盤改良体Tの造成時、地盤中に噴射した改良材が硬化する前に、撮影用ロッド7を、図2で示す管ロッド1の挿入地点P1から所定距離L離れた地点P2に挿入して、カメラ11で地盤中の様子を撮影する。この管ロッド1の挿入地点P1から所定距離L離れた地点P2とは、地盤中に造成する地盤改良体Tの設計上の端部の位置、つまり噴射した改良材が到達して地盤と攪拌混合する管ロッド1から一番離れた地点である。なお、ここでは高圧噴射攪拌工法による地盤改良の例で説明しているが、第一撮影工程(S1)と同様、深層混合処理工法による地盤改良の場合は、地盤改良体Tの造成時、地盤中に吐出した改良材が硬化する前に、カメラ11で地盤中の様子を撮影するようになる。
第三撮影工程(S3)は、撮影用ロッド7を、図2で示す造成する地盤改良体Tの外側の地点P3に挿入して、カメラ11で地盤中の様子を撮影する。この造成する地盤改良体Tの外側の地点P3とは、地盤中に造成する地盤改良体Tの設計上の端部より外側の位置、つまり噴射した改良材が到達しない地盤改良体Tを造成しない地点である。よって、地盤中に地盤改良体Tを造成する前に行ってもよい。
画像処理工程(S4)は、第一撮影工程(S1)と第二撮影工程(S2)と第三撮影工程(S3)で撮影したそれぞれの地点P1,P2,P3の地盤中の様子の画像より、数値化した画像明度M1,M2,M3をそれぞれ算出する工程である。
この画像処理工程(S4)は、撮影した画像の端の部分を取り除く画像のトリミング工程(S4-1)と、撮影した画像をグレースケールの画像に変換する画像のグレースケール化工程(S4-2)と、変換されたグレースケールの画像より数値化した画像明度M1,M2,M3を算出する明度数値化工程(S4-3)とを有する。これらの工程は、処理装置8において所定の画像処理プログラムを用いて行われる作業である。
行方向と列方向とは、画面において横に向かうのが行方向であり、画面において縦に向かうのが列方向である。つまり、縦200ピクセル×横300ピクセルの画像の場合、行の数は200であり、一つの行には、横に向かって300のピクセルが並ぶ(ピクセル数300)。また、列の数は300であり、一つの列には縦に向かって200のピクセルが並ぶ(ピクセル数200)。
明度差分和とは、行方向又は列方向において隣り合うピクセルの明度の差の絶対値を求め、すべての明度の差の絶対値を合計したものである。
一つの行のピクセル数は300であるから、隣り合うピクセルの明度の差の絶対値の数は299である。よって、この299の隣り合うピクセルの明度の差の絶対値を合計することで、一つの行の明度差分和を求める。
ただし、列方向の各ピクセルの明度で明度差分和を求める場合、行方向の各ピクセルの明度で明度差分和を求める場合と比べて、各列で求めた明度差分和において大きなバラツキが出ることがある。すなわち、明度差分和を求めるための画像は、撮影用ロッド7を挿入しながらあるいは引き抜きながら、つまりカメラ11を縦(上下)に移動しながら撮影するため、撮影した画像では縦方向においてブレが発生し、このブレにより、各列(縦に向かう)で求める明度差分和において大きなバラツキがでる。一方、撮影した画像では横方向においてブレが発生しないので、各行(横に向かう)で求めた明度差分和において大きなバラツキがでることはない。よって、明度差分和を求める場合、行方向の各ピクセルの明度で明度差分和を求めるのが好ましい。
確認工程(S5)は、画像処理工程(S4)で算出した管ロッド1の挿入地点から所定距離L離れた地点P2の数値化した画像明度M2に基づいて地盤改良体Tの攪拌混合状況を確認、つまり地盤中に造成した地盤改良体Tが正しくできているかどうか(設計通りの径になっているかどうか)を確認する工程である。この工程も、処理装置8において所定のプログラムを用いて行われる作業である。
すなわち、管ロッド1の挿入地点P1から所定距離L離れた地点P2の数値化した画像明度M2が、管ロッド1の挿入地点P1の数値化した画像明度M1と同じかそれに近い値(指標を達成している)であれば、管ロッド1より噴射した改良材が、管ロッド1の挿入地点P1から所定距離L離れた地点P2まで到達し、改良材が正しく攪拌混合され、地盤中に地盤改良体Tが正しくできていると判断することができる。
管ロッド1の挿入地点P1から所定距離L離れた地点P2の数値化した画像明度M2、管ロッド1の挿入地点P1の数値化した画像明度M1、造成する地盤改良体Tの外側の地点P3の数値化した画像明度M3とすると、関係式は、
K=(M1-M2)/(M3-M2)
である。
次に、実際に地盤中に直径3mの地盤改良体Tを造成し、それぞれの地点(管ロッド1の挿入地点P1、管ロッド1の挿入地点から所定距離L離れた地点P2、造成する地盤改良体Tの外側の地点P3)の地盤中の画像より、明度差分和の手法を用いて数値化した画像明度M1,M2,M3をそれぞれ算出し(画像処理工程)、それぞれの地点での数値化した画像明度M1,M2,M3が、どのような値になっているのかの実験を行った。これについて説明する。
なお、直径3mの地盤改良体Tを造成することから、管ロッド1の挿入地点から所定距離L離れた地点P2は、管ロッド1の挿入地点から1.5m(所定距離L)離れた地点である。
また、実験では、それぞれの地点において、深度が1.5m、1.75m、2.0m、2.25m、2.5m、3mのときに地盤中の様子を撮影した。
この図5では、縦軸が深度を表し、横軸が数値化した画像明度M1,M2,M3を表している。
図示のように、管ロッド1の挿入地点P1から所定距離L離れた地点P2の数値化した画像明度M2は、各深度(1.5m、1.75m、2.0m、2.25m、2.5m、3m)において、管ロッド1の挿入地点P1の数値化した画像明度M1に近い値を示し、造成する地盤改良体Tの外側の地点P3の数値化した画像明度M3と大きく異なる値を示した。この結果から、地盤中に直径3mの地盤改良体Tが造成されていることが確認できる。
このことから、それぞれの地点の地盤中の画像より、明度差分和の手法を用いて数値化した画像明度M1,M2,M3をそれぞれ算出し、この算出した管ロッド1の挿入地点P1から所定距離L離れた地点P2の数値化した画像明度M2を、算出した管ロッド1の挿入地点P1の数値化した画像明度M1及び造成する地盤改良体Tの外側の地点P3の数値化した画像明度M3より求める指標と比較することで、地盤改良体Tの攪拌混合状況を確認できることがわかった。
すなわち、同じ作業現場において、複数の地盤改良体Tを造成するとき、どれか一つの地盤改良体Tを造成したときに撮影した地盤の様子(過去に撮影した地盤の様子)を用いて、これらを第一撮影工程(S1)又は第三撮影工程(S3)で撮影する地盤の様子にする。
なお、過去に撮影した地盤の様子は、同じ作業現場に限らず、地盤の状態が同じような場所で撮影したものを用いてもよい。また、過去に撮影した地盤の様子は、一つではなく、複数で撮影したものを集積し、これを分析したものを用いてもよい。
これにより、第一撮影工程(S1)又は第三撮影工程(S3)での地盤の様子の撮影を簡略化することができ、作業工数を削減することができる。
例えば、地盤改良の現場が粘性土地盤のような場合、噴射した改良材と地盤において、その明度の差が小さく、識別が難しいことがある。そこで、着色剤を使用して明度の差を大きくして、識別しやすくする。着色剤は、例えば、アルカリ検出指示薬のフェノールフタレインである。ただし、これに限定されない。
着色剤の使用は、地盤中に着色剤を吐出し、着色剤により地盤中に噴射した改良材が反応して色の変化が起こることで、改良材と地盤との明度の差が大きくなる。これにより、各地点で算出する数値化した画像明度M1,M2,M3の差も大きくなり、その差がはっきりする。よって、地盤中に造成した地盤改良体Tが正しくできているかどうかの地盤改良体Tの攪拌混合状況を確実に確認することができる。
機械学習とは、人工知能(AI:Artificial Intelligence)の技術の一つで、明示的にプログラムで指示せずにコンピュータに学習させて判断する技術である。
すなわち、管ロッド1の挿入地点から所定距離L離れた地点P2の数値化した画像明度M2と、算出した管ロッド1の挿入地点P1の数値化した画像明度M1と、算出した造成する地盤改良体Tの外側の地点P3の数値化した画像明度M3の各データより、前記関係式で攪拌混合値Kを求める。この関係式で求めた攪拌混合値Kと予め設定した閾値KTとを対比するが、このとき、数値化した画像明度M1と数値化した画像明度M2と数値化した画像明度M3の過去のデータより学習した学習データに基づいて、機械学習によって閾値KTを算出する。算出したものが閾値KTとして設定される。つまり、関係式で求めた攪拌混合値Kと予め設定した(機械学習によって算出した)閾値KTとを対比して、改良材が正しく攪拌混合しているかどうか、すなわち造成した地盤改良体Tが正しくできているかどうか(出来形判断値Kが閾値KT以下であるか、また閾値KTよりも大きいか)の判断を機械学習によって行う。
Claims (8)
- 地盤中に改良材を高圧噴射して攪拌混合する又は地盤中に改良材を吐出して機械攪拌にて攪拌混合する固化系地盤改良工法で、地盤中に地盤改良体を造成するときの地盤改良体の攪拌混合状況を確認する地盤改良体の攪拌混合状況確認方法であって、
地盤中に噴射又は吐出した改良材が硬化する前に、攪拌混合装置の挿入地点の地盤中の様子をカメラで撮影する第一撮影工程と、
地盤中に噴射又は吐出した改良材が硬化する前に、攪拌混合装置の挿入地点から所定距離離れた地点の地盤中の様子をカメラで撮影する第二撮影工程と、
造成する地盤改良体の外側の地点の地盤中の様子をカメラで撮影する第三撮影工程と、
第一撮影工程で撮影した地盤中の様子の画像と、第二撮影工程で撮影した地盤中の様子の画像と、第三撮影工程で撮影した地盤中の様子の画像より、所定の画像処理プログラムを用いて数値化した画像明度をそれぞれ算出する画像処理工程と、
画像処理工程で算出した攪拌混合装置の挿入地点から所定距離離れた地点の数値化した画像明度を、画像処理工程で算出した攪拌混合装置の挿入地点の数値化した画像明度及び造成する地盤改良体の外側の地点の数値化した画像明度より求める指標と比較し、地盤改良体の攪拌混合状況を確認する確認工程と、
を有することを特徴とする地盤改良体の攪拌混合状況確認方法。 - 請求項1に記載された地盤改良体の攪拌混合状況確認方法において、
画像処理工程では、撮影した画像をグレースケールの画像に変換する画像のグレースケール化工程と、変換したグレースケールの画像より数値化した画像明度を算出する明度数値化工程と、を有することを特徴とする地盤改良体の攪拌混合状況確認方法。 - 請求項2に記載された地盤改良体の攪拌混合状況確認方法において、
画像処理工程の明度数値化工程での数値化した画像明度の算出は、明度差分和の手法を用いて行うことを特徴とする地盤改良体の攪拌混合状況確認方法。 - 請求項1ないし3のいずれかに記載された地盤改良体の攪拌混合状況確認方法において、
第一撮影工程で撮影する地盤中の様子は、過去に撮影した地盤の様子を用いるとともに、画像処理工程では、過去に撮影した地盤の様子の既知の画像より、数値化した画像明度を算出することを特徴とする地盤改良体の攪拌混合状況確認方法。 - 請求項1ないし4のいずれかに記載された地盤改良体の攪拌混合状況確認方法において、
第三撮影工程で撮影する地盤中の様子は、過去に撮影した地盤の様子を用いるとともに、画像処理工程では、過去に撮影した地盤の様子の既知の画像より、数値化した画像明度を算出することを特徴とする地盤改良体の攪拌混合状況確認方法。 - 請求項1ないし5のいずれかに記載された地盤改良体の攪拌混合状況確認方法において、
確認工程における地盤改良体の攪拌混合状況の判断は、以下の関係式より求める攪拌混合値Kに基づいて行い、
K=(M1-M2)/(M3-M2)
攪拌混合装置の挿入地点の数値化した画像明度をM1、攪拌混合装置の挿入地点から所定距離離れた地点の数値化した画像明度をM2、造成する地盤改良体の外側の地点の数値化した画像明度をM3とする、
ことを特徴とする地盤改良体の攪拌混合状況確認方法。 - 請求項6に記載された地盤改良体の攪拌混合状況確認方法において、
確認工程における地盤改良体の攪拌混合状況の判断は、攪拌混合値Kと予め設定した閾値とを対比して行うことを特徴とする地盤改良体の攪拌混合状況確認方法。 - 請求項7に記載された地盤改良体の攪拌混合状況確認方法において、
閾値は、画像処理工程で算出した攪拌混合装置の挿入地点から所定距離離れた地点の数値化した画像明度と、画像処理工程で算出した攪拌混合装置の挿入地点の数値化した画像明度と、画像処理工程で算出した造成する地盤改良体の外側の地点の数値化した画像明度とを含む学習データを用いた機械学習によって決定することを特徴とする地盤改良体の攪拌混合状況確認方法。
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