JP2023093812A - Operation method of shield machine and shield machine - Google Patents

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Manabu Miyashita
潤弥 佐藤
Junya Sato
伸一 東
Shinichi Azuma
隼也 加藤
Junya Kato
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Abstract

To provide an operation method of a shield machine which enables excavation work by automatic operation as much as possible even when an N value along an excavation track cannot be continuously grasped.SOLUTION: The present invention comprises an N-value estimation step of estimating N-values along an excavation track based on intermittent N-value measurements and/or geological information, and a control value derivation step for deriving a recommended value for a predetermined operation factor of the shield machine required for automatic operation in an excavation range where the N value estimated in the N value estimation step is less than a predetermined threshold based on the soil pressure in front of the excavation direction. The control value derivation step predicts the soil pressure ahead in the excavation direction and derives a recommended value for the operation factor of the shield machine based on the predicted soil pressure value.SELECTED DRAWING: Figure 5

Description

本発明は、シールドマシンの運転方法およびシールドマシンに関する。 The present invention relates to a method of operating a shield machine and a shield machine.

シールド工法によりトンネルなどを築造する際、シールド掘削機が掘削する現場の施工環境(土質、水圧などの地山の状態)は、現場の位置により刻々変化する。そのため、施工環境の変化に対応させて、シールド掘削機の掘削における進行速度及び進行方向などの操作を、オペレータが行なう必要がある。 When constructing a tunnel or the like using the shield construction method, the construction environment (ground conditions such as soil quality and water pressure) at the site where the shield excavator excavates changes moment by moment depending on the location of the site. Therefore, it is necessary for the operator to operate the speed and direction of excavation by the shield excavator in response to changes in the construction environment.

しかし、シールド掘削機を操作するオペレータの熟練度によって、掘削されるトンネルの設計に対する精度や安全性がばらつくという課題がある。 However, there is a problem that the accuracy and safety of the design of the tunnel to be excavated varies depending on the skill level of the operator who operates the shield excavator.

特許文献1には、熟練したオペレータのシールド掘削機の操作を、対応する施工環境の監視データとの関係に基づいてモデル化することにより、操作支援や操作の均一化を図ることを可能とするシールド掘削機操作分析システムが提案されている。 In Patent Document 1, by modeling the operation of a shield excavator by a skilled operator based on the relationship with monitoring data of the corresponding construction environment, it is possible to achieve operational support and uniformity of operation. A shield excavator operation analysis system has been proposed.

当該シールド掘削機操作分析システムは、シールド掘削機に対する操作に関し、シールド掘削機の掘削状況を監視する監視項目データの各々と当該監視項目データそれぞれに対応した熟練したオペレータの操作の操作値との対応関係を分析するシールド掘削機操作分析システムであって、前記操作値の変化を検出する操作データ変化検出部と、前記操作値の変化が発生したタイミングである操作値変化タイミングにおいて前記監視項目データを抽出する監視項目データ検出部と、前記操作値の変化量と、当該操作値の前記操作値変化タイミングで抽出した前記監視項目データの各々の変化量との相関を求めることにより、前記監視項目データ検出部の各々から、前記操作値と関連性のある監視項目データを抽出するデータ関連性分析部とを備えている。 The shield excavator operation analysis system relates to the operation of the shield excavator, and corresponds each of the monitoring item data for monitoring the excavation status of the shield excavator and the operation value of the skilled operator's operation corresponding to each of the monitoring item data. A shield excavator operation analysis system for analyzing a relationship, comprising: an operation data change detection unit for detecting a change in the operation value; A monitoring item data detection unit to be extracted, and obtaining a correlation between a change amount of the operation value and a change amount of each of the monitoring item data extracted at the operation value change timing of the operation value, thereby obtaining the monitoring item data. A data relevance analysis unit for extracting monitoring item data related to the operation value from each of the detection units.

監視項目データとして、カッタートルク、カッター速度、推進圧力、推進速度、推進速度指示書逸脱値、制御土圧、切羽土圧平均値指示書範囲外ダミー、アジテータトルク、スクリュー速度、1次スクリュー圧力、2次スクリュー圧力、NO.1コピーストローク、NO.1コピーストローク指示値差、NO.1コピー位置、NO.1コピー位置指示書逸脱値、ピッチング、ピッチング指示値差、ローリング、ローリング指示値差、上下中折れ角度、上下中折れ角度指示値差、左右中折れ角度、左右中折れ角度指示値差、S/M前胴方位、S/M前胴方位指示値差、S/M後胴方位、S/M後胴方位指示値差、計画路線水平偏差(管理点)、計画路線垂直偏差(管理点)、方位(管理点)、方位指示値差(管理点)、計画路線方位(管理点)、ピッチ(管理点)、計画路線ピッチ(管理点)など、非常に多くのデータが監視対象となり、これらの監視項目データを説明変数とし、操作データを被説明変数としたモデルが作成される。 Cutter torque, cutter speed, propulsion pressure, propulsion speed, propulsion speed instruction deviation value, controlled earth pressure, face earth pressure average value outside the instruction range dummy, agitator torque, screw speed, primary screw pressure, Secondary screw pressure, NO. 1 copy stroke, NO. 1 copy stroke indicated value difference, NO. 1 copy position, NO. 1 copy position instruction sheet deviation value, pitching, pitching instruction value difference, rolling, rolling instruction value difference, top/bottom center-bending angle, top/bottom center-bending angle difference, left/right center-bending angle, left/right center-bending angle difference, S/ M forward heading, S/M forward heading difference, S/M rear heading, S/M rear heading difference, planned route horizontal deviation (control point), planned route vertical deviation (control point), Direction (control point), direction indication value difference (control point), planned route direction (control point), pitch (control point), planned route pitch (control point), etc., are subject to monitoring. A model is created with monitoring item data as explanatory variables and operation data as explained variables.

つまり、入力される説明変数と出力される被説明変数との間のモデルを機械学習により作成し、このモデルを用いることにより、説明変数の組合せに対応して、関連性の高い被説明変数が得られるようにする。このモデルを用いることにより、説明変数である監視項目データの変化に対応して、被説明変数である操作データのいずれを操作する必要があるかが明確に得られるというものである。 In other words, by creating a model between the input explanatory variables and the output dependent variables using machine learning, and using this model, highly related dependent variables can be identified according to the combination of explanatory variables. make it available. By using this model, it is possible to clearly obtain which of the operation data, which is the explained variable, needs to be manipulated in response to changes in the monitoring item data, which is the explanatory variable.

また、特許文献2には、ボーリング用の掘削機に対する掘削の自動制御の実現化を図ることを目的とする制御装置が提案されている。
当該制御装置は、掘削機から出力される1以上の出力パラメータの各値を取得する出力パラメータ取得手段と、前記1以上の出力パラメータの各値のうち少なくとも1以上の値に基づいて、掘削対象の地層又は硬さを予測判断する判断手段と、前記地層の層種毎に予め用意される自動掘削の第1制御モードと前記地層の深度毎に予め用意される自動掘削の第2制御モードとを有し、前記判断手段により予測判断された前記地層又は硬さに応じて前記第1制御モード又は第2制御モードに切替えて前記掘削機に対する掘削の制御を実行する制御手段と、を備えている。
Further, Patent Document 2 proposes a control device for realizing automatic excavation control for a boring excavator.
The control device includes: output parameter acquiring means for acquiring each value of one or more output parameters output from the excavator; a determination means for predicting and determining the stratum or hardness of the stratum; a first control mode for automatic excavation prepared in advance for each stratum type of the stratum; and a second control mode for automatic excavation prepared in advance for each depth of the stratum. and a control means for executing excavation control of the excavator by switching to the first control mode or the second control mode according to the stratum or hardness predicted and judged by the judgment means. there is

特開2018-021402号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2018-021402 特開2019-206906号公報JP 2019-206906 A

しかし、実際にシールドマシンを用いて掘削する場合には、掘削土壌の締まり具合や強度の基準となるN値(標準貫入試験値)の影響を受けるため、機械学習により得られる操作値に従っても、適切に掘削することが保証されるものではなかった。特に、N値の大きな硬い土壌では好ましい結果が得られないということが、本願発明者らの試験研究に結果、明らかになっている。 However, when actually excavating using a shield machine, it is affected by the N value (standard penetration test value), which is the standard for the compactness and strength of the excavated soil. Proper excavation was not guaranteed. In particular, the inventors of the present invention have found that favorable results cannot be obtained in hard soil with a large N value.

一方、地上構造物などの影響でボーリング調査が困難な区域もあるため、掘削進路に沿って変動するN値を連続的に把握するのは極めて困難である。 On the other hand, since there are areas where boring surveys are difficult due to the influence of ground structures, etc., it is extremely difficult to continuously grasp the N value that fluctuates along the excavation course.

本発明の目的は、上述した状況に鑑み、掘削進路に沿ったN値を連続的に把握できない場合でも、可能な限り自動運転による掘削作業を可能にするシールドマシンの運転方法およびシールドマシンを提供する点にある。 SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a method of operating a shield machine and a shield machine that enable automatic excavation work as much as possible even when the N value along the excavation course cannot be continuously grasped in view of the above-described situation. It is in the point to do.

上述の目的を達成するため、本発明によるシールドマシンの運転方法の第一の特徴構成は、断続的なN値の実測値および/または地質情報に基づいて、掘削進路に亘るN値を推定するN値推定ステップと、前記N値推定ステップで推定したN値が所定の閾値未満である掘削範囲において、掘削方向前方における土圧が予め設定された管理値の範囲に維持されるように、自動運転に必要なシールドマシンの所定の運転操作因子の推奨値を導出する制御値導出ステップと、を含む点にある。 To achieve the above objects, a first feature of the method of operating a shield machine according to the present invention is to estimate the N-value along the excavation track based on intermittent N-value measurements and/or geological information. an N-value estimation step, and in an excavation range in which the N-value estimated in the N-value estimation step is less than a predetermined threshold value, an automatic and a control value derivation step of deriving recommended values of predetermined operating parameters of the shield machine necessary for operation.

掘削進路に亘る連続的なN値が実測できない場合であっても、掘削進路に亘り断続的にN値が把握できれば、それらの値に基づいてN値を推定するN値推定ステップを実行することで、掘削進路に亘る連続的なN値を獲得することができる。そして、制御値導出ステップでは、N値の推定値に基づいて、N値が所定の閾値未満であり軟質な土壌であると推定される範囲で、掘削方向前方における土圧が予め設定された管理値の範囲に維持されるように、運転操作因子の推奨値を導出することにより、適切な自動運転が可能になる。 To execute an N-value estimating step of estimating the N-value based on intermittent N-values obtained over the excavation course even when the continuous N-values cannot be actually measured over the excavation course. , a continuous N-value can be obtained over the excavation track. Then, in the control value derivation step, based on the estimated value of the N value, the soil pressure in the excavation direction forward is controlled in advance within a range in which the N value is less than a predetermined threshold and the soil is estimated to be soft. Appropriate automated driving is enabled by deriving recommended values for driving control factors so that they are maintained within the range of values.

同第二の特徴構成は、上述した第一の特徴構成に加えて、前記N値推定ステップで推定したN値が前記閾値未満である掘削範囲においては、前記制御値導出ステップで導出した前記運転操作因子の推奨値による自動運転を実行し、前記N値が前記閾値を超える掘削範囲においては、操作員による手動運転を実行する点にある。 In addition to the above-described first characteristic configuration, the second characteristic configuration is that, in an excavation range in which the N value estimated in the N value estimation step is less than the threshold value, the operation The point is that automatic operation is performed according to the recommended value of the operation factor, and manual operation is performed by the operator in the excavation range in which the N value exceeds the threshold.

N値推定ステップでN値が所定の閾値未満であり、軟質な土壌であると推定される掘削範囲において、制御値導出ステップで導出した運転操作因子の推奨値による自動運転を実行すれば、適切かつ円滑に掘削作業が進み、N値が閾値を超え、硬質な土壌であると推定される掘削範囲で、操作員による手動運転を実行することにより、適切な掘削作業が進行する。 In the excavation range in which the N value is less than a predetermined threshold value in the N value estimation step and is estimated to be soft soil, it is appropriate to perform automatic operation using the recommended value of the driving factor derived in the control value derivation step. In addition, the excavation work proceeds smoothly, the N value exceeds the threshold value, and the excavation range is estimated to be hard soil.

同第三の特徴構成は、上述した第一または第二の特徴構成に加えて、前記N値推定ステップは、前記断続的なN値の実測値および/または地質情報を前記掘削進路に亘って補間した値を、前記掘削進路に亘るN値として推定する点にある。 In addition to the above-described first or second characteristic configuration, the third characteristic configuration is that the N-value estimation step obtains the intermittent N-value actually measured values and/or geological information along the excavation course. The point is that the interpolated value is estimated as the N value over the excavation course.

掘削進路に亘るN値として、断続的なN値の実測値および/または地質情報を掘削進路に亘って補間した値を採用することが好ましい。補間アルゴリズムとして、例えば、線形補間、ラグランジュ補間、スプライン補間などを用いることができる。 As the N-value over the excavation track, it is preferable to adopt intermittent measured N-values and/or interpolated values obtained by interpolating geological information over the excavation track. As an interpolation algorithm, for example, linear interpolation, Lagrange interpolation, spline interpolation, etc. can be used.

同第四の特徴構成は、上述した第一から第三の何れかの特徴構成に加えて、前記制御値導出ステップは、掘削方向前方の土圧を予測して、予測した土圧値に基づいてシールドマシンの前記運転操作因子の推奨値を導出するものである点にある。 The fourth characteristic configuration is, in addition to any one of the first to third characteristic configurations described above, the control value derivation step predicting the earth pressure ahead in the excavation direction, and based on the predicted earth pressure value is to derive the recommended value of the operation factor of the shield machine.

掘削方向前方の土圧を予測することで、予測した土圧値に対応した適切なシールドマシンの運転操作因子の推奨値を導出することで、良好な自動運転が可能になる。 By predicting the soil pressure ahead of the excavation direction and deriving the recommended value of the appropriate shield machine operation factor corresponding to the predicted soil pressure value, good automatic operation becomes possible.

同第五の特徴構成は、上述した第四の特徴構成に加えて、少なくとも土圧および所定の運転操作因子の実績値をデータセットとして機械学習を行うことで構築された学習済みモデルにより、掘削方向前方の土圧を予測する点にある。 The fifth feature configuration is, in addition to the above-described fourth feature configuration, excavation using a learned model constructed by performing machine learning using a data set of actual values of at least soil pressure and predetermined operation factors. The point is to predict the earth pressure in the forward direction.

掘削方向前方の土圧を予測するために、少なくとも土圧および所定の運転操作因子の実績値をデータセットとして機械学習を行うことにより構築された学習済みモデルを用いることで、適切な運転操作因子が求まる。 In order to predict the soil pressure ahead of the excavation direction, a trained model constructed by performing machine learning using at least the actual values of soil pressure and predetermined driving factors as a data set is used to predict the appropriate driving factors. is sought.

本発明によるシールドマシンの特徴構成は、外筒の前面に掘削刃を設けた回転体を備え、前記回転体をモータで駆動するとともに、前記外筒の後端を押圧機構で押圧しながら掘削するシールドマシンであって、上述した第一から第五の何れかの特徴構成を備えたシールドマシンの運転方法を実行することにより、前記回転体および前記押圧機構を制御する制御装置を備えている点にある。 A shield machine according to the present invention is characterized in that it comprises a rotating body with an excavating blade provided on the front surface of an outer cylinder, the rotating body is driven by a motor, and excavation is performed while the rear end of the outer cylinder is pressed by a pressing mechanism. A shield machine comprising a control device for controlling the rotating body and the pressing mechanism by executing the shield machine operation method having any one of the first to fifth characteristic configurations described above. It is in.

以上説明した通り、本発明によれば、掘削進路に沿ったN値を連続的に把握できない場合でも、可能な限り自動運転による掘削作業を可能にするシールドマシンの運転方法およびシールドマシンを提供することができるようになった。 As described above, according to the present invention, there is provided a method of operating a shield machine and a shield machine that enable excavation work to be automatically operated as much as possible even when the N value along the excavation course cannot be continuously grasped. It became possible.

シールドマシンの内部構造の説明図Illustration of the internal structure of the shield machine (a)はN値推定ステップの説明図、(b)は推定されたN値に基づき、自動運転と手動運転を切り分ける閾値の説明図(a) is an explanatory diagram of the N-value estimation step, and (b) is an explanatory diagram of the threshold for separating automatic operation and manual operation based on the estimated N-value. 機械学習装置の説明図Explanatory diagram of the machine learning device 実測値に基づき機械学習装置で予測された予測値の特性説明図Characteristic diagram of predicted values predicted by a machine learning device based on actual measurements シールドマシンの運転方法を示すフローチャートFlowchart showing how to operate a shield machine

以下に、本発明によるシールドマシンの運転方法およびシールドマシンを説明する。 The method of operating the shielding machine and the shielding machine according to the invention are described below.

「シールド工法」とは、シールドマシンを後方に設置されたシールドジャッキで押し込んで地盤を掘削し、トンネルを築造する工法をいい、シールドマシンが進むと後方にセグメントと称するリング状の支保材を組み立て、当該セグメントでシールドジャッキの反力を受けて、さらにシールドマシンを推進させる工法をいう。 "Shield construction method" refers to a construction method in which a shield machine is pushed in with a shield jack installed at the rear to excavate the ground and construct a tunnel. , This is a construction method in which the segment receives the reaction force of the shield jack and further propels the shield machine.

図1に示すように、シールドマシン1は、本体胴部2の前部に、カッター駆動モータ4により回転駆動されるカッターヘッド3が設けられている。本体胴部2の後部にはシールドジャッキ5が配され、回転駆動されるカッターヘッド3が、セグメント13で反力を受けるシールドジャッキ5により押圧されることにより地中を掘削する。 As shown in FIG. 1, the shield machine 1 is provided with a cutter head 3 that is rotationally driven by a cutter drive motor 4 on the front part of the main body section 2 . A shield jack 5 is arranged at the rear part of the main body 2, and the rotationally driven cutter head 3 is pressed by the shield jack 5 receiving a reaction force from the segment 13, thereby excavating the ground.

カッターヘッド3により掘削された土砂はカッターヘッド3に形成された土砂取込み口からカッターチャンバ6内に取込まれる。カッターチャンバ6は、隔壁7により本体胴部1と区画された密閉構造となっており、掘削添加剤注入口8から注入された掘削添加剤により流動化した土砂をカッターチャンバ6に充満させてカッターCの土圧に対抗する圧力が保持される。カッターヘッド3とカッターチャンバ6により掘削部が構成される。 The earth and sand excavated by the cutter head 3 are taken into the cutter chamber 6 through the earth and sand intake port formed in the cutter head 3 . The cutter chamber 6 has a sealed structure separated from the main body 1 by a partition wall 7, and the cutter chamber 6 is filled with earth and sand fluidized by the excavation additive injected from the excavation additive injection port 8, and the cutter is produced. A pressure is held which opposes the earth pressure of C. The cutter head 3 and the cutter chamber 6 constitute an excavating section.

カッターチャンバ6内に取込まれた土砂は、カッターチャンバ6内で掘削添加剤と均一に混合されて塑性流動体化され、先端がチャンバ6内に突出した排土用のスクリューコンベア9を介して搬送され、スクリューコンベア9の後端に備えた排土バルブを介して排出される。符号11はスクリューコンベア駆動モータである。 The earth and sand taken into the cutter chamber 6 are uniformly mixed with the excavation additive in the cutter chamber 6 to be plastically fluidized, and the earth and sand are conveyed through the earth-discharging screw conveyor 9 whose tip protrudes into the chamber 6. It is conveyed and discharged through a discharge valve provided at the rear end of the screw conveyor 9 . Reference numeral 11 is a screw conveyor drive motor.

さらに、シールドマシン1には、方向修正や曲線施工を行うための中折れジャッキ12、ローリングを防止するスタビライザ、ジャッキ類の油圧源となる油圧ユニット、電動モータの給電源となる電源ユニット、制御装置を備えている。 In addition, the shield machine 1 includes a folding jack 12 for direction correction and curved construction, a stabilizer for preventing rolling, a hydraulic unit as a hydraulic source for the jacks, a power supply unit as a power supply for the electric motor, and a control device. It has

制御装置には、シールドマシンの状態を伝える各種センサの値が入力され、上述したカッター駆動モータ4、スクリューコンベア駆動モータ11、排土バルブ10、各種ジャッキ5,13,14などを制御することにより、所定の計画線に沿ってシールドマシン1が推進される。各種センサとして、土圧計、傾斜計、油圧系統に備えた圧力計、各種ジャッキのストロークを検出するストローク計、モータの回転数を検知するエンコーダ、モータの電流を検出する電流計などが含まれる。 Values of various sensors that convey the state of the shield machine are input to the control device, and by controlling the above-described cutter drive motor 4, screw conveyor drive motor 11, soil discharge valve 10, various jacks 5, 13, 14, etc. , the shield machine 1 is propelled along a predetermined planning line. Various sensors include a soil pressure gauge, an inclinometer, a pressure gauge provided in the hydraulic system, a stroke gauge for detecting the stroke of various jacks, an encoder for detecting the number of rotations of the motor, an ammeter for detecting the current of the motor, and the like.

以下、制御装置により実行されるシールドマシンの運転方法について詳述する。シールドマシン1の運転方法は、断続的なN値の実測値および/または地質情報に基づいて、掘削進路に亘るN値を推定するN値推定ステップと、N値推定ステップで推定したN値が所定の閾値未満である掘削範囲において、掘削方向前方における土圧が予め設定された管理値の範囲に維持されるように、自動運転に必要なシールドマシンの所定の運転操作因子の推奨値を導出する制御値導出ステップと、を含む。 The method of operating the shield machine executed by the control device will be described in detail below. The operation method of the shield machine 1 includes an N-value estimation step of estimating the N-value along the excavation course based on intermittent N-value measurements and/or geological information, and the N-value estimated in the N-value estimation step In the excavation range that is less than the predetermined threshold, the recommended value of the predetermined operation factor of the shield machine necessary for automatic operation is derived so that the soil pressure in the front of the excavation direction is maintained within the preset control value range. and a control value derivation step.

主な運転操作因子として、シールドジャッキ5による推力、カッター駆動モータ4のカッター電流、排土バルブのゲート開度、スクリューコンベア回転数が採用される。 As the main operating factors, the thrust by the shield jack 5, the cutter current of the cutter drive motor 4, the gate opening of the discharge valve, and the rotation speed of the screw conveyor are adopted.

図2(a)に示すように、事前のボーリング調査などにより、計画線である掘削経路に沿って地点A,BにおけるN値が其々a,bと判明している場合に、制御装置は、地点A,B間の任意の地点におけるN値を推定するN値推定ステップを実行する。 As shown in FIG. 2(a), when the N values at points A and B along the excavation route, which is the planned line, are found to be a and b, respectively, by a preliminary boring survey, etc., the control device , an N value estimation step of estimating an N value at an arbitrary point between points A and B is executed.

つまり、N値推定ステップは、断続的なN値の実測値および/または地質情報を掘削進路に亘って補間した値を、掘削進路に亘るN値として推定するように構成されている。掘削区間の全域でN値を実測するのではなく、断続的なN値の実測値を掘削進路に亘って補間した値を採用する。補間アルゴリズムとして、図2(a)の例では、線形補間法を採用しているが、N値の実測値が三点以上ある倍には、ラグランジュ補間法やスプライン補間法などを用いて曲線近似することで、補間の精度を高めることができる。 That is, the N-value estimating step is configured to estimate intermittent N-values actually measured and/or interpolated values obtained by interpolating the geological information along the excavation route as the N-values along the excavation route. Instead of actually measuring the N value over the entire excavation section, intermittent measured values of the N value are interpolated over the excavation course. As an interpolation algorithm, the linear interpolation method is adopted in the example of FIG. By doing so, the accuracy of interpolation can be improved.

N値推定の基礎となるN値は、事前のボーリング調査により得られた値に限らず、例えば過去に学術目的で調査された地質情報に含まれるN値などを用いることもできる。また、ボーリング調査が困難な場合などには、掘削進路上のN値でなくとも、掘削進路の近傍のN値を採用することができる。 The N value that forms the basis of the N value estimation is not limited to the value obtained by a preliminary boring survey, and may be, for example, an N value included in geological information surveyed for academic purposes in the past. Moreover, when boring survey is difficult, the N value near the excavation route can be adopted instead of the N value on the excavation route.

制御装置は、N値推定ステップで得られたN値の推定値が所定の閾値未満であり、軟質な土壌であると推定される範囲で、機械学習装置を用いて掘削方向前方の土圧を予測して、土圧値が予め設定された管理値の範囲に維持される土圧値となるように、シールドマシンの運転操作因子の推奨値を導出することにより、自動運転を実行する。一方、N値の推定値が所定の閾値を超え、硬質な土壌であると推定される範囲では、操作員による手動操作により掘削する。 The control device uses the machine learning device to estimate the soil pressure forward in the excavation direction in a range where the estimated N value obtained in the N value estimation step is less than a predetermined threshold and the soil is estimated to be soft. Automatic operation is performed by predicting and deriving recommended values for operation factors of the shield machine so that the soil pressure value is maintained within a preset control value range. On the other hand, in a range where the estimated N value exceeds a predetermined threshold value and is estimated to be hard soil, excavation is performed manually by an operator.

図2(b)に示すように、地点A,Bのボーリング調査で得られたN値a,bに基づいて中間位置のN値を線形補間により求めた場合に、地点A,B間の地点Cにける推定値が閾値cである場合に、N値が閾値cより小さな値の地点AからCの間は自動運転し、N値が閾値cより大きな値の地点CからBの間は手動運転することになる。 As shown in FIG. 2(b), when the N value of the intermediate position is obtained by linear interpolation based on the N values a and b obtained by the boring survey of the points A and B, the point between the points A and B When the estimated value at C is the threshold c, automatic operation is performed between points A and C where the N value is less than the threshold c, and manual operation is performed between points C and B where the N value is greater than the threshold c. will be driving.

制御装置により実行される制御値導出ステップは、掘削方向に所定距離前方の土圧を予測して、予測した土圧値に基づいてシールドマシンの運転操作因子の推奨値を導出する処理を繰返し実行するものである。 The control value deriving step executed by the control device predicts the earth pressure at a predetermined distance forward in the excavation direction, and repeats the process of deriving the recommended value of the operation factor of the shield machine based on the predicted earth pressure value. It is something to do.

掘削方向前方の土圧を予測することで、予測した土圧値に対応した適切なシールドマシンの運転操作因子の推奨値が導出できる。 By predicting the earth pressure ahead of the excavation direction, it is possible to derive the recommended value of the appropriate shield machine operation factor corresponding to the predicted earth pressure value.

土圧値の予測に際して、例えばランダムフォレストを採用した機械学習装置を用いることができる。推力、カッター電流、ゲート開度、スクリューコンベア回転数を説明変数として、当該機械学習装置により目的変数となる土圧値を推定する。 When predicting the earth pressure value, for example, a machine learning device employing random forest can be used. Using the thrust force, cutter current, gate opening, and screw conveyor rotation speed as explanatory variables, the machine learning device estimates the earth pressure value, which is the objective variable.

図3(a)に示すように、推力、カッター電流、ゲート開度、スクリューコンベア回転数を説明変数とし、土圧値を目的変数として、それらの実計測値を学習データ(教師データ)として準備し、当該学習データに基づいて説明変数に応じた目的変数が出力されるように、機械学習装置をチューニングする。 As shown in Fig. 3(a), thrust force, cutter current, gate opening, and screw conveyor rotation speed are used as explanatory variables, soil pressure is used as an objective variable, and actual measured values are prepared as learning data (teacher data). Then, the machine learning device is tuned so that the objective variable corresponding to the explanatory variable is output based on the learning data.

次に、図3(b)に示すように、チューニングした機械学習装置に、推力、カッター電流、ゲート開度、スクリューコンベア回転数でなる運転操作因子の初期値を入力して、掘削方向前方の土圧値を推定する。
土圧値の推定値が予め設定した管理値の許容範囲に入らない場合には、運転操作因子を初期値から順次更新して、機械学習装置による土圧値を推定する処理を土圧値の推定値が予め設定した管理値に入るまで繰返し、運転操作因子の推奨値を決定する。
Next, as shown in Fig. 3(b), the initial values of the driving factors, which are thrust, cutter current, gate opening, and screw conveyor rotation speed, are input into the tuned machine learning device, and the Estimate the soil pressure value.
If the estimated earth pressure value does not fall within the allowable range of the preset control values, the operation factor is sequentially updated from the initial value, and the process of estimating the earth pressure value by the machine learning device is performed. A recommended value for the operating factor is determined repeatedly until the estimated value falls within the preset control value.

制御装置は、このようにして土圧値の推定値が予め設定した管理値の許容範囲に入る運転操作因子の推奨値に基づいてシールドマシンを自動制御する。 In this way, the control device automatically controls the shield machine based on the recommended value of the operation factor that allows the estimated earth pressure value to fall within the allowable range of the preset control value.

図4は、このようにしてチューニングした機械学習装置を用いて土圧値を推定したときの推定値と実測値とを対比した特性が示されている。この時の決定係数R2は0.83であった。 FIG. 4 shows the characteristics comparing the estimated value and the measured value when the soil pressure value is estimated using the machine learning device tuned in this way. The coefficient of determination R2 at this time was 0.83.

機械学習装置を用いて得られる運転操作因子の推奨値に基づいてシールドマシンを自動運転することにより、土圧値を許容範囲に維持することが可能であることが判明している。 It has been found that it is possible to maintain the earth pressure value within the allowable range by automatically operating the shield machine based on the recommended values of the operating parameters obtained using a machine learning device.

図5には、上述した制御装置により実行される運転制御の手順が示されている。
制御装置は、断続的に得られたN値に基づいて掘削進路に亘るN値を線形補間により推定し(S1)、推定N値が予め定めた閾値未満であれば(S2,Y)、自動運転モードに入り、運転操作因子の初期値を設定し(S3)、機械学習装置により掘削方向前方における土圧値を予測する(S4)。土圧値の予測値が予め設定されている管理範囲に入らない場合には(S5,N)、土圧値の予測値が予め設定されている管理範囲に入るまで、運転操作因子を初期値から順次更新しながら、ステップS4からステップS5の処理を繰り返す。土圧値の予測値が予め設定されている管理範囲に入る場合には(S5,Y)、運転操作因子の推奨値として設定値に決定して(S6)、自動運転制御を実行する(S7)。
FIG. 5 shows the procedure of operation control executed by the control device described above.
Based on intermittently obtained N values, the control device estimates the N value over the excavation course by linear interpolation (S1), and if the estimated N value is less than a predetermined threshold value (S2, Y), automatically The operation mode is entered, the initial values of operation factors are set (S3), and the soil pressure value ahead in the excavation direction is predicted by the machine learning device (S4). If the predicted earth pressure value does not fall within the preset control range (S5, N), the operation factor is set to the initial value until the predicted earth pressure value falls within the preset control range. While sequentially updating from , the processing from step S4 to step S5 is repeated. If the predicted soil pressure value falls within a preset control range (S5, Y), the setting value is determined as the recommended value for the operation factor (S6), and automatic operation control is executed (S7). ).

予め設定された掘削距離に達するまでの間は(S8,N)、ステップS2からステップS7の自動運転制御を継続し、予め設定された掘削距離に達すると(S8,Y)、ステップS2の推定N値の判定処理に戻る。なお、予め設定された掘削距離は、適宜設定される値であり、具体的な値に限定されるものではない。 Until the preset excavation distance is reached (S8, N), the automatic operation control from step S2 to step S7 is continued, and when the preset excavation distance is reached (S8, Y), the estimation of step S2 Return to the N value determination process. Note that the preset excavation distance is a value that is appropriately set, and is not limited to a specific value.

ステップS2で、推定N値が予め定めた閾値以上であれば、自動運転が困難と判断して(S2,N)、手動運転制御のモードに入り(S9)、推定N値が予め定めた閾値未満になるまで(S2,Y)、手動運転制御を継続する。 In step S2, if the estimated N value is equal to or greater than the predetermined threshold value, it is determined that automatic operation is difficult (S2, N), the manual operation control mode is entered (S9), and the estimated N value is the predetermined threshold value. Manual operation control is continued until it becomes less than (S2, Y).

上述した実施形態では、自動運転制御として、ランダムフォレストを採用した機械学習装置を用いて、運転操作因子の推奨値を求める例を説明したが、機械学習装置として、ランダムフォレスト以外の学習アルゴリズムを用いてもよい。例えば、教師データを用いて学習するニューラルネットワークなどの学習アルゴリズムを採用することも可能である。 In the above-described embodiment, as automatic driving control, a machine learning device that uses a random forest is used to obtain a recommended value for a driving manipulation factor. may For example, it is possible to adopt a learning algorithm such as a neural network that learns using teacher data.

上述した実施形態では、自動運転制御として、機械学習装置を用いて運転操作因子の推奨値を求める例を説明したが、例えばPID制御のように、土圧センサで検出される土圧値に基づいて、フィードバック演算を実行することにより、運転操作因子の推奨値を算出し、算出結果に基づいて自動運転制御を実行してもよい。 In the above-described embodiment, as automatic operation control, a machine learning device is used to obtain the recommended value of the operation factor. A recommended value of the driving manipulation factor may be calculated by executing a feedback calculation, and automatic driving control may be executed based on the calculation result.

上述した実施形態では、機械学習装置を用いた土圧値の予測に対して寄与度が高い運転操作因子として、推力、カッター電流、ゲート開度、スクリューコンベア回転数の4種類を採用した例を説明した。しかし、土圧値を管理値に維持するための運転操作因子はこれらの4種類に限るものではなく、スクリューコンベアを駆動する電動モータの電流などを採用することも可能である。 In the above-described embodiment, four types of driving force, cutter current, gate opening, and screw conveyor rotation speed are adopted as operation factors that contribute highly to the prediction of the soil pressure value using the machine learning device. explained. However, the operation factor for maintaining the soil pressure value at the control value is not limited to these four types, and it is also possible to adopt the current of the electric motor that drives the screw conveyor.

なお、シールドマシン1を所定の計画線に沿って推進するためには、土圧値の制御に加えて、中折れジャッキ12、タビライザなどの制御が別途必要となることは言うまでもない。 Needless to say, in order to propel the shield machine 1 along a predetermined planned line, it is necessary to separately control the bending jack 12, the stabilizer, etc. in addition to the control of the soil pressure value.

上述した実施形態は何れも本発明の一例であり、該記載により本発明の技術的範囲が限定されるものではなく、本発明の作用効果が奏される範囲で適宜変更設計可能であることはいうまでもない。 Each of the above-described embodiments is an example of the present invention, and the technical scope of the present invention is not limited by the description, and it is possible to appropriately change and design within the range in which the effects of the present invention are exhibited. Needless to say.

1:シールドマシン
2:本体胴部
3:カッターヘッド
4:カッター駆動モータ
5:シールドジャッキ
6:カッターチャンバ
7:隔壁
8:掘削添加剤注入口
9:スクリューコンベア
C:カッター
CNT:制御装置
1: Shield machine 2: Main body 3: Cutter head 4: Cutter drive motor 5: Shield jack 6: Cutter chamber 7: Partition wall 8: Excavation additive inlet 9: Screw conveyor C: Cutter CNT: Control device

Claims (6)

断続的なN値の実測値および/または地質情報に基づいて、掘削進路に亘るN値を推定するN値推定ステップと、
前記N値推定ステップで推定したN値が所定の閾値未満である掘削範囲において、掘削方向前方における土圧が予め設定された管理値の範囲に維持されるように、自動運転に必要なシールドマシンの所定の運転操作因子の推奨値を導出する制御値導出ステップと、
を含むシールドマシンの運転方法。
an N-value estimation step of estimating the N-value along the excavation track based on intermittent N-value measurements and/or geological information;
In the excavation range where the N value estimated in the N value estimation step is less than a predetermined threshold, the shield machine necessary for automatic operation so that the soil pressure ahead in the excavation direction is maintained within a preset control value range. a control value derivation step of deriving a recommended value for a predetermined driving maneuver factor of
How to operate a shield machine, including;
前記N値推定ステップで推定したN値が前記閾値未満である掘削範囲においては、前記制御値導出ステップで導出した前記運転操作因子の推奨値による自動運転を実行し、前記N値が前記閾値を超える掘削範囲においては、操作員による手動運転を実行する請求項1記載のシールドマシンの運転方法。 In an excavation range in which the N value estimated in the N value estimation step is less than the threshold value, automatic driving is performed according to the recommended value of the driving factor derived in the control value derivation step, and the N value exceeds the threshold value. 2. The method of operating a shield machine according to claim 1, wherein manual operation is performed by an operator in an excavation range exceeding the excavation range. 前記N値推定ステップは、前記断続的なN値の実測値および/または地質情報を前記掘削進路に亘って補間した値を、前記掘削進路に亘るN値として推定する請求項1または2記載のシールドマシンの運転方法。 3. The N value estimation step according to claim 1 or 2, wherein a value obtained by interpolating the intermittent N value actually measured and/or the geological information along the excavation course is estimated as the N value along the excavation course. How to operate a shield machine. 前記制御値導出ステップは、掘削方向前方の土圧を予測して、予測した土圧値に基づいてシールドマシンの前記運転操作因子の推奨値を導出するものである請求項1から3の何れかに記載のシールドマシンの運転方法。 4. The control value deriving step predicts the earth pressure ahead in the excavation direction, and derives the recommended value of the operation factor of the shield machine based on the predicted earth pressure value. A method of operating the shield machine described in . 少なくとも土圧および所定の運転操作因子の実績値をデータセットとして機械学習を行うことで構築された学習済みモデルにより、掘削方向前方の土圧を予測する請求項4記載のシールドマシンの運転方法。 5. The method of operating a shield machine according to claim 4, wherein the earth pressure ahead of the excavation direction is predicted by a learned model constructed by performing machine learning using at least the earth pressure and the actual values of the predetermined operation factor as a data set. 外筒の前面に掘削刃を設けた回転体を備え、前記回転体を回転駆動するとともに、前記外筒の後端を押圧機構で押圧しながら掘削するシールドマシンであって、
請求項1から5の何れかに記載のシールドマシンの運転方法を実行することにより、前記回転体および前記押圧機構を制御する制御装置を備えているシールドマシン。
A shield machine that includes a rotating body having an excavating blade on the front surface of an outer cylinder, and excavates while rotating the rotating body and pressing the rear end of the outer cylinder with a pressing mechanism,
A shield machine comprising a control device that controls the rotating body and the pressing mechanism by executing the shield machine operating method according to any one of claims 1 to 5.
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