JP4421146B2 - トンネル切羽前方の地質予測方法および地質予測装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、トンネル切羽前方の地質予測方法および地質予測装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ＴＢＭ（トンネルボーリングマシン）によりトンネルを掘削する場合、以下の（１）、（２）のような方法で、切羽前方の地質状況の予測、切羽や側壁の地質状況の把握を行っている。
【０００３】
（１）削孔検層による方法（特公平７−４９７５６）では、ＴＢＭの斜め前方に油圧ドリルで岩盤を削孔し、削孔時に得られるデータを測定して各深度の地山状況を評価する。単位体積あたりの岩盤を掘削するのに必要なエネルギを表す破壊エネルギ係数を用いると、切羽前方の地質評価が精度良く行える。
【０００４】
（２）ＴＢＭ機械データを用いる方法（特開２０００−３４８９０）では、掘削時に逐次収録されるＴＢＭ機械データから岩盤強度や掘削体積比エネルギを求め、切羽の地質状況を把握する。
【０００５】
さらに、（１）の方法で得られた削孔検層データ、岩盤強度や掘削体積比エネルギ、事前地質情報、測量管理や施工管理の情報を一元的に管理することで、切羽前方や周辺の地質状況をリアルタイムに把握できる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、（１）の方法では、ＴＢＭルーフ直後から切羽前方に削孔するため、得られるデータは掘削予定位置の間にずれが生じる。また、（２）の方法では、ＴＢＭ機械データから求まる岩盤強度や掘削体積比エネルギにより掘削地点の地質評価は行えるものの、削孔検層から求まる破壊エネルギ係数と岩盤強度や掘削体積比エネルギとの関連性が不明であるため、ＴＢＭ機械データを切羽前方の地質予測には利用していない。切羽前方の予測には削孔検層のみを用いているので、（１）の方法と同様に、予測結果にずれが生じる。
【０００７】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、精度良く切羽前方の地質状況を評価できるトンネル切羽前方の地質予測方法および地質予測装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
前述した目的を達成するために第１の発明は、切羽前方に削孔して得られるデータから破壊エネルギ係数を算出する工程と、トンネル掘削機で地山を掘削して得られる機械データから岩盤強度と掘削体積比エネルギとを算出する工程と、前記切羽前方に削孔して得られるデータから算出した破壊エネルギ係数を相関関係をもとに岩盤強度または掘削体積比エネルギに換算することにより、または、前記機械データから算出した岩盤強度または掘削体積比エネルギを相関関係をもとに破壊エネルギ係数に換算することにより、前記切羽前方に削孔して得られるデータから算出した破壊エネルギ係数と前記機械データから算出した岩盤強度または掘削体積比エネルギとを、破壊エネルギ係数、岩盤強度または掘削体積比エネルギいずれかの統一された評価指標にする工程と、前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出した破壊エネルギ係数および前記機械データから算出した岩盤強度または掘削体積比エネルギから得られた前記評価指標である、前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出した破壊エネルギ係数および前記機械データから算出した岩盤強度または掘削体積比エネルギを換算して得られた破壊エネルギ係数、前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出した破壊エネルギ係数を換算して得られた岩盤強度および前記機械データから算出した岩盤強度、または前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出した破壊エネルギ係数を換算して得られた掘削体積比エネルギおよび前記機械データから算出した掘削体積比エネルギを、位置の情報を含む関数によってモデル化する工程と、前記モデルを基にして、線形補間手法を用いて任意地点での前記評価指標を推定する工程と、を具備することを特徴とするトンネル切羽前方の地質予測方法である。
【０００９】
第１の発明では、切羽前方に削孔して得られるデータから破壊エネルギ係数を算出し、トンネル掘削機で地山を掘削して得られる機械データから岩盤強度と掘削体積比エネルギとを算出する。算出された破壊エネルギ係数、岩盤強度、掘削体積比エネルギとを、相関関係をもとに、統一された評価指標に換算し、平均値関数、共分散関数等の位置の情報を含む関数によってモデル化する。このモデルを基にして、代表的な線形補間手法であるクリッギングを用いて任意の点での評価指標を推定する。
【００１０】
ここで、トンネル掘削機は、ＴＢＭやシールド機を含む。また、評価指標は、岩盤強度、破壊エネルギ係数、掘削体積比エネルギのいずれかである。評価指標を統一して任意の点での評価を補間することで切羽前方の地質状況を精度良く推定できる。
【００１１】
第２の発明は、切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出された破壊エネルギ係数と、トンネル掘削機で地山を掘削して得られる機械データから算出された岩盤強度または掘削体積比エネルギとを、前記破壊エネルギ係数を相関関係をもとに岩盤強度または掘削体積比エネルギに換算することにより、または、前記機械データから算出された岩盤強度または掘削体積比エネルギを相関関係をもとに破壊エネルギ係数に換算することにより、破壊エネルギ係数、岩盤強度または掘削体積比エネルギいずれかの統一された評価指標にする手段と、前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出された破壊エネルギ係数および前記機械データから算出された岩盤強度または掘削体積比エネルギから得られた前記評価指標である、前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出した破壊エネルギ係数および前記機械データから算出した岩盤強度または掘削体積比エネルギを換算して得られた破壊エネルギ係数、前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出した破壊エネルギ係数を換算して得られた岩盤強度および前記機械データから算出した岩盤強度、または前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出した破壊エネルギ係数を換算して得られた掘削体積比エネルギおよび前記機械データから算出した掘削体積比エネルギを、位置の情報を含む関数によってモデル化する手段と、前記モデルを基にして、線形補間手法を用いて任意地点での前記評価指標を推定する手段と、を具備することを特徴とするトンネル切羽前方の地質予測装置である。
【００１２】
第２の発明では、トンネルを掘削するにあたり、コンピュータ等に破壊エネルギ係数、岩盤強度、掘削体積比エネルギを入力し、相関関係をもとに統一された評価指標に換算する。統一された評価指標を位置の情報を含む関数によってモデル化し、前記モデルを基にして、線形補間手法を用いて任意地点での評価指標を推定する。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて、本発明の実施例を詳細に説明する。図１は、ＴＢＭ３による地山１の掘削の概要図である。トンネル５は、ＴＢＭ３を用いて地山１のトンネル計画位置１１に掘削される。切羽前方１３の地質状況を予測するため、ＴＢＭ３の掘削段階ごとに、トンネル５の上方には削孔検層ボーリング孔９が掘削される。切羽７の地質状況を把握するため、ＴＢＭ３が進行し掘削するごとに、ＴＢＭ機械データが収集される。
【００１４】
図２はトンネル５の切羽前方１３の地質予測方法のフローチャートである。まず、削孔検層ボーリング孔９でのデータから破壊エネルギ係数を得る（ステップ１０１）。図１に示すように、ＴＢＭ３を用いて地山１にトンネル５を掘削する際、ＴＢＭ３の掘削段階ごとに、トンネル５の上方に削孔検層ボーリング孔９を掘削する。そして、削孔時に得られる削孔速度ｖ、打撃エネルギＪ、打撃回数Ｎ、削孔断面積Ａ等を収集し、式（１）により各観測点１０での破壊エネルギ係数Ｅｖを算出してコンピュータ等に入力する。
【００１５】
Ｅｖ＝（Ｅ・Ｎ）／（ｖ・Ａ） ………（１）
【００１６】
次に、ＴＢＭ３掘削のあるステップでの岩盤強度、掘削体積比エネルギを得る（ステップ１０３）。ＴＢＭ３は、掘削時に推力Ｆ、貫入量Ｐｅ、掘削断面積Ａ、カッタ回転数Ｎ、カッタトルクＴｒ、掘削速度ｖ等のＴＢＭ機械データが収録される。これらのデータと定数Ｃ１を用い、式（２）により岩盤強度σｃＦを、式（３）から掘削体積比エネルギＱｖを算出してコンピュータ等に入力する。
【００１７】
σｃＦ＝Ｆ／（Ｃ１・Ｐｅ） ………（２）
【００１８】
Ｑｖ＝Ｆ／Ａ＋２π・Ｎ・Ｔｒ／（Ａ・ｖ） ………（３）
【００１９】
次に、破壊エネルギ係数を岩盤強度、掘削体積比エネルギに変換する（ステップ１０５）。図３は破壊エネルギ係数と岩盤強度の相関を示す図、図４は破壊エネルギ係数と掘削体積比エネルギの相関を示す図であり、トンネル５を１ｍずつの区間に区切り、２ｃｍ毎に取られた各データの平均を代表値としている。図３、図４に示すように、破壊エネルギ係数と岩盤強度、破壊エネルギ係数と掘削体積比エネルギは、地質統計学手法を適用するのに十分な相関関係を満たしている。この相関関係から、破壊エネルギ係数を岩盤強度や掘削体積比エネルギに変換する。
【００２０】
次に、変換した岩盤強度、掘削体積比エネルギの空間分布の構造をモデル化する（ステップ１０７）。地質統計学を用いた評価においては、評価の対象である物理量の空間的な特性である変動のトレンドやばらつきをモデル化する。例えば、一般に物性値の空間分布には、周辺と比較して大きな値を示している箇所や小さな値を示している箇所が存在するのが普通であり、これらがトレンドをもって分布していることも少なくない。
【００２１】
また、一般に空間の異なる２点における物性値を比較すると、距離が大きい場合には２点の物性値の間には関連性はほとんどないが、２点間の距離が小さい場合には物性値が類似した値を示すことが多い。このような空間構造を位置の情報を含む関数である平均値関数や共分数関数によってモデル化する。
【００２２】
次に、このモデルを基にして、クリッギングにより切羽前方１３の岩盤強度、掘削体積比エネルギの分布を推定する（ステップ１０９）。推定には、代表的な線形補間手法であるクリッギングを用いる。図５は、観測点２７、２９と推定点３１のモデル図である。観測点２７、２９の観測値から、観測値の得られていない任意の地点である推定点３１の値を推定して補間する。
【００２３】
観測点２７は、例えば削孔検層ボーリング孔９の観測点１０、観測点２９はＴＢＭ機械データを収集した、切羽７の地点であり、観測点２７での観測値は、削孔検層により得られた破壊エネルギ係数を岩盤強度や掘削体積比エネルギに変換した値、観測点２９での観測値はＴＢＭ機械データから算出した岩盤強度や掘削体積比エネルギである。
【００２４】
補間にあたっては、観測点２７と推定点３１の距離３３、観測点２９と推定点３１の距離３５によって変化する重み係数により、観測値の線形和として推定を行う。任意の推定点３１の位置ｘ０における推定量Ｚ＊（ｘ０）、複数の観測点での重み係数λｉ、観測値Ｚ（ｘｉ）、平均値関数μ（ｘ）の間には、式（４）の関係が成り立つ。
【００２５】
【００２６】
重み係数λｉの総和が１となることを条件に、ラグランジュの未定係数法を用いて重み係数λｉと未定係数を算出し、任意の推定点での観測値を推定する。ステップ１０５からステップ１０９は、ＴＢＭ３の内部や近傍等に設置されたコンピュータ等を用いて行う。
【００２７】
図６は、トンネル５の切羽前方１３の地質予測方法の工程図である。図６（ａ）では、削孔検層ボーリング孔９において、観測点２１ａ、２１ｂ、２１ｃで断層の存在を示す観測結果が見られる。ステップ１０５からステップ１０９の方法で、削孔検層ボーリング孔９での観測値とＴＢＭ３での観測値とから、任意の点での観測値が推定され、地山１の想定断層１７ａの位置と形状を推定できる。
【００２８】
次に、ＴＢＭ３掘削のステップ毎に、岩盤強度、掘削体積比エネルギを実測値として入力する（ステップ１１１）。すなわち、ＴＢＭ３掘削のステップ毎に、ステップ１０１からステップ１０９を繰り返す。
【００２９】
図６（ｂ）は、ＴＢＭ３の掘削が、図６（ａ）からさらに進行した状態を示す。ＴＢＭ３の掘削が進行した段階で、ＴＢＭ３の観測点２３で想定断層１７ａが観測されない場合、削孔検層ボーリング孔９での観測値とＴＢＭ３での観測値から、再度地山１の任意の点での観測値の推定が行われ、想定断層１７ａの位置と形状が想定断層１７ｂに変更される。
【００３０】
図６（ｃ）は、ＴＢＭ３の掘削がさらに進行した状態を示す。ＴＢＭ３の観測点２５ａ、２５ｂで観測値に変化がみられた場合、削孔検層ボーリング孔９での観測値とＴＢＭ３での観測値から、再度地山１の任意の点での観測値の推定が行われ、想定断層１７ｂの位置と形状が想定断層１７ｃに変更される。
【００３１】
図６（ｄ）は、ＴＢＭ３の掘削がさらに進行した状態を示す。ＴＢＭ３の後方の観測点２５ａ、２５ｂ、２５ｃ、２５ｄで断層の存在を示す観測結果がみられた場合、削孔検層ボーリング孔９での観測値とＴＢＭ３での観測値から、再度地山１の任意の点での観測値の推定が行われ、ＴＢＭ３の確定断層１９の位置と形状が決定される。
【００３２】
図７は、図２と図６に示す方法および工程で評価した、トンネル５の地質評価結果を表す図である。図７（ａ）は削孔検層ボーリング孔９で採取されたスライムの観察結果４５を、図７（ｂ）は支保工設置位置４７を、図７（ｃ）はトンネル５の掘削後の坑壁観察結果４９を示す。図８、図９、図１０は削孔検層ボーリング孔９から得られるデータとＴＢＭ機械データを用いて推定した、地山１の断層位置を示すコンタ図を示す。５１は岩盤強度の凡例である。
【００３３】
図８、図９、図１０に示すように、複数の削孔検層ボーリング孔９を削孔してスライムを採取し、図７（ａ）に示すスライムの観察結果４５を得る。また、削孔時に取得した削孔速度ｖ、打撃エネルギＪ、打撃回数Ｎ、削孔断面積Ａ等から、式（１）を用いて破壊エネルギ係数を算出し、算出された破壊エネルギ係数を岩盤強度に換算し、図８に示す予測図を得る。図８では、ＴＢＭ機械データは反映されていない。
【００３４】
次に、掘削が図８に示すＴＢＭ位置５３ａから、図９に示すＴＢＭ５３ｂまで進んだときに得られるＴＢＭ機械データから、式（２）、式（３）を用い、岩盤強度、掘削体積比エネルギを算出する。削孔検層ボーリング孔９の位置での換算された岩盤強度と、ＴＢＭ位置５３ａからＴＢＭ位置５３ｂまでの岩盤強度の空間分布の構造をモデル化し、線形補間手法を用いて地山１の任意の点での岩盤強度を推定し、図９の予測図を得る。
【００３５】
さらに、掘削が図９に示すＴＢＭ位置５３ｂから図１０に示すＴＢＭ５３ｃまで進んだときに得られるＴＢＭ機械データから、式（２）、式（３）を用い、岩盤強度、掘削体積比エネルギを算出する。削孔検層ボーリング孔９の位置での換算された岩盤強度と、ＴＢＭ位置５３ｂからＴＢＭ位置５３ｃまでの岩盤強度の空間分布の構造をモデル化し、線形補間手法を用いて地山１の任意の点での岩盤強度を推定し、図１０の予測図を得る。
【００３６】
ＴＢＭ３でのトンネル５の掘削が進行するにつれて、掘削終了部分でのＴＢＭ機械データの取得により、地山１の任意の点での岩盤強度の推定が繰り返され、岩盤強度の分布図が複雑かつ詳細に更新される。
【００３７】
例えば、図８、図９、図１０では、トンネル長８８９ｍ〜８９５ｍ、９０８ｍ〜９１０ｍの硬質部（黒色部）が新たに認識され、トンネル長９０１ｍ〜９０５ｍでの岩盤強度の低い部分（白色部）の分布形状が更新されている。これらの岩盤強度分布は、図７（ｃ）に示す掘削後の坑壁観察結果４９と一致する。
【００３８】
図８、図９、図１０に示すような岩盤強度分布の予測図を用いることで、精度よく切羽前方１３の地質を予測しながら、支保工設置位置４７や掘削計画等を決定し、ＴＢＭ掘削を進めることができる。
【００３９】
このように、削孔検層ボーリング孔９から得られる破壊エネルギ係数とＴＢＭ機械データから得られる岩盤強度とをコンピュータ等に入力し、破壊エネルギ係数を岩盤強度に換算し、地質統計学手法により空間補間を行うことにより、切羽前方１３の地質状況の空間的分布を精度良く推定できる。さらに、コンピュータ等を用いてステップ１０５からステップ１０９の手順で地質の推定を繰り返しつつ、トンネル５を掘削することにより、トンネル５を高速で施工でき、施工の安全性を向上させることができる。
【００４０】
なお、本実施例では、ステップ１０５からステップ１０９の手順をコンピュータ等で行ったが、削孔検層ボーリング孔９の削孔時に取得したデータ、ＴＢＭ機械データをコンピュータ等に入力し、破壊エネルギ係数、岩盤強度、掘削体積比エネルギの算出とステップ１０５からステップ１０９の手順を同一の装置で行ってもよい。
また、前述したコンピュータ等の装置を実現するプログラムをＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に保持させたり、インターネット等を介して流通させることができる。
【００４１】
また、削孔検層ボーリング孔９の削孔位置、削孔本数は、図１、図８、図９、図１０に示す限りではない。トンネル計画の実行に最適な削孔位置、本数を選択することで、切羽前方１３のみでなく、ＴＢＭ３で掘削したトンネル５の周囲の地質を予測し、拡幅などの施工に利用することもできる。
【００４２】
また、ステップ１０５では、破壊エネルギ係数を岩盤強度や掘削体積比エネルギに変換したが、岩盤強度や掘削体積比エネルギを破壊エネルギ係数に変換してもよい。図１１は、図１に示すトンネル５の全長にわたる各種データを示すグラフである。各グラフの横軸は、トンネル５内の位置である。
【００４３】
図１１（ａ）の縦軸はＳＨ（シュミットハンマー）による一軸圧縮強度である。ＳＨによる一軸圧縮強度３７は、ＴＢＭ３の通過後に、ＴＢＭ３の後方のシュミットハンマー試験位置１５で行われたシュミットハンマー試験結果を示す。
【００４４】
図１１（ｂ）の縦軸は予測岩盤強度である。予測岩盤強度３９は、ＴＢＭ３の掘削位置である切羽７でのＴＢＭ機械データから算出される岩盤強度を示す。図１１（ａ）と図１１（ｂ）とを比較すると、傾向、強度の絶対値が一致しており、予測岩盤強度３９は切羽７での地質状態を精度良く反映していることがわかる。
【００４５】
図１１（ｃ）の縦軸は実測破壊エネルギ係数である。実測破壊エネルギ係数４１は複数の削孔検層ボーリング孔９でのデータから算出される実測破壊エネルギ係数を示す。図１１（ｄ）の縦軸は予測破壊エネルギ係数である。予測破壊エネルギ係数４３は、複数の削孔検層ボーリング孔９でのデータから算出される破壊エネルギ係数と、ＴＢＭ３のＴＢＭ機械データから算出される予測岩盤強度３９を換算した破壊エネルギ係数とから、切羽前方１３の点について推定した予測破壊エネルギ係数を示す。
【００４６】
予測破壊エネルギ係数４３は、実測破壊エネルギ係数４１に比べてややばらつきが小さい結果になっているが、傾向や絶対値はほぼ一致している。また、予測破壊エネルギ係数４３は、ＳＨによる一軸圧縮強度３７とも傾向が一致している。
【００４７】
このように、ＴＢＭ機械データである岩盤強度等を破壊エネルギ係数に換算した場合でも、空間補間を行った予測破壊エネルギ係数４３は、実際のトンネル５内で行った地質評価結果と高い相関性をもち、ＴＢＭ３の切羽前方１３の地質状態を精度良く評価できる。なお、掘削にはＴＢＭ３のかわりにシールド機等の他の掘削機を用いてもよい。
【００４８】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明によれば、精度良く切羽前方の地質状況を評価できるトンネル切羽前方の地質予測方法および地質予測装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＴＢＭ３による地山１の掘削の概要図
【図２】トンネル５の切羽前方１３の地質予測方法のフローチャート
【図３】破壊エネルギ係数と岩盤強度の相関を示す図
【図４】破壊エネルギ係数と掘削体積比エネルギの相関を示す図
【図５】観測点２７、２９と推定点３１のモデル図
【図６】トンネル５の切羽前方１３の地質予測方法の工程図
【図７】トンネル５の地質評価結果を表す図
【図８】地山１の断層位置を示すコンタ図
【図９】地山１の断層位置を示すコンタ図
【図１０】地山１の断層位置を示すコンタ図
【図１１】図１に示すトンネル５の全長にわたる各種データを示すグラフ
【符号の説明】
３………ＴＢＭ
７………切羽
９………削孔検層ボーリング位置
１３………切羽前方
２７、２９………観測点
３１………推定点
３９………予測岩盤強度
４１………実測破壊エネルギ係数
４３………予測破壊エネルギ係数
【発明の属する技術分野】
本発明は、トンネル切羽前方の地質予測方法および地質予測装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ＴＢＭ（トンネルボーリングマシン）によりトンネルを掘削する場合、以下の（１）、（２）のような方法で、切羽前方の地質状況の予測、切羽や側壁の地質状況の把握を行っている。
【０００３】
（１）削孔検層による方法（特公平７−４９７５６）では、ＴＢＭの斜め前方に油圧ドリルで岩盤を削孔し、削孔時に得られるデータを測定して各深度の地山状況を評価する。単位体積あたりの岩盤を掘削するのに必要なエネルギを表す破壊エネルギ係数を用いると、切羽前方の地質評価が精度良く行える。
【０００４】
（２）ＴＢＭ機械データを用いる方法（特開２０００−３４８９０）では、掘削時に逐次収録されるＴＢＭ機械データから岩盤強度や掘削体積比エネルギを求め、切羽の地質状況を把握する。
【０００５】
さらに、（１）の方法で得られた削孔検層データ、岩盤強度や掘削体積比エネルギ、事前地質情報、測量管理や施工管理の情報を一元的に管理することで、切羽前方や周辺の地質状況をリアルタイムに把握できる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、（１）の方法では、ＴＢＭルーフ直後から切羽前方に削孔するため、得られるデータは掘削予定位置の間にずれが生じる。また、（２）の方法では、ＴＢＭ機械データから求まる岩盤強度や掘削体積比エネルギにより掘削地点の地質評価は行えるものの、削孔検層から求まる破壊エネルギ係数と岩盤強度や掘削体積比エネルギとの関連性が不明であるため、ＴＢＭ機械データを切羽前方の地質予測には利用していない。切羽前方の予測には削孔検層のみを用いているので、（１）の方法と同様に、予測結果にずれが生じる。
【０００７】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、精度良く切羽前方の地質状況を評価できるトンネル切羽前方の地質予測方法および地質予測装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
前述した目的を達成するために第１の発明は、切羽前方に削孔して得られるデータから破壊エネルギ係数を算出する工程と、トンネル掘削機で地山を掘削して得られる機械データから岩盤強度と掘削体積比エネルギとを算出する工程と、前記切羽前方に削孔して得られるデータから算出した破壊エネルギ係数を相関関係をもとに岩盤強度または掘削体積比エネルギに換算することにより、または、前記機械データから算出した岩盤強度または掘削体積比エネルギを相関関係をもとに破壊エネルギ係数に換算することにより、前記切羽前方に削孔して得られるデータから算出した破壊エネルギ係数と前記機械データから算出した岩盤強度または掘削体積比エネルギとを、破壊エネルギ係数、岩盤強度または掘削体積比エネルギいずれかの統一された評価指標にする工程と、前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出した破壊エネルギ係数および前記機械データから算出した岩盤強度または掘削体積比エネルギから得られた前記評価指標である、前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出した破壊エネルギ係数および前記機械データから算出した岩盤強度または掘削体積比エネルギを換算して得られた破壊エネルギ係数、前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出した破壊エネルギ係数を換算して得られた岩盤強度および前記機械データから算出した岩盤強度、または前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出した破壊エネルギ係数を換算して得られた掘削体積比エネルギおよび前記機械データから算出した掘削体積比エネルギを、位置の情報を含む関数によってモデル化する工程と、前記モデルを基にして、線形補間手法を用いて任意地点での前記評価指標を推定する工程と、を具備することを特徴とするトンネル切羽前方の地質予測方法である。
【０００９】
第１の発明では、切羽前方に削孔して得られるデータから破壊エネルギ係数を算出し、トンネル掘削機で地山を掘削して得られる機械データから岩盤強度と掘削体積比エネルギとを算出する。算出された破壊エネルギ係数、岩盤強度、掘削体積比エネルギとを、相関関係をもとに、統一された評価指標に換算し、平均値関数、共分散関数等の位置の情報を含む関数によってモデル化する。このモデルを基にして、代表的な線形補間手法であるクリッギングを用いて任意の点での評価指標を推定する。
【００１０】
ここで、トンネル掘削機は、ＴＢＭやシールド機を含む。また、評価指標は、岩盤強度、破壊エネルギ係数、掘削体積比エネルギのいずれかである。評価指標を統一して任意の点での評価を補間することで切羽前方の地質状況を精度良く推定できる。
【００１１】
第２の発明は、切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出された破壊エネルギ係数と、トンネル掘削機で地山を掘削して得られる機械データから算出された岩盤強度または掘削体積比エネルギとを、前記破壊エネルギ係数を相関関係をもとに岩盤強度または掘削体積比エネルギに換算することにより、または、前記機械データから算出された岩盤強度または掘削体積比エネルギを相関関係をもとに破壊エネルギ係数に換算することにより、破壊エネルギ係数、岩盤強度または掘削体積比エネルギいずれかの統一された評価指標にする手段と、前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出された破壊エネルギ係数および前記機械データから算出された岩盤強度または掘削体積比エネルギから得られた前記評価指標である、前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出した破壊エネルギ係数および前記機械データから算出した岩盤強度または掘削体積比エネルギを換算して得られた破壊エネルギ係数、前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出した破壊エネルギ係数を換算して得られた岩盤強度および前記機械データから算出した岩盤強度、または前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出した破壊エネルギ係数を換算して得られた掘削体積比エネルギおよび前記機械データから算出した掘削体積比エネルギを、位置の情報を含む関数によってモデル化する手段と、前記モデルを基にして、線形補間手法を用いて任意地点での前記評価指標を推定する手段と、を具備することを特徴とするトンネル切羽前方の地質予測装置である。
【００１２】
第２の発明では、トンネルを掘削するにあたり、コンピュータ等に破壊エネルギ係数、岩盤強度、掘削体積比エネルギを入力し、相関関係をもとに統一された評価指標に換算する。統一された評価指標を位置の情報を含む関数によってモデル化し、前記モデルを基にして、線形補間手法を用いて任意地点での評価指標を推定する。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて、本発明の実施例を詳細に説明する。図１は、ＴＢＭ３による地山１の掘削の概要図である。トンネル５は、ＴＢＭ３を用いて地山１のトンネル計画位置１１に掘削される。切羽前方１３の地質状況を予測するため、ＴＢＭ３の掘削段階ごとに、トンネル５の上方には削孔検層ボーリング孔９が掘削される。切羽７の地質状況を把握するため、ＴＢＭ３が進行し掘削するごとに、ＴＢＭ機械データが収集される。
【００１４】
図２はトンネル５の切羽前方１３の地質予測方法のフローチャートである。まず、削孔検層ボーリング孔９でのデータから破壊エネルギ係数を得る（ステップ１０１）。図１に示すように、ＴＢＭ３を用いて地山１にトンネル５を掘削する際、ＴＢＭ３の掘削段階ごとに、トンネル５の上方に削孔検層ボーリング孔９を掘削する。そして、削孔時に得られる削孔速度ｖ、打撃エネルギＪ、打撃回数Ｎ、削孔断面積Ａ等を収集し、式（１）により各観測点１０での破壊エネルギ係数Ｅｖを算出してコンピュータ等に入力する。
【００１５】
Ｅｖ＝（Ｅ・Ｎ）／（ｖ・Ａ） ………（１）
【００１６】
次に、ＴＢＭ３掘削のあるステップでの岩盤強度、掘削体積比エネルギを得る（ステップ１０３）。ＴＢＭ３は、掘削時に推力Ｆ、貫入量Ｐｅ、掘削断面積Ａ、カッタ回転数Ｎ、カッタトルクＴｒ、掘削速度ｖ等のＴＢＭ機械データが収録される。これらのデータと定数Ｃ１を用い、式（２）により岩盤強度σｃＦを、式（３）から掘削体積比エネルギＱｖを算出してコンピュータ等に入力する。
【００１７】
σｃＦ＝Ｆ／（Ｃ１・Ｐｅ） ………（２）
【００１８】
Ｑｖ＝Ｆ／Ａ＋２π・Ｎ・Ｔｒ／（Ａ・ｖ） ………（３）
【００１９】
次に、破壊エネルギ係数を岩盤強度、掘削体積比エネルギに変換する（ステップ１０５）。図３は破壊エネルギ係数と岩盤強度の相関を示す図、図４は破壊エネルギ係数と掘削体積比エネルギの相関を示す図であり、トンネル５を１ｍずつの区間に区切り、２ｃｍ毎に取られた各データの平均を代表値としている。図３、図４に示すように、破壊エネルギ係数と岩盤強度、破壊エネルギ係数と掘削体積比エネルギは、地質統計学手法を適用するのに十分な相関関係を満たしている。この相関関係から、破壊エネルギ係数を岩盤強度や掘削体積比エネルギに変換する。
【００２０】
次に、変換した岩盤強度、掘削体積比エネルギの空間分布の構造をモデル化する（ステップ１０７）。地質統計学を用いた評価においては、評価の対象である物理量の空間的な特性である変動のトレンドやばらつきをモデル化する。例えば、一般に物性値の空間分布には、周辺と比較して大きな値を示している箇所や小さな値を示している箇所が存在するのが普通であり、これらがトレンドをもって分布していることも少なくない。
【００２１】
また、一般に空間の異なる２点における物性値を比較すると、距離が大きい場合には２点の物性値の間には関連性はほとんどないが、２点間の距離が小さい場合には物性値が類似した値を示すことが多い。このような空間構造を位置の情報を含む関数である平均値関数や共分数関数によってモデル化する。
【００２２】
次に、このモデルを基にして、クリッギングにより切羽前方１３の岩盤強度、掘削体積比エネルギの分布を推定する（ステップ１０９）。推定には、代表的な線形補間手法であるクリッギングを用いる。図５は、観測点２７、２９と推定点３１のモデル図である。観測点２７、２９の観測値から、観測値の得られていない任意の地点である推定点３１の値を推定して補間する。
【００２３】
観測点２７は、例えば削孔検層ボーリング孔９の観測点１０、観測点２９はＴＢＭ機械データを収集した、切羽７の地点であり、観測点２７での観測値は、削孔検層により得られた破壊エネルギ係数を岩盤強度や掘削体積比エネルギに変換した値、観測点２９での観測値はＴＢＭ機械データから算出した岩盤強度や掘削体積比エネルギである。
【００２４】
補間にあたっては、観測点２７と推定点３１の距離３３、観測点２９と推定点３１の距離３５によって変化する重み係数により、観測値の線形和として推定を行う。任意の推定点３１の位置ｘ０における推定量Ｚ＊（ｘ０）、複数の観測点での重み係数λｉ、観測値Ｚ（ｘｉ）、平均値関数μ（ｘ）の間には、式（４）の関係が成り立つ。
【００２５】
重み係数λｉの総和が１となることを条件に、ラグランジュの未定係数法を用いて重み係数λｉと未定係数を算出し、任意の推定点での観測値を推定する。ステップ１０５からステップ１０９は、ＴＢＭ３の内部や近傍等に設置されたコンピュータ等を用いて行う。
【００２７】
図６は、トンネル５の切羽前方１３の地質予測方法の工程図である。図６（ａ）では、削孔検層ボーリング孔９において、観測点２１ａ、２１ｂ、２１ｃで断層の存在を示す観測結果が見られる。ステップ１０５からステップ１０９の方法で、削孔検層ボーリング孔９での観測値とＴＢＭ３での観測値とから、任意の点での観測値が推定され、地山１の想定断層１７ａの位置と形状を推定できる。
【００２８】
次に、ＴＢＭ３掘削のステップ毎に、岩盤強度、掘削体積比エネルギを実測値として入力する（ステップ１１１）。すなわち、ＴＢＭ３掘削のステップ毎に、ステップ１０１からステップ１０９を繰り返す。
【００２９】
図６（ｂ）は、ＴＢＭ３の掘削が、図６（ａ）からさらに進行した状態を示す。ＴＢＭ３の掘削が進行した段階で、ＴＢＭ３の観測点２３で想定断層１７ａが観測されない場合、削孔検層ボーリング孔９での観測値とＴＢＭ３での観測値から、再度地山１の任意の点での観測値の推定が行われ、想定断層１７ａの位置と形状が想定断層１７ｂに変更される。
【００３０】
図６（ｃ）は、ＴＢＭ３の掘削がさらに進行した状態を示す。ＴＢＭ３の観測点２５ａ、２５ｂで観測値に変化がみられた場合、削孔検層ボーリング孔９での観測値とＴＢＭ３での観測値から、再度地山１の任意の点での観測値の推定が行われ、想定断層１７ｂの位置と形状が想定断層１７ｃに変更される。
【００３１】
図６（ｄ）は、ＴＢＭ３の掘削がさらに進行した状態を示す。ＴＢＭ３の後方の観測点２５ａ、２５ｂ、２５ｃ、２５ｄで断層の存在を示す観測結果がみられた場合、削孔検層ボーリング孔９での観測値とＴＢＭ３での観測値から、再度地山１の任意の点での観測値の推定が行われ、ＴＢＭ３の確定断層１９の位置と形状が決定される。
【００３２】
図７は、図２と図６に示す方法および工程で評価した、トンネル５の地質評価結果を表す図である。図７（ａ）は削孔検層ボーリング孔９で採取されたスライムの観察結果４５を、図７（ｂ）は支保工設置位置４７を、図７（ｃ）はトンネル５の掘削後の坑壁観察結果４９を示す。図８、図９、図１０は削孔検層ボーリング孔９から得られるデータとＴＢＭ機械データを用いて推定した、地山１の断層位置を示すコンタ図を示す。５１は岩盤強度の凡例である。
【００３３】
図８、図９、図１０に示すように、複数の削孔検層ボーリング孔９を削孔してスライムを採取し、図７（ａ）に示すスライムの観察結果４５を得る。また、削孔時に取得した削孔速度ｖ、打撃エネルギＪ、打撃回数Ｎ、削孔断面積Ａ等から、式（１）を用いて破壊エネルギ係数を算出し、算出された破壊エネルギ係数を岩盤強度に換算し、図８に示す予測図を得る。図８では、ＴＢＭ機械データは反映されていない。
【００３４】
次に、掘削が図８に示すＴＢＭ位置５３ａから、図９に示すＴＢＭ５３ｂまで進んだときに得られるＴＢＭ機械データから、式（２）、式（３）を用い、岩盤強度、掘削体積比エネルギを算出する。削孔検層ボーリング孔９の位置での換算された岩盤強度と、ＴＢＭ位置５３ａからＴＢＭ位置５３ｂまでの岩盤強度の空間分布の構造をモデル化し、線形補間手法を用いて地山１の任意の点での岩盤強度を推定し、図９の予測図を得る。
【００３５】
さらに、掘削が図９に示すＴＢＭ位置５３ｂから図１０に示すＴＢＭ５３ｃまで進んだときに得られるＴＢＭ機械データから、式（２）、式（３）を用い、岩盤強度、掘削体積比エネルギを算出する。削孔検層ボーリング孔９の位置での換算された岩盤強度と、ＴＢＭ位置５３ｂからＴＢＭ位置５３ｃまでの岩盤強度の空間分布の構造をモデル化し、線形補間手法を用いて地山１の任意の点での岩盤強度を推定し、図１０の予測図を得る。
【００３６】
ＴＢＭ３でのトンネル５の掘削が進行するにつれて、掘削終了部分でのＴＢＭ機械データの取得により、地山１の任意の点での岩盤強度の推定が繰り返され、岩盤強度の分布図が複雑かつ詳細に更新される。
【００３７】
例えば、図８、図９、図１０では、トンネル長８８９ｍ〜８９５ｍ、９０８ｍ〜９１０ｍの硬質部（黒色部）が新たに認識され、トンネル長９０１ｍ〜９０５ｍでの岩盤強度の低い部分（白色部）の分布形状が更新されている。これらの岩盤強度分布は、図７（ｃ）に示す掘削後の坑壁観察結果４９と一致する。
【００３８】
図８、図９、図１０に示すような岩盤強度分布の予測図を用いることで、精度よく切羽前方１３の地質を予測しながら、支保工設置位置４７や掘削計画等を決定し、ＴＢＭ掘削を進めることができる。
【００３９】
このように、削孔検層ボーリング孔９から得られる破壊エネルギ係数とＴＢＭ機械データから得られる岩盤強度とをコンピュータ等に入力し、破壊エネルギ係数を岩盤強度に換算し、地質統計学手法により空間補間を行うことにより、切羽前方１３の地質状況の空間的分布を精度良く推定できる。さらに、コンピュータ等を用いてステップ１０５からステップ１０９の手順で地質の推定を繰り返しつつ、トンネル５を掘削することにより、トンネル５を高速で施工でき、施工の安全性を向上させることができる。
【００４０】
なお、本実施例では、ステップ１０５からステップ１０９の手順をコンピュータ等で行ったが、削孔検層ボーリング孔９の削孔時に取得したデータ、ＴＢＭ機械データをコンピュータ等に入力し、破壊エネルギ係数、岩盤強度、掘削体積比エネルギの算出とステップ１０５からステップ１０９の手順を同一の装置で行ってもよい。
また、前述したコンピュータ等の装置を実現するプログラムをＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に保持させたり、インターネット等を介して流通させることができる。
【００４１】
また、削孔検層ボーリング孔９の削孔位置、削孔本数は、図１、図８、図９、図１０に示す限りではない。トンネル計画の実行に最適な削孔位置、本数を選択することで、切羽前方１３のみでなく、ＴＢＭ３で掘削したトンネル５の周囲の地質を予測し、拡幅などの施工に利用することもできる。
【００４２】
また、ステップ１０５では、破壊エネルギ係数を岩盤強度や掘削体積比エネルギに変換したが、岩盤強度や掘削体積比エネルギを破壊エネルギ係数に変換してもよい。図１１は、図１に示すトンネル５の全長にわたる各種データを示すグラフである。各グラフの横軸は、トンネル５内の位置である。
【００４３】
図１１（ａ）の縦軸はＳＨ（シュミットハンマー）による一軸圧縮強度である。ＳＨによる一軸圧縮強度３７は、ＴＢＭ３の通過後に、ＴＢＭ３の後方のシュミットハンマー試験位置１５で行われたシュミットハンマー試験結果を示す。
【００４４】
図１１（ｂ）の縦軸は予測岩盤強度である。予測岩盤強度３９は、ＴＢＭ３の掘削位置である切羽７でのＴＢＭ機械データから算出される岩盤強度を示す。図１１（ａ）と図１１（ｂ）とを比較すると、傾向、強度の絶対値が一致しており、予測岩盤強度３９は切羽７での地質状態を精度良く反映していることがわかる。
【００４５】
図１１（ｃ）の縦軸は実測破壊エネルギ係数である。実測破壊エネルギ係数４１は複数の削孔検層ボーリング孔９でのデータから算出される実測破壊エネルギ係数を示す。図１１（ｄ）の縦軸は予測破壊エネルギ係数である。予測破壊エネルギ係数４３は、複数の削孔検層ボーリング孔９でのデータから算出される破壊エネルギ係数と、ＴＢＭ３のＴＢＭ機械データから算出される予測岩盤強度３９を換算した破壊エネルギ係数とから、切羽前方１３の点について推定した予測破壊エネルギ係数を示す。
【００４６】
予測破壊エネルギ係数４３は、実測破壊エネルギ係数４１に比べてややばらつきが小さい結果になっているが、傾向や絶対値はほぼ一致している。また、予測破壊エネルギ係数４３は、ＳＨによる一軸圧縮強度３７とも傾向が一致している。
【００４７】
このように、ＴＢＭ機械データである岩盤強度等を破壊エネルギ係数に換算した場合でも、空間補間を行った予測破壊エネルギ係数４３は、実際のトンネル５内で行った地質評価結果と高い相関性をもち、ＴＢＭ３の切羽前方１３の地質状態を精度良く評価できる。なお、掘削にはＴＢＭ３のかわりにシールド機等の他の掘削機を用いてもよい。
【００４８】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明によれば、精度良く切羽前方の地質状況を評価できるトンネル切羽前方の地質予測方法および地質予測装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＴＢＭ３による地山１の掘削の概要図
【図２】トンネル５の切羽前方１３の地質予測方法のフローチャート
【図３】破壊エネルギ係数と岩盤強度の相関を示す図
【図４】破壊エネルギ係数と掘削体積比エネルギの相関を示す図
【図５】観測点２７、２９と推定点３１のモデル図
【図６】トンネル５の切羽前方１３の地質予測方法の工程図
【図７】トンネル５の地質評価結果を表す図
【図８】地山１の断層位置を示すコンタ図
【図９】地山１の断層位置を示すコンタ図
【図１０】地山１の断層位置を示すコンタ図
【図１１】図１に示すトンネル５の全長にわたる各種データを示すグラフ
【符号の説明】
３………ＴＢＭ
７………切羽
９………削孔検層ボーリング位置
１３………切羽前方
２７、２９………観測点
３１………推定点
３９………予測岩盤強度
４１………実測破壊エネルギ係数
４３………予測破壊エネルギ係数
Claims (8)
- 切羽前方に削孔して得られるデータから破壊エネルギ係数を算出する工程と、
トンネル掘削機で地山を掘削して得られる機械データから岩盤強度と掘削体積比エネルギとを算出する工程と、
前記切羽前方に削孔して得られるデータから算出した破壊エネルギ係数を相関関係をもとに岩盤強度または掘削体積比エネルギに換算することにより、または、前記機械データから算出した岩盤強度または掘削体積比エネルギを相関関係をもとに破壊エネルギ係数に換算することにより、前記切羽前方に削孔して得られるデータから算出した破壊エネルギ係数と前記機械データから算出した岩盤強度または掘削体積比エネルギとを、破壊エネルギ係数、岩盤強度または掘削体積比エネルギいずれかの統一された評価指標にする工程と、
前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出した破壊エネルギ係数および前記機械データから算出した岩盤強度または掘削体積比エネルギから得られた前記評価指標である、前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出した破壊エネルギ係数および前記機械データから算出した岩盤強度または掘削体積比エネルギを換算して得られた破壊エネルギ係数、前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出した破壊エネルギ係数を換算して得られた岩盤強度および前記機械データから算出した岩盤強度、または前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出した破壊エネルギ係数を換算して得られた掘削体積比エネルギおよび前記機械データから算出した掘削体積比エネルギを、位置の情報を含む関数によってモデル化する工程と、
前記モデルを基にして、線形補間手法を用いて任意地点での前記評価指標を推定する工程と、
を具備することを特徴とするトンネル切羽前方の地質予測方法。 - 前記位置の情報を含む関数は、平均値関数と共分散関数であることを特徴とする請求項１記載のトンネル切羽前方の地質予測方法。
- 前記線形補間手法としてクリッギングを用いることを特徴とする請求項１記載のトンネル切羽前方の地質予測方法。
- 切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出された破壊エネルギ係数と、トンネル掘削機で地山を掘削して得られる機械データから算出された岩盤強度または掘削体積比エネルギとを、前記破壊エネルギ係数を相関関係をもとに岩盤強度または掘削体積比エネルギに換算することにより、または、前記機械データから算出された岩盤強度または掘削体積比エネルギを相関関係をもとに破壊エネルギ係数に換算することにより、破壊エネルギ係数、岩盤強度または掘削体積比エネルギいずれかの統一された評価指標にする手段と、
前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出された破壊エネルギ係数および前記機械データから算出された岩盤強度または掘削体積比エネルギから得られた前記評価指標である、前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出した破壊エネルギ係数および前記機械データから算出した岩盤強度または掘削体積比エネルギを換算して得られた破壊エネルギ係数、前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出した破壊エネルギ係数を換算して得られた岩盤強度および前記機械データから算出した岩盤強度、または前記切羽前方に削孔して得られるデータを用いて算出した破壊エネルギ係数を換算して得られた掘削体積比エネルギおよび前記機械データから算出した掘削体積比エネルギを、位置の情報を含む関数によってモデル化する手段と、
前記モデルを基にして、線形補間手法を用いて任意地点での前記評価指標を推定する手段と、
を具備することを特徴とするトンネル切羽前方の地質予測装置。 - 前記位置の情報を含む関数は、平均値関数と共分散関数であることを特徴とする請求項４記載のトンネル切羽前方の地質予測装置。
- 前記線形補間手法としてクリッギングを用いることを特徴とする請求項４記載のトンネル切羽前方の地質予測装置。
- 請求項４から請求項６のいずれかに記載されたトンネル切羽前方の地質予測装置として、コンピュータを機能させるプログラムを記載した記録媒体。
- 請求項４から請求項６のいずれかに記載されたトンネル切羽前方の地質予測装置として、コンピュータを機能させるプログラム。
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