JP5635020B2 - 教師データの作成方法 - Google Patents

Description

本発明は、地盤評価方法における教師データの作成方法に関する。

掘削機が目標地盤へ到達したか否かの判断を、掘削機の電流値の増加量により行う場合がある。
ところが、目標地盤の手前にこの目標地盤と同程度の強度を有した岩盤層等が介在していると、目標地盤に到達したか否かの判断が難しく、経験的な判断が伴う。

そのため、本出願人は、特許文献１に示すように、掘削機の作動状態に相関する物理量（例えば、音、加速度、トルク、電流、圧力等）のデータを取得し、このデータを解析して掘削機が目標地盤に到達したか否かを判断する地盤評価方法を開発した。

この地盤評価方法は、掘削時の波形解析と教師データとを比較することにより、数値的に地盤の評価を行うものである。

特開２０１１−０３８２５７号公報

特許文献１に記載の地盤評価方法は、教師データの正確性が地盤の評価結果に大きく影響するため、より正確な教師データが求められている。

本発明は、前記問題点を解決するものであって、地盤評価方法におけるより正確な教師データを作成することを可能とした教師データの作成方法を提案することを課題とする。

このような課題を解決する本発明は、回転式の掘削機が目標地盤に到達したか否かを判断する際に使用する教師データの作成方法であって、目標地盤と同等の地盤における前記掘削機の作動状態に相関する物理量の掘削深度地層データを取得する作業と、前記掘削深度地層データを掘削深度毎にスペクトル解析して複数の周波数スペクトルを作成する作業と、前記各周波数スペクトルについて、最大値を一定値に変換して定量化スペクトルを作成する作業と、複数の前記定量化スペクトルの中から代表的な定量化スペクトルを少なくとも二つ抽出して平均化することで一次処理教師データを作成する作業と、前記一次処理教師データのノイズ成分を除外して二次処理教師データを作成する作業とを備えており、前記掘削機の作動状態に相関する物理量は、掘削機による掘削に伴って発生する音および掘削機の振動に伴う加速度であることを特徴としている。

ここで、「掘削機の作動状態に相関する物理量」には、例えば、掘削機の周辺で観測される音（駆動源の作動音や地盤との接触に伴って発生する音など）、掘削機の振動に伴う加速度、電動モータに供給する電流や電動モータの出力（トルク）、油圧モータに供給する作動油の圧力や油圧モータの出力（トルク）、回転軸に発生するひずみ（せん断ひずみ）などが含まれる。

かかる教師データの作成方法によれば、地盤の評価に必要な周波数域とその他の雑音域とを明確に区別した正確な教師データを作成することが可能となるので、地盤評価方法の評価精度を向上させることが可能となる。

なお、複数の前記定量化スペクトルのそれぞれにおいてスペクトルが最大となる周波数を抽出するとともに、直交する２軸の一方を周波数、他方を掘削深度とし、抽出した前記周波数毎の強度をスペクトルの大きさに比例して色分け又は記号化して表記したグラフを作成し、当該グラフに基づいて代表的な定量化スペクトルを抽出すれば、地盤の全体を把握し易くなり、代表的な定量化スペクトルの抽出が容易となる。

本発明の教師データの作成方法によれば、地盤評価方法におけるより正確な教師データを作成することが可能となる。

本実施形態に係る地盤評価装置の設置状況を示す模式図である。 本実施形態に係る教師データの作成方法を示すフローチャートである。 （ａ）は周波数スペクトルを示すグラフ、（ｂ）は（ａ）の定量化スペクトルを示すグラフである。 （ａ）は周波数スペクトルを示すグラフ、（ｂ）は（ａ）の定量化スペクトルを示すグラフである。 抽出した最大周波数と掘削深度との関係を示すグラフである。 一次処理教師データを示すグラフである。 二次処理教師データを示すグラフである。 （ａ）は支持地盤の音響データを教師データにしたグラフ、（ｂ）は（ａ）の１ｋＨｚ以下のスペクトルを０としたグラフである。 （ａ）は教師データによる相関を示すグラフ、（ｂ）は（ａ）の１ｋＨｚ以下のスペクトルを０としたグラフである。 地盤評価方法を示すフローチャートである。

本実施形態では、図１に示すように、ドーナツオーガ等のアースオーガ掘削機（以下、単に「掘削機」という）Ｍにより地盤の掘削を行い、オーガＭ１が目標地盤である支持地盤Ｇ_Ｒまで到達したか否かを判定する場合において、掘削時の波形解析と比較する教師データの作成方法について説明する。

掘削機Ｍには、音響受信器（データ取得部）２と、三軸加速度計（データ取得部）３と、コンピュータ４とを備えた地盤評価装置１が接続されている。

音響受信器２は、掘削機Ｍによる地盤Ｇの掘削に伴って発生する音（例えば、オーガＭ１の先端部が地盤Ｇに接触することにより発生する音）を受信する装置である。
三軸加速度計３は、掘削機Ｍによる地盤Ｇの掘削に伴ってロッドに発生する振動（加速度）を計測する装置である。三軸加速度計３は、鉛直方向の加速度と、水平面内において直交する二つの軸に沿う方向の加速度とを計測する。
なお、本実施形態では、データ取得部として、音響受信器２と三軸加速度計３を使用するものとしたが、オーガＭ１の駆動源の出力トルクを計測するトルク計測器、ロッドに発生するせん断ひずみを計測するひずみゲージなどをデータ取得部としてもよい。また、掘削機Ｍの駆動源が電動モータである場合には、電動モータに供給される電流を計測する電流計をデータ取得部とすることができ、駆動源が油圧モータである場合には、油圧モータに供給される作動油の油圧を計測する圧力計をデータ取得部とすることができる。また、これらの計測器は、複数の計測器を併用してもよいし、１つのみを使用してもよい。また、三軸加速度計３に代えて一軸加速度計や二軸加速度計を採用してもよい。

本実施形態では、オーガＭ１の着脱作業の妨げとならないように、音響受信器２および三軸加速度計３を掘削機ＭのオーガＭ１の取付部Ｍ２よりも上方に設置するが、音響受信器２および三軸加速度計３の取付箇所は限定されるものではない。図示は省略するが、取付部Ｍ２の下側やオーガＭ１の先端部に音響受信器２や三軸加速度計３を取り付けても差し支えない。

コンピュータ４は、データ解析部５と、報知部６とを備えている。データ解析部５は、音響受信器２が取得した音響データと三軸加速度計３が取得した振動（加速度）データとをコンバータ（Ａ／Ｄ変換器）７を介して入手し、解析するものである。報知部６は、データ解析部５から出力された情報を報知するものであり、本実施形態では、モニターやスピーカーにて構成されている。

なお、地盤評価装置１のデータ解析部５には、予め教師データが記憶されている。
ここで、教師データは、先行掘削の際に、比較する地層の掘削時の掘削深度地層データを処理（平均化やその他の処理）し、教師データとして解析したものである。すなわち、教師スペクトルは、目標地盤（支持地盤Ｇ_Ｒ）と同等の地盤（本実施形態では、支持地盤Ｇ_Ｒとする）において前もって掘削機Ｍによる掘削を行って、掘削機Ｍの作動状態に相関する物理量（本実施形態では音および加速度）の掘削深度地層データをデータ取得部で取得し、取得した掘削深度地層データについてスペクトル解析を行うことで得ることができる。教師データのスペクトル解析は、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）、ＭＥＭ（最大エントロピー法）その他のスペクトル解析により行えばよい。

以下、教師データの作成方法について、詳細に説明する。
教師データの作成方法は、図２に示すように、掘削深度地層データ取得作業Ｓ１１と、周波数スペクトル作成作業Ｓ１２と、定量化スペクトル作成作業Ｓ１３と、一次処理教師データ作成作業Ｓ１４と、二次処理教師データ作成作業Ｓ１５とを備えている。

掘削深度地層データ取得作業Ｓ１１では、支持地盤Ｇ_Ｒにおける掘削機Ｍの作動状態に相関する物理量の掘削深度地層データを取得する。

周波数スペクトル作成作業Ｓ１２では、掘削深度地層データを掘削深度（所定時間Δｔ）毎にスペクトル解析して複数の周波数スペクトルを作成する（図３の（ａ）および図４の（ａ）参照）。なお、本実施形態では所定時間Δｔ＝１（秒）とするが、所定時間Δｔは、１秒に限定されるものではない。

定量化スペクトル作成作業Ｓ１３では、各周波数スペクトルについて、最大値を一定値（例えば１００）に変換して定量化スペクトルを作成する（図３の（ｂ）および図４の（ｂ）参照）。
このように最大スペクトル値を定量化することで、掘削中にΔｔ間隔で周波数解析した結果の全体を把握しやすくする。

一次処理教師データ作成作業Ｓ１４では、複数の定量化スペクトルの中から代表的な定量化スペクトルを複数点（少なくとも二点）抽出して平均化することで一次処理教師データを作成する（図６参照）。
なお、地中は、一様な地質ではないため、瞬間毎の解析結果からは全体が把握しづらいため、代表的な定量化スペクトルの抽出は、以下の手順により行う。

まず、複数の定量化スペクトルのそれぞれにおいてスペクトルが最大となる周波数（本実施形態では、スペクトルが１００〜９５の範囲にある周波数）を抽出する。次に、図５に示すように、直交する２軸の一方を周波数、他方を掘削深度とし、周波数毎の強度をスペクトルの大きさに比例して色分け又は記号化して表記したグラフを作成し、このグラフを利用して掘削情報の全体像（周波数の強度と掘削深度による地層の変化との関係）を把握する。そして、このグラフに基づいて代表的な定量化スペクトル（目標地盤特有のスペクトル）を抽出する。

なお、一次処理教師データは、代表的な定量化スペクトルを平均化した後、支持地盤Ｇ_Ｒを掘削しているときのスペクトルとの相関を算出して、その相関値が予め設定された閾値以上のスペクトルの総平均値を採取することで作成してもよい。

二次処理教師データ作成作業Ｓ１５では一次処理教師データのノイズ成分を除外して二次処理教師データを作成する。
一次処理教師データには、図６に示すように、地層の特徴的なスペクトル以外にも、雑音成分（ノイズ成分）が含まれている。そこで、０〜１００までのスペクトルをｎ等分し、最小値（例えば、ｎ＝２０とした場合には０〜５の範囲にあるスペクトル）を切り捨てる処理を行うことで、図７に示すように、ノイズ成分を除外して量子化した教師データ（二次処理教師データ）を作成する。

二次処理教師データを作成したら、この二次処理教師データを地盤評価方法において利用する教師データとしてデータ解析部５に保存しておく。

なお、支持地盤Ｇ_Ｒにおける音響データを教師データ（二次処理教師データ）にすると、図８の（ａ）に示すように、１ｋＨｚ以下に最大スペクトルが存在する場合がある。このような教師データによる相関値は、図９の（ａ）に示すように、全体的に高い相関値を示すが、支持地盤Ｇ_Ｒ掘削時の変化が少なく判別しづらい場合がある。

このような場合には、図８の（ｂ）に示すように、１ｋＨｚ以下のスペクトルを０として教師データの相関値を作成するとよい。
１ｋＨｚ以下のスペクトルをカットした教師データにより相関を算出すると、図９の（ｂ）に示すように、相関値は全体的に低くなるが、支持地盤Ｇ_Ｒ掘削時の相関値の立ち上がりが観測され、判別がしやすくなる。

なお、音響受振器は１ｋＨｚの帯域でも感度がよいため、機械音などの雑音を拾うことにより地層の特徴的なスペクトル以外（例えば、１ｋＨｚ以下）のスペクトルが大きくなる場合がある。本実施形態では、加速度データから２．４ｋＨｚ付近に基盤層の特徴的なスペクトルが存在することが確認されたため、１ｋＨｚ以下のスペクトルを排除することで、ノイズ成分を除外するものとした。

次に、得られた教師データを利用した地盤評価方法について説明する。
本実施形態の地盤評価方法は、図１０に示すように、データ取得ステップＳ２１と、スペクトル解析ステップＳ２２と、地盤検知ステップＳ２３と、第一補正ステップＳ２４と、補正係数演算ステップＳ２５と、第二補正ステップＳ２６と、相関係数演算ステップＳ２７と、判定ステップＳ２８とを備えている。

データ取得ステップＳ２１では、掘削機Ｍによる地盤掘削時の音や振動の掘削深度地層データ（掘削機Ｍの作動状態に相関する物理量の掘削深度地層データ）を、音響受振器２、三軸加速度計３等により取得して、データ解析部５に記憶する。

スペクトル解析ステップＳ２２では、データ解析部５に記憶された本掘削時の掘削深度地層データに対してスペクトル解析を行い、周波数領域の関数である掘削時周波数スペクトルを演算する。

地盤差異検知ステップＳ２３では、スペクトル解析ステップＳ２２により算出された掘削時周波数スペクトルをモニター上において確認し、予め記憶された教師データとの差異を検知する。
ここで、掘削時周波数スペクトルが、教師データと明らかに異なると判断される場合は、第一補正ステップＳ２４以降の作業を行わずに、掘削機Ｍによる掘削を続行する。

なお、地盤差異検知ステップＳ２３は、必要に応じて行えばよく、省略してもよい。また、掘削時周波数スペクトルと教師データとの差異の検知は、機械的に行ってもよい。

第一補正ステップＳ２４では、スペクトル解析ステップＳ２２において算出された掘削時周波数スペクトルから掘削機械の特有の音・振動をキャンセルして、第一補正スペクトルを得る。

補正係数演算ステップＳ２５では、教師積分値を第一補正スペクトルの積分値で除算して補正係数ｋを演算する。教師積分値は、教師データの積分値であり、データ解析部５に予め記憶されているものを使用する。

第二補正ステップＳ２６では、補正係数演算ステップＳ２５において算出された補正係数ｋを利用して第二補正スペクトルを演算する。

相関係数演算ステップＳ２７では、教師データと第二補正スペクトルとの相関係数Ｒを演算する。

判定ステップＳ２８では、相関係数Ｒが閾値Ｒ₀を超えているか否かを判定する。
すなわち、予め設定された閾値Ｒ₀と相関係数Ｒとを比較し、相関係数Ｒが閾値Ｒ₀を超えている（Ｒ＞Ｒ₀）場合には、掘削中の地盤が支持地盤Ｇ_Ｒであると判定し、相関係数Ｒが閾値Ｒ₀を超えていない（Ｒ≦Ｒ₀）場合には、掘削中の地盤が支持地盤Ｇ_Ｒでない（支持地盤Ｇ_Ｒに到達していない）と判定する。
なお、相関係数Ｒが１であれば、第二補正スペクトルと教師データとが全く同じスペクトルであることを示している。

判定ステップＳ２８により、掘削機Ｍ（オーガＭ１）が支持地盤Ｇ_Ｒに到達したと判断されると、報知部６に信号が送られ、当該信号を受けた報知部６は、オーガＭ１の先端が支持地盤Ｇ_Ｒへ到達したことを作業員等に報知する。
なお、データ取得ステップＳ２１から判定ステップＳ２８までを複数回行い、相関係数Ｒが閾値Ｒ₀を超えている（Ｒ＞Ｒ₀）という判定が複数回連続し、かつ、その回数が規定回数に達した場合に、掘削中の地盤が支持地盤Ｇ_Ｒであると判定するように構成してもよい。

以上、本実施形態の教師データの作成方法によれば、判定に必要な周波数域とその他の雑音域とを明確に区別した教師データを作成することが可能となり、判定精度を向上させることが可能となる。
つまり、一次処理教師データと二次処理教師データにより掘削時の周波数解析の相関を算出すると、二次処理教師データの方が目標地盤以外の相関値が小さくなるため、判定精度が向上する。

また、教師データを量子化しているため、必要な周波数帯域のみを比較するバンドパスフィルターによる比較効果が得られる。
さらに、抽出する教師スペクトルを適切に選択することで、相関のある結果を導くことが可能となる。

したがって、本掘削時における掘削機Ｍの状態が目標地盤と同等の地盤を掘削したときの状態と似通っているかを数値的に判断することができるため、作業員の個人差などによる誤差が生じることなく、一定の精度を確保することが可能となる。

以上、本発明について、好適な実施形態について説明した。しかし、本発明は、前述の各実施形態に限られず、前記の各構成要素については、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜変更が可能であることはいうまでもない。

例えば、前記実施形態では、オーガ掘削機による基礎掘削について説明したが、本発明の教師データの作成方法により作成された教師データは、あらゆる回転式の掘削機を利用する工法に採用可能である。
例えば、ＴＢＭやシールド工法において採用することで、破砕帯の前後に存在する地盤を目標地盤として施工を行えば、破砕帯での掘削開始前に、予め破砕帯に近づいていることを把握することができるため、補助工法の準備などを先行して行うことが可能となる。

Ｓ１１ 掘削深度地層データ取得作業
Ｓ１２ 周波数スペクトル作成作業
Ｓ１３ 定量化スペクトル作成作業
Ｓ１４ 一次処理教師データ作成作業
Ｓ１５ 二次処理教師データ作成作業

Claims (2)

1. 回転式の掘削機が目標地盤に到達したか否かを判断する際に使用する教師データの作成方法であって、
   目標地盤と同等の地盤における前記掘削機の作動状態に相関する物理量の掘削深度地層データを取得する作業と、
   前記掘削深度地層データを掘削深度毎にスペクトル解析して複数の周波数スペクトルを作成する作業と、
   前記各周波数スペクトルについて、最大値を一定値に変換して定量化スペクトルを作成する作業と、
   複数の前記定量化スペクトルの中から代表的な定量化スペクトルを少なくとも二つ抽出して平均化することで一次処理教師データを作成する作業と、
   前記一次処理教師データのノイズ成分を除外して二次処理教師データを作成する作業と、を備えており、
   前記掘削機の作動状態に相関する物理量は、掘削機による掘削に伴って発生する音および掘削機の振動に伴う加速度であることを特徴とする、教師データの作成方法。
2. 掘削機が目標地盤に到達したか否かを判断する際に使用する教師データの作成方法であって、
   目標地盤と同等の地盤における前記掘削機の作動状態に相関する物理量の掘削深度地層データを取得する作業と、
   前記掘削深度地層データを掘削深度毎にスペクトル解析して複数の周波数スペクトルを作成する作業と、
   前記各周波数スペクトルについて、最大値を一定値に変換して定量化スペクトルを作成する作業と、
   複数の前記定量化スペクトルの中から代表的な定量化スペクトルを少なくとも二つ抽出して平均化することで一次処理教師データを作成する作業と、
   前記一次処理教師データのノイズ成分を除外して二次処理教師データを作成する作業と、を備えており、
   複数の前記定量化スペクトルのそれぞれにおいてスペクトルが最大となる周波数を抽出するとともに、
   直交する２軸の一方を周波数、他方を掘削深度とし、抽出した前記周波数毎の強度をスペクトルの大きさに比例して色分け又は記号化して表記したグラフを作成し、
   当該グラフに基づいて代表的な定量化スペクトルを抽出することを特徴とする、教師データの作成方法。

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