JP6857167B2 - Stratigraphy determination device and program - Google Patents

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  • Investigation Of Foundation Soil And Reinforcement Of Foundation Soil By Compacting Or Drainage (AREA)

Description

本発明は、層序判定装置及びプログラムに関する。 The present invention relates to a stratigraphy determination device and a program.

地盤を調査する技術として、スウェーデン式サウンディング試験がある(非特許文献1参照)。このような技術による地盤調査の後、地盤調査の結果に基づいて地層の層序が判定される場合がある。地盤調査の結果に基づく地層の層序の判定は地盤技術者が自身の知識と経験とに基づいて行う。しかしながら、地盤技術者が自身の知識と経験とに基づいて層序を判定するため、判定結果は地盤技術者ごとにばらつく場合があった。また、地盤技術者が自身の知識と経験とに基づいて層序を判定するため、地盤技術者の技術によっては、層序の判定の結果を誤る場合があった。
このような要因によって、従来、地盤調査の結果に基づく地層の層序の判定結果の精度が低い場合があった。
As a technique for investigating the ground, there is a Swedish sounding test (see Non-Patent Document 1). After the ground survey by such a technique, the stratigraphy of the stratum may be determined based on the result of the ground survey. The stratigraphy of the stratum is determined based on the results of the ground survey by the ground engineer based on his own knowledge and experience. However, since the stratigraphy is judged by the ground engineer based on his / her own knowledge and experience, the judgment result may vary from one ground engineer to another. In addition, since the ground engineer determines the stratigraphy based on his / her own knowledge and experience, the result of the stratigraphy determination may be incorrect depending on the technique of the ground engineer.
Due to such factors, the accuracy of the determination result of the stratigraphy of the stratum based on the result of the ground survey has been low in the past.

“日本工業規格 スウェーデン式サウンディング試験方法(Method for Swedish weight sounding test)” JIS A 1221:2013"Method for Swedish weight sounding test" JIS A 1221: 2013

上記事情に鑑み、本発明は、層序の判定結果の精度を向上させる技術を提供することを目的としている。 In view of the above circumstances, it is an object of the present invention to provide a technique for improving the accuracy of the determination result of stratigraphy.

本発明の一態様は、土地の土質に関する物理量の深さ方向の位置依存性を示す情報を土質情報とし、前記土質情報と予め定められた複数の集合であって土質を分類する複数の集合である土質集合との関係を示す情報を関係情報として、前記関係情報と入力された前記土質情報に基づいて、入力された前記土質情報が示す前記土地の深さ方向の層序を判定する第1判定部と、入力された前記土質情報と前記第1判定部の判定結果とに基づいて、前記土地の深さ方向の層序を判定する第2判定部と、を備え、前記第2判定部は、入力された前記土質情報と入力された前記土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する前記土質集合を示す情報とが、前記土地の深さ方向には厚さが所定の厚さ以下の地層である薄層があり、かつ、前記薄層が深さ方向の最も浅い位置と深い位置とのいずれかにも位置しないことを示す場合には、前記薄層が盛土に挟まれているか否かを判定し、前記薄層が盛土に挟まれている場合には、前記薄層が属する前記土質集合を盛土であると判定し、前記薄層が盛土に挟まれていない場合には、前記薄層が属する前記土質集合を、前記薄層の上に位置する地層が属する土質集合と同一であると判定する、層序判定装置である。 In one aspect of the present invention, information indicating the position dependence of the physical quantity of the soil quality in the depth direction is used as the soil quality information, and a plurality of predetermined sets that classify the soil quality with the soil quality information. as related information information indicating a relationship between the soil aggregate is, on the basis of said soil information entered with said relationship information, it determines stratigraphy in the depth direction of the land showing the soil information entered The second determination unit includes a first determination unit and a second determination unit that determines the stratum in the depth direction of the land based on the input soil information and the determination result of the first determination unit. In the determination unit, the input soil information and the information indicating the soil set to which the soil at each position in the depth direction indicated by the input soil information belongs are determined to have a thickness in the depth direction of the land. If there is a thin layer that is less than or equal to the thickness of, and it indicates that the thin layer is not located at either the shallowest position or the deepest position in the depth direction, the thin layer is used for filling. It is determined whether or not the thin layer is sandwiched between the filling soils, and if the thin layer is sandwiched between the filling soils, it is determined that the soil aggregate to which the thin layer belongs is the filling soil, and the thin layer is not sandwiched between the filling soils. In this case, it is a stratum determination device that determines that the soil set to which the thin layer belongs is the same as the soil set to which the stratum located above the thin layer belongs.

本発明の一態様は、上記の層序判定装置であって、前記第1判定部は、前記関係情報を教師データとして機械学習によって学習された学習モデルと入力された前記土質情報とに基づいて、入力された前記土質情報が示す前記土地の深さ方向の層序を判定する。 One aspect of the present invention is the stratification determination device, wherein the first determination unit is based on a learning model learned by machine learning using the relational information as teacher data and the input soil information. , Determine the stratification in the depth direction of the land indicated by the input soil information.

本発明の一態様は、上記の層序判定装置であって、前記第1判定部は、さらに、GIS(Geographic Information System)の情報に基づいて層序を判定する。 One aspect of the present invention is the above-mentioned stratigraphy determination device, and the first determination unit further determines the stratigraphy based on the information of GIS (Geographic Information System).

本発明の一態様は、上記の層序判定装置であって、土地の土質に関する前記物理量は、スウェーデン式サウンディング試験における荷重、半回転数、貫入深さである。
One aspect of the present invention is the above-mentioned stratigraphy determination device, in which the physical quantities relating to the soil quality of the land are the load, the half rotation speed, and the penetration depth in the Swedish sounding test.

本発明の一態様は、上記の層序判定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。 One aspect of the present invention is a program for operating a computer as the above-mentioned stratigraphy determination device.

本発明により、層序の判定結果の精度を向上させる技術を提供することが可能となる。 INDUSTRIAL APPLICABILITY According to the present invention, it is possible to provide a technique for improving the accuracy of the determination result of stratigraphy.

実施形態の層序判定システム100のシステム構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the system structure of the stratigraphy determination system 100 of an embodiment. 実施形態における入力土質情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the input soil information in an embodiment. 実施形態における第2判定部232が実行する層序アルゴリズムにしたがった処理の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the process flow according to the stratigraphic algorithm executed by the 2nd determination unit 232 in embodiment. 実施形態の層序判定装置2が実行する処理の流れの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the flow of the process executed by the stratigraphy determination apparatus 2 of an embodiment. 実施形態における出力部24によって出力される第1判定部231の判定結果を示す図である。It is a figure which shows the determination result of the 1st determination unit 231 output by the output unit 24 in embodiment. 実施形態における出力部24によって出力される第2判定部232の判定結果を示す図である。It is a figure which shows the determination result of the 2nd determination unit 232 output by the output unit 24 in embodiment.

(実施形態)
図1は、実施形態の層序判定システム100のシステム構成の一例を示す図である。以下、土地の土質に関する物理量の深さ方向の位置依存性を示す情報を土質情報という。以下、土質に関する物理量を土質物理量という。土質物理量は、例えば、地質調査によって取得される物理量である。地質調査によって取得される物理量は、例えば、スウェーデン式サウンディング試験によって取得される物理量であって、荷重、半回転数、貫入深さ、貫入量、1m当たりの半回転数、換算N値、許容支持力qa等である。
(Embodiment)
FIG. 1 is a diagram showing an example of a system configuration of the stratigraphy determination system 100 of the embodiment. Hereinafter, information indicating the positional dependence of the physical quantity on the soil quality of the land in the depth direction is referred to as soil quality information. Hereinafter, the physical quantity related to soil quality is referred to as soil physical quantity. The soil physical quantity is, for example, a physical quantity obtained by a geological survey. The physical quantities obtained by the geological survey are, for example, the physical quantities obtained by the Swedish sounding test, such as load, half rotation speed, penetration depth, penetration amount, half rotation speed per meter, converted N value, and allowable support. It is a force qa or the like.

層序判定システム100は、入力された土質情報(以下「入力土質情報」という。)に基づいて、入力土質情報が示す土地の深さ方向の層序を判定する。具体的には、層序判定システム100は、入力土質情報が示す深さ方向の位置ごとに、予め定められた複数の集合であって土質を分類する複数の集合のうち各位置の土質が属する集合を判定する。すなわち、層序判定システム100は、入力土質情報が示す深さ方向の位置ごとに、判定対象である各位置の土質が、予め定められた複数の集合であって土質を分類する複数の集合のうちいずれの集合に属するかを判定する。
以下、予め定められた複数の集合であって土質を分類する複数の集合を、土質集合という。土質集合は、例えば、盛土、砂質土、火山灰質土、粘性土等の地層名が定義する土質の集合であってもよい。
The stratigraphy determination system 100 determines the stratigraphy in the depth direction of the land indicated by the input soil information based on the input soil information (hereinafter referred to as "input soil information"). Specifically, in the stratigraphy determination system 100, the soil quality at each position belongs to a plurality of predetermined sets for each position in the depth direction indicated by the input soil quality information, among a plurality of sets for classifying the soil quality. Determine the set. That is, in the stratigraphy determination system 100, the soil quality at each position to be determined is a predetermined set of a plurality of sets for classifying the soil quality for each position in the depth direction indicated by the input soil quality information. It is determined which set it belongs to.
Hereinafter, a plurality of predetermined sets that classify soil quality are referred to as soil quality sets. The soil set may be, for example, a set of soils defined by the stratum name such as embankment, sandy soil, volcanic ash soil, and cohesive soil.

層序判定システム100は、機械学習部1及び層序判定装置2を備える。
機械学習部1は、土質情報と土質集合との関係を示す情報である関係情報を教師データとする機械学習によって、土質情報と土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合との関係を表す学習モデル(以下「分類モデル」という。)を学習する。
The stratigraphy determination system 100 includes a machine learning unit 1 and a stratigraphy determination device 2.
The machine learning unit 1 uses machine learning as teacher data, which is information indicating the relationship between the soil information and the soil set, to obtain the soil information and the soil set to which the soil at each position in the depth direction indicated by the soil information belongs. A learning model (hereinafter referred to as "classification model") that expresses the relationship between

機械学習部1は、パーソナルコンピュータやサーバ等の情報処理装置を用いて構成される。機械学習部1は、バスで接続されたCPU(Central Processing Unit)やメモリや補助記憶装置などを備え、プログラムを実行する。機械学習部1は、プログラムの実行によって機械学習によって分類モデルを学習する装置として機能する。
機械学習部1は、学習結果の分類モデルを層序判定装置2に出力する。
The machine learning unit 1 is configured by using an information processing device such as a personal computer or a server. The machine learning unit 1 includes a CPU (Central Processing Unit), a memory, an auxiliary storage device, and the like connected by a bus, and executes a program. The machine learning unit 1 functions as a device for learning a classification model by machine learning by executing a program.
The machine learning unit 1 outputs a classification model of the learning result to the stratigraphy determination device 2.

層序判定装置2は、入力土質情報を取得し、機械学習部1の学習結果である分類モデルに基づいて、入力土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合を判定する。
層序判定装置2は、パーソナルコンピュータやサーバ等の情報処理装置を用いて構成される。層序判定装置2はバスで接続されたCPU(Central Processing Unit)やメモリや補助記憶装置21などを備え、プログラムを実行する。層序判定装置2は、プログラムの実行によって入力部22、制御部23及び出力部24を備える装置として機能する。CPU、メモリは補助記憶装置21に記憶されたプログラムを実行することによって制御部23として機能する。
The stratigraphy determination device 2 acquires the input soil quality information, and determines the soil quality set to which the soil quality at each position in the depth direction indicated by the input soil quality information belongs, based on the classification model which is the learning result of the machine learning unit 1.
The stratigraphy determination device 2 is configured by using an information processing device such as a personal computer or a server. The stratigraphy determination device 2 includes a CPU (Central Processing Unit), a memory, an auxiliary storage device 21, and the like connected by a bus, and executes a program. The stratigraphy determination device 2 functions as a device including an input unit 22, a control unit 23, and an output unit 24 by executing a program. The CPU and the memory function as the control unit 23 by executing the program stored in the auxiliary storage device 21.

補助記憶装置21は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。補助記憶装置21は、機械学習部1が学習した学習結果である分類モデルを記憶する。 The auxiliary storage device 21 is configured by using a storage device such as a magnetic hard disk device or a semiconductor storage device. The auxiliary storage device 21 stores a classification model that is a learning result learned by the machine learning unit 1.

入力部22は、マウスやキーボード、タッチパネル等の入力装置を含んで構成される。入力部22は、これらの入力装置を自装置に接続するインタフェースとして構成されてもよい。入力部22は、自装置に対する分類モデルの入力を受け付ける。入力部22に入力された分類モデルは、記録部(不図示)によって補助記憶装置21に記録される。
入力部22は、入力土質情報の入力を受け付ける。入力部22は、入力された入力土質情報を制御部23に出力する。
The input unit 22 includes an input device such as a mouse, a keyboard, and a touch panel. The input unit 22 may be configured as an interface for connecting these input devices to its own device. The input unit 22 receives the input of the classification model for the own device. The classification model input to the input unit 22 is recorded in the auxiliary storage device 21 by the recording unit (not shown).
The input unit 22 accepts the input of the input soil information. The input unit 22 outputs the input input soil information to the control unit 23.

制御部23は、第1判定部231及び第2判定部232を備える。
第1判定部231は、入力土質情報と、補助記憶装置21が記憶する分類モデルとに基づいて、入力土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合を判定する。第1判定部231の判定結果は第2判定部232及び出力部24に出力される。
The control unit 23 includes a first determination unit 231 and a second determination unit 232.
The first determination unit 231 determines the soil set to which the soil at each position in the depth direction indicated by the input soil information belongs, based on the input soil information and the classification model stored in the auxiliary storage device 21. The determination result of the first determination unit 231 is output to the second determination unit 232 and the output unit 24.

第2判定部232は、入力土質情報と、第1判定部231の判定結果とに基づいて、層序に関するアルゴリズムである層序アルゴリズムとよって、層序を判定する。層序アルゴリズムは、層序に関するアルゴリズムであればどのようなアルゴリズムであってもよい。層序アルゴリズムは、例えば、地層同定の法則に基づくアルゴリズムであってもよい。層序アルゴリズムの詳細は後述する。第2判定部232の判定結果は、出力部24に出力される。 The second determination unit 232 determines the stratigraphy by the stratigraphy algorithm, which is an algorithm related to stratigraphy, based on the input soil information and the determination result of the first determination unit 231. The stratigraphic algorithm may be any algorithm as long as it is an algorithm related to stratigraphy. The stratigraphic algorithm may be, for example, an algorithm based on the law of formation identification. The details of the stratigraphic algorithm will be described later. The determination result of the second determination unit 232 is output to the output unit 24.

出力部24は、第1判定部231の判定結果と、第2判定部232の判定結果とを出力する。出力部24は、どのように第1判定部231の判定結果と、第2判定部232の判定結果とを出力してもよい。出力部24は、例えば、CRT(Cathode Ray Tube)ディスプレイや液晶ディスプレイ、有機EL(Electro-Luminescence)ディスプレイ等の表示装置を含んで構成されてもよい。出力部24は、例えば、これらの表示装置を自装置に接続するインタフェースとして構成されてもよい。 The output unit 24 outputs the determination result of the first determination unit 231 and the determination result of the second determination unit 232. The output unit 24 may output the determination result of the first determination unit 231 and the determination result of the second determination unit 232. The output unit 24 may include, for example, a display device such as a CRT (Cathode Ray Tube) display, a liquid crystal display, or an organic EL (Electro-Luminescence) display. The output unit 24 may be configured as, for example, an interface for connecting these display devices to its own device.

図2は、実施形態における入力土質情報の一例を示す図である。
図2に示す入力土質情報は、スウェーデン式サウンディング試験によって取得される荷重(km)、半回転数(Na)、貫入量(cm)、1m当たりの半回転数(Nsw)、換算N値及び許容支持力の貫入深さ(m)依存性を示す。貫入深さ(m)が深さを示す。
FIG. 2 is a diagram showing an example of input soil information in the embodiment.
The input soil information shown in FIG. 2 includes the load (km), half rotation speed (Na), penetration amount (cm), half rotation speed per meter (Nsw), converted N value, and allowable value obtained by the Swedish sounding test. It shows the penetration depth (m) dependence of the bearing capacity. The penetration depth (m) indicates the depth.

図3は、実施形態における第2判定部232が実行する層序アルゴリズムにしたがった処理の流れの一例を示すフローチャートである。 FIG. 3 is a flowchart showing an example of a processing flow according to a stratigraphic algorithm executed by the second determination unit 232 in the embodiment.

第2判定部232は、入力土質情報と第1判定部231の判定結果とを取得する(ステップS101)。第2判定部232は、入力土質情報と第1判定部231の判定結果とに基づいて、厚さが所定の厚さ以下の地層(以下「薄層」という。)があるか否かを判定する(ステップS102)。所定の厚さは、例えば25cmである。
薄層がある場合(ステップS102:YES)、第2判定部232は、薄層が深さ方向に最も浅い位置と、深さ方向に最も深い位置とのいずれかの位置に位置するか否かを判定する(ステップS103)。
薄層がいずれの位置に位置しない場合(ステップS103:NO)、第2判定部232は、薄層が盛土に挟まれているか否かを判定する(ステップS104)。
薄層が盛土に挟まれている場合(ステップS104:YES)、第2判定部232は、薄層の属する土質集合を盛土であると判定する(ステップS105)。
ステップS105の次に、第2判定部232は、処理を終了する。
The second determination unit 232 acquires the input soil information and the determination result of the first determination unit 231 (step S101). The second determination unit 232 determines whether or not there is a stratum having a thickness equal to or less than a predetermined thickness (hereinafter referred to as "thin layer") based on the input soil information and the determination result of the first determination unit 231. (Step S102). The predetermined thickness is, for example, 25 cm.
When there is a thin layer (step S102: YES), the second determination unit 232 determines whether or not the thin layer is located at either the shallowest position in the depth direction or the deepest position in the depth direction. Is determined (step S103).
When the thin layer is not located at any position (step S103: NO), the second determination unit 232 determines whether or not the thin layer is sandwiched between the embankments (step S104).
When the thin layer is sandwiched between the embankments (step S104: YES), the second determination unit 232 determines that the soil aggregate to which the thin layer belongs is the embankment (step S105).
After step S105, the second determination unit 232 ends the process.

一方、薄層が盛土に挟まれていない場合(ステップS104:NO)、第2判定部232は、薄層の属する土質集合を、深さ方向に薄層の上に位置する土質の土質集合と同一であると判定する(ステップS106)。
ステップS106の次に、第2判定部232は、処理を終了する。
On the other hand, when the thin layer is not sandwiched between the embankments (step S104: NO), the second determination unit 232 sets the soil set to which the thin layer belongs as the soil set of the soil located above the thin layer in the depth direction. It is determined that they are the same (step S106).
After step S106, the second determination unit 232 ends the process.

一方、ステップS103において、薄層がいずれかの位置に位置する場合(ステップS103:YES)、第2判定部232は、処理を終了する。
一方、ステップS102において、薄層が無い場合(ステップS102:NO)、第2判定部232は、処理を終了する。
On the other hand, in step S103, when the thin layer is located at any position (step S103: YES), the second determination unit 232 ends the process.
On the other hand, in step S102, when there is no thin layer (step S102: NO), the second determination unit 232 ends the process.

このように、第2判定部232は、第1判定部231の判定結果が層序の理論に反する結果である場合に、層序の理論に反しない結果に修正する。 In this way, when the determination result of the first determination unit 231 is a result contrary to the theory of stratigraphy, the second determination unit 232 corrects the result so as not to violate the theory of stratigraphy.

図4は、実施形態の層序判定装置2が実行する処理の流れの一例を示す図である。
入力部22が入力土質情報を取得する(ステップS201)。
第1判定部231が、入力土質情報と補助記憶装置21に記憶された分類モデルとに基づいて、入力土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合を判定する(ステップS202)。
第2判定部232が、入力土質情報と、第1判定部231の判定結果とに基づき、層序アルゴリズムによって層序を判定する(ステップS203)。
出力部24が、ステップS202又はステップS203の判定結果を出力する(ステップS204)。
ステップS204の次に、層序判定装置2は処理を終了する。
FIG. 4 is a diagram showing an example of a flow of processing executed by the stratigraphy determination device 2 of the embodiment.
The input unit 22 acquires the input soil information (step S201).
The first determination unit 231 determines the soil set to which the soil at each position in the depth direction indicated by the input soil information belongs based on the input soil information and the classification model stored in the auxiliary storage device 21 (step S202). ..
The second determination unit 232 determines the stratigraphy by the stratigraphy algorithm based on the input soil information and the determination result of the first determination unit 231 (step S203).
The output unit 24 outputs the determination result of step S202 or step S203 (step S204).
After step S204, the stratigraphy determination device 2 ends the process.

ここで、図5及び図6によって、第1判定部231の判定結果と、第2判定部232の判定結果とを示し、第2判定部232の判定結果が第1判定部231の判定結果と違うことを示す。 Here, FIGS. 5 and 6 show the determination result of the first determination unit 231 and the determination result of the second determination unit 232, and the determination result of the second determination unit 232 is the determination result of the first determination unit 231. Show different.

図5は、実施形態における出力部24によって出力される第1判定部231の判定結果を示す図である。
図5のグラフは、縦軸が深さを表す。縦軸は値が大きくなること深い位置であることを表す。図5のグラフは、横軸が、所定の土質物理量の大きさを表す。図5は、第1判定部231の判定結果が、深さが浅い方から順に、「盛土・埋土(砂質土)」、「火山灰質土」、「粘性土(砂層混)」、「火山灰質土」、「砂質土」、「粘性土」、「砂質土」、「粘性土(砂層混)」、「砂質土」、「粘性土(砂層混)」であることを示す。
FIG. 5 is a diagram showing a determination result of the first determination unit 231 output by the output unit 24 in the embodiment.
In the graph of FIG. 5, the vertical axis represents the depth. The vertical axis indicates that the value is large and the position is deep. In the graph of FIG. 5, the horizontal axis represents the magnitude of a predetermined soil physical quantity. In FIG. 5, the judgment results of the first judgment unit 231 are, in order from the shallowest depth, "filling / buried soil (sandy soil)", "volcanic ash soil", "cohesive soil (sand layer mixture)", and " Indicates that it is "volcanic ash soil", "sandy soil", "cohesive soil", "sandy soil", "cohesive soil (mixed sand layer)", "sandy soil", "cohesive soil (mixed sand layer)". ..

図6は、実施形態における出力部24によって出力される第2判定部232の判定結果を示す図である。
図6のグラフは、縦軸が深さを表す。縦軸は値が大きくなること深い位置であることを表す。図6のグラフは、横軸が、所定の土質物理量の大きさを表す。図6は、第2判定部232の判定結果が、深さが浅い方から順に、「盛土・埋土(砂質土)」、「火山灰質土」、「砂質土」、「粘性土(砂層混)」であることを示す。
FIG. 6 is a diagram showing a determination result of the second determination unit 232 output by the output unit 24 in the embodiment.
In the graph of FIG. 6, the vertical axis represents the depth. The vertical axis indicates that the value is large and the position is deep. In the graph of FIG. 6, the horizontal axis represents the magnitude of a predetermined soil physical quantity. In FIG. 6, the judgment results of the second judgment unit 232 are "filling / buried soil (sandy soil)", "volcanic ash soil", "sandy soil", and "cohesive soil" in order from the shallowest depth. Sand layer mixture) ”.

図5は、第1判定部231の判定結果が、火山灰質土と火山灰質土との間に粘性土(砂層混)があるという結果である。しかしながら、層序の理論によれば、このような層序はあり得ない。一方、図6は、第2判定部232の判定結果においては、火山灰質土と火山灰質土との間に粘性土(砂層混)は無いことを示す。このように、第2判定部232は、第1判定部231の判定結果のうち、層序の理論に反する判定結果を修正し、層序の理論に反しない層序の判定結果を取得する。 FIG. 5 shows that the determination result of the first determination unit 231 is that there is cohesive soil (sand layer mixture) between the volcanic ash soil and the volcanic ash soil. However, according to the theory of stratigraphy, such a stratigraphy is not possible. On the other hand, FIG. 6 shows that there is no cohesive soil (sand layer mixture) between the volcanic ash soil and the volcanic ash soil in the determination result of the second determination unit 232. In this way, the second determination unit 232 corrects the determination result of the first determination unit 231 that violates the theory of stratigraphy, and acquires the determination result of the stratigraphy that does not violate the theory of stratigraphy.

このように構成された層序判定システム100は、第1判定部231及び第2判定部232を備えるため、入力土質情報に基づいて、層序の理論に反しない層序の判定結果を出力することができる。そのため、地層の種類の判定に係る技術者の労力の増大を抑制することができる。 Since the stratigraphy determination system 100 configured in this way includes the first determination unit 231 and the second determination unit 232, it outputs a stratigraphy determination result that does not violate the stratigraphy theory based on the input soil information. be able to. Therefore, it is possible to suppress an increase in the labor of engineers involved in determining the type of stratum.

(変形例)
なお、分類モデルは、地質調査によって取得される物理量と、GIS(Geographic Information System)の情報とに基づいた学習結果であってもよい。
(Modification example)
The classification model may be a learning result based on the physical quantity acquired by the geological survey and the information of GIS (Geographic Information System).

なお、第1判定部231は、土質情報と土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合との関係と入力土質情報とに基づけば、必ずしも分類モデルと入力土質情報とに基づいて入力土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合を判定する必要は無い。 The first determination unit 231 is not necessarily based on the classification model and the input soil information, based on the relationship between the soil information and the soil set to which the soil at each position in the depth direction indicated by the soil information belongs and the input soil information. It is not necessary to determine the soil set to which the soil at each position in the depth direction indicated by the input soil information belongs.

なお、層序判定システム100は、入力土質情報と入力土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合との関係を表す学習モデルに基づいて入力土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合を判定可能であれば、必ずしも機械学習部1を備えなくてもよい。 In the stratification determination system 100, each of the depth directions indicated by the input soil information is based on a learning model representing the relationship between the input soil information and the soil set to which the soil at each position in the depth direction indicated by the input soil information belongs. The machine learning unit 1 does not necessarily have to be provided as long as it is possible to determine the soil set to which the soil at the position belongs.

なお、層序判定装置2は、必ずしも第1判定部231を備える必要は無い。第1判定部231を備えない層序判定装置2は、入力土質情報と入力土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合を示す情報と基づいて第2判定部232が層序を判定する。 The stratigraphy determination device 2 does not necessarily have to include the first determination unit 231. In the stratigraphy determination device 2 not provided with the first determination unit 231, the second determination unit 232 stratigraphy based on the input soil information and the information indicating the soil set to which the soil at each position in the depth direction indicated by the input soil information belongs. To judge.

なお、土質情報は、地形情報を含んでもよい。地形情報は、地形に関する情報である。地形情報は、例えば、経度や緯度であってもよい。地形情報は、標高であってもよい。地形情報は、例えば、地形区分名であってもよい。地形情報は、例えば、周囲の活断層に関する情報であってもよい。
なお、土質情報は、土壌情報を含んでもよい。土壌情報は、土壌に関する情報である。土壌情報は、例えば、土壌名であってもよい。
The soil information may include topographical information. Topographical information is information about topography. The terrain information may be, for example, longitude or latitude. The terrain information may be altitude. The terrain information may be, for example, a terrain classification name. The topographical information may be, for example, information on surrounding active faults.
The soil information may include soil information. Soil information is information about soil. The soil information may be, for example, a soil name.

なお、層序判定システム100には、土質情報に加えて、さらに、マップ情報が入力されてもよい。なお、マップ情報とは、地形情報と土壌情報とを含む情報である。以下、土質情報とマップ情報とを含む情報を地盤情報という。このような変形例の層序判定システム100は、地盤情報に基づいて、入力土質情報が示す土地の深さ方向の層序を判定する。具体的には、このような変形例の層序判定システム100は、地盤情報と土質集合との関係を示す情報を教師データとする機械学習によって地盤学習モデルを機械学習部1において学習する。地盤学習モデルは、地盤情報と土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合との関係を表す学習モデルである。このような変形例の層序判定システム100は、地盤学習モデルに基づき、層序判定装置2によって、入力された地盤情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する土質集合を判定する。 In addition to the soil quality information, map information may be further input to the stratigraphy determination system 100. The map information is information including topographical information and soil information. Hereinafter, information including soil information and map information is referred to as ground information. The stratigraphy determination system 100 of such a modified example determines the stratigraphy in the depth direction of the land indicated by the input soil information based on the ground information. Specifically, the stratification determination system 100 of such a modified example learns a ground learning model in the machine learning unit 1 by machine learning using information indicating the relationship between the ground information and the soil set as teacher data. The ground learning model is a learning model that represents the relationship between the ground information and the soil set to which the soil at each position in the depth direction indicated by the soil information belongs. Based on the ground learning model, the stratigraphy determination system 100 of such a modified example determines the soil set to which the soil quality at each position in the depth direction indicated by the input ground information belongs by the stratigraphy determination device 2.

なお、機械学習部1及び層序判定装置2の各機能の全て又は一部は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やPLD(Programmable Logic Device)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアを用いて実現されてもよい。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。 All or part of each function of the machine learning unit 1 and the stratification determination device 2 uses hardware such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), a PLD (Programmable Logic Device), and an FPGA (Field Programmable Gate Array). May be realized. The program may be recorded on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium is, for example, a flexible disk, a magneto-optical disk, a portable medium such as a ROM or a CD-ROM, or a storage device such as a hard disk built in a computer system. The program may be transmitted over a telecommunication line.

なお、層序判定装置2は、ネットワークを介して通信可能に接続された複数台の情報処理装置を用いて実装されてもよい。この場合、層序判定装置2が備える各機能部は、複数の情報処理装置に分散して実装されてもよい。例えば、第1判定部231と第2判定部232とはそれぞれ異なる情報処理装置に実装されてもよい。
また、機械学習部1と層序判定装置2とは必ずしも異なる筐体に実装される必要はなく、ひとつの筐体に実装されてもよい。
The stratigraphy determination device 2 may be implemented by using a plurality of information processing devices connected so as to be able to communicate via a network. In this case, each functional unit included in the stratigraphy determination device 2 may be distributed and mounted in a plurality of information processing devices. For example, the first determination unit 231 and the second determination unit 232 may be mounted on different information processing devices.
Further, the machine learning unit 1 and the stratigraphy determination device 2 do not necessarily have to be mounted in different housings, and may be mounted in one housing.

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。 Although the embodiments of the present invention have been described in detail with reference to the drawings, the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes designs and the like within a range that does not deviate from the gist of the present invention.

100…層序判定システム、 1…機械学習部、 2…層序判定装置、 21…補助記憶装置、 22…入力部、 23…制御部、 231…第1判定部、 232…第2判定部、 24…出力部 100 ... stratigraphy determination system, 1 ... machine learning unit, 2 ... stratigraphy determination device, 21 ... auxiliary storage device, 22 ... input unit, 23 ... control unit, 231 ... first determination unit, 232 ... second determination unit, 24 ... Output unit

Claims (5)

土地の土質に関する物理量の深さ方向の位置依存性を示す情報を土質情報とし、前記土質情報と予め定められた複数の集合であって土質を分類する複数の集合である土質集合との関係を示す情報を関係情報として、前記関係情報と入力された前記土質情報に基づいて、入力された前記土質情報が示す前記土地の深さ方向の層序を判定する第1判定部と、
入力された前記土質情報と前記第1判定部の判定結果とに基づいて、前記土地の深さ方向の層序を判定する第2判定部と、
を備え、
前記第2判定部は、入力された前記土質情報と入力された前記土質情報が示す深さ方向の各位置の土質が属する前記土質集合を示す情報とが、前記土地の深さ方向には厚さが所定の厚さ以下の地層である薄層があり、かつ、前記薄層が深さ方向の最も浅い位置と深い位置とのいずれかにも位置しないことを示す場合には、前記薄層が盛土に挟まれているか否かを判定し、前記薄層が盛土に挟まれている場合には、前記薄層が属する前記土質集合を盛土であると判定し、前記薄層が盛土に挟まれていない場合には、前記薄層が属する前記土質集合を、前記薄層の上に位置する地層が属する土質集合と同一であると判定する、
層序判定装置。
The information indicating the position dependence of the physical quantity of the soil quality in the depth direction is used as the soil quality information, and the relationship between the soil quality information and the soil quality set, which is a plurality of predetermined sets for classifying the soil quality. as related information information indicating, said based on the relationship information and the soil information input, a first determination unit that determines stratigraphy in the depth direction of the land showing the soil information input,
A second determination unit that determines the stratigraphy in the depth direction of the land based on the input soil information and the determination result of the first determination unit.
With
In the second determination unit, the input soil information and the information indicating the soil set to which the soil at each position in the depth direction indicated by the input soil information belongs are thick in the depth direction of the land. When there is a thin layer whose thickness is less than or equal to a predetermined thickness, and it indicates that the thin layer is not located at either the shallowest position or the deepest position in the depth direction, the thin layer Is sandwiched between the filling soils, and if the thin layer is sandwiched between the filling soils, it is determined that the soil aggregate to which the thin layers belong is the filling soil, and the thin layers are sandwiched between the filling soils. If not, it is determined that the soil set to which the thin layer belongs is the same as the soil set to which the layer located above the thin layer belongs.
Stratigraphy determination device.
前記第1判定部は、前記関係情報を教師データとして機械学習によって学習された学習モデルと入力された前記土質情報とに基づいて、入力された前記土質情報が示す前記土地の深さ方向の層序を判定する、
請求項に記載の層序判定装置。
The first determination unit is a layer in the depth direction of the land indicated by the input soil information based on the learning model learned by machine learning using the relational information as teacher data and the input soil information. Judging the order,
The stratigraphy determination device according to claim 1.
前記第1判定部は、さらに、GIS(Geographic Information System)の情報に基づいて層序を判定する、
請求項1又は2に記載の層序判定装置。
The first determination unit further determines the stratigraphy based on the information of GIS (Geographic Information System).
The stratigraphy determination device according to claim 1 or 2.
土地の土質に関する前記物理量は、スウェーデン式サウンディング試験における荷重、半回転数、貫入深さである、
請求項1〜3のいずれか一項に記載の層序判定装置。
The physical quantities relating to the soil quality of the land are the load, half rotation speed, and penetration depth in the Swedish sounding test.
The stratigraphy determination device according to any one of claims 1 to 3.
請求項1から請求項のいずれか一項に記載の層序判定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。 A program for operating a computer as the stratigraphy determination device according to any one of claims 1 to 4.
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