JP6935186B6 - 切羽面評価システムおよび切羽面評価方法 - Google Patents

Description

本発明は、切羽面評価システムおよび切羽面評価方法に関する。

従来の地山の地質評価方法の一例が特許文献１に開示されている。特許文献１に開示されている評価方法では、地山の既掘削部において、切羽前方の複数種類の削孔データを取得する。また、削孔データの取得と前後して、地山の既掘削部における地質情報を取得する。そして、既掘削部における削孔データを多変量解析により分析し、第１の地質予測式を作成した後、第１の地質予測式を用いて算出した地質情報と既掘削部における地質情報との変動幅の調整を行って、第２の地質予測式を作成する。さらに、地山の未掘削部において、切羽前方の削孔データを取得し、第１の地質予測式および第２の地質予測式と地山の未掘削部における削孔データとを用いて、地山の未掘削部における地質情報を予測する。

特許第３０４４３３５号公報

しかしながら、上述した評価方法では、取得した複数の削孔データについて平均値や標準偏差を算出して多変量解析を用いて評価しているところ、この多変量解析に用いられる式形の自由度が小さいので、評価精度の点で改善の余地があった。

本発明は、上述したような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、評価精度を効果的に向上できる切羽安定度予測システムを提供することである。

上記目的を達成するために、本発明の一態様の切羽面評価システムは、切羽面に発破孔を形成する際に測定した発破孔データおよび前記切羽面を発破した後の新たな切羽面における前記発破孔と対応する箇所の評価点を示す評価点データを、トンネルを掘り進めて繰り返し取得する学習用データ取得部と、前記学習用データ取得部により取得された前記発破孔データおよび前記評価点データとの関係を遺伝的プログラミングを用いて解析し、前記発破孔データを入力することにより前記評価点を、前記発破孔データに対応する評価点観測値との適応度がより高まるように、予測する予測式を導出する予測式導出部と、前記予測式導出部により導出された前記予測式に、新たに測定した前記発破孔データを入力し、当該発破孔データに対応する前記評価点を算出する評価点算出部と、前記評価点算出部により算出された前記評価点または前記評価点に基づく画像を表示する評価点表示部とを有し、前記学習用データ取得部によって取得される発破孔データは、各種穿孔データ（穿孔速度、フィード圧、打撃圧および回転圧）と、発破孔Ｍの装薬量、切羽面Ｋ上における孔位置、孔径、孔深さ、トンネルの掘削距離を合わせたデータとを含む、ことを特徴とする。

本発明においては、前記発破孔データが、削岩機における穿孔速度、フィード圧、打撃圧および回転圧を含むことが好ましい。本発明においては、前記発破孔データに前記切羽面上の孔位置を含み、前記評価点表示部が、前記切羽面上の前記評価点の分布を表した等値線図の画像を表示することが好ましい。

本発明においては、前記切羽面がトンネル掘削における切羽面であり、前記評価点算出部により算出された前記評価点に基づいて、支保パターンを選定する支保パターン選定部をさらに有していてもよい。

上記目的を達成するために、本発明の他の一態様の切羽面評価方法は、コンピュータによって実行される、（１）切羽面に発破孔を形成する際に測定した発破孔データおよび前記切羽面を発破した後の新たな切羽面における前記発破孔と対応する箇所の評価点を示す評価点データを、トンネルを掘り進めて繰り返し取得する学習用データ取得工程、（２）前記学習用データ取得工程で取得された前記発破孔データおよび前記評価点データとの関係を遺伝的プログラミングを用いて解析し、前記発破孔データを入力することにより前記評価点を、前記発破孔データに対応する評価点観測値との適応度がより高まるように、予測する予測式を導出する予測式導出工程、（３）前記予測式導出工程で導出された前記予測式に、新たに測定した前記発破孔データを入力し、当該発破孔データに対応する前記評価点を算出する評価点算出工程、および、（４）前記評価点算出工程で算出された前記評価点または前記評価点に基づく画像を表示する評価点表示工程、を含み、前記学習用データ取得工程において取得される発破孔データは、各種穿孔データ（穿孔速度、フィード圧、打撃圧および回転圧）と、発破孔Ｍの装薬量、切羽面Ｋ上における孔位置、孔径、孔深さ、トンネルの掘削距離を合わせたデータとを含むことを特徴とする。

本発明によれば、切羽面に発破孔を形成する際に測定した発破孔データおよびこの切羽面を発破した後の新たな切羽面における発破孔と対応する箇所の評価点を示す評価点データとの関係を遺伝的プログラミングを用いて解析し、発破孔データを入力することにより評価点を予測する予測式を導出する。遺伝的プログラミングでは、発破孔データに基づく評価点の予測式を遺伝子ととらえ、当該予測式を用いて算出された評価点と評価点データに示される評価点との適応度に基づいてより良い遺伝子を選択して、遺伝子全体としてより良い適応度を持つように進化を進める。このようにしたことから、遺伝的プログラミングは、一般的な多変量解析と比べて式形の自由度が大きく、そのため、高精度な数理モデルを構築することができ、評価精度を効果的に向上できる。

トンネル掘削現場において、削岩機により切羽面に発破孔を形成する様子を模式的に示す図である。 本発明の一実施形態に係る切羽面予測システムの構成を示す図である。 図２の切羽面予測システムで用いる発破孔データおよび評価点データの一例を示す図である。 図２の切羽面予測システムが有する演算装置において実行される評価点予測処理の一例を示すフローチャートである。 図２の切羽面予測システムの表示装置に表示される等値線図の一例を示す図である。 切羽面における評価点観測値と評価点予測値との相関図である。 切羽面における評価点予測値から選定した支保パターンの選定精度を示すグラフである。

以下、本発明の実施の形態を添付の図面を参照して説明する。

図１は、トンネル掘削現場において、削岩機により切羽面に発破孔を形成する様子を模式的に示す図である。図２は、本発明の一実施形態に係る切羽面予測システムの構成を示す図である。図３は、図２の切羽面予測システムで用いる（ａ）発破孔データおよび（ｂ）評価点データの一例を示す図である。図４は、図２の切羽面予測システムが有する演算装置において実行される評価点予測処理の一例を示すフローチャートである。図５は、図２の切羽面予測システムの表示装置に表示される等値線図の一例を示す図である。図６は、切羽面における評価点観測値と評価点予測値との相関図の一例である。図７は、切羽面における評価点予測値から選定した支保パターンの選定精度を示すグラフの一例である。

図１に示すように、トンネル掘削の現場では、削岩機１００により切羽面Ｋに多数の発破孔Ｍが形成され、発破孔Ｍに爆薬を装填して発破することにより切羽面Ｋを崩落させ、崩落土砂を取り除く。その後、再度、新たな切羽面Ｋに発破孔Ｍを形成して、以降同様にしてトンネルを掘り進める。

図２に本発明の一実施形態に係る切羽面評価システム１を示す。この切羽面評価システム１は、トンネル掘削の際に収集したデータを用いて切羽面Ｋについて評価点を予測し、評価点の分布を示す画像を表示して、トンネル掘削作業を支援するものである。

切羽面評価システム１は、キーボードやマウスなどの外部からデータを入力する入力装置１１と、各種表示を行うディスプレイなどの表示装置１２と、各種データや処理プログラムが記憶される記憶装置１３と、削岩機１００との間で無線通信を行う通信装置１４と、コンピュータで構成され、入力装置１１および表示装置１２が接続された演算装置２０と、を有している。本実施形態において、演算装置２０は、学習用データ取得部、予測式導出部、評価点算出部、評価点表示部および支保パターン選定部として機能する。

この切羽面評価システム１における切羽面評価処理について、以下に説明する。

始めに切羽面評価システム１で用いる学習用データを収集する。自走式の削岩機１００は、トンネル掘削において発破孔Ｍの形成（穿孔）に用いられ、この削岩機１００は、台車１１０の前方に起伏可能なブーム１１１が設けられており、ブーム１１１の先端にはガイドシェル１１２を介して先端に超硬ドリルチップを有するロッド１１３が取り付けられている。

この削岩機１００において、発破孔Ｍを穿孔する際に各種穿孔データ（例えば、穿孔速度、フィード圧、打撃圧および回転圧など）が測定され、測定された穿孔データは発破孔Ｍと関連づけられて、後述する切羽面評価システム１に無線通信により送信される。さらに、穿孔データに加えて、当該発破孔Ｍの装薬量、切羽面Ｋ上における孔位置、孔径、孔深さ、トンネルの掘削距離についても、発破孔Ｍと関連づけられて、切羽面評価システム１に送信される。切羽面評価システム１に送信されるこれらの情報は、発破孔データＤである。なお、本実施形態において、全ての発破孔Ｍにおいて、装薬量、孔径および孔深さは同一とされている。

削岩機１００により穿孔された発破孔Ｍに爆薬を装填・発破して切羽面Ｋを崩落させ、崩落土砂を取り除いた後、新たな切羽面Ｋにおける発破前の発破孔Ｍに対応する箇所について目視観察により評価点（評価点観測値）を測定する。そして、これら評価点観測値が発破孔Ｍと関連づけられて切羽面評価システム１に無線通信により送信される。切羽面評価システム１に送信されるこれらの情報は、評価点データＨである。

そして、削岩機１００は、トンネルを掘り進めて発破孔データＤおよび評価点データＨの測定および切羽面評価システム１への送信を繰り返し行う。

切羽面評価システム１では、演算装置２０が、通信装置１４により削岩機１００から送信される発破孔データＤおよび評価点データＨを通信装置１４により受信し、受信したこれらデータを記憶装置１３に記憶（取得）していく（学習用データ取得工程、ステップＳ１１）。図３に記憶装置１３に記憶された発破孔データＤおよび評価点データＨの一例を示す。

そして、削岩機１００によるトンネル掘削が所定の学習用データ収集距離（例えば、１００ｍ〜２００ｍ）進んで、評価点の予測値を算出するための予測式の導出に必要な発破孔データＤおよび評価点データＨを取得すると、演算装置２０は、発破孔データＤおよび評価点データＨとの関係を遺伝的プログラミングを用いて解析し、新たに測定した発破孔データＤに基づいて当該発破孔データＤに対応する新たな切羽面Ｋの評価点（評価点予測値）を予測する予測式を導出する（予測式導出工程、ステップＳ１２）。

以下の式（１）に、本実施形態において一例として用いた予測式を示す。

ただし、Ｙは評価点予測値、Ｘ１は穿孔速度、Ｘ２は回転圧、Ｘ３は打撃圧、Ｘ４はフィード圧、Ａ〜Ｆは係数である。

演算装置２０は、発破孔データＤの穿孔速度、回転圧、打撃圧およびフィード圧を上記予測式に当てはめて評価点予測値を算出し、この評価点予測値と、当該発破孔データＤに対応する評価点データＨに含まれる評価点観測値との適応度がより高まるように、遺伝的プログラミングを用いてＡ〜Ｆの係数を変化させ、予測式を進化させていく。以下の式（２）に、導出した予測式の一例を示す。

なお、予測式の形（式形）は、上記予測式の形に限定されるものではなく、進化の過程で他の式形に変化可能にしてもよく、本発明の目的に反しない限り、予測式の形は任意である。

そして、予測式が導出されたあと、演算装置２０は、新たな切羽面Ｋにおいて収集された発破孔データＤを通信装置１４により受信すると、受信した発破孔データＤの穿孔速度、回転圧、打撃圧およびフィード圧を予測式に当てはめて、評価点予測値を算出する（評価点算出工程、ステップＳ１３）。なお、評価点予測値を算出した後、この算出に用いた発破孔データＤを用いて上記予測式をさらに進化させるようにしてもよい。予測式が導出された段階で、目視による評価点の測定は不要となる。

そのあと、演算装置２０は、算出した評価点予測値に基づいて新たな切羽面Ｋ上における評価点の分布を示す等値線図（コンター図）の画像を表示装置１２に表示する（評価点表示工程、ステップＳ１４）。図５に、等値線図の一例を示す。評価点が低く安定度が低い領域Ｒが赤色表示され、評価点が高く安定度が高い領域Ｇが緑色表示され、評価点が中程度で安定度も中程度の領域Ｙが黄色表示される。なお、演算装置２０は、等値線図に代えて、評価点予測値そのものを表示装置１２に表示するようにしてもよい。

さらに、演算装置２０は、新たな切羽面Ｋにおける評価点予測値に基づいて、当該トンネル掘削に用いるべき支保パターンの選定を行う（支保パターン選定処理、ステップＳ１５）。演算装置２０は、新たな切羽面Ｋにおける評価点予測値に基づいて、当該新たな切羽面Ｋ全体の安定度を算出し、当該算出した安定度を、記憶装置１３に予め記憶されている切羽面Ｋ全体の安定度と支保パターンとの対応を示す情報テーブルに当てはめることにより支保パターンを選定して、表示装置１２に表示する。

図６に、本実施形態における評価点観測値と評価点予測値との関係を示す。評価点予測値の精度は６０％程度である。また、図７に、本実施形態における支保パターンの選定とその妥当性について示す。適切な支保パターンを選定した割合（支保パターン的中率）は約９０％である。

以上より、本実施形態の切羽面評価システム１によれば、切羽面Ｋに発破孔Ｍを形成する際に測定した発破孔データＤおよびこの切羽面を発破した後の新たな切羽面Ｋにおける発破孔と対応する箇所の評価点を示す評価点データＨとの関係を遺伝的プログラミングを用いて解析し、発破孔データＤの入力により評価点を予測する予測式を導出する。遺伝的プログラミングでは、発破孔データＤに基づく評価点の予測式を遺伝子ととらえ、当該予測式を用いて算出された評価点と評価点データＨに示される評価点との適応度に基づいてより良い遺伝子を選択して、遺伝子全体としてより良い適応度を持つように進化を進める。このようにしたことから、遺伝的プログラミングは、一般的な多変量解析と比べて式形の自由度が大きく、そのため、高精度な数理モデルを構築することができ、評価精度を効果的に向上できる

また、評価結果として、切羽面Ｋにおける評価点の分布を示す等値線図の画像を表示するので、切羽面Ｋの安定度合いを視覚的に把握することができる。また、切羽面Ｋにおける評価点予測値に基づいて支保パターンを選定するので、現在用いている支保パターンが適切なものであるか確認することができる。

上記に本発明の実施形態を説明したが、本発明はこれらの例に限定されるものではない。前述の実施形態に対して、当業者が適宜、構成要素の追加、削除、設計変更を行ったものや、実施形態の特徴を適宜組み合わせたものも、本発明の要旨を備えている限り、本発明の範囲に含まれる。

１…切羽面評価システム
１１…入力装置
１２…表示装置
１３…記憶装置
１４…通信装置
２０…演算装置
１００…削岩機
１１０…台車
１１１…ブーム
１１２…ガイドシェル
１１３…ロッド
Ｄ…発破孔データ
Ｈ…評価点データ
Ｋ…切羽面
Ｍ…発破孔

Claims (5)

1. 切羽面に発破孔を形成する際に測定した発破孔データおよび前記切羽面を発破した後の新たな切羽面における前記発破孔と対応する箇所の評価点を示す評価点データを、トンネルを掘り進めて繰り返し取得する学習用データ取得部と、
   前記学習用データ取得部により取得された前記発破孔データおよび前記評価点データとの関係を遺伝的プログラミングを用いて解析し、前記発破孔データを入力することにより前記評価点を、前記発破孔データに対応する評価点観測値との適応度がより高まるように、予測する予測式を導出する予測式導出部と、
   前記予測式導出部により導出された前記予測式に、新たに測定した前記発破孔データを入力し、当該発破孔データに対応する前記評価点を算出する評価点算出部と、
   前記評価点算出部により算出された前記評価点または前記評価点に基づく画像を表示する評価点表示部と、を有し、
   前記学習用データ取得部によって取得される発破孔データは、各種穿孔データ（穿孔速度、フィード圧、打撃圧および回転圧）と、発破孔Ｍの装薬量、切羽面Ｋ上における孔位置、孔径、孔深さ、トンネルの掘削距離を合わせたデータとを含む、
   ことを特徴とする切羽面評価システム。
2. 前記発破孔データが、削岩機における穿孔速度、フィード圧、打撃圧および回転圧を含むことを特徴とする請求項１に記載の切羽面評価システム。
3. 前記発破孔データに前記切羽面上の孔位置を含み、
   前記評価点表示部が、前記切羽面上の前記評価点の分布を表した等値線図の画像を表示することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の切羽面評価システム。
4. 前記切羽面がトンネル掘削における切羽面であり、
   前記評価点算出部により算出された前記評価点に基づいて、支保パターンを選定する支保パターン選定部をさらに有していることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の切羽面評価システム。
5. コンピュータによって実行される、
   切羽面に発破孔を形成する際に測定した発破孔データおよび前記切羽面を発破した後の新たな切羽面における前記発破孔と対応する箇所の評価点を示す評価点データを、トンネルを掘り進めて繰り返し取得する学習用データ取得工程、
   前記学習用データ取得工程で取得された前記発破孔データおよび前記評価点データとの関係を遺伝的プログラミングを用いて解析し、前記発破孔データを入力することにより前記評価点を、前記発破孔データに対応する評価点観測値との適応度がより高まるように、予測する予測式を導出する予測式導出工程、
   前記予測式導出工程で導出された前記予測式に、新たに測定した前記発破孔データを入力し、当該発破孔データに対応する前記評価点を算出する評価点算出工程、および、
   前記評価点算出工程で算出された前記評価点または前記評価点に基づく画像を表示する評価点表示工程、を含み、
   前記学習用データ取得工程において取得される発破孔データは、各種穿孔データ（穿孔速度、フィード圧、打撃圧および回転圧）と、発破孔Ｍの装薬量、切羽面Ｋ上における孔位置、孔径、孔深さ、トンネルの掘削距離を合わせたデータとを含む、
   ことを特徴とする切羽面評価方法。

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