JP7061894B2 - 判定装置、及び判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、シールド掘削機の操作の設定値の良し悪しを判定する判定装置、及び判定方法に関する。

従来、土圧式シールド工法（泥土圧シールド工法）によりトンネルなどを築造している。シールド掘削機が掘削する現場の施工環境（土質、水圧など地山の状態）は、現場の掘削する位置により刻々と変化する。このため、予め計画されている掘進指示と、施工環境に対応して測定される各種測定装置からの測定データとを比較したり、測定データを監視したりしながら、オペレータが手動でシールド掘削機の操作を行う。
すなわち、施工環境の異なる現場の各々に対応して、オペレータがシールド掘削機の制御を適切に行わなければ、掘削されたトンネルの設計に対する精度や安全性が低下する。

また、オペレータは、様々な現場においてトンネルの施工を行うことで、施工環境の変化に対応したシールド掘削機の制御の経験を養い、熟練度を向上させている。
熟練したオペレータは、掘削中の現場におけるシールド掘削機の制御を行う際、現在の現場の施工環境に対応した制御を、過去の似たような施工環境における制御の知識を応用して行っている。しかし、施工した現場の数の少ないオペレータの場合、経験したことのない施工環境においては、乏しい経験と基礎的な操作知識では、その施工環境における適切なシールド掘削機の制御を行うことができない。

このため、オペレータの各々のシールド掘削機の制御の熟練度によって、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いてしまう。
この問題を解決するため、掘削の際におけるシールド掘削機のカッターの回転状態及び推進ジャッキの推進状態を示す計測データにより、シールド掘削機を自動運転させる構成がある（例えば、特許文献１参照）。

特開平０７－７１１８９号公報

上述した特許文献１においては、熟練したオペレータによるシールド掘削機の操作を十分に再現することができない。すなわち、測定したデータと設定値とを比較することにより制御が行われるため、熟練したオペレータの経験に基づいた制御と異なり、時々刻々と変化する現場の施工環境に対応した制御が適切に行われているとは限らず、掘削されたトンネルの設計に対する精度や安全性が向上するとは言えない。

また、人間の感情解析や装置の操作などを、予め教師データにより学習させた機械学習モデルを用いて、教師データと同様の測定値を入力して、解析結果や操作の設定値を推定することが一般的に行われている。
そのため、熟練したオペレータの操作を教師データとして機械学習によりシールド掘削機の操作を学習させた機械学習モデル（以下、学習モデルという）を用いることで、より熟練したオペレータに近い操作を行う設定値を推定することが考えられる。

上述した学習モデルにおいては、シールド掘削機から得られる測定値を含む複数のデータを元に、シールド掘削機を操作するために次に与える操作量としての設定値を求める構成となる。

しかしながら、熟練したオペレータの操作であっても、常に最適な操作を示しているとは限らず、測定値を含む複数のデータには、操作の結果、測定値が掘削指示書で指示された値の付近で安定するような「良いデータ」がある一方、測定値が指示された値から乖離するような「悪いデータ」も含まれている。このような「悪いデータ」を教師データとして学習モデルに学習させてしまうと、学習モデルに正しい推定を行わせるための学習が行えず、学習モデルが測定値に対応した適切な操作の設定値を推定しない場合があり、掘削されたトンネルの設計に対する精度や安全性が低下してしまう懸念があった。
さらに、掘削が進むにつれシールド掘削機から得られる測定値が膨大となることから、測定値の時系列変化を可視化する等して、目視により測定値を「良いデータ」と「悪いデータ」とを判定するのは現実的ではない。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、シールド掘削機から得られる測定値を含むデータが機械学習に用いる学習データとして適切か否かを判定することができる判定装置、及び判定方法を提供することである。

上述した課題を解決するために本発明の一実施形態の判定装置は、シールド掘削機に対する操作の実績である操作実績データを取得する操作実績データ取得部と、前記シールド掘削機が掘削した状況を測定したデータである状況測定データを取得する状況測定データ取得部と、前記状況測定データに基づいて、掘削の目標である指示値と前記状況測定データとの乖離度合に基づいて、前記操作実績データと前記状況測定データとを含む判定対象データを、シールド掘削機の操作の設定値を推定する学習モデルの学習データとするか否かを判定する学習データ判定部を有することを特徴とする。

また、本発明の一実施形態の判定装置では、前記指示値を補正する指示値補正部を更に備え、前記指示値補正部は、前記状況測定データが、前記シールド掘削機の操作とは異なる要因により変動した場合に前記指示値を補正することを特徴とする。

また、本発明の一実施形態の判定装置では、前記指示値補正部は、前記状況測定データと補正後の指示値との差分が、前記シールド掘削機の操作とは異なる要因により変動する前の前記状況測定データと補正前の前記指示値との差分と等しくなるように、前記指示値を補正することを特徴とする。

また、本発明の一実施形態の判定装置では、前記状況測定データは、前記シールド掘削機のチャンバー内の土圧を示す制御土圧であり、前記状況測定データに対応する前記指示値は、地山から前記シールド掘削機に作用する圧力を示す指示土圧であることを特徴とする。

また、本発明の一実施形態の判定装置では、前記状況測定データは、前記シールド掘削機が実際に掘削した方向として測定された測定方位、及び測定ピッチであり、前記状況測定データに対応する前記指示値は、前記シールド掘削機が掘削する方向の目標値として指示される指示方位、及び指示ピッチであることを特徴とする。

また、本発明の一実施形態の判定方法は、操作実績データ取得部が、シールド掘削機に対する操作の実績である操作実績データを取得し、状況測定データ取得部が、前記シールド掘削機が掘削した状況を測定したデータである状況測定データを取得し、学習データ判定部が、掘削の目標である指示値と前記状況測定データとの乖離度合に基づいて、前記操作実績データと前記状況測定データとを含む判定対象データを、シールド掘削機の操作の設定値を推定する学習モデルの学習データとするか否かを判定することを特徴とする。

以上説明したように、この発明によれば、シールド掘削機から得られる測定値を含むデータの中から機械学習に用いる学習データとして適切なデータを選択することができる。これにより、機械学習により生成した学習モデルに、シールド掘削機の操作の設定値について、より適切な推定を行わせることが可能となり、操作支援や操作の均一化を図ることができる。

実施形態の判定装置３０に適用されるシールド掘削機１０の構成例を示す概略構成図である。 実施形態の判定装置３０の構成例を示すブロック図である。 実施形態の指示値と状況測定データの例を示す図である。 実施形態の指示値と状況測定データの例を示す図である。 実施形態の判定装置３０の動作例を示すフローチャートである。

以下、実施形態の、判定装置を、図面を参照して説明する。

図１は、本実施形態の判定装置３０が適用されるシールド掘削機１０の構成例を示す概略構成図である。図１（ａ）は、シールド掘削機１０を側面から見た概念図、図１（ｂ）は、シールド掘削機１０を推進させるシールドジャッキ２０を正面からみた概念図をそれぞれ示している。
図１（ａ）に示すように、シールド掘削機１０は、円筒形のスキンプレート１１の後部において、エレクタ（不図示）によりセグメントを組み立てて、一次覆工Ｓを施工しつつ、地山を掘削するための機構である。シールド掘削機１０においては、カッタービット１５を備えた環状かつ面板型のカッター１６の後部にチャンバー１２が設けられている。チャンバー１２内の側壁には複数の土圧計Ｄが設置される。土圧計Ｄは、チャンバー１２における泥土の圧力（制御土圧）を測定する。
チャンバー１２には作泥土材注入管１３から作泥土材１４が注入される。チャンバー１２内に堆積された掘削土は、練混ぜ翼（不図示）により、作泥土材１４と撹拌することで練混ぜられ、泥土に変換される。
スクリューコンベア１７は、チャンバー１２の泥土を、排土ゲートＧを介してコンベア１８に排土する。そして、コンベア１８は、スクリューコンベア１７より排出された泥土を、コンベア１９を介してトンネルの外部に搬出する。架台Ｍは、スクリューコンベア１７と、コンベア１８、及び１９とを支持している。

また、図１（ｂ）に示すように、シールドジャッキ２０は、スキンプレート１１の内周を囲むようにして複数設けられ、スキンプレート１１とセグメントとの間に配置される。シールドジャッキ２０が油圧操作により推進（伸長）されることでスキンプレート１１の面が押されシールド掘削機１０が推進する。

図２は、実施形態の判定装置３０の構成例を示すブロック図である。
判定装置３０は、操作実績データ取得部３１と、状況測定データ取得部３２と、指示値補正部３３と、学習データ判定部３４と、操作測定データ記憶部３５とを備える。

操作実績データ取得部３１は、シールド掘削機１０に対する操作の設定値の実績を示す操作実績データを取得する。ここで、操作実績データには、土圧制御のために行った操作の実績を示すデータと、方向制御のために行った操作の実績を示すデータとがある。土圧制御は、チャンバー１２内の泥土圧を、掘削面の土圧・水圧とバランスさせることにより地山を安定させるための制御である。また、方向制御は、予め計画された方向に沿って掘進させるためのシールド掘削機１０の掘進方向の制御である。

土圧制御のために行った操作の実績を示すデータには、例えば、チャンバー１２内の掘削土に添加する作泥土材１４の注入量の操作、チャンバー１２内の泥土を排出するスクリューコンベア１７のスクリューの回転速度の操作、およびスクリューコンベア１７の排土ゲートＧの開閉度の操作等がある。つまり、土圧制御のために行う操作の設定値とは、例えば、チャンバー１２内の掘削土に添加する作泥土材１４の注入量、チャンバー１２内の泥土を排出するスクリューコンベア１７のスクリューの回転速度、およびスクリューコンベア１７の排土ゲートＧの開閉度の操作等である。

方向制御のために行った操作の実績を示すデータには、例えば、シールドジャッキ２０の選択する操作、選択したシールドジャッキを伸長させる操作等がある。つまり、方向制御のために行う操作の設定値とは、例えば、掘進方向の力点の位置、あるいはシールドジャッキ２０の選択、選択したシールドジャッキに設定する推進力等である。

操作実績データ取得部３１は、取得した操作実績データを操作測定データ記憶部３５に記憶させる。

状況測定データ取得部３２は、シールド掘削機１０が掘削した状況を示す状況測定データを取得する。ここで、状況測定データには、土圧制御に関する状況を示すデータと、方向制御に関する状況を示すデータとがある。

土圧制御に関する状況を示すデータは、土圧制御を行った結果を示すデータであり、例えば、チャンバー１２内の泥土圧を示すデータである。具体的には、土圧計Ｄにより計測されたチャンバー１２内の泥土圧である。

方向制御に関する状況を示すデータは、方向制御を行った結果を示すデータであり、例えば、シールド掘削機１０が実際に掘進した方向を示すデータである。具体的には、シールド掘削機１０に搭載されたジャイロスコープ（不図示）により測定した測定方位（水平方向の方位）、測定ピッチ（鉛直方向の方位）である。

状況測定データ取得部３２は、取得した状況測定データを操作測定データ記憶部３５に記憶させる。

指示値補正部３３は、状況測定データがシールド掘削機１０の操作とは異なる要因により変動した場合に、指示値を補正する。ここで、指示値は、掘削の目標とする値であり、土圧制御に関する指示値と、方向制御に関する指示値とがある。

土圧制御に関する指示値は、土圧制御の目標とする値であり、例えば、指示土圧である。指示土圧は、シールド掘削機１０に対して掘削面に垂直な方向に作用する圧力を示すデータであり、掘削指示書により予め提示され、例えば、掘削の対象となる地山の深度や地質に基づいて導出される土圧に、地盤の沈下等を考慮して決定されるデータである。シールド掘削機１０は、チャンバー１２内の土圧が指示土圧とバランスするように制御する。つまり、指示土圧は土圧制御の目標となる値である。

方向制御に関する指示値は、方向制御の目標とする値であり、例えば、指示方向である。指示方向は、シールド掘削機１０が掘進すべき方向を指示するデータであり、掘削指示書により予め提示され、例えば、トンネル計画線に沿って決定される方向であり、指示方位（水平方向の方位）、と指示ピッチ（鉛直方向の方位）で示されるデータである。シールド掘削機１０は、実際に掘進した方向が指示方向となるように方向を制御する。つまり、指示方向は方向制御の目標となる値である。

ここで、指示値は、例えば、リング番号毎に指示される。ここで、リングは、掘削したトンネルの外周に沿って一周分のセグメントを組み立てることである。シールド掘削機１０においては、リング単位で掘削が進められ、一周分のセグメントを組み立てると１リングの掘削が終了する。オペレータは、１リングの掘削が終了する度に掘削を一時停止し、状況測定データと指示値とを比較する等して、操作の段取りをつけた後、掘削を再開させて次のリング番号の掘削に進む。また、オペレータは、日ごとの作業計画に従って掘削を進め、その日に計画したリング番号の掘削が終了したら、シールド掘削機１０を停止させてその日の作業を終了させる。

シールド掘削機１０を長時間停止させた場合、シールド掘削機１０の操作とは異なる要因、例えば地山からの土圧によりシールド掘削機１０が押されることにより、チャンバー１２内の土圧や、シールド掘削機１０の方向が変動する場合がある。このような場合、ある日の作業終了時には、シールド掘削機１０の方向が指示方向に一致していたにも関わらず、その翌日にはシールド掘削機１０の方向が指示方向から大きく乖離してしまうことがある（図３参照）。

後述する学習データ判定部３４では、あるリング番号において行われた掘削の操作実績データと状況測定データとが学習モデルの学習に用いる学習データとして適当か否かが判定されるが、シールド掘削機１０の方向が指示方向から大きく乖離している場合には、その操作は学習モデルに学習させる学習データとして適当ではないと判定される。しかしながら、上述したようなシールド掘削機１０を長時間停止させた状況では、シールド掘削機１０の方向が指示方向から大きく乖離したのは、適切な操作がなされなかったことによるものではなく、シールド掘削機１０の操作とは異なる要因（地山の土圧による影響を受けたことに起因する要因）であるため、学習モデルに学習させる学習データとして適当ではないと判定されるのは妥当でない。なお、学習モデルについては、後で詳しく説明する。

そこで、指示値補正部３３は、例えば、上述したようなシールド掘削機１０を長時間停止させた状況で、状況測定データが指示値と乖離した場合に、操作実績データと状況測定データとに基づいて、指示値を補正する。指示値補正部３３は、例えば、現リングの掘削を開始する時点（以下、現リング掘削開始時という）において状況測定データと指示値との差分が前リングの掘削が終了した時点（以下、前リング掘削終了時という）における差分から変化した場合、その変化がキャンセルされるように、現リング掘削開始時における指示値を補正する。具体的には、指示値補正部３３は、現リング掘削開始時の差分と前リング掘削終了時おける差分との変化量を算出し、算出した変化量に基づいて現リング掘削開始時における差分が、前リング掘削終了時おける差分と等しくなるように現リング掘削開始時における指示値を補正する（図４参照）。

指示値補正部３３は、現リング掘削開始時における状況測定データと指示値との差分が、前リング掘削終了時における差分と等しくなるように指示値を補正することにより、シールド掘削機の操作とは異なる要因（シールド掘削機１０を長時間停止させた場合における土圧の影響）による状況測定データの変化をキャンセルさせる。

学習データ判定部３４は、指示値と状況測定データとの乖離度合に基づいて、判定対象データを、シールド掘削機１０の操作の設定値を推定する学習モデルの学習データとするか否かを判定する。ここで、判定対象データは、学習データ判定部３４が学習モデルに学習させる学習データと判定する際の対象となるデータであり、例えば、操作実績データと状況測定データとを含むデータである。

ここで、学習モデルは、シールド掘削機１０の操作の設定値を推定するモデルであり、例えば、状況測定データを入力データとし、当該入力データに対応する操作実績データを対応づけた学習データを用いて機械学習を実行することにより作成されたモデルである。学習データは、学習データ判定部３４により学習候補データとして適していると判定されたデータに基づいて作成されたデータである。あるいは、学習データは、一般的なシールドマシンにおける状況測定データに操作実績データが対応づけられたデータであってもよい。この場合、学習モデルは、学習データ判定部３４により学習候補データとして選択されたデータに基づいて作成された学習データを用いて追加学習されたモデルであってよい。なお、学習モデルを作成する機械学習の技法としては、決定木学習、ニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、サポートベクタマシンなどの一般的に用いられている技法のいずれが用いられてもよい。

学習データ判定部３４は、例えば、リング単位で、指示値補正部３３による補正後の指示値と状況測定データとの乖離度合を算出し、算出した乖離度合いに基づいて、判定対象データを、学習モデルの学習データとするか否かを判定する。

学習データ判定部３４は、指示値と状況測定データとの乖離度合として、例えば、リング毎の指示値と状況測定データとの二乗平均平方根を算出する。学習データ判定部３４は、時系列ごとに状況測定データと指示値との差分を算出し、算出した差分を二乗した値をサンプル数（取得した状況測定データの個数）で割ることにより単純平均を算出し、算出した単純平均の値の平方根を算出することにより、二乗平均平方根を算出する。この場合、指示値と状況測定データとの乖離度合が小さい方が、乖離度合いが大きい場合と比較して、状況測定データが指示値に近いため、より学習モデルに学習させるデータとして適している。
なお、学習データ判定部３４は、乖離度合として、分散や標準偏差などを用いてもよい。

学習データ判定部３４は、例えば、算出した乖離度合いが小さい順に並べ、算出した乖離度合いが小さいものから上位のものを所定の割合（例えば、上位５０％）に相当する判定対象データを学習モデルの学習データとすると判定し、それ以外の判定対象データを学習モデルの学習データとしないと判定する。

あるいは、学習データ判定部３４は、例えば、算出した乖離度合いが所定の閾値以上である場合、学習モデルの学習データとしないと判定し、学習データ判定部３４は、算出した乖離度合いが所定の閾値未満である場合、学習モデルの学習データとすると判定するようにしてもよい。

ところで、すでに説明したように、指示値はリング毎に指示される値である。一方で、状況でデータは、リング単位の掘削を開始させてから終了させるまでの間、所定の時間毎（例えば、１秒毎）に取得されるデータである。このため、学習データ判定部３４は、指示値と状況測定データとの乖離度合を算出するために、リング毎の指示値に基づいて、掘削開始から終了までの間の指示値を導出する。例えば、学習データ判定部３４は、リング毎の指示値を線形補間することにより掘削開始から終了までの間の指示値を導出する（図３参照）。
こうすることで、学習データ判定部３４は、掘削開始から終了までの間の時系列毎の指示値と状況測定データとの差分に基づいて、リング単位の状況測定データにおける指示値との乖離度合を算出する。学習データ判定部３４は算出した乖離度合を操作測定データ記憶部３５に記憶させる。

操作測定データ記憶部３５は、操作実績データ取得部３１により取得された操作実績データ、状況測定データ取得部３２により取得された状況測定データ、学習データ判定部３４により判定された結果をそれぞれ記憶する。

ここでは、図３、図４を用いて、学習データ判定部３４が指示値を線形補間する処理、及び指示値補正部３３が指示値を補正する処理について説明する。
図３は、実施形態の指示値と状況測定データの例を示す図である。図３のグラフはシールド掘削機１０におけるリング毎の指示方位と実際に掘進した方位との作業日時ごとの変化を示すグラフであり、縦軸は方位、横軸は作業日時を示す。また、図３のグラフの下には、グラフの横軸の作業日時に対応するリング番号と作業日を示す。
図４は、実施形態の指示値と状況測定データの例を示す図である。図４は、図３に示すグラフに、指示値補正部３３により補正された補正後の指示値をプロットした例を示す。

まず、学習データ判定部３４が指示値を線形補間する処理について説明する。
図３に示すように、指示値は、リング番号８０の指示値（符号Ｘ）、リング番号８１の指示値（符号Ｙ）、リング番号８２の指示値（符号Ｚ）、というように、リング毎に、そのリングの掘削を開始する時点における目標値として指示される。
学習データ判定部３４は、リング毎の指示値を線形補間することにより、掘削を開始させてから終了させるまでの間の指示値を導出する。具体的には、学習データ判定部３４は、リング番号８０の指示値（符号Ｘ）、リング番号８１の指示値（符号Ｙ）を直線で接続させ、接続させた直線ＸＹ上の値を、リング番号８０の掘削開始から終了までの時間に対応する指示値とする。同様に、学習データ判定部３４は、リング番号８１の指示値（符号Ｙ）、リング番号８２の指示値（符号Ｚ）を直線で接続させ、接続させた直線ＹＺ上の値を、リング番号８１の掘削開始から終了までの時間に対応する指示値とする。

次に、指示値補正部３３が指示値を補正する処理について説明する。
図３の例では、９月１日の１７：００にリング番号７９の掘削が終了し、翌９月２日の０９：００からリング番号８０の掘削が開始されている。また、９月１日の作業終了時（１７：００）には状況測定データは、リング番号７９の指示値とほぼ一致した値（符号Ａ）を示していたが、翌９月２日の作業開始時（０９：００）には、状況測定データは、リング番号７９の指示値から乖離した値（符号Ｂ）を示している。これは、リング番号７９の掘削が終了してから翌９月２日の掘削が開始されるまでの１６時間の間に、山からの土圧によりシールド掘削機１０が押され、方向を示す状況測定データが変動したことを示している。

指示値補正部３３は、図３に示すように、長時間の間掘削が停止され地山の土圧の影響を受けた場合など、シールド掘削機１０の操作の良し悪しとは異なる原因で、指示値と状況測定データとが乖離してしまった場合に、指示値を補正し、指示値と状況測定データとの乖離度合を元の状況に戻す。
指示値補正部３３は、図４の例では、９月２日の作業開始時（０９：００）の指示値を補正し、補正後の指示値（符号＃Ｘ）とする。ここで、指示値補正部３３は、補正後の指示値（符号＃Ｘ）とその時点の状況測定データ（符号Ｂ）との差分（符号ＡＸ）は、前日の９月１日の作業終了時の指示値（符号Ｘ）と状況測定データ（符号Ａ）との差分（符号Ｂ＃Ｘ）と等しくなるように補正後の指示値を決定する。指示値補正部３３は、現リング掘削開始時における乖離を、前リング掘削終了時における乖離とする補正を行うことで、シールド掘削機１０の操作の良し悪しとは異なる原因（例えば、シールド掘削機１０を長時間停止させた場合における土圧の影響）による状況測定データの変動を排除する。

図５は、実施形態の判定装置３０の動作例を示すフローチャートである。
まず、判定装置３０の指示値補正部３３は、リング単位で状況測定データを取得する（ステップＳ１０）。指示値補正部３３は、操作測定データ記憶部３５を参照し、リング単位で、状況測定データを取得する。
指示値補正部３３は、取得した状況測定データについて、掘削開始時の状況測定データが変動しているか否かを判定する（ステップＳ１１）。指示値補正部３３は、操作測定データ記憶部３５を参照し、前リングの掘削終了時の状況測定データを取得して、取得した掘削終了時の状況測定データと現リングの掘削開始時の状況測定データとを比較することにより、掘削開始時の状況測定データが変動しているか否かを判定する。
指示値補正部３３は、掘削開始時の状況測定データが変動していると判定した場合、掘削開始時の指示値を補正する（ステップＳ１２）。指示値補正部３３は、現リングの掘削開始時の状況測定データと指示値との差分が、前リングの掘削終了時における状況測定データと指示値との差分と等しくなるように、掘削開始時の指示値を補正する。
ステップＳ１１において、掘削開始時の状況測定データが変動していない場合、指示値補正部３３は、指示値を補正することなく、ステップＳ１３に示す処理を行う。

次に、判定装置３０の学習データ判定部３４は、リング毎の指示値を線形補間して掘削開始から終了までの指示値を導出する（ステップＳ１３）。学習データ判定部３４は、指示値補正部３３により掘削開始時の指示値が補正されている場合には、補正後の指示値と次リングの指示値を線形補間することにより掘削開始から終了までの指示値を導出する。一方、学習データ判定部３４は、指示値補正部３３により掘削開始時の指示値が補正されていない場合には、現リングの指示値と次リングの指示値を線形補間することにより次リングにおける掘削開始から終了までの連続した指示値を導出する。

学習データ判定部３４は、時系列の状況測定データと指示値との差分に基づいて、当該リングの乖離度合を算出する（ステップＳ１４）。学習データ判定部３４は、乖離度合として、例えば、補正後の指示値と状況測定データとの二乗平均平方根を算出する。学習データ判定部３４は、算出した乖離度合を操作測定データ記憶部３５に記憶させる。
学習データ判定部３４は、全てのリングについて乖離度合を算出したか否かを判定する（ステップＳ１５）。例えば、学習データ判定部は、操作測定データ記憶部３５を参照し、リング毎の状況測定データの乖離度合が記憶されているか否かを確認することで、全てのリングについて乖離度合を算出したか否かを判定する。

学習データ判定部３４は、全てのリングについて乖離度合を算出した場合、リング毎にその乖離度合に基づいて、学習モデルに学習させる学習データとするか否かを判定する（ステップＳ１６）。学習データ判定部３４は、例えば、判定対象データのうち、乖離度合が小さい上位５０％の判定対象データを学習データとすると判定する。
ステップＳ１５において、全てのリングについて乖離度合を算出していない場合、判定装置３０は、ステップＳ１０に示す処理を行う。

以上説明したように、実施形態の判定装置３０は、学習データ判定部３４が指示値と状況測定データとの乖離度合に基づいて、判定対象データを学習モデルの学習データとするか否かを判定するため、実施形態の判定装置３０は、指示値と状況測定データとの乖離度合が小さい、つまり指示値に沿って適切な操作がなされたデータを学習データとして用いることが可能となり、シールド掘削機から得られる測定値を含むデータ（例えば、状況測定データと、状況測定データに対応する操作実績データ）が機械学習に用いる学習データとして適切か否かを判定することができる。

また、実施形態の判定装置３０では、指示値補正部３３を更に備え、指示値補正部３３は、状況測定データが、シールド掘削機の操作とは異なる要因により変動した場合に指示値を補正する。このため、実施形態の判定装置３０は、操作の良し悪しとは異なる他の要因により状況測定データが変動してしまった場合に学習データとして適切でないと誤って判定してしまうことを抑制でき、指示通りに操作がなされた場合には、その判定対象データを学習データとして用いることが可能となる。

また、実施形態の判定装置３０では、学習データ判定部３４は、状況測定データと補正後の指示値との差分が、シールド掘削機１０の操作とは異なる要因により変動する前の状況測定データと補正前の指示値との差分と等しくなるように、指示値を補正するため、他の要因により状況測定データが変動してしまった場合でも、その要因に起因する変化をキャンセルさせることが可能となる。

また、実施形態の判定装置３０では、状況測定データは、シールド掘削機１０のチャンバー内の土圧を示す制御土圧であり、状況測定データに対応する指示値は、地山からシールド掘削機１０に作用する圧力を示す指示土圧である。このため、実施形態の判定装置３０は、指示土圧と制御土圧の乖離度合に基づいて、指示土圧の通りに制御土圧が制御された判定対象データを学習データとして用いることが可能となる。

また、実施形態の判定装置３０では、状況測定データは、シールド掘削機１０が掘削した方向として測定された測定方位、及び測定ピッチであり、状況測定データに対応する指示値は、シールド掘削機１０が掘削する方向の目標値として指示される指示方位、及び指示ピッチである。このため、実施形態の判定装置３０は、指示方位と測定方位との乖離度合、及び指示ピッチと測定ピッチとの乖離度合に基づいて、指示方位及び指示ピッチの通りに適切に掘削の方向が制御された判定対象データを学習データとして用いることが可能となる。

（実施形態の変形例）
ここで、実施形態の変形例について説明する。本変形例では、指示値補正部３３が指示値を補正する場合に、上述した実施形態とは異なる処理を行う。
指示値補正部３３は、指示値と状況測定データとが乖離してしまった場合に、指示値を補正し、状況測定データを補正後の指示値とする。つまり、指示値補正部３３は、図４の例で、補正後の指示値（符号＃Ｘ）とその時点の状況測定データ（符号Ｂ）との差分（符号ＡＸ）が０（ゼロ）となるようにする。指示値補正部３３は、シールド掘削機１０の操作の良し悪しとは異なる原因（例えば、シールド掘削機１０を長時間停止させた場合における土圧の影響等）により、指示値と状況測定データとが乖離してしまった場合に、その乖離を解消させ、乖離がない状態で掘削を開始させることで、シールド掘削機１０に対する操作の良し悪しを判定し易くする。

なお、上述した実施形態では、指示値補正部３３が前リングにおける掘削終了時と現リングにおける掘削開始時の状況測定データを比較して、状況測定データが変動している場合に指示値を補正する例を説明したが、これに限定されない。指示値補正部３３は、状況測定データが操作の良し悪しとは別の事象に起因する理由により指示値と乖離してしまう場合に、指示値を補正するようにしてよい。指示値補正部３３は、掘削開始時に指示値を補正してもよいし、リング毎の掘削における所定のタイミング（例えば、セグメントの組み立て時など）に指示値を補正するようにしてもよい。これにより、セグメントの組み立ての前後で、セグメントを組み立てた影響により状況測定データが指示値と乖離してしまった場合でも指示値を補正することができ、操作の良し悪しをより正確に判定することが可能となる。

上述した実施形態における判定装置３０が行う処理の全部または一部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、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のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。

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。

１０…シールド掘削機、２０…シールドジャッキ、３０…判定装置、３１…操作実績データ取得部、３２…状況測定データ取得部、３３…指示値補正部、３４…学習データ判定部、３５…操作測定データ記憶部。

Claims (6)

1. シールド掘削機に対する操作の実績である操作実績データを取得する操作実績データ取得部と、
   前記シールド掘削機が掘削した状況を測定したデータである状況測定データを取得する状況測定データ取得部と、
   掘削の目標である指示値と前記状況測定データとの乖離度合に基づいて、前記操作実績データと前記状況測定データとを含む判定対象データを、シールド掘削機の操作の設定値を推定する学習モデルの学習データとするか否かを判定する学習データ判定部
   を有する
   ことを特徴とする判定装置。
2. 前記状況測定データに基づいて、前記指示値を補正する指示値補正部を更に備え、
   前記指示値補正部は、前記状況測定データが、前記シールド掘削機の操作とは異なる要因により変動した場合に前記指示値を補正する
   ことを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
3. 前記指示値補正部は、前記状況測定データと補正後の指示値との差分が、前記シールド掘削機の操作とは異なる要因により変動する前の前記状況測定データと補正前の前記指示値との差分と等しくなるように、前記指示値を補正する
   ことを特徴とする請求項２に記載の判定装置。
4. 前記状況測定データは、前記シールド掘削機のチャンバー内の土圧を示す制御土圧であり、
   前記状況測定データに対応する前記指示値は、地山から前記シールド掘削機に作用する圧力を示す指示土圧である
   ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の判定装置。
5. 前記状況測定データは、前記シールド掘削機が掘削した方向として測定された測定方位、及び測定ピッチであり、
   前記状況測定データに対応する前記指示値は、前記シールド掘削機が掘削する方向の目標値として指示される指示方位、及び指示ピッチである
   ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の判定装置。
6. 操作実績データ取得部が、シールド掘削機に対する操作の実績である操作実績データを取得し、
   状況測定データ取得部が、前記シールド掘削機が掘削した状況を測定したデータである状況測定データを取得し、
   学習データ判定部が、掘削の目標である指示値と前記状況測定データとの乖離度合に基づいて、前記操作実績データと前記状況測定データとを含む判定対象データを、シールド掘削機の操作の設定値を推定する学習モデルの学習データとするか否かを判定する
   ことを特徴とする判定方法。

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