JP7340427B2 - トンネルにおけるロックボルト端部定着装置及び状態判断方法 - Google Patents

Description

本発明は、例えばＮＡＴＭ（New Austrian Tunneling Method）工法等によるトンネル施工において、ロックボルトの端部を定着させる装置等に関し、特にロックボルトに作用する張力や地山の状態に感応する機能が付与されたロックボルト端部定着装置及び該装置によって前記張力や地山の状態を判断する方法に関する。

この種のトンネル施工においては、二次覆工前のトンネル壁面から周辺の地山にロックボルトを打ち込んで地山を支持している。ロックボルトにおけるトンネル内への突出端部にはナットを螺合させて締め付けることで、ロックボルトに張力を加えている。

特開２０１８－１９９９８２号公報（［００２１］、図１）

前記ロックボルトに所要の張力が加えられているか否かは、例えば、ナットの螺合時の締め付けトルクをトルクゲージ等で測定することで管理される。しかし、締め付けトルクひいては張力の大きさがロックボルトの突出端部等に見える形で現れることはないために、トルクゲージの読み誤り等があっても確認するのは困難である。また、地山が崩れようとしている兆候をロックボルトの突出端部等を見て判断することは難しい。
本発明は、かかる事情に鑑み、トンネルの施工中、ロックボルトに加えられた張力や地山が崩れようとしている兆候などを視覚的に容易に把握できるようにすることを目的とする。

前記課題を解決するため、本発明装置は、
トンネルの周辺の地山に打ち込まれたロックボルトにおけるトンネル内へ突出された突出端部をトンネル壁面に定着させるロックボルト端部定着装置であって、
前記突出端部を通す挿通穴を有して、前記トンネル壁面に当接される受圧板と、
前記突出端部に螺合されたナットと、
前記受圧板と前記ナットとの間に挟まれ、前記ロックボルトの軸線に沿う圧縮力に応じて前記軸線と直交する径方向へ膨張変形される樹脂又はゴムからなる膨張性部材と、
を備えたことを特徴とする。

前記膨張性部材が、前記圧縮力に応じた膨張度合いが互いに異なる複数の膨張材層を積層したものであってもよい。

本発明に係るトンネルの状態判断方法は、
トンネルの周辺の地山に打ち込まれたロックボルトにおけるトンネル内へ突出された突出端部をロックボルト端部定着装置によってトンネル壁面に定着させる際に、
前記ロックボルト端部定着装置における、前記突出端部を通す挿通穴を有して前記トンネル壁面に当接される受圧板と、前記突出端部に螺合されたナットとの間に、前記ロックボルトの軸線に沿う圧縮力に応じて、前記軸線と直交する径方向へ膨張変形される樹脂又はゴムからなる膨張性部材を挟み、
前記膨張性部材の膨張度合いによって前記ロックボルトの張力又は地山の状態を判断することを特徴とする。

圧縮力を印加された膨張性部材の画像を含む学習用画像データから前記膨張度合いを機械学習システムに学習させて生成した学習済みモデルを用意し、
実際の施工中のトンネル壁面を撮影した実画像データを取得し、
前記学習済みモデルに前記実画像データを入力して前記実画像データ中の膨張性部材の膨張度合いを判定させることが好ましい。

本発明によれば、トンネル施工中、ロックボルトに加えられた張力や地山が崩れようとしている兆候などを膨張性部材の膨張度合いから容易に把握することができる。

図１は、本発明の第１実施形態に係るロックボルト端部定着装置を、トンネルの周辺の地山に打ち込まれたロックボルトに設置された状態で示す断面図である。 図２は、本発明の第２実施形態に係るロックボルト端部定着装置を、トンネルの周辺の地山に打ち込まれたロックボルトに設置された状態で示す断面図である。 図３は、本発明の第３実施形態に係る状態判断システムの解説図である。

以下、本発明の実施形態を図面にしたがって説明する。
＜第１実施形態（図１）＞
図１は、ＮＡＴＭ工法によって施工中のトンネル１を示したものである。地山２が掘削されて、掘削面に吹付けコンクリート３が吹付けられている。該吹付けコンクリート３からなるトンネル壁面３ａから周辺の地山２に多数（図においては１つだけ図示）のロックボルト４が打ち込まれている。
なお、図示は省略するが、ロックボルト４の設置後、トンネル壁面３ａ上に防水シートが張設され、更にそのトンネル内側に二次覆工が構築される。したがって、吹付けコンクリート３によってトンネル壁面３ａが構成されている期間は一時的である。

ロックボルト４の一端部４ａが、トンネル壁面３ａからトンネル１内へ突出されている。突出端部４ａには、ロックボルト端部定着装置１０が設けられている。定着装置１０は、突出端部４ａをトンネル壁面３ａに定着させる機能を有する。更に、定着装置１０には、ロックボルト４に作用する張力や地山２の状態に感応する状態感応機能が付与されている。

詳しくは、ロックボルト端部定着装置１０は、ナット１２と、受圧板１１と、膨張性部材２０とを含む。受圧板１１は、例えば鋼板によって構成されている。該受圧板１１がトンネル壁面３ａに当接されている。受圧板１１の中央部には挿通穴１１ｃが形成されている。挿通穴１１ｃにロックボルト４の突出端部４ａが通されている。受圧板１１より先端側の突出端部４ａにナット１２が螺合されている。ナット１２の締め付けによって、突出端部４ａがトンネル壁面３ａに定着されるとともに、ロックボルト４に所要の張力が付与されている。

受圧板１１とナット１２との間に膨張性部材２０が介在されている。膨張性部材２０は、環状に形成されており、その中心穴２０ｃにロックボルト４の突出端部４ａが通されている。膨張性部材２０は、ロックボルト４の軸線に沿う軸方向の圧縮力に応じて、前記軸線と直交する径方向へ膨張変形されるゴム又は樹脂からなる。膨張性部材２０における軸方向の収縮度合いに対して径方向の膨張度合いが大きくてもよい。軸方向の圧縮力がある大きさを越えたとき、膨張性部材２０が径方向に急に膨張されてもよい。
膨張性部材２０の材料として、スチレン・ブタジエンゴム、エチレン・プロピレンゴムなどの一般的な合成ゴムや、天然ゴムを用いることができる。
図示は省略するが、ナット１２と膨張性部材２０との間にワッシャが設けられていてもよい。

ロックボルト端部定着装置１０は、トンネル１の施工の際、次のように使用される。
地山２を掘削し、ロックボルト４をトンネル壁面３ａから周辺の地山２に打ち込んだ後、ロックボルト４の突出端部４ａに定着装置１０を設置する。すなわち、突出端部４ａの外周に受圧板１１、膨張性部材２０、ナット１２の順に嵌める。言い換えると、受圧板１１とナット１２との間に膨張性部材２０を挟む。

そして、ナット１２を締め込む。これによって、ロックボルト４に張力が作用するとともに、突出端部４ａがトンネル壁面３ａに定着される。同時に、膨張性部材２０が、受圧板１１とナット１２とによって強く挟み付けられて軸方向に圧縮され径方向へ膨張される。したがって、ナット１２の締め付け中の作業者は、膨張性部材２０の膨張度合いを目視観察することによって、ロックボルト４に作用する張力度合いを判断することができる。併せて、トルクゲージなどで締め付けトルクを測定してもよい。
図１の二点鎖線にて示すように、ナット１２の締め付けトルクが規定の大きさ（適正値）以上になったとき、膨張性部材２０が径方向に所定量以上膨張される。これによって、前記作業者は、ロックボルト４に作用する張力が所要の大きさ以上となったことを目視によって容易に判断できる。トルクゲージなどで締め付けトルクを測定する場合、測定値の読み間違いがあっても簡単に確認できる。この結果、ナット１２を過不足なく締め付けることができ、締め付け作業を容易化できる。
その後、作業状況の点検の際も、膨張性部材２０の膨張度合いを目視観察することによって、ロックボルト４に所要の張力が作用しているか否かを容易に判断できる。要するに、ロックボルト端部定着装置１０によれば、ロックボルト４に作用する張力を「見える化」できる。

さらに、ロックボルト端部定着装置１０によれば、地山２の状態を感知することも可能である。
詳しくは、ロックボルト４の設置後、地山２が崩れようとしているときは、受圧板１１が地山２からの力によって変形され、膨張性部材２０に前記既定の締め付けトルクの印加時よりも大きな軸方向圧縮力が働く。それに応じて、膨張性部材２０の径方向への膨張度合いが大きくなる。作業者は、該膨張度合いを目視観察することで、地山２が崩れようとする兆候を把握することができる。言い換えると、ロックボルト端部定着装置１０によれば、地山２が崩れようとする兆候を「見える化」できる。これによって、事前に適切な対応を行なうことができる。

次に、本発明の他の実施形態を説明する。以下の実施形態において既述の形態と重複する構成に関しては図面に同一符号を付して説明を省略する。
＜第２実施形態（図２）＞
図２に示すように、本発明の第２実施形態のロックボルト端部定着装置１０Ｂにおいては、膨張性部材２０Ｂが、２つ（複数）の膨張材層２１，２２を含んでいる。受圧板１１側に第１膨張材層２１が配置され、ナット１２側に第２膨張材層２２が配置されている。これら膨張材層２１，２２がロックボルト４の軸方向に積層されている。第１膨張材層２１は相対的に薄肉であり、第２膨張材層２２は相対的に厚肉である。

これら膨張材層２１，２２は、ロックボルト４の軸方向に沿う圧縮力に応じた径方向の膨張度合いが互いに異なる。第１膨張材層２１は相対的に膨張されやすく、第２膨張材層２２は相対的に膨張されにくい。
好ましくは、図２の二点鎖線にて示すように、第１膨張材層２１は、ナット１２の規定締付トルク以上の第１圧縮力で径方向へ大きく膨張される。第２膨張材層２２は、前記第１圧縮力ではあまり膨張されず、第１圧縮力より大きな第２圧縮力で径方向へ大きく膨張される。

第２実施形態によれば、ロックボルト４を地山２に打ち込んだ後、端部４ａにロックボルト端部定着装置１０Ｂを設けて、ナット１２を締め込んでいくと、規定締付トルク以上になったとき、膨張性部材２０Ｂへの軸方向圧縮力が第１圧縮力以上になり、第１膨張材層２１が径方向へ大きく膨張される。これによって、ロックボルト４の張力が所要以上になったことを、作業者の目視観察によって容易に判断できる。前記作業者は、ロックボルト端部定着装置１０Ｂの直ぐ近くでナット１２の締め込み作業を行うため、第１膨張材層２１の厚みが小さくても、該第１膨張材層２１の膨張変形を容易に目視観察できる。
このとき、膨張性部材２０Ｂへの軸方向圧縮力は第２圧縮力未満であるから、第２膨張材層２２はあまり膨張されていない。作業者は、該第２膨張材層２２をも目視観察することで、締め付けトルクが過度ではないことを把握できる。

ロックボルト４の設置工程後の点検時には、膨張性部材２０Ｂの特に第２膨張材層２２を目視観察する。
地山２が崩れようとしているときは、受圧板１１が地山２からの力によって変形される。このため、膨張性部材２０Ｂへの軸方向圧縮力が第２圧縮力以上になり、第２膨張材層２２が径方向へ大きく膨張される。該第２膨張材層２２の膨張度合いを目視観察することで、地山２が崩れようとする兆候を把握でき、事前に適切な対応を行なうことができる。要するに、ロックボルト端部定着装置１０Ｂによれば、ロックボルト４の締め付けトルクによる張力状態に加えて、地山２の状態をも「見える化」できる。
第２膨張材層２２を厚肉に形成しておくことで、定着装置１０Ｂから離れた場所からでも、第２膨張材層２２の膨張変形を容易に確認できる。
第２膨張材層２２を第１膨張材層２１よりナット１２側に配置しておくことで、定着装置１０Ｂから離れた場所から第２膨張材層２２の膨張変形を一層容易に確認できる。

＜第３実施形態（図３）＞
図３は、本発明の第３実施形態に係る状態判断システム５を示したものである。状態判断システム５は、第２実施形態と同様のロックボルト端部定着装置１０Ｂと、カメラ機能６ｃ（撮影手段）を有する携帯通信端末６と、機械学習システム３０を含む。携帯通信端末６は、スマートフォンによって構成されているが、カメラ機能及び通信機能を有する携帯可能なコンピュータ（ＰＣ）であればノートパソコンであってもよい。携帯通信端末６に照明機能が付属されていてもよい。

機械学習システム３０は、ＡＩ（人工知能）コンピュータによって構成されている。携帯通信端末６と機械学習システム３０とは、無線又は有線の通信回線７を介して相互通信可能である。機械学習システム３０は、学習部３１と、判定部３２を含む。学習部３１は、種々の大きさの圧縮力を印加された膨張性部材の画像を含む学習用画像データから、その画像中の膨張性部材の膨張度合いを学習して、学習済みモデル３３を生成する。具体的には、例えば、多数のトンネル壁面の学習用画像データからロックボルト端部定着装置における膨張性部材の特に第２膨張材層を抽出し、該第２膨張材層の膨張度合いが前記第２圧縮力以上の圧縮力によるものか否かを判定することを学習する。前記学習用画像データとして、ロックボルト端部定着装置と形状や色合いが似た石などが露出した地山の画像データを用い、石と本物のロックボルト端部定着装置とを区別することをも学習させてもよい。前記地山の画像データには、本物のロックボルト端部定着装置と石の両方が映っていてもよく、本物のロックボルト端部定着装置は写っておらず石だけが映っていてもよい。
学習の結果、判定部３２には、確度の高い学習済みモデル３３が格納されている。

状態判断システム５によれば、次のようにして、地山２等の状態を判断できる。
ロックボルト４の設置工程後、現場点検者Ａが、携帯通信端末６のカメラ機能６ｃによって、トンネル壁面３ａを撮影する。これによって、施工中のトンネル壁面３ａの実画像データ６ｄが取得される。好ましくは、実画像データ６ｄには１又は複数のロックボルト端部４ａひいては膨張性部材２０Ｂを含むロックボルト端部定着装置１０Ｂの画像が含まれている。トンネル壁面３ａの各所をスキャンするように撮影することで、多数の画像データ６ｄを取得してもよい。

実画像データ６ｄは、携帯通信端末６から機械学習システム３０へ送信される。
機械学習システム３０においては、受信した実画像データ６ｄを判定部３２の学習済みモデル３３に入力して、該実画像データ６ｄ内の膨張性部材２０Ｂの膨張度合いを判定する。特に第２膨張材層２２の膨張度合いを判定する。
判定結果は、機械学習システム３０から携帯通信端末６へ送信され、携帯通信端末６のディスプレイに表示される。判定結果を携帯通信端末６から音声出力してもよい。

地山２が崩れようとしているときは、受圧板１１が地山２からの力によって変形され、膨張性部材２０Ｂに対する軸方向圧縮力が第２圧縮力以上になり、第２膨張材層２２が径方向へ大きく膨張される。該第２膨張材層２２の膨張度合いが機械学習システム３０によって判定されて、判定結果が携帯通信端末６から報知される。これによって、現場点検者Ａは、地山２が崩れようとする兆候（地山の状態）を把握することができ、事前に適切な対応を行なうことができる。

本発明は、前記実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の改変をなすことができる。
例えば、第２実施形態において、第１膨張材層２１がナット１２側に配置され、第２膨張材層２２が受圧板１１側に配置されていてもよい。膨張材層２１，２２の厚みが同程度でもよい。膨張性部材が、軸方向の圧縮力に応じた膨張度合いが互いに異なる膨張材層を３つ以上含んでいてもよい。

第３実施形態（図３）において、学習部３１と判定部３２が異なるコンピュータによって構成されていてもよい。状態判断システム５は、学習部３１及び判定部３２のうち少なくとも判定部３２を有していればよい。学習部３１は、外部コンピュータによって構成されていてもよい。携帯通信端末６が、学習済みモデル３３をも有し、機械学習システム３０の判定部３２を兼ねていてもよい。
機械学習システム３０による判断結果は、現場点検者Ａの携帯通信端末６に送信されるだけでなく、地上の管理コンピュータにも送信されるようにしてもよい。
第３実施形態では、状態判断システム５によって、ロックボルト４の設置工程後の地山状態を判断していたが、ナット１２の締め付けトルクひいてはロックボルト４の張力状態を状態判断システム５によって判断してもよい。機械学習システム３０の学習部３１によって、膨張性部材２０又は第１膨張材層２１の膨張度合いを判定する学習済みモデル３３を生成し、該学習済みモデル３３を判定部３２に格納してもよい。
第３実施形態（図３）において、第２実施形態と同様のロックボルト端部定着装置１０Ｂを、第１実施形態と同様のロックボルト端部定着装置１０に置換してもよい。
ロックボルトは鏡ボルトであってもよい。

本発明は、例えばＮＡＴＭ工法によるトンネル施工に適用できる。

Ａ 現場点検者
１ トンネル
２ 地山
３ 吹付けコンクリート
３ａ トンネル壁面
４ ロックボルト
４ａ 突出端部
５ 状態判断システム
６ 携帯通信端末
６ｃ カメラ機能（撮影手段）
６ｄ 実画像データ
７ 通信回線
１０，１０Ｂ ロックボルト端部定着装置
１１ 受圧板
１１ｃ 挿通穴
１２ ナット
２０，２０Ｂ 膨張性部材
２０ｃ 中心穴
２１ 第１膨張材層
２２ 第２膨張材層
３０ 機械学習システム
３１ 学習部
３２ 判定部

Claims (3)

1. トンネルの周辺の地山に打ち込まれたロックボルトにおけるトンネル内へ突出された突出端部をトンネル壁面に定着させるロックボルト端部定着装置であって、
   前記突出端部を通す挿通穴を有して、前記トンネル壁面に当接される受圧板と、
   前記突出端部に螺合されたナットと、
   前記受圧板と前記ナットとの間に挟まれ、前記ロックボルトの軸線に沿う圧縮力に応じて前記軸線と直交する径方向へ膨張変形される樹脂又はゴムからなる膨張性部材と、
   を備え、前記膨張性部材が、前記圧縮力に応じた膨張度合いが互いに異なる複数の膨張材層を積層してなることを特徴とするトンネルのロックボルト端部定着装置。
2. トンネルの周辺の地山に打ち込まれたロックボルトにおけるトンネル内へ突出された突出端部をロックボルト端部定着装置によってトンネル壁面に定着させる際に、
   前記ロックボルト端部定着装置における、前記突出端部を通す挿通穴を有して前記トンネル壁面に当接される受圧板と、前記突出端部に螺合されたナットとの間に、前記ロックボルトの軸線に沿う圧縮力に応じて、前記軸線と直交する径方向へ膨張変形される樹脂又はゴムからなる膨張性部材を挟み、
   前記膨張性部材の膨張度合いによって前記ロックボルトの張力又は地山の状態を判断し、
   前記膨張性部材が、前記圧縮力に応じた膨張度合いが互いに異なる複数の膨張材層を積層してなることを特徴とするトンネルの状態判断方法。
3. 圧縮力を印加された膨張性部材の画像を含む学習用画像データから前記膨張度合いを機械学習システムに学習させて生成した学習済みモデルを用意し、
   実際の施工中のトンネル壁面を撮影した実画像データを取得し、
   前記学習済みモデルに前記実画像データを入力して前記実画像データ中の膨張性部材の膨張度合いを判定させることを特徴とする請求項２に記載の状態判断方法。

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