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しまなみしま
4 years ago
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1 ディープラーニングを活用した山岳トンネルの岩盤評価大林組技術研究所畑浩二

2 トンネル地下空洞工法分類 : 山岳トンネルシールドトンネル開削トンネル使用目的 : 鉄道道路水路他

3 山岳トンネルについて我国における標準工法 :NATM 地山岩盤ロックボルト鋼製支保工吹付けコンクリート

4 発破掘削の標準的な施工サイクル切羽 1. 削孔 / 装薬 2. 発破 4. 鋼製支保工建込 5. コンクリート吹付け 3. ズリ処理 6. ロックボルト打設

5 発破掘削方式の標準的施工サイクル

高さ (m) 弾性波速度 (km/sec) 山岳トンネルの設計地表踏査によって観察された断層位置弾性波探査による速度低下範囲 300 250 200 150 100 トンネル計画高 0 100

6 高さ (m) 弾性波速度 (km/sec) 山岳トンネルの設計地表踏査によって観察された断層位置弾性波探査による速度低下範囲トンネル計画高距離呈 (m) 当初設計 : 弾性波探査他修正設計 : 観察計測解析

7 施工時のトラブル

8 切羽観察の課題と理想現状 : 現場技術者が観察評価を実施地質学的知識が不足場合によっては不適切な評価理想 : 施工現場に地質専門家を配し評価支援

9 研究開発のコンセプト切羽の適切な評価 : 地質専門家と同程度現場技術者を排除するものでは無い現場技術者のサポート

10 ディープラーニング適用に際しての工夫教師あり学習過去の切羽観察記録利用地質専門家による見直し転移学習 Image Netによる構築モデルを利用アルゴリズム特徴抽出 :AlexNet 分類:SVM

教師データ : 切羽観察記録切羽観察記録トンネル起点からの距離程 k m トンネル位置名坑口からの距離程 k m 支保 No. 未固結地山の場合は下記項目の追記を要す地層の 1. 単一土層 2. 互層 (1. 水平 2. 傾斜 ) 総合判地山区分あるいは地土被り m 状態 3. レンズのはさみ層 (1. なし 2. あり ) 4.

その他 ( ) 続面特殊条件膨張性土圧偏圧流動性土被り小 ( )m 重要構造物接近谷の直下 1. 粘性土 2. 砂質 3. 礫質土 4. 特殊土 (1. まさ土 2. 火山灰土 3. しらす状態土質その他特殊な条件 : 4. 有機質土 ) 5. その他 ( ) 補助工法長尺先受け ( 本 ) 短尺先受け( 本 ) 鏡ボルト( 本 ) 地盤改良状適準 1.

2~5cm 2.5~20cm 3.20~75c 1.30% 以上構殊欄礫質 1. ルーズ礫分 4.75~300cm 5.300cm 以上 2.30~50% 造土を土続 2. 締って礫径の比は面いる 3.50% 以上掘削地点の地山の状態と挙動特記事項点数地山の特性 N 値透水性 1. 透水層 2. 不 ~ 難透水性 3. 両者の互層 1. 2. 鏡面から岩塊 3. 鏡面の押出し 4.

5MPa>σc 天端部に岩塊抜け落 C 圧縮強度ハンマー打撃でハンマー打撃でくハンマーの軽い打ハンマーの刃先 2 はね返るだける撃で砕けるがくい込む D 風化変質 1. 2. 岩目に沿って 4. 土砂状粘 3. 全体的に変色なし健全変色強度やや土状破砕当強度相当に低下低下初より未固結 3 E 1. 2. 3. 4. 切羽面の大破砕部の切羽岩塊抜け落ち 5%> 破砕 20%> 破砕 5% 50%> 破砕 20% 部分が破砕さ 3 に占める割合れている状態 1.

2. 3. 4. J 水による劣化なし緩みを生ず軟弱化崩壊流出 2 記事割れ目の方向性縦断方向 ( 切羽鏡面 ) 横断方向 ( 切羽鏡面 ) 合計 24 1. 水平 (10 > θ> 0 )2. さし目 (30 >θ 10,80 >θ 60 ) 3. さし目 (60 >θ 30 )4. 流れ目 (60 >θ 30 ) 5.

11 教師データ : 切羽観察記録切羽観察記録トンネル起点からの距離程 k m トンネル位置名坑口からの距離程 k m 支保 No. 未固結地山の場合は下記項目の追記を要す地層の 1. 単一土層 2. 互層 (1. 水平 2. 傾斜 ) 総合判地山区分あるいは地土被り m 状態 3. レンズのはさみ層 (1. なし 2. あり ) 4. その他 ( ) 断パターン区分の判定山特殊な 1. 崖錐層 2. 段丘堆積物 3. 火山砕屑岩 4. 泥流層 5. 岩盤との境界部の岩石名砂岩及び頁岩状態 6. 断面外の上部に軟弱層あり 7. 埋土盛土 8. その他 ( ) 岩種 G 状形成地質時代不連態 1. 割れ目発達 2. シーム 3. 断層 4. 不整合 5. その他 ( ) 続面特殊条件膨張性土圧偏圧流動性土被り小 ( )m 重要構造物接近谷の直下 1. 粘性土 2. 砂質 3. 礫質土 4. 特殊土 (1. まさ土 2. 火山灰土 3. しらす状態土質その他特殊な条件 : 4. 有機質土 ) 5. その他 ( ) 補助工法長尺先受け ( 本 ) 短尺先受け( 本 ) 鏡ボルト( 本 ) 地盤改良状適準 1. 軟らかい (4>N)2. 中位 (8>N 4)3. 硬い (15>N 8) 粘性土態合用 4. 非常に硬い (30>N 15)5. 固結 (N 30) 地 1. 互層 2. 不整合 3. 岩脈貫入 4. 褶曲 5. 断層 6. その他 * す砂質 1. 緩い (10>N)2. 中位 (30>N 10)3. 密な (50>N 30) 4. 非常に密な (N 50) 質特る土状 1.2~5cm 2.5~20cm 3.20~75c 1.30% 以上構殊欄礫質 1. ルーズ礫分 4.75~300cm 5.300cm 以上 2.30~50% 造土を土続 2. 締って礫径の比は面いる 3.50% 以上掘削地点の地山の状態と挙動特記事項点数地山の特性 N 値透水性 1. 透水層 2. 不 ~ 難透水性 3. 両者の互層鏡面から岩塊 3. 鏡面の押出し 4. 鏡面は自立 4. その他 ( ) A 切羽の状態安定が抜け落ちるを生じるせず崩れある 2 地下水頭 FLより ± m 上備考いは流出 ( 掘削時 ) 自立困難掘 4. 掘削に先行 2. 時間がたつと B 素掘面の状態自立削後早期に支保して山を受け 2 切羽画像スケッチ緩み肌落ちするするておく必要が 1.σc 100MPa 2.100>σc >σc MPa>σc 天端部に岩塊抜け落 C 圧縮強度ハンマー打撃でハンマー打撃でくハンマーの軽い打ハンマーの刃先 2 はね返るだける撃で砕けるがくい込む D 風化変質岩目に沿って 4. 土砂状粘 3. 全体的に変色なし健全変色強度やや土状破砕当強度相当に低下低下初より未固結 3 E 切羽面の大破砕部の切羽岩塊抜け落ち 5%> 破砕 20%> 破砕 5% 50%> 破砕 20% 部分が破砕さ 3 に占める割合れている状態 cm>d F 割れ目の頻度間隔 d 1m 1m>d 20cm 20cm>d 5cm 破砕当初より 3 未固結粘土をはさ G 割れ目状態密着部分的に開口開口む当初より 2 未固結土砂状細 H 割れ目形態ランダム方形柱状層状片状板片状当初より 3 状未固結 I 湧水なし, 滲水程度滴水程度集中湧水全面湧水目視での量 ( l/ 分 ) ( l/ 分 ) J 水による劣化なし緩みを生ず軟弱化崩壊流出 2 記事割れ目の方向性縦断方向 ( 切羽鏡面 ) 横断方向 ( 切羽鏡面 ) 合計水平 (10 > θ> 0 )2. さし目 (30 >θ 10,80 >θ 60 ) 3. さし目 (60 >θ 30 )4. 流れ目 (60 >θ 30 ) 5. 流れ目 (30 >θ >θ 60 )6. 垂直 (θ 80 ) [ 最大傾斜角 ] 1. 水平 (10 >θ>0 )2. 右から左へ (30 >θ 10,80 >θ 60 ) 3. 右から左へ (60 >θ 30 )4. 左から右へ (60 >θ 30 ) 5. 左から右へ (30 >θ >θ 60 )6. 垂直 (θ 80 ) [ 見掛けの傾斜角 ] 記載者氏名

12 切羽評価項目 1 強度 2 風化変質 3 割目間隔 4 割目状態 5 走向傾斜 6 湧水量 7 湧水による劣化度合ディープラーニングによる切羽評価の可否を探る

13 学習および検証データ切羽観察事例 :6 現場 70 ヶ所地山等級 :DⅢ~CⅠ に相当学習用 70% テスト用 30% 岩種 : 花崗岩流紋岩砂岩粘板岩泥岩頁岩凝灰岩凝灰角礫岩

14 AlexNet と SVM の活用特徴抽出フェーズに AlexNet 使用トロント大学で開発 (2012 年 ILSVRC で優勝 ) 多層型ニューラルネットワーク分類フェーズに SVM( サポートベクターマシン ) 使用入力画像畳込み層プーリング層全結合層出力特徴抽出フェーズ分類フェーズ

15 AlexNet の層構造入力画像 conv1 pool1 conv2 pool2 conv3 conv4 conv5 pool5 fc4096 fc4096 fc1000 出力判別結果特徴抽出フェーズ分類フェーズ

16 学習データ作成の流れ前処理切羽画像サイズの統一切羽部分の切出し領域の 3 分割の画像分割切羽映込み 50% 未満削除解析保存 AlexNet による特徴抽出 SVM による分類切羽分類モデルの生成

17 学習に利用した切羽画像の一例

18 特徴抽出フェーズにおける処理例画像入力 conv 1 conv 2 conv 3 conv 4 conv 5 pool 1 pool 2 pool 5

19 解析結果例 : 風化変質ヒートマップ凡例 1: 概ね新鮮 2: 割目沿いの風化変質 3: 岩芯まで風化変質 4: 土砂状風化未固結土砂

20 検証結果 1 風化変質評価区分概ね新鮮ディープラーニングによる予測評価割目沿いの風化変質岩芯まで風化変質土砂状風化未固結土砂概ね新鮮実質評価割目沿いの風化変質岩芯まで風化変質土砂状風化未固結土砂的中率 :902/1035=87%

検証結果 2 割目間隔評価区分 d 1m ディープラーニングによる予測評価 1m> d 50cm 50cm> d 20cm 20cm> d 5cm 5cm>d d 1m 2 1 3 0 0 実質評価

21 検証結果 2 割目間隔評価区分 d 1m ディープラーニングによる予測評価 1m> d 50cm 50cm> d 20cm 20cm> d 5cm 5cm>d d 1m 実質評価 1m>d 50cm cm>d 20cm cm>d 5cm cm>d 的中率 :711/1035=69%

22 検証結果 3 割目状態評価区分割目は密着ディープラーニングによる予測評価割目の一部が開口幅 1mm 割目の多くが開口幅 1mm 割目が開口 1mm< 幅 <5mm 割目が開口幅 5mm 割目は密着実質評価割目の一部が開口幅 1mm 割目の多くが開口幅 1mm 割目が開口 1mm< 幅 <5mm 割目が開口幅 5mm 的中率 :920/1035=89%

23 まとめ & 今後の課題的中率は風化変質 (4 分類 ):87% 割目間隔 (5 分類 ):69% 割目状態 (5 分類 ):89% 残りの4 項目の適用性検討試行モデル実用化特徴分類に至る処理の流れの理解

24 特徴分類至る処理の流れ ( 試行研究 ) 入力画像 conv1 pool1 conv2 pool2 conv3 conv4 conv5 pool5 fc4096 fc4096 fc1000 出力判別結果特徴抽出フェーズ分類フェーズ Conv2 特徴量 Conv3 特徴量 Conv4 特徴量 Conv5 特徴量

25 AI を導入するに際しての課題解決したい問題の要点理解方法選定何をやりたいのか解決策 AIの適用性? 人材内製化 / アウトソーシング? 費用対効果高い精度低い効果乏しい? 処理のブラックボックス

26 大林組の IoT AI 取組み中期経営計画 2017 IoT AI ロボティクス活用生産性向上施策の 1 つ :AI 推進会議建築工程認識 AI: 集合住宅内装工事 WellnessBOX: ビルマネージメントシステム

27 Society 5.0 を目指す大林組の開発技術

28 MathWorks 殿との連携 Userにとってのメリット技術提案力が高い AlexNet+SVM 試行段階専門知識レベルが高い研究開発の方向性を理解山岳トンネルの修正設計を理解質問に対する回答が早い

山岳トンネルの先進ボーリング調査

山岳トンネルの先進ボーリング調査平成 26 年 7 月 5 日トンネル工法の概要と山岳トンネルの地質調査地山評価 - 先進ボーリング調査試験を活用するために - 北電総合設計株式会社森藤勉 6 施工中の地質調査 ( 切羽前方探査 ) 7 水文調査 8 立地条件の調査 ( トンネル周辺の環境調査 ) (4) 先進ボーリングに関する調査試験 1 先進ボーリング調査試験の目的とおもな項目 2 ボーリングコア観察 RQD 3