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公開番号2025012507
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-24
出願番号2023115383
出願日2023-07-13
発明の名称評価システム、学習モデル作成装置、評価方法、学習モデル作成方法及びプログラム
出願人清水建設株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G01N 11/08 20060101AFI20250117BHJP(測定;試験)
要約【課題】コンクリートの圧送状態を推定できる評価システム、学習モデル作成装置、評価方法、学習モデル作成方法及びプログラムを提供すること。
【解決手段】評価システムは、輸送管のコンクリートの圧送経路に配置された圧力センサによって検出された圧力データ及び圧力センサが圧力データを検出した検出時刻情報を受け付ける受付部と、受け付けた圧力データ及び検出時刻情報に基づいて圧力データの時系列データを作成し、作成した圧力データの時系列データと、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データとコンクリートの圧送状態を示す情報との関係とに基づいて、輸送管を圧送中のコンクリートの圧送状態を推定する推定部とを備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
輸送管を圧送中のコンクリートの圧送性能を評価する評価システムであって、
前記輸送管のコンクリートの圧送経路に配置された圧力センサによって検出された圧力データ及び前記圧力センサが前記圧力データを検出した検出時刻情報を受け付ける受付部と、
前記受付部が受け付けた前記圧力データ及び前記検出時刻情報に基づいて圧力データの時系列データを作成し、作成した圧力データの前記時系列データと、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データと前記コンクリートの圧送状態を示す情報との関係とに基づいて、前記輸送管を圧送中の前記コンクリートの圧送状態を推定する推定部と
を備える、評価システム。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記推定部は、圧力データの前記時系列データと、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データの圧送圧力の安定性と前記コンクリートの圧送状態との関係とに基づいて、前記輸送管を圧送中の前記コンクリートの圧送状態を推定する、請求項１に記載の評価システム。
【請求項３】
前記推定部は、圧力データの前記時系列データと、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データのストローク形状と前記コンクリートの圧送状態との関係とに基づいて、前記輸送管を圧送中の前記コンクリートの圧送状態を推定する、請求項１に記載の評価システム。
【請求項４】
前記推定部は、圧力データの前記時系列データと、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データのストロークエンドと前記コンクリートの圧送状態との関係とに基づいて、前記輸送管を圧送中の前記コンクリートの圧送状態を推定する、請求項１に記載の評価システム。
【請求項５】
前記推定部は、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データと前記コンクリートの圧送状態を示す情報との関係を機械学習した学習済モデルを有しており、圧力データの前記時系列データと前記学習済モデルとに基づいて前記輸送管を圧送中のコンクリートの圧送状態を推定する、請求項１に記載の評価システム。
【請求項６】
前記圧力センサは、コンクリートポンプの根元に配置されている、請求項１に記載の評価システム。
【請求項７】
前記圧力センサは、前記コンクリートを打設する箇所で、且つ前記輸送管の先端に配置されている、請求項２に記載の評価システム。
【請求項８】
前記推定部は、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データの圧送圧力の安定性と前記コンクリートの圧送状態との関係を機械学習した学習済モデルを有している、請求項５から請求項７のいずれか一項に記載の評価システム。
【請求項９】
前記推定部は、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データのストローク形状と前記コンクリートの圧送状態との関係を機械学習した学習済モデルを有している、請求項５から請求項７のいずれか一項に記載の評価システム。
【請求項１０】
前記推定部は、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データのストロークエンドと前記コンクリートの圧送状態との関係を機械学習した学習済モデルを有している、請求項５から請求項７のいずれか一項に記載の評価システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、評価システム、学習モデル作成装置、評価方法、学習モデル作成方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 4,000 文字）【背景技術】
【０００２】
スランプの小さいコンクリートや粘性の高い高流動・高強度コンクリートでは、一般に管内圧力損失が大きくなるため、圧送距離が長くなったり、圧送高さが高くなったりすると、ポンプへの圧送負荷が大きくなって、圧送しにくくなる傾向にある。
配合の選定を十分に行った場合でも、実際の製造における品質のばらつきで材料分離傾向となり、品質の変化を生じることがあり、圧送が不安定になる場合がある。特に、気温の高い夏期条件においては、時間の経過とともに流動性が低下するため、流動性の低下が大きくなると、閉塞に至る場合もある。
一旦、閉塞すると、閉塞個所の特定、片付けおよび復旧に時間を要すため、その後の圧送や戻し作業に支障をきたしやすい。復旧作業に時間を要すると、コンクリートが取り出せないほど固化し、配管自体を廃棄しなければならない事態となる。
このような事態を防止するためには、圧送中のコンクリートの圧送性を監視し、閉塞に至る前に閉塞の危険性を予知して対策を講じることが必要であり、圧送性の良い状態に戻していくことが求められる。
【０００３】
コンクリートを高所圧送（高さ２００ｍ程度以上）や長距離圧送する流体圧送管に関し、管路の閉塞や漏洩が発生した場合に、その閉塞箇所や漏洩箇所を簡便に検知する技術が知られている（例えば特許文献１参照）。この技術は、流体圧送管の外周面に歪み測定用の光ファイバを螺旋状に敷設しておき、歪み分布計測装置により、光ファイバの長さ方向の歪み分布を計測する。そして、歪み分布の減少点を検知することにより、流体圧送管の閉塞箇所又は漏洩箇所を特定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２３－００５６５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
圧送中のコンクリートをモニタリングし、圧送中のコンクリートの圧送性を常時評価・監視する方法が求められている。ここでいう圧送性とは、コンクリートの圧送負荷の大小による圧送のし易さではなく、例えば、コンクリートを高所圧送（高さ２００ｍ程度以上）や長距離圧送する場合に、順調な圧送、安定した圧送状態の継続性のことである。常時評価・監視することには、突発的に起こる閉塞などの現象を含む不安定な圧送状態となるか否かを判断することを含む。
本発明の目的は、コンクリートの圧送状態を推定できる評価システム、学習モデル作成装置、評価方法、学習モデル作成方法及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）本発明の一態様は、輸送管を圧送中のコンクリートの圧送性能を評価する評価システムであって、輸送管のコンクリートの圧送経路に配置された圧力センサによって検出された圧力データ及び前記圧力センサが前記圧力データを検出した検出時刻情報を受け付ける受付部と、前記受付部が受け付けた前記圧力データ及び前記検出時刻情報に基づいて圧力データの時系列データを作成し、作成した圧力データの前記時系列データと、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データと前記コンクリートの圧送状態を示す情報との関係とに基づいて、前記輸送管を圧送中の前記コンクリートの圧送状態を推定する推定部とを備える、評価システムである。
（２）本発明の一態様は、前記推定部は、圧力データの前記時系列データと、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データの圧送圧力の安定性と前記コンクリートの圧送状態との関係とに基づいて、前記輸送管を圧送中の前記コンクリートの圧送状態を推定する、上記（１）に記載の評価システムである。
（３）本発明の一態様は、前記推定部は、圧力データの前記時系列データと、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データのストローク形状と前記コンクリートの圧送状態との関係とに基づいて、前記輸送管を圧送中の前記コンクリートの圧送状態を推定する、上記（１）に記載の評価システムである。
（４）本発明の一態様は、前記推定部は、圧力データの前記時系列データと、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データのストロークエンドと前記コンクリートの圧送状態との関係とに基づいて、前記輸送管を圧送中の前記コンクリートの圧送状態を推定する、上記（１）に記載の評価システムである。
（５）本発明の一態様は、前記推定部は、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データと前記コンクリートの圧送状態を示す情報との関係を機械学習した学習済モデルを有しており、圧力データの前記時系列データと前記学習済モデルとに基づいて前記輸送管を圧送中のコンクリートの圧送状態を推定する、上記（１）に記載の評価システムである。
（６）本発明の一態様は、前記圧力センサは、コンクリートポンプの根元に配置されている、上記（１）に記載の評価システムである。
（７）本発明の一態様は、前記圧力センサは、前記コンクリートを打設する箇所で、且つ前記輸送管の先端に配置されている、上記（２）に記載の評価システムである。
（８）本発明の一態様は、前記推定部は、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データの圧送圧力の安定性と前記コンクリートの圧送状態を示す情報との関係を機械学習した学習済モデルを有している、上記（５）から上記（７）のいずれか一項に記載の評価システムである。
（９）本発明の一態様は、前記推定部は、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データのストローク形状と前記コンクリートの圧送状態を示す情報との関係を機械学習した学習済モデルを有している、上記（５）から上記（７）のいずれか一項に記載の評価システムである。
（１０）本発明の一態様は、前記推定部は、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データのストロークエンドと前記コンクリートの圧送状態を示す情報との関係を機械学習した学習済モデルを有している、上記（５）から上記（７）のいずれか一項に記載の評価システムである。
【０００７】
（１１）本発明の一態様は、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データが学習データとして含まれ且つ前記コンクリートの圧送状態を示す情報が教師データとして含まれる学習用データセットを受け付ける受付部と、前記受付部が受け付けた前記学習用データセットに基づいて、コンクリートの圧送経路の圧力データの前記時系列データを説明変数、前記コンクリートの圧送状態を示す情報を目的変数として、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データと前記コンクリートの圧送状態を示す情報との関係を機械学習することによって学習モデルを作成する処理部と、前記処理部が作成した前記学習モデルを出力する出力部とを備える、学習モデル作成装置である。
【０００８】
（１２）本発明の一態様は、輸送管のコンクリートの圧送経路に配置された圧力センサによって検出された圧力データ及び前記圧力センサが前記圧力データを検出した検出時刻情報を受け付け、受け付けた前記圧力データ及び前記検出時刻情報に基づいて圧力データの時系列データを作成し、圧力データの前記時系列データと、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データと前記コンクリートの圧送状態を示す情報との関係とに基づいて前記輸送管を圧送中のコンクリートの圧送状態を推定する、評価方法である。
【０００９】
（１３）本発明の一態様は、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データが学習データとして含まれ且つ前記コンクリートの圧送状態を示す情報が教師データとして含まれる学習用データセットを受け付け、受け付けた前記学習用データセットに基づいて、コンクリートの圧送経路の圧力データの前記時系列データを説明変数、前記コンクリートの圧送状態を示す情報を目的変数として、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データと前記コンクリートの圧送状態を示す情報との関係を機械学習することによって学習モデルを作成し、作成した前記学習モデルを出力する、コンピュータが実行する学習モデル作成方法である。
【００１０】
（１４）本発明の一態様は、コンピュータに、輸送管のコンクリートの圧送経路に配置された圧力センサによって検出された圧力データ及び前記圧力センサが前記圧力データを検出した検出時刻情報を受け付けさせ、受け付けさせた前記圧力データ及び前記検出時刻情報に基づいて圧力データの時系列データを作成させ、圧力データの前記時系列データと、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データと前記コンクリートの圧送状態を示す情報との関係とに基づいて前記輸送管を圧送中のコンクリートの圧送状態を推定させる、プログラムである。
（１５）本発明の一態様は、コンピュータに、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データが学習データとして含まれ且つ前記コンクリートの圧送状態を示す情報が教師データとして含まれる学習用データセットを受け付けさせ、受け付けさせた前記学習用データセットに基づいて、コンクリートの圧送経路の圧力データの前記時系列データを説明変数、前記コンクリートの圧送状態を示す情報を目的変数として、コンクリートの圧送経路の圧力データの時系列データと前記コンクリートの圧送状態を示す情報との関係を機械学習することによって学習モデルを作成させ、作成させた前記学習モデルを出力させる、プログラムである。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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