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公開番号2025161717
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-24
出願番号2024210891
出願日2024-12-04
発明の名称余掘り量推定装置、余掘り量推定プログラム、余掘り量推定方法、及び余掘り量推定装置において使用される学習済余掘り量推論モデル
出願人大成建設株式会社
代理人園田・小林弁理士法人
主分類E21D 9/00 20060101AFI20251017BHJP(地中もしくは岩石の削孔;採鉱)
要約【課題】トンネル切羽に穿孔して発破するに際し、穿孔発破計画を基に、穿孔発破が行われた場合の余掘り量を、精度よく推定する。
【解決手段】余掘り量推定装置1は、トンネル切羽の最外周における装薬孔である最外周装薬孔の位置を含み、穿孔発破計画の入力を受け付ける、穿孔発破計画入力受付部2と、削岩機による穿孔データを取得する穿孔データ取得部4と、過去に行われた穿孔発破における穿孔発破計画を基に生成された学習時計画入力データと、穿孔発破計画に関係する学習時穿孔データと、を学習時入力データとして入力し、穿孔発破が行われた後の余掘り量を推論するように学習された学習済余掘り量推論モデル11により、穿孔発破計画を基に生成された計画入力データと、穿孔発破計画に関係する穿孔データと、を入力して、穿孔発破計画を基に穿孔発破が行われた場合の余掘り量を推定する、余掘り量推定部6と、を備えている。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
トンネル切羽に穿孔して発破するに際し、穿孔発破計画を基に、穿孔発破が行われた場合の、トンネルの径方向における、壁面の位置と、設計時に予定された設計位置との差分である、余掘り量を推定する、余掘り量推定装置であって、
前記穿孔発破計画は、穿孔パターンを含み、前記穿孔パターンは、前記トンネル切羽の最外周における装薬孔である最外周装薬孔の位置を含み、
前記穿孔発破計画の入力を受け付ける、穿孔発破計画入力受付部と、
削岩機による穿孔データを取得する穿孔データ取得部と、
過去に行われた穿孔発破における前記穿孔発破計画を基に生成された学習時計画入力データと、当該穿孔発破計画に関係する学習時穿孔データと、を学習時入力データとして入力し、当該穿孔発破が行われた後の前記余掘り量を推論するように学習された学習済余掘り量推論モデルにより、前記余掘り量の推定対象として入力を受け付けた前記穿孔発破計画を基に生成された計画入力データと、当該穿孔発破計画に関係する前記穿孔データと、を入力して、当該穿孔発破計画を基に穿孔発破が行われた場合の前記余掘り量を推定する、余掘り量推定部と、
を備えていることを特徴とする、余掘り量推定装置。
続きを表示（約 2,700 文字）【請求項２】
前記学習時計画入力データと、前記計画入力データは、前記穿孔パターンに含まれる前記最外周装薬孔の前記位置を基に計算された、前記最外周装薬孔の、前記設計位置からの距離を含んでいる
ことを特徴とする請求項１に記載の余掘り量推定装置。
【請求項３】
前記学習時計画入力データは、過去に行われた前記穿孔発破における前記穿孔発破計画を基に、当該穿孔発破計画の中の隣り合う一対の前記最外周装薬孔に対して生成され、前記学習済余掘り量推論モデルは、当該学習時計画入力データと、当該一対の最外周装薬孔に関係する前記学習時穿孔データと、が前記学習時入力データとして入力されて、当該穿孔発破が行われた後の、当該一対の最外周装薬孔の間の中点位置での前記余掘り量を推論するように学習され、
前記計画入力データは、前記余掘り量の推定対象として入力を受け付けた前記穿孔発破計画を基に、当該穿孔発破計画の中の隣り合う一対の前記最外周装薬孔に対して生成され、前記余掘り量推定部は、当該計画入力データと、当該一対の最外周装薬孔に関係する前記穿孔データと、を前記学習済余掘り量推論モデルに入力して、当該穿孔発破計画を基に前記穿孔発破が行われた場合の、当該一対の最外周装薬孔の間の前記中点位置における前記余掘り量を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の余掘り量推定装置。
【請求項４】
前記学習済余掘り量推論モデルは、前記学習時穿孔データとして、過去に行われた前記穿孔発破の直前に行われた穿孔において、前記学習時計画入力データが生成された対象となる前記一対の最外周装薬孔の各々に対応した位置に穿孔された前記最外周装薬孔の、前記穿孔データが入力されて学習され、
前記余掘り量推定部は、前記穿孔データとして、前記余掘り量の推定対象として入力を受け付けた前記穿孔発破計画を基に行われる前記穿孔発破の直前に行われた穿孔において、前記計画入力データが生成された対象となる前記一対の最外周装薬孔の各々に対応した位置に穿孔された前記最外周装薬孔の前記穿孔データを、前記学習済余掘り量推論モデルに入力する
ことを特徴とする請求項３に記載の余掘り量推定装置。
【請求項５】
前記余掘り量推定部は、前記一対の最外周装薬孔に対して生成された前記計画入力データと、当該一対の最外周装薬孔に関係する前記穿孔データと、を前記学習済余掘り量推論モデルに入力して、前記一対の最外周装薬孔の間の前記中点位置における前記余掘り量を推定することを、前記余掘り量の推定対象として入力を受け付けた前記穿孔発破計画において隣り合う前記最外周装薬孔の全ての対に対し順次、実行する
ことを特徴とする請求項３または４に記載の余掘り量推定装置。
【請求項６】
前記学習済余掘り量推論モデルは、実際に前記穿孔発破が行われた後の前記余掘り量を教師データとして使用して、推論する前記余掘り量が前記教師データと近くなるように学習され、
前記教師データとして使用される前記余掘り量は、前記穿孔発破の後の素掘り面を３Ｄスキャンすることで計測された結果を基に、計算されている
ことを特徴とする請求項１に記載の余掘り量推定装置。
【請求項７】
前記学習時穿孔データと前記穿孔データは、前記装薬孔の深度、穿孔速度、打撃圧、フィード圧、ダンパー圧、回転速度、回転圧、水量、水圧のいずれか、またはいずれかの組み合わせである
ことを特徴とする請求項１に記載の余掘り量推定装置。
【請求項８】
前記穿孔発破計画は、前記最外周装薬孔に対する装薬量を含む、請求項１に記載の余掘り量推定装置。
【請求項９】
トンネル切羽に穿孔して発破するに際し、穿孔発破計画を基に、穿孔発破が行われた場合の、トンネルの径方向における、壁面の位置と、設計時に予定された設計位置との差分である、余掘り量を推定する、余掘り量推定プログラムであって、
前記穿孔発破計画は、穿孔パターンを含み、前記穿孔パターンは、前記トンネル切羽の最外周における装薬孔である最外周装薬孔の位置を含み、
コンピュータに、
前記穿孔発破計画の入力を受け付ける、穿孔発破計画入力受付機能と、
削岩機による穿孔データを取得する穿孔データ取得機能と、
過去に行われた穿孔発破における前記穿孔発破計画を基に生成された学習時計画入力データと、当該穿孔発破計画に関係する学習時穿孔データと、を学習時入力データとして入力し、当該穿孔発破が行われた後の前記余掘り量を推論するように学習された学習済余掘り量推論モデルにより、前記余掘り量の推定対象として入力を受け付けた前記穿孔発破計画を基に生成された計画入力データと、当該穿孔発破計画に関係する前記穿孔データと、を入力して、当該穿孔発破計画を基に穿孔発破が行われた場合の前記余掘り量を推定する、余掘り量推定機能と、
を実現させるための、余掘り量推定プログラム。
【請求項１０】
トンネル切羽に穿孔して発破するに際し、穿孔発破計画を基に、穿孔発破が行われた場合の、トンネルの径方向における、壁面の位置と、設計時に予定された設計位置との差分である、余掘り量を推定する、余掘り量推定方法であって、
前記穿孔発破計画は、穿孔パターンを含み、前記穿孔パターンは、前記トンネル切羽の最外周における装薬孔である最外周装薬孔の位置を含み、
削岩機による穿孔データを取得する穿孔データ取得ステップと、
前記穿孔発破計画の入力を受け付ける、穿孔発破計画入力受付ステップと、
過去に行われた穿孔発破における前記穿孔発破計画を基に生成された学習時計画入力データと、当該穿孔発破計画に関係する学習時穿孔データと、を学習時入力データとして入力し、当該穿孔発破が行われた後の前記余掘り量を推論するように学習された学習済余掘り量推論モデルにより、前記余掘り量の推定対象として入力を受け付けた前記穿孔発破計画を基に生成された計画入力データと、当該穿孔発破計画に関係する前記穿孔データと、を入力して、当該穿孔発破計画を基に穿孔発破が行われた場合の前記余掘り量を推定する、余掘り量推定ステップと、
を含むことを特徴とする、余掘り量推定方法。
（【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、余掘り量推定装置、余掘り量推定プログラム、余掘り量推定方法、及び余掘り量推定装置において使用される学習済余掘り量推論モデルに関する。
続きを表示（約 3,600 文字）【背景技術】
【０００２】
山岳トンネル工事においては、トンネル切羽に対して削岩機により装薬孔を削孔（穿孔）し、装薬孔に装薬した後発破して、生じたずりを坑外へと出した後、壁面にコンクリートを吹き付ける、という作業が繰り返される。この際には、トンネル切羽に対する装薬孔の位置等の穿孔パターン等の、穿孔発破計画が、事前に、あるいは適宜決定され、この穿孔発破計画に基づいて、穿孔や発破が行われる。
【０００３】
ここで、穿孔発破計画の内容が適切ではない場合には、トンネルの壁面が、トンネルの径方向において、設計時に予定された位置よりも、過剰に深く掘削されて、余掘りが生じた状態となることがある。余掘りが生じると、壁面にコンクリートを吹き付けるに際し、より多くのコンクリートが必要となるため、設計時において予定した以上のコストを要する。また、穿孔発破計画の内容が適切ではない場合には、トンネルの壁面が、設計時に予定された位置まで掘削されず、アタリが生じた状態となることもある。この場合には、少なくとも設計時に予定された位置まで壁面を斫る必要が生じるため、施工期間が長期化する可能性がある。
【０００４】
このように、穿孔発破計画を適切に立案することは、予算、施工期間の双方において、山岳トンネル工事を予定通り進めるために、重要である。
これに関し、特許文献１には、切羽に複数配置された穿孔のうち切羽の外周縁部に配置される第１の穿孔が穿孔されたときに消費される穿孔エネルギー、および第１の穿孔に装填された爆薬の量を各穿孔ごとに第１の入力データとして取得する第１の入力データ取得部と、発破後の断面から設定され、第１の穿孔に装填された爆薬が爆発することによって形成された第１の領域の軸方向に垂直な断面の大きさを各穿孔ごとに第１の出力データとして取得する第１の出力データ取得部と、第１の入力データおよび第１の出力データに基づいて機械学習を実行し、穿孔エネルギー、および装填された爆薬の量と、爆発によって形成される領域の大きさとの相関を示す学習済みモデルを生成するモデル生成部と、を備える、発破情報処理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２３－４３６３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
穿孔発破計画を立案するに対し、当該穿孔発破計画に基づいて穿孔発破を行った後の、トンネルの径方向における、壁面の位置と、設計時に予定された位置との差分である余掘り量を、より正確に推定することができれば、推定された余掘り量を基に、余掘りやアタリが少なくなるように穿孔発破計画を見直し、修正することができる。これにより、山岳トンネル工事を予定通り進めて、コストの増加や施工期間の長期化を抑制することができる可能性がある。
このように、トンネル切羽に穿孔して発破するに際し、穿孔発破計画を基に、穿孔発破が行われた場合の余掘り量を、精度よく推定することが、望まれている。
【０００７】
本発明が解決しようとする課題は、トンネル切羽に穿孔して発破するに際し、穿孔発破計画を基に、穿孔発破が行われた場合の余掘り量を、精度よく推定する、余掘り量推定装置、余掘り量推定プログラム、余掘り量推定方法、及び余掘り量推定装置において使用される学習済余掘り量推論モデルを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、上記課題を解決するため、以下の手段を採用する。
すなわち、本発明は、トンネル切羽に穿孔して発破するに際し、穿孔発破計画を基に、穿孔発破が行われた場合の、トンネルの径方向における、壁面の位置と、設計時に予定された設計位置との差分である、余掘り量を推定する、余掘り量推定装置であって、前記穿孔発破計画は、穿孔パターンを含み、前記穿孔パターンは、前記トンネル切羽の最外周における装薬孔である最外周装薬孔の位置を含み、前記穿孔発破計画の入力を受け付ける、穿孔発破計画入力受付部と、削岩機による穿孔データを取得する穿孔データ取得部と、過去に行われた穿孔発破における前記穿孔発破計画を基に生成された学習時計画入力データと、当該穿孔発破計画に関係する学習時穿孔データと、を学習時入力データとして入力し、当該穿孔発破が行われた後の前記余掘り量を推論するように学習された学習済余掘り量推論モデルにより、前記余掘り量の推定対象として入力を受け付けた前記穿孔発破計画を基に生成された計画入力データと、当該穿孔発破計画に関係する前記穿孔データと、を入力して、当該穿孔発破計画を基に穿孔発破が行われた場合の前記余掘り量を推定する、余掘り量推定部と、を備えている、余掘り量推定装置を提供する。
【０００９】
トンネル切羽に穿孔して発破するに際し、一つの装薬孔に装填された火薬によって破砕される領域は、基本的には、装薬孔の周囲の、限定的な領域となる。このため、トンネル切羽の最外周における装薬孔である最外周装薬孔が、トンネルの径方向においてより内側に位置するほど、破砕される領域の多くが設計時に予定された壁面の設計位置よりも内側に含まれ、設計位置から径方向の外側で掘削される部分が小さくなる。逆に、最外周装薬孔が、トンネルの径方向においてより外側に位置するほど、破砕される領域の多くが設計位置より外側にはみ出し、設計位置から径方向の外側で掘削される部分が大きくなる。このように、穿孔発破が行われた場合の、トンネルの径方向における、壁面の位置と、設計時に予定された設計位置との差分である、余掘り量と、最外周装薬孔の位置と、の間には、相関がある。
これに対し、上記のような構成によれば、余掘り量推定装置は、過去に行われた穿孔発破における穿孔発破計画を基に生成された学習時計画入力データを学習時入力データ（の一部）として入力し、穿孔発破が行われた後の余掘り量を推論するように学習された、学習済余掘り量推論モデルを備えている。ここで、学習時に入力される学習時計画入力データが生成される基となる穿孔発破計画は、最外周装薬孔の位置を含む、穿孔パターンを含んでいる。このように、学習済余掘り量推論モデルは、最外周装薬孔の位置を把握し得る構成となっており、これを基に余掘り量を推論するように、学習されている。このような学習済余掘り量推論モデルに対し、穿孔発破計画入力受付部が余掘り量の推定対象として入力を受け付けた穿孔発破計画を基に生成された、学習時計画入力データと同様に最外周装薬孔の位置を含む計画入力データを入力することで、入力された穿孔発破計画を基に穿孔発破が行われた場合の余掘り量を推定することができる。
ここで、一つの装薬孔に装填された火薬によって破砕される領域の大きさや形状は、岩盤の性状によっても、異なってくる。したがって、岩盤の性状と、余掘り量との間には、相関がある。
これに対し、上記のような構成によれば、学習済余掘り量推論モデルには、学習時に、上記のような、過去に行われた穿孔発破における穿孔発破計画を基に生成された学習時計画入力データとともに、当該穿孔発破計画に関係する学習時穿孔データが、学習時計画入力データとして入力されている。穿孔データは削岩機によって穿孔時に取得されているため、学習時穿孔データには、穿孔された際の岩盤の性状が、正確に、かつ顕著に、表れる。このように、学習済余掘り量推論モデルは、岩盤の性状を把握し得る構成となっており、これを基に余掘り量を推論するように、学習されている。このような学習済余掘り量推論モデルに対し、穿孔発破計画入力受付部が余掘り量の推定対象として入力を受け付けた穿孔発破計画を基に生成された計画入力データとともに、当該穿孔発破計画に関係する穿孔データを入力することで、入力された穿孔発破計画を基に穿孔発破が行われた場合の余掘り量を、岩盤の性状を考慮して、より正確に、推定することができる。
このようにして、トンネル切羽に穿孔して発破するに際し、穿孔発破計画を基に、穿孔発破が行われた場合の余掘り量を、精度よく推定する、余掘り量推定装置を提供することができる。
【００１０】
本発明の一態様においては、前記学習時計画入力データと、前記計画入力データは、前記穿孔パターンに含まれる前記最外周装薬孔の前記位置を基に計算された、前記最外周装薬孔の、前記設計位置からの距離を含んでいる。
（【００１１】以降は省略されています）

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