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J-GLOBAL ID：202102255181995590   整理番号：21A2600937

岩種を考慮した山岳トンネルにおける地山評価へのニューラルネットワークの適用性

Applicability of neural network in rock classification of mountain tunnel considering rock types

著者 (5件)： 北岡貴文 (関西大学・環境都市工学部) ,  増田千胤 (電源開発株式会社・水力発電部) ,  長谷川信介 (応用地質株式会社・メンテナンス事業部) ,  PIPATPONGSA Thirapong (京都大学大学院・工学研究科) ,  大津宏康 (松江工業高等専門学校)
資料名： 地盤工学ジャーナル(Web)
巻： 16  号： 3  ページ： 221-234(J-STAGE)  発行年： 2021年 
JST資料番号： U0044A  ISSN： 1880-6341  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 山岳トンネルの建設プロジェクトでは事前調査における地山評価と実際の地山の状態の乖離により,施工時に建設コストが大幅に増加する事態が生じている。このため,事前調査における地山評価の精度向上が求められている。筆者らは,地山評価の予測精度の向上を目的にニューラルネットワークを用いた地山評価に関する研究を行っている。本研究では,まずニューラルネットワークの解析モデルの最適化を行った。次に,ニューラルネットワークの有意性を検証する目的で,物理的特性に着目し,他の機械学習手法による地山評価と比較した。最後に,ニューラルネットワークに岩種情報を入力することにより,地山評価に与える影響について検討した。その結果,ニューラルネットワークは他のアルゴリズムよりも有用性があること,さらに,岩種を考慮する必要性を示した。(著者抄録)

シソーラス用語： *山岳トンネル ,  *地山 ,  評価 ,  *ニューラルネットワーク ,  予測 ,  予測技法 ,  精度 ,  改良 ,  解析モデル ,  機械学習 ,  岩石 ,  岩質 ,  地山評価 ,  予測精度
準シソーラス用語： 精度向上

著者キーワード (10件)： 山岳トンネル ,  ニューラルネットワーク ,  機械学習 ,  地質リスク ,  地山評価 ,  mountain tunnel ,  neural network ,  machine learning ,  geotechnical risk ,  rock classification

分類 (1件)： トンネル工学一般  (RC05010R)

引用文献 (15件)：

• 1) 長谷川信介, 大津宏康:地質リスクからみた山岳トンネルの地質調査における留意点, 土木学会論文集 F4(建設マネジメント), Vol.67, No.4, pp.I_169-I_180, 2011.
• 2) 長谷川信介, 長谷川真吾, 北岡貴文, 大津宏康:山岳トンネルの地山評価におけるニューラルネットワークの適用性, 材料 Vol.67, No.3, pp.354-359, 2018.
• 3) 旧日本道路公団:設計要領第3 集 トンネル, pp.22-25, 1997.
• 4) 中田雅博, 三谷浩二, 八木弘, 西琢郎, 西村和夫, 中川浩二:観察記録の分析に基づく新しいトンネル切羽評価システムの提案, 土木学会論文集, No.623/VI-43, pp.131-141, 1999.
• 5) 赤木渉, 佐野理, 進士正人, 西琢郎, 中川浩二:山岳トンネル施工支援のための切羽評価法の適用性に関する研究, 土木学会論文集, No.686/VI-52, pp.121-134, 2001.

タイトルに関連する用語 (5件)： 岩 ,  山岳トンネル ,  地山評価 ,  ニューラルネットワーク ,  適用性