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J-GLOBAL ID：202002248542943695   整理番号：20A0698251

穿孔データを用いたオンライン学習に基づく岩盤の圧縮強度指数推定に関する検討

A Note on Estimation of rock compressive strength index from drilling data based on online learning

著者 (4件)： 山本健太郎 (北大 大学院情報科学研究科) ,  藤後廉 (北大 大学院情報科学研究院) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究院) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究院)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 119  号： 421(ITS2019 30-56)  ページ： 57-60  発行年： 2020年02月20日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
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： トンネルの安全かつ効率的な施工のために,掘削を行う岩盤の断面の地質状況を正確に評価することが必要とされている.現在,こうした評価は技術者の目視により行われているが,定性的であるため,定量的に評価可能な手法が望まれている.そこで,本文では,岩盤の穿孔時に得られる穿孔データを用いてオンライン学習に基づき岩盤の圧縮強度指数を推定する手法を提案する.オンライン学習を用いることで,施工中に推定モデルの更新が可能になるため,地質の変化を考慮可能となり,高精度な推定が期待できる.提案手法は,オンライン学習手法の一つであるPassive-Aggressiveアルゴリズムを用いて,穿孔データからの岩盤の圧縮強度指数推定を実現する.(著者抄録)

シソーラス用語： 学習 ,  *岩盤 ,  *圧縮強さ ,  *指数 ,  アルゴリズム ,  データ ,  モデル ,  地質 ,  トンネル ,  *機械的性質 ,  *強度
準シソーラス用語： 穿孔 ,  オンライン学習 ,  *圧縮強度 ,  推定モデル

分類 (2件)： 岩盤の力学的性質  (HE02000H) ,  システム同定  (IA02040O)

引用文献 (11件)：

• ′′統計局ホームページ/第1章 国土・気象,′′ https://www.stat.go.jp/data/chouki/01.html. (Accessed on 2019/7/20).
• 土木学会トンネル工学委員会, トンネル標準示方書山岳工法・同解説, 丸善, 2006.
• 戸邉勇人, 山本拓治, ′′切羽写真の画像解析による亀裂分布の定量的解析と現場への適用,′′ 土木学会年次学術講演会講演概要集, vol.72, pp.III-358, Sept. 2017.
• J. Liu, O. Sakaguthi, S. Ishizu, and Y. Jiang, ′′Selecting tunnel support pattern based on drilling data ahead of tunnel face,′′ トンネル工学研究発表会講演集, vol.29, pp.I-1, Nov. 2019.
• 渡辺 淳, 萩野 知, 木梨秀雄, 鈴木拓也, ′′機械学習の適用による切羽前方地山のひずみ予測,′′ トンネル工学研究発表会講演集, vol.29, pp.I-3, Nov. 2019.

タイトルに関連する用語 (6件)： 穿孔 ,  オンライン学習 ,  岩盤 ,  圧縮強度 ,  指数 ,  推定