地盤材料・一般／土質安定処理・地盤改良 (2)

[III-129] Basic study on quantification of microscopic internal structure deterioration of cement modified soil subjected to freezing and thawing action using machine learning

*小笠原 亮介¹、堀合 紳弥¹、橋詰 豊¹、金子 賢治¹ (1. 八戸工業大学大学院)

Keywords:Microscopic Internal Structure Deterioration, Machine Learning, Cement Modified Soil, Freezing and Thawing, Image Discrimination

固化処理土は，初期強度のみを考慮した設計がなされる場合が多く、気象条件による経年劣化や耐久性についてはほとんど考慮されていない．冬季間の気温が低い地域においては，セメントや石灰などを用いた固化処理土が凍結融解により劣化することが推測される．既往の研究では繰り返した凍結融解作用を受けるセメント改良土について、巨視的な強度の低下や含水量の影響，微視的内部構造の観察が行われているが，微視的内部構造劣化の定量化には至っていない．本研究では，機械学習を用いてマイクロスコープで撮影した微視的内部構造の画像の判別を行い，最適な学習回数で画像を判別することにより違いを抽出できる可能性が示された．