情報化施工 (2)

[VI-385] Study on rock determination and support pattern determination of tunnel face by machine learning

*金子 元紀¹、楠見 晴重¹、尹 禮分¹、西尾 彰宣² (1. 関西大学、2. 近畿建設協会)

Keywords:Machine learning, Support Vector Machine, tunnel, Rock quality judgment, Support pattern

NATM工法によるトンネル建設現場では，切羽面の岩盤評価による適切な支保パターンの決定が重要になる．現在において，岩盤評価は熟練した技術者により行われている．そこで本研究は，岩盤評価のデータを基にサポートベクターマシンという機械学習を適用し，サポートベクターマシンによる支保パターン決定の有用性を検証する．本研究は機械学習による学習の精度を検証した結果であるが，現時点で80％以上の正判別率を得ることができた．これは，目視など点検者の技術や経験によって結果にばらつきが生じる評価点データに対して高い精度であると言える．したがって，岩盤評価において，機械学習を適用することに有用性はあると結論付ける．