トンネル(6)

[III-239] 機械学習によるトンネル切羽面の岩盤評価と支保設計への適用性に関する研究

〇榎並 大希¹、金子 元紀¹、尹 禮分¹、楠見 晴重¹、西尾 彰宜² (1.関西大学、2.近畿建設協会)

キーワード：新オーストリアトンネル工法、岩判定、サポートベクターマシン

近年，建設業では，人員不足が懸念されており，施工現場は常に危険を伴う環境下にある．そこで，本研究では，NATM工法における山岳トンネルの施工時において，技術者の作業である切羽面の岩盤評価と支保設計に機械学習を導入し，技術者に代わるシステムを提案する．具体的には，機械学習の1手法であるSVMを用いて，国土交通省による岩盤評価項目を適用し，4つの支保パターン分類の解析を実施する．解析結果より，データ数の少ない支保パターンの判別精度は少し低いが，データ数の多い支保パターンの判別精度と全体の精度が80%以上であることから，SVMは支保パターン分類において，適用性があると考える．