(General session) Rock Engineering / Mining technologies

[3K0101-07-01] [Student presentation: Master’s course] Comparison of the methods for prediction ahead of tunnel face in rock
excavation with tunnel boring machines

○JION HAGINO¹, KIMIHIRO HASHIBA¹, KATSUNORI FUKUI¹ (1. The University of Tokyo)

Chairperson : Atsushi Sainoki (Kumamoto University)

Keywords:Tunnel Boring Machine, machine learning, rock strength

全断面トンネル掘進機(以下TBM)での掘削では、地質の急激な変化に対する融通性がさほどなく、予期せず軟弱な岩盤に遭遇した場合などに施工上の問題が生じやすい。そのため、切羽前方の地質状況や岩盤強度を予測することが、安全で効率的な掘削を行うために必要となってくる。現状、それらの予測は、事前のおおまかな地質調査やTBM操作者の経験則や勘に頼っている部分がまだまだ多く、予測の安定性と精度の両面から見ても改善の余地は大いにある。そこで本研究では、TBMによる実際のトンネル掘削時に得られたデータの中から、特に岩盤強度と密接に関係するものを用いて切羽前方の岩盤強度を予測する手法について検討した。その際、近年の発展が著しい機械学習モデルや株価予測指標など、他分野で用いられている手法による予測性能を定量的に分析し、比較検討を行った。