ポスター発表ショート講演（地球・資源分野）［9/13(水) PM 第1会場］

[2105-19-13] （学生発表：修士課程）Overbreak Resistance Factorを用いたトンネル発破における余掘り発生予測と評価

○倉内 辰貴¹、ジャン ヒョンドゥ²、イム ヒュンジュン²、佐藤 なる³、青木 宏一⁴、石濱 茂崇⁴、畑本 浩伸⁴、池田 啓¹、鳥屋 剛毅¹、安達 毅¹、川村 洋平³ (1. 秋田大学、2. カーティン大学、3. 北海道大学、4. 株式会社熊谷組)

司会者：木下尚樹（愛媛大学）

キーワード：余掘り、発破、写真測量法、ANN、ORF

山岳トンネルの掘削には、効率性の観点から発破工法が主に用いられている。近年、穿孔過程へのICTの適用や火薬製造技術の向上により発破作業が効率化されている一方で、余掘り発生に伴うプロジェクトコストの増加は依然として問題とされている。余掘りの発生には地質条件、爆薬量、穿孔長、穿孔位置などが主原因とされているが、それらが余掘りに与える影響度が解明されていないため、発破デザインを最適化するに至っていない。そこで本研究では余掘りの予測、評価を可能とするOverbreak Resistance Factor (ORF)を開発することでトンネル発破における地質条件と爆薬量の影響度を評価し、発破デザインの最適化による発破作業のさらなる効率化を目的としている。地質条件、発破条件としては日本の山岳トンネルで行われた切羽観察記録と爆薬使用量を採用した。余掘りの計測は写真測量法を用いて三次元復元したCGモデルにより行った。これらパラメータを用いて機械学習の一手法であるArtificial Neural Network (ANN) により余掘り予測モデルを構築したのち、感度分析を用いて地質と爆薬パラメータの余掘りへの影響度を評価した。これにより余掘り発生への影響度を明確化することで発破デザインの最適化が期待される。