(Poster session/Short oral-presentation) Earth & Resources

[2107-24-02] Blast Design Optimization System for Controlling Overbreak in Tunnel Blasting Using ORF

○Naru Sato^{1[Master’s course]}, Hyongdoo Jang², Hyunjun Im², Yuna Nakazawa¹, Hirotada Kuroki³, Yoshiko Goto³, Yoko Ohtomo¹, Youhei Kawamura¹ (1. Hokkaido University, 2. Curtin University, 3. Asunaro Aoki Construction Co., Ltd.)

Chairperson：鳥屋 剛毅（秋田大学）

Keywords:Overbreak, Blasting, SfM, ANN, ORF

トンネルの発破工法における課題として余掘りの発生があげられる。余掘りの発生は施工コストの増加や工期の長期化を引き起こし、発破作業の効率化を妨げているため抑制・制御することが求められる。これまでの研究においては発破条件から余掘り発生量を予測、ならびに影響するパラメータの解明に注力してきたが、現場における発破設計の最適化には異なる視点でのアプローチが必要となると考えた。本研究ではORFを用いた発破設計最適化を目的とし、設定余掘り量から爆薬・穿孔パラメータを予測するシステムを提案する。地質・爆薬・穿孔パラメータについては日本の山岳トンネルにより計測されたものを採用し、余掘りの計測はStructure from Motion (SfM)によって復元した3D CGモデルを使用した。計測した各パラメータを用いてArtificial Neural Network (ANN)による設定余掘り量から発破条件を予測するモデルを構築したところR値は0.75以上となり、一定程度の精度が認められた。これにより余掘り発生量を抑制するための最適な発破設計の構築が期待される。