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技術概要
トンネル切羽安定度予測システム(TFS-learning:Tunnel Face stability calculate system by machine learning)は、切羽においてドリルジャンボで発破孔などを削孔する際に得られる削孔データ(削孔速度、回転圧、打撃圧、フィード圧)と切羽評価点をAI(人工知能)で学習することにより、切羽安定度を予測するシステムです。
これから作業する切羽の安定度を予測することができ、切羽作業(装薬等)の安全性を高めます。

システム概要図

装薬の作業状況(遠景)

装薬の作業状況(近景)
適用例
TFS-learningで発破孔の削孔データから次の切羽を予測した結果(左図)と発破後の切羽状況(右図)を以下に示します。
TFS-learningで不安定箇所の出現を予測した箇所と同箇所に脆弱な岩が出現しました。
TFS-learningの予測結果から脆弱箇所が特定できたため、切羽作業員に対する危険箇所の注意喚起を行い、鏡吹付けコンクリートの厚さを5㎝→10cmに変更したことで肌落ち災害を未然に防ぎました。

発破前の予測結果

発破後の切羽
施工実績
工事名 | 発注者 | トンネル延長 | 備考 |
---|---|---|---|
宮古盛岡横断道路 箱石トンネル | 国土交通省 東北地方整備局 |
1,493m |
2019年 2月竣工 |
国道399号 十文字トンネル工事 |
国土交通省 東北地方整備局 |
2,875m |
2020年11月竣工 |
国道8号 柏崎トンネル(山岳部)工事 |
国土交通省 北陸地方整備局 |
1,112m |
2021年 9月竣工 |