| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2020-02-27 13:30
穿孔データを用いたオンライン学習に基づく岩盤の圧縮強度指数推定に関する検討
○山本健太郎・藤後 廉・小川貴弘・長谷山美紀（北大） |
| 抄録 |
（和） |
トンネルの安全かつ効率的な施工のために,掘削を行う岩盤の断面の地質状況を正確に評価することが必要とされている.現在,こうした評価は技術者の目視により行われているが,定性的であるため,定量的に評価可能な手法が望まれている.そこで,本文では,岩盤の穿孔時に得られる穿孔データを用いてオンライン学習に基づき岩盤の圧縮強度指数を推定する手法を提案する.オンライン学習を用いることで,施工中に推定モデルの更新が可能になるため,地質の変化を考慮可能となり,高精度な推定が期待できる.提案手法は,オンライン学習手法の一つである Passive-Aggressive アルゴリズムを用いて,穿孔データからの岩盤の圧縮強度指数推定を実現する. |
| （英） |
It is necessary to evaluate the ground condition of the rock mass for safe and efficient tunnel construction. Currently, the evaluation of ground condition is performed by engineers manually, and thus methods of quantitative evaluation that do not rely on human biases are required. In this paper, we present a ground condition estimation method based on online learning using drilling data. An online learning-based estimation model can learn parameters according to the tunnel construction process. Therefore, it is possible to take into account changes in ground conditions, and highly accurate estimation can be realized. |
| キーワード |
（和） |
トンネル / 穿孔データ / オンライン学習 / Passive-Aggressive アルゴリズム / / / / |
| （英） |
Tunnel / drilling data / online learning / passive-aggressive algorithm / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 44, no. 6, ME2020-39, pp. 57-60, 2020年2月. |
| 資料番号 |
ME2020-39 |
| 発行日 |
2020-02-20 (MMS, HI, ME, AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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