特許 6941586 岩盤の風化変質評価方法及び岩盤の風化変質評価装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6941586

(24)【登録日】2021年9月8日

(45)【発行日】2021年9月29日

(54)【発明の名称】岩盤の風化変質評価方法及び岩盤の風化変質評価装置

(51)【国際特許分類】

   G01N 21/27 20060101AFI20210916BHJP

   G01N 17/00 20060101ALI20210916BHJP

   G01N 3/34 20060101ALI20210916BHJP

   G01N 3/00 20060101ALI20210916BHJP

   G01N 33/24 20060101ALI20210916BHJP

【ＦＩ】

   G01N21/27 A

   G01N17/00

   G01N3/34

   G01N3/00 D

   G01N33/24 Z

【請求項の数】16

【全頁数】20

(21)【出願番号】特願2018-79034(P2018-79034)

(22)【出願日】2018年4月17日

(65)【公開番号】特開2019-184541(P2019-184541A)

(43)【公開日】2019年10月24日

【審査請求日】2020年10月9日

(73)【特許権者】

【識別番号】000001373

【氏名又は名称】鹿島建設株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100088155

【弁理士】

【氏名又は名称】長谷川 芳樹

(74)【代理人】

【識別番号】100113435

【弁理士】

【氏名又は名称】黒木 義樹

(74)【代理人】

【識別番号】100122781

【弁理士】

【氏名又は名称】近藤 寛

(74)【代理人】

【識別番号】100133064

【弁理士】

【氏名又は名称】大野 新

(72)【発明者】

【氏名】戸邉 勇人

(72)【発明者】

【氏名】宮嶋 保幸

(72)【発明者】

【氏名】白鷺 卓

(72)【発明者】

【氏名】山本 拓治

(72)【発明者】

【氏名】松下 智昭

【審査官】 小野 健二

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１５−００４１９４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０６−００３１４５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００２−０９９８９５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 中国特許出願公開第１０２８６６０９９（ＣＮ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０１Ｎ ２１／１７−２１／６１

Ｇ０１Ｎ ３／００−３／６２

Ｇ０１Ｎ １７／００−１９／１０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

入力装置が岩盤に含まれている岩石の種類を入力される岩種入力工程と、
前記岩盤の化学的風化の程度を評価する化学的風化程度評価工程と、
前記岩盤の物理的風化の程度を評価する物理的風化程度評価工程と、
前記岩種入力工程により入力された前記岩盤に含まれている前記岩石の前記種類と、前記化学的風化程度評価工程により評価された前記岩盤の前記化学的風化の程度と、前記物理的風化程度評価工程により評価された前記岩盤の前記物理的風化の程度と、前記岩石の前記種類ごとにデータベースに互いに関連付けられて記憶された前記化学的風化の程度と前記物理的風化の程度と風化変質の評価区分とに基づいて、前記岩盤の前記風化変質の前記評価区分を導出する風化変質評価区分導出工程と、
を備えた岩盤の風化変質評価方法。

【請求項2】

前記化学的風化程度評価工程では、前記岩盤の撮像画像における任意の明度及び色度の部位が占める面積率と、前記データベースに互いに関連付けられて記憶された任意の前記明度及び前記色度の部位が占める面積率と前記化学的風化の程度とに基づいて、前記岩盤の前記化学的風化の程度を評価する、請求項１に記載の岩盤の風化変質評価方法。

【請求項3】

前記物理的風化程度評価工程では、前記岩盤の各部位に穿孔したときの任意の穿孔速度の部位が占める割合と、前記データベースに互いに関連付けられて記憶された任意の前記穿孔速度の部位が占める割合と前記物理的風化の程度とに基づいて、前記岩盤の前記物理的風化の程度を評価する、請求項１又は２に記載の岩盤の風化変質評価方法。

【請求項4】

前記物理的風化程度評価工程では、前記岩盤の各部位に打撃を加えることにより測定された任意の弾性率の部位が占める割合と、前記データベースに互いに関連付けられて記憶された任意の前記弾性率の部位が占める割合と前記物理的風化の程度とに基づいて、前記岩盤の前記物理的風化の程度を評価する、請求項１又は２に記載の岩盤の風化変質評価方法。

【請求項5】

前記化学的風化程度評価工程では、前記入力装置に入力された前記風化変質の前記評価区分に基づく機械学習により、前記データベースに任意の前記明度及び前記色度の部位が占める前記面積率に関連付けられて記憶された前記化学的風化の程度を較正する、請求項２に記載の岩盤の風化変質評価方法。

【請求項6】

前記物理的風化程度評価工程では、前記入力装置に入力された前記風化変質の前記評価区分に基づく機械学習により、前記データベースに任意の前記穿孔速度の部位が占める割合に関連付けられて記憶された前記物理的風化の程度を較正する、請求項３に記載の岩盤の風化変質評価方法。

【請求項7】

前記物理的風化程度評価工程では、前記入力装置に入力された前記風化変質の前記評価区分に基づく機械学習により、前記データベースに任意の前記弾性率の部位が占める割合に関連付けられて記憶された前記物理的風化の程度を較正する、請求項４に記載の岩盤の風化変質評価方法。

【請求項8】

前記風化変質評価区分導出工程では、前記入力装置に入力された前記岩石の前記種類と前記風化変質の前記評価区分とに基づく機械学習により、前記データベースに前記岩石の前記種類ごとに前記化学的風化の程度と前記物理的風化の程度とに関連付けられて記憶された前記風化変質の前記評価区分を較正する、請求項１〜７のいずれか１項に記載の岩盤の風化変質評価方法。

【請求項9】

岩盤に含まれている岩石の種類を入力される入力装置と、
前記岩盤の化学的風化の程度を評価する化学的風化程度評価部と、
前記岩盤の物理的風化の程度を評価する物理的風化程度評価部と、
前記岩石の前記種類ごとに前記化学的風化の程度と前記物理的風化の程度と風化変質の評価区分とが互いに関連付けられて記憶されたデータベースと、
前記入力装置に入力された前記岩盤に含まれている前記岩石の前記種類と、前記化学的風化程度評価部により評価された前記岩盤の前記化学的風化の程度と、前記物理的風化程度評価部により評価された前記岩盤の前記物理的風化の程度と、前記岩石の前記種類ごとに前記データベースに互いに関連付けられて記憶された前記化学的風化の程度と前記物理的風化の程度と風化変質の評価区分とに基づいて、前記岩盤の前記風化変質の前記評価区分を導出する風化変質評価区分導出部と、
を備えた岩盤の風化変質評価装置。

【請求項10】

前記岩盤を撮像するカメラをさらに備え、
前記化学的風化程度評価部は、前記カメラによる前記岩盤の撮像画像における任意の明度及び色度の部位が占める面積率と、前記データベースに互いに関連付けられて記憶された任意の前記明度及び前記色度の部位が占める面積率と前記化学的風化の程度とに基づいて、前記岩盤の前記化学的風化の程度を評価する、請求項９に記載の岩盤の風化変質評価装置。

【請求項11】

前記岩盤の任意の部位に穿孔する削岩機をさらに備え、
前記物理的風化程度評価部は、前記削岩機により前記岩盤の各部位に穿孔したときの任意の穿孔速度の部位が占める割合と、前記データベースに互いに関連付けられて記憶された任意の前記穿孔速度の部位が占める割合と前記物理的風化の程度とに基づいて、前記岩盤の前記物理的風化の程度を評価する、請求項９又は１０に記載の岩盤の風化変質評価装置。

【請求項12】

前記岩盤の任意の部位に打撃を加えるハンマーをさらに備え、
前記物理的風化程度評価部は、前記ハンマーにより前記岩盤の各部位に打撃を加えることにより測定された任意の弾性率の部位が占める割合と、前記データベースに互いに関連付けられて記憶された任意の前記弾性率の部位が占める割合と前記物理的風化の程度とに基づいて、前記岩盤の前記物理的風化の程度を評価する、請求項９又は１０に記載の岩盤の風化変質評価装置。

【請求項13】

前記化学的風化程度評価部は、前記入力装置に入力された前記風化変質の前記評価区分に基づく機械学習により、前記データベースに任意の前記明度及び前記色度の部位が占める前記面積率に関連付けられて記憶された前記化学的風化の程度を較正する、請求項１０に記載の岩盤の風化変質評価装置。

【請求項14】

前記物理的風化程度評価部は、前記入力装置に入力された前記風化変質の前記評価区分に基づく機械学習により、前記データベースに任意の前記穿孔速度の部位が占める割合に関連付けられて記憶された前記物理的風化の程度を較正する、請求項１１に記載の岩盤の風化変質評価装置。

【請求項15】

前記物理的風化程度評価部は、前記入力装置に入力された前記風化変質の前記評価区分に基づく機械学習により、前記データベースに任意の前記弾性率の部位が占める割合に関連付けられて記憶された前記物理的風化の程度を較正する、請求項１２に記載の岩盤の風化変質評価装置。

【請求項16】

前記風化変質評価区分導出部は、前記入力装置に入力された前記岩石の前記種類と前記風化変質の前記評価区分とに基づく機械学習により、前記データベースに前記岩石の前記種類ごとに前記化学的風化の程度と前記物理的風化の程度とに関連付けられて記憶された前記風化変質の前記評価区分を較正する、請求項９〜１５のいずれか１項に記載の岩盤の風化変質評価装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、岩盤の風化変質評価方法及び岩盤の風化変質評価装置に関する。

【背景技術】

【0002】

トンネル工事では、安全性及び経済性を両立した適切な支保工を選定するために、切羽の岩盤の風化変質の評価が行われている。切羽の岩盤の風化変質の評価は、現行の基準では、１、２、３及び４の４段階の評価区分で判定されており、評価区分の数字が大きい方が切羽の岩盤の風化変質の程度が高いとされている。切羽の岩盤の風化変質の評価は、専門家の目視による定性的な評価に頼っており、風化変質の評価に個人差が有る。一方、Ｘ線回折分析では、定量的な評価は可能であるが、岩盤の風化変質の評価に時間を要してしまい、トンネル工事に必要とされる風化変質の評価の即時性に乏しい欠点がある。

【0003】

そこで、特許文献１には、トンネル工事における切羽の画像を撮像し、撮像画像をコンピュータにより処理が可能な画像データとして取り込み、平滑化処理、エッジ強調処理、濃度変換処理、膨張処理等の画像処理を施して切羽の撮像画像の特徴を抽出し、抽出された切羽の撮像画像の特徴に関するデータを熟練したトンネル施工技術者の知識を蓄積した知識データベースを有するエキスパートシステムにかけて定量的な風化変質の評価を行うシステムが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開平６‐３１４５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

ところで、上記のような技術では、岩盤の風化変質の評価の精度が低い場合がある。そのため、即時性を担保しつつ、定量的な岩盤の風化変質の評価の精度を向上させることが望まれている。

【0006】

そこで本発明は、即時性を担保しつつ、定量的な岩盤の風化変質の評価の精度を向上させることができる岩盤の風化変質評価方法及び岩盤の風化変質評価装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明は、入力装置が岩盤に含まれている岩石の種類を入力される岩種入力工程と、岩盤の化学的風化の程度を評価する化学的風化程度評価工程と、岩盤の物理的風化の程度を評価する物理的風化程度評価工程と、岩種入力工程により入力された岩盤に含まれている岩石の種類と、化学的風化程度評価工程により評価された岩盤の化学的風化の程度と、物理的風化程度評価工程により評価された岩盤の物理的風化の程度と、岩石の種類ごとにデータベースに互いに関連付けられて記憶された化学的風化の程度と物理的風化の程度と風化変質の評価区分とに基づいて、岩盤の風化変質の評価区分を導出する風化変質評価区分導出工程とを備えた岩盤の風化変質評価方法である。

【0008】

この構成によれば、岩種入力工程で入力装置が岩盤に含まれている岩石の種類を入力され、化学的風化程度評価工程で岩盤の化学的風化の程度が評価され、物理的風化程度評価工程で岩盤の物理的風化の程度が評価される。風化変質評価区分導出工程では、岩種入力工程により入力された岩盤に含まれている岩石の種類と、化学的風化程度評価工程により評価された岩盤の化学的風化の程度と、物理的風化程度評価工程により評価された岩盤の物理的風化の程度と、岩石の種類ごとにデータベースに互いに関連付けられて記憶された化学的風化の程度と物理的風化の程度と風化変質の評価区分とに基づいて、岩盤の風化変質の評価区分が導出される。これにより、岩盤の化学的風化の程度と物理的風化の程度との両方が風化変質の評価区分の導出に用いられるため、化学的風化の程度と物理的風化の程度のいずれか一方しか用いない方法に比べて、即時性を担保しつつ、定量的な岩盤の風化変質の評価の精度を向上させることができる。

【0009】

この場合、化学的風化程度評価工程では、岩盤の撮像画像における任意の明度及び色度の部位が占める面積率と、データベースに互いに関連付けられて記憶された任意の明度及び色度の部位が占める面積率と化学的風化の程度とに基づいて、岩盤の化学的風化の程度を評価することが好適である。

【0010】

この構成によれば、化学的風化程度評価工程では、岩盤の撮像画像における任意の明度及び色度の部位が占める面積率と、データベースに互いに関連付けられて記憶された任意の明度及び色度の部位が占める面積率と化学的風化の程度とに基づいて、岩盤の化学的風化の程度が評価されるため、岩盤に接触及び近接しなくとも、短時間で簡単に岩盤の化学的風化の程度を評価することができる。

【0011】

また、物理的風化程度評価工程では、岩盤の各部位に穿孔したときの任意の穿孔速度の部位が占める割合と、データベースに互いに関連付けられて記憶された任意の穿孔速度の部位が占める割合と物理的風化の程度とに基づいて、岩盤の物理的風化の程度を評価することが好適である。

【0012】

この構成によれば、物理的風化程度評価工程では、岩盤の各部位に穿孔したときの任意の穿孔速度の部位が占める割合と、データベースに互いに関連付けられて記憶された任意の穿孔速度の部位が占める割合と物理的風化の程度とに基づいて、岩盤の物理的風化の程度が評価されるため、岩盤に穿孔しながら短時間で簡単に岩盤の物理的風化の程度を評価することができる。

【0013】

あるいは、物理的風化程度評価工程では、岩盤の各部位に打撃を加えることにより測定された任意の弾性率の部位が占める割合と、データベースに互いに関連付けられて記憶された任意の弾性率の部位が占める割合と物理的風化の程度とに基づいて、岩盤の物理的風化の程度を評価することが好適である。

【0014】

この構成によれば、物理的風化程度評価工程では、岩盤の各部位に打撃を加えることにより測定された任意の弾性率の部位が占める割合と、データベースに互いに関連付けられて記憶された任意の弾性率の部位が占める割合と物理的風化の程度とに基づいて、岩盤の物理的風化の程度が評価されるため、短時間で簡単に岩盤の物理的風化の程度を評価することができる。

【0015】

また、化学的風化程度評価工程で岩盤の撮像画像における任意の明度及び色度の部位が占める面積率に基づいて化学的風化の程度が評価される場合には、化学的風化程度評価工程では、入力装置に入力された風化変質の評価区分に基づく機械学習により、データベースに任意の明度及び色度の部位が占める面積率に関連付けられて記憶された化学的風化の程度を較正することが好適である。

【0016】

この構成によれば、化学的風化程度評価工程では、入力装置に入力された風化変質の評価区分に基づく機械学習により、データベースに任意の明度及び色度の部位が占める面積率に関連付けられて記憶された化学的風化の程度が較正されるため、化学的風化の程度を評価する精度を向上させることができる。

【0017】

また、物理的風化程度評価工程で岩盤の各部位に穿孔したときの任意の穿孔速度の部位が占める割合に基づいて物理的風化の程度が評価される場合には、物理的風化程度評価工程では、入力装置に入力された風化変質の評価区分に基づく機械学習により、データベースに任意の穿孔速度の部位が占める割合に関連付けられて記憶された物理的風化の程度を較正することが好適である。

【0018】

この構成によれば、物理的風化程度評価工程では、入力装置に入力された風化変質の評価区分に基づく機械学習により、データベースに任意の穿孔速度の部位が占める割合に関連付けられて記憶された物理的風化の程度が較正されるため、物理的風化の程度を評価する精度を向上させることができる。

【0019】

また、物理的風化程度評価工程で岩盤の各部位に打撃を加えることにより測定された任意の弾性率の部位が占める割合に基づいて物理的風化の程度が評価される場合には、物理的風化程度評価工程では、入力装置に入力された風化変質の評価区分に基づく機械学習により、データベースに任意の弾性率の部位が占める割合に関連付けられて記憶された物理的風化の程度を較正することが好適である。

【0020】

この構成によれば、物理的風化程度評価工程では、入力装置に入力された風化変質の評価区分に基づく機械学習により、データベースに任意の弾性率の部位が占める割合に関連付けられて記憶された物理的風化の程度が較正されるため、物理的風化の程度を評価する精度を向上させることができる。

【0021】

また、風化変質評価区分導出工程では、入力装置に入力された岩石の種類と風化変質の評価区分とに基づく機械学習により、データベースに岩石の種類ごとに化学的風化の程度と物理的風化の程度とに関連付けられて記憶された風化変質の評価区分を較正することが好適である。

【0022】

この構成によれば、風化変質評価区分導出工程では、入力装置に入力された岩石の種類と風化変質の評価区分とに基づく機械学習により、データベースに岩石の種類ごとに化学的風化の程度と物理的風化の程度とに関連付けられて記憶された風化変質の評価区分が較正されるため、風化変質の評価の精度をさらに向上させることができる。

【0023】

一方、本発明は、岩盤に含まれている岩石の種類を入力される入力装置と、岩盤の化学的風化の程度を評価する化学的風化程度評価部と、岩盤の物理的風化の程度を評価する物理的風化程度評価部と、岩石の種類ごとに化学的風化の程度と物理的風化の程度と風化変質の評価区分とが互いに関連付けられて記憶されたデータベースと、入力装置に入力された岩盤に含まれている岩石の種類と、化学的風化程度評価部により評価された岩盤の化学的風化の程度と、物理的風化程度評価部により評価された岩盤の物理的風化の程度と、岩石の種類ごとにデータベースに互いに関連付けられて記憶された化学的風化の程度と物理的風化の程度と風化変質の評価区分とに基づいて、岩盤の風化変質の評価区分を導出する風化変質評価区分導出部とを備えた岩盤の風化変質評価装置である。

【0024】

この場合、岩盤を撮像するカメラをさらに備え、化学的風化程度評価部は、カメラによる岩盤の撮像画像における任意の明度及び色度の部位が占める面積率と、データベースに互いに関連付けられて記憶された任意の明度及び色度の部位が占める面積率と化学的風化の程度とに基づいて、岩盤の化学的風化の程度を評価することが好適である。

【0025】

また、岩盤の任意の部位に穿孔する削岩機をさらに備え、物理的風化程度評価部は、削岩機により岩盤の各部位に穿孔したときの任意の穿孔速度の部位が占める割合と、データベースに互いに関連付けられて記憶された任意の穿孔速度の部位が占める割合と物理的風化の程度とに基づいて、岩盤の物理的風化の程度を評価することが好適である。

【0026】

また、岩盤の任意の部位に打撃を加えるハンマーをさらに備え、物理的風化程度評価部は、ハンマーにより岩盤の各部位に打撃を加えることにより測定された任意の弾性率の部位が占める割合と、データベースに互いに関連付けられて記憶された任意の弾性率の部位が占める割合と物理的風化の程度とに基づいて、岩盤の物理的風化の程度を評価することが好適である。

【0027】

また、化学的風化程度評価部で岩盤の撮像画像における任意の明度及び色度の部位が占める面積率に基づいて化学的風化の程度が評価される場合には、化学的風化程度評価部は、入力装置に入力された風化変質の評価区分に基づく機械学習により、データベースに任意の明度及び色度の部位が占める面積率に関連付けられて記憶された化学的風化の程度を較正することが好適である。

【0028】

物理的風化程度評価部で岩盤の各部位に穿孔したときの任意の穿孔速度の部位が占める割合に基づいて物理的風化の程度が評価される場合には、物理的風化程度評価部は、入力装置に入力された風化変質の評価区分に基づく機械学習により、データベースに任意の穿孔速度の部位が占める割合に関連付けられて記憶された物理的風化の程度を較正することが好適である。

【0029】

物理的風化程度評価部で岩盤の各部位に打撃を加えることにより測定された任意の弾性率の部位が占める割合に基づいて物理的風化の程度が評価される場合には、物理的風化程度評価部は、入力装置に入力された風化変質の評価区分に基づく機械学習により、データベースに任意の弾性率の部位が占める割合に関連付けられて記憶された物理的風化の程度を較正することが好適である。

【0030】

また、風化変質評価区分導出部は、入力装置に入力された岩石の種類と風化変質の評価区分とに基づく機械学習により、データベースに岩石の種類ごとに化学的風化の程度と物理的風化の程度とに関連付けられて記憶された風化変質の評価区分を較正することが好適である。

【発明の効果】

【0031】

本発明の岩盤の風化変質評価方法及び岩盤の風化変質評価装置によれば、即時性を担保しつつ、定量的な岩盤の風化変質の評価の精度を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【0032】

【図1】実施形態の岩盤の風化変質評価装置を示すブロック図である。

【図2】実施形態の岩盤の風化変質評価方法を示すフローチャートである。

【図3】化学的風化程度評価工程における色調値区分を示す図である。

【図4】化学的風化程度評価工程における岩盤の撮像画像の色調値区分の分布を示す図である。

【図5】図４の色調値区分ごとの面積率を示す表である。

【図6】（Ａ）、（Ｂ）及び（Ｃ）は、化学的風化程度評価工程における機械学習の例を示す図である。

【図7】物理的風化程度評価工程における岩盤の各部位に穿孔したときの穿孔速度区分の分布を示す図である。

【図8】図７の穿孔速度区分ごとの割合を示す表である。

【図9】物理的風化程度評価工程における岩盤の各部位に打撃を加えることにより測定された任意の弾性率の分布を示す図である。

【図10】図９の弾性率区分ごとの割合を示す表である。

【図11】岩石の種類ごとにデータベースに互いに関連付けられて記憶された化学的風化の程度と物理的風化の程度と風化変質の評価区分を算出するための要素（係数）とからなるマトリクスを示す表である。

【図12】（Ａ）は頁岩についてデータベースに互いに関連付けられて記憶された化学的風化の程度と物理的風化の程度と風化変質の評価区分を算出するための要素（係数）とからなるマトリクスを示す表であり、（Ｂ）は砂岩についてデータベースに互いに関連付けられて記憶された化学的風化の程度と物理的風化の程度と風化変質の評価区分を算出するための要素（係数）とからなるマトリクスを示す表である。

【図13】（Ａ）は頁岩についてデータベースに互いに関連付けられて記憶された化学的風化の程度と物理的風化の程度と風化変質の評価区分とを示す表であり、（Ｂ）は砂岩についてデータベースに互いに関連付けられて記憶された化学的風化の程度と物理的風化の程度と風化変質の評価区分とを示す表である。

【発明を実施するための形態】

【0033】

以下、図面を参照しつつ本発明に係る岩盤の風化変質評価方法及び岩盤の風化変質評価装置の実施形態について詳細に説明する。図１に示すように、本実施形態の風化変質評価装置１０は、入力装置１１、カメラ１２、削岩機１３、ハンマー１４、化学的風化程度評価部１５、物理的風化程度評価部１６、データベース１７及び風化変質評価区分導出部１８を備える。本実施形態の風化変質評価装置１０は、例えば、切羽の岩盤への穿孔位置をコンピュータにより制御可能なドリルジャンボ等のトンネル工事用機械に搭載され、トンネルを掘削しつつ即時的に切羽の岩盤の風化変質の定量的な評価を行う装置である。

【0034】

入力装置１１は、地質技術者等により切羽の岩盤に含まれている岩石の頁岩や砂岩等の種類を入力される。また、入力装置１１は、地質技術者等により切羽の岩盤の風化変質の評価区分を入力される。入力装置１１は、キーボード、タッチパネル等から構成されている。入力装置１１は、化学的風化程度評価部１５、物理的風化程度評価部１６及び風化変質評価区分導出部１８に接続されている。

【0035】

カメラ１２は、切羽の岩盤を撮像する。カメラ１２は、ドリルジャンボ等のトンネル工事用機械に搭載されており、風化変質評価装置１０の化学的風化程度評価部１５に接続されている。また、カメラ１２は、タブレット型のパーソナルコンピュータ等に内蔵されており、当該タブレット型のパーソナルコンピュータが風化変質評価装置１０の化学的風化程度評価部１５に接続可能にされていてもよい。

【0036】

削岩機１３は、切羽の岩盤の任意の部位に穿孔する。削岩機１３は、例えば、切羽の岩盤への穿孔位置をコンピュータにより制御可能なドリルジャンボ等のトンネル工事用機械である。削岩機１３は、風化変質評価装置１０の物理的風化程度評価部１６に接続されている。

【0037】

ハンマー１４は、切羽の岩盤の任意の部位に打撃を加える。ハンマー１４の打撃を加える部位は、金属の球体である。ハンマー１４には加速度センサが取り付けられており、加速度センサは風化変質評価装置１０の物理的風化程度評価部１６に接続されている。なお、風化変質評価装置１０は、削岩機１３及びハンマー１４のいずれか一方のみを備えていてもよい。

【0038】

化学的風化程度評価部１５、物理的風化程度評価部１６及び風化変質評価区分導出部１８は、ＣＰＵ[Central Processing Unit]、ＲＯＭ[Read OnlyMemory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]等を有する電子制御ユニットであり、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＣＰＵで実行することで、各種の工程を実行する。また、データベース１７は、ドリルジャンボ等のトンネル工事用機械に搭載されたＨＤＤ［Hard disk drive］等により構成されている。

【0039】

化学的風化程度評価部１５は、切羽の岩盤の化学的風化の程度を評価する。化学的風化とは、水、酸素及び紫外線等が関係した化学反応によって岩盤の岩石が分解又は溶解することを意味する。後述するように、化学的風化程度評価部１５は、カメラ１２による切羽の岩盤の撮像画像における任意の明度及び色度の部位が占める面積率と、データベース１７に互いに関連付けられて記憶された任意の明度及び色度の部位が占める面積率と化学的風化の程度とに基づいて、岩盤の化学的風化の程度を評価する。

【0040】

物理的風化程度評価部１６は、切羽の岩盤の物理的風化の程度を評価する。物理的風化とは、岩盤の岩石に加わる圧力の変化等により、岩石を形成する鉱物間の結合が緩まり、結合が破壊されることを意味する。後述するように、物理的風化程度評価部１６は、削岩機１３により切羽の岩盤の各部位に穿孔したときの任意の穿孔速度の部位が占める割合と、データベース１７に互いに関連付けられて記憶された任意の穿孔速度の部位が占める割合と物理的風化の程度とに基づいて、岩盤の物理的風化の程度を評価する。

【0041】

また、後述するように、物理的風化程度評価部１６は、ハンマー１４により切羽の岩盤の各部位に打撃を加えることにより測定された任意の弾性率の部位が占める割合と、データベース１７に互いに関連付けられて記憶された任意の弾性率の部位が占める割合と物理的風化の程度とに基づいて、岩盤の物理的風化の程度を評価する。

【0042】

データベース１７には、岩石の種類ごとに化学的風化の程度と物理的風化の程度と風化変質の評価区分とが互いに関連付けられて記憶されている。風化変質の評価区分とは、例えば、「トンネル施工管理要領（計測工編）」、日本道路公団、１９９７年、ｐ．２４に記載の風化変質の評価区分を意味する。また、データベース１７には、切羽の岩盤の撮像画像における任意の明度及び色度の部位が占める面積率と化学的風化の程度とが互いに関連付けられて記憶されている。また、データベース１７には、削岩機１３により切羽の岩盤の各部位に穿孔したときの任意の穿孔速度の部位が占める割合と物理的風化の程度とが互いに関連付けられて記憶されている。また、データベース１７には、ハンマー１４により切羽の岩盤の各部位に打撃を加えることにより測定された任意の弾性率の部位が占める割合と物理的風化の程度とが互いに関連付けられて記憶されている。

【0043】

風化変質評価区分導出部１８は、入力装置１１に入力された岩盤に含まれている岩石の種類と、化学的風化程度評価部１５により評価された岩盤の化学的風化の程度と、物理的風化程度評価部１６により評価された岩盤の物理的風化の程度と、岩石の種類ごとにデータベース１７に互いに関連付けられて記憶された化学的風化の程度と物理的風化の程度と風化変質の評価区分とに基づいて、岩盤の風化変質の評価区分を導出する。

【0044】

以下、本実施形態の岩盤の風化変質評価装置１０の動作及び風化変質評価装置１０を用いた本実施形態の岩盤の風化変質評価方法について説明する。図２に示すように、地質技術者等により風化変質評価装置１０の入力装置１１が切羽の岩盤に含まれている岩石の頁岩や砂岩等の種類を入力される岩種入力工程が行われる（Ｓ１）。

【0045】

風化変質評価装置１０の化学的風化程度評価部１５により、切羽の岩盤の化学的風化の程度を評価する化学的風化程度評価工程が行われる（Ｓ２）。化学的風化程度評価工程では、岩盤の撮像画像における任意の明度及び色度の部位が占める面積率と、データベース１７に互いに関連付けられて記憶された任意の明度及び色度の部位が占める面積率と化学的風化の程度とに基づいて、岩盤の化学的風化の程度が評価される。

【0046】

まず、予めトンネル工事の現場の岩石の試料が採取される。現場の岩石の試料中で最も化学的風化の進んでいない試料の明度及び色度である色調値（Ｌ＊ａ＊ｂ＊値）が測定され、現場の岩石の試料中で最も化学的風化が進んだ試料の明度及び色度である色調値が測定される。図３に示すように、現場の岩石で最も化学的風化の進んでいない試料の色調値Ｃｆと、現場の岩石で最も化学的風化の進んだ試料の色調値Ｃｗとが取得される。化学的風化程度評価部１５により、データベース１７に、色調値Ｃｆと色調値Ｃｗとの間が０、ａ、ｂ、ｃ及びｄの５段階の色調値区分となるように、等間隔に色調値の閾値が設定される。

【0047】

図４に示すように、カメラ１２により切羽２０の岩盤が撮影される。化学的風化程度評価部１５により、カメラ１２による撮像画像の各画素が色調値に変換される。撮影時には、カラーバー３０による色調補正が行われ、同一の色調値を有する物体が撮影された場合には、デジタル画像である撮像画像内の画素は同一の色調値を示すように較正される。切羽２０の撮像画像の各画素の色調値は、０、ａ、ｂ、ｃ及びｄの５段階の色調値区分に区分される。図５に示すように、切羽２０の岩盤の撮像画像における０、ａ、ｂ、ｃ及びｄの５段階の色調値区分が切羽２０の岩盤の撮像画像の全面積に占める面積率が算出される。なお、以下の説明において、切羽２０の岩盤の化学的風化の程度の評価、物理的風化の程度の評価及び風化変質の評価区分の導出は、切羽２０の天端２１、左肩部２２及び右肩部２３に分類されて行われてもよい。

【0048】

化学的風化程度評価工程では、化学的風化程度評価部１５により、入力装置１１に入力された風化変質の評価区分に基づく機械学習によって、データベース１７に任意の明度及び色度の部位が占める面積率に関連付けられて記憶された化学的風化の程度が較正される。図６（Ａ）に示すように、化学的風化程度評価部１５によりデータベース１７に、合計面積率に対して初期設定として、平均値μ１＝２０［％］、標準偏差σ１＝１０［％］とする正規分布を示す評価曲線Ｅ１が設定され、平均値μ２＝４０［％］、標準偏差σ２＝１０［％］とする正規分布を示す評価曲線Ｅ２が設定され、平均値μ３＝６０［％］、標準偏差σ３＝１０［％］とする正規分布を示す評価曲線Ｅ３が設定され、平均値μ４＝８０［％］、標準偏差σ４＝１０［％］とする正規分布を示す評価曲線Ｅ４が設定される。

【0049】

評価曲線Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３，Ｅ４のそれぞれは、風化変質の評価区分１，２，３，４に対応している。本実施形態では、人間による風化変質の評価区分のばらつきを考慮して、正規分布を示す評価曲線Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３，Ｅ４が設定される。なお、平均値μ１，μ２，μ３，μ４及び標準偏差σ１，σ２，σ３，σ４の初期設定は任意であり、μ１≦μ２≦μ３≦μ４であれば、どのような初期設定であってもよい。例えば、μ４−μ３≒μ３−μ２≒μ２−μ１でもよい。また、例えば、μ１＝μ２＝０［％］であり、μ３＝μ４＝１００［％］でもよい。

【0050】

図６（Ｂ）に示すように、化学的風化程度評価部１５により、色調値区分ａ以上の色調値区分ａ、ｂ、ｃ及びｄの色調値区分の合計面積率＝Ｂ＋Ｃ＋Ｄ＋Ｅが算出される。例えば、色調値区分ａ以上の色調値区分ａ、ｂ、ｃ及びｄの色調値区分の合計面積率＝Ｂ＋Ｃ＋Ｄ＋Ｅ＝２６［％］が算出される。化学的風化程度評価部１５により、合計面積率＝２６［％］に対して、評価曲線Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３，Ｅ４のそれぞれの度数Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４が算出される。化学的風化程度評価部１５は、最も度数Ｐ１〜Ｐ４が大きい評価曲線Ｅ１〜Ｅ４が対応する風化変質の評価区分を化学的風化の程度として評価する。図６（Ｂ）の例では、Ｐ１＞Ｐ２＞Ｐ３＞Ｐ４であるため、化学的風化程度評価部１５により、化学的風化の程度として、切羽２０の岩盤の風化変質の評価区分１が導出される。

【0051】

一方、地質技術者等により入力装置１１に入力された切羽２０の岩盤の風化変質の評価区分は評価区分２であると仮定する。風化変質の評価区分２に対応する評価曲線Ｅ２の平均値μ２＝４０［％］である。化学的風化程度評価部１５により、データベース１７の評価曲線Ｅ２の再設定が行われる。図６（Ｃ）に示すように、カメラ１２の撮像による測定から得られた合計面積率＝２６［％］に平均値μ２が接近するように、化学的風化程度評価部１５により、測定による合計面積率＝２６［％］と、入力された評価区分２に対応する評価曲線Ｅ２の平均値μ２＝４０［％］との平均値が新たな平均値μ２として算出される。新たな平均値μ２＝（２６＋４０）／２＝３３［％］である。化学的風化程度評価部１５により、評価曲線Ｅ２の平均値μ２＝３３［％］となるように、データベース１７に記憶された評価曲線Ｅ２の移動が行われる。この場合、評価曲線Ｅ２の標準偏差σ２が増大させられてもよい。

【0052】

化学的風化程度評価部１５により、色調値区分ｂ以上の色調値区分ｂ、ｃ及びｄの色調値区分の合計面積率＝Ｃ＋Ｄ＋Ｅ、色調値区分ｃ以上の色調値区分ｃ及びｄの色調値区分の合計面積率＝Ｄ＋Ｅ及び色調値区分ｄの面積率＝Ｅについても、同様の処理が行われる。このように、機械による判断と人間による判断とを比較し、コンピュータプログラムと人間との対話により、評価曲線Ｅ１〜Ｅ４を適切に再設定することで機械学習が行われる。機械学習により、化学的風化程度評価部１５により、人間と同様の評価が行われるようになる。

【0053】

なお、色調値区分ａのみの合計面積率ではなく、色調値区分ａ以上の色調値区分の合計面積率＝Ｂ＋Ｃ＋Ｄ＋Ｅ等の複数の色調値区分の合計面積率が用いられる理由は、上記の機械学習により評価曲線Ｅ１〜Ｅ４が大きく変動し過ぎ、例えば、評価曲線Ｅ４の平均値μ４が評価曲線Ｅ３の平均値μ３を下回るような事態が生じることを防止するためである。また、合計面積率＝Ｂ＋Ｃ＋Ｄ＋Ｅ、合計面積率＝Ｃ＋Ｄ＋Ｅ等により化学的風化の程度として導出された風化変質の評価区分が互いに異なる場合には、化学的風化程度評価部１５は、例えば、合計面積率＝Ｂ＋Ｃ＋Ｄ＋Ｅ、合計面積率＝Ｃ＋Ｄ＋Ｅ等により導出された風化変質の評価区分の中で、最も導出された頻度が多いものや、最も風化変質の評価区分の値が大きい評価区分を採用する。

【0054】

図２に戻り、風化変質評価装置１０の物理的風化程度評価部１６により、切羽の岩盤の物理的風化の程度を評価する物理的風化程度評価工程が行われる（Ｓ３）。物理的風化程度評価工程では、岩盤の各部位に穿孔したときの任意の穿孔速度の部位が占める割合と、データベース１７に互いに関連付けられて記憶された任意の穿孔速度の部位が占める割合と物理的風化の程度とに基づいて、岩盤の物理的風化の程度が評価される。

【0055】

図７に示すように、削岩機１３により切羽２０の岩盤の任意の部位に穿孔部２４が穿孔される。物理的風化程度評価部１６により、穿孔部２４に穿孔したときの穿孔速度が取得される。物理的風化程度評価部１６により、切羽２０の岩盤で最も穿孔速度が高く、最も物理的風化の進んでいない部位である穿孔部２４と、切羽２０の岩盤で最も穿孔速度が低く、最も物理的風化の進んだ部位である穿孔部２４とがその穿孔速度とともに取得される。物理的風化程度評価部１６により、データベース１７に、最も高い穿孔速度と最も低い穿孔速度との間が０、ａ、ｂ、ｃ及びｄの５段階の色調値区分となるように、等間隔に穿孔速度の閾値が設定される。図８に示すように、切羽２０の岩盤の穿孔部２４における０、ａ、ｂ、ｃ及びｄの５段階の穿孔速度区分の穿孔部２４が切羽２０の岩盤の全ての穿孔部２４に占める割合が算出される。

【0056】

物理的風化程度評価工程では、物理的風化程度評価部１６により、入力装置１１に入力された風化変質の評価区分に基づく機械学習によって、データベース１７に任意の穿孔速度の部位が占める割合に関連付けられて記憶された物理的風化の程度が較正される。０、ａ、ｂ、ｃ及びｄの５段階の色調値区分の面積率を０、ａ、ｂ、ｃ及びｄの５段階の穿孔速度区分の割合に置き換えて、上記の化学的風化程度評価工程と同様に、物理的風化程度評価部１６により、データベース１７に記憶された物理的風化の程度が較正される。

【0057】

また、物理的風化程度評価工程では、岩盤の各部位に打撃を加えることにより測定された任意の弾性率の部位が占める割合と、データベース１７に互いに関連付けられて記憶された任意の弾性率の部位が占める割合と物理的風化の程度とに基づいて、岩盤の物理的風化の程度が評価される。図９に示すように、ハンマー１４により切羽２０の岩盤の任意の部位に打撃が加えられる。物理的風化程度評価部１６により、ハンマー１４により打撃を加えられた岩盤の被打撃部２５の弾性率が算出される。

【0058】

以下、ハンマー１４により打撃を加えられた岩盤の被打撃部２５の弾性率の算出について説明する。物理的風化程度評価部１６により、ハンマー１４と岩盤との接触時間と、ハンマー１４の球体の速度とが測定される。例えば、モニタの液晶ディスプレイにハンマー１４により岩盤に打撃を加えたときの加速度の波形が表示される。ハンマー１４と岩盤との接触時間は、当該加速度の波形を解析することにより測定することができる。また、ハンマー１４の球体の速度は、例えば、ハンマー１４が岩盤に接触するまでにハンマー１４に取付けられた加速度センサにより検出されたハンマー１４の球体の加速度を積分することにより測定することができる。

【0059】

物理的風化程度評価部１６により、測定された接触時間及びハンマー１４の球体の速度と、ハンマー１４の球体のポアソン比と、ハンマー１４の球体の弾性係数と、ハンマー１４の球体の質量と、ハンマー１４の球体の半径と、岩盤のポアソン比とから、岩盤の弾性係数が算出される。本実施形態では、Hertzの弾性接触理論を応用して岩盤の弾性係数が算出される。Hertzの弾性接触理論によれば、接触時間Ｔは、下式（１）により算出することができる。下式（１）において、接触時間＝Ｔ、ハンマー１４の球体の速度＝Ｖ_０、ハンマー１４の球体のポアソン比＝ν_Ｈ、ハンマー１４の球体の弾性係数＝Ｅ_Ｈ、ハンマー１４の球体の質量＝ｍ、ハンマー１４の球体の半径＝ｒ、岩盤のポアソン比＝ν_Ｃ、岩盤の弾性係数＝Ｅ_Ｃ、無次元係数＝ａである。

【数1】

【0060】

ハンマー１４の球体については、接触時間Ｔ、速度Ｖ_０、ポアソン比ν_Ｈ、弾性係数Ｅ_Ｈ、質量ｍ及び半径ｒが既知である。一方、岩盤については、弾性係数Ｅ_Ｃ及びポアソン比ν_Ｃが不明である。しかし、ただし、ポアソン比ν_Ｃは、ハンマー１４の球体の変形量には大きな影響を与えないパラメータであるため、常に同じ概算値等を用いても実用上問題が無い。すなわち、ハンマー１４の球体の接触時間Ｔ、速度Ｖ_０、ポアソン比ν_Ｈ、弾性係数Ｅ_Ｈ、質量ｍ及び半径ｒと、仮定した岩盤のポアソン比ν_Ｃとから、岩盤の弾性係数Ｅ_Ｃを下式（２）により求めることができる。

【数2】

【0061】

物理的風化程度評価部１６により、切羽２０の岩盤で最も弾性率が高く、最も物理的風化の進んでいない被打撃部２５と、切羽２０の岩盤で最も弾性率が低く、最も物理的風化の進んだ被打撃部２５とがその弾性率とともに取得される。物理的風化程度評価部１６により、データベース１７に、最も高い弾性率と最も低い弾性率との間が０、ａ、ｂ、ｃ及びｄの５段階の色調値区分となるように、等間隔に弾性率の閾値が設定される。図１０に示すように、切羽２０の岩盤の穿孔部２４における０、ａ、ｂ、ｃ及びｄの５段階の弾性率区分の被打撃部２５が切羽２０の岩盤の全ての被打撃部２５に占める割合が算出される。

【0062】

物理的風化程度評価工程では、入力装置１１に入力された風化変質の評価区分に基づく機械学習により、データベース１７に任意の弾性率の部位が占める割合に関連付けられて記憶された物理的風化の程度が較正される。０、ａ、ｂ、ｃ及びｄの５段階の色調値区分の面積率を０、ａ、ｂ、ｃ及びｄの５段階の弾性率区分の割合に置き換えて、上記の化学的風化程度評価工程と同様に、物理的風化程度評価部１６により、データベース１７に記憶された物理的風化の程度が較正される。なお、岩種入力工程、化学的風化程度評価工程及び物理的風化程度評価工程が行われる順序は特に限定されない。

【0063】

図２に戻り、風化変質評価装置１０の風化変質評価区分導出部１８により、岩種入力工程により入力された岩盤に含まれている岩石の種類と、化学的風化程度評価工程により評価された岩盤の化学的風化の程度と、物理的風化程度評価工程により評価された岩盤の物理的風化の程度と、岩石の種類ごとにデータベース１７に互いに関連付けられて記憶された化学的風化の程度と物理的風化の程度と風化変質の評価区分とに基づいて、岩盤の風化変質の評価区分を導出する風化変質評価区分導出工程が行われる（Ｓ１８）。

【0064】

図１１に示すように、データベース１７には、岩石の種類ごとに互いに関連付けられた化学的風化の程度ｃと物理的風化の程度ｐと風化変質の評価区分Ｃ_ｗを算出するための要素（係数）とからなるマトリクスＭが記憶されている。本実施形態では、化学的風化程度評価工程により評価された岩盤の化学的風化の程度ｃの値と、物理的風化程度評価工程により評価された岩盤の物理的風化の程度ｐの値とを基に、風化変質の評価区分を算出するためのマトリクスＭとから最終的な風化変質の評価区分Ｃ_ｗが算出される。図１１に示すように、マトリクスＭの要素ｍ_ｃｐの添字ｃ，ｐはマトリクスＭの行及び列に対応しており、下式（３）により風化変質の評価区分Ｃ_ｗが算出される。なお、下式（３）において、ｑは任意の補正係数である。

【数3】

【0065】

このときマトリクスＭは、既存の施工データを基に岩石の種類ごとに決定されているものとする。例えば、頁岩のマトリクスＭが図１２（Ａ）のように設定されている場合は、化学的風化の程度ｃ＝１で、物理的風化の程度ｐ＝１のときは、マトリクスＭの要素ｍ_ｃｐ＝ｍ_１１＝０．５であることから、頁岩の風化変質の評価区分Ｃ_ｗは下式（４）のように算出される。なお、下式（４）において、補正係数ｑ＝１とする。

【数4】

【0066】

同様に、他の化学的風化の程度ｃの値と物理的風化の程度ｐの値とについて頁岩の風化変質の評価区分Ｃ_ｗを求めると、図１３（Ａ）に示すようになる。岩石の種類によって化学的風化及び物理的風化への耐性が異なるため、岩石の種類によって風化変質の評価区分Ｃ_ｗを算出するためマトリクスＭや風化変質の評価区分Ｃ_ｗも異なるものとなる。例えば、砂岩のマトリクスＭは図１２（Ｂ）のように設定される。また、様々な化学的風化の程度ｃの値と物理的風化の程度ｐの値とについて砂岩の風化変質の評価区分Ｃ_ｗを求めると、図１３（Ｂ）に示すようになる。

【0067】

上述した図１３（Ａ）及び図１３（Ｂ）に示すように、データベース１７には、岩石の種類ごとに、化学的風化の程度ｃと物理的風化の程度ｐと風化変質の評価区分Ｃ_ｗとがデータベース１７に互いに関連付けられて記憶されている。例えば、図１３（Ａ）において、岩盤に含まれている岩石が頁岩で、化学的風化程度評価工程で化学的風化の程度ｃが３と評価され、物理的風化程度評価工程で物理的風化の程度ｐが２と評価された場合には、風化変質評価区分導出部１８は、当該岩盤の風化変質の評価区分Ｃ_ｗを３として導出する。また、例えば、図１３（Ｂ）において、岩盤に含まれている岩石が砂岩で、化学的風化程度評価工程で化学的風化の程度ｃが３と評価され、物理的風化程度評価工程で物理的風化ｐの程度が２と評価された場合には、風化変質評価区分導出部１８は、当該岩盤の風化変質の評価区分Ｃ_ｗを２として導出する。

【0068】

図１３（Ａ）に示すように、物理的風化よりも化学的風化の方が風化変質への影響が大きい頁岩では、物理的風化の程度ｐよりも化学的風化の程度ｃの方が重視されて、風化変質の評価区分Ｃ_ｗが導出される。一方、図１３（Ｂ）に示すように、化学的風化よりも物理的風化の方が風化変質への影響が大きい砂岩では、化学的風化の程度ｃよりも物理的風化の程度ｐの方が重視されて、風化変質の評価区分Ｃ_ｗが導出される。

【0069】

風化変質評価区分導出工程では、風化変質評価区分導出部１８により、入力装置１１に入力された岩石の種類と風化変質の評価区分Ｃ_ｗとに基づく機械学習によって、データベース１７に岩石の種類ごとに化学的風化の程度ｃと物理的風化の程度ｐとに関連付けられて記憶された風化変質の評価区分Ｃ_ｗが較正される。図１３（Ａ）において、岩盤に含まれている岩石が頁岩で、化学的風化程度評価工程で化学的風化の程度ｃが３と評価され、物理的風化程度評価工程で物理的風化の程度ｐが２と評価され、入力装置１１に入力された風化変質の評価区分Ｃ_ｗが２である場合が任意の閾値を超える回数だけあった場合には、風化変質評価区分導出部１８により、頁岩について化学的風化の程度ｃが３及び物理的風化の程度ｐが２に関連付けて記憶された風化変質の評価区分Ｃ_ｗが３から２に変更されて、データベース１７に記憶される。

【0070】

上記の機械学習による風化変質の評価区分Ｃ_ｗの較正は、風化変質の評価区分Ｃ_ｗを算出するためのマトリクスＭ及び補正係数ｑを較正することにより行われる。マトリクスＭの要素ｍ_ｃｐ及び補正係数ｑは、施工によってデータが増加することによって較正される。たとえば、頁岩のマトリクスＭの要素ｍ_１３が０．５で、風化変質の評価区分Ｃ_ｗ＝２との結果が得られていても、現場で地質技術者が風化変質の評価区分Ｃ_ｗ＝１と判断するのが妥当とし、入力装置１１に入力された風化変質の評価区分Ｃ_ｗが１である場合には、風化変質評価区分導出部１８は、例えば、風化変質の評価区分Ｃ_ｗが１となるようにマトリクスＭの要素ｍ_１３及び補正係数ｑの値を減少させるものとする。このように本実施形態の風化変質評価装置１０は自己学習により、より地質技術者の判断に近づけていく機能を有するものとする。

【0071】

本実施形態では、岩種入力工程で入力装置１１が岩盤に含まれている岩石の種類を入力され、化学的風化程度評価工程で岩盤の化学的風化の程度が評価され、物理的風化程度評価工程で岩盤の物理的風化の程度が評価される。風化変質評価区分導出工程では、岩種入力工程により入力された岩盤に含まれている岩石の種類と、化学的風化程度評価工程により評価された岩盤の化学的風化の程度と、物理的風化程度評価工程により評価された岩盤の物理的風化の程度と、岩石の種類ごとにデータベース１７に互いに関連付けられて記憶された化学的風化の程度と物理的風化の程度と風化変質の評価区分とに基づいて、岩盤の風化変質の評価区分が導出される。これにより、岩盤の化学的風化の程度と物理的風化の程度との両方が風化変質の評価区分の導出に用いられるため、化学的風化の程度と物理的風化の程度のいずれか一方しか用いない方法に比べて、即時性を担保しつつ、定量的な岩盤の風化変質の評価の精度を向上させることができる。

【0072】

また、本実施形態によれば、化学的風化程度評価工程では、岩盤の撮像画像における任意の明度及び色度の部位が占める面積率と、データベース１７に互いに関連付けられて記憶された任意の明度及び色度の部位が占める面積率と化学的風化の程度とに基づいて、岩盤の化学的風化の程度が評価されるため、岩盤に接触及び近接しなくとも、短時間で簡単に岩盤の化学的風化の程度を評価することができる。

【0073】

また、本実施形態によれば、物理的風化程度評価工程では、岩盤の各部位に穿孔したときの任意の穿孔速度の部位が占める割合と、データベース１７に互いに関連付けられて記憶された任意の穿孔速度の部位が占める割合と物理的風化の程度とに基づいて、岩盤の物理的風化の程度が評価されるため、岩盤に穿孔しながら短時間で簡単に岩盤の物理的風化の程度を評価することができる。

【0074】

また、本実施形態によれば、物理的風化程度評価工程では、岩盤の各部位に打撃を加えることにより測定された任意の弾性率の部位が占める割合と、データベース１７に互いに関連付けられて記憶された任意の弾性率の部位が占める割合と物理的風化の程度とに基づいて、岩盤の物理的風化の程度が評価されるため、短時間で簡単に岩盤の物理的風化の程度を評価することができる。

【0075】

また、本実施形態によれば、化学的風化程度評価工程では、入力装置１１に入力された風化変質の評価区分に基づく機械学習により、データベース１７に任意の明度及び色度の部位が占める面積率に関連付けられて記憶された化学的風化の程度が較正されるため、化学的風化の程度を評価する精度を向上させることができる。

【0076】

また、本実施形態によれば、物理的風化程度評価工程では、入力装置１１に入力された風化変質の評価区分に基づく機械学習により、データベース１７に任意の穿孔速度の部位が占める割合に関連付けられて記憶された物理的風化の程度が較正されるため、物理的風化の程度を評価する精度を向上させることができる。

【0077】

また、本実施形態によれば、物理的風化程度評価工程では、入力装置１１に入力された風化変質の評価区分に基づく機械学習により、データベース１７に任意の弾性率の部位が占める割合に関連付けられて記憶された物理的風化の程度が較正されるため、物理的風化の程度を評価する精度を向上させることができる。

【0078】

また、本実施形態によれば、風化変質評価区分導出工程では、入力装置１１に入力された岩石の種類と風化変質の評価区分とに基づく機械学習により、データベース１７に岩石の種類ごとに化学的風化の程度と物理的風化の程度とに関連付けられて記憶された風化変質の評価区分が較正されるため、風化変質の評価の精度をさらに向上させることができる。例えば、機械学習がある程度まで進んだ状態では、地質技術者等の専門家がいなくとも、地質技術者等の専門家と同等の精度で風化変質の評価区分を導出することができる。本実施形態では、機械学習のアルゴリズムによって、得られたデータにおける必要なものを選択しながら、風化変質の評価区分の導出の精度を向上させることができる。

【0079】

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されることなく様々な形態で実施される。例えば、上記実施形態では、トンネル工事において切羽２０の岩盤の風化変質の評価区分が導出される態様を中心に説明したが、本発明はトンネル工事以外の場合でも、任意の岩盤の風化変質の評価区分を導出することが可能である。

【符号の説明】

【0080】

１０…風化変質評価装置、１１…入力装置、１２…カメラ、１３…削岩機、１４…ハンマー、１５…化学的風化程度評価部、１６…物理的風化程度評価部、１７…データベース、１８…風化変質評価区分導出部、２０…切羽、２１…天端、２２…左肩部、２３…右肩部、２４…穿孔部、２５…被打撃部、３０…カラーバー、ａ，ｂ，ｃ，ｄ…色調値区分、Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３，Ｅ４…評価曲線。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】