特開 2024-131620 地盤推定装置、地盤推定方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024131620

(43)【公開日】2024-09-30

(54)【発明の名称】地盤推定装置、地盤推定方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   E02D 13/06 20060101AFI20240920BHJP

   E02D 1/00 20060101ALI20240920BHJP

【ＦＩ】

E02D13/06

E02D1/00

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023041997

(22)【出願日】2023-03-16

(71)【出願人】

【識別番号】000166627

【氏名又は名称】五洋建設株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000752

【氏名又は名称】弁理士法人朝日特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】片山 遥平

(72)【発明者】

【氏名】秋本 哲平

(72)【発明者】

【氏名】上野 一彦

(72)【発明者】

【氏名】熊谷 隆宏

【テーマコード（参考）】

2D043

2D050

【Ｆターム（参考）】

2D043AA01

2D043AC05

2D050FF04

2D050FF07

(57)【要約】

【課題】費用や工期の面で従来よりも優れており、施工中の杭１本ごとに支持層への到達を精度よく推定する技術を提供する。
【解決手段】モデル生成部３３は、杭の打設時の施工データ、前記杭の諸元データ及び前記杭を打設する位置の周辺における周辺地盤データを説明変数とし、打設された前記杭の先端位置における土質定数又は支持力を目的変数とした教師データを用いた機械学習により学習モデルを生成し、推定部３６は、施工エリアで実施された杭の打設時における施工データ、諸元データ及び周辺地盤データを前記学習モデルに入力し、前記施工エリアで打設された前記杭の先端位置における土質定数又は支持力を取得する。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

杭の打設時の施工データ、前記杭の諸元データ及び前記杭を打設する位置の周辺における周辺地盤データを説明変数とし、打設された前記杭の先端位置における土質定数又は支持力を目的変数とした教師データを用いた機械学習により学習モデルを生成するモデル生成部と、
施工エリアで実施された杭の打設時における施工データ、諸元データ及び周辺地盤データを前記学習モデルに入力し、前記施工エリアで打設された前記杭の先端位置における土質定数又は支持力を取得する推定部と
を備える地盤推定装置。

【請求項2】

前記施工データは、前記杭の地中貫入長、前記杭を所定の深さに貫入させるための打撃回数、前記杭を打設したときの打撃エネルギー、前記杭を所定の深さに貫入させるために要した時間、又は、前記杭を所定回数打撃したときの累積貫入量及び累積リバウンド量のうち、少なくともいずれか１つを含む
請求項１記載の地盤推定装置。

【請求項3】

前記杭が既成コンクリートパイルの場合、前記諸元データは、杭種別、杭径又は杭先端の断面積のうち、少なくともいずれか1つを含む
請求項１記載の地盤推定装置。

【請求項4】

前記杭が鋼管杭の場合、前記諸元データは、杭の種別、杭径、前記杭の肉厚，前記杭の先端十字リブの有無、前記杭の先端補強バンドの有無、又は、前記杭の先端十字リブと先端補強バンドを考慮した杭先端の断面積のうち、少なくともいずれか１つを含む
請求項３記載の地盤推定装置。

【請求項5】

前記周辺地盤データは、前記杭を打設する位置の周辺における深度ごとの土質分類又は土質定数を含む
請求項１記載の地盤推定装置。

【請求項6】

前記土質定数は強度特性（Ｎ値）である
請求項１又は５記載の地盤推定装置。

【請求項7】

前記説明変数は、前記土質定数が強度特性（Ｎ値）である場合、前記杭が打設される地点と、当該地点の周辺で前記周辺地盤データが計測された地点との間の距離を含む
請求項６記載の地盤推定装置。

【請求項8】

前記説明変数は、前記杭の打設時における音又は振動を示すデータを含む
請求項１記載の地盤推定装置。

【請求項9】

杭の打設時の施工データ、前記杭の諸元データ及び前記杭を打設する位置の周辺における周辺地盤データを説明変数とし、打設された前記杭の先端位置における土質定数又は支持力を目的変数とした機械学習により学習モデルを生成するステップと、
施工エリアで実施された杭の打設時における施工データ、諸元データ及び周辺地盤データを前記学習モデルに入力し、前記施工エリアで打設された前記杭の先端位置における土質定数又は支持力を取得するステップと
を備える地盤推定方法。

【請求項10】

請求項１～８のいずれか１項に記載の地盤推定装置が実行するプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、地盤の支持力又は土質定数を推定するための技術に関する。

【背景技術】

【0002】

既成杭を打撃工法にて打設する場合、一般的には各種の載荷試験や動的支持力管理式を用いて、その杭が支持層に到達したか否かを判断している。例えば特許文献１には、杭打設工事において目標とする支持力に到達したか否かを把握するため、杭の貫入量、リバウンド量、打撃エネルギー及び打撃回数の計測結果からHileyの簡略式を用いて支持力を算定することが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２１－１９１９３２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

静的載荷試験を始めとした各種の載荷試験には大型の設備が必要であり、多大な費用と時間を要する。そのため、打設した杭１本ずつに対して載荷試験を実施することは現実的ではない。また、載荷試験は打設が完了している杭に対して実施するものであるため、杭の打設中に支持力を確認することはできない。

【0005】

また、ハイリー式を始めとした各種の動的支持力管理式を用いることで、最終打撃時に測定したリバウンド量から杭１本ごとにその杭の先端における支持力を推定することは可能である。しかし、杭に要求される支持力は、その杭の上に構造物を載せたときの荷重、つまり静的な荷重に対する支持力であるのに対し、ハイリー式はハンマで杭頭を打撃して瞬間的に与えた荷重から支持力を求めるものであり、両者は支持力を発揮するときの条件が静的荷重と動的荷重で異なるために、推定精度が低いという問題がある。

【0006】

そこで、本発明は、費用や工期の面で従来よりも優れており、施工中の杭１本ごとに支持層への到達を精度よく推定する技術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】

上記課題を解決するため、本発明に係る地盤推定装置は、杭の打設時の施工データ、前記杭の諸元データ及び前記杭を打設する位置の周辺における周辺地盤データを説明変数とし、打設された前記杭の先端位置における土質定数又は支持力を目的変数とした教師データを用いた機械学習により学習モデルを生成するモデル生成部と、施工エリアで実施された杭の打設時における施工データ、諸元データ及び周辺地盤データを前記学習モデルに入力し、前記施工エリアで打設された前記杭の先端位置における土質定数又は支持力を取得する推定部とを備える。

【0008】

前記施工データは、前記杭の地中貫入長、前記杭を所定の深さに貫入させるための打撃回数、前記杭を打設したときの打撃エネルギー、前記杭を所定の深さに貫入させるために要した時間、又は、前記杭を所定回数打撃したときの累積貫入量及び累積リバウンド量のうち、少なくともいずれか１つを含むようにしてもよい。

【0009】

前記杭が既成コンクリートパイルの場合、前記諸元データは、杭種別、杭径又は杭先端の断面積のうち、少なくともいずれか1つを含むようにしてもよい。

【0010】

前記杭が鋼管杭の場合、前記諸元データは、杭種別、杭径、前記杭の肉厚，前記杭の先端十字リブの有無、前記杭の先端補強バンドの有無、又は、前記杭の先端十字リブと先端補強バンドを考慮した杭先端の断面積のうち、少なくともいずれか1つを含むようにしてもよい。

【0011】

前記周辺地盤データは、前記杭を打設する位置の周辺における深度ごとの土質分類又は土質定数を含むようにしてもよい。

【0012】

前記土質定数は強度特性（Ｎ値）であってもよい。

【0013】

前記説明変数は、前記強度特性（Ｎ値）の場合、前記杭が打設される地点と、当該地点の周辺で前記周辺地盤データが計測された地点との間の距離を含むようにしてもよい。

【0014】

前記説明変数は、前記杭の打設時における音又は振動を示すデータを含むようにしてもよい。

【0015】

本発明に係る地盤推定方法は、杭の打設時の施工データ、前記杭の諸元データ及び前記杭を打設する位置の周辺における周辺地盤データを説明変数とし、打設された前記杭の先端位置における土質定数又は支持力を目的変数とした機械学習により学習モデルを生成するステップと、施工エリアで実施された杭の打設時における施工データ、諸元データ及び周辺地盤データを前記学習モデルに入力し、前記施工エリアで打設された前記杭の先端位置における土質定数又は支持力を取得するステップとを備える。

【0016】

本発明に係るプログラムは、上記のいずれかの地盤推定装置が実行するプログラムである。

【発明の効果】

【0017】

本発明によれば、費用や工期の面を抑えつつ、施工中の杭１本ごとに支持層への到達を精度よく推定することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0018】

【図1】本発明の一実施形態に係るシステム全体の構成の一例を示すブロック図。

【図2】同実施形態に係る地盤推定装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図。

【図3】同地盤推定装置の機能構成の一例を示すブロック図。

【図4】同実施形態において学習モデルを生成する方法の一例を示すフローチャート。

【図5】同実施形態において学習モデルを用いて土質定数又は支持力を推定する方法の一例を示すフローチャート。

【図6】土質定数の推定精度を説明するグラフ。

【図7】土質定数の推定精度を説明するグラフ。

【図8】支持力の推定精度を説明するグラフ。

【発明を実施するための形態】

【0019】

本発明を実施するための形態の一例について説明する。
［構成］
本発明は、打設された杭の先端位置における土質定数又は支持力を推定する。以下の実施形態では、打設された杭の先端位置における土質定数又は支持力のうち、土質定数を推定する場合の例について説明する。

【0020】

図１は、本発明の一実施形態に係るシステム１の全体構成の一例を示すブロック図である。システム１は、地盤に孔を掘削してボーリング調査を行うボーリングシステム１０と、地盤に杭を打設する杭打設システム２０と、地盤の土質定数を推定する地盤推定装置３０とを備える。ボーリングシステム１０と地盤推定装置３０との間、又は、杭打設システム２０と地盤推定装置３０との間は、それぞれ有線又は無線を介して電気的に接続されてもよいし、接続されていなくてもよい。ボーリングシステム１０と地盤推定装置３０との間、又は、杭打設システム２０と地盤推定装置３０との間が電気的に接続されている場合は、ボーリングシステム１０又は杭打設システム２０から出力されるデータは、有線又は無線を介して地盤推定装置３０に入力される。ボーリングシステム１０と地盤推定装置３０との間、又は、杭打設システム２０と地盤推定装置３０との間が電気的に接続されていない場合は、ボーリングシステム１０又は杭打設システム２０から出力されるデータは、例えば所定の記憶媒体を介して又は作業者の手動操作により、地盤推定装置３０に入力される。

【0021】

ボーリングシステム１０が行うボーリング調査により、地盤の土質定数が測定される。地盤の土質定数は例えば強度特性（Ｎ値）である。

【0022】

杭打設システム２０は、杭を打撃して地中に貫入させる杭打機及びその周辺機器を含むシステムである。この周辺機器は、杭の打設時において、打設した杭の地中貫入長、杭を所定の深さ（例えば０．５ｍ又は１ｍ）に貫入させるための打撃回数（打撃工法による杭の打設を開始してからの累計の打撃回数）、杭を打設したときの打撃エネルギー、杭を所定の深さ（例えば０．５ｍ～１ｍの範囲で予め設定された深さ）に貫入させるために要した時間、及び、杭を所定回数（例えば１０回）打撃したときの累積貫入量及び累積リバウンド量を計測する各種計測機器を含む。

【0023】

上記の杭を打設したときの打撃エネルギーとは、具体的には以下のとおりである。杭打機で杭を複数回打撃して所定の深さ（例えば０．５ｍ又は１．０ｍであり、以下、単位貫入量という）だけ貫入させたとき、打撃１回あたりの打撃エネルギー（ｋｊ）を単位貫入量ごとに平均した値を算出する。具体的には、１打撃あたりの打撃エネルギーはオペレータの操作により都度変化するが、杭を単位貫入量（例えば０．５ｍとする）だけ貫入させる間における各打撃時の打撃エネルギーの平均値を、打撃１回あたりの打撃エネルギーとして算出する。なお、ここでいう打撃エネルギーとは、杭打機において打撃するラムが杭の頭部を打撃するときの運動エネルギーに相当するものであり、理論上は、０．５×ラムの重量×ラムの速度の２乗、という数式で求められる。

【0024】

本実施形態では、まず機械学習ステージにおいて、杭打設時における各種データを説明変数とし、ボーリング調査によって得られた土質定数を目的変数とした機械学習により学習モデルを生成する。次に、推定ステージにおいて、この学習モデルを用いて、打設される杭の先端位置における土質定数を推定する。

【0025】

図２は、地盤推定装置３０のハードウェア構成を示す図である。地盤推定装置３０は、物理的には、プロセッサ３００１、メモリ３００２、ストレージ３００３、通信装置３００４、入力装置３００５、出力装置３００６及びこれらを接続するバスなどを含むコンピュータ装置として構成されている。これらの各装置は図示せぬ電池から供給される電力によって動作する。地盤推定装置３０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。

【0026】

地盤推定装置３０における各機能は、プロセッサ３００１、メモリ３００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ３００１が演算を行い、通信装置３００４による通信を制御したり、メモリ３００２及びストレージ３００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。

【0027】

プロセッサ３００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ３００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）によって構成されてもよい。また、例えばベースバンド信号処理部や呼処理部などがプロセッサ３００１によって実現されてもよい。

【0028】

プロセッサ３００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ３００３及び通信装置３００４の少なくとも一方からメモリ３００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、後述する動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。地盤推定装置３０の機能ブロックは、メモリ３００２に格納され、プロセッサ３００１において動作する制御プログラムによって実現されてもよい。

【0029】

メモリ３００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの少なくとも１つによって構成されてもよい。メモリ３００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ３００２は、本実施形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。

【0030】

ストレージ３００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、スマートカード、フラッシュメモリなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。

【0031】

通信装置３００４は、有線又は無線の少なくとも一方を介して外部装置（例えばボーリングシステム１０や杭打設システム２０）と通信を行うためのハードウェアであり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。

【0032】

入力装置３００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタンなど）である。出力装置３００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置３００５及び出力装置３００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。

【0033】

図３は、地盤推定装置３０の機能構成の一例を示す図である。地盤推定装置３０によって実現される各機能は、プロセッサ３００１、メモリ３００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ３００１が演算を行い、通信装置３００４による通信を制御したり、メモリ３００２及びストレージ３００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。

【0034】

図３において、データ取得部３１は、地盤推定装置３０の外部から各種のデータを取得する。このデータには、ボーリングシステム１０のボーリング調査によって測定された土質定数と、杭打設システム２０による杭の打設時の施工データ、杭の諸元データ及び杭を打設する位置の周辺における周辺地盤データとが含まれる。

【0035】

ボーリングシステム１０のボーリング調査によって測定された土質定数は、例えば作業者が入力装置３００５を操作することで地盤推定装置３０に入力される。データ取得部３１は、地盤推定装置３０に入力された土質定数を取得する。

【0036】

施工データは、杭の地中貫入長、杭を所定の深さに貫入させるための打撃回数、杭を打設したときの打撃エネルギー、杭を所定の深さに貫入させるために要した時間、又は、杭を所定回数打撃したときの累積貫入量及び累積リバウンド量の少なくとも１つを含む。これらの施工データは杭打設システム２０によって計測される。データ取得部３１は杭打設システム２０から施工データを取得する。

【0037】

諸元データは、杭の種別（以下、杭種別という）、杭径又は杭先端の断面積のうち少なくともいずれか１つを含む。杭が既成コンクリートパイルの場合は、杭の諸元データは、杭種別、杭径又は杭先端の断面積のうち少なくともいずれか１つを含む。杭が鋼管杭の場合には、杭の諸元データは、杭種別、杭径、杭の肉厚，杭の先端十字リブの有無、杭の先端補強バンドの有無、又は、杭の先端十字リブと先端補強バンドを考慮した杭先端の断面積のうち少なくともいずれか１つを含む。これら諸元データは、例えば作業者が入力装置３００５を操作することで地盤推定装置３０に入力される。データ取得部３１は、地盤推定装置３０に入力された諸元データを取得する。

【0038】

周辺地盤データは、杭を打設する位置の周辺における深度（例えば１ｍ）ごとの土質分類又は土質定数を含む。この周辺地盤データは、杭を打設する位置の周辺でボーリングシステム１０によるボーリング調査が行われることにより解析され、例えば作業者による入力装置３００５の操作で地盤推定装置３０に入力される。データ取得部３１は、地盤推定装置３０に入力された周辺地盤データを取得する。

【0039】

教師データ生成部３２は、機械学習ステージにおいて、データ取得部３１によって取得されたデータを用いて、学習モデルを生成するために用いる教師データを生成する。より具体的には、教師データ生成部３２は、杭の打設時の施工データ、杭の諸元データ及び杭を打設する位置の周辺における周辺地盤データを説明変数とし、ボーリング調査によって測定された土質定数を目的変数とした学習モデルにおける教師データを生成する。この学習モデルは、例えばニューラルネットワークによるシングルタスクの機械学習によって得られるモデルである。

【0040】

モデル生成部３３は、上記教師データを用いて、ニューラルネットワークによるシングルタスクの機械学習を実施して、学習モデルを生成する。

【0041】

モデル格納部３４は、モデル生成部３３により生成された学習モデルを格納する。

【0042】

検証部３５は、機械学習ステージにおいて、検証用データを用いて学習モデルの精度を検証する。より具体的には、検証部３５は、モデル格納部３４に格納された学習モデルに対して杭の打設時の施工データ、杭の諸元データ及び杭を打設する位置の周辺における周辺地盤データを入力し、土質定数の推定値を取得する。作業者は、その杭打設地点の近傍においてボーリング調査を行って土質定数の実測値を得て地盤推定装置３０に入力する。検証部３５は上記の推定値及び実測値を比較し、その差分を評価する。その差分が閾値を超えるなど、学習モデルの精度が不十分であれば、モデル生成部３３が学習モデルにおける教師データの量を増やすとかハイパーパラメータ等を見直すなどして、精度が十分となるような学習モデルを生成する。

【0043】

推定部３６は、推定ステージにおいて、モデル格納部３４に格納された学習モデルと、推定ステージにおいてデータ取得部３１によって取得された施工データ、諸元データ及び周辺地盤データとを用いて、その杭の先端位置における打設位置における土質定数を取得し、推定値として出力する。

【0044】

［動作］
［機械学習ステージにおける動作］
機械学習ステージにおける本実施形態の動作を説明する。図４は、地盤推定装置３０が学習モデルを生成する方法の一例を示すフローチャートである。まず、ボーリングシステム１０により、複数の所定の地点にてボーリング調査が実施される（ステップＳ１１）。これにより、その地点における地盤の深度ごとの土質分類（例えば砂／粘土）及び土質定数が測定される。

【0045】

次に、杭打設システム２０により、ボーリング調査が実施された各地点の近傍の地点に対して杭の打設が行われる（ステップＳ１２）。このとき、例えばボーリング調査が実施された地点を中心とした半径Ｘｍの円内においてＹ個の地点（Ｘ，Ｙは任意の値）に対して杭打設を行う。

【0046】

これにより、ボーリング調査の実施地点のそれぞれについて、前述した施工データ、諸元データ及び周辺地盤データが得られる。施工データ及び諸元データは、或るボーリング調査が実施された地点を中心とした半径Ｘｍの円内のＹ個の地点で実施された杭打設によって得られたデータである。また、周辺地盤データは、或るボーリング調査が実施された地点を中心とした半径Ｚｍ（Ｚは任意の値）の円内の地点で実施された、別のボーリング調査によって得られたものである。

【0047】

上記のステップＳ１１で得られた土質定数と、上記のステップＳ１２で得られた施工データ、諸元データ及び周辺地盤データとが地盤推定装置３０に入力される（ステップＳ１３）。これにより、地盤推定装置３０のデータ取得部３１は、目的変数としての土質定数と、説明変数としての施工データ、諸元データ及び周辺地盤データとを取得する。

【0048】

次に、地盤推定装置３０の教師データ生成部３２は、データ取得部３１によって取得された施工データ、諸元データ及び周辺地盤データを説明変数とし、データ取得部３１によって取得された土質定数を目的変数として組にした教師データを生成する（ステップＳ１４）。

【0049】

モデル生成部３３は、上記教師データを用いて機械学習を実施して（ステップＳ１５）、学習モデルを生成し（ステップＳ１６）、モデル格納部３４に格納する。

【0050】

次に、検証部３５は、モデル格納部３４に格納されている学習モデルの精度を検証する（ステップＳ１７）。

【0051】

学習モデルの精度が不十分であれば（ステップＳ１８；Ｎｏ）、モデル生成部３３は学習モデルにおけるハイパーパラメータ等を見直して、精度が十分となるような学習モデルを生成する（ステップＳ１６～Ｓ１７）。学習モデルの精度が十分と判断されると（ステップＳ１８；Ｙｅｓ）、図４に示す処理は終了する。

【0052】

［推定ステージにおける動作］
次に、推定ステージにおける本実施形態の動作を説明する。図５は、学習モデルを用いて土質定数を推定する方法の一例を示すフローチャートである。作業者は、杭の打設に先立って、打設する予定の杭の緒言データ及びその杭を打設する地点の周辺における周辺地盤データを地盤推定装置３０に入力する。これにより、地盤推定装置３０のデータ取得部３１は、杭打設システム２０によって打設される杭の諸元データ及び杭を打設する位置の周辺における周辺地盤データを取得する（ステップＳ２１）。

【0053】

そして、作業者は、施工エリアにおいて、杭打設システム２０を用いて杭の打設を開始する（ステップＳ２２）。杭の打設が開始されると、打設される杭の施工データが杭打設システム２０から地盤推定装置３０に入力される。これにより、地盤推定装置３０のデータ取得部３１は、杭打設システム２０による杭の打設時の施工データを取得する（ステップＳ２３）。

【0054】

次に、推定部３６は、取得された施工データ、諸元データ及び周辺地盤データを学習モデルに入力する（ステップＳ２４）。

【0055】

そして、推定部３６は、上記の施工データ、諸元データ及び周辺地盤データを学習モデルに入力した結果、打設している杭の先端位置における土質定数を取得し、これを推定値として出力する（ステップＳ２５）。このステップＳ２３～Ｓ２４の処理が杭の打設開始から打設終了まで繰り返し行われることで、杭の先端位置における土質定数の推定値が出力される。

【0056】

この土質定数の推定値に基づいて施工中の杭１本ごとに支持層に到達したか否かを判断することが可能となる。具体的には、例えば学術的には、粘土層ではＮ値≧２０、砂・レキ層ならＮ値≧３０である場合に支持層に到達したと判断し、また、実務的にはＮ値≧５０且つ層厚５ｍ以上の層を支持層であると判断するというように、土質定数に基づいて支持層への到達を判断する基準は幾つかのものが知られているから、その基準に従って支持層に到達したか否かを判断すればよい。

【0057】

［効果］
次に本実施形態の効果について説明する。図６は、本実施形態による土質定数の推定精度を説明するグラフである。このグラフにおいて、縦軸は地面からの地中深度であり、横軸は土質定数（ここではＮ値）である。ボーリング調査による土質定数の実測値と、本実施形態の地盤推定装置３０による土質定数の推定値とを比較したところ、両者の値は一定の近似の範囲にあることが認められた。

【0058】

図７は、本実施形態による土質定数の推定精度を説明するグラフであり、特に説明変数として周辺地盤データを用いたときと用いないときの推定精度を比較したものである。このグラフにおいて、縦軸は地面からの地中深度であり、横軸は土質定数（ここではＮ値）である。ボーリング調査による土質定数の実測値と、本実施形態で周辺地盤データを用いたときの土質定数の推定値と、周辺地盤データを用いないときの土質定数の推定値を比較したところ、ボーリング調査による土質定数の実測値と、本実施形態で周辺地盤データを用いたときの土質定数の推定値は一定の近似の範囲にあるのに対し、ボーリング調査による土質定数の実測値と、周辺地盤データを用いないときの土質定数の推定値は近似の範囲にないことが分かる。

【0059】

以上が本実施形態の説明である。本実施形態によれば、従来の載荷試験で用いられるような大型の設備が不要であるから費用及び工期の面で優れているとともに、施工している段階で杭１本ごとに支持層への到達を精度よく推定することが可能となる。

【0060】

［変形例］
本発明は、上述した実施形態に限定されない。上述した実施形態を以下のように変形してもよい。また、以下の２つ以上の変形例を組み合わせて実施してもよい。

【0061】

推定対象となる土質定数は、上記実施形態で例示したＮ値に限らない。例えば地盤の密度、含水比、飽和度、変形特性値、透水係数、細粒分含有率（Ｆｃ値）等であってもよいが、これらの例にも限定されない。

【0062】

推定対象となる土質定数がＮ値の場合に、説明変数は、杭が打設される地点と、その近傍で周辺地盤データを取得するためにボーリング調査が行われた地点との距離を含むようにしてもよい。杭が打設される地点における土質定数と、その近傍で周辺地盤データを取得するためにボーリング調査が行われた地点における土質定数とは、その両地点の距離が近いほど相関が大きいと考えられるからである。

【0063】

機械学習を行うときの説明変数は、杭の打設時における音又は振動を示すデータを含んでいてもよい。これらのデータは、地盤推定装置３０に接続されたマイク又は振動センサによって検出されてデータ取得部３１により取得される。

【0064】

上述した実施形態では、土質定数を推定する場合の例について説明したが、打設された杭の先端位置における支持力を推定するようにしてもよい。この場合、目的変数として、ボーリング調査によって得られる土質定数に代えて、各種の載荷試験によって得られる杭の支持力を用いればよい。杭の支持力に関しては、杭の上に載る構造物の荷重や外力（地震動や波力など）等に応じて、杭１本ごとに必要な支持力の閾値が設計上定められているから、支持力の推定値がこの閾値を超えていれば杭が支持層に到達したと判断すればよい。

【0065】

図８は、地盤推定装置３０による支持力の推定精度を説明するグラフである。このグラフにおいて、縦軸は地盤推定装置３０による支持力の推定値であり、横軸は載荷試験による支持力の実測値である。地盤推定装置３０による支持力の推定値と、載荷試験による支持力の実測値とは一定の近似の範囲にあることが認められた。

【0066】

以上のように、本発明において、モデル生成部３３は、杭の打設時の施工データ、前記杭の諸元データ及び前記杭を打設する位置の周辺における周辺地盤データを説明変数とし、打設された前記杭の先端位置における土質定数又は支持力を目的変数とした教師データを用いた機械学習により学習モデルを生成し、推定部３６は、施工エリアで実施された杭の打設時における施工データ、諸元データ及び周辺地盤データを前記学習モデルに入力し、前記施工エリアで打設された前記杭の先端位置における土質定数又は支持力を取得する。

【0067】

また、上記実施形態のように地盤推定装置３０による土質定数の推定値のみに基づいて支持層に到達したか否かを判断するのではなく、本実施形態による判断の手法を、支持層に到達したか否かを判断する従来方法と併用してもよい。

【0068】

なお、本発明を地盤推定方法として実施することも可能である。また、本発明を地盤推定装置が実行するプログラムとして実施することも可能である。

【符号の説明】

【0069】

１：システム、１０：ボーリングシステム、２０：杭打設システム、３０：地盤推定装置、３１：データ取得部、３２：教師データ生成部、３３：モデル生成部、３４：モデル格納部、３５：検証部、３６：推定部、３００１：プロセッサ、３００２：メモリ、３００３：ストレージ、３００４：通信装置、３００５：入力装置、３００６：出力装置。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】