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戸田建設ら/AIでシールド工制御/掘進事例管理を効率化
// 本文の表示 画像がセットされていない場合は、画像分の余白ができてしまうのでtxtクラスは使わない。 ログインしていない場合も画像は表示しない。?>戸田建設は、きんそく(京都市、奥野勝司社長)、ネットリンクス(東京都新宿区、寺内正広社長)とシールド工の効率化・品質向上・安全性向上の強化を図るため、自動測量と合わせた掘進工業務をAI(人工知能)化した「AI Transformシールド」を開発した。土質の変化に対応してきた過去の掘進データから自動測量で最適なシールド機管理値を導き出し、シールド機の姿勢を制御して掘進していくシステムだ。
通常のシールド機の掘進管理は、シールド機の情報を読み込み専用のプログラムを使ってその時の決められた条件で一定の解析結果を出力し、それに合わせて次の掘進を開始していた。ここでAIを使うことで「その時」だけでなく過去の豊富な施工事例を含めたデータを教師データとすることで、自ら最適な結果を選択できる。
「掘削対象の想定地質断面をAIが判断してその時の距離、測量データ、機械データなどを教師データとして蓄積していく」「掘進とデータ集積を続けていき、掘削対象断面がほぼ過去の事例と同じ断面とAI Transformシールドで判断されるときに過去のデータを検索・抽出し、シールド機が順調に掘進していた時の切羽圧力、切削トルク、それらに対応するジャッキ速度などのデータを抽出する」「坑内自動測量データ、掘削対象土質データなどをもとにAIが判断し、基線からの離れを少なくするように常時ジャッキパターンを提示し、品質を向上させる」「施工中、施工後のシールド現場データを集積し、一元管理により膨大な教師データとすることでさらにAIが進化していく」といった特長を持つ。
今後、全国のシールド現場のデータを専用クラウドに集積し、いままで専門技術者の判断で施工していたシールド掘進と同条件の掘進管理データをAI Transformシールドが提示することで、掘進管理をさらに効率化させ、品質向上につなげていく。
また、過去のシールド掘進データからAI Transformシールド工システムが最適なシールドジャッキパターンや切羽水圧を考慮したジャッキ速度の調整だけでなく、環境負荷低減のための最適掘削土量、裏込注入などを自動で行えるよう開発を進めていく。
残り50%掲載日: 2020年4月1日 | presented by 建設通信新聞