建設技術者向けNEWS

　清水建設は、ドイツの自動車部品大手ボッシュの日本法人と共同で、土木工事に用いる長距離ベルトコンベヤーの不具合予兆を検知する監視システムの構築に乗り出す。同社が施工を手掛ける現場でＩｏＴ（モノのインターネット）技術を駆使した「ベルトコンベヤ監視システム」の実証試験を開始。ＡＩ（人工知能）の導入も視野にデータの蓄積を図っていく方針だ。

　近年、環境配慮への要請からトンネル工事の掘削で発生する廃土の搬出にダンプなどの大型車両に代えてベルトコンベヤーを使用するケースが増えていることが開発の背景にある。

　連続して稼働するベルトコンベヤーはいったん故障してしまうと、工期の遅延など多大なリスクに直結する。多くの場合、稼働から２年ほど経過すると、予防措置として故障の有無に関係なく、ベルトやローラーなどの可動部分を一斉に交換しているが、一斉交換は多大なコストを要することから、不具合予兆の検知による適切なメンテナンスの実施が求められていた。

　不具合予兆の検知によって故障リスクを事前に回避することで、実際の運用コストの低減ができるというわけだ。

　新たに実証を開始したベルトコンベヤ監視システムは、ボッシュの監視デバイス「ＴＲＡＣＩ」に連動させた加速度・温度の２種類のセンサーと光学スキャンセンサー「ＬｉＤＥＲ」で構成する。そこで取得した情報をゲートウェイを介してＩｏＴクラウドに送信。処理されたデータがスマートフォンのアプリケーションで閲覧できる仕組み。

　ベルトコンベヤーの振動の変化を通じて故障を検知する加速度センサーや、ローラーベアリングの発熱、ベルト部分の損傷をそれぞれ検知する温度センサーや光学スキャンセンサーによって、不具合予兆になり得る設備の回転振動の微細な変調やローラーベアリングの劣化による発熱、ベルト部分の細やかな損傷を広範にわたって検知する。

　実証のフィールドとなっているのは、清水建設・熊谷組・東急建設・竹中土木・鴻池ＪＶが施工する「東京外かく環状道路本線トンネル（南行）大泉南工事」（発注者＝ＮＥＸＣＯ東日本関東支社）。

　現場で使用している１時間当たり１１５０ｔの廃土運搬が可能な約５㎏のベルトコンベヤーに加速度センサーを２００個、温度センサーを４００個、排土搬出入口の両端に光学スキャンセンサー計８個を設置した。

　各センサーが検知する振動、温度、画像データを蓄積することで、不具合予兆の検知につながる判定基準の精度を向上。今後、導入を計画しているＡＩに正常時から異常時に至る際のデータの変化や、さまざまな予兆パターンを学習させるなどして「監視システム」を構築していく。