JP7220101B2

JP7220101B2 - 地表面変位の推定方法

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Publication number: JP7220101B2
Application number: JP2019051145A
Authority: JP
Inventors: 哲平秋本; 隆宏熊谷
Original assignee: Penta Ocean Construction Co Ltd
Current assignee: Penta Ocean Construction Co Ltd
Priority date: 2019-03-19
Filing date: 2019-03-19
Publication date: 2023-02-09
Anticipated expiration: 2039-03-19
Also published as: JP2020153112A

Description

本発明は、地表面の変位を推定する技術に関する。

構造物直下の地盤に対して液状化対策を行う場合、その構造物から離れた地表面から構造物直下の地盤に対して削孔を行い、薬液を注入して地盤改良する方法が知られている。これは例えば薬液注入工法と呼ばれている。

この工法では、溶液型の恒久薬液を低圧で地盤内に注入するため、構造物やその周辺地盤に対する影響が少ないとされているが、供用中の構造物や重要度の高い構造物の直下を地盤改良する場合には、その薬液注入の影響による地盤の隆起や側方変形等の各種変位量を測定しながら施工することが求められる。具体的には、構造物自体や周辺地盤の変位に関する管理値を設定しておき、それを超える変位が発生した場合は、薬液の注入速度を低下させる又は注入を停止するといった対策を実施する。例えば特許文献１には、シリカ注入液を地盤中に注入して地盤改良を行う場合に、注入領域の地盤ないし構造物に変位センサを設置し、変位センサが測定した変位量が限界値に達したら注入を中断する点が記載されている。

特開２０１８－１９３５５０号公報

しかしながら、構造物本体やその周辺において地表面の変位を測定することが難しいケースがある。例えば供用中の滑走路の直下を地盤改良する場合、航空機の運航に関する安全性の観点から、地表面の変位を測定する装置を設置し得る場所には制限がある。このため、測定対象の滑走路に対して遠距離からその変位を測定せざるを得ず、このため、測定対象の滑走路に対する測定用レーザーの照射角が非常に小さくなってしまい、測定の精度が低くなるという問題がある。

そこで、本発明は、薬液注入工法において、地表面の変位を測定しない場合にその変位を推定することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明は、薬液注入工法による地盤改良工事の第１対象領域内の地表面変位を測定する変位測定点の位置を示す変位測定位置データと、当該地盤改良工事の過去の複数時点の各々に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データと、当該時点における前記変位測定点における変位の測定値を示す測定変位量データと、を取得する第１データ取得ステップと、前記第１データ取得ステップにおいて取得した前記変位測定位置データと前記薬液注入データとを入力変数とし、前記測定変位量データを目的変数として機械学習により人工知能モデルを生成する人工知能モデル生成ステップと、薬液注入工法による地盤改良工事の第２対象領域内の地表面変位を推定する変位推定点の位置を示す変位推定位置データと、当該地盤改良工事のある時点に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データと、を取得する第２データ取得ステップと、前記人工知能モデル生成ステップにおいて生成した人工知能モデルに対し、前記第２データ取得ステップにおいて取得した前記変位推定位置データと前記薬液注入データとを入力変数として入力し、前記ある時点における前記変位推定点の変位量の推定値を目的変数として出力させる変位量推定ステップとを備え、前記人工知能モデル生成ステップにおいて、複数の前記変位測定点のうちの一部の変位測定点に関し前記測定変位量データが示す当該変位測定点の測定変位量を目的変数に代えて入力変数として人工知能モデルを生成し、前記第２データ取得ステップにおいて、前記第１対象領域内の地表面変位を測定する変位測定点の位置を示す変位測定位置データと、前記ある時点における当該変位測定点の変位量の測定値を示す測定変位量データとを取得し、前記変位量推定ステップにおいて、前記第２データ取得ステップにおいて取得した前記変位測定位置データの一部と当該一部の前記変位測定位置データに応じた前記測定変位量データの一部とを入力変数として入力する変位量推定方法を提供する。

また、本発明は、薬液注入工法による地盤改良工事の第１対象領域内の地表面変位を測定する変位測定点の位置を示す変位測定位置データと、当該地盤改良工事の過去の複数時点の各々に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データと、当該時点における前記変位測定点における変位の測定値を示す測定変位量データと、を取得する第１データ取得ステップと、前記第１データ取得ステップにおいて取得した前記変位測定位置データと前記薬液注入データとを入力変数とし、前記測定変位量データを目的変数として機械学習により人工知能モデルを生成する人工知能モデル生成ステップと、薬液注入工法による地盤改良工事の第２対象領域内の地表面変位を推定する変位推定点の位置を示す変位推定位置データと、当該地盤改良工事のある時点に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データと、を取得する第２データ取得ステップと、前記人工知能モデル生成ステップにおいて生成した人工知能モデルに対し、前記第２データ取得ステップにおいて取得した前記変位推定位置データと前記薬液注入データとを入力変数として入力し、前記ある時点における前記変位推定点の変位量の推定値を目的変数として出力させる変位量推定ステップとを備え、前記第１データ取得ステップにおいて、前記薬液注入完了点の位置は、前記薬液注入実施点の位置を基準として、薬液注入完了点における薬液が、薬液注入実施点に対し、地表面の変位に関して無視できない影響を与える所定範囲内に含まれ、前記第２データ取得ステップにおいて、前記薬液注入完了点の位置は前記薬液注入実施点の位置を基準として定まる所定範囲内に含まれる変位量推定方法を提供する。

また、本発明は、薬液注入工法による地盤改良工事の第１対象領域内の地表面変位を測定する変位測定点の位置を示す変位測定位置データと、当該地盤改良工事の過去の複数時点の各々に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データと、当該時点における前記変位測定点における変位の測定値を示す測定変位量データと、を取得する第１データ取得ステップと、前記第１データ取得ステップにおいて取得した前記変位測定位置データと前記薬液注入データとを入力変数とし、前記測定変位量データを目的変数として機械学習により人工知能モデルを生成する人工知能モデル生成ステップと、薬液注入工法による地盤改良工事の第２対象領域内の地表面変位を推定する変位推定点の位置を示す変位推定位置データと、当該地盤改良工事のある時点に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データと、を取得する第２データ取得ステップと、前記人工知能モデル生成ステップにおいて生成した人工知能モデルに対し、前記第２データ取得ステップにおいて取得した前記変位推定位置データと前記薬液注入データとを入力変数として入力し、前記ある時点における前記変位推定点の変位量の推定値を目的変数として出力させる変位量推定ステップとを備え、前記第１データ取得ステップにおいて、前記第１対象領域内及び前記第２対象領域内の細粒分含有率を示す細粒分含有率データを取得し、前記人工知能モデル生成ステップにおいて、前記第１データ取得ステップにおいて取得した前記細粒分含有率データを入力変数として、前記人工知能モデルの生成を行い、前記第２データ取得ステップにおいて、前記第１対象領域内及び前記第２対象領域内の細粒分含有率を示す細粒分含有率データを取得し、前記変位量推定ステップにおいて、前記人工知能モデルに対し、前記第２データ取得ステップにおいて取得した前記細粒分含有率データを入力変数として入力する変位量推定方法を提供する。

また、本発明は、上記の変位量推定方法によって、薬液注入工法による地盤改良工事の薬液注入を未実施の複数の薬液注入未実施点の各々に関し、当該薬液注入未実施点を薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点とみなして仮定した薬液注入データを用いて、前記第２対象領域の地表面変位を推定する変位推定点の変位量を推定するステップと、
前記推定するステップにおいて推定した変位量に基づき、前記複数の薬液注入未実施点に対する薬液の注入の順序を決定するステップとを備えることを特徴とする施工管理方法を提供する。

また、本発明は、上記の変位量推定方法によって、薬液注入工法による地盤改良工事の薬液注入を未実施の薬液注入未実施点を実施途中にある薬液注入実施点とみなして仮定した薬液注入データを用いて、前記第２対象領域の地表面変位を推定する変位推定点の変位量を推定するステップと、前記推定するステップにおいて推定した変位量に基づき、前記薬液注入未実施点において薬液注入を実施する場合の薬液の注入の速度を決定するステップとを備えることを特徴とする施工管理方法を提供する。

また、本発明は、上記の施工管理方法によって決定された順序で薬液注入未実施点に薬液が注入されて液状化対策が施された地盤改良体を提供する。

また、本発明は、上記の施工管理方法によって決定された速度で薬液注入未実施点に薬液が注入されて液状化対策が施された地盤改良体を提供する。

また、本発明は、上記のいずれかの変位量推定方法により地表面変位を推定する情報処理装置を提供する。

本発明によれば、薬液注入工法において、地表面の変位を測定しない場合にその変位を推定することが可能となる。

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。同実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図。同情報処理装置の機能構成の一例を示すブロック図。同実施形態において人工知能モデルを生成する方法の一例を示すフローチャート。同実施形態において人工知能モデルを用いて薬液の注入諸元を推定する方法の一例を示すフローチャート。施工対象となる地盤において変位の測定が行われる第１対象範囲と変位の測定が行われない第２対象範囲を例示する概念図。滑走路直下を地盤改良する場合の施工状況を例示する図。

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］
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、地盤に削孔した後、液状化対策に用いられる薬液を注入する注入システム１０と、例えばレーザーにより地盤の地表面の変位（以下、単に、変位という場合がある）を測定する変位測定システム２０と、変位測定システム２０によって測定できない地表面の変位を推定する情報処理装置３０とを備える。注入システム１０及び変位測定システム２０と、情報処理装置３０とは有線又は無線を介して通信可能に接続されていてもよい。

薬液注入工法による地盤改良工事の対象として注入システム１０によって薬液の注入がなされた地盤であって、変位測定システム２０による変位の測定が行われる地盤の領域を、「第１対象領域」という。これに対し、注入システム１０によって薬液の注入がなされた地盤であっても、変位測定システム２０による変位の測定が行われない領域を、「第２対象領域」という。

例えば供用中の滑走路の直下を地盤改良する場合、航空機の運航に関する安全性の観点から、地表面の変位を測定する変位測定システムを設置し得る場所には制限がある。ここで、図７は、滑走路直下を地盤改良する場合の施工状況を例示する図である。図示せぬボーリングマシンにより滑走路から離れた位置から滑走路直下に対して削孔経路を計測しながら削孔した後、注入パッカーＩやマンシェットチューブＭからなる注入装置を挿入する。この注入装置は、ホースＨにより、流量計検出部Ｆ、インジェクションポンプＰ及び可搬式タンクＴの順に接続されている。可搬式タンクＴに貯留されている薬液は、インジェクションポンプＰにより注入装置へと送り出され、注入装置から地中に注入される。このときの薬液の注入速度や注入量は流量計検出部Ｆにより検出される。

例えば図７に例示するように滑走路に対する制限表面Ｄが決められている場合、幅６０ｍの滑走路に対して、その滑走路中心から９５ｍ離れた高さ１０ｍ以下の場所に計測位置Ｘを持つ変位測定システムを設置しなければならない場合がある。このような場合、特に中央付近にピークを持つ形状の滑走路においては、その中央付近から変位測定システムよりも遠い領域（滑走路幅６０ｍのうち半分の３０ｍに相当する領域）に対するレーザーの照射角が非常に小さくなってしまい、測定の精度が悪化してしまう。つまり、この滑走路上の幅６０ｍのうち半分の３０ｍに相当する領域は、変位測定システムによる変位の測定が困難な第２対象領域に相当することになる。

システム１においては、第１対象領域における薬液注入に関するデータ及び地表面の変位に関するデータに基づいて教師データを作成し、この教師データに対して機械学習を実施して、第２対象領域の地表面の変位を推定するための人工知能モデルを生成する。なお、第１対象領域と第２対象領域は、同一の施工区域内であることが望ましいが、必ずしもそうである必要はなく、それぞれが異なる施工区域であってもよい。

図２は、情報処理装置３０のハードウェア構成を示す図である。情報処理装置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源から供給される電力によって動作する。なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。情報処理装置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。

情報処理装置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。

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。

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。情報処理装置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。各種の処理は、１つのプロセッサ３００１によって実行されてもよいが、２以上のプロセッサ３００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ３００１は、１以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワーク２から情報処理装置３０に送信されてもよい。

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による処理過程を保存することができる。

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、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。ストレージ３００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。ストレージ３００３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）やソフトウェアモジュールなどを保存することができる。

通信装置３００４は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）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。

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、センサ、ジョイスティック、ボールコントローラなど）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。

情報処理装置３０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ３００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つを用いて実装されてもよい。

図３は、情報処理装置３０の機能構成の一例を示す図である。データ取得部３１は、外部から各種のデータを取得する。第１対象領域に対する地盤改良工事に基づいて人工知能モデルを生成する場合にデータ取得部３１によって取得されるデータは、その第１対象領域内の地表面変位を測定する変位測定点の位置と、当該地盤改良工事の過去の複数時点の各々に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置と、当該時点における前記変位測定点の変位量の測定値を示す測定変位量データである。変位測定点の位置は、２次元の地表面上の位置を意味する２次元座標で表現される。薬液注入実施点の位置及び薬液注入完了点の位置は、現実に薬液が注入される地盤内の位置、つまり３次元空間の位置を意味する３次元座標で表現される。薬液注入実施途中とは、現に薬液が注入されている期間を意味するほか、薬液の注入が一時的に中断されており、将来において薬液の再注入が予定されている期間をも言う。薬液注入完了とは、薬液注入が完了して、将来において薬液の再注入が予定されていないことを言う。薬液注入完了点の位置は、薬液注入実施点の位置を基準として定まる所定範囲内（つまり、薬液注入完了点における薬液が、薬液注入実施点に対し、地表面の変位に関して無視できない影響を与える範囲内）に含まれる。

一方、第２対象領域に対する地盤改良工事において人工知能モデルによって変位を推定する場合にデータ取得部３１によって取得されるデータは、その第２対象領域内の地表面変位を推定する変位推定点の位置を示す変位推定位置データと、当該地盤改良工事のある時点に関し、当該時点における薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データである。変位測定点の位置とは、２次元の地表面上の位置を意味する２次元座標で表現される。薬液注入実施点の位置及び薬液注入完了点の位置とは、薬液が注入される地盤内の位置、つまり３次元空間の位置を意味する３次元座標で表現される。薬液注入実施途中とは、現に薬液が注入されている期間を意味するほか、薬液の注入が一時的に中断されており、将来において薬液の再注入が予定されている期間をも言う。薬液注入完了とは、薬液注入が完了して、将来において薬液の再注入が予定されていないことを言う。薬液注入完了点の位置は薬液注入実施点の位置を基準として定まる所定範囲内（つまり、薬液注入完了点における薬液が薬液注入実施点に対し、地表面の変位に関して無視できない影響を与える範囲内）に含まれる。

図６に例示するように、地表面の変位を測定可能な第１対象領域Ａ１においては、任意の位置に任意の数の変位測定点Ｐ１を設定し得る。これに対し、地表面の変位の測定が困難な第２対象領域Ａ２においては、その地表面全域が変位推定点Ｐ２に相当する。

教師データ生成部３２は、第１対象領域に対する地盤改良工事時にデータ取得部３１によって取得されたデータを用いて、人工知能モデルにおけ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、第１対象領域内の地表面変位を測定する変位測定点の位置と、当該地盤改良工事の過去の複数時点の各々に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置を入力変数とし、当該時点における変位測定点の変位量の測定値を示す測定変位量データを目的変数とした教師データを生成する。

人工知能モデル生成部３３は、上記の教師データに含まれる入力変数及び目的変数を用いて機械学習を実施して、人工知能モデルを生成する。

人工知能モデル格納部３４は、人工知能モデル生成部３３により生成された人工知能モデルを格納する。

変位量推定部３５は、人工知能モデル格納部３４に格納された人工知能モデルに対して、第２対象領域内の地表面変位を推定する変位推定点の位置を示す変位推定位置データと、当該地盤改良工事のある時点に関し、当該時点における薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データとを入力変数として入力する。これにより、変位量推定部３５は、上記のある時点における変位推定点の変位量の推定値を目的変数として出力する。変位測定点の位置とは、２次元の地表面上の位置を意味する２次元座標で表現される。薬液注入実施点の位置及び薬液注入完了点の位置とは、薬液が注入される地盤内の位置、つまり３次元空間の位置を意味する３次元座標で表現される。薬液注入実施途中とは、現に薬液が注入されている期間を意味するほか、薬液の注入が一時的に中断されており、将来において薬液の再注入が予定されている期間をも言う。薬液注入完了とは、薬液注入が完了して、将来において薬液の再注入が予定されていないことを言う。

［動作］
［人工知能モデルの生成動作］
図４は、人工知能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、第１対象領域にて削孔がなされたのち、薬液注入が注入システム１０により実施される（ステップＳ１１）。このとき、この実施における過去の複数時点の各々に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データが、注入システム１０により得られる。

次に、変位測定システム２０により、第１対象領域にて地表面の変位の測定が行われる（ステップＳ１２）。これにより、第１対象領域内の地表面変位を測定する変位測定点の位置を示す変位測定位置データと、変位測定点における変位の測定値を示す測定変位量データとが、変位測定システム２０により得られる。

次に、これらの薬液注入データ、変位測定位置データ及び測定変位量データが注入システム１０又は変位測定システム２０から通信により、又は任意の記録媒体を介して、情報処理装置３０に入力される（ステップＳ１３）。これにより、情報処理装置３０のデータ取得部３１は、これらの薬液注入データ、変位測定位置データ及び測定変位量データを取得する（第１データ取得ステップ）。

次に、情報処理装置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薬液注入データ及び変位測定位置データを入力変数とし、データ取得部３１によって取得された測定変位量データを目的変数とした、例えばマルチタスクのニューラルネットワークの人工知能モデル（同時回帰モデル）における教師データを生成する（ステップＳ１４）。

次に、人工知能モデル生成部３３は、上記の教師データを用いて、例えばニューラルネットワークによるマルチタスク学習を実施し（ステップＳ１５）、これにより、人工知能モデルを生成して人工知能モデル格納部３４に格納する（ステップＳ１６）。

［変位量の推定動作］
図５は、第２対象領域の地表面の変位を推定する方法の一例を示すフローチャートである。まず、第２対象領域における地盤改良工事のある時点に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データとが注入システム１０から通信により、又は任意の記録媒体を介して、情報処理装置３０に入力される（ステップＳ２１）。また、第２対象領域内の地表面変位を推定する変位推定点の位置を示す変位推定位置データが、所定の入力装置から通信により、又は任意の記録媒体を介して、情報処理装置３０に入力される（ステップＳ２１）。これにより、情報処理装置３０のデータ取得部３１は、これらの薬液注入データ及び変位推定位置データを取得する（第２データ取得ステップ）。

次に、変位量推定部３５は、人工知能モデル格納部３４に格納された人工知能モデルと、データ取得部３１によって取得された各データとを用いて、第２対象領域の各変位推定点における変位量の推定値を推定して出力する（ステップＳ２２）。

作業者は、推定された変位量が管理基準値を超える状況にあれば、例えば薬液注入速度の緩和や注入の停止、または薬液注入箇所の順序の変更等の、薬液の注入諸元に関する対策を決定して実行する（ステップＳ２３）。

以上が本実施形態の説明である。この実施形態によれば、薬液注入工法において、地表面の変位を何らかの理由により測定しない場合に、その変位を推定することが可能となる。これにより、例えばこれまでは変位を監視することが困難であった範囲を含む施工範囲全域での変位の管理が可能となり、既設の構造物に影響を与えない安全な地盤改良施工が実施可能となる。また、例えば削孔や薬液注入にかかるコストや工期の低減等の理由で測定システム２０による変位の測定を行わない地盤の領域においても、その変位管理を行いつつ地盤改良施工を行うことが可能となる。

［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。

［変形例１］
情報処理装置３０は、変位量推定部３５によって推定された変位に基づいて、薬液の注入の順序及び速度を決定するようにしてもよい。具体的には、変位量推定部３５は、薬液注入工法による地盤改良工事の薬液注入を未実施の複数の薬液注入未実施点の各々に関し、当該薬液注入未実施点を薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点とみなして仮定した薬液注入データを用いて、第２対象領域の地表面変位を推定する変位推定点の変位量を推定する。薬液注入未実施点を、薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点とみなして仮定することにより、薬液注入未実施点に薬液が注入されたときの変位を推定することができる。そして、情報処理装置３０は、推定された変位量に基づき、複数の薬液注入未実施点に対する薬液の注入の順序及び速度（薬液注入諸元）を決定する決定部を備える。具体的には、決定部は、薬液の注入の順序及び速度の様々な値の組み合わせで上記のような変位の推定を行うよう変位量推定部３５に指示する。この指示に応じて、変位量推定部３５は、薬液の注入の順序及び速度の様々な値の組み合わせごとに、薬液注入未実施点に薬液が注入されたときの変位を推定する。決定部は、このようにして推定された変位のうち、最も変位が小さいときの薬液の注入の順序及び速度を、実際の施工において採用する薬液の注入の順序及び速度として決定する。このような施工管理方法によって決定された薬液注入諸元に基づいて地盤改良工事が施工される。なお、決定部が決定する対象は、薬液の注入の順序又は速度のいずれか一方であってもよい。

また、本発明は、上記の施工管理方法によって決定された順序又は速度で薬液注入未実施点に薬液が注入されて液状化対策が施された地盤改良体としてもよい。

［変形例２］
実施形態において、変位測定点の測定変位量は人工知能モデルにおける目的変数であったが、一部の変位測定点の測定変位量を人工知能モデルにおける入力変数として用いてもよい。具体的には、人工知能モデル生成部３３は、図４のステップＳ１５において、複数の変位測定点のうちの一部の変位測定点（以下、代表測定地点という）に関し測定変位量データが示す当該変位測定点の測定変位量を目的変数に代えて入力変数として人工知能モデルを生成する。データ取得部３１は、図５のステップＳ２１において、第１対象領域内の地表面変位を測定する変位測定点の位置を示す変位測定位置データと、ある時点における当該変位測定点の変位量の測定値を示す測定変位量データとを取得する。変位量推定部３５は、図５のステップＳ２２において、取得された変位測定位置データの一部（代表測定地点）と、当該一部の変位測定位置データに応じた変位測定点の変位測定位置データに応じた測定変位量データ（つまり、全変位測定点のうちの一部である代表測定地点の測定変位量）とを入力変数として入力する。このように一部の変位測定点の測定変位量を人工知能モデルにおける入力変数として用いることにより、或る変位測定点の測定変位量がその周辺の変位測定点の変位量に与える影響が大きい場合には、変位の推定精度の向上を期待できる。

［変形例３］
第１対象領域と第２対象領域は、同一の施工区域内であることが望ましいが、必ずしもそうである必要はなく、それぞれが異なる施工区域であってもよい。いずれの場合であっても、各々の領域の細粒分含有率を用いた機械学習を行ってもよい。つまり、データ取得部３１は、図４のステップＳ１３において、第１対象領域内及び第２対象領域内の細粒分含有率を示す細粒分含有率データを取得する。第１対象領域内及び第２対象領域内の細粒分含有率データは、これらの領域に対するいわゆるボーリング等の地質調査によって得られる。人工知能モデル生成部３３は、図４のステップＳ１５において、取得した細粒分含有率データを入力変数として、人工知能モデルの生成を行う。また、データ取得部３１は、図５のステップＳ２１において、第１対象領域内及び第２対象領域内の細粒分含有率を示す細粒分含有率データを取得する。変位量推定部３５は、図５のステップＳ２２において、人工知能モデルに対し、取得した細粒分含有率データを入力変数として入力する。これにより、各々の領域の細粒分含有率を考慮した、地表面の変位を推定することが可能となる。

１：システム、１０：注入システム、２０：変位測定システム、３０：情報処理装置、３１：データ取得部、３２：教師データ生成部、３３：人工知能モデル生成部、３４：人工知能モデル格納部、３５：変位量推定部、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。

Claims

薬液注入工法による地盤改良工事の第１対象領域内の地表面変位を測定する変位測定点の位置を示す変位測定位置データと、当該地盤改良工事の過去の複数時点の各々に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データと、当該時点における前記変位測定点における変位の測定値を示す測定変位量データと、を取得する第１データ取得ステップと、
前記第１データ取得ステップにおいて取得した前記変位測定位置データと前記薬液注入データとを入力変数とし、前記測定変位量データを目的変数として機械学習により人工知能モデルを生成する人工知能モデル生成ステップと、
薬液注入工法による地盤改良工事の第２対象領域内の地表面変位を推定する変位推定点の位置を示す変位推定位置データと、当該地盤改良工事のある時点に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データと、を取得する第２データ取得ステップと、
前記人工知能モデル生成ステップにおいて生成した人工知能モデルに対し、前記第２データ取得ステップにおいて取得した前記変位推定位置データと前記薬液注入データとを入力変数として入力し、前記ある時点における前記変位推定点の変位量の推定値を目的変数として出力させる変位量推定ステップと
を備え、
前記人工知能モデル生成ステップにおいて、複数の前記変位測定点のうちの一部の変位測定点に関し前記測定変位量データが示す当該変位測定点の測定変位量を目的変数に代えて入力変数として人工知能モデルを生成し、
前記第２データ取得ステップにおいて、前記第１対象領域内の地表面変位を測定する変位測定点の位置を示す変位測定位置データと、前記ある時点における当該変位測定点の変位量の測定値を示す測定変位量データとを取得し、
前記変位量推定ステップにおいて、前記第２データ取得ステップにおいて取得した前記変位測定位置データの一部と当該一部の前記変位測定位置データに応じた前記測定変位量データの一部とを入力変数として入力する変位量推定方法。
薬液注入工法による地盤改良工事の第１対象領域内の地表面変位を測定する変位測定点の位置を示す変位測定位置データと、当該地盤改良工事の過去の複数時点の各々に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データと、当該時点における前記変位測定点における変位の測定値を示す測定変位量データと、を取得する第１データ取得ステップと、
前記第１データ取得ステップにおいて取得した前記変位測定位置データと前記薬液注入データとを入力変数とし、前記測定変位量データを目的変数として機械学習により人工知能モデルを生成する人工知能モデル生成ステップと、
薬液注入工法による地盤改良工事の第２対象領域内の地表面変位を推定する変位推定点の位置を示す変位推定位置データと、当該地盤改良工事のある時点に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データと、を取得する第２データ取得ステップと、
前記人工知能モデル生成ステップにおいて生成した人工知能モデルに対し、前記第２データ取得ステップにおいて取得した前記変位推定位置データと前記薬液注入データとを入力変数として入力し、前記ある時点における前記変位推定点の変位量の推定値を目的変数として出力させる変位量推定ステップと
を備え、
前記第１データ取得ステップにおいて、前記薬液注入完了点の位置は、前記薬液注入実施点の位置を基準として、薬液注入完了点における薬液が、薬液注入実施点に対し、地表面の変位に関して無視できない影響を与える所定範囲内に含まれ、
前記第２データ取得ステップにおいて、前記薬液注入完了点の位置は前記薬液注入実施点の位置を基準として定まる所定範囲内に含まれる変位量推定方法。
薬液注入工法による地盤改良工事の第１対象領域内の地表面変位を測定する変位測定点の位置を示す変位測定位置データと、当該地盤改良工事の過去の複数時点の各々に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データと、当該時点における前記変位測定点における変位の測定値を示す測定変位量データと、を取得する第１データ取得ステップと、
前記第１データ取得ステップにおいて取得した前記変位測定位置データと前記薬液注入データとを入力変数とし、前記測定変位量データを目的変数として機械学習により人工知能モデルを生成する人工知能モデル生成ステップと、
薬液注入工法による地盤改良工事の第２対象領域内の地表面変位を推定する変位推定点の位置を示す変位推定位置データと、当該地盤改良工事のある時点に関し、当該時点において薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点の位置、薬液の注入速度及び注入済の薬液の量と、当該時点において薬液注入が完了している薬液注入完了点の位置とを示す薬液注入データと、を取得する第２データ取得ステップと、
前記人工知能モデル生成ステップにおいて生成した人工知能モデルに対し、前記第２データ取得ステップにおいて取得した前記変位推定位置データと前記薬液注入データとを入力変数として入力し、前記ある時点における前記変位推定点の変位量の推定値を目的変数として出力させる変位量推定ステップと
を備え、
前記第１データ取得ステップにおいて、前記第１対象領域内及び前記第２対象領域内の細粒分含有率を示す細粒分含有率データを取得し、
前記人工知能モデル生成ステップにおいて、前記第１データ取得ステップにおいて取得した前記細粒分含有率データを入力変数として、前記人工知能モデルの生成を行い、
前記第２データ取得ステップにおいて、前記第１対象領域内及び前記第２対象領域内の細粒分含有率を示す細粒分含有率データを取得し、
前記変位量推定ステップにおいて、前記人工知能モデルに対し、前記第２データ取得ステップにおいて取得した前記細粒分含有率データを入力変数として入力する変位量推定方法。
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の変位量推定方法によって、薬液注入工法による地盤改良工事の薬液注入を未実施の複数の薬液注入未実施点の各々に関し、当該薬液注入未実施点を薬液注入の実施途中にある薬液注入実施点とみなして仮定した薬液注入データを用いて、前記第２対象領域の地表面変位を推定する変位推定点の変位量を推定するステップと、
前記推定するステップにおいて推定した変位量に基づき、前記複数の薬液注入未実施点に対する薬液の注入の順序を決定するステップと
を備えることを特徴とする施工管理方法。
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の変位量推定方法によって、薬液注入工法による地盤改良工事の薬液注入を未実施の薬液注入未実施点を実施途中にある薬液注入実施点とみなして仮定した薬液注入データを用いて、前記第２対象領域の地表面変位を推定する変位推定点の変位量を推定するステップと、
前記推定するステップにおいて推定した変位量に基づき、前記薬液注入未実施点において薬液注入を実施する場合の薬液の注入の速度を決定するステップと
を備えることを特徴とする施工管理方法。
請求項５に記載の施工管理方法によって決定された順序で薬液注入未実施点に薬液が注入されて液状化対策が施された地盤改良体。
請求項６に記載の施工管理方法によって決定された速度で薬液注入未実施点に薬液が注入されて液状化対策が施された地盤改良体。
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の変位量推定方法により地表面変位を推定する情報処理装置。