JP2017193876A - Device and method for pile data estimation - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、杭データ推定装置に関し、詳しくは、実施工データが欠損したデータ欠損杭の掘削深度を推定する杭データ推定装置及びその方法に関する。 The present invention relates to a pile data estimation device, and more particularly, to a pile data estimation device and method for estimating the excavation depth of a data-deficient pile with missing construction data.
従来、杭の施工においては、杭打ち機から情報を収集し、杭の施工データとして、掘削深度等を記録する管理装置が用いられている。 Conventionally, in the construction of a pile, a management device that collects information from a pile driving machine and records the excavation depth or the like as the construction data of the pile is used.
このような管理装置として、杭打ち機の掘削ヘッド先端の深度を計測する掘削ヘッド深度計測手段、既製杭の先端深度を計測する既製杭深度計測手段及び／又は液状材噴射ノズルへの液状材注入量を計測する注入量計測手段等の実施工データ計測手段と、該実施工データ計測手段による計測データ及び施工段階毎の基本条件データを表示するデータ表示手段と、計測データを経時的に記録する記録手段と、を備える既製杭建込み施工管理装置が提案されている（特許文献１）。
この既製杭建込み施工管理装置によれば、実施工データ計測手段により計測された深度等の計測データを記憶手段に記憶できる。
As such a management device, the excavation head depth measurement means for measuring the depth of the excavation head tip of the pile driving machine, the ready-made pile depth measurement means for measuring the tip depth of the ready-made pile, and / or the liquid material injection into the liquid material injection nozzle Implementation data measurement means such as injection amount measurement means for measuring the amount, data display means for displaying the measurement data by the implementation data measurement means and basic condition data for each construction stage, and recording the measurement data over time A ready-made pile erection construction management device provided with a recording means has been proposed (Patent Document 1).
According to this ready-made pile construction management apparatus, measurement data such as the depth measured by the execution work data measurement means can be stored in the storage means.
ところで、杭の施工現場は土埃や泥や水等が飛散し、また、杭打ち機における掘削により絶えず振動する環境であり、管理装置のような電子機器にとって過酷な環境である。このため、管理装置が故障し、深度等の計測データが記録されない場合も想定できる。 By the way, the construction site of the pile is an environment in which dust, mud, water, etc. are scattered, and constantly vibrates by excavation with a pile driving machine, which is a severe environment for an electronic device such as a management device. For this reason, it can also be assumed that the management device fails and measurement data such as depth is not recorded.
このような管理装置によって深度等の計測データが記録されなかった場合、既に杭が施工されてしまった状態において、この欠損した計測データを補完するために、掘削深度等を実際に計測することは不可能である。 When measurement data such as depth is not recorded by such a management device, in the state where the pile has already been constructed, in order to supplement this missing measurement data, actually measuring the excavation depth etc. Impossible.
このため、計測データが欠損した杭の掘削深度等は、計測データが記録されている他の杭の掘削深度等から推測することとなる。
ところが、掘削深度は、地盤の支持層によって異なるので、例えば、互いに隣接する杭であっても、その掘削深度が異なる場合がある。よって、計測データが欠損した杭の掘削深度を、この杭と隣接する杭の計測データの掘削深度と推定しても、信頼性が乏しい。
For this reason, the excavation depth and the like of the pile in which the measurement data is lost is estimated from the excavation depth and the like of the other pile in which the measurement data is recorded.
However, since the excavation depth varies depending on the support layer of the ground, the excavation depth may be different even for piles adjacent to each other. Therefore, even if the excavation depth of the pile in which the measurement data is missing is estimated as the excavation depth of the measurement data of the pile adjacent to this pile, the reliability is poor.
本発明は、施工した杭の杭データである実施工杭データが欠損したデータ欠損杭の掘削深度の推定値の信頼性を向上することが可能な杭データ推定装置を提供することを目的とする。 An object of the present invention is to provide a pile data estimation device capable of improving the reliability of the estimated value of the excavation depth of the data-deficient pile in which the construction pile data that is the pile data of the constructed pile is missing. .
（１） 少なくとも掘削深度を示す掘削深度データを含み、施工した杭の杭データである実施工杭データを、杭毎に記憶する記憶手段に接続され、前記実施工データが欠損したデータ欠損杭の掘削深度を推定する杭データ推定装置であって、
前記記憶手段に記憶された複数の杭の前記実施工杭データの中から、推定に用いるサンプルとなるサンプルデータを抽出するサンプル抽出手段と、
前記サンプルデータの前記掘削深度データを参照し、掘削深度が最小である最小値データと、掘削深度が最大である最大値データと、掘削深度が中央である中央値データと、を前記サンプルデータの中から抽出する基準データ抽出手段と、
前記サンプルデータの前記掘削深度データを参照し、掘削深度が、前記最小値データの掘削深度と前記中央値データの掘削深度との中央値である第１四分位点データと、前記中央値データの掘削深度と前記最大値データの掘削深度との中央値である第３四分位点データと、を前記サンプルデータの中から決定する四分位点データ決定手段と、
前記第１四分位点データの掘削深度と前記第３四分位点データの掘削深度の間で、前記データ欠損杭の掘削深度を推定する推定手段と、を備える杭データ推定装置。
(1) The data of the data-deficient pile including the excavation depth data indicating at least the excavation depth, connected to the storage means for storing the pile data of the piles constructed and stored for each pile, A pile data estimation device for estimating excavation depth,
Sample extraction means for extracting sample data to be used for estimation from the working pile data of the plurality of piles stored in the storage means,
With reference to the excavation depth data of the sample data, the minimum value data with the minimum excavation depth, the maximum value data with the maximum excavation depth, and the median value data with the excavation depth being the center are obtained. A reference data extraction means for extracting from inside,
With reference to the excavation depth data of the sample data, the first quartile data in which the excavation depth is the median between the excavation depth of the minimum value data and the excavation depth of the median data; and the median data Quartile data determining means for determining, from the sample data, third quartile data that is the median of the excavation depth of the maximum value data and the excavation depth of the maximum value data;
A pile data estimation device comprising: an estimation unit configured to estimate the excavation depth of the data-deficient pile between the excavation depth of the first quartile data and the excavation depth of the third quartile data.
（１）の発明によれば、杭データ推定装置は、サンプル抽出手段と、基準データ抽出手段と、四分位点データ決定手段と、推定手段と、を備え、少なくとも掘削深度を示す掘削深度データを含み、施工した杭の杭データである実施工杭データを、杭毎に記憶する記憶手段に接続され、実施工データが欠損したデータ欠損杭の掘削深度を推定する。
サンプル抽出手段は、記憶手段に記憶された複数の杭の実施工杭データの中から、推定に用いるサンプルとなるサンプルデータを抽出する。
基準データ抽出手段は、サンプルデータの掘削深度データを参照し、掘削深度が最小である最小値データと、掘削深度が最大である最大値データと、掘削深度が中央である中央値データと、をサンプルデータの中から抽出する。
四分位点データ決定手段は、サンプルデータの掘削深度データを参照し、掘削深度が、最小値データの掘削深度と中央値データの掘削深度との中央値である第１四分位点データと、中央値データの掘削深度と最大値データの掘削深度との中央値である第３四分位点データと、をサンプルデータの中から決定する。
推定手段は、第１四分位点データの掘削深度と第３四分位点データの掘削深度の間で、データ欠損杭の掘削深度を推定する。
According to the invention of (1), the pile data estimation device includes sample extraction means, reference data extraction means, quartile data determination means, and estimation means, and at least excavation depth data indicating the excavation depth. The construction pile data, which is the pile data of the constructed pile, is connected to the storage means for storing each pile, and the excavation depth of the data missing pile in which the construction work data is missing is estimated.
A sample extraction means extracts the sample data used as a sample for estimation from the execution pile data of the several pile memorize | stored in the memory | storage means.
The reference data extraction means refers to the excavation depth data of the sample data, and obtains the minimum value data with the minimum excavation depth, the maximum value data with the maximum excavation depth, and the median data with the excavation depth at the center. Extract from sample data.
The quartile data determining means refers to the first quartile data in which the excavation depth is a median between the excavation depth of the minimum value data and the excavation depth of the median data with reference to the excavation depth data of the sample data. The third quartile data, which is the median between the excavation depth of the median data and the excavation depth of the maximum value data, is determined from the sample data.
The estimation means estimates the excavation depth of the data missing pile between the excavation depth of the first quartile data and the excavation depth of the third quartile data.
これにより、実施工杭データの中から抽出されたサンプルデータの掘削深度を、最小値データ、中央値データ及び最大値データによって、小さい値群と大きい値群とに２分する。そして、小さい値群の中央値である第１四分位点データと、大きい値群の中央値である第３四分位点データとの間で、データ欠損杭の掘削深度を推定する。
よって、複数のサンプルデータを用いてデータ欠損杭の掘削深度を推定するので、単に隣接する杭の掘削深度と同じと推定した場合に比べ、推定した値の信頼性が向上する。
また、サンプルデータの掘削深度を、小さい値群と大きい値群とに２分し、更に、小さい値群の中央値と大きい値群の中央値との間で、データ欠損杭の掘削深度を推定するので、サンプルデータの掘削深度の平均値とした場合に比べ、サンプルデータの中において、極端に小さい値や大きい値が含まれていたとしても、これらの影響を抑えた値を推定できる。
したがって、施工した杭の杭データである実施工杭データが欠損したデータ欠損杭の掘削深度の推定値の信頼性を向上することが可能な杭データ推定装置を提供できる。
Thereby, the excavation depth of the sample data extracted from the working pile data is divided into two groups of a small value group and a large value group by the minimum value data, the median value data, and the maximum value data. And the excavation depth of a data defect | deletion pile is estimated between the 1st quartile data which is the median of a small value group, and the 3rd quartile data which is the median of a large value group.
Therefore, since the excavation depth of the data-deficient pile is estimated using a plurality of sample data, the reliability of the estimated value is improved as compared with the case where the excavation depth is simply the same as the excavation depth of the adjacent pile.
In addition, the excavation depth of the sample data is divided into two groups, a small value group and a large value group, and further, the excavation depth of the missing data pile is estimated between the median value of the small value group and the median value of the large value group. Therefore, compared to the case where the average value of the excavation depth of the sample data is used, even if an extremely small value or a large value is included in the sample data, a value that suppresses these influences can be estimated.
Therefore, it is possible to provide a pile data estimation device capable of improving the reliability of the estimated value of the excavation depth of the data-deficient pile in which the execution pile data that is the pile data of the constructed pile is missing.
（２） 前記サンプル抽出手段は、前記データ欠損杭から所定距離以内に施工された杭の前記実施工杭データの中から、前記サンプルデータを抽出する（１）に記載の杭データ推定装置。 (2) The pile data estimation device according to (1), wherein the sample extraction means extracts the sample data from the execution pile data of a pile constructed within a predetermined distance from the data missing pile.
これにより、データ欠損杭の周囲で施工された杭の実施工杭データの中から、サンプルデータを抽出し、このデータ欠損杭の掘削深度を推定できる。
したがって、施工した杭の杭データである実施工杭データが欠損したデータ欠損杭の掘削深度の推定値の信頼性をより向上することが可能な杭データ推定装置を提供できる。
Thereby, sample data can be extracted from the execution pile data of the pile constructed around the data defect pile, and the excavation depth of this data defect pile can be estimated.
Therefore, it is possible to provide a pile data estimation device that can further improve the reliability of the estimated value of the excavation depth of the data-deficient pile in which the execution pile data that is the pile data of the constructed pile is missing.
（３） 前記サンプルデータの前記掘削深度データを参照し、全ての前記サンプルデータの掘削深度の平均値を算出する平均値算出手段と、
前記平均値と、前記中央値データの掘削深度と、の差の絶対値が所定値以上か否かを判定するサンプル適正判定手段と、を更に備え、
前記サンプル抽出手段は、前記サンプル適正判定手段が前記所定値以上と判定した場合には、サンプル数を所定数増やして、再度、サンプルデータを抽出する（１）又は（２）に記載の杭データ推定装置。
(3) referring to the excavation depth data of the sample data, an average value calculating means for calculating an average value of the excavation depth of all the sample data;
A sample appropriateness determining means for determining whether or not an absolute value of a difference between the average value and the excavation depth of the median data is a predetermined value or more,
The sample extraction means increases the number of samples by a predetermined number and extracts the sample data again when the sample appropriateness determination means determines that the value is equal to or greater than the predetermined value. The pile data according to (1) or (2) Estimating device.
（３）の発明によれば、杭データ推定装置は、平均値算出手段と、サンプル適正判定手段と、を更に備える。
平均値算出手段は、サンプルデータの掘削深度データを参照し、全てのサンプルデータの掘削深度の平均値を算出する。
サンプル適正判定手段は、平均値と、中央値データの掘削深度と、の差の絶対値が所定値以上か否かを判定する。
そして、サンプル抽出手段は、サンプル適正判定手段が所定値以上と判定した場合には、サンプル数を所定数増やして、再度、サンプルデータを抽出する。
According to the invention of (3), the pile data estimation device further includes an average value calculation unit and a sample suitability determination unit.
The average value calculation means refers to the excavation depth data of the sample data and calculates an average value of the excavation depths of all the sample data.
The sample suitability determining means determines whether or not the absolute value of the difference between the average value and the excavation depth of the median data is greater than or equal to a predetermined value.
Then, when the sample appropriateness determining unit determines that the sample suitability determining unit is equal to or greater than the predetermined value, the sample extracting unit increases the number of samples by a predetermined number and extracts sample data again.
ここで、中央値データの掘削深度と平均値との差が大きい場合、全てのサンプルデータの値において偏りがあることが推測される。
（３）の発明によれば、このような場合に、サンプル数を所定数増やして、再度、サンプルデータを抽出するので、サンプルデータの値において偏りがあっても、推定した掘削深度の推定値の信頼性を向上できる。
したがって、施工した杭の杭データである実施工杭データが欠損したデータ欠損杭の掘削深度の推定値の信頼性をより向上することが可能な杭データ推定装置を提供できる。
Here, when the difference between the excavation depth and the average value of the median data is large, it is estimated that there is a bias in the values of all the sample data.
According to the invention of (3), in such a case, the number of samples is increased by a predetermined number and sample data is extracted again. Therefore, even if there is a deviation in the value of the sample data, the estimated value of the estimated excavation depth Can improve the reliability.
Therefore, it is possible to provide a pile data estimation device that can further improve the reliability of the estimated value of the excavation depth of the data-deficient pile in which the execution pile data that is the pile data of the constructed pile is missing.
（４） 少なくとも掘削深度を示す掘削深度データを含み、施工した杭の杭データである実施工杭データを、杭毎に記憶する記憶手段に接続され、前記実施工データが欠損したデータ欠損杭の掘削深度を推定する杭データ推定装置が実行する杭データ推定方法であって、
前記記憶手段に記憶された複数の杭の前記実施工杭データの中から、推定に用いるサンプルとなるサンプルデータを抽出するサンプル抽出ステップと、
前記サンプルデータの前記掘削深度データを参照し、掘削深度が最小である最小値データと、掘削深度が最大である最大値データと、掘削深度が中央である中央値データと、を前記サンプルデータの中から抽出する基準データ抽出ステップと、
前記サンプルデータの前記掘削深度データを参照し、掘削深度が、前記最小値データの掘削深度と前記中央値データの掘削深度との中央値である第１四分位点データと、前記中央値データの掘削深度と前記最大値データの掘削深度との中央値である第３四分位点データと、を前記サンプルデータの中から決定する四分位点データ決定ステップと、
前記第１四分位点データの掘削深度と前記第３四分位点データの掘削深度の間で、前記データ欠損杭の掘削深度を推定する推定ステップと、を含む杭データ推定方法。
(4) The data of the deficient pile including the excavation depth data indicating at least the excavation depth, connected to the storage means for storing the pile data of the pile that has been constructed and stored for each pile, A pile data estimation method executed by a pile data estimation device that estimates excavation depth,
Sample extraction step for extracting sample data to be a sample used for estimation from the execution work pile data of the plurality of piles stored in the storage means,
With reference to the excavation depth data of the sample data, the minimum value data with the minimum excavation depth, the maximum value data with the maximum excavation depth, and the median value data with the excavation depth being the center are obtained. A reference data extraction step for extracting from the inside;
With reference to the excavation depth data of the sample data, the first quartile data in which the excavation depth is the median between the excavation depth of the minimum value data and the excavation depth of the median data; and the median data Quartile data determining step for determining, from among the sample data, third quartile data that is a median of the excavation depth of and the maximum value of the excavation depth;
A pile data estimation method comprising: an estimation step of estimating the excavation depth of the data-deficient pile between the excavation depth of the first quartile data and the excavation depth of the third quartile data.
（４）の発明によれば、（１）の発明と同様の作用効果を奏する。 According to invention of (4), there exists an effect similar to invention of (1).
本発明によれば、施工した杭の杭データである実施工杭データが欠損したデータ欠損杭の掘削深度の推定値の信頼性を向上することが可能な杭データ推定装置を提供できる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the pile data estimation apparatus which can improve the reliability of the estimated value of the excavation depth of the data defect | deletion pile from which the construction pile data which is the pile data of the constructed pile was missing can be provided.
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。以下の説明において、同一の構成には、同一の符号を付し、その説明を省略又は簡略化する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the following description, the same components are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted or simplified.
図１は、本発明の実施形態に係る杭データ推定装置における処理の概要を説明する図である。
杭データ推定装置は、少なくとも掘削深度を示す掘削深度データを含み、施工した杭Ｐの杭データである実施工杭データに基づき、実施工データが欠損したデータ欠損杭ＬＰの掘削深度を推定する。なお、データ欠損杭ＬＰは、施工はされているが、実施工データを記録する施工管理装置の故障等により、実施工データが欠損した杭である。
Drawing 1 is a figure explaining the outline of the processing in the pile data estimating device concerning the embodiment of the present invention.
The pile data estimation device includes excavation depth data indicating at least the excavation depth, and estimates the excavation depth of the data missing pile LP in which the execution work data is missing based on the execution work pile data that is the pile data of the constructed pile P. Note that the data missing pile LP is a pile that has been constructed but has lost construction data due to a failure of a construction management device that records the construction data.
具体的には、まず、杭データ推定装置は、複数の杭Ｐの実施工杭データの中から、推定に用いるサンプルとなるサンプルデータを抽出する。
次に、杭データ推定装置は、掘削深度が最小である最小値データと、掘削深度が最大である最大値データと、掘削深度が中央である中央値データと、をサンプルデータの中から抽出する。
次に、杭データ推定装置は、サンプルデータの掘削深度データを参照し、掘削深度が、最小値データの掘削深度と中央値データの掘削深度との中央値である第１四分位点データと、中央値データの掘削深度と最大値データの掘削深度との中央値である第３四分位点データと、をサンプルデータの中から決定する。
そして、杭データ推定装置は、第１四分位点データの掘削深度と第３四分位点データの掘削深度の間で、データ欠損杭ＬＰの掘削深度を推定する。例えば、杭データ推定装置は、第１四分位点データの掘削深度と第３四分位点データの掘削深度との中央値や平均値を推定掘削深度に推定する。
Specifically, first, the pile data estimation device extracts sample data that is a sample used for estimation from the execution pile data of a plurality of piles P.
Next, the pile data estimation device extracts the minimum value data with the minimum excavation depth, the maximum value data with the maximum excavation depth, and the median value data with the central excavation depth from the sample data. .
Next, the pile data estimation device refers to the excavation depth data of the sample data, and the first quartile data in which the excavation depth is the median between the excavation depth of the minimum value data and the excavation depth of the median data; The third quartile data, which is the median between the excavation depth of the median data and the excavation depth of the maximum value data, is determined from the sample data.
Then, the pile data estimation device estimates the excavation depth of the data missing pile LP between the excavation depth of the first quartile data and the excavation depth of the third quartile data. For example, the pile data estimation device estimates the median value or average value of the excavation depth of the first quartile data and the excavation depth of the third quartile data to the estimated excavation depth.
このように、杭データ推定装置は、複数のサンプルデータを用いてデータ欠損杭ＬＰの掘削深度を推定するので、単に隣接する杭Ｐの掘削深度と同じと推定した場合に比べ、推定した値の信頼性が向上する。
また、サンプルデータの掘削深度を、小さい値群と大きい値群とに２分し、更に、小さい値群の中央値と大きい値群の中央値との間で、データ欠損杭の掘削深度を推定するので、サンプルデータの掘削深度の平均値とした場合に比べ、サンプルデータの中において、極端に小さい値や大きい値が含まれていたとしても、これらの影響を抑えた値を推定できる。
したがって、施工した杭の杭データである実施工杭データが欠損したデータ欠損杭の掘削深度の推定値の信頼性を向上することが可能な杭データ推定装置を提供できる。
In this way, since the pile data estimation device estimates the excavation depth of the data-deficient pile LP using a plurality of sample data, the estimated value of the pile data estimation apparatus is compared with the case where the excavation depth is simply the same as the excavation depth of the adjacent pile P. Reliability is improved.
In addition, the excavation depth of the sample data is divided into two groups, a small value group and a large value group, and further, the excavation depth of the missing data pile is estimated between the median value of the small value group and the median value of the large value group. Therefore, compared to the case where the average value of the excavation depth of the sample data is used, even if an extremely small value or a large value is included in the sample data, a value that suppresses these influences can be estimated.
Therefore, it is possible to provide a pile data estimation device capable of improving the reliability of the estimated value of the excavation depth of the data-deficient pile in which the execution pile data that is the pile data of the constructed pile is missing.
図２は、本発明の実施形態に係る杭データ推定装置の機能構成を示すブロック図である。
杭データ推定装置１は、少なくとも掘削深度を示す掘削深度データを含み、施工した杭Ｐの杭データである実施工杭データを、杭毎に記憶する記憶手段１００に接続され、サンプル抽出手段１０と、基準データ抽出手段２０と、四分位点データ決定手段３０と、平均値算出手段４０と、サンプル適正判定手段５０と、推定手段６０と、を備える。
FIG. 2 is a block diagram illustrating a functional configuration of the pile data estimation apparatus according to the embodiment of the present invention.
The pile
記憶手段１００に記憶された実施工杭データには、施工した杭Ｐの掘削深度を示す掘削深度データに加え、設計上の杭番号（Ｎｏ.）、経時的な掘削速度、経時的な掘削電流値、セメントミルクの積算注入量、経時的なセメントミルクの瞬時流量等が含まれている。また、実施工杭データには、各杭の位置情報を含めてもよい。
また、記憶手段１００は、杭データ推定装置１が備えてもよいし、外部装置であってもよい。
In the execution pile data stored in the storage means 100, in addition to the excavation depth data indicating the excavation depth of the constructed pile P, the design pile number (No.), the excavation speed over time, the excavation current over time It includes the value, the cumulative amount of cement milk injected, and the instantaneous flow rate of cement milk over time. Moreover, you may include the positional information on each pile in execution work pile data.
The
サンプル抽出手段１０は、記憶手段１００に記憶された複数の杭Ｐの実施工杭データの中から、推定に用いるサンプルとなるサンプルデータを、予め設定された初期設定数（例えば、２９本（４の倍数＋１）等）だけ抽出する。 The sample extraction means 10 selects a sample data to be used for estimation from among the execution pile data of the plurality of piles P stored in the storage means 100, and sets a preset initial set number (for example, 29 (4 Multiples of +1) etc.
このとき、サンプル抽出手段１０は、データ欠損杭ＬＰから所定距離以内（例えば、データ欠損杭ＬＰを中心とした半径２０ｍの円内）に施工された杭Ｐの実施工杭データの中から、サンプルデータを抽出する。
なお、サンプル抽出手段１０は、記憶手段１００に記憶された各杭の位置情報を参照して、データ欠損杭ＬＰから所定距離以内の杭Ｐの実施工杭データをサンプルデータとして抽出してもよいし、データ欠損杭ＬＰの杭番号の前後から初期設定数分の杭番号が付された杭Ｐの実施工杭データをサンプルデータとして抽出してもよいし、ユーザにより選択された杭番号が付された杭Ｐの実施工杭データをサンプルデータとして抽出してもよい。
At this time, the sample extraction means 10 selects a sample from the working pile data of the pile P constructed within a predetermined distance from the data missing pile LP (for example, within a circle having a radius of 20 m centering on the data missing pile LP). Extract data.
In addition, the sample extraction means 10 may extract the execution pile data of the pile P within a predetermined distance from the data missing pile LP as sample data with reference to the position information of each pile stored in the storage means 100. In addition, it is possible to extract the construction pile data of the pile P with the initial number of pile numbers assigned before and after the pile number of the data-missing pile LP as sample data, or to attach the pile number selected by the user. You may extract the execution work pile data of the made pile P as sample data.
また、サンプル抽出手段１０は、サンプル適正判定手段５０が、後述する平均値と、中央値データの掘削深度と、の差の絶対値が所定値以上と判定した場合には、サンプル数を所定数（例えば、８本（４の倍数）等）増やして、再度、サンプルデータを抽出する。なお、この場合、サンプル抽出手段１０は、サンプルデータを抽出する範囲を広げてもよい。 Further, the sample extraction means 10 determines that the number of samples is a predetermined number when the sample appropriateness determination means 50 determines that the absolute value of the difference between the average value described later and the excavation depth of the median data is greater than or equal to a predetermined value. Increase the number (for example, 8 (multiple of 4), etc.) and extract the sample data again. In this case, the sample extraction means 10 may widen the range for extracting sample data.
基準データ抽出手段２０は、サンプルデータの掘削深度データを参照し、掘削深度が最小である最小値データと、掘削深度が最大である最大値データと、掘削深度が中央である中央値データと、をサンプルデータの中から抽出する。 The reference data extraction means 20 refers to the excavation depth data of the sample data, the minimum value data with the minimum excavation depth, the maximum value data with the maximum excavation depth, the median data with the excavation depth at the center, Is extracted from the sample data.
四分位点データ決定手段３０は、サンプルデータの掘削深度データを参照し、掘削深度が、最小値データの掘削深度と中央値データの掘削深度との中央値である第１四分位点データと、中央値データの掘削深度と最大値データの掘削深度との中央値である第３四分位点データと、をサンプルデータの中から決定する。
具体的には、四分位点データ決定手段３０は、最小値データと中央値データとの間のサンプルデータ数が、奇数の場合には、１つの中央値を第１四分位点データに決定する。また、四分位点データ決定手段３０は、中央値データと最大値データとの間のサンプルデータ数が、奇数の場合には、１つの中央値を第３四分位点データに決定する。
一方、四分位点データ決定手段３０は、最小値データと中央値データとの間のサンプルデータ数が、偶数の場合には、２つの中央値の平均値を第１四分位点データに決定する。また、四分位点データ決定手段３０は、中央値データと最大値データとの間のサンプルデータ数が、偶数の場合には、２つの中央値の平均値を第３四分位点データに決定する。
The quartile
Specifically, when the number of sample data between the minimum value data and the median data is an odd number, the quartile data determination means 30 converts one median to the first quartile data. decide. Further, when the number of sample data between the median value data and the maximum value data is an odd number, the quartile
On the other hand, when the number of sample data between the minimum value data and the median data is an even number, the quartile data determination means 30 uses the average value of the two medians as the first quartile data. decide. Further, when the number of sample data between the median value data and the maximum value data is an even number, the quartile data determining means 30 uses the average value of the two median values as the third quartile data. decide.
平均値算出手段４０は、サンプルデータの掘削深度データを参照し、全てのサンプルデータの掘削深度の平均値を算出する。 The average value calculating means 40 refers to the excavation depth data of the sample data and calculates the average value of the excavation depth of all the sample data.
サンプル適正判定手段５０は、平均値算出手段４０が算出した平均値と、基準データ抽出手段２０が抽出した中央値データの掘削深度と、の差の絶対値が所定値（例えば、０．５（ｍ））以上か否かを判定する。 The sample suitability determination means 50 is configured such that the absolute value of the difference between the average value calculated by the average value calculation means 40 and the excavation depth of the median data extracted by the reference data extraction means 20 is a predetermined value (for example, 0.5 ( m)) It is determined whether or not.
推定手段６０は、四分位点データ決定手段３０が決定した第１四分位点データの掘削深度と第３四分位点データの掘削深度の間で、データ欠損杭ＬＰの掘削深度を推定する。
具体的には、推定手段６０は、第１四分位点データと第３四分位点データとの平均値をデータ欠損杭ＬＰの掘削深度と推定し、この推定した掘削深度をデータ欠損杭ＬＰの掘削深度データとして記憶手段１００に記憶する。
なお、推定手段６０は、第１四分位点データと第３四分位点データとの間であれば、平均値に限らず、任意の方法でデータ欠損杭ＬＰの掘削深度と推定してもよい。
The estimation means 60 estimates the excavation depth of the data missing pile LP between the excavation depth of the first quartile data determined by the quartile data determination means 30 and the excavation depth of the third quartile data. To do.
Specifically, the estimation means 60 estimates the average value of the first quartile data and the third quartile data as the excavation depth of the data missing pile LP, and the estimated excavation depth is used as the data missing pile. It memorize | stores in the memory | storage means 100 as LP excavation depth data.
In addition, if the estimation means 60 is between 1st quartile data and 3rd quartile data, it will estimate not only the average value but the excavation depth of the data defect pile LP by arbitrary methods. Also good.
なお、本実施形態の杭データ推定装置１は、複数のサンプルデータから成る１つのサンプルセットからデータ欠損杭ＬＰの掘削深度を推定するが、これに限らず、複数のサンプルデータから成る複数のサンプルセットからデータ欠損杭ＬＰの掘削深度を推定してもよい。
この場合、サンプル抽出手段１０は、複数のサンプルデータから成る複数のサンプルセットを抽出する。
また、基準データ抽出手２０は、サンプルセット毎に、最小値データ、最大値データ及び中央値データを抽出する。
また、四分位点データ決定手段３０は、サンプルセット毎に、第１四分位点データ及び第３四分位点データを抽出する。
また、推定手段４０は、サンプルセット毎に、第１四分位点データと第３四分位点データとの間で仮掘削深度を決定する。即ち、推定手段４０は、複数の仮掘削深度を決定する。そして、推定手段４０は、決定した複数の掘削深度の平均値をデータ欠損杭ＬＰの掘削深度と推定する。
これにより、複数のサンプルセットに基づき、データ欠損杭ＬＰの掘削深度を推定するので、サンプルデータ数を少なくしても、実施工杭データが欠損したデータ欠損杭ＬＰの掘削深度の推定値の信頼性を向上できる。
In addition, although the pile
In this case, the sample extraction means 10 extracts a plurality of sample sets composed of a plurality of sample data.
The
The quartile
Moreover, the estimation means 40 determines a temporary excavation depth between the first quartile data and the third quartile data for each sample set. That is, the estimation means 40 determines a plurality of temporary excavation depths. And the estimation means 40 estimates the determined average value of several excavation depths as the excavation depth of the data defect pile LP.
As a result, the excavation depth of the data-deficient pile LP is estimated based on a plurality of sample sets. Therefore, even if the number of sample data is reduced, the reliability of the estimated excavation depth of the data-deficient pile LP in which the working pile data is missing Can be improved.
上記の杭データ推定装置１の機能構成は、あくまで一例であり、一つの機能ブロック（データベース及び機能処理部）を分割したり、複数の機能ブロックをまとめて一つの機能ブロックとして構成したりしてもよい。各機能処理手段は、装置に内蔵されたＣＰＵ（Central Processing Unit）が、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＳＳＤ(Solid State Drive)、ハードディスク等の記憶装置に格納されたコンピュータ・プログラム（例えば、基幹ソフト等）を読み出し、ＣＰＵにより実行されたコンピュータ・プログラムによって実現される。すなわち、各機能処理部は、このコンピュータ・プログラムが、記憶装置に格納されたデータベース（ＤＢ;Data Base)やメモリ上の記憶領域からテーブル等の必要なデータを読み書きし、場合によっては、関連するハードウェア（例えば、入出力装置、表示装置、通信インターフェース装置）を制御することによって実現される。
The above-described functional configuration of the pile
次に、杭データ推定装置１が実行する杭データ推定処理について説明する。
図３は、本発明の実施形態に係る杭データ推定装置が実行する杭データ推定処理フローを示す図である。
図４は、本発明の実施形態に係る杭データ推定装置が実行する杭データ推定処理における一例を説明する図である。
図５は、図４に示す杭データ推定処理における一例の箱ひげ図である。
Next, a pile data estimation process executed by the pile
FIG. 3 is a diagram illustrating a pile data estimation processing flow executed by the pile data estimation apparatus according to the embodiment of the present invention.
Drawing 4 is a figure explaining an example in the pile data estimation processing which the pile data estimation device concerning the embodiment of the present invention performs.
FIG. 5 is an example of a box whisker in the pile data estimation process shown in FIG.
ステップＳ１において、サンプル抽出手段１０は、記憶手段１００に記憶された複数の杭Ｐの実施工杭データの中から、推定に用いるサンプルとなるサンプルデータを、予め設定された設定数（図４に示す例では２９本）だけ抽出する。 In step S1, the sample extraction means 10 selects a preset number of sample data (in FIG. 4) as sample data to be used for estimation from the execution pile data of the plurality of piles P stored in the storage means 100. In the example shown, only 29) are extracted.
ステップＳ２において、基準データ抽出手段２０は、サンプルデータの掘削深度データを参照し、掘削深度が最小である最小値データ（図４，５に示す例では、杭Ｎｏ.１：２９．６ｍ）と、掘削深度が最大である最大値データ（図４，５に示す例では、杭Ｎｏ.２９：３１．２ｍ）と、掘削深度が中央である中央値データ（図４，５に示す例では、杭Ｎｏ.１５：３０．６ｍ）と、をサンプルデータの中から抽出する。 In step S2, the reference data extraction means 20 refers to the excavation depth data of the sample data, and the minimum value data (pile No. 1: 29.6 m in the example shown in FIGS. 4 and 5) with the minimum excavation depth. The maximum value data (pile No. 29: 31.2 m in the example shown in FIGS. 4 and 5) and the median value data (the example shown in FIGS. Pile No. 15: 30.6 m) is extracted from the sample data.
ステップＳ３において、四分位点データ決定手段３０は、サンプルデータの掘削深度データを参照し、掘削深度が、最小値データの掘削深度と中央値データの掘削深度との中央値である第１四分位点データ（図４，５に示す例では、杭Ｎｏ.８：３０．３ｍ）と、中央値データの掘削深度と最大値データの掘削深度との中央値である第３四分位点データ（図４，５に示す例では、杭Ｎｏ.２２：３０．８ｍ）と、をサンプルデータの中から決定する。
In step S3, the quartile
ステップＳ４において、平均値算出手段４０は、サンプルデータの掘削深度データを参照し、全てのサンプルデータの掘削深度の平均値（図４，５に示す例では、３０．５ｍ）を算出する。 In step S4, the average value calculation means 40 refers to the excavation depth data of the sample data, and calculates the average value (30.5 m in the examples shown in FIGS. 4 and 5) of the excavation depth of all the sample data.
ステップＳ５において、サンプル適正判定手段５０は、平均値算出手段４０が算出した平均値と、基準データ抽出手段２０が抽出した中央値データの掘削深度と、の差の絶対値が所定値（例えば、０．５（ｍ））以上か否かを判定し、所定値以上と判定した場合にはステップＳ６に処理を移し、所定値以上と判定しない場合にはステップＳ７に処理を移す。
図４，５に示す例では、ステップＳ２で基準データ抽出手段２０が抽出した中央値データは３０．６ｍであり、ステップＳ４で平均値算出手段４０が算出した平均値は３０．５ｍであり、これらの差の絶対値は０．１ｍであるので、サンプル適正判定手段５０はステップＳ７に処理を移す。
In step S5, the sample
In the example shown in FIGS. 4 and 5, the median data extracted by the reference
ステップＳ６において、サンプル抽出手段１０は、サンプル数を所定数（例えば、８本（４の倍数）等）増やして、ステップＳ１に戻って、再度、サンプルデータを抽出する。 In step S6, the sample extraction means 10 increases the number of samples by a predetermined number (for example, 8 (multiple of 4) or the like), returns to step S1, and extracts sample data again.
ステップＳ７において、推定手段６０は、ステップＳ３で四分位点データ決定手段３０が決定した第１四分位点データ（図４，５に示す例では、杭Ｎｏ.８：３０．３ｍ）の掘削深度と第３四分位点データ（図４，５に示す例では、杭Ｎｏ.２２：３０．８ｍ）の掘削深度の間で、データ欠損杭ＬＰの掘削深度を推定する。
例えば、図４，５に示す例では、推定手段６０は、３０．３ｍと３０．８ｍとの平均値である３０．５５ｍをデータ欠損杭ＬＰの掘削深度と推定する。
In step S7, the estimating means 60 uses the first quartile data (pile No. 8: 30.3 m in the example shown in FIGS. 4 and 5) determined by the quartile data determining means 30 in step S3. The excavation depth of the data missing pile LP is estimated between the excavation depth and the excavation depth of the third quartile data (pile No. 22: 30.8 m in the example shown in FIGS. 4 and 5).
For example, in the example shown in FIGS. 4 and 5, the estimation means 60 estimates 30.55 m, which is an average value of 30.3 m and 30.8 m, as the excavation depth of the data-deleted pile LP.
このように、本実施形態の杭データ推定装置１によれば、以下の作用効果を奏する。
杭データ推定装置１によれば、実施工杭データの中から抽出されたサンプルデータの掘削深度を、最小値データ、中央値データ及び最大値データによって、小さい値群と大きい値群とに２分する。そして、小さい値群の中央値である第１四分位点データと、大きい値群の中央値である第３四分位点データとの間で、データ欠損杭ＬＰの掘削深度を推定する。
よって、複数のサンプルデータを用いてデータ欠損杭ＬＰの掘削深度を推定するので、単に隣接する杭Ｐの掘削深度と同じと推定した場合に比べ、推定した値の信頼性が向上する。
また、サンプルデータの掘削深度を、小さい値群と大きい値群とに２分し、更に、小さい値群の中央値と大きい値群の中央値との間で、データ欠損杭ＬＰの掘削深度を推定するので、サンプルデータの掘削深度の平均値とした場合に比べ、サンプルデータの中において、極端に小さい値や大きい値が含まれていたとしても、これらの影響を抑えた値を推定できる。
したがって、施工した杭の杭データである実施工杭データが欠損したデータ欠損杭の掘削深度の推定値の信頼性を向上することが可能な杭データ推定装置を提供できる。
Thus, according to the pile
According to the pile
Therefore, since the excavation depth of the data-deficient pile LP is estimated using a plurality of sample data, the reliability of the estimated value is improved as compared with the case where the excavation depth is simply the same as the excavation depth of the adjacent pile P.
Moreover, the excavation depth of the sample data is divided into two groups, a small value group and a large value group, and further, the excavation depth of the data missing pile LP is set between the median value of the small value group and the median value of the large value group. Since estimation is performed, even if extremely small or large values are included in the sample data compared to the case where the average value of the excavation depth of the sample data is used, it is possible to estimate a value that suppresses these influences.
Therefore, it is possible to provide a pile data estimation device capable of improving the reliability of the estimated value of the excavation depth of the data-deficient pile in which the execution pile data that is the pile data of the constructed pile is missing.
また、杭データ推定装置１によれば、データ欠損杭ＬＰの周囲で施工された杭Ｐの実施工杭データの中から、サンプルデータを抽出し、このデータ欠損杭ＬＰの掘削深度を推定できる。
したがって、施工した杭の杭データである実施工杭データが欠損したデータ欠損杭の掘削深度の推定値の信頼性をより向上することが可能な杭データ推定装置を提供できる。
Moreover, according to the pile
Therefore, it is possible to provide a pile data estimation device that can further improve the reliability of the estimated value of the excavation depth of the data-deficient pile in which the execution pile data that is the pile data of the constructed pile is missing.
また、杭データ推定装置１によれば、サンプルデータの値において偏りがある場合に、サンプル数を所定数増やして、再度、サンプルデータを抽出するので、サンプルデータの値において偏りがあっても、推定した掘削深度の推定値の信頼性を向上できる。
したがって、施工した杭の杭データである実施工杭データが欠損したデータ欠損杭の掘削深度の推定値の信頼性をより向上することが可能な杭データ推定装置を提供できる。
Moreover, according to the pile
Therefore, it is possible to provide a pile data estimation device that can further improve the reliability of the estimated value of the excavation depth of the data-deficient pile in which the execution pile data that is the pile data of the constructed pile is missing.
なお、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。 It should be noted that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and modifications, improvements, etc. within a scope that can achieve the object of the present invention are included in the present invention.
１ 杭データ推定装置
１０ サンプル抽出手段
２０ 基準データ抽出手段
３０ 四分位点データ決定手段
４０ 平均値算出手段
５０ サンプル適正判定手段
６０ 推定手段
１００ 記憶手段
DESCRIPTION OF
Claims (4)
前記記憶手段に記憶された複数の杭の前記実施工杭データの中から、推定に用いるサンプルとなるサンプルデータを抽出するサンプル抽出手段と、
前記サンプルデータの前記掘削深度データを参照し、掘削深度が最小である最小値データと、掘削深度が最大である最大値データと、掘削深度が中央である中央値データと、を前記サンプルデータの中から抽出する基準データ抽出手段と、
前記サンプルデータの前記掘削深度データを参照し、掘削深度が、前記最小値データの掘削深度と前記中央値データの掘削深度との中央値である第１四分位点データと、前記中央値データの掘削深度と前記最大値データの掘削深度との中央値である第３四分位点データと、を前記サンプルデータの中から決定する四分位点データ決定手段と、
前記第１四分位点データの掘削深度と前記第３四分位点データの掘削深度の間で、前記データ欠損杭の掘削深度を推定する推定手段と、を備える杭データ推定装置。 At least the excavation depth data indicating the excavation depth is included, and the execution pile data that is the pile data of the constructed pile is connected to storage means for each pile, and the excavation depth of the data-deficient pile in which the execution data is missing A pile data estimation device for estimation,
Sample extraction means for extracting sample data to be used for estimation from the working pile data of the plurality of piles stored in the storage means,
With reference to the excavation depth data of the sample data, the minimum value data with the minimum excavation depth, the maximum value data with the maximum excavation depth, and the median value data with the excavation depth being the center are obtained. A reference data extraction means for extracting from inside,
With reference to the excavation depth data of the sample data, the first quartile data in which the excavation depth is the median between the excavation depth of the minimum value data and the excavation depth of the median data; and the median data Quartile data determining means for determining, from among the sample data, third quartile data that is the median of the excavation depth of and the maximum value of the excavation depth;
A pile data estimation device comprising: an estimation unit configured to estimate the excavation depth of the data-deficient pile between the excavation depth of the first quartile data and the excavation depth of the third quartile data.
前記平均値と、前記中央値データの掘削深度と、の差の絶対値が所定値以上か否かを判定するサンプル適正判定手段と、を更に備え、
前記サンプル抽出手段は、前記サンプル適正判定手段が前記所定値以上と判定した場合には、サンプル数を所定数増やして、再度、サンプルデータを抽出する請求項１又は２に記載の杭データ推定装置。 An average value calculating means for referring to the excavation depth data of the sample data and calculating an average value of the excavation depths of all the sample data;
A sample appropriateness determining means for determining whether or not an absolute value of a difference between the average value and the excavation depth of the median data is a predetermined value or more,
3. The pile data estimation device according to claim 1, wherein the sample extraction unit increases the number of samples by a predetermined number and extracts the sample data again when the sample suitability determination unit determines that the value is equal to or greater than the predetermined value. .
前記記憶手段に記憶された複数の杭の前記実施工杭データの中から、推定に用いるサンプルとなるサンプルデータを抽出するサンプル抽出ステップと、
前記サンプルデータの前記掘削深度データを参照し、掘削深度が最小である最小値データと、掘削深度が最大である最大値データと、掘削深度が中央である中央値データと、を前記サンプルデータの中から抽出する基準データ抽出ステップと、
前記サンプルデータの前記掘削深度データを参照し、掘削深度が、前記最小値データの掘削深度と前記中央値データの掘削深度との中央値である第１四分位点データと、前記中央値データの掘削深度と前記最大値データの掘削深度との中央値である第３四分位点データと、を前記サンプルデータの中から決定する四分位点データ決定ステップと、
前記第１四分位点データの掘削深度と前記第３四分位点データの掘削深度の間で、前記データ欠損杭の掘削深度を推定する推定ステップと、を含む杭データ推定方法。
At least the excavation depth data indicating the excavation depth is included, and the execution pile data that is the pile data of the constructed pile is connected to storage means for each pile, and the excavation depth of the data-deficient pile in which the execution data is missing A pile data estimation method executed by an estimated pile data estimation device,
Sample extraction step for extracting sample data to be a sample used for estimation from the execution work pile data of the plurality of piles stored in the storage means,
With reference to the excavation depth data of the sample data, the minimum value data with the minimum excavation depth, the maximum value data with the maximum excavation depth, and the median value data with the excavation depth being the center are obtained. A reference data extraction step for extracting from the inside;
With reference to the excavation depth data of the sample data, the first quartile data in which the excavation depth is the median between the excavation depth of the minimum value data and the excavation depth of the median data; and the median data Quartile data determining step for determining, from among the sample data, third quartile data that is a median of the excavation depth of and the maximum value of the excavation depth;
A pile data estimation method comprising: an estimation step of estimating the excavation depth of the data-deficient pile between the excavation depth of the first quartile data and the excavation depth of the third quartile data.
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