JP2017193876A - 杭データ推定装置及びその方法 - Google Patents

Abstract

【課題】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。【解決手段】杭データ推定装置１は、杭Ｐの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データを参照し、最小値データと、最大値データと、中央値データと、をサンプルデータの中から抽出する基準データ抽出手段２０と、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３０と、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推定手段４０と、を備える。【選択図】図１

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。

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。

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。

特許第５０７１８５８号公報

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。

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。

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。

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。

（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）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。

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。

（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。

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。

（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）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。

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。

（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）の発明によれば、（１）の発明と同様の作用効果を奏する。

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。

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。 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。 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。 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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

Claims (4)

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。
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請求項１に記載の杭データ推定装置。
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請求項１又は２に記載の杭データ推定装置。
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。
   
   

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