JP2018071165A - Face plane evaluation system and face plane evaluation method - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a face plane stability estimation system capable of improving an evaluation accuracy effectively.SOLUTION: A face plane evaluation system 1 is provided with: a data acquisition part for learning which acquires blast hole data measured in forming a blast hole on a face plane and an evaluation point data that displays an evaluation point of the place corresponding to the blast hole on a new face plane after blasting the face plane; an estimation formula derivation part which derives an estimation formula that estimates the evaluation point by analyzing a relation between the blast hole data acquired by the data acquisition part for learning and the evaluation point data using a genetic programming; an evaluation point calculation part which inputs the blast hole data measured anew to the estimation formula derived by the estimation formula derivation part and calculates the evaluation point corresponding to the blast hole data; and an estimation point display part which displays the evaluation point calculated by the evaluation point calculation part or the image based on the evaluation point.SELECTED DRAWING: Figure 4

Description

本発明は、切羽面評価システムおよび切羽面評価方法に関する。   The present invention relates to a face surface evaluation system and a face surface evaluation method.

従来の地山の地質評価方法の一例が特許文献１に開示されている。特許文献１に開示されている評価方法では、地山の既掘削部において、切羽前方の複数種類の削孔データを取得する。また、削孔データの取得と前後して、地山の既掘削部における地質情報を取得する。そして、既掘削部における削孔データを多変量解析により分析し、第１の地質予測式を作成した後、第１の地質予測式を用いて算出した地質情報と既掘削部における地質情報との変動幅の調整を行って、第２の地質予測式を作成する。さらに、地山の未掘削部において、切羽前方の削孔データを取得し、第１の地質予測式および第２の地質予測式と地山の未掘削部における削孔データとを用いて、地山の未掘削部における地質情報を予測する。   An example of a conventional geological evaluation method for natural ground is disclosed in Patent Document 1. In the evaluation method disclosed in Patent Document 1, a plurality of types of drilling data ahead of the face are acquired in an already excavated part of a natural ground. Also, before and after the drilling data is acquired, the geological information in the already excavated part of the natural ground is acquired. And after analyzing the drilling data in the existing excavation part by multivariate analysis and creating the first geological prediction formula, the geological information calculated using the first geological prediction formula and the geological information in the existing excavation part The second geological prediction formula is created by adjusting the fluctuation range. Furthermore, in the unexcavated part of the natural ground, drilling data in front of the face is obtained, and the ground data is obtained using the first geological prediction formula and the second geological prediction formula and the drilling data in the unexcavated part of the natural ground Predict geological information in unexcavated parts of the mountain.

特許第３０４４３３５号公報Japanese Patent No. 3434335

しかしながら、上述した評価方法では、取得した複数の削孔データについて平均値や標準偏差を算出して多変量解析を用いて評価しているところ、この多変量解析に用いられる式形の自由度が小さいので、評価精度の点で改善の余地があった。   However, in the evaluation method described above, the average value and the standard deviation are calculated and evaluated using multivariate analysis for a plurality of acquired drilling data, and the degree of freedom of the formula used for this multivariate analysis is high. Since it was small, there was room for improvement in terms of evaluation accuracy.

本発明は、上述したような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、評価精度を効果的に向上できる切羽安定度予測システムを提供することである。   The present invention has been made in view of the circumstances as described above, and an object thereof is to provide a face stability prediction system that can effectively improve evaluation accuracy.

上記目的を達成するために、本発明の一態様の切羽面評価システムは、切羽面に発破孔を形成する際に測定した発破孔データおよび前記切羽面を発破した後の新たな切羽面における前記発破孔と対応する箇所の評価点を示す評価点データを取得する学習用データ取得部と、前記学習用データ取得部により取得された前記発破孔データおよび前記評価点データとの関係を遺伝的プログラミングを用いて解析し、前記発破孔データを入力することにより前記評価点を予測する予測式を導出する予測式導出部と、前記予測式導出部により導出された前記予測式に、新たに測定した前記発破孔データを入力し、当該発破孔データに対応する前記評価点を算出する評価点算出部と、前記評価点算出部により算出された前記評価点または前記評価点に基づく画像を表示する評価点表示部と、を有していることを特徴とする。   In order to achieve the above object, the face surface evaluation system according to one aspect of the present invention includes the blast hole data measured when the blast hole is formed on the face surface and the new face surface after blasting the face surface. Genetic programming of a relationship between a learning data acquisition unit that acquires evaluation point data indicating an evaluation point of a location corresponding to a blast hole, and the blast hole data and the evaluation point data acquired by the learning data acquisition unit The prediction formula deriving unit for deriving a prediction formula for predicting the evaluation point by inputting the blast hole data and the prediction formula derived by the prediction formula deriving unit were newly measured. Based on the evaluation score or the evaluation score calculated by the evaluation score calculation unit that inputs the blast hole data and calculates the evaluation score corresponding to the blast hole data. Characterized in that it has an evaluation point display section for displaying an image.

本発明においては、前記発破孔データが、削岩機における穿孔速度、フィード圧、打撃圧および回転圧を含むことが好ましい。本発明においては、前記発破孔データに前記切羽面上の孔位置を含み、前記評価点表示部が、前記切羽面上の前記評価点の分布を表した等値線図の画像を表示することが好ましい。   In the present invention, the blast hole data preferably includes a drilling speed, a feed pressure, a striking pressure, and a rotational pressure in a rock drill. In the present invention, the blast hole data includes a hole position on the face, and the evaluation point display unit displays an image of an isoline diagram representing the distribution of the evaluation points on the face. Is preferred.

本発明においては、前記切羽面がトンネル掘削における切羽面であり、前記評価点算出部により算出された前記評価点に基づいて、支保パターンを選定する支保パターン選定部をさらに有していてもよい。   In the present invention, the face may be a face in tunnel excavation, and may further include a support pattern selection unit that selects a support pattern based on the evaluation point calculated by the evaluation point calculation unit. .

上記目的を達成するために、本発明の他の一態様の切羽面評価方法は、コンピュータによって実行される、（１）切羽面に発破孔を形成する際に測定した発破孔データおよび前記切羽面を発破した後の新たな切羽面における前記発破孔と対応する箇所の評価点を示す評価点データを取得する学習用データ取得工程、（２）前記学習用データ取得工程で取得された前記発破孔データおよび前記評価点データとの関係を遺伝的プログラミングを用いて解析し、前記発破孔データを入力することにより前記評価点を予測する予測式を導出する予測式導出工程、（３）前記予測式導出工程で導出された前記予測式に、新たに測定した前記発破孔データを入力し、当該発破孔データに対応する前記評価点を算出する評価点算出工程、および、（４）前記評価点算出工程で算出された前記評価点または前記評価点に基づく画像を表示する評価点表示工程、を含むことを特徴とする。   In order to achieve the above object, a face surface evaluation method according to another aspect of the present invention is executed by a computer. (1) Blast hole data measured when a blast hole is formed on the face and the face A learning data acquisition step for acquiring evaluation point data indicating an evaluation point of a location corresponding to the blast hole on the new face after blasting the surface, (2) the blast hole acquired in the learning data acquisition step A prediction formula deriving step for analyzing a relationship between the data and the evaluation point data using genetic programming, and deriving a prediction formula for predicting the evaluation point by inputting the blast hole data; (3) the prediction formula An evaluation point calculation step of inputting the newly measured blast hole data to the prediction formula derived in the derivation step, and calculating the evaluation point corresponding to the blast hole data, and (4) Evaluation point display step of displaying an image based on the evaluation point or the evaluation points calculated in valence point calculation process, characterized in that it comprises a.

本発明によれば、切羽面に発破孔を形成する際に測定した発破孔データおよびこの切羽面を発破した後の新たな切羽面における発破孔と対応する箇所の評価点を示す評価点データとの関係を遺伝的プログラミングを用いて解析し、発破孔データを入力することにより評価点を予測する予測式を導出する。遺伝的プログラミングでは、発破孔データに基づく評価点の予測式を遺伝子ととらえ、当該予測式を用いて算出された評価点と評価点データに示される評価点との適応度に基づいてより良い遺伝子を選択して、遺伝子全体としてより良い適応度を持つように進化を進める。このようにしたことから、遺伝的プログラミングは、一般的な多変量解析と比べて式形の自由度が大きく、そのため、高精度な数理モデルを構築することができ、評価精度を効果的に向上できる。   According to the present invention, the blast hole data measured when forming the blast hole on the face and the evaluation point data indicating the evaluation point of the location corresponding to the blast hole on the new face after blasting the face, Analyze the relationship using genetic programming, and derive prediction formulas for predicting evaluation points by inputting blast hole data. In genetic programming, a prediction formula for an evaluation point based on blast hole data is regarded as a gene, and a better gene is based on the fitness between the evaluation point calculated using the prediction expression and the evaluation point indicated in the evaluation point data. To improve the overall fitness of the gene. Because of this, genetic programming has a greater degree of freedom in formula form compared to general multivariate analysis, so it is possible to build a highly accurate mathematical model and effectively improve evaluation accuracy it can.

トンネル掘削現場において、削岩機により切羽面に発破孔を形成する様子を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically a mode that a blast hole is formed in a face face with a rock drill in a tunnel excavation site. 本発明の一実施形態に係る切羽面予測システムの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the face face prediction system which concerns on one Embodiment of this invention. 図２の切羽面予測システムで用いる発破孔データおよび評価点データの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the blast hole data and evaluation point data which are used with the face face prediction system of FIG. 図２の切羽面予測システムが有する演算装置において実行される評価点予測処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the evaluation point prediction process performed in the arithmetic unit which the face face prediction system of FIG. 2 has. 図２の切羽面予測システムの表示装置に表示される等値線図の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the isoline diagram displayed on the display apparatus of the face face prediction system of FIG. 切羽面における評価点観測値と評価点予測値との相関図である。It is a correlation diagram of the evaluation point observation value and evaluation point prediction value in the face. 切羽面における評価点予測値から選定した支保パターンの選定精度を示すグラフである。It is a graph which shows the selection precision of the support pattern selected from the evaluation score predicted value in a face face.

以下、本発明の実施の形態を添付の図面を参照して説明する。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.

図１は、トンネル掘削現場において、削岩機により切羽面に発破孔を形成する様子を模式的に示す図である。図２は、本発明の一実施形態に係る切羽面予測システムの構成を示す図である。図３は、図２の切羽面予測システムで用いる（ａ）発破孔データおよび（ｂ）評価点データの一例を示す図である。図４は、図２の切羽面予測システムが有する演算装置において実行される評価点予測処理の一例を示すフローチャートである。図５は、図２の切羽面予測システムの表示装置に表示される等値線図の一例を示す図である。図６は、切羽面における評価点観測値と評価点予測値との相関図の一例である。図７は、切羽面における評価点予測値から選定した支保パターンの選定精度を示すグラフの一例である。   FIG. 1 is a diagram schematically showing a state in which a blast hole is formed on a face by a rock drill at a tunnel excavation site. FIG. 2 is a diagram showing a configuration of a face face prediction system according to an embodiment of the present invention. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of (a) blast hole data and (b) evaluation point data used in the face surface prediction system of FIG. 2. FIG. 4 is a flowchart showing an example of the evaluation point prediction process executed in the arithmetic device included in the face surface prediction system of FIG. FIG. 5 is a diagram showing an example of an isoline diagram displayed on the display device of the face face prediction system of FIG. FIG. 6 is an example of a correlation diagram between the evaluation point observation value and the evaluation point prediction value on the face. FIG. 7 is an example of a graph showing the selection accuracy of the support pattern selected from the evaluation score predicted value on the face.

図１に示すように、トンネル掘削の現場では、削岩機１００により切羽面Ｋに多数の発破孔Ｍが形成され、発破孔Ｍに爆薬を装填して発破することにより切羽面Ｋを崩落させ、崩落土砂を取り除く。その後、再度、新たな切羽面Ｋに発破孔Ｍを形成して、以降同様にしてトンネルを掘り進める。   As shown in FIG. 1, at the site of tunnel excavation, a number of blast holes M are formed on the face K by the rock drill 100, and the face K is collapsed by loading the blast hole M with an explosive and blasting. Remove the collapsing earth and sand. Thereafter, a blast hole M is formed again on the new face K, and the tunnel is dug in the same manner.

図２に本発明の一実施形態に係る切羽面評価システム１を示す。この切羽面評価システム１は、トンネル掘削の際に収集したデータを用いて切羽面Ｋについて評価点を予測し、評価点の分布を示す画像を表示して、トンネル掘削作業を支援するものである。   FIG. 2 shows a face surface evaluation system 1 according to an embodiment of the present invention. The face surface evaluation system 1 supports tunnel excavation work by predicting evaluation points for the face surface K using data collected during tunnel excavation and displaying an image showing the distribution of the evaluation points. .

切羽面評価システム１は、キーボードやマウスなどの外部からデータを入力する入力装置１１と、各種表示を行うディスプレイなどの表示装置１２と、各種データや処理プログラムが記憶される記憶装置１３と、削岩機１００との間で無線通信を行う通信装置１４と、コンピュータで構成され、入力装置１１および表示装置１２が接続された演算装置２０と、を有している。本実施形態において、演算装置２０は、学習用データ取得部、予測式導出部、評価点算出部、評価点表示部および支保パターン選定部として機能する。   The face face evaluation system 1 includes an input device 11 for inputting data from the outside such as a keyboard and a mouse, a display device 12 such as a display for performing various displays, a storage device 13 for storing various data and processing programs, and a memory device. The communication apparatus 14 which performs radio | wireless communication between the rock machines 100, and the arithmetic unit 20 comprised with the computer and to which the input device 11 and the display apparatus 12 were connected were included. In the present embodiment, the arithmetic device 20 functions as a learning data acquisition unit, a prediction formula derivation unit, an evaluation score calculation unit, an evaluation score display unit, and a support pattern selection unit.

この切羽面評価システム１における切羽面評価処理について、以下に説明する。   The face surface evaluation process in the face surface evaluation system 1 will be described below.

始めに切羽面評価システム１で用いる学習用データを収集する。自走式の削岩機１００は、トンネル掘削において発破孔Ｍの形成（穿孔）に用いられ、この削岩機１００は、台車１１０の前方に起伏可能なブーム１１１が設けられており、ブーム１１１の先端にはガイドシェル１１２を介して先端に超硬ドリルチップを有するロッド１１３が取り付けられている。   First, learning data used in the face face evaluation system 1 is collected. The self-propelled rock drill 100 is used to form a blast hole M (drilling) in tunnel excavation, and the rock drill 100 is provided with a boom 111 that can be raised and lowered in front of a carriage 110. A rod 113 having a carbide drill tip at the tip is attached to the tip of the tip via a guide shell 112.

この削岩機１００において、発破孔Ｍを穿孔する際に各種穿孔データ（例えば、穿孔速度、フィード圧、打撃圧および回転圧など）が測定され、測定された穿孔データは発破孔Ｍと関連づけられて、後述する切羽面評価システム１に無線通信により送信される。さらに、穿孔データに加えて、当該発破孔Ｍの装薬量、切羽面Ｋ上における孔位置、孔径、孔深さ、トンネルの掘削距離についても、発破孔Ｍと関連づけられて、切羽面評価システム１に送信される。切羽面評価システム１に送信されるこれらの情報は、発破孔データＤである。なお、本実施形態において、全ての発破孔Ｍにおいて、装薬量、孔径および孔深さは同一とされている。   In the rock drill 100, when drilling the blast hole M, various drill data (for example, drilling speed, feed pressure, striking pressure, rotational pressure, etc.) are measured, and the measured drill data is correlated with the blast hole M. Then, it is transmitted to the face surface evaluation system 1 described later by wireless communication. Further, in addition to the drilling data, the loading amount of the blast hole M, the position of the hole on the face K, the hole diameter, the hole depth, and the tunnel excavation distance are also related to the blast hole M, and the face face evaluation system 1 is transmitted. These pieces of information transmitted to the face surface evaluation system 1 are blast hole data D. In the present embodiment, the charge amount, the hole diameter, and the hole depth are the same in all the blast holes M.

削岩機１００により穿孔された発破孔Ｍに爆薬を装填・発破して切羽面Ｋを崩落させ、崩落土砂を取り除いた後、新たな切羽面Ｋにおける発破前の発破孔Ｍに対応する箇所について目視観察により評価点（評価点観測値）を測定する。そして、これら評価点観測値が発破孔Ｍと関連づけられて切羽面評価システム１に無線通信により送信される。切羽面評価システム１に送信されるこれらの情報は、評価点データＨである。   About the location corresponding to the blasting hole M before blasting in the new face K after loading the blasting hole M drilled by the rock drill 100 and blasting it and blasting it to collapse the face K and removing the fallen earth and sand. The evaluation point (evaluation point observation value) is measured by visual observation. These evaluation point observation values are associated with the blast hole M and transmitted to the face surface evaluation system 1 by wireless communication. These pieces of information transmitted to the face face evaluation system 1 are evaluation point data H.

そして、削岩機１００は、トンネルを掘り進めて発破孔データＤおよび評価点データＨの測定および切羽面評価システム１への送信を繰り返し行う。   Then, the rock drill 100 digs up the tunnel, repeatedly measures the blast hole data D and the evaluation point data H, and transmits it to the face surface evaluation system 1.

切羽面評価システム１では、演算装置２０が、通信装置１４により削岩機１００から送信される発破孔データＤおよび評価点データＨを通信装置１４により受信し、受信したこれらデータを記憶装置１３に記憶（取得）していく（学習用データ取得工程、ステップＳ１１）。図３に記憶装置１３に記憶された発破孔データＤおよび評価点データＨの一例を示す。   In the face face evaluation system 1, the computing device 20 receives the blast hole data D and the evaluation point data H transmitted from the rock drill 100 by the communication device 14 by the communication device 14, and these received data are stored in the storage device 13. Storage (acquisition) is performed (learning data acquisition step, step S11). FIG. 3 shows an example of blast hole data D and evaluation point data H stored in the storage device 13.

そして、削岩機１００によるトンネル掘削が所定の学習用データ収集距離（例えば、１００ｍ〜２００ｍ）進んで、評価点の予測値を算出するための予測式の導出に必要な発破孔データＤおよび評価点データＨを取得すると、演算装置２０は、発破孔データＤおよび評価点データＨとの関係を遺伝的プログラミングを用いて解析し、新たに測定した発破孔データＤに基づいて当該発破孔データＤに対応する新たな切羽面Ｋの評価点（評価点予測値）を予測する予測式を導出する（予測式導出工程、ステップＳ１２）。   The tunnel excavation by the rock drill 100 advances a predetermined learning data collection distance (for example, 100 m to 200 m), and the blast hole data D and evaluation necessary for deriving the prediction formula for calculating the prediction value of the evaluation point When the point data H is obtained, the arithmetic unit 20 analyzes the relationship between the blast hole data D and the evaluation point data H using genetic programming, and based on the newly measured blast hole data D, the blast hole data D is calculated. A prediction formula for predicting the evaluation point (evaluation point predicted value) of the new face surface K corresponding to is derived (prediction formula deriving step, step S12).

以下の式（１）に、本実施形態において一例として用いた予測式を示す。   The following formula (1) shows a prediction formula used as an example in the present embodiment.

Figure 2018071165
Figure 2018071165

ただし、Ｙは評価点予測値、Ｘ１は穿孔速度、Ｘ２は回転圧、Ｘ３は打撃圧、Ｘ４はフィード圧、Ａ〜Ｆは係数である。   However, Y is an estimated evaluation point value, X1 is a drilling speed, X2 is a rotation pressure, X3 is a striking pressure, X4 is a feed pressure, and A to F are coefficients.

演算装置２０は、発破孔データＤの穿孔速度、回転圧、打撃圧およびフィード圧を上記予測式に当てはめて評価点予測値を算出し、この評価点予測値と、当該発破孔データＤに対応する評価点データＨに含まれる評価点観測値との適応度がより高まるように、遺伝的プログラミングを用いてＡ〜Ｆの係数を変化させ、予測式を進化させていく。以下の式（２）に、導出した予測式の一例を示す。   The arithmetic unit 20 calculates an evaluation point predicted value by applying the drilling speed, rotational pressure, impact pressure, and feed pressure of the blast hole data D to the prediction formula, and corresponds to the evaluation point predicted value and the blast hole data D The coefficient of A to F is changed using genetic programming so that the fitness with the evaluation point observation value included in the evaluation point data H to be increased further, and the prediction formula is evolved. An example of the derived prediction formula is shown in the following formula (2).

Figure 2018071165
Figure 2018071165

なお、予測式の形（式形）は、上記予測式の形に限定されるものではなく、進化の過程で他の式形に変化可能にしてもよく、本発明の目的に反しない限り、予測式の形は任意である。   Note that the form of the prediction formula (formula) is not limited to the form of the above prediction formula, and may be changed to other formula forms in the course of evolution, as long as it does not contradict the purpose of the present invention. The form of the prediction formula is arbitrary.

そして、予測式が導出されたあと、演算装置２０は、新たな切羽面Ｋにおいて収集された発破孔データＤを通信装置１４により受信すると、受信した発破孔データＤの穿孔速度、回転圧、打撃圧およびフィード圧を予測式に当てはめて、評価点予測値を算出する（評価点算出工程、ステップＳ１３）。なお、評価点予測値を算出した後、この算出に用いた発破孔データＤを用いて上記予測式をさらに進化させるようにしてもよい。予測式が導出された段階で、目視による評価点の測定は不要となる。   After the prediction formula is derived, when the arithmetic unit 20 receives the blast hole data D collected on the new face K by the communication device 14, the drilling speed, rotational pressure, and impact of the received blast hole data D are calculated. The evaluation point prediction value is calculated by applying the pressure and the feed pressure to the prediction formula (evaluation point calculation step, step S13). Note that after the evaluation point prediction value is calculated, the prediction formula may be further evolved using the blast hole data D used for the calculation. When the prediction formula is derived, it is not necessary to visually measure the evaluation point.

そのあと、演算装置２０は、算出した評価点予測値に基づいて新たな切羽面Ｋ上における評価点の分布を示す等値線図（コンター図）の画像を表示装置１２に表示する（評価点表示工程、ステップＳ１４）。図５に、等値線図の一例を示す。評価点が低く安定度が低い領域Ｒが赤色表示され、評価点が高く安定度が高い領域Ｇが緑色表示され、評価点が中程度で安定度も中程度の領域Ｙが黄色表示される。なお、演算装置２０は、等値線図に代えて、評価点予測値そのものを表示装置１２に表示するようにしてもよい。   After that, the computing device 20 displays an image of an isoline diagram (contour diagram) indicating the distribution of the evaluation points on the new face K based on the calculated evaluation point predicted value on the display device 12 (evaluation points). Display step, step S14). FIG. 5 shows an example of an isoline diagram. A region R having a low evaluation score and low stability is displayed in red, a region G having a high evaluation score and high stability is displayed in green, and a region Y having a medium evaluation score and medium stability is displayed in yellow. Note that the computing device 20 may display the evaluation score predicted value itself on the display device 12 instead of the isoline diagram.

さらに、演算装置２０は、新たな切羽面Ｋにおける評価点予測値に基づいて、当該トンネル掘削に用いるべき支保パターンの選定を行う（支保パターン選定処理、ステップＳ１５）。演算装置２０は、新たな切羽面Ｋにおける評価点予測値に基づいて、当該新たな切羽面Ｋ全体の安定度を算出し、当該算出した安定度を、記憶装置１３に予め記憶されている切羽面Ｋ全体の安定度と支保パターンとの対応を示す情報テーブルに当てはめることにより支保パターンを選定して、表示装置１２に表示する。   Further, the arithmetic unit 20 selects a support pattern to be used for the tunnel excavation based on the evaluation point predicted value on the new face K (support pattern selection process, step S15). The computing device 20 calculates the stability of the entire new face K based on the evaluation score predicted value on the new face K, and the calculated stability is stored in advance in the storage device 13. A support pattern is selected by applying it to the information table indicating the correspondence between the stability of the entire surface K and the support pattern, and is displayed on the display device 12.

図６に、本実施形態における評価点観測値と評価点予測値との関係を示す。評価点予測値の精度は６０％程度である。また、図７に、本実施形態における支保パターンの選定とその妥当性について示す。適切な支保パターンを選定した割合（支保パターン的中率）は約９０％である。   FIG. 6 shows a relationship between the evaluation point observation value and the evaluation point prediction value in the present embodiment. The accuracy of the predicted score value is about 60%. FIG. 7 shows support pattern selection and validity in the present embodiment. The ratio of selecting an appropriate support pattern (supported pattern intermediate ratio) is about 90%.

以上より、本実施形態の切羽面評価システム１によれば、切羽面Ｋに発破孔Ｍを形成する際に測定した発破孔データＤおよびこの切羽面を発破した後の新たな切羽面Ｋにおける発破孔と対応する箇所の評価点を示す評価点データＨとの関係を遺伝的プログラミングを用いて解析し、発破孔データＤの入力により評価点を予測する予測式を導出する。遺伝的プログラミングでは、発破孔データＤに基づく評価点の予測式を遺伝子ととらえ、当該予測式を用いて算出された評価点と評価点データＨに示される評価点との適応度に基づいてより良い遺伝子を選択して、遺伝子全体としてより良い適応度を持つように進化を進める。このようにしたことから、遺伝的プログラミングは、一般的な多変量解析と比べて式形の自由度が大きく、そのため、高精度な数理モデルを構築することができ、評価精度を効果的に向上できる   As described above, according to the face surface evaluation system 1 of the present embodiment, the blast hole data D measured when the blast hole M is formed on the face surface K and the blast on the new face K after blasting the face surface. The relationship between the hole and the evaluation point data H indicating the evaluation point corresponding to the hole is analyzed using genetic programming, and a prediction formula for predicting the evaluation point is derived by inputting the blast hole data D. In genetic programming, a prediction formula of an evaluation score based on the blast hole data D is regarded as a gene, and based on the fitness between the evaluation score calculated using the prediction formula and the evaluation score indicated in the evaluation score data H. Select a good gene and advance it to have better fitness as a whole gene. Because of this, genetic programming has a greater degree of freedom in formula form compared to general multivariate analysis, so it is possible to build a highly accurate mathematical model and effectively improve evaluation accuracy it can

また、評価結果として、切羽面Ｋにおける評価点の分布を示す等値線図の画像を表示するので、切羽面Ｋの安定度合いを視覚的に把握することができる。また、切羽面Ｋにおける評価点予測値に基づいて支保パターンを選定するので、現在用いている支保パターンが適切なものであるか確認することができる。   Further, since an image of an isoline diagram showing the distribution of evaluation points on the face K is displayed as the evaluation result, the degree of stability of the face K can be visually grasped. In addition, since the support pattern is selected based on the predicted score value on the face K, it can be confirmed whether the support pattern currently used is appropriate.

上記に本発明の実施形態を説明したが、本発明はこれらの例に限定されるものではない。前述の実施形態に対して、当業者が適宜、構成要素の追加、削除、設計変更を行ったものや、実施形態の特徴を適宜組み合わせたものも、本発明の要旨を備えている限り、本発明の範囲に含まれる。   Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to these examples. Those in which those skilled in the art appropriately added, deleted, and changed the design of the above-described embodiments, and combinations of the features of the embodiments as appropriate, also include the present invention as long as they include the gist of the present invention. It is included in the scope of the invention.

１…切羽面評価システム
１１…入力装置
１２…表示装置
１３…記憶装置
１４…通信装置
２０…演算装置
１００…削岩機
１１０…台車
１１１…ブーム
１１２…ガイドシェル
１１３…ロッド
Ｄ…発破孔データ
Ｈ…評価点データ
Ｋ…切羽面
Ｍ…発破孔 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Face face evaluation system 11 ... Input device 12 ... Display device 13 ... Memory | storage device 14 ... Communication apparatus 20 ... Arithmetic device 100 ... Rock drill 110 ... Carriage 111 ... Boom 112 ... Guide shell 113 ... Rod D ... Blast hole data H ... Evaluation point data K ... Face face M ... Blast hole

Claims (5)

切羽面に発破孔を形成する際に測定した発破孔データおよび前記切羽面を発破した後の新たな切羽面における前記発破孔と対応する箇所の評価点を示す評価点データを取得する学習用データ取得部と、
前記学習用データ取得部により取得された前記発破孔データおよび前記評価点データとの関係を遺伝的プログラミングを用いて解析し、前記発破孔データを入力することにより前記評価点を予測する予測式を導出する予測式導出部と、
前記予測式導出部により導出された前記予測式に、新たに測定した前記発破孔データを入力し、当該発破孔データに対応する前記評価点を算出する評価点算出部と、
前記評価点算出部により算出された前記評価点または前記評価点に基づく画像を表示する評価点表示部と、を有していることを特徴とする切羽面評価システム。 Data for learning to acquire blast hole data measured when forming a blast hole on the face, and evaluation point data indicating an evaluation point of a location corresponding to the blast hole in the new face after blasting the face An acquisition unit;
Analyzing the relationship between the blast hole data acquired by the learning data acquisition unit and the evaluation point data using genetic programming, and predicting the evaluation point by inputting the blast hole data A prediction formula deriving unit for deriving;
An evaluation point calculation unit that inputs the newly measured blast hole data to the prediction formula derived by the prediction formula derivation unit, and calculates the evaluation point corresponding to the blast hole data;
A face surface evaluation system comprising: the evaluation point calculated by the evaluation point calculation unit or an evaluation point display unit that displays an image based on the evaluation point. 前記発破孔データが、削岩機における穿孔速度、フィード圧、打撃圧および回転圧を含むことを特徴とする請求項１に記載の切羽面評価システム。   The face surface evaluation system according to claim 1, wherein the blast hole data includes a drilling speed, a feed pressure, a striking pressure, and a rotational pressure in a rock drill. 前記発破孔データに前記切羽面上の孔位置を含み、
前記評価点表示部が、前記切羽面上の前記評価点の分布を表した等値線図の画像を表示することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の切羽面評価システム。 The blast hole data includes a hole position on the face,
The face evaluation system according to claim 1 or 2, wherein the evaluation point display unit displays an image of an isoline diagram representing the distribution of the evaluation points on the face. 前記切羽面がトンネル掘削における切羽面であり、
前記評価点算出部により算出された前記評価点に基づいて、支保パターンを選定する支保パターン選定部をさらに有していることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の切羽面評価システム。 The face is the face in tunnel excavation,
4. The apparatus according to claim 1, further comprising a support pattern selection unit that selects a support pattern based on the evaluation points calculated by the evaluation point calculation unit. 5. Face face evaluation system. コンピュータによって実行される、
切羽面に発破孔を形成する際に測定した発破孔データおよび前記切羽面を発破した後の新たな切羽面における前記発破孔と対応する箇所の評価点を示す評価点データを取得する学習用データ取得工程、
前記学習用データ取得工程で取得された前記発破孔データおよび前記評価点データとの関係を遺伝的プログラミングを用いて解析し、前記発破孔データを入力することにより前記評価点を予測する予測式を導出する予測式導出工程、
前記予測式導出工程で導出された前記予測式に、新たに測定した前記発破孔データを入力し、当該発破孔データに対応する前記評価点を算出する評価点算出工程、および、
前記評価点算出工程で算出された前記評価点または前記評価点に基づく画像を表示する評価点表示工程、を含むことを特徴とする切羽面評価方法。

Executed by computer,
Data for learning to acquire blast hole data measured when forming a blast hole on the face, and evaluation point data indicating an evaluation point of a location corresponding to the blast hole in the new face after blasting the face Acquisition process,
Analyzing the relationship between the blast hole data acquired in the learning data acquisition step and the evaluation point data using genetic programming, and a prediction formula for predicting the evaluation point by inputting the blast hole data A prediction formula deriving step to derive
In the prediction formula derived in the prediction formula deriving step, the newly measured blast hole data is input, and an evaluation point calculation step of calculating the evaluation score corresponding to the blast hole data, and
A face surface evaluation method comprising: an evaluation point display step of displaying the evaluation point calculated in the evaluation point calculation step or an image based on the evaluation point.

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