JP5986362B2

JP5986362B2 - トンネル切羽の不連続面の抽出方法及びその装置

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Publication number: JP5986362B2
Application number: JP2011211067A
Authority: JP
Inventors: 政弘片山; 茂崇石濱; 仁手塚; 宏一青木
Original assignee: Kumagai Gumi Co Ltd
Current assignee: Kumagai Gumi Co Ltd
Priority date: 2011-09-27
Filing date: 2011-09-27
Publication date: 2016-09-06
Anticipated expiration: 2031-09-27
Also published as: JP2013072704A

Description

本発明は、トンネル切羽面などの走向・傾斜を測定して断層や亀裂などの面構造（不連続面）を抽出する方法とその装置に関するものである。

従来、山岳トンネル等を掘削する際には、トンネル切羽面やその周囲の地山の状態を把握するため、クリノメータと呼ばれる計測器を用いてトンネル切羽面の走向・傾斜を測定していた。トンネル切羽面の走向・傾斜がわかれば、岩盤の崩れが起こり易いか否かなどのトンネル掘削時における地山の安定性を評価することができる。
クリノメータは、傾斜計（振り子）とコンパス（磁石）と水準器とを備えたもので、計測する面に直接当てたり、計測する面に平行になるように置かれた図板に当てる（見通し法）などして、計測する面の方位角と最大傾斜角とを読み取ることで測定面の走向・傾斜を測定する（例えば、特許文献１参照）。
一方、３次元スキャナーを用いてトンネル切羽面の３次元形状を計測してトンネル切羽面を監視する方法も提案されている。この監視方法では、掘削したトンネル切羽面の３次元形状を計測するとともに、現在の３次元形状と過去に計測した３次元形状とを比較してトンネルの断面形状の変位量を計測することでトンネル切羽面の状態を監視する。そして、上記変位量が所定量を超えた場合に切羽崩壊の危険性があると判定する（例えば、特許文献２参照）。

実開平６−１６８１７号公報特開２００５−３３１３６３号公報

しかしながら、クリノメータを用いて走向・傾斜を測定する方法では、計測すべき面を選定したり、その不連続面の連続方向を見極めたりする必要があるため、専門的な知識が必要であった。また、トンネル切羽面の面積が大きい場合には、計測する面の数が限られるだけでなく、岩盤が崩れやすい状態にあるトンネル切羽面においては、クリノメータを計測する面に直接当てる作業は安全上問題があった。
また、クリノメータは磁石で方位を測定するため、トンネル坑内の鋼製資機材や周囲の地山の影響で磁場が狂うことがある。また、クリノメータを直接岩盤に当てないで計測する見通し法を用いることも考えられるが、トンネル坑内では見通し法を行える場所が限定されるだけでなく、図板の置き方に個人差が出るなど精度が悪かった。
なお、３次元スキャナーを用いてトンネル切羽面を監視する方法では、切羽面の凹凸形状については検出しているが、トンネル切羽面やその周囲の面の走向・傾斜については計測していないので、地山の安定性を評価するためのデータを得ることは困難である。

本発明は、従来の問題点に鑑みてなされたもので、トンネル切羽の不連続面を効率よくかつ安全に抽出できる方法とその装置を提供することを目的とする。

本発明は、トンネル切羽にみられる断層や亀裂など面構造（不連続面）を抽出する方法であって、３次元スキャナーもしくはデジタルカメラによる３次元測量などの３次元データ採取手段を用いてトンネル切羽面の３次元座標データを採取するステップと、前記トンネル切羽面を前記３次元座標データから選定されたサンプル点を頂点とする三角形網で表したトンネル切羽面のＴＩＮ（Triangulated Irregular Network）モデルを作成するステップと、前記ＴＩＮモデルの各三角形の面の走向・傾斜を算出するステップと、前記各三角形の面をシュミットネットを用いてステレオ投影して、前記三角形の面（三角形の３つの頂点を含む面）の走向・傾斜の分布を求めるステップと、前記三角形の面の走向・傾斜の分布からトンネル切羽面を単一の面と見做した時の面である掘削面と走向・傾斜が異なる不連続面を抽出するステップとを有し、前記三角形の面の走向・傾斜の分布を求めるステップでは、前記各三角形の表す面の走向・傾斜を、面の出現頻度により領域分けし、前記不連続面を抽出するステップでは、前記領域分けされた各三角形の走向・傾斜の分布から、前記掘削面と異なる方向性を示す三角形のうちの所定の頻度以上の三角形を選択し、これら選択された三角形から、走向・傾斜が所定の範囲内にある三角形を抽出し、前記抽出された三角形を同一の不連続面を有する三角形であると見做すことで、前記抽出された各三角形を互いに異なる不連続面を有する複数種類の三角形に分類し、前記不連続面を表示するステップでは、前記分類された異なる不連続面を有する複数種類の三角形の面を種類毎に区別して表示することを特徴とする。
このように、トンネル切羽面の３次元座標データを用いてトンネル切羽面の走向・傾斜を求めるようにすれば、掘削面と走向・傾斜が異なる不連続面を抽出できるとともに、不連続面の走向・傾斜のデータについても大量に採取できるので、断層などのトンネル掘削時の地山の安定性を評価するためのトンネル前方地山の想定地図を高精度で作成できる。
また、トンネル切羽直下での作業がないので、安全性が向上する。
また、前記各三角形の面をシュミットネットを用いてステレオ投影し、前記各三角形の面の走向・傾斜の分布を求めたので、専門的な知識や技術、経験を有していなくても、岩盤斜面の性状を容易に把握することができる。

また、本願発明は、トンネル切羽面に加えてトンネルの天端及び切羽側面のいずれか一方もしくは両方を含むトンネル切羽を撮影することを特徴とする。
これにより、トンネル切羽全体のデータを採取できるので、地山の安定性の評価の信頼性を更に向上させることができる。
また、本願発明は、前記ＴＩＮモデルに代えてＤＥＭを用いたことを特徴とする。
ＤＥＭ（Digital Elevation Model）を用いた場合には、データ数が多いため計算時間はかかるものの、ＴＩＮモデルの場合と同等以上の精度で、掘削面と走向・傾斜が異なる不連続面を抽出することができる。

また、本願発明は、トンネル切羽の不連続面を抽出する装置であって、トンネル切羽面の３次元座標データを採取するための３次元データ採取手段と、前記トンネル切羽面を前記３次元座標データから選定されたサンプル点を頂点とする三角形網で表したトンネル切羽面のＴＩＮモデルを作成するＴＩＮモデル作成手段と、前記ＴＩＮモデルの各三角形の頂点の３次元座標を用いて各三角形の面の走向・傾斜を算出する走向・傾斜算出手段と、シュミットネットを用いたステレオ投影を用いて各三角形の面の走向・傾斜の分布を求める走向・傾斜分布解析手段と、前記三角形の面の走向・傾斜の分布から、トンネル切羽面を単一の面と見做した時の面である掘削面の走向・傾斜と異なる走向・傾斜を有する不連続面を抽出する不連続面抽出手段と、前記抽出された不連続面を表示する表示手段とを備え、前記走向・傾斜分布解析手段は、前記各三角形の表す面の走向・傾斜を、面の出現頻度により領域分けし、前記不連続面抽出手段は、前記領域分けされた各三角形の走向・傾斜の分布から、前記掘削面と異なる方向性を示す三角形のうちの所定の頻度以上の三角形を選択し、これら選択された三角形から、走向・傾斜が所定の範囲内にある三角形を抽出し、前記抽出された三角形を同一の不連続面を有する三角形であると見做すことで、前記抽出された各三角形を互いに異なる不連続面を有する複数種類の三角形に分類し、前記表示出手段は、前記分類された異なる不連続面を有する複数種類の三角形の面を種類毎に区別して表示することを特徴とする。
このような構成を採ることにより、トンネル切羽直下での作業をすることなく、トンネル切羽面の不連続面を精度良く抽出できるトンネル切羽の不連続面の抽出装置を得ることができる。

なお、前記発明の概要は、本発明の必要な全ての特徴を列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となり得る。

本発明の実施の形態に係る不連続面の抽出装置の構成を示す図である。トンネル切羽のスキャニング方法を示す図である。本発明によるトンネル切羽の不連続面の抽出方法を示すフローチャートである。トンネル切羽のＴＩＮモデル（３次元モデル）の一例を示す図である。シュミットネットによるデータ処理の一例を示す図である。シュミットネットを用いた不連続面の抽出方法の一例を示す図である。抽出されたトンネル切羽の不連続面の一例を示す図である。不連続面の抽出方法の他の例を示す図である。

以下、実施の形態を通じて本発明を詳説するが、以下の実施の形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものでなく、また、実施の形態の中で説明される特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、本実施の形態に係る不連続面の抽出装置１０を示す図で、不連続面の抽出装置１０は、３次元データ採取手段としての３次元レーザスキャナ１１と、ＴＩＮ（Triangulated Irregular Network）モデル作成手段１２と、走向・傾斜算出手段１３と、走向・傾斜分布解析手段１４と、不連続面抽出手段１５と、表示手段１６とを備える。不連続面の抽出装置１０の演算部１０ＡであるＴＩＮモデル作成手段１２〜不連続面抽出手段１５の各手段は、例えば、コンピュータのソフトウエアにより構成される。
３次元レーザスキャナ１１は、計測対象物にレーザ光を照射して計測対象物とセンサ間をレーザ光が往復する時間を計測することで計測対象物との間の距離を計測する距離センサ１１ａと、距離センサ１１ａを上下方向及び水平方向に移動させるセンサ移動手段１１ｂと、距離センサ１１ａで計測された距離情報とセンサ移動手段１１ｂからの距離センサ１１ａの移動方向情報とから計測対象物の３次元座標を算出する３次元座標算出手段１１ｃとを備えている。３次元レーザスキャナ１１は、図２に示すように、トンネル切羽２０の坑口側に設置されて、切羽面２１を含むトンネル切羽２０の３次元座標を採取する。本例では、３次元レーザスキャナ１１とパーソナルコンピュータとを接続し、計測現場にて不連続面の抽出を行うとともに、ディスプレイなどの表示手段１６にトンネル切羽面の面構造を表示して作業員に視認させるようにしている。
ＴＩＮモデル作成手段１２は、３次元レーザスキャナ１１で採取されたトンネル切羽２０の３次元情報からＴＩＮモデルを作成する。
走向・傾斜算出手段１３は、三角形の頂点の３次元座標のデータを用いて、当該三角形の作る面の方位角（計測する面面と水平面との交線の方向を傾斜方向を基準として測定した方向；走向）と最大傾斜角（計測する面と水平面との成す角；傾斜）とを算出して当該三角形の面の走向・傾斜を算出する。
走向・傾斜分布解析手段１４は、シュミットネットを用いたステレオ投影により、ＴＩＮモデルを構成する各三角形の面の走向・傾斜を極投影して各三角形の面の走向・傾斜の分布を求める。
不連続面抽出手段１５は、極投影された各三角形の表わす面の分布からトンネル切羽面を単一の面と見做した時の面である掘削面と走向・傾斜が異なる不連続面を抽出する。
表示手段１６は、ＴＩＮモデル作成手段１２で作成されたＴＩＮモデルの三角形の面を掘削面及び不連続面に色分けしたトンネル切羽面の面構造をディスプレイ上に表示する。

次に、本発明によるトンネル切羽面の不連続面の抽出方法について、図３のフローチャートを参照して説明する。
まず、図２に示すように、３次元レーザスキャナ１１をトンネル切羽２０の切羽面２１の手前に設置してトンネル切羽２０の３次元座標を採取する（ステップＳ１０）。
具体的には、３次元レーザスキャナ１１として、広く用いられている測定点からの距離が４００ｍまで測定可能な中距離型レーザスキャナを切羽面２１からＬ＝５〜２０ｍだけ離れた位置に設置し、切羽面２１、トンネル天端２２、及び、切羽側面２３（図４参照）を含むトンネル切羽２０をスキャニングしてトンネル切羽２０全体の３次元座標のデータを採取する。
なお、３次元レーザスキャナ１１は、設置位置が切羽面２１に近いほど分解能は高くなるが、垂直方向及び水平方向のスキャニング角度が機器により限られているので、設置位置を切羽面２１の近くに設定する場合には、３次元レーザスキャナ１１を複数箇所移動させ、各計測箇所でのトンネル切羽２０の３次元座標のデータを採取し、これらを合成してトンネル切羽２０全体の３次元座標のデータを採取する。
ステップＳ１１では、３次元レーザスキャナ１１で採取されたトンネル切羽２０の３次元座標のデータからＴＩＮモデルを作成する。
ＴＩＮモデルは、図４に示すように、トンネル切羽２０をトンネル切羽２０の３次元座標のデータから選定されたサンプル点点Ｐ_m，Ｐ_n，Ｐ_lを頂点とする多数の三角形Ｔ_kから成る三角形網で表した３次元モデルで、仮想光源を用いるなどして三角形の面に影を付けるなどのレンダリングを施すようにすれば、トンネル切羽２０の３次元的な形状を視覚化できる。図４のモデルは切羽面２１の正面から照明を当てたときのモデルで、同図において矢印Ｒ₀で示した白く光っている領域がトンネルの掘削方向に垂直な面である。
ＴＩＮモデルは変化に富んだ箇所のサンプル点の数を多くし起伏の緩やかな箇所のサンプル点の数を少なくできるので、少ないサンプル点で計測対象物の３次元形状を表現できるという利点を有する。

次に、ＴＩＮモデルの各三角形の面について、三角形の頂点の３次元座標データから求めた三角形の面を示す式と水平面を示す式とから、三角形の面と水平面の交線の方向である方位角と三角形の面と水平面との成す最大傾斜角とを算出して三角形の面の走向・傾斜を算出し（ステップＳ１２）、しかる後に、シュミットネットを用いたステレオ投影により各三角形の表わす面を極投影して各三角形の表わす面の走向・傾斜の分布を求める（ステップＳ１３）。
シュミットネットを用いたステレオ投影は、地層面、節理面、断層面などの走向・傾斜を基準球面内の極（面の法線が基準球面と交わる点）とし、この極を平面上に投影したもので、これをＴＩＮモデルの各三角形の面に適用すれば、図５に示すような、各三角形の走向・傾斜の分布を得ることができる。図５においては、各三角形の表わす面の走向・傾斜は、面の出現頻度（％）により領域分けされる。なお、本例では、不連続面の抽出を目的としているので、掘削面と同じ走向・傾斜を有する三角形の面の極については投影していない。なお、掘削面の方位は、水平面内においてトンネルの進行方向と直交する方向であり、傾斜は９０°である。図５から、本例のトンネル切羽２０では、「北東−南西」の走行を持ち、北西側及び南東側に中角度で傾斜する面が卓越していること、東−西方向の走行で高角度の南傾斜の面も比較的卓越していることが分かる。

次に、ステップＳ１３で得られた各三角形の走向・傾斜の分布から、掘削面と異なる方向性を示す走向・傾斜を有する三角形の面のうちの頻度の高い三角形の面を選択することで、不連続面を抽出する（ステップＳ１４）。
具体的には、シュミットネットの投影図に投影された極のうち、例えば、頻度が４％以上の極を選択するとともに、投影された極を、径ｒが傾斜β、角度θが走向αである極座標上の点と見做す。そして、走向αがα_k±（Δα/２）でかつ傾斜βがβ_k±（Δβ/２）の範囲にあるに三角形の面を、走向・傾斜が（α_k，β_k）である面であるとすることで、図４に示した各三角形を、走向・傾斜の互いに異なるｎ種類の三角形の面に分類する。ここで、Δα＝Δβ＝１５°とすると、図６に示すように、頻度が４％以上である互いに走向・傾斜の異なる三角形の種類は１０種類となる。
最後に、図４の各三角形のうち抽出した１０種類の走向・傾斜を有する三角形の面を色分けして表示すれば、図７に示すような、色が塗られていない掘削面及び頻度の低い面と色分けされた不連続面とが表示されたトンネル前方地山の想定地質図を作成することができる（ステップＳ１５）。
図７のトンネル切羽の不連続面抽出図では、同系統の色を有する三角形面がそれぞれLine １、Line ２、Line ３などのラインを構成している。
Line １は、連続性の良い不連続面として認識される。この不連続面は、他の不連続面との組み合わせにより、くさび状に抜け落ちる危険性がある。また、Line ２は、比較的連続性の良い不連続面として認識され、Line １との組み合わせにより、くさび状に抜け落ちる危険性がある。また、Line ３は、流れ構造（切羽面に対して岩盤が抜け落ち易い方向）の面構造が認められる。
このように、異なる走向・傾斜を有する三角形の面を色分けして表示すれば、ライン状に連なっている不連続面の走向・傾斜を視覚的に把握できるので、トンネル地山の前方において、どのような不連続面の組み合わせが生じるかを想定することができる。また、抜け落ちの危険性についても容易に予測できるので、前記不連続面が色分けされて表示された想定地質図を、地山の安定性を評価するためのデータとして利用することができる。

このように、本実施の形態では、３次元レーザスキャナ１１を用いてトンネル切羽２０の３次元座標データを採取し、トンネル切羽２０を採取された３次元座標データから選定されたサンプル点を頂点とする三角形網で表したトンネル切羽２０のＴＩＮモデルを作成した後、ＴＩＮモデルの各三角形の面の走向・傾斜を算出し、この算出された各三角形の面の走向・傾斜のデータから切羽面２１を単一の面と見做した時の面である掘削面と走向・傾斜が異なる不連続面を抽出するようにしたので、トンネル切羽２０全体の不連続面のデータを大量に採取することができる。したがって、地山の安定性を評価するためのトンネル前方地山の想定地質図を高精度にかつ迅速に作成することができる。また、トンネル切羽直下での作業がないので、安全性が向上する。
また、本例では、レーザ光による測量によって求められた３次元座標データを用いてトンネル切羽２０の走向・傾斜を求めているので、磁場の影響を受けないだけでなく、より精密なデータを得ることができる。
更に、統計的手法を用いて不連続面を抽出しているので、個人ごとの測定誤差の低減を図ることができる。

なお、前記実施の形態では、３次元データ採取手段として３次元レーザスキャナ１１を用いたが、デジタルカメラによる３次元測量などの他の手段を用いてもよい。
デジタルカメラによる３次元測量は、離れて配置された２つの撮影部を有するデジタルカメラを用いてステレオ撮影した画像データを合成して被撮影物の３次元画像を生成するもので、３次元レーザスキャナ１１に比較して測定精度は劣るものの、撮影時間が短くて済むので、切羽観察時間を短縮できるという利点がある。
また、前記例では、切羽面２１、トンネル天端２２、及び、切羽側面２３を含むトンネル切羽２０の３次元座標データを求めたが、切羽面２１のみの３次元座標データでも地山の安定性を十分に評価することができる。但し、本例のように、トンネル天端２２についての３次元情報も求めておけば、不連続面の性状をより把握できるので、地山の安定性の信頼性を一層向上させることができる。

また、前記例では、トンネル切羽面のモデルとしてＴＩＮモデルを用いたが、サンプル点を規則的に配置した数値標高モデル（ＤＥＭ）を用い、サンプル点を結んだ各メッシュの面の走向・傾斜を算出してトンネル切羽の不連続面を抽出してもよい。なお、この場合には、サンプル点を結んで形成されるメッシュとしては三角形のメッシュに限らず、四角形などの多角形のメッシュを用いてもよい。また、三角形のメッシュと多角形のメッシュとの両方を用いてもよい。
また、前記例では、頻度の低い三角形の面を掘削面と見做して色分けしたが、頻度の低い三角形の面を灰色にしておき、灰色の三角形の面の走向・傾斜と灰色の三角形の面に隣接する三角形の面（掘削面もしくは不連続面）の走向・傾斜とを比較し、その差が予め設定した許容値よりも小さい場合には、灰色の三角形の面を灰色の三角形の面に隣接する三角形の面と同じと見做して同じ色に色分けすれば、連続した領域を形成する掘削面中もしくは不連続面中に独立して存在する三角形の面の数を減らせるので、不連続面の分布の傾向をより明確に視認することができる。

また、前記例では、シュミットネットを用いたステレオ投影により、ＴＩＮモデルの各三角形の面の走向・傾斜の分布を求めた後、不連続面を抽出したが、算出されたＴＩＮモデルの各三角形の面に走向・傾斜から直接不連続面を抽出するようにしてもよい。
具体的には、図８（ａ）に示すように、互いに隣接する三角形の面ｓ_p，ｓ_qの走向・傾斜を比較し、走向・傾斜の差が予め設定した許容値よりも小さい場合には、図８（ｂ）に示すように、互いに隣接する三角形の面ｓ_p，ｓ_qの走向・傾斜が同じであると見做す。このような操作を繰り返すことにより、図８（ｃ）に示すように、ＴＩＮモデルの三角形の面を許容値の大きさによって決まる複数の面Ｓ₀，Ｓ₁，Ｓ₂，Ｓ₃，…，…，Ｓ_nに分類することができる。その結果、掘削面（Ｓ₀）と不連続面（Ｓ₁〜Ｓ_n）とを区別することができるので、掘削面と走向・傾斜が異なる不連続面が確実に抽出することができる。
更に、複数の面の頻度（％）をそれぞれ算出し、頻度の少ない面については掘削面と見做せば、掘削面と走向・傾斜が異なる不連続面を確実に抽出することができる。
したがって、走向・傾斜が互いに異なる複数の面を色分けして表示することで、実施の形態と同様のトンネル前方地山の想定地質図を作成することができる。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は前記実施の形態に記載の範囲には限定されない。前記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者にも明らかである。そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲から明らかである。

本発明によれば、トンネル切羽の不連続面を効率よくかつ安全に抽出できるので、地山の安定性評価を高精度にかつ迅速に行うことができる。

１０不連続面の抽出装置、１１３次元レーザスキャナ、
１２ＴＩＮモデル作成手段、１３走向・傾斜算出手段、
１４走向・傾斜分布解析手段、１５不連続面抽出手段、１６表示手段、
２０トンネル切羽、２１切羽面、２２トンネルの天端、２３切羽側面。

Claims

トンネル切羽の不連続面を抽出する方法であって、
３次元データ採取手段を用いてトンネル切羽面の３次元座標データを採取するステップと、
前記トンネル切羽面を前記３次元座標データから選定されたサンプル点を頂点とする三角形網で表したトンネル切羽面のＴＩＮモデルを作成するステップと、
前記ＴＩＮモデルの各三角形の面の走向・傾斜を算出するステップと、
前記各三角形の面をシュミットネットを用いてステレオ投影して、前記三角形の面の走向・傾斜の分布を求めるステップと、
前記三角形の面の走向・傾斜の分布からトンネル切羽面を単一の面と見做した時の面である掘削面と走向・傾斜が異なる不連続面を抽出するステップと、
前記抽出された不連続面を表示するステップとを有し、
前記三角形の面の走向・傾斜の分布を求めるステップでは、前記各三角形の表す面の走向・傾斜を、面の出現頻度により領域分けし、
前記不連続面を抽出するステップでは、
前記領域分けされた各三角形の走向・傾斜の分布から、前記掘削面と異なる方向性を示す三角形のうちの所定の頻度以上の三角形を選択し、これら選択された三角形から、走向・傾斜が所定の範囲内にある三角形を抽出し、前記抽出された三角形を同一の不連続面を有する三角形であると見做すことで、前記抽出された各三角形を互いに異なる不連続面を有する複数種類の三角形に分類し、
前記不連続面を表示するステップでは、
前記分類された異なる不連続面を有する複数種類の三角形の面を種類毎に区別して表示することを特徴とするトンネル切羽の不連続面の抽出方法。
前記３次元データ採取手段は、トンネル切羽面に加えてトンネルの天端及び切羽側面のいずれか一方もしくは両方を含むトンネル切羽を撮影することを特徴とする請求項１に記載のトンネル切羽の不連続面の抽出方法。
前記ＴＩＮモデルに代えてＤＥＭを用いたことを特徴とする請求項１に記載のトンネル切羽の不連続面の抽出方法。
トンネル切羽の不連続面を抽出する装置であって、
トンネル切羽面の３次元座標データを採取するための３次元データ採取手段と、
前記トンネル切羽面を前記３次元座標データから選定されたサンプル点を頂点とする三角形網で表したトンネル切羽面のＴＩＮモデルを作成するＴＩＮモデル作成手段と、
前記ＴＩＮモデルの各三角形の頂点の３次元座標を用いて各三角形の面の走向・傾斜を算出する走向・傾斜算出手段と、
シュミットネットを用いたステレオ投影を用いて各三角形の面の走向・傾斜の分布を求める走向・傾斜分布解析手段と、
前記三角形の面の走向・傾斜の分布から、トンネル切羽面を単一の面と見做した時の面である掘削面の走向・傾斜と異なる走向・傾斜を有する不連続面を抽出する不連続面抽出手段と、
前記抽出された不連続面を表示する表示手段とを備え、
前記走向・傾斜分布解析手段は、
前記各三角形の表す面の走向・傾斜を、面の出現頻度により領域分けし、
前記不連続面抽出手段は、
前記領域分けされた各三角形の走向・傾斜の分布から、前記掘削面と異なる方向性を示す三角形のうちの所定の頻度以上の三角形を選択し、これら選択された三角形から、走向・傾斜が所定の範囲内にある三角形を抽出し、前記抽出された三角形を同一の不連続面を有する三角形であると見做すことで、前記抽出された各三角形を互いに異なる不連続面を有する複数種類の三角形に分類し、
前記表示出手段は、
前記分類された異なる不連続面を有する複数種類の三角形の面を種類毎に区別して表示することを特徴とするトンネル切羽の不連続面の抽出装置。