SMC-Tunnelingシリーズ「AI de 先ヤマ（発破編）」を開発
― AIによる自動化技術で効率的な発破作業を実現 ―
三井住友建設株式会社（東京都中央区佃二丁目1番6号 社長 柴田 敏雄）は、トンネル施工の生産性を向上させる技術であるSMC-Tunnelingシリーズの新たな技術として、山岳トンネル工事における発破作業の効率化を目的に、AI（人工知能）を活用した発破パターンの自動選定技術「AI de 先ヤマ(※1) （発破编）」をユニアデックス株式会社の协力のもと开発しました。
本技术では、トンネル掘削时の爆薬配置计画である発破パターンの选定に、熟练トンネル特殊工（以下、熟练工）の暗黙知を活用し、発破孔の削孔や装薬时に得られる様々なデータを础滨に学习させることで、地山状况に适した発破パターンを自动で选定?提案します。
これにより、熟练工の视点での発破作业が可能となり、担い手不足の解消、発破作业の効率化および安全性の向上が期待されます。
(※1) 先ヤマとは、トンネル掘削において、掘削作業を行うトンネル特殊工の中で切羽（掘削面）状况を判断し、状况に応じた作业の指示をする熟练の作业指挥者。
【础滨による発破パターンの选定イメージ】
■ 開発の経緯
山岳トンネルにおける発破作业では、熟练工が1サイクル手前の削孔パターンや装薬量、発破后の仕上り、削孔状况をもとに次の切羽（掘削面）状态を観察し、経験に基づいて最适な発破パターンを选定しています。しかし、これまではトンネル特殊工の技量によって発破后の仕上がり、削孔数、装薬量にばらつきが生じていました。さらに、熟练工の减少や高齢化が进む中、现场作业の暗黙知の継承と作业の効率化が喫紧の课题となっています。
これらの現状から、当社は、SMC-Tunnelingシリーズ「きれいni発破」を開発し、ドリルジャンボの削孔データから適正装薬量を自動算定し、モニタ表示で「見える化」するシステムを導入しました。さらに今回、このシステムを大きく発展させ、熟練工の発破作業を再現するために、削孔?装薬作業の暗黙知をデータ化し、AIに学習させることで地山状況に適した発破パターンを提案するシステム「AI de 先ヤマ（発破編）」を開発しました。
■ 本技術の特徴
[1] AIによる発破パターン選定
掘削ごとに取得した削孔?装薬データを基に、次の切羽に适した発破パターン（削孔位置、削孔角度、削孔长、装薬量）を础滨が选定します。选定后、ナビゲーション机能付きのセミオートドリルジャンボでは、モニタに表示されたパターンに合わせて手动で発破孔を削孔します。また、フルオートドリルジャンボでは、モニタへの表示とともに自动で削孔します。
[2] 現地条件に合わせた最適な発破作業
适切な発破パターンを提案することで、トンネル掘削速度の向上、削孔数?装薬量の减少、地山の缓みを最小化し、トンネルの変形や沉下を抑制、地山の损伤を最低限に抑え、肌落ち(※2) を防止し、安全な発破作业を実现します。また、切羽における余掘り(※3) や当たり(※4) の少ない、熟练工が行っている効率的な発破作业が可能となります。
(※2) 肌落ち：切羽の表面から岩塊が崩れたり剥がれたりする現象
(※3) 余掘り：所定断面以上に掘削された部分
(※4) 当たり：掘削が不足している部分
【「AI de 先ヤマ（発破編）」アプリ画面イメージ】
■ 今後の展開
今后は、本技术を积极的に现场适用するとともに、引き続き、削孔?装薬时に得られる様々なデータを収集し、熟练工を超える削孔位置、最小装薬量の予测?提案を目指し、础滨モデルの精度向上とシステム改良を図り、弊社のトンネル工事における生产性向上技术として确立していきます。
<お问い合わせ先>
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