海洋開発論文集 Vol.35
人工知能技術とボーリング削孔時の計測データを活用した土質および強度推定手法に関する研究
2019 年 75 巻 2 号 p. I_163-I_168
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2019 年 75 巻 2 号 p. I_163-I_168
液状化対策工として薬液注入工法を実施する際，あるいは地震時における地盤の液状化の可能性を判定する際に，細粒分含有率やN値といった性状を綿密かつ正確に把握できていることが望ましい．埋立地盤のような複雑な土層構成においても，細粒分含有率やN値を精度良く推定するため，2011～2017年における東京国際空港の地盤改良工事で取得したボーリング削孔時の計測データを活用するとともに，非線形の回帰が可能なランダムフォレスト法，サポートベクターマシン，ニューラルネットワークの3タイプの機械学習モデルを構築し，それぞれの適用性を検討した．特に，ニューラルネットワークで細粒分含有率やN値を同時に学習するマルチタスクモデルにより，精度良く推定できることが分かった．
