人工知能技術を用いた坑道掘削に伴う間隙水圧の変動予測解析

Prediction of pore pressure change due to the shaft excavations using artificial intelligent techniques

竹内 真司; 乳根 達矢*; Mebruck, N.*; 渡辺 邦夫*

Takeuchi, Shinji; Chinone, Tatsuya*; Mebruck, N.*; Watanabe, Kunio*

亀裂性岩盤でのトンネルや立坑掘削はサイト周辺の水圧変化を発生させる。高透水性の水みちが存在する場合、その影響は場所により異なることが予想される。そのため水圧変動をリアルタイムで予測し、異常の兆候を捉え、これに対処することにより地下水状態を適切に維持することは、周辺環境への影響を低減するうえで非常に重要である。これは、地層処分のサイト調査における環境影響評価の有効な手法の1つと考えられる。本論では、原子力機構が開発した、人工知能技術(遺伝的アルゴリズム及びニューラルネットワーク)による水圧変動の予測解析システムを用いて、瑞浪超深地層研究所及び周辺のボーリング孔で取得した観測データに適用した結果について論述する。その結果、当地域の水圧変動は4つのパターンに分類可能であることを確認した。また、同じ変動パターンを有するデータ群を用いることで、任意地点の水圧変動を予測可能であることが明らかとなった。

Tunnel or shaft excavation in fractured rock mass brings out the pore pressure change around the site. The effect of the construction is spatially different due to the existence of high permeable fractures around the site. The precise prediction with real time of pore pressure change is very important to maintain the groundwater in good condition. In this paper, pore pressure measured by 50 sensors which was installed in 5 boreholes around two shafts that are now under construction for Mizunami underground research laboratory project of JAEA, was analysed by using Genetic Algorithm (GA) and Artificial Neural Network (ANN). It was found that the pore pressure change in this area could be divided into four patterns. The pore pressure fluctuation at an arbitrary point was precisely predicted on real time with pore pressure data obtained at other sections when the fluctuation patterns of those data are identical.