岩盤強度データ×AIで余掘りを最小化。大成建設が山岳トンネル発破パターン自動設計システムを開発

大成建設は山岳トンネル工事において岩盤データとAIを活用し最適な発破パターンを自動設計するシステム「T-iBlast® Designer」を開発した。

国道13号新及位トンネル（仮称）（発注者：国土交通省 東北地方整備局）での検証で、装薬量を切羽1回あたり最大約17%削減できる可能性を確認した。

フルオートジャンボの削孔データから岩盤強度分布を算出し発破パターンを自動割り当て。外周孔はAIで余掘り厚さを最適化

本システムはフルオートコンピュータジャンボが取得した削孔速度・打撃圧・フィード圧などの削孔データをもとに既開発の「T-iBlast TUNNEL」が算出した切羽内の岩盤強度分布に基づき、天端・中央・側壁部などの部位ごとに孔数・削孔位置・装薬量を設定した基準発破パターンを自動で割り当てる。


余掘りへの影響が最も大きい外周孔については独自開発のAIが余掘り厚さを推定し、目標値に近づくよう削孔先端位置を最適化する。

技術者はシステム内で推定余掘り厚さを確認した上で発破計画の採否・調整方針を判断できる設計だ。

装薬量最大17%削減・掘削残土減少・省人化の三効果。削孔〜評価〜次サイクル設計の一貫自動化へ

現場データを用いた検証では装薬量の最大17%削減を確認し、余掘り抑制による掘削残土量・覆工コンクリート量の削減にも寄与する。

主要メーカーのフルオートジャンボに対応し施工データの継続的な学習でAI精度の向上も期待できる。

今後は「T-クイックショット（自動装薬）」「T-ファストスキャン（掘削断面形状測定）」と組み合わせ、削孔→装薬→発破→断面測定→評価→次サイクル発破設計まで一連の発破サイクル全体の自動化・最適化を目指す。