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Goyo Construction Co, Ltd（总裁清水卓三）和 Light Kogyo Co, Ltd（总裁 Kazuhiro Akutsu）针对现有结构正下方的液化对策方法“曲线孔型渗透凝固处理方法”，开发了一种利用 AI 的钻井作业支持技术“曲线孔 AI 引导系统”，并在现场演示中确认了其有效性实验。通过引入该系统，即使是没有经验的操作员也可以将钻孔精度提高约 55%，减少钻孔工作时间约 20%，并与经验丰富的操作员进行相同的施工。

可以在地面上以弯曲的方式钻出弯曲的孔，从而可以有效地防止机场跑道和主要建筑物等现有重要结构正下方的液化（图1）。然而，沿着设计线钻孔需要很高的技术水平，只有经验丰富、技术熟练的操作人员才能按计划进行工作。

开发的系统是一种钻井引导系统，可以支持没有经验的操作员进行钻井，并由两阶段分析程序组成（图2）。第一步，实时当前位置估计程序，利用深度学习这种人工智能技术，根据上一步的位置数据（图中a）和操作员操作数据（钻头角度、钻杆倾斜角度等）实时估计当前钻孔位置（图中b）。通过学习迄今为止积累的超过2,000m的钻井数据，我们取得了很高的估算精度。第二阶段，最佳操作量计算程序，利用当前位置与设计线的偏离量和操作者的操作数据，输出使其更接近设计线的最佳操作量。通过重复第一阶段和第二阶段，可以在孔的整个长度上提供连续的引导。

在现场演示实验中，经验不足的操作员钻出了32m的弯孔，与实际钻孔水平相同，并验证了有效性（图3、照片1）。无引导时，偏差接近允许极限线，但通过引导，最大偏差量减少了约55%，实现了高精度钻孔（图4）。此外，通过实时呈现最佳作业量，缩短了操作员的决策时间，钻井时间减少了约20%。此外，通过与Pentayo Construction开发的三维可视化工具“Gi-CIM”联动，现在甚至可以远程实时检查钻孔进度，大大提高了检查完成形状的便利性（图5）。

两家公司将继续收集更多钻井数据并推进人工智能学习，以进一步提高作为指导基础的位置估计精度，并为提高施工生产率和确保质量做出贡献。该系统将以“技术的数字化传承”的形式，为建筑行业解决“熟练技术人员数量减少”的紧迫问题做出贡献。