改良型スネーク最適化アルゴリズムとサポートベクターマシンに基づく炭層坑道におけるガス災害予測

炭層ガス爆発は，地下トンネル工事において最も破壊的な地質災害の一つです．その毒性と高い可燃性により，閉ざされたトンネル空間にガスが蓄積すると，容易に燃焼・爆発事故を引き起こし，深刻な人的被害と設備損傷をもたらます．換気，排水，オンライン監視などの既存の安全対策は，通常，危険が差し迫った時や災害発生後にのみ作動するため，作業員の対応時間は最小限で誤りの余地もほとんどなく，安全を確保できていません．これは調査段階におけるリスク評価と事前予測の緊急性を浮き彫りにしています．しかしながら，この分野における体系的かつ効果的な研究は依然として限定的です．このギャップを埋めるため，本研究ではガス災害予測のための改良型スネーク最適化器-サポートベクトルマシン（ISO-SVM）手法を提案します．これにより危険レベルの正確な分類が可能となり，トンネル建設におけるより信頼性の高い意思決定支援を提供します．
まず，現地試験と地質調査に基づき，ガス圧，石炭トン当たりガス含有量，トンネル埋没深度，炭層厚を評価指標として，80件の実トンネル事例データベースを構築し，モデル訓練と検証に活用しました．分類性能向上のため，スネークオプティマイザー（SO）アルゴリズムを5つの戦略で改良し，グローバル探索能力を強化しました．さらに，標準ベンチマーク関数を用いて体系的に性能評価を実施しました．最後に，改良型SOをサポートベクトルマシン（SVM）と統合し，ガス噴出予測のためのISO-SVMモデルを構築しました．
本モデルは5分割交差検証により体系的に評価され，各種の主な機械学習モデルと比較した結果，ISO-SVMが最高の予測精度を達成したことが実証されました．さらに，濃度監視のみに依存する国際基準との比較評価において，ISO-SVMは優れた識別能力を示し，従来の単一指標アプローチの限界を効果的に克服しました．本モデルは中国四川省と雲南省の4つの進行中のトンネルプロジェクトに適用され，予測された危険レベルは実際の災害レベルと一致し，ガス災害リスク評価における実用性と適用性を実証しました．これは人的被害と物的損失を削減する大きな可能性を提供するものです．
今後の研究では，世界的なインフラ開発の急増に伴い複雑化する環境下での建設安全を確保するため，より高いランダム性と不確実性を有する非石炭由来ガス（例：沿岸生物起源ガス，マントル由来マグマガス）の予測に焦点を当てる必要があると考えています．

トンネルが炭層を通過する際のガス噴出と災害影響指標（トンネル深度，炭層厚さ，ガス圧力，および石炭1トンあたりのガス含有量）の概略図

工事の中断が余儀なくされた，トンネル建設中の火災事故

現地試験を実施している研究者

Liu, Y., Su, P., Sasaki, J., Lei, M., Xiao, D., Liu, J. Prediction of gas hazard in coal stratum tunnels based on improved snake optimizer and support vector machine. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 84, 453, 2025. DOI