構造物補修施工計画支援システム
【課題】土木構造物に対する補修工事計画を立案する際に、補修工事の必要性を客観的かつ定量的に評価した評価情報として提示し、さらに、構造物の経時劣化に対しても客観的、定量的な評価を可能とし、客観的で精度の高い評価をもって、構造物補修工事事業計画の立案を支援することができる構造物補修施工計画支援システムを提供する。
【解決手段】情報入力装置と、情報格納装置と、情報演算装置と、情報出力装置を有し、各構造物における劣化の要因に係る要因データと過去の補修施工・未施工の実績データを用いて得られた補修工事の要否を分離する判別境界線又は判別境界面（以下、判別境界線を含めて判別境界面という。）を基準として、ある構造物における補修工事の必要度を演算する構造物補修施工計画支援システムである。
【解決手段】情報入力装置と、情報格納装置と、情報演算装置と、情報出力装置を有し、各構造物における劣化の要因に係る要因データと過去の補修施工・未施工の実績データを用いて得られた補修工事の要否を分離する判別境界線又は判別境界面（以下、判別境界線を含めて判別境界面という。）を基準として、ある構造物における補修工事の必要度を演算する構造物補修施工計画支援システムである。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の構造物に対する補修工事の施工・未施工の実績情報などを解析して得られた補修の判別境界面を基準として、構造物に不具合や事故が発生することを防止するため補修工事の必要度を評価すると共に、構造物に生じる劣化や補修工事の効果を評価する構造物補修施工計画支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
橋梁、トンネル等の土木構造物は、維持管理のために日常的に点検が行われ、損傷が認められた場合にはその程度を判断し、必要な補修対策がとられるのが常である。しかし、損傷程度の判定は点検技術者の経験に基づいた主観による部分が多くを占めており、補修対策の方針を決定する基準が曖昧であったことは否めない。
このため、評価結果と実際の損傷状況に食い違いが生じることも多く、また評価者が変われば評価そのものが全く変わってしまう等、精度上の問題、客観性の課題が残されていた。
土木構造物の維持管理による有効利用が求められる昨今にあって、既存の社会資本の保守事業遂行は急務であるが、これをより効率的に実施するためには一層高精度且つ客観性を有した損傷状況の評価手法の確立が不可欠であると考えられる。
このような評価手法は、土木構造物の他にも、例えば土砂災害などの自然災害においても未然防止の観点から急峻な斜面に対して補強工事や排水溝などの対策工を施すなどする際に、その危険度を評価するために必要であり、本願発明者らは既に自然災害の未然防止の観点から様々な検討を実施している。
【０００３】
例えば、防災事業計画の立案支援などのために実際の災害発生あるいは非発生に関するデータをコンピュータ処理することで精度の高い情報を得る研究に関しては、本発明者らが既に、がけ崩れの発生予測に用いられる発生降雨、非発生降雨の判別境界線であるがけ崩れの発生限界線や、避難基準線、警戒基準線を設定する方法について非特許文献１に示されるように発表している。
【０００４】
非特許文献１では、複雑な自然現象を直線近似せず、高精度の発生限界線等を設定することを目的として、非線形判別に優れた放射状基底関数ネットワーク（ＲＢＦＮ）を用い、地域毎の非線形がけ崩れ発生限界雨量線を設定する方法を提案している。本非特許文献１に開示される技術では、ＲＢＦＮを用いて、その学習機能を利用して最適な中間層と出力層の重みを決定することによって非線形がけ崩れ発生限界雨量線を設定している。
その結果、例えば非特許文献１では、横軸に実効雨量、縦軸に時間雨量をとった判別境界面が曲線の集合として描かれる。
この曲線は、いわば等高線を示したもので、これが非線形のがけ崩れ発生限界線を示している。判別境界面は、災害の発生、非発生の実効雨量と時間雨量をプロットしながら、その高さ方向として災害の発生の場合には教師値を−１とし、非発生の場合には教師値を＋１とした放射状基底関数を考え、その重ね合わせによって演算されたものである。従って、これらの等高線は、原点に近い方が高いもので、原点の存在する左下の角から対角方向に向かってなだらかに低いものとなっている。
このような災害の発生限界線や避難基準線、警戒基準線（以下、これらを総称してＣＬという。）を定量的、客観的に描くことによって精度の高い防災事業の立案の判断が可能であり、また、コンピュータ処理によって膨大なデータを短時間に処理できることから、ＣＬの陳腐化を防止して精度の高い情報を提供できるのである。
【０００５】
また、特許文献１においては、「災害対策支援システム」として、災害発生時に実行すべき災害対策を自動的に選択して表示し、その進捗状況を併せて示す手段を備えたシステムが開示されている。
本特許文献１に開示される災害対策支援システムは、基本的にはｉｆ−ｔｈｅｎ形式で、予め発生する事象とそれに対応する対策を関連付けて格納された対策リストを読みだして、対応するものである。災害時に精神的、時間的、人的に余裕のない状況で、的確な判断を可能とすべくなされたものである。また、標準的な作業時間と実働時に要した作業時間及び対策可能な残り時間を表示することで、対策進捗状況をリアルタイムに把握することが可能であると同時に、重要度の高い対策と低い対策を取捨選択するためにも用いることができる。
【０００６】
さらに、特許文献２においては、非特許文献１に開示される技術を警戒避難システムに応用した発明が開示されている。本特許文献２に開示された発明では、災害に影響を及ぼす地形要因、地質・土質要因、環境要因及び地震要因を踏まえた上で、短期降雨指標として、例えば発生時刻から３時間以内の最大時間雨量（以下、一定時間内の代表的な雨量を「時間雨量」と略すことがある。）を、また、長期降雨指標として、例えばその時刻における半減期を７２時間とした実効雨量を用いて、ＣＬを演算するものである。
このようにして得られたＣＬを用いることで、信頼性の高い警戒避難支援システムを提供することが可能である。
【０００７】
一方、構造物の維持管理に関する費用やその劣化の程度を評価するシステムについては例えば特許文献３，４に開示されるような発明がある。
特許文献３では「コンクリート構造物の維持管理装置」としてコンクリート構造物の劣化現象が影響を受ける自然環境やコンクリート材料、施工方法などの要因を考慮しながら施設等の維持管理に関する費用を正確に算定することが可能な発明が開示されている。本発明においては、将来の劣化状態を予測する第１の劣化状態予測手段と、補修後の劣化状態を予測する第２の劣化状態予測手段と施設等における潜在的な被害の大きさをリスクとして定量的に算出する潜在リスク演算手段を備えている。これらの構成要素によって、それぞれ劣化状態や潜在的なリスクを演算することが可能である。
また特許文献４では、「構造物の維持経営システム、維持経営方法、およびそのコンテンツファイル記憶装置」として、中小規模分散型の構造物について、安全性を確保しつつ民間資金の導入を可能として、税金ないし補助金のみによる構造物の管理システムに関する発明が開示されている。
本構造物の維持経営システムにおいては、構造物の余寿命および耐力などの特性を定量的に把握してそのデータが格納される構造物データファイルを備えて橋梁その他の構造物の状態を、たとえば余寿命および耐力あるいは疲労損傷の程度などおよびこれらに対する劣化・損傷予測として定量的に診断すること、それに対処する対策工法や経費を的確に選定できるシステムを構築することにより維持管理ないし維持経営のための費用を的確に査定することを可能とするものである。
【非特許文献１】倉本和正 他５名：RBFネットワークを用いた非線形がけ崩れ発生限界雨量線の設定に関する研究、土木学会論文集のＮｏ．６７２／ＶＩ−５０，ｐｐ．１１７−１３２，２００１．３
【特許文献１】特開２００２−２３０２３５号公報
【特許文献２】特開２００３−１８４０９８号公報
【特許文献３】特開２００１−２００６４５号公報
【特許文献４】特開２００１−３０６６７０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、非特許文献１及び特許文献２に開示された発明では、災害の発生限界線や、避難基準線、警戒基準線を設定することに主眼を置いており、ある特定の地域あるいは一定の条件毎にまとめられた地域グループにおいて、短期降雨指標や長期降雨指標がどの程度に至れば災害の発生の危険性があるのかを客観的に評価することに留まっていた。極端に言えば、同一地点において、蓄積された短期及び長期の降雨指標のデータを入力して、その地点で蓄積された降雨データに基づいて、どの程度の降雨で災害が生じることになるかという判断を行っていたのである。
これでは、客観的、定量的な評価であっても、地域毎あるいはグループ毎に個別具体的な評価を行なうことはできるものの、特定の地域ではなく、地域全般に共通の一般的、普遍的な評価を行なうことが困難であるという課題があった。すなわち、データとしては、広範な地域のデータを一緒に用いて、それらに含まれる様々な要因を把握し、それらの要因の中から変数として選択して組合わせることによって得られる総合的な潜在危険度を評価することが困難であるという課題があった。
【０００９】
また、特許文献１に開示された発明では、基本的に複雑ではあるけれども予め定められたあるいは既知の条件とその対策をリスト状のデータ構造を備えたものを用いて、対策の具体的な実施手順を示すものである。確かに対策リストは補正、更新が可能であるものの基本的には入力されたデータを基に判断がなされ、コンピュータは、事象と対策を結合させるという処理を行うに過ぎないものであるという課題があった。
また、本特許文献１に開示された発明では、事象が発生した後の防護策を示すものであって、事前の予防策について教示するものではないので、この発明を本願発明のような構造物補修工事の計画支援に用いたとしても、例えば構造物の経年劣化による潜在的な危険度と、加えて補修工を施した後の危険度から補修工の効果を定量的に把握することは困難であるという課題もある。
【００１０】
さらに、非特許文献１及び特許文献１，２に開示される発明は、自然災害の防止に関するものであり、その対象はがけや斜面など自然の造形物であり、橋梁やトンネルなどの人工構造物における経時劣化という概念が反映され難いことから劣化に関する評価が不十分であり、がけや斜面の潜在危険度や対策工の評価も経時要素を加味するとそのまま人工構造物に適用することが困難であるという課題があった。
【００１１】
また、特許文献３に開示される発明においては、確かに構造物の劣化状態に関する予測を行うという思想は開示されている。しかしながら、その劣化状態の予測は、予め存在している一般的な予測式に、その構造物が存在する地域の気象条件などの自然環境や構造物のコンクリート材料、施工方法を入力するものであり、評価対象となる構造物を点検した結果得られる生のデータを用いるものではなく、あくまで一般式に基づく定性的な予測の域を出ていないものである。すなわち、個別の構造物毎の評価が困難で、当該構造物に独自の事情を加味するような定量的評価を行うことが非常に困難であるという課題があった。
また、特許文献４に開示される発明においても構造物データベースを備えることで構造物の余寿命、耐力、疲労損傷の程度などを劣化・損傷予測として定量的に診断することが可能とされているが、その構造物データベースに入力されるべき評価の内容は専門家支援によるものであり、段落００２２によれば構造物の状態を、目視検査などの定性的判断に加えて、客観的に診断もしくは性能評価することにより該構造物の余寿命および耐力などの特性を定量的に把握してこの構造物データファイルにデータベース化するとあるが、この定量的な把握の方法の具体的な内容は不明であり、結局従来の評価方法によるものという課題は残されたままである。すなわち、本発明は、これまで実施されてきた内容のことをコンピュータとそれに接続されるデータベースを用いて実施するものであり、その演算内容やデータコンテンツなどは旧来のものと考えられる。
【００１２】
本発明は、かかる従来の事情に対処してなされたものであり、土木構造物に対する補修工事計画を立案する際に、点検された多数の項目のデータに基づいて補修工事の必要性を客観的かつ定量的に評価した評価情報として提示し、さらに、構造物の経時劣化に対しても客観的、定量的な評価を可能とし、また、補修工事を施した構造物については、補修工事が施される前後で補修工事の必要度がどの程度低減されたかを定量的に判断して、他の補修工事を施していない構造物の補修工事必要度と同一レベルで比較することで、現時点での補修工事の有無を問わず新たな補修工事の要否について統一された評価を実行することができる、客観的で精度の高い評価をもって、構造物補修工事事業計画の立案を支援することができる構造物補修施工計画支援システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するため、請求項１記載の発明である構造物補修施工計画支援システムは、情報入力装置と、情報格納装置と、情報演算装置と、情報出力装置を有し、各構造物における劣化の要因に係る要因データと過去の補修施工・未施工の実績データを用いて得られた補修工事の要否を分離する判別境界線又は判別境界面（以下、判別境界線を含めて判別境界面という。）を基準として、ある構造物における補修工事の必要度を演算する構造物補修施工計画支援システムであって、
前記情報入力装置は、前記構造物における劣化の要因データと、前記判別境界面を構成する境界データとを、前記情報格納装置に入力可能な手段であって、
前記情報演算装置は、前記構造物における要因データと、前記境界データを前記情報入力装置又は前記情報格納装置から読み出して、この境界データが構成される２次元以上の空間（以下、多次元空間という。）上に前記読み出された要因データを座標として入力する解析条件設定部と、
前記判別境界面から前記構造物における要因データの座標までの距離を前記補修工事の必要度として演算する補修工事必要度演算部とを備え、
前記情報出力装置は、前記構造物における要因データと前記境界データと前記補修工事の必要度のうち少なくとも１の情報を出力可能な手段であるものである。
なお、本願発明においては、「補修工事の必要度」としているが、これは、「補修工事の不要度」という概念をも含むものであり、決して排除するものではない。以下のすべての請求項に記載された発明に対しても同様である。
【００１４】
また、請求項２に記載される構造物補修施工計画支援システムは、請求項１に記載された発明において、前記構造物における要因データにはその要因データが取得された時点を表す時期データが含まれ、
前記情報演算装置は、前記情報入力装置又は前記情報格納装置から前記構造物における要因データを読み出して、前記判別境界面から前記構造物のある時点における要因データの座標までの第１の距離と、前記判別境界面から前記構造物における前記ある時点とは異なる時点における要因データの座標までの第２の距離とを演算し、
前記第１の距離と第２の距離の差分を前記ある時点と前記ある時点とは異なる時点間の劣化度として演算する劣化度評価部を備えるものである。
【００１５】
請求項３に記載された構造物補修施工計画支援システムは、請求項１又は請求項２に記載された発明において、前記情報入力装置は、前記構造物における劣化の要因データと、前記判別境界面を構成する境界データと、前記構造物に対して施された補修工事の有無及び補修工事の時点とを、前記情報格納装置に入力可能な手段であって、
前記情報演算装置は、前記構造物における補修工事の有無データをキーとして、前記情報入力装置又は前記情報格納装置から前記構造物における要因データを読み出して、前記判別境界面から前記構造物の補修工事実施後の時点における要因データの座標までの第３の距離と、前記判別境界面から前記構造物における前記補修工事前の時点における要因データの座標までの第４の距離とを演算し、
前記第３の距離と第４の距離の差分を補修工効果として演算する補修工効果演算部を備えるものである。
【００１６】
請求項４に記載される構造物補修施工計画支援システムは、請求項３に記載された発明において、前記補修工効果演算部は、前記補修工効果に係るデータと前記補修工事の工法種類に係るデータを前記構造物の要因データと共に前記情報格納装置に格納し、
前記情報演算装置は、前記情報格納装置に格納された前記補修工事の工法種類に係るデータを、前記要因データの種別をキーとして読み出す補修工法選定部を備えるものである。
【００１７】
請求項５に記載された構造物補修施工計画支援システムは、請求項４に記載される発明において、前記補修工法選定部は、前記補修工効果に係るデータをキーとして前記補修工事の工法種類に係るデータに序列を付すものである。
【００１８】
請求項６に記載された構造物補修施工計画支援システムは、請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載される発明において、前記判別境界面は、サポートベクターマシンを用いた解析によって設定されるものである。
【００１９】
請求項７に記載された構造物補修施工計画支援システムは、請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載される発明において、前記判別境界面は、放射状基底関数ネットワークを用いた解析によって設定されるものである。
【００２０】
請求項８に記載された構造物補修施工計画支援システムは、請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載される発明において、前記情報格納装置は予め前記構造物の位置データと前記構造物の周囲の地図データを格納し、
前記情報演算装置は、前記地図データ上に、前記構造物の位置データ及び前記構造物における補修工事の必要度、劣化度、補修工効果あるいは補修工事優先順位の少なくとも１つの情報を、視覚的に識別可能な形態で示される情報として前記出力装置に出力させる機能を有するものである。
【発明の効果】
【００２１】
本発明は、土木構造物の補修工事事業計画の立案に際し、例えば損傷の拡大や事故を未然に防止する補修工事の施工の要否を判断するための必要度を客観的かつ定量的に評価する材料を提供することが可能である。
また、異なる構造物毎に共通の劣化要因に関する補修工事の必要度が定量的に演算されるため、その評価を基にすれば、補修工事施工の優先順位を客観的に決定することも可能である。
【００２２】
さらに、特に請求項２に記載された発明によれば、同一の構造物において時間を隔てた異なる２つの時点における要因データを基に第１の距離、第２の距離及びその差分を演算することで経時劣化を定量的に評価することが可能である。
構造物の構造や材料別、さらに地方や季節などの環境別にデータを蓄積することによれば、それぞれの要素が与える経時劣化への影響を定量的、客観的に評価することも可能である。
さらに、この経時劣化の定量評価を補修工事の必要度の評価や後述する補修工事の効果の評価に併せることで、異なる時期における要因データによっても経時要素を排除して評価を行なうことが可能となる。
【００２３】
また、特に請求項３に記載された発明によれば、補修工事の前後における要因データを基に第３の距離、第４の距離及びその差分を演算することで補修工事の効果を定量的に評価することができる。
さらに、特に請求項４に記載された発明によれば補修工事の工法種類に係るデータを要因データの種別をキーとして読み出すので、要因データ毎に補修工事の工法を効率的に選択することができる。また、請求項５では、さらに補修工効果に係るデータをキーとして補修工事の工法種類に係るデータに序列を付すので、いずれの補修工事工法がその要因データに対する補修工事として適切であるかの判断材料を提供することができる。
特に請求項８に記載された発明によれば、補修工事のマップとしてより視覚的に広く利用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
本発明の実施の最良の形態及び実施例を説明する前に、本願特許請求の範囲及び明細書に記載される発明、実施の形態及び実施例の理解を容易にするため、本願明細書及び特許請求の範囲の中で使用される語の定義を示す。
まず、本願でいう「構造物」とは、鋼製橋梁、プレストレスコンクリート製（以下、ＰＣと略す場合がある。）橋梁あるいはトンネル、ダム、堤防などの土木構造物をはじめとして、ビルや塔等の建築構造物をも包含するものである。
また、「補修工事」あるいは「補修工」とは、補修事業として、予防的にあるいは主には発生した損傷や事故・崩壊等の復旧のために施工される全ての工法を言う。
【００２５】
また、本願でいう「劣化の要因」は、構造物の経時劣化素因となり得る要因をはじめ、さらに構造物の損傷状況を表して崩落などの事故等の原因ともなり得る要因をも含む概念である。
具体的には、構造物によって多少異なるが、異常音、漏水、滞水、沈下、固定ボルトのゆるみや欠損、排水樋のつまりや損傷、ひび割れ（幅、長さ、方向、分布、パターンなど）、遊離石灰量、さび、腐食、損傷、舗装の異常、路面の凹凸、剥離、鉄筋の露出、変色、洗掘、コンクリートのはらみ出しなどがある。
【００２６】
本願発明に用いられる「判別境界線」としては、例えば２次元平面においては、先の非特許文献１や特許文献２において開示されているＣＬが代表的なものである。これらの文献に示されるとおり、ＲＢＦＮなどを利用して、ある地点の降雨指標に対する発生と非発生の事象に教師値（それぞれ−１，＋１）を用い、まず判別境界面を解析し、その後所望の水平平面と判別境界面の交線をＣＬとして抽出するものである。また、判別境界面の代表例としては、先のＲＢＦＮを用いて解析された判別境界面の他、本願の実施の形態において説明するとおり、サポートベクターマシンを用いて解析される分離超平面がある。もちろん、判別境界線及び判別境界面はこれらの解析に限定するものではなく、構造物の劣化の要因から少なくとも２つの要因を選択した平面あるいは多次元の空間中に概念され、補修工事の施工という観点から補修工事要側と補修工事不要側へ分離するための線あるいは面のすべてを包含するものである。但し、これらの判別境界線あるいは判別境界面の解析に本願の発明の本質があるのではなく、あくまでもこれらの線や面が存在していることをベースにそれを用いるものである。
【００２７】
以下、本発明の実施の形態に係る構造物補修施工計画支援システムについて図１乃至１８を参照しながら説明する。
図１は、本実施の形態に係る構造物補修施工計画支援システムの構成図である。また、図２は本構造物補修施工計画支援システムを用いた演算処理方法を示すフローチャートである。
図１において、構造物補修施工計画支援システムは、入力部１と演算部２と出力部１１と複数のデータベース１３，１６，１８，２１，２３，２７から構成される。
入力部１は、これらのデータベースに格納されるデータ１２ａを予め入力したり、あるいは演算部２の作動時に直接データ１２ａや解析条件１２ｂを入力するために使用されるものである。具体的には、例えば、キーボード、マウス、ペンタブレット、あるいは、コンピュータ等の解析装置や計測機器等から通信回線を介してデータを受信する受信装置など複数種類の装置からなり目的に応じた使い分け可能な装置が考えられる。
【００２８】
演算部２は、標準化解析部３、解析条件設定部４、補修工事必要度演算部５、補修工効果演算部７、補修工事優先順位演算部８、補修工法選定部９及び劣化度評価部１０から構成されるものである。
演算部２は、データベースから読み出されたり、入力部１から入力される判別境界線や判別境界面に関するデータ１２ａや構造物に対する補修工事の実績に関するデータ１２ａ、及び解析条件１２ｂを用いて、補修工事の必要度や補修工効果の解析、補修工事優先順位や補修工法の選定、さらには構造物に生じる経時劣化度の解析を行なうセクションにより構成されている。これらのセクション同士は、互いに演算結果をデータとして入出力することが可能となっている。演算部２として具体的には、ワークステーションやパーソナルコンピュータ等のコンピュータが考えられる。
また、データベースとしては、構造物に対する過去の点検実績データ１４及び現時点、すなわち点検直後で解析などが実施されていない状態における現況点検データ１５が格納される点検データベース１３、構造物に対する補修履歴データ１７が格納される補修履歴データベース１６、補修工事の必要度を解析するための判別境界線データ１９と判別境界面データ２０を格納する境界データベース１８、種々の解析のための解析条件データ２４、パラメータデータ２５及び補修工事必要度関数データ２６を格納する解析データベース２３、構造物に施す補修工法データ２２を格納する補修工法データベース２１、さらには、演算部２を用いて解析された結果得られた補修工事必要度データ２８、劣化度データ２９、補修工効果データ３０及び補修工事優先順位データ３１を格納する評価情報データベース２７がある。
ハードウェアとしてのデータベースは具体的には、磁気ディスクや光ディスク等のコンピュータ用の記憶装置にデータを格納したものが考えられ、出力部１１としては、ＣＲＴ、液晶、プラズマあるいは有機ＥＬなどによるディスプレイ装置、あるいはプリンタ装置などの表示装置、さらには外部装置への伝送を行なうためのトランスミッタなどの発信装置などが考えられる。
【００２９】
主として以上のような構成要素を備える本実施の形態に係る構造物補修施工計画支援システムは、概ね以下のような処理手順によってその処理を行うことができる。
図２のステップＳ１にも示されるとおり、入力部１によるデータ入力処理では、先ず、データを入力する処理を行うが、その入力データとしては、例えば、境界データベース１８に格納される判別境界線データ１９、あるいは判別境界面データ２０がある。また、他にも点検データベース１３に格納される構造物の劣化の要因に係る定量的なデータ（以下、要因データという。）としての過去の点検実績データ１４や、原則として解析時点の直前に得られたものである現況点検データ１５がある。このような点検データは、実測データでもよいが、標準化処理を行い標準化データとしてもよい。なお、要因データの定量的とは、例えば要因として漏水を考えた場合に、その単位時間の漏水量を立方メートル毎時などとして測定した場合のその数値を意味したり、あるいは例えばボルトのゆるみを判断する場合に３段階のレベルで表現した場合には、そのレベル１，２，３なども定量的とするものである。すなわち、物理量として数値で表現できるものの他、非物理量であったり、定性的にしか表現できないような場合に、その状態を何らかのレベルで表現するような場合もそのレベルの数値をもって定量的とするものである。
これらの入力データの他、補修工法データベース２１に格納される補修工法データ２２や、解析データベース２３に格納される解析条件データ２４やパラメータデータ２５などもある。
本実施の形態においては、ステップＳ１として最初にデータ入力処理を実施するようにしているが、解析の工程に合わせて適宜データを入力するようにしてもよい。
【００３０】
本発明によって演算可能な点検実績データ１４の実例として表１、２、３を挙げる。表１はトンネルの点検データで、Ａ最大ひび割れ幅からＧ漏水までの７個の劣化の要因データから構成されている。表２はＰＣ橋点検データで、損傷種別、損傷程度及び損傷箇所数の３個の劣化の要因データから構成されている。表３は鋼橋点検データで、ボルトのゆるみや異常音など９個の劣化の要因データから構成されている。これらの表には表３を除いて点検時期の記載がないが、点検時期は省略しているもので、それぞれの点検時期はデータとして点検実績データ１４に含まれるものである。また、表３も点検時期として年のみを記載しているが実際には月あるいは月日まで含まれる場合もある。これらのことは現況点検データ１５においても同様である。
【００３１】
【表１】
【００３２】
【表２】
【００３３】
【表３】
【００３４】
入力部１では、前述のとおり各データをそれぞれのデータベースに格納するが、これらのデータはデータベースに格納されることなく、直接演算部２に送信される場合もある。
【００３５】
演算部２の標準化解析部３では、点検実績データ１４、現況点検データ１５や判別境界線データ１９あるいは判別境界面データ２０が標準化されていない場合であって、補修工事必要度、補修工効果あるいは劣化度等を標準化した評価として得る場合に、これらのデータを標準化するものである。点検実績データ１４や現況点検データ１５には、要因データが含まれており、標準化されていない場合に、これらを標準化した方が望ましい場合には標準化解析部３を用いて標準化処理を行う。同様に、判別境界線データ１９や判別境界面データ２０についても要因データに係る部分については標準化処理を行う。
その際の基準となる値などの標準化解析に用いられる条件については、解析データベース２３に解析条件データ２４として格納されている。基準値を例えば標準となる構造物における要因データの最大値としつつ解析条件データ２４として格納しておき、標準化解析部３は、解析データベース２３から解析条件データ２４を読み出して、これと点検データベース１３から読み出した点検実績データ１４や現況点検データ１５、あるいは境界データベース１８から読み出した判別境界線データ１９又は判別境界面データ２０を用いて標準化処理を実施する。基準値は要因データの最大値に限定するものではなく、所望の基準値を解析条件データ２４として予め解析データベース２３に格納しておくとよい。
なお、この標準化解析部３における処理については選択的でもあるため図２においては工程の一部としては図示していない。
【００３６】
但し、本実施の形態においては、この標準化解析部３において境界データベース１８に格納される判別境界線データ１９や判別境界面データ２０を解析可能としている。これらのデータは特に演算部２の内部で必ずしも解析される必要はなく、前述のとおりステップＳ１において境界データベース１８に対して入力処理される場合もあるが、過去の点検実績データ１４及び補修履歴データベース１６に格納されている補修履歴データ１７を基に、いわゆる初期学習を行うことで判別境界線データ１９や判別境界面データ２０を解析することも可能としているのである。図２においては、ステップＳ２の解析条件設定において、いずれかの点検実績データ１４及び補修履歴データ１７を選択した後に、ステップＳ３として解析を実施することができる。これら判別境界線データ１９や判別境界面データ２０のデータの取得は、非特許文献１などに開示されるＲＢＦＮを用いたり、サポートベクターマシンを用いた解析を行なうことで得られるが、これらの手法は既に知られた技術であるので詳細な説明は省略する。
【００３７】
次に、演算部２の解析条件設定部４では、図２ではステップＳ２に示されるとおり、解析を行なう対象やパラメータなどを設定するものである。具体的には、点検データベース１３から点検実績データ１４や現況点検データ１５のうちいずれの構造物のいずれの要因データの組合せを抽出し、それに対応するいずれの境界データ、すなわちいずれの判別境界線データ１９あるいは判別境界面データ２０を抽出するかを設定するものである。
ここで解析条件設定部４は、入力部１を介して、どのような条件で解析を行なうかについて入力を促し、入力された条件をキーとして、点検データベース１３と境界データベース１８にアクセスして該当する点検実績データ１４、現況点検データ１５と判別境界線データ１９又は判別境界面データ２０を読み出す。入力を促すために表示される点検データベース１３及び境界データベース１８に格納されているデータ内容あるいはデータ構造を示すパラメータデータ２５は、解析データベース２３に格納されているため、解析条件設定部４はまず、この解析データベース２３にアクセスして、パラメータデータ２５を読み出して、そのパラメータデータ２５を出力部１１を利用して表示などさせるとよい。
この表示を受けて本構造物補修施工計画支援システムのユーザーは点検実績データ１４や現況点検データ１５あるいは判別境界線データ１９、判別境界面データ２０のデータの選択を行なうことができる。
【００３８】
その選択を受けて、解析条件設定部４は点検実績データ１４や現況点検データ１５に含まれる要因データの組合せに対応して形成される判別境界線データ１９あるいは判別境界面データ２０が構成される多次元空間上に、点検実績データ１４や現況点検データ１５に含まれる評価対象となる構造物における要因データを入力する。
なお、本解析条件設定部４の説明では判別境界線データ１９や判別境界面データ２０は境界データベース１８から読み出されるように説明したが、前述のとおり点検実績データ１４及び補修履歴データ１７から解析して求める場合には、ステップＳ３において解析した後に、要因データを入力するようにするとよい。
【００３９】
補修工事必要度演算部５では、図２にステップＳ４として示されるとおり、解析条件設定部４によって設定された判別境界線データ１９あるいは判別境界面データ２０と、評価対象となる構造物における要因データをベースに、判別境界線データ１９あるいは判別境界面データ２０が表す判別境界面から評価対象となる地域の要因データの座標（点Ｂｊ）までの距離を演算する。
演算された距離は、補修工事必要度データ２８として補修工事必要度演算部５によって評価情報データベース２７に格納されるかあるいは出力部１１に直接出力される。
【００４０】
ここで、図３を参照しながら、具体的に判別境界線データ１９あるいは判別境界面データ２０と判別境界線データ１９あるいは判別境界面データ２０に基づく判別境界面、さらに点検実績データ１４や現況点検データ１５を具体的に説明する。
図３は、サポートベクターマシンを用いて解析した判別境界面を２次元平面上に示した概念図である。図３では、横軸に、鋼橋の劣化要因の１つである異常音をとり、縦軸には同じく鋼橋の劣化要因の１つである漏水をとるものである。本図は概念図であるため、詳細に軸目盛を付していないが原点から遠ざかるほど、補修の必要性が高まるものである。図中太い実線で表現されるｇ１が、分離面（判別境界面）を表している。
この分離面ｇ１を構成するのが、境界データベース１８に格納されている判別境界面データ２０である。
また、黒丸はある構造物で補修が必要とされるデータであることを示しており、白丸はある構造物で補修が不要とされるデータであることを示しており、それらの構造物の劣化要因の定量データに対応させてこの２次元平面上に点をプロットしている。図中では、分離面ｇ１から要補修側へ離れるほど補修の必要度が高くなる。
これらの黒丸、白丸のデータが点検実績データ１４あるいは現況点検データ１５である。プロットされている位置は要因データの量値によるものである。
なお、本実施の形態においては、横軸に劣化要因の１つである異常音の大きさをとり、縦軸に漏水の量をとっているので、原点から遠ざかるほど補修要側になり、近づくほど補修不要側となるが、劣化要因によっては、その逆も存在することは言うまでもない。また、劣化要因のみならず、原点からの遠近によって補修要側あるいは補修不要側となることは広く構造物の劣化の要因データの特質に基づくものであり、本願発明の特徴に基づくものではない。さらに、要因データの特質とは無関係に、単に縦軸と横軸において、原点に近い側に補修要側を取るか補修不要側を取るかは適宜決定されてよく、特に本実施の形態において限定するものではない。これらについては、以下の実施の形態の説明においても同様である。
【００４１】
補修工事必要度演算部５では、図３に示される分離面ｇ１から、評価の対象となる構造物のデータ点までの距離（ｇ１(x,y)）を演算して、その距離を補修工事必要度とするものである。従って、図３に示されるとおり、判別境界面から原点寄りのデータ点では、その補修工事必要度は正となり補修不要側であり、原点から遠ざかる側のデータ点では逆に補修工事必要度は負となり補修要側となることがわかる。
また、距離で表現されているので、評価対象の構造物における補修工事必要度が定量的に表現され、他構造物との比較においても客観的に判断が可能である。
図３に示される各データは、構造物毎に劣化要因データが異なるため２次元平面で様々な位置にプロットされるが、それらのデータ収集を重ねることによって劣化要因などの補修、あるいは損傷や事故発生の要因と、実際の補修の状況、損傷や事故の発生・非発生の関係の評価の精度が向上し、より普遍的、一般的な評価を行なうことが可能となる。
【００４２】
ある地域に存在する鋼橋を対象に、過去の点検実績データ１４及び補修履歴データ１７を基にサポートベクターマシンを用いて種々の劣化要因から作成した分離面を解析した後、現況点検データ１５として、表３に示した２００４年に点検を実施して得られたデータを用いて求めた補修工事必要度の算出例を表４に示す。表の管理番号Ｐ−１などは構造物の点検箇所を示し、最後のｆ（ｘｉ）の欄に、解析された前述の補修工事必要度を示す。この欄において、正値は補修工事の必要性が低く、負値は補修工事の必要性が高いことを示している。また、数字の絶対値が大きいほど必要性の要不要の程度も大きくなる。
【００４３】
【表４】
【００４４】
図４は、点検実績データ１４としてあるトンネルで実施された点検時に得られたデータ（データ数：503個）を基に、ここで設定された補修工事必要度と専門の技術者判断による５段階評価の相関を示すものである。技術者判断に用いられる５段階の評価の一例は表５に示されるとおりである。
【００４５】
【表５】
【００４６】
トンネルの点検データは、スパン毎にひび割れの幅・長さやパターン、遊離石灰の有無等の損傷にかかわる７つの項目の点検結果が記されており、それらに応じて与えられる評点の合計で損傷程度が示されている（日本道路公団の提案する新切羽評価点法による。）。また、この評点合計とは別に、点検技術者の判断として対策の必要性について５段階の評価が与えられている（表５）。
ここでは、新切羽評価点法の点検シートの記載内容を入力要因とし、また技術者判断による５段階評価を教師値として（３Ａ：緊急対策必要と２Ａ：早急な対策必要を１、その他対策の必要性が低い評価については−１）、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）による分析をＣ＝１００、Ｒ＝０．５という条件で行った。このＣとは誤判別の度合いを決定するパラメータであり、大きな値をとるほど誤判別が少なくなる。また、Ｒとはガウス関数の半径を意味するものである。
その結果、ｆ（ｘ）による各点検データの評価と技術者判断による５段階評価の間には高い相関を得ることが出来た（図４）。この結果は、新切羽評価点法の評点合計と技術者判断評価との相関（図５）を大きく凌いでおり、本手法が対策の必要性を高い精度で分離できることを示している。
【００４７】
次に、図６は点検実績データ１４としてある鋼橋で実施された点検時に得られたデータ（データ数：157）を基に劣化要因とし、補修履歴データ１７から読み出した技術者判断による補修方針を教師値として（補修するを−１、当面補修不要を１）実施したＳＶＭによる解析の結果を示すものである。鋼橋の点検データは、各損傷箇所について、ボルトの緩み、異常音、漏水の有無等の損傷にかかわる7つの項目の点検結果が記されている。各損傷箇所については、それらの点検結果を鑑みて処置の方針が判断されているが、この判断基準と点検結果との関係は明示されておらず、個々の技術者の判断による部分が多い。
その結果、図６から明らかなとおりｆ（ｘ）（劣化要因が１つの場合）による各点検データの評価と補修実績の間には高い相関を得ることができた。
さらに、図７には点検実績データ１４としてあるＰＣ橋で実施された点検時に得られたデータ（データ数：189）を基に劣化要因とし、技術者判断による処置方針を教師値として（「緊急対策必要」と「補修必要」を-１、「維持工事で対応」と「詳細調査の実施」を１）ＳＶＭによる解析を行った。その結果、ｆ（ｘ）による各点検データの評価と技術者判断による処置方針の間には高い相関を得ることができた。
【００４８】
ＰＣ橋における点検データは、各損傷箇所について、損傷種別と損傷程度、損傷箇所数が記されている。各損傷箇所については、それらの点検結果を鑑みて処置の方針が判断されているが、この判断基準と点検結果との関係は明示されておらず、これも個々の技術者の判断に委ねられている。
本実施の形態においては、損傷箇所毎の点検結果の記載内容を入力の劣化要因としている。ｆ（ｘ）の負値が大きい部分で技術者も緊急対策や補修が必要という判断を行ない、逆に正値の大きい部分では技術者も維持工事で対応としたり詳細な調査を実施するなどの判断を下している。
【００４９】
以上説明したとおり、本実施の形態に係る構造物補修施工計画支援システムにおいては、補修工事必要度演算部５における補修工事の必要度の解析は有効であり、また、点検データベース１３に格納される点検実績データ１４及び補修履歴データベース１６に格納される補修履歴データ１７を基に、例えばＳＶＭを用いて初期学習として実行される解析においても高い相関を得ることができた。すなわち、何らかの方法によって劣化要因を定量的に示す座標系で判別境界線や判別境界面を求め、それとの距離を点検実績データ１４や現況点検データ１５などから解析することで、客観的で普遍的な補修工事の必要度に関する解析が可能であることが理解される。
【００５０】
また、本実施の形態に係る構造物補修施工計画支援システムによる評価の汎用性を確認する目的で、学習データによって構築した判別境界面のテストデータに対する適用性を検証した。
図８（ａ），（ｂ）はトンネルを対象とした学習・テストデータでの評価結果である。学習データは山口県東部（伊部田、岩国、宇田、大刈、惣郷）のデータ267個を用い、これにより構築した判別境界面f1により山口県西部（沢江、防府）のテストデータ236個を評価した。結果は図に示すとおりで、学習データ・テストデータともに補修の要否を良く分離しており、判別境界面の汎用性が認められた。図中示される３Ａ，２Ａ，Ａ，Ｂなどの符号は表５に示される５段階評価に基づくものである。
ここで学習データとは、判別境界面f1を構築するために行う初期学習に用いたデータを意味し、テストデータとは学習データと同じデータ形式でありながら学習データとは重複しないデータで、判別境界面f1の汎用性を確認するテスト解析に使用するデータを意味する。いずれも点検データベース１３に格納される点検実績データ１４及び補修履歴データベース１６に格納される補修履歴データ１７を基に作成されるものである。以下、図９及び１０においても同様である。
図９（ａ），（ｂ）はＰＣ橋を対象とした学習・テストデータでの評価結果である。学習データは西沖橋、朝地橋、白椎ノ木橋の120個のデータを用い、これにより構築した判別境界面f1により下矢橋、砂川橋の69個のデータをテストデータとして評価した。こちらも学習データ・テストデータともに補修の要否を良く分離しており、判別境界面の汎用性が認められた。
図１０（ａ），（ｂ）は鋼橋を対象とした学習・テストデータでの評価結果である。鋼橋の点検データは1985〜2004年の長期間に渡るものが入手できたため、このうち1985〜1999年までの点検データを学習データに、これにより構築した判別境界面f1により2004年の点検データをテストした。これに関しても学習データ・テストデータともに補修の要否が良く分離されており、判別境界面の汎用性が認められた。
以上のことから、本実施の形態に係る構造物補修施工計画支援システムによる評価方法は汎用性を有しており、学習データによる分析結果を利用して他のデータをも評価可能であるといえる。
【００５１】
図１１は、図２においてはステップＳ４として表現される判別境界面上のデータとある構造物におけるデータ点（Ｂｊ）との距離を求めて補修工事必要度を演算するアルゴリズムの一例を示すフローチャートである。
図１１において、ステップＳ４−１は、判別境界面上に概念される点Ａｉ（ｘｉ，ｙｉ）のｉを最初の点とすべく１とし、判別境界面と点Ｂｊとの距離を表すｋの初期値を無限大とするものである。
ステップＳ４−２では、点Ａｉと点Ｂｊの距離を演算し、ステップＳ４−３では演算した距離ｋｉとそれまでのｋの値と比較し、ステップＳ４−４ではｋｉがｋよりも小さいならばｋとして演算した距離ｋｉを用い、大きければそのままｋをｋとするものである。
ステップＳ４−５では、ｉが判別境界線データ１９あるいは判別境界面データ２０の中で最後のデータであるか否かをチェックし、最後でなければｉを１つインクリメントして、再度ステップＳ４−２からの演算を実施し、最後の値であれば、ステップＳ４−６として、判別境界面とデータ点Ｂｊの距離ｆ（ｘｊ，ｙｊ）として、ｋの値を得ることになる。
すなわち、判別境界面を構成するすべてのデータ点から評価の対象となる構造物のデータ点までの距離を演算し、最小値を更新することで距離として演算するアルゴリズムである。
【００５２】
図１１に示すアルゴリズムは、２次元の判別境界面g1を用いたが、３次元以上の平面においても同様に演算をすることが可能であり、２次元に限定するものではない。また、今回のアルゴリズムのみに限定するものでもなく、多次元空間や曲線からある点までの距離を演算し得るアルゴリズムであればどのようなアルゴリズムでもよいのは言うまでもない。これは、以下に説明する実施の形態においても同様である。なお、図１１中のステップＳ４−２に示される距離を示すｋｉの関数は、予め入力部１から解析データベース２３に補修工事必要度関数データ２６として格納される関数であり、補修工事必要度演算部５において解析時に解析データベース２３から読み出されるものである。
補修工事必要度演算部５において演算された距離は、評価情報データベース２７に補修工事必要度データ２８として格納される他にも、出力部１１を介して直接出力される場合もある。また、出力部１１には、ある構造物の点検実績データ１４に含まれる劣化の要因データや、解析に使用された判別境界面に関する判別境界面データ１９や判別境界線データ２０を表示あるいは信号送信等で出力する。
以上、補修工事の必要度を演算する場合に必要なシステム構成について説明した。
【００５３】
人工の建築構造物や土木構造物では、建設後に経年劣化が生じ、時間を経るごとにひび割れなどの不具合や崩落などの事故が生じる可能性が高くなっていく。
従って、これらの構造物においては経時劣化がどの程度の速度で進んでいくのかを定量的に把握することが望まれている。
本実施の形態に係る構造物補修施工計画支援システムでは、このようなニーズにも適用すべく劣化度評価部を備えている。
【００５４】
以下、図１，２に加えて図１２を参照しながら劣化度評価部における劣化度の評価方法について説明する。
図１において劣化度評価部１０は、補修工事必要度演算部５によって演算された構造物の補修工事必要度を用いる。例えば、時期Ｋにおいて実施された点検によって取得された点検実績データ１４と、その後の時期Ｌにおいて実施された点検によって取得された点検実績データ１４を用いる。
これらの点検実績データ１４，１４を用いて、適宜選択した劣化要因に関する判別境界面からの距離をそれぞれ演算して、これをそれぞれの時期における補修工事必要度とする。
この状態を模式図で表現したものが図１２である。
元データが時期Ｋにおける要因１及び要因２に関するデータであり、新データが時期Ｌにおける要因１，２に関するデータである。元データから時間が経過しており、新データが補修工事を必要とする側へ移動していることがわかる。これが劣化の進行であり、劣化度評価部１０は、図１２に示されるそれぞれの補修工事必要度ｇ1（ｘ’、ｙ’）、ｇ1（ｘ、ｙ）の差分を時期Ｋから時期Ｌまでの期間における劣化度として演算するものである。
この劣化度は時間差をもって点検された構造物であれば、基本的にすべて演算して求めることが可能である。劣化度は構造物の構造や工法、材質や環境などにも影響を受けるものであるが、同一構造物内における複数の構成要素や部材について定期的な点検を実施したり、同一地域内の構造物に対する定期点検や構造物の種類毎に実施した定期点検などの結果からデータベースを構築することで、精度の高い評価を実施することが可能となる。
【００５５】
また、先の差分を経過した時間で除して単位時間あたりに進行する劣化度を劣化率などとして劣化度評価部１０で演算可能としておくとよい。
この劣化率を用いることで、点検直後でなくとも直近の点検時期からの時間経過にこの劣化率を掛けることで、直近の点検時期からの劣化度を演算することも可能である。
予め求められたこのような劣化度を利用することによって、補修工事必要度の解析を行なう時点における現況点検データ１５がない場合において、過去の点検実績データ１４を用いて、解析を実施する時点における補修工事必要度を求めることも可能である。
【００５６】
例えば、図２にステップＳ５として劣化度の解析が示されているが、これは先に説明した補修工事必要度演算部５において実行されるステップＳ４の補修工事必要度の解析で、点検直後に得られた現況点検データ１５を用いるのではなく、過去に実施した際の点検実績データ１４を用いてその構造物の補修工事必要度を解析する必要が生じた場合に、解析を行なう現時点から点検実績データ１４の取得時期までの期間に対して、予め求めておいた既知の劣化率を乗じてその期間における劣化度の解析を行なって、補修工事必要度を補正することをも意味している。
もちろん、このような補修工事必要度の補正のみならず、２つの時期における点検実績データ１４をベースにその差分を取るという先の説明における解析や劣化率を求めるような解析もこのステップＳ５において実行することが可能である。
劣化度評価部１０によって演算された劣化度は劣化度データ２９として評価情報データベース２７に格納する。また、劣化率を演算した場合にも劣化度データ２９に含めて評価情報データベース２７に格納しておくとよい。あるいは、これら演算された劣化度や劣化率は直接出力部１１から出力されるようにしてもよい。
【００５７】
次に、図２におけるステップＳ５の後に設けられているステップＳ６−１，６−２について説明を加える。このステップＳ６−１，６−２は解析を実施して得られた劣化度から、劣化の進行状況を評価して次回の点検を早めるべきか、あるいは逆に延長が可能かを判断するものである。従って、このステップＳ６−１，６−２を実行する際には、ある程度の劣化度の解析を実施して劣化度データ２９として評価情報データベース２７に蓄積しておき、それを劣化度評価部１０で読み出して実行される必要がある。
このステップＳ６−１，６−２について図１３乃至図１５を参照しながら説明する。
図１３は、劣化の進行状況を示す概念図であり、図中の白丸は時間を隔てて取得した複数の点検実績データ１４あるいは現況点検データ１５に対して劣化要因を縦軸と横軸の２次元にとってプロットしたものであり、実線は判別境界面を示している。（ａ）は初期段階でかなりの劣化の進行があるものの、途中実施された補修工の効果もあって再び健全な状態まで戻っている。このような箇所では過去の劣化の実績から考えて、次回の点検のタイミングを伸ばすことが可能と考えられる。
一方、（ｂ）は現況では安全領域にあるものの点検開始以降劣化が進行しており、現状もその途上であることが示されている。現況で判別境界面との距離、すなわち補修工事必要度が高いことから次の定期点検を待たずに臨時の点検を実施することが望ましいものと判断できる。
但し、この判別境界面との距離の定量的な評価については構造物毎にも異なると考えられるので、予めその補修工事必要度の値と判断の関係は定めた基準値をベースに定期点検のタイミングを伸ばしたり、あるいは臨時の点検を実施することを定めておくことが望ましい。
このようなことから本ステップＳ６−１，６−２では、構造物の点検対象箇所の過去の点検実績データ１４（Xn（n=1〜i））を点検年度毎にＳ３で求めた判別境界面Ｉあるいは予め境界データベース１８に格納された判別境界線データ１９あるいは判別境界面データ２０によって得られる判別境界面g1で評価を行うことで安全度：ｆ(Xn)の変化を検証する。
実施例としてある鋼橋の１９８５年から２００４年までの点検データをサポートベクターマシンにより分析して求めた劣化状況評価結果の一部を表６に示す。
【００５８】
【表６】
【００５９】
劣化度評価部１０は、図２に示されるステップＳ６−１として、その解析された劣化度のデータあるいは評価情報データベース２７に格納されている劣化度データ２９を読み出して定期点検よりも早めの点検実施が必要か否かを判定する。ここではサポートベクターマシンの判別境界面ｇ1からの距離f(Xn)値の経年変化を分析し、その劣化の進行傾向から次の定期点検の実施予定時期よりも早くf(Xn)値が0未満（判別境界面の危険側データ）になる可能性のあるものを抽出する。図１４に鋼橋点検データからの一例を示す。この例に示す点検箇所（P-398）では、1995年までは顕著な劣化の進行はみられないものの、1995年から1999年の間で大きく劣化が進んでいる。本例の鋼橋についての点検は概ね5年に１度の間隔で実施されているものの、P-398については次回の定期点検よりも早く劣化が進行する可能性があることから、通常の間隔よりも早目の再点検が望ましいものと判定できる。どの程度早目に実施するかについては予め劣化の進行との関係から構造物毎あるいは点検対象物毎に定めておくことが望ましい。
【００６０】
次に、ステップＳ６−２として、その解析された劣化度のデータあるいは評価情報データベース２７に格納されている劣化度データ２９を読み出して定期点検の間隔が延長可能か否かを判定する。
ここでもf(Xn)値の経年変化を分析し、その劣化の進行傾向から次の定期点検の実施予定時期においてもf(Xn)値が０以上の値（判別境界面の安全側データ）である可能性の高い箇所を抽出する。このような箇所については定期点検の間隔を延長するものとし、点検事業に掛かるコストの縮減をはかることができる。図１５に鋼橋点検データから得られた一例を示す。この例に示す点検箇所（P-400）では、1995年までに徐々に劣化が進行しているものの、1998年に実施された補修工事の効果により1999年、2004年の点検時には1985年時点よりも安全な状態にあることが認められる。このような箇所については、これまでの定期点検間隔5年をさらに延長することが可能と考えられる。延長幅については個々のデータの劣化の進行状況に応じて予め定めておくことが望ましい。
これまで説明したような点検サイクルの短縮や延長についてはその判定結果については劣化度評価部１０から出力部１１に出力されるようにしておく。
以上、劣化度評価部１０において実行される劣化度及び劣化率の解析について説明した。
【００６１】
次に、図１に示される補修工効果演算部７において実行される補修工効果の解析について図１，２に加えて図１６を参照しながら説明する。
この補修工効果演算部７における補修工効果の解析は図２ではステップＳ７として示されている。この補修工の効果の解析は、既に補修工が施工済の構造物である場合について、その補修工の効果を客観的かつ定量的に評価するためのものである。
補修工の効果を解析するには、先の実施の形態における点検実績データ１４に異なる２時点のものが含まれている場合の他、補修工を実施した直後に現況点検データ１５を取得して、過去の点検実績データ１４との間でその効果を解析する場合がある。
いずれにしても、まず補修工事実施前の点検実績データ１４を用いて、図１６に示されるように各データについて分離面（判別境界面）ｇ1からの距離ｇ1(xp、yp)を求める。次いで補修工事実施後の点検実績データ１４あるいは現況点検データ１５を収集し、前述の分離面ｇ1からの距離ｇ1(xf、yf)を求める。このｇ1(xf、yf)とｇ1(xp、yp)の差を算出することで、各データの補修前から補修後にかけての安全性の変化、すなわち補修工効果を解析することができる。
このような補修工効果を解析する際の点検実績データ１４や現況点検データ１５の選択は予め図２のステップＳ２の解析条件設定時に入力部１を介して行なってもよいし点検データベース１３から補修工効果演算部７が読み出すようにしてもよい。補修工効果演算部７から読み出す際には点検実績データ１４や現況点検データ１５に含まれる対象構造物に関するデータ及び時期データをキーとして検索しながら読み出すとよい。
【００６２】
ところが、このような解析を行なう際に留意しなければならないのは前述の劣化度である。補修工事実施前の点検実績データ１４は、その点検時に取得されたデータであり、補修工事実施後の点検実績データ１４あるいは現況点検データ１５の採取時とは異なる時点に得られたものである。従って、その間に経時劣化しており、その経時劣化したものに対して補修工事が実施され改善されているのである。従って、補修工事実施前の点検実績データ１４は、補修工事が実施された時期まで経時劣化が進んでいるものとして補正を実施することが必要である。
この補正は、図２に示されるとおり劣化度評価部１０においてステップＳ５の劣化度解析を行ない、得られた劣化度あるいは劣化率を劣化度データ２９として評価情報データベース２７に格納しておき、それを補修工効果演算部７で読み出して補修工事実施前の点検実績データ１４に加えるようにすることで実行される。もちろん劣化率を用いる場合には、補修工事実施前の点検データ１４取得時から補修工事が実施された時期までの期間を劣化率に乗じて劣化度が演算される。
また、補修工事実施後の点検実績データ１４が補修工事実施から相当の期間を経て取得されたものである場合には、この点検実績データ１４に対しても劣化度を加える補正を実施することが望ましい。この補正の方法は先の補修工事実施前の点検実績データ１４の補正と同様である。但し、現況点検データ１５のうち、補修工事実施直後に取得されたものであれば、劣化度を含める補正を実施しなくてもよいことは言うまでもない。
【００６３】
次に、実際の点検実績データを用いて補修工効果を解析した結果を表７及び図１７を参照しながら説明する。表７は、２つの時点における点検実績データを一覧表にして示すものである。最初の時点は１９９９年の点検時であり表中に「補修前点検結果」とあるのが補修工事前の点検実績データである。また、２つめの時点は２００４年の点検時であり表中に「補修後点検結果」とあるのが補修工事後の点検実績データである。但し、表中を参照すれば理解されるが補修工事が実施されたのは２００２年であり補修後の点検時とは２年の開きがある。
本実施の形態ではこの２年の経時に対しては劣化度による補正は実施していない。
【００６４】
【表７】
【００６５】
補修工効果の解析は、前述のとおり判別境界面からの距離、すなわち補修工事必要度を補修工事前と補修工事後でそれぞれ求め、その差を演算することによって行われる。表７にそれぞれｆ１（Ｘp）、ｆ１（Ｘf）としてそれぞれ解析されている。そして、その差が表７ではｆ１（Ｘf）−ｆ１（Ｘp）として示されており、それが補修工効果となっている。
このようにして基本的な補修工効果は解析される。
【００６６】
但し、前述のとおり補修前点検結果の時点（１９９９年）から補修工事まで３年経過しているので、補修時には補修前点検結果から３年分の経時劣化が考慮されるべきであり、また、補修工事時から補修後点検結果の時点までは２年経過しているので、補修後点検時には補修工事時から２年分の経時劣化が考慮されるべきである。すなわち、補修工効果の正確な解析には、補修前点検時から３年経過した時点における補修前点検による点検実績データとその直後に実施された補修工事とさらにその直後に実施される補修後点検による点検実績データを用いてそれぞれのデータに基づいて判別境界面からの距離を求めてその差分を求めなければならないはずである。
この経時劣化の考慮については、補修工事前後に複数の時点における点検実績データがあれば、補修工事前後における劣化度と劣化度の単位時間変化すなわち劣化率を求めることが可能であるので、補修工事前後の点検実績データに劣化率と経過時間の積を加えることで補正を実施することが可能である。
補修工効果演算部７において必要に応じて補正されつつ解析された補修工効果は、補修工効果演算部７によって補修工効果データ３０として評価情報データベース２７に格納される。あるいは直接出力部１１に出力されてもよい。
【００６７】
ここで、補修工事前後における劣化度及び劣化率の相違について説明を追加する。図１７に補修後の経年劣化による要因データの推移を概念図として示す。（ａ）は補修工効果が小さい場合で、（ｂ）は補修工効果が大きい場合を示している。
図１７（ａ）では補修直後のデータが３年後、５年後と判別境界面に漸近しているが、（ｂ）では（ａ）の３年後の位置に到達するまでに５年、同じく５年後の位置に到達するまでに１０年の歳月を要しており、これは明らかに（ｂ）における補修工効果の方が大きいことになる。
この図から明らかなように同じ構造物の同じ部材であっても、その補修工によってはその後の経年劣化に対しては差が生じることもある。従って、補修工事の種類や程度などに関するデータを蓄積してデータベース化しておくことで、実施された補修工に対する劣化率を求めることができる可能性がある。もちろん、対象となる構造物のファクターもあるので、構造物の種類毎にも劣化率は整理されるべきとも考えられる。
このように同じ構造物であっても補修工事の前後で劣化率が異なる可能性があると考えるならば、補修工事の前後で劣化率の解析が重要となり、これは取りも直さず補修工の効果自体にもフィードバックされるものである。
すなわち、補修工事後の点検実績データによって得られる判別境界面と要因データの点との距離は、補修工事直後の点検実績データでなければ必ず経年劣化の影響を考慮すべきと考えられるため、その経年劣化の劣化率自体に補修工事の種類や程度が影響するのである。
この劣化率に影響を与える補修工事に関するデータを蓄積することで、ある種類に関する構造物にはこの補修工事が適しているなどという選定を実施することが可能となるが、これが図２のステップＳ１０に示される工程である。このステップＳ１０については後ほど説明するとして、次にステップＳ８について説明する。
【００６８】
ステップＳ８では、ステップＳ４で解析された補修工事必要度に基づいて、補修工事の必要性を判定するものである。このステップＳ８の工程も補修工事必要度演算部５において実行されるものである。
ステップＳ４では必要に応じて劣化度評価部１０によって劣化度を解析しながら点検時期と解析時期の経時を考慮して補修工事必要度の解析が実行され、補修工事必要度演算部５によってその補修工事必要度データ２８が評価情報データベース２７に格納されている。そこで、ステップＳ８では補修工事必要度演算部５は、評価情報データベース２７から補修工事必要度データ２８を読み出して、さらに、予め定められて解析条件データ２４の一部として格納されている補修工事の必要性を判断するための基準値を解析データベース２３から読み出し、これと先の補修工事必要度データ２８を比較して補修工事の必要性を判定する。
このステップＳ８における判定において、補修工事の必要性が現状否定された場合には、その判定を受けて本システムのユーザーはその後の対応方針を検討する。
【００６９】
一方、ステップＳ８の判定で補修工事の必要性が肯定された場合には、さらにステップＳ９へと進む。ステップＳ９では、補修工事優先順位演算部８が補修工事必要度の数値によってデータの並べ替えを実施する。もちろん、補修工事必要度の数値の他にも必要経費や構造物の重要度などの要因を考慮してデータの並べ替えを実行してもよい。
ステップＳ９で得られた補修工事優先順位は、補修工事優先順位データ３１として補修工事優先順位演算部８によって評価情報データベース２７に格納される。
【００７０】
さらに、補修工事の優先順位が決定されたのち、補修工事の対象となる構造物に対して実際に施工される補修工事は、ステップＳ１０において選定される。
前述のとおり、補修工事によってその後の経年劣化が異なる場合、もちろん経年劣化が小さいものが補修工事として適切であることは言うまでもない。
従って、前述のように補修工効果に関するデータを取得することで、補修工法と構造物の対応をある程度の精度で決定することは可能と考えられる。
この対応をデータとしてまとめたものが補修工法データ２２である。これは予め蓄積されたデータを補修工法データベース２１に格納しておくものである。
補修工法データ２２は、構造物の種類、構造物の部位、劣化の要因、補修工効果、劣化率、必要経費などから適宜選択して、補修工法と対応させたデータセットであり、いずれをキーとしても検索可能にデータ構成されるものである。補修工法選定部９は、要因データをキーとして劣化を生じさせた原因別に補修工法を列挙したり、補修工事の対象構造物あるいは対象部位をキーとして劣化率の高い順に補修工法を列挙するなど出力部１１に一覧表として表示する。また、補修工効果をキーとして補修工効果の高い補修工法を列挙し出力部１１に一覧表として表示してもよい。さらに、表示の仕方としてその補修工事の候補の中から最も適切な１の工法を出力部１１に表示するようにしてもよいし、ベスト３くらいまで表示するようにしてもよい。
【００７１】
さらに、補修工法選定部９は、出力部１１に対して前記構造物の種類、構造物の部位、劣化率、補修工法、必要経費のいずれをキーとする検索を行なうかを表示させて、ユーザーが入力部１からいずれを選択するかを入力するようにして適宜検索を実施可能とするようにしておくとよい。すなわち、補修の対象となる構造物やその部位が実際に存在しなくとも、随時ユーザーが、補修工法選定部９を利用して補修工法データベース２１に格納されている補修工法データ２２を検索可能としておくものである。このように検索を随時可能とすることで、補修工法データ２２に含まれている構造物や部位と劣化率、補修工法、必要経費の関係を随時把握することが可能となる。
以上説明したようにして補修工法の選択が完了すると、図２に示されるようにこれを参照しながら実際の補修工事を実施することができる。また、その後は定期点検の実施となる。ただ、この補修工事の実施と定期点検の実施は本願の発明の内容には含まれないものである。
【００７２】
続けて、構造物補修計画マップを作成して表示することが可能な構造物補修施工計画支援システムの実施の形態について図１８を参照しながら説明する。
これまで、補修工事必要度、補修工効果及び劣化度を演算・評価する構造物補修施工計画支援システムについて説明したが、本実施の形態に係る構造物補修施工計画支援システムは、演算された補修工事必要度、補修工効果及び劣化度を評価すべき構造物を含む地図上に情報として表示し得る構造物補修施工計画支援システムである。
図１８に示されるように、得られた補修工事必要度、補修工効果及び劣化度を構造物番号、補修の要否などの判定とともに表示するものである。この判定は、補修工事必要度が正値で大きければ大きいほど補修工事の必要性は薄く、負値で大きければ大きいほど補修工事の必要性が高いというものである。但し、どの数値を持って必ず補修工事が必要とするのかは、構造物の種類や建設後の経年数などの要因も考慮すべきなので、構造物毎にそのしきい値を決定するとよい。
図中、橋やトンネルの形で地点に存在する構造物に関する情報を表の形態で表示している。
このような表示は、例えば図１に示される解析データベース２３に予め入力部１を介して地図データを格納しておき、この地図データにある構造物の演算・評価情報をリンクさせて出力部１１を介して表示させることによって実現される。
具体的には、劣化の要因データと点検実績データ１４あるいは現況点検データ１５は構造物毎に、入力部１から解析時に入力されたり、予め入力部１を介して点検データベース１３に格納されるが、その際に構造物が存在する地域を識別可能な位置データも含めて格納される。
一方、地図データ中にも同様にその構造物の位置データを含めておく。そして、例えば補修工事必要度演算部５が出力部１１を介して所望の構造物の情報を出力する場合には、まず、補修工事必要度演算部５が、自己の演算した補修工事必要度データ２８あるいは評価情報データベース２７に格納された補修工事必要度データ２８を読み出して、その補修工事必要度データ２８に含まれる当該構造物に関する位置データをキーとして、解析データベース２３から地図データを照合しながら、補修工事必要度データ２８に含まれる位置データと一致する構造物と必要に応じてその周辺の地域も含めて読み出して、補修工事必要度データ２８をその位置データが示す地域に符号あるいは記号、番号などと符合させて出力部１１を介して表示させるものである。又、補修工効果演算部７あるいは劣化度評価部１０においても補修工効果データ３０、劣化度データ２９を視覚的に表示するものとして同様の機能を備えるものである。従って、上述したとおり、演算された補修工事必要度、補修工効果、劣化度についてもそのまま当該構造物の位置データを符合させて格納しておくことが望ましい。なお本実施の形態においては、補修工事必要度、補修工効果及び劣化度を構造物番号、補修の要否などの判定とともに表示するものを示したが、表示の内容はこれ以外にも例えば補修工事優先順位データや望ましい補修工事の種類データなど適宜用途に応じて変更してもよい。
また、補修履歴データベース１６に格納される補修履歴データ１７にも位置データを含ませておき、この構造物補修計画マップ上に表示するようにすることで、補修工の施工済状況も併せて把握することができる。
【産業上の利用可能性】
【００７３】
自治体をはじめとして高速道路、トンネル、ダム、高層ビルなどを管理する管理団体、検査団体あるいは設計会社、建設会社、コンサルティング会社など建築構造物、土木構造物に関係するあらゆる団体、企業において、構造物の建設から補修計画の立案、補修工事の施工後の管理まで幅広い用途がある。また、教育機関などにおいて構造物における事故や災害の未然防止や避難訓練用の教材としても活用が見込まれる。さらに、建設・土木事業を営む企業においては、補修工事事業のニーズ掘り起こしや事業提案のためのツール、あるいは公的機関との連携を図るための共有ツールとして活用が可能であり、企業の補修工事技術に関する研究開発や設計事業などの用途にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】本実施の形態に係る構造物補修施工計画支援システムの構成図である。
【図２】本構造物補修施工計画支援システムを用いた演算処理方法を示すフローチャートである。
【図３】サポートベクターマシンを用いて解析した判別境界面を２次元平面上に示した概念図である。
【図４】点検実績データを基に補修工事必要度と専門の技術者判断による５段階評価の相関を示したグラフである。
【図５】新切羽評価点法による評点合計と技術者判断による５段階評価の相関を示したグラフである。
【図６】点検実績データを基に技術者判断による補修方針を教師値として実施したＳＶＭによる解析の結果（相関）を示したグラフである。
【図７】点検実績データを基に技術者判断による処置方針を教師値として実施したＳＶＭによる解析の結果（相関）を示したグラフである。
【図８】（ａ）はトンネルを対象とした学習データにおける評価結果を示すグラフであり、（ｂ）はトンネルを対象としたテストデータにおける評価結果を示すグラフである。
【図９】（ａ）はＰＣ橋を対象とした学習データにおける評価結果を示すグラフであり、（ｂ）はＰＣ橋を対象としたテストデータにおける評価結果を示すグラフである。
【図１０】（ａ）は鋼橋を対象とした学習データにおける評価結果を示すグラフであり、（ｂ）は鋼橋を対象としたテストデータにおける評価結果を示すグラフである。
【図１１】判別境界面上のデータとある構造物におけるデータ点（Ｂｊ）との距離を求めて補修工事必要度を演算するアルゴリズムの一例を示すフローチャートである。
【図１２】劣化度の解析について説明するための模式図である。
【図１３】（ａ）、（ｂ）共に劣化の進行状況を示す概念図である。
【図１４】鋼橋点検データを基に得られた経年劣化の進行をトレースしたグラフである。
【図１５】鋼橋点検データを基に得られた経年劣化の進行をトレースしたグラフである。
【図１６】補修工効果の解析について説明するための模式図である。
【図１７】（ａ）、（ｂ）共に補修後の経年劣化による要因データの推移を示す概念図である。
【図１８】構造物補修計画マップの一例を示す概念図である。
【符号の説明】
【００７５】
１…入力部 ２…演算部 ３…標準化解析部 ４…解析条件設定部 ５…補修工事必要度演算部 ７…補修工効果演算部 ８…補修工事優先順位演算部 ９…補修工法選定部 １０…劣化度評価部 １１…出力部 １２ａ…データ １２ｂ…解析条件 １３…点検データベース １４…点検実績データ １５…現況点検データ １６…補修履歴データベース １７…補修履歴データ １８…境界データベース １９…判別境界線データ ２０…判別境界面データ ２１…補修工法データベース ２２…補修工法データ ２３…解析データベース ２４…解析条件データ ２５…パラメータデータ ２６…補修工事必要度関数データ ２７…評価情報データベース ２８…補修工事必要度データ ２９…劣化度データ ３０…補修工効果データ ３１…補修工事優先順位データ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の構造物に対する補修工事の施工・未施工の実績情報などを解析して得られた補修の判別境界面を基準として、構造物に不具合や事故が発生することを防止するため補修工事の必要度を評価すると共に、構造物に生じる劣化や補修工事の効果を評価する構造物補修施工計画支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
橋梁、トンネル等の土木構造物は、維持管理のために日常的に点検が行われ、損傷が認められた場合にはその程度を判断し、必要な補修対策がとられるのが常である。しかし、損傷程度の判定は点検技術者の経験に基づいた主観による部分が多くを占めており、補修対策の方針を決定する基準が曖昧であったことは否めない。
このため、評価結果と実際の損傷状況に食い違いが生じることも多く、また評価者が変われば評価そのものが全く変わってしまう等、精度上の問題、客観性の課題が残されていた。
土木構造物の維持管理による有効利用が求められる昨今にあって、既存の社会資本の保守事業遂行は急務であるが、これをより効率的に実施するためには一層高精度且つ客観性を有した損傷状況の評価手法の確立が不可欠であると考えられる。
このような評価手法は、土木構造物の他にも、例えば土砂災害などの自然災害においても未然防止の観点から急峻な斜面に対して補強工事や排水溝などの対策工を施すなどする際に、その危険度を評価するために必要であり、本願発明者らは既に自然災害の未然防止の観点から様々な検討を実施している。
【０００３】
例えば、防災事業計画の立案支援などのために実際の災害発生あるいは非発生に関するデータをコンピュータ処理することで精度の高い情報を得る研究に関しては、本発明者らが既に、がけ崩れの発生予測に用いられる発生降雨、非発生降雨の判別境界線であるがけ崩れの発生限界線や、避難基準線、警戒基準線を設定する方法について非特許文献１に示されるように発表している。
【０００４】
非特許文献１では、複雑な自然現象を直線近似せず、高精度の発生限界線等を設定することを目的として、非線形判別に優れた放射状基底関数ネットワーク（ＲＢＦＮ）を用い、地域毎の非線形がけ崩れ発生限界雨量線を設定する方法を提案している。本非特許文献１に開示される技術では、ＲＢＦＮを用いて、その学習機能を利用して最適な中間層と出力層の重みを決定することによって非線形がけ崩れ発生限界雨量線を設定している。
その結果、例えば非特許文献１では、横軸に実効雨量、縦軸に時間雨量をとった判別境界面が曲線の集合として描かれる。
この曲線は、いわば等高線を示したもので、これが非線形のがけ崩れ発生限界線を示している。判別境界面は、災害の発生、非発生の実効雨量と時間雨量をプロットしながら、その高さ方向として災害の発生の場合には教師値を−１とし、非発生の場合には教師値を＋１とした放射状基底関数を考え、その重ね合わせによって演算されたものである。従って、これらの等高線は、原点に近い方が高いもので、原点の存在する左下の角から対角方向に向かってなだらかに低いものとなっている。
このような災害の発生限界線や避難基準線、警戒基準線（以下、これらを総称してＣＬという。）を定量的、客観的に描くことによって精度の高い防災事業の立案の判断が可能であり、また、コンピュータ処理によって膨大なデータを短時間に処理できることから、ＣＬの陳腐化を防止して精度の高い情報を提供できるのである。
【０００５】
また、特許文献１においては、「災害対策支援システム」として、災害発生時に実行すべき災害対策を自動的に選択して表示し、その進捗状況を併せて示す手段を備えたシステムが開示されている。
本特許文献１に開示される災害対策支援システムは、基本的にはｉｆ−ｔｈｅｎ形式で、予め発生する事象とそれに対応する対策を関連付けて格納された対策リストを読みだして、対応するものである。災害時に精神的、時間的、人的に余裕のない状況で、的確な判断を可能とすべくなされたものである。また、標準的な作業時間と実働時に要した作業時間及び対策可能な残り時間を表示することで、対策進捗状況をリアルタイムに把握することが可能であると同時に、重要度の高い対策と低い対策を取捨選択するためにも用いることができる。
【０００６】
さらに、特許文献２においては、非特許文献１に開示される技術を警戒避難システムに応用した発明が開示されている。本特許文献２に開示された発明では、災害に影響を及ぼす地形要因、地質・土質要因、環境要因及び地震要因を踏まえた上で、短期降雨指標として、例えば発生時刻から３時間以内の最大時間雨量（以下、一定時間内の代表的な雨量を「時間雨量」と略すことがある。）を、また、長期降雨指標として、例えばその時刻における半減期を７２時間とした実効雨量を用いて、ＣＬを演算するものである。
このようにして得られたＣＬを用いることで、信頼性の高い警戒避難支援システムを提供することが可能である。
【０００７】
一方、構造物の維持管理に関する費用やその劣化の程度を評価するシステムについては例えば特許文献３，４に開示されるような発明がある。
特許文献３では「コンクリート構造物の維持管理装置」としてコンクリート構造物の劣化現象が影響を受ける自然環境やコンクリート材料、施工方法などの要因を考慮しながら施設等の維持管理に関する費用を正確に算定することが可能な発明が開示されている。本発明においては、将来の劣化状態を予測する第１の劣化状態予測手段と、補修後の劣化状態を予測する第２の劣化状態予測手段と施設等における潜在的な被害の大きさをリスクとして定量的に算出する潜在リスク演算手段を備えている。これらの構成要素によって、それぞれ劣化状態や潜在的なリスクを演算することが可能である。
また特許文献４では、「構造物の維持経営システム、維持経営方法、およびそのコンテンツファイル記憶装置」として、中小規模分散型の構造物について、安全性を確保しつつ民間資金の導入を可能として、税金ないし補助金のみによる構造物の管理システムに関する発明が開示されている。
本構造物の維持経営システムにおいては、構造物の余寿命および耐力などの特性を定量的に把握してそのデータが格納される構造物データファイルを備えて橋梁その他の構造物の状態を、たとえば余寿命および耐力あるいは疲労損傷の程度などおよびこれらに対する劣化・損傷予測として定量的に診断すること、それに対処する対策工法や経費を的確に選定できるシステムを構築することにより維持管理ないし維持経営のための費用を的確に査定することを可能とするものである。
【非特許文献１】倉本和正 他５名：RBFネットワークを用いた非線形がけ崩れ発生限界雨量線の設定に関する研究、土木学会論文集のＮｏ．６７２／ＶＩ−５０，ｐｐ．１１７−１３２，２００１．３
【特許文献１】特開２００２−２３０２３５号公報
【特許文献２】特開２００３−１８４０９８号公報
【特許文献３】特開２００１−２００６４５号公報
【特許文献４】特開２００１−３０６６７０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、非特許文献１及び特許文献２に開示された発明では、災害の発生限界線や、避難基準線、警戒基準線を設定することに主眼を置いており、ある特定の地域あるいは一定の条件毎にまとめられた地域グループにおいて、短期降雨指標や長期降雨指標がどの程度に至れば災害の発生の危険性があるのかを客観的に評価することに留まっていた。極端に言えば、同一地点において、蓄積された短期及び長期の降雨指標のデータを入力して、その地点で蓄積された降雨データに基づいて、どの程度の降雨で災害が生じることになるかという判断を行っていたのである。
これでは、客観的、定量的な評価であっても、地域毎あるいはグループ毎に個別具体的な評価を行なうことはできるものの、特定の地域ではなく、地域全般に共通の一般的、普遍的な評価を行なうことが困難であるという課題があった。すなわち、データとしては、広範な地域のデータを一緒に用いて、それらに含まれる様々な要因を把握し、それらの要因の中から変数として選択して組合わせることによって得られる総合的な潜在危険度を評価することが困難であるという課題があった。
【０００９】
また、特許文献１に開示された発明では、基本的に複雑ではあるけれども予め定められたあるいは既知の条件とその対策をリスト状のデータ構造を備えたものを用いて、対策の具体的な実施手順を示すものである。確かに対策リストは補正、更新が可能であるものの基本的には入力されたデータを基に判断がなされ、コンピュータは、事象と対策を結合させるという処理を行うに過ぎないものであるという課題があった。
また、本特許文献１に開示された発明では、事象が発生した後の防護策を示すものであって、事前の予防策について教示するものではないので、この発明を本願発明のような構造物補修工事の計画支援に用いたとしても、例えば構造物の経年劣化による潜在的な危険度と、加えて補修工を施した後の危険度から補修工の効果を定量的に把握することは困難であるという課題もある。
【００１０】
さらに、非特許文献１及び特許文献１，２に開示される発明は、自然災害の防止に関するものであり、その対象はがけや斜面など自然の造形物であり、橋梁やトンネルなどの人工構造物における経時劣化という概念が反映され難いことから劣化に関する評価が不十分であり、がけや斜面の潜在危険度や対策工の評価も経時要素を加味するとそのまま人工構造物に適用することが困難であるという課題があった。
【００１１】
また、特許文献３に開示される発明においては、確かに構造物の劣化状態に関する予測を行うという思想は開示されている。しかしながら、その劣化状態の予測は、予め存在している一般的な予測式に、その構造物が存在する地域の気象条件などの自然環境や構造物のコンクリート材料、施工方法を入力するものであり、評価対象となる構造物を点検した結果得られる生のデータを用いるものではなく、あくまで一般式に基づく定性的な予測の域を出ていないものである。すなわち、個別の構造物毎の評価が困難で、当該構造物に独自の事情を加味するような定量的評価を行うことが非常に困難であるという課題があった。
また、特許文献４に開示される発明においても構造物データベースを備えることで構造物の余寿命、耐力、疲労損傷の程度などを劣化・損傷予測として定量的に診断することが可能とされているが、その構造物データベースに入力されるべき評価の内容は専門家支援によるものであり、段落００２２によれば構造物の状態を、目視検査などの定性的判断に加えて、客観的に診断もしくは性能評価することにより該構造物の余寿命および耐力などの特性を定量的に把握してこの構造物データファイルにデータベース化するとあるが、この定量的な把握の方法の具体的な内容は不明であり、結局従来の評価方法によるものという課題は残されたままである。すなわち、本発明は、これまで実施されてきた内容のことをコンピュータとそれに接続されるデータベースを用いて実施するものであり、その演算内容やデータコンテンツなどは旧来のものと考えられる。
【００１２】
本発明は、かかる従来の事情に対処してなされたものであり、土木構造物に対する補修工事計画を立案する際に、点検された多数の項目のデータに基づいて補修工事の必要性を客観的かつ定量的に評価した評価情報として提示し、さらに、構造物の経時劣化に対しても客観的、定量的な評価を可能とし、また、補修工事を施した構造物については、補修工事が施される前後で補修工事の必要度がどの程度低減されたかを定量的に判断して、他の補修工事を施していない構造物の補修工事必要度と同一レベルで比較することで、現時点での補修工事の有無を問わず新たな補修工事の要否について統一された評価を実行することができる、客観的で精度の高い評価をもって、構造物補修工事事業計画の立案を支援することができる構造物補修施工計画支援システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するため、請求項１記載の発明である構造物補修施工計画支援システムは、情報入力装置と、情報格納装置と、情報演算装置と、情報出力装置を有し、各構造物における劣化の要因に係る要因データと過去の補修施工・未施工の実績データを用いて得られた補修工事の要否を分離する判別境界線又は判別境界面（以下、判別境界線を含めて判別境界面という。）を基準として、ある構造物における補修工事の必要度を演算する構造物補修施工計画支援システムであって、
前記情報入力装置は、前記構造物における劣化の要因データと、前記判別境界面を構成する境界データとを、前記情報格納装置に入力可能な手段であって、
前記情報演算装置は、前記構造物における要因データと、前記境界データを前記情報入力装置又は前記情報格納装置から読み出して、この境界データが構成される２次元以上の空間（以下、多次元空間という。）上に前記読み出された要因データを座標として入力する解析条件設定部と、
前記判別境界面から前記構造物における要因データの座標までの距離を前記補修工事の必要度として演算する補修工事必要度演算部とを備え、
前記情報出力装置は、前記構造物における要因データと前記境界データと前記補修工事の必要度のうち少なくとも１の情報を出力可能な手段であるものである。
なお、本願発明においては、「補修工事の必要度」としているが、これは、「補修工事の不要度」という概念をも含むものであり、決して排除するものではない。以下のすべての請求項に記載された発明に対しても同様である。
【００１４】
また、請求項２に記載される構造物補修施工計画支援システムは、請求項１に記載された発明において、前記構造物における要因データにはその要因データが取得された時点を表す時期データが含まれ、
前記情報演算装置は、前記情報入力装置又は前記情報格納装置から前記構造物における要因データを読み出して、前記判別境界面から前記構造物のある時点における要因データの座標までの第１の距離と、前記判別境界面から前記構造物における前記ある時点とは異なる時点における要因データの座標までの第２の距離とを演算し、
前記第１の距離と第２の距離の差分を前記ある時点と前記ある時点とは異なる時点間の劣化度として演算する劣化度評価部を備えるものである。
【００１５】
請求項３に記載された構造物補修施工計画支援システムは、請求項１又は請求項２に記載された発明において、前記情報入力装置は、前記構造物における劣化の要因データと、前記判別境界面を構成する境界データと、前記構造物に対して施された補修工事の有無及び補修工事の時点とを、前記情報格納装置に入力可能な手段であって、
前記情報演算装置は、前記構造物における補修工事の有無データをキーとして、前記情報入力装置又は前記情報格納装置から前記構造物における要因データを読み出して、前記判別境界面から前記構造物の補修工事実施後の時点における要因データの座標までの第３の距離と、前記判別境界面から前記構造物における前記補修工事前の時点における要因データの座標までの第４の距離とを演算し、
前記第３の距離と第４の距離の差分を補修工効果として演算する補修工効果演算部を備えるものである。
【００１６】
請求項４に記載される構造物補修施工計画支援システムは、請求項３に記載された発明において、前記補修工効果演算部は、前記補修工効果に係るデータと前記補修工事の工法種類に係るデータを前記構造物の要因データと共に前記情報格納装置に格納し、
前記情報演算装置は、前記情報格納装置に格納された前記補修工事の工法種類に係るデータを、前記要因データの種別をキーとして読み出す補修工法選定部を備えるものである。
【００１７】
請求項５に記載された構造物補修施工計画支援システムは、請求項４に記載される発明において、前記補修工法選定部は、前記補修工効果に係るデータをキーとして前記補修工事の工法種類に係るデータに序列を付すものである。
【００１８】
請求項６に記載された構造物補修施工計画支援システムは、請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載される発明において、前記判別境界面は、サポートベクターマシンを用いた解析によって設定されるものである。
【００１９】
請求項７に記載された構造物補修施工計画支援システムは、請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載される発明において、前記判別境界面は、放射状基底関数ネットワークを用いた解析によって設定されるものである。
【００２０】
請求項８に記載された構造物補修施工計画支援システムは、請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載される発明において、前記情報格納装置は予め前記構造物の位置データと前記構造物の周囲の地図データを格納し、
前記情報演算装置は、前記地図データ上に、前記構造物の位置データ及び前記構造物における補修工事の必要度、劣化度、補修工効果あるいは補修工事優先順位の少なくとも１つの情報を、視覚的に識別可能な形態で示される情報として前記出力装置に出力させる機能を有するものである。
【発明の効果】
【００２１】
本発明は、土木構造物の補修工事事業計画の立案に際し、例えば損傷の拡大や事故を未然に防止する補修工事の施工の要否を判断するための必要度を客観的かつ定量的に評価する材料を提供することが可能である。
また、異なる構造物毎に共通の劣化要因に関する補修工事の必要度が定量的に演算されるため、その評価を基にすれば、補修工事施工の優先順位を客観的に決定することも可能である。
【００２２】
さらに、特に請求項２に記載された発明によれば、同一の構造物において時間を隔てた異なる２つの時点における要因データを基に第１の距離、第２の距離及びその差分を演算することで経時劣化を定量的に評価することが可能である。
構造物の構造や材料別、さらに地方や季節などの環境別にデータを蓄積することによれば、それぞれの要素が与える経時劣化への影響を定量的、客観的に評価することも可能である。
さらに、この経時劣化の定量評価を補修工事の必要度の評価や後述する補修工事の効果の評価に併せることで、異なる時期における要因データによっても経時要素を排除して評価を行なうことが可能となる。
【００２３】
また、特に請求項３に記載された発明によれば、補修工事の前後における要因データを基に第３の距離、第４の距離及びその差分を演算することで補修工事の効果を定量的に評価することができる。
さらに、特に請求項４に記載された発明によれば補修工事の工法種類に係るデータを要因データの種別をキーとして読み出すので、要因データ毎に補修工事の工法を効率的に選択することができる。また、請求項５では、さらに補修工効果に係るデータをキーとして補修工事の工法種類に係るデータに序列を付すので、いずれの補修工事工法がその要因データに対する補修工事として適切であるかの判断材料を提供することができる。
特に請求項８に記載された発明によれば、補修工事のマップとしてより視覚的に広く利用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
本発明の実施の最良の形態及び実施例を説明する前に、本願特許請求の範囲及び明細書に記載される発明、実施の形態及び実施例の理解を容易にするため、本願明細書及び特許請求の範囲の中で使用される語の定義を示す。
まず、本願でいう「構造物」とは、鋼製橋梁、プレストレスコンクリート製（以下、ＰＣと略す場合がある。）橋梁あるいはトンネル、ダム、堤防などの土木構造物をはじめとして、ビルや塔等の建築構造物をも包含するものである。
また、「補修工事」あるいは「補修工」とは、補修事業として、予防的にあるいは主には発生した損傷や事故・崩壊等の復旧のために施工される全ての工法を言う。
【００２５】
また、本願でいう「劣化の要因」は、構造物の経時劣化素因となり得る要因をはじめ、さらに構造物の損傷状況を表して崩落などの事故等の原因ともなり得る要因をも含む概念である。
具体的には、構造物によって多少異なるが、異常音、漏水、滞水、沈下、固定ボルトのゆるみや欠損、排水樋のつまりや損傷、ひび割れ（幅、長さ、方向、分布、パターンなど）、遊離石灰量、さび、腐食、損傷、舗装の異常、路面の凹凸、剥離、鉄筋の露出、変色、洗掘、コンクリートのはらみ出しなどがある。
【００２６】
本願発明に用いられる「判別境界線」としては、例えば２次元平面においては、先の非特許文献１や特許文献２において開示されているＣＬが代表的なものである。これらの文献に示されるとおり、ＲＢＦＮなどを利用して、ある地点の降雨指標に対する発生と非発生の事象に教師値（それぞれ−１，＋１）を用い、まず判別境界面を解析し、その後所望の水平平面と判別境界面の交線をＣＬとして抽出するものである。また、判別境界面の代表例としては、先のＲＢＦＮを用いて解析された判別境界面の他、本願の実施の形態において説明するとおり、サポートベクターマシンを用いて解析される分離超平面がある。もちろん、判別境界線及び判別境界面はこれらの解析に限定するものではなく、構造物の劣化の要因から少なくとも２つの要因を選択した平面あるいは多次元の空間中に概念され、補修工事の施工という観点から補修工事要側と補修工事不要側へ分離するための線あるいは面のすべてを包含するものである。但し、これらの判別境界線あるいは判別境界面の解析に本願の発明の本質があるのではなく、あくまでもこれらの線や面が存在していることをベースにそれを用いるものである。
【００２７】
以下、本発明の実施の形態に係る構造物補修施工計画支援システムについて図１乃至１８を参照しながら説明する。
図１は、本実施の形態に係る構造物補修施工計画支援システムの構成図である。また、図２は本構造物補修施工計画支援システムを用いた演算処理方法を示すフローチャートである。
図１において、構造物補修施工計画支援システムは、入力部１と演算部２と出力部１１と複数のデータベース１３，１６，１８，２１，２３，２７から構成される。
入力部１は、これらのデータベースに格納されるデータ１２ａを予め入力したり、あるいは演算部２の作動時に直接データ１２ａや解析条件１２ｂを入力するために使用されるものである。具体的には、例えば、キーボード、マウス、ペンタブレット、あるいは、コンピュータ等の解析装置や計測機器等から通信回線を介してデータを受信する受信装置など複数種類の装置からなり目的に応じた使い分け可能な装置が考えられる。
【００２８】
演算部２は、標準化解析部３、解析条件設定部４、補修工事必要度演算部５、補修工効果演算部７、補修工事優先順位演算部８、補修工法選定部９及び劣化度評価部１０から構成されるものである。
演算部２は、データベースから読み出されたり、入力部１から入力される判別境界線や判別境界面に関するデータ１２ａや構造物に対する補修工事の実績に関するデータ１２ａ、及び解析条件１２ｂを用いて、補修工事の必要度や補修工効果の解析、補修工事優先順位や補修工法の選定、さらには構造物に生じる経時劣化度の解析を行なうセクションにより構成されている。これらのセクション同士は、互いに演算結果をデータとして入出力することが可能となっている。演算部２として具体的には、ワークステーションやパーソナルコンピュータ等のコンピュータが考えられる。
また、データベースとしては、構造物に対する過去の点検実績データ１４及び現時点、すなわち点検直後で解析などが実施されていない状態における現況点検データ１５が格納される点検データベース１３、構造物に対する補修履歴データ１７が格納される補修履歴データベース１６、補修工事の必要度を解析するための判別境界線データ１９と判別境界面データ２０を格納する境界データベース１８、種々の解析のための解析条件データ２４、パラメータデータ２５及び補修工事必要度関数データ２６を格納する解析データベース２３、構造物に施す補修工法データ２２を格納する補修工法データベース２１、さらには、演算部２を用いて解析された結果得られた補修工事必要度データ２８、劣化度データ２９、補修工効果データ３０及び補修工事優先順位データ３１を格納する評価情報データベース２７がある。
ハードウェアとしてのデータベースは具体的には、磁気ディスクや光ディスク等のコンピュータ用の記憶装置にデータを格納したものが考えられ、出力部１１としては、ＣＲＴ、液晶、プラズマあるいは有機ＥＬなどによるディスプレイ装置、あるいはプリンタ装置などの表示装置、さらには外部装置への伝送を行なうためのトランスミッタなどの発信装置などが考えられる。
【００２９】
主として以上のような構成要素を備える本実施の形態に係る構造物補修施工計画支援システムは、概ね以下のような処理手順によってその処理を行うことができる。
図２のステップＳ１にも示されるとおり、入力部１によるデータ入力処理では、先ず、データを入力する処理を行うが、その入力データとしては、例えば、境界データベース１８に格納される判別境界線データ１９、あるいは判別境界面データ２０がある。また、他にも点検データベース１３に格納される構造物の劣化の要因に係る定量的なデータ（以下、要因データという。）としての過去の点検実績データ１４や、原則として解析時点の直前に得られたものである現況点検データ１５がある。このような点検データは、実測データでもよいが、標準化処理を行い標準化データとしてもよい。なお、要因データの定量的とは、例えば要因として漏水を考えた場合に、その単位時間の漏水量を立方メートル毎時などとして測定した場合のその数値を意味したり、あるいは例えばボルトのゆるみを判断する場合に３段階のレベルで表現した場合には、そのレベル１，２，３なども定量的とするものである。すなわち、物理量として数値で表現できるものの他、非物理量であったり、定性的にしか表現できないような場合に、その状態を何らかのレベルで表現するような場合もそのレベルの数値をもって定量的とするものである。
これらの入力データの他、補修工法データベース２１に格納される補修工法データ２２や、解析データベース２３に格納される解析条件データ２４やパラメータデータ２５などもある。
本実施の形態においては、ステップＳ１として最初にデータ入力処理を実施するようにしているが、解析の工程に合わせて適宜データを入力するようにしてもよい。
【００３０】
本発明によって演算可能な点検実績データ１４の実例として表１、２、３を挙げる。表１はトンネルの点検データで、Ａ最大ひび割れ幅からＧ漏水までの７個の劣化の要因データから構成されている。表２はＰＣ橋点検データで、損傷種別、損傷程度及び損傷箇所数の３個の劣化の要因データから構成されている。表３は鋼橋点検データで、ボルトのゆるみや異常音など９個の劣化の要因データから構成されている。これらの表には表３を除いて点検時期の記載がないが、点検時期は省略しているもので、それぞれの点検時期はデータとして点検実績データ１４に含まれるものである。また、表３も点検時期として年のみを記載しているが実際には月あるいは月日まで含まれる場合もある。これらのことは現況点検データ１５においても同様である。
【００３１】
【表１】
【００３２】
【表２】
【００３３】
【表３】
【００３４】
入力部１では、前述のとおり各データをそれぞれのデータベースに格納するが、これらのデータはデータベースに格納されることなく、直接演算部２に送信される場合もある。
【００３５】
演算部２の標準化解析部３では、点検実績データ１４、現況点検データ１５や判別境界線データ１９あるいは判別境界面データ２０が標準化されていない場合であって、補修工事必要度、補修工効果あるいは劣化度等を標準化した評価として得る場合に、これらのデータを標準化するものである。点検実績データ１４や現況点検データ１５には、要因データが含まれており、標準化されていない場合に、これらを標準化した方が望ましい場合には標準化解析部３を用いて標準化処理を行う。同様に、判別境界線データ１９や判別境界面データ２０についても要因データに係る部分については標準化処理を行う。
その際の基準となる値などの標準化解析に用いられる条件については、解析データベース２３に解析条件データ２４として格納されている。基準値を例えば標準となる構造物における要因データの最大値としつつ解析条件データ２４として格納しておき、標準化解析部３は、解析データベース２３から解析条件データ２４を読み出して、これと点検データベース１３から読み出した点検実績データ１４や現況点検データ１５、あるいは境界データベース１８から読み出した判別境界線データ１９又は判別境界面データ２０を用いて標準化処理を実施する。基準値は要因データの最大値に限定するものではなく、所望の基準値を解析条件データ２４として予め解析データベース２３に格納しておくとよい。
なお、この標準化解析部３における処理については選択的でもあるため図２においては工程の一部としては図示していない。
【００３６】
但し、本実施の形態においては、この標準化解析部３において境界データベース１８に格納される判別境界線データ１９や判別境界面データ２０を解析可能としている。これらのデータは特に演算部２の内部で必ずしも解析される必要はなく、前述のとおりステップＳ１において境界データベース１８に対して入力処理される場合もあるが、過去の点検実績データ１４及び補修履歴データベース１６に格納されている補修履歴データ１７を基に、いわゆる初期学習を行うことで判別境界線データ１９や判別境界面データ２０を解析することも可能としているのである。図２においては、ステップＳ２の解析条件設定において、いずれかの点検実績データ１４及び補修履歴データ１７を選択した後に、ステップＳ３として解析を実施することができる。これら判別境界線データ１９や判別境界面データ２０のデータの取得は、非特許文献１などに開示されるＲＢＦＮを用いたり、サポートベクターマシンを用いた解析を行なうことで得られるが、これらの手法は既に知られた技術であるので詳細な説明は省略する。
【００３７】
次に、演算部２の解析条件設定部４では、図２ではステップＳ２に示されるとおり、解析を行なう対象やパラメータなどを設定するものである。具体的には、点検データベース１３から点検実績データ１４や現況点検データ１５のうちいずれの構造物のいずれの要因データの組合せを抽出し、それに対応するいずれの境界データ、すなわちいずれの判別境界線データ１９あるいは判別境界面データ２０を抽出するかを設定するものである。
ここで解析条件設定部４は、入力部１を介して、どのような条件で解析を行なうかについて入力を促し、入力された条件をキーとして、点検データベース１３と境界データベース１８にアクセスして該当する点検実績データ１４、現況点検データ１５と判別境界線データ１９又は判別境界面データ２０を読み出す。入力を促すために表示される点検データベース１３及び境界データベース１８に格納されているデータ内容あるいはデータ構造を示すパラメータデータ２５は、解析データベース２３に格納されているため、解析条件設定部４はまず、この解析データベース２３にアクセスして、パラメータデータ２５を読み出して、そのパラメータデータ２５を出力部１１を利用して表示などさせるとよい。
この表示を受けて本構造物補修施工計画支援システムのユーザーは点検実績データ１４や現況点検データ１５あるいは判別境界線データ１９、判別境界面データ２０のデータの選択を行なうことができる。
【００３８】
その選択を受けて、解析条件設定部４は点検実績データ１４や現況点検データ１５に含まれる要因データの組合せに対応して形成される判別境界線データ１９あるいは判別境界面データ２０が構成される多次元空間上に、点検実績データ１４や現況点検データ１５に含まれる評価対象となる構造物における要因データを入力する。
なお、本解析条件設定部４の説明では判別境界線データ１９や判別境界面データ２０は境界データベース１８から読み出されるように説明したが、前述のとおり点検実績データ１４及び補修履歴データ１７から解析して求める場合には、ステップＳ３において解析した後に、要因データを入力するようにするとよい。
【００３９】
補修工事必要度演算部５では、図２にステップＳ４として示されるとおり、解析条件設定部４によって設定された判別境界線データ１９あるいは判別境界面データ２０と、評価対象となる構造物における要因データをベースに、判別境界線データ１９あるいは判別境界面データ２０が表す判別境界面から評価対象となる地域の要因データの座標（点Ｂｊ）までの距離を演算する。
演算された距離は、補修工事必要度データ２８として補修工事必要度演算部５によって評価情報データベース２７に格納されるかあるいは出力部１１に直接出力される。
【００４０】
ここで、図３を参照しながら、具体的に判別境界線データ１９あるいは判別境界面データ２０と判別境界線データ１９あるいは判別境界面データ２０に基づく判別境界面、さらに点検実績データ１４や現況点検データ１５を具体的に説明する。
図３は、サポートベクターマシンを用いて解析した判別境界面を２次元平面上に示した概念図である。図３では、横軸に、鋼橋の劣化要因の１つである異常音をとり、縦軸には同じく鋼橋の劣化要因の１つである漏水をとるものである。本図は概念図であるため、詳細に軸目盛を付していないが原点から遠ざかるほど、補修の必要性が高まるものである。図中太い実線で表現されるｇ１が、分離面（判別境界面）を表している。
この分離面ｇ１を構成するのが、境界データベース１８に格納されている判別境界面データ２０である。
また、黒丸はある構造物で補修が必要とされるデータであることを示しており、白丸はある構造物で補修が不要とされるデータであることを示しており、それらの構造物の劣化要因の定量データに対応させてこの２次元平面上に点をプロットしている。図中では、分離面ｇ１から要補修側へ離れるほど補修の必要度が高くなる。
これらの黒丸、白丸のデータが点検実績データ１４あるいは現況点検データ１５である。プロットされている位置は要因データの量値によるものである。
なお、本実施の形態においては、横軸に劣化要因の１つである異常音の大きさをとり、縦軸に漏水の量をとっているので、原点から遠ざかるほど補修要側になり、近づくほど補修不要側となるが、劣化要因によっては、その逆も存在することは言うまでもない。また、劣化要因のみならず、原点からの遠近によって補修要側あるいは補修不要側となることは広く構造物の劣化の要因データの特質に基づくものであり、本願発明の特徴に基づくものではない。さらに、要因データの特質とは無関係に、単に縦軸と横軸において、原点に近い側に補修要側を取るか補修不要側を取るかは適宜決定されてよく、特に本実施の形態において限定するものではない。これらについては、以下の実施の形態の説明においても同様である。
【００４１】
補修工事必要度演算部５では、図３に示される分離面ｇ１から、評価の対象となる構造物のデータ点までの距離（ｇ１(x,y)）を演算して、その距離を補修工事必要度とするものである。従って、図３に示されるとおり、判別境界面から原点寄りのデータ点では、その補修工事必要度は正となり補修不要側であり、原点から遠ざかる側のデータ点では逆に補修工事必要度は負となり補修要側となることがわかる。
また、距離で表現されているので、評価対象の構造物における補修工事必要度が定量的に表現され、他構造物との比較においても客観的に判断が可能である。
図３に示される各データは、構造物毎に劣化要因データが異なるため２次元平面で様々な位置にプロットされるが、それらのデータ収集を重ねることによって劣化要因などの補修、あるいは損傷や事故発生の要因と、実際の補修の状況、損傷や事故の発生・非発生の関係の評価の精度が向上し、より普遍的、一般的な評価を行なうことが可能となる。
【００４２】
ある地域に存在する鋼橋を対象に、過去の点検実績データ１４及び補修履歴データ１７を基にサポートベクターマシンを用いて種々の劣化要因から作成した分離面を解析した後、現況点検データ１５として、表３に示した２００４年に点検を実施して得られたデータを用いて求めた補修工事必要度の算出例を表４に示す。表の管理番号Ｐ−１などは構造物の点検箇所を示し、最後のｆ（ｘｉ）の欄に、解析された前述の補修工事必要度を示す。この欄において、正値は補修工事の必要性が低く、負値は補修工事の必要性が高いことを示している。また、数字の絶対値が大きいほど必要性の要不要の程度も大きくなる。
【００４３】
【表４】
【００４４】
図４は、点検実績データ１４としてあるトンネルで実施された点検時に得られたデータ（データ数：503個）を基に、ここで設定された補修工事必要度と専門の技術者判断による５段階評価の相関を示すものである。技術者判断に用いられる５段階の評価の一例は表５に示されるとおりである。
【００４５】
【表５】
【００４６】
トンネルの点検データは、スパン毎にひび割れの幅・長さやパターン、遊離石灰の有無等の損傷にかかわる７つの項目の点検結果が記されており、それらに応じて与えられる評点の合計で損傷程度が示されている（日本道路公団の提案する新切羽評価点法による。）。また、この評点合計とは別に、点検技術者の判断として対策の必要性について５段階の評価が与えられている（表５）。
ここでは、新切羽評価点法の点検シートの記載内容を入力要因とし、また技術者判断による５段階評価を教師値として（３Ａ：緊急対策必要と２Ａ：早急な対策必要を１、その他対策の必要性が低い評価については−１）、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）による分析をＣ＝１００、Ｒ＝０．５という条件で行った。このＣとは誤判別の度合いを決定するパラメータであり、大きな値をとるほど誤判別が少なくなる。また、Ｒとはガウス関数の半径を意味するものである。
その結果、ｆ（ｘ）による各点検データの評価と技術者判断による５段階評価の間には高い相関を得ることが出来た（図４）。この結果は、新切羽評価点法の評点合計と技術者判断評価との相関（図５）を大きく凌いでおり、本手法が対策の必要性を高い精度で分離できることを示している。
【００４７】
次に、図６は点検実績データ１４としてある鋼橋で実施された点検時に得られたデータ（データ数：157）を基に劣化要因とし、補修履歴データ１７から読み出した技術者判断による補修方針を教師値として（補修するを−１、当面補修不要を１）実施したＳＶＭによる解析の結果を示すものである。鋼橋の点検データは、各損傷箇所について、ボルトの緩み、異常音、漏水の有無等の損傷にかかわる7つの項目の点検結果が記されている。各損傷箇所については、それらの点検結果を鑑みて処置の方針が判断されているが、この判断基準と点検結果との関係は明示されておらず、個々の技術者の判断による部分が多い。
その結果、図６から明らかなとおりｆ（ｘ）（劣化要因が１つの場合）による各点検データの評価と補修実績の間には高い相関を得ることができた。
さらに、図７には点検実績データ１４としてあるＰＣ橋で実施された点検時に得られたデータ（データ数：189）を基に劣化要因とし、技術者判断による処置方針を教師値として（「緊急対策必要」と「補修必要」を-１、「維持工事で対応」と「詳細調査の実施」を１）ＳＶＭによる解析を行った。その結果、ｆ（ｘ）による各点検データの評価と技術者判断による処置方針の間には高い相関を得ることができた。
【００４８】
ＰＣ橋における点検データは、各損傷箇所について、損傷種別と損傷程度、損傷箇所数が記されている。各損傷箇所については、それらの点検結果を鑑みて処置の方針が判断されているが、この判断基準と点検結果との関係は明示されておらず、これも個々の技術者の判断に委ねられている。
本実施の形態においては、損傷箇所毎の点検結果の記載内容を入力の劣化要因としている。ｆ（ｘ）の負値が大きい部分で技術者も緊急対策や補修が必要という判断を行ない、逆に正値の大きい部分では技術者も維持工事で対応としたり詳細な調査を実施するなどの判断を下している。
【００４９】
以上説明したとおり、本実施の形態に係る構造物補修施工計画支援システムにおいては、補修工事必要度演算部５における補修工事の必要度の解析は有効であり、また、点検データベース１３に格納される点検実績データ１４及び補修履歴データベース１６に格納される補修履歴データ１７を基に、例えばＳＶＭを用いて初期学習として実行される解析においても高い相関を得ることができた。すなわち、何らかの方法によって劣化要因を定量的に示す座標系で判別境界線や判別境界面を求め、それとの距離を点検実績データ１４や現況点検データ１５などから解析することで、客観的で普遍的な補修工事の必要度に関する解析が可能であることが理解される。
【００５０】
また、本実施の形態に係る構造物補修施工計画支援システムによる評価の汎用性を確認する目的で、学習データによって構築した判別境界面のテストデータに対する適用性を検証した。
図８（ａ），（ｂ）はトンネルを対象とした学習・テストデータでの評価結果である。学習データは山口県東部（伊部田、岩国、宇田、大刈、惣郷）のデータ267個を用い、これにより構築した判別境界面f1により山口県西部（沢江、防府）のテストデータ236個を評価した。結果は図に示すとおりで、学習データ・テストデータともに補修の要否を良く分離しており、判別境界面の汎用性が認められた。図中示される３Ａ，２Ａ，Ａ，Ｂなどの符号は表５に示される５段階評価に基づくものである。
ここで学習データとは、判別境界面f1を構築するために行う初期学習に用いたデータを意味し、テストデータとは学習データと同じデータ形式でありながら学習データとは重複しないデータで、判別境界面f1の汎用性を確認するテスト解析に使用するデータを意味する。いずれも点検データベース１３に格納される点検実績データ１４及び補修履歴データベース１６に格納される補修履歴データ１７を基に作成されるものである。以下、図９及び１０においても同様である。
図９（ａ），（ｂ）はＰＣ橋を対象とした学習・テストデータでの評価結果である。学習データは西沖橋、朝地橋、白椎ノ木橋の120個のデータを用い、これにより構築した判別境界面f1により下矢橋、砂川橋の69個のデータをテストデータとして評価した。こちらも学習データ・テストデータともに補修の要否を良く分離しており、判別境界面の汎用性が認められた。
図１０（ａ），（ｂ）は鋼橋を対象とした学習・テストデータでの評価結果である。鋼橋の点検データは1985〜2004年の長期間に渡るものが入手できたため、このうち1985〜1999年までの点検データを学習データに、これにより構築した判別境界面f1により2004年の点検データをテストした。これに関しても学習データ・テストデータともに補修の要否が良く分離されており、判別境界面の汎用性が認められた。
以上のことから、本実施の形態に係る構造物補修施工計画支援システムによる評価方法は汎用性を有しており、学習データによる分析結果を利用して他のデータをも評価可能であるといえる。
【００５１】
図１１は、図２においてはステップＳ４として表現される判別境界面上のデータとある構造物におけるデータ点（Ｂｊ）との距離を求めて補修工事必要度を演算するアルゴリズムの一例を示すフローチャートである。
図１１において、ステップＳ４−１は、判別境界面上に概念される点Ａｉ（ｘｉ，ｙｉ）のｉを最初の点とすべく１とし、判別境界面と点Ｂｊとの距離を表すｋの初期値を無限大とするものである。
ステップＳ４−２では、点Ａｉと点Ｂｊの距離を演算し、ステップＳ４−３では演算した距離ｋｉとそれまでのｋの値と比較し、ステップＳ４−４ではｋｉがｋよりも小さいならばｋとして演算した距離ｋｉを用い、大きければそのままｋをｋとするものである。
ステップＳ４−５では、ｉが判別境界線データ１９あるいは判別境界面データ２０の中で最後のデータであるか否かをチェックし、最後でなければｉを１つインクリメントして、再度ステップＳ４−２からの演算を実施し、最後の値であれば、ステップＳ４−６として、判別境界面とデータ点Ｂｊの距離ｆ（ｘｊ，ｙｊ）として、ｋの値を得ることになる。
すなわち、判別境界面を構成するすべてのデータ点から評価の対象となる構造物のデータ点までの距離を演算し、最小値を更新することで距離として演算するアルゴリズムである。
【００５２】
図１１に示すアルゴリズムは、２次元の判別境界面g1を用いたが、３次元以上の平面においても同様に演算をすることが可能であり、２次元に限定するものではない。また、今回のアルゴリズムのみに限定するものでもなく、多次元空間や曲線からある点までの距離を演算し得るアルゴリズムであればどのようなアルゴリズムでもよいのは言うまでもない。これは、以下に説明する実施の形態においても同様である。なお、図１１中のステップＳ４−２に示される距離を示すｋｉの関数は、予め入力部１から解析データベース２３に補修工事必要度関数データ２６として格納される関数であり、補修工事必要度演算部５において解析時に解析データベース２３から読み出されるものである。
補修工事必要度演算部５において演算された距離は、評価情報データベース２７に補修工事必要度データ２８として格納される他にも、出力部１１を介して直接出力される場合もある。また、出力部１１には、ある構造物の点検実績データ１４に含まれる劣化の要因データや、解析に使用された判別境界面に関する判別境界面データ１９や判別境界線データ２０を表示あるいは信号送信等で出力する。
以上、補修工事の必要度を演算する場合に必要なシステム構成について説明した。
【００５３】
人工の建築構造物や土木構造物では、建設後に経年劣化が生じ、時間を経るごとにひび割れなどの不具合や崩落などの事故が生じる可能性が高くなっていく。
従って、これらの構造物においては経時劣化がどの程度の速度で進んでいくのかを定量的に把握することが望まれている。
本実施の形態に係る構造物補修施工計画支援システムでは、このようなニーズにも適用すべく劣化度評価部を備えている。
【００５４】
以下、図１，２に加えて図１２を参照しながら劣化度評価部における劣化度の評価方法について説明する。
図１において劣化度評価部１０は、補修工事必要度演算部５によって演算された構造物の補修工事必要度を用いる。例えば、時期Ｋにおいて実施された点検によって取得された点検実績データ１４と、その後の時期Ｌにおいて実施された点検によって取得された点検実績データ１４を用いる。
これらの点検実績データ１４，１４を用いて、適宜選択した劣化要因に関する判別境界面からの距離をそれぞれ演算して、これをそれぞれの時期における補修工事必要度とする。
この状態を模式図で表現したものが図１２である。
元データが時期Ｋにおける要因１及び要因２に関するデータであり、新データが時期Ｌにおける要因１，２に関するデータである。元データから時間が経過しており、新データが補修工事を必要とする側へ移動していることがわかる。これが劣化の進行であり、劣化度評価部１０は、図１２に示されるそれぞれの補修工事必要度ｇ1（ｘ’、ｙ’）、ｇ1（ｘ、ｙ）の差分を時期Ｋから時期Ｌまでの期間における劣化度として演算するものである。
この劣化度は時間差をもって点検された構造物であれば、基本的にすべて演算して求めることが可能である。劣化度は構造物の構造や工法、材質や環境などにも影響を受けるものであるが、同一構造物内における複数の構成要素や部材について定期的な点検を実施したり、同一地域内の構造物に対する定期点検や構造物の種類毎に実施した定期点検などの結果からデータベースを構築することで、精度の高い評価を実施することが可能となる。
【００５５】
また、先の差分を経過した時間で除して単位時間あたりに進行する劣化度を劣化率などとして劣化度評価部１０で演算可能としておくとよい。
この劣化率を用いることで、点検直後でなくとも直近の点検時期からの時間経過にこの劣化率を掛けることで、直近の点検時期からの劣化度を演算することも可能である。
予め求められたこのような劣化度を利用することによって、補修工事必要度の解析を行なう時点における現況点検データ１５がない場合において、過去の点検実績データ１４を用いて、解析を実施する時点における補修工事必要度を求めることも可能である。
【００５６】
例えば、図２にステップＳ５として劣化度の解析が示されているが、これは先に説明した補修工事必要度演算部５において実行されるステップＳ４の補修工事必要度の解析で、点検直後に得られた現況点検データ１５を用いるのではなく、過去に実施した際の点検実績データ１４を用いてその構造物の補修工事必要度を解析する必要が生じた場合に、解析を行なう現時点から点検実績データ１４の取得時期までの期間に対して、予め求めておいた既知の劣化率を乗じてその期間における劣化度の解析を行なって、補修工事必要度を補正することをも意味している。
もちろん、このような補修工事必要度の補正のみならず、２つの時期における点検実績データ１４をベースにその差分を取るという先の説明における解析や劣化率を求めるような解析もこのステップＳ５において実行することが可能である。
劣化度評価部１０によって演算された劣化度は劣化度データ２９として評価情報データベース２７に格納する。また、劣化率を演算した場合にも劣化度データ２９に含めて評価情報データベース２７に格納しておくとよい。あるいは、これら演算された劣化度や劣化率は直接出力部１１から出力されるようにしてもよい。
【００５７】
次に、図２におけるステップＳ５の後に設けられているステップＳ６−１，６−２について説明を加える。このステップＳ６−１，６−２は解析を実施して得られた劣化度から、劣化の進行状況を評価して次回の点検を早めるべきか、あるいは逆に延長が可能かを判断するものである。従って、このステップＳ６−１，６−２を実行する際には、ある程度の劣化度の解析を実施して劣化度データ２９として評価情報データベース２７に蓄積しておき、それを劣化度評価部１０で読み出して実行される必要がある。
このステップＳ６−１，６−２について図１３乃至図１５を参照しながら説明する。
図１３は、劣化の進行状況を示す概念図であり、図中の白丸は時間を隔てて取得した複数の点検実績データ１４あるいは現況点検データ１５に対して劣化要因を縦軸と横軸の２次元にとってプロットしたものであり、実線は判別境界面を示している。（ａ）は初期段階でかなりの劣化の進行があるものの、途中実施された補修工の効果もあって再び健全な状態まで戻っている。このような箇所では過去の劣化の実績から考えて、次回の点検のタイミングを伸ばすことが可能と考えられる。
一方、（ｂ）は現況では安全領域にあるものの点検開始以降劣化が進行しており、現状もその途上であることが示されている。現況で判別境界面との距離、すなわち補修工事必要度が高いことから次の定期点検を待たずに臨時の点検を実施することが望ましいものと判断できる。
但し、この判別境界面との距離の定量的な評価については構造物毎にも異なると考えられるので、予めその補修工事必要度の値と判断の関係は定めた基準値をベースに定期点検のタイミングを伸ばしたり、あるいは臨時の点検を実施することを定めておくことが望ましい。
このようなことから本ステップＳ６−１，６−２では、構造物の点検対象箇所の過去の点検実績データ１４（Xn（n=1〜i））を点検年度毎にＳ３で求めた判別境界面Ｉあるいは予め境界データベース１８に格納された判別境界線データ１９あるいは判別境界面データ２０によって得られる判別境界面g1で評価を行うことで安全度：ｆ(Xn)の変化を検証する。
実施例としてある鋼橋の１９８５年から２００４年までの点検データをサポートベクターマシンにより分析して求めた劣化状況評価結果の一部を表６に示す。
【００５８】
【表６】
【００５９】
劣化度評価部１０は、図２に示されるステップＳ６−１として、その解析された劣化度のデータあるいは評価情報データベース２７に格納されている劣化度データ２９を読み出して定期点検よりも早めの点検実施が必要か否かを判定する。ここではサポートベクターマシンの判別境界面ｇ1からの距離f(Xn)値の経年変化を分析し、その劣化の進行傾向から次の定期点検の実施予定時期よりも早くf(Xn)値が0未満（判別境界面の危険側データ）になる可能性のあるものを抽出する。図１４に鋼橋点検データからの一例を示す。この例に示す点検箇所（P-398）では、1995年までは顕著な劣化の進行はみられないものの、1995年から1999年の間で大きく劣化が進んでいる。本例の鋼橋についての点検は概ね5年に１度の間隔で実施されているものの、P-398については次回の定期点検よりも早く劣化が進行する可能性があることから、通常の間隔よりも早目の再点検が望ましいものと判定できる。どの程度早目に実施するかについては予め劣化の進行との関係から構造物毎あるいは点検対象物毎に定めておくことが望ましい。
【００６０】
次に、ステップＳ６−２として、その解析された劣化度のデータあるいは評価情報データベース２７に格納されている劣化度データ２９を読み出して定期点検の間隔が延長可能か否かを判定する。
ここでもf(Xn)値の経年変化を分析し、その劣化の進行傾向から次の定期点検の実施予定時期においてもf(Xn)値が０以上の値（判別境界面の安全側データ）である可能性の高い箇所を抽出する。このような箇所については定期点検の間隔を延長するものとし、点検事業に掛かるコストの縮減をはかることができる。図１５に鋼橋点検データから得られた一例を示す。この例に示す点検箇所（P-400）では、1995年までに徐々に劣化が進行しているものの、1998年に実施された補修工事の効果により1999年、2004年の点検時には1985年時点よりも安全な状態にあることが認められる。このような箇所については、これまでの定期点検間隔5年をさらに延長することが可能と考えられる。延長幅については個々のデータの劣化の進行状況に応じて予め定めておくことが望ましい。
これまで説明したような点検サイクルの短縮や延長についてはその判定結果については劣化度評価部１０から出力部１１に出力されるようにしておく。
以上、劣化度評価部１０において実行される劣化度及び劣化率の解析について説明した。
【００６１】
次に、図１に示される補修工効果演算部７において実行される補修工効果の解析について図１，２に加えて図１６を参照しながら説明する。
この補修工効果演算部７における補修工効果の解析は図２ではステップＳ７として示されている。この補修工の効果の解析は、既に補修工が施工済の構造物である場合について、その補修工の効果を客観的かつ定量的に評価するためのものである。
補修工の効果を解析するには、先の実施の形態における点検実績データ１４に異なる２時点のものが含まれている場合の他、補修工を実施した直後に現況点検データ１５を取得して、過去の点検実績データ１４との間でその効果を解析する場合がある。
いずれにしても、まず補修工事実施前の点検実績データ１４を用いて、図１６に示されるように各データについて分離面（判別境界面）ｇ1からの距離ｇ1(xp、yp)を求める。次いで補修工事実施後の点検実績データ１４あるいは現況点検データ１５を収集し、前述の分離面ｇ1からの距離ｇ1(xf、yf)を求める。このｇ1(xf、yf)とｇ1(xp、yp)の差を算出することで、各データの補修前から補修後にかけての安全性の変化、すなわち補修工効果を解析することができる。
このような補修工効果を解析する際の点検実績データ１４や現況点検データ１５の選択は予め図２のステップＳ２の解析条件設定時に入力部１を介して行なってもよいし点検データベース１３から補修工効果演算部７が読み出すようにしてもよい。補修工効果演算部７から読み出す際には点検実績データ１４や現況点検データ１５に含まれる対象構造物に関するデータ及び時期データをキーとして検索しながら読み出すとよい。
【００６２】
ところが、このような解析を行なう際に留意しなければならないのは前述の劣化度である。補修工事実施前の点検実績データ１４は、その点検時に取得されたデータであり、補修工事実施後の点検実績データ１４あるいは現況点検データ１５の採取時とは異なる時点に得られたものである。従って、その間に経時劣化しており、その経時劣化したものに対して補修工事が実施され改善されているのである。従って、補修工事実施前の点検実績データ１４は、補修工事が実施された時期まで経時劣化が進んでいるものとして補正を実施することが必要である。
この補正は、図２に示されるとおり劣化度評価部１０においてステップＳ５の劣化度解析を行ない、得られた劣化度あるいは劣化率を劣化度データ２９として評価情報データベース２７に格納しておき、それを補修工効果演算部７で読み出して補修工事実施前の点検実績データ１４に加えるようにすることで実行される。もちろん劣化率を用いる場合には、補修工事実施前の点検データ１４取得時から補修工事が実施された時期までの期間を劣化率に乗じて劣化度が演算される。
また、補修工事実施後の点検実績データ１４が補修工事実施から相当の期間を経て取得されたものである場合には、この点検実績データ１４に対しても劣化度を加える補正を実施することが望ましい。この補正の方法は先の補修工事実施前の点検実績データ１４の補正と同様である。但し、現況点検データ１５のうち、補修工事実施直後に取得されたものであれば、劣化度を含める補正を実施しなくてもよいことは言うまでもない。
【００６３】
次に、実際の点検実績データを用いて補修工効果を解析した結果を表７及び図１７を参照しながら説明する。表７は、２つの時点における点検実績データを一覧表にして示すものである。最初の時点は１９９９年の点検時であり表中に「補修前点検結果」とあるのが補修工事前の点検実績データである。また、２つめの時点は２００４年の点検時であり表中に「補修後点検結果」とあるのが補修工事後の点検実績データである。但し、表中を参照すれば理解されるが補修工事が実施されたのは２００２年であり補修後の点検時とは２年の開きがある。
本実施の形態ではこの２年の経時に対しては劣化度による補正は実施していない。
【００６４】
【表７】
【００６５】
補修工効果の解析は、前述のとおり判別境界面からの距離、すなわち補修工事必要度を補修工事前と補修工事後でそれぞれ求め、その差を演算することによって行われる。表７にそれぞれｆ１（Ｘp）、ｆ１（Ｘf）としてそれぞれ解析されている。そして、その差が表７ではｆ１（Ｘf）−ｆ１（Ｘp）として示されており、それが補修工効果となっている。
このようにして基本的な補修工効果は解析される。
【００６６】
但し、前述のとおり補修前点検結果の時点（１９９９年）から補修工事まで３年経過しているので、補修時には補修前点検結果から３年分の経時劣化が考慮されるべきであり、また、補修工事時から補修後点検結果の時点までは２年経過しているので、補修後点検時には補修工事時から２年分の経時劣化が考慮されるべきである。すなわち、補修工効果の正確な解析には、補修前点検時から３年経過した時点における補修前点検による点検実績データとその直後に実施された補修工事とさらにその直後に実施される補修後点検による点検実績データを用いてそれぞれのデータに基づいて判別境界面からの距離を求めてその差分を求めなければならないはずである。
この経時劣化の考慮については、補修工事前後に複数の時点における点検実績データがあれば、補修工事前後における劣化度と劣化度の単位時間変化すなわち劣化率を求めることが可能であるので、補修工事前後の点検実績データに劣化率と経過時間の積を加えることで補正を実施することが可能である。
補修工効果演算部７において必要に応じて補正されつつ解析された補修工効果は、補修工効果演算部７によって補修工効果データ３０として評価情報データベース２７に格納される。あるいは直接出力部１１に出力されてもよい。
【００６７】
ここで、補修工事前後における劣化度及び劣化率の相違について説明を追加する。図１７に補修後の経年劣化による要因データの推移を概念図として示す。（ａ）は補修工効果が小さい場合で、（ｂ）は補修工効果が大きい場合を示している。
図１７（ａ）では補修直後のデータが３年後、５年後と判別境界面に漸近しているが、（ｂ）では（ａ）の３年後の位置に到達するまでに５年、同じく５年後の位置に到達するまでに１０年の歳月を要しており、これは明らかに（ｂ）における補修工効果の方が大きいことになる。
この図から明らかなように同じ構造物の同じ部材であっても、その補修工によってはその後の経年劣化に対しては差が生じることもある。従って、補修工事の種類や程度などに関するデータを蓄積してデータベース化しておくことで、実施された補修工に対する劣化率を求めることができる可能性がある。もちろん、対象となる構造物のファクターもあるので、構造物の種類毎にも劣化率は整理されるべきとも考えられる。
このように同じ構造物であっても補修工事の前後で劣化率が異なる可能性があると考えるならば、補修工事の前後で劣化率の解析が重要となり、これは取りも直さず補修工の効果自体にもフィードバックされるものである。
すなわち、補修工事後の点検実績データによって得られる判別境界面と要因データの点との距離は、補修工事直後の点検実績データでなければ必ず経年劣化の影響を考慮すべきと考えられるため、その経年劣化の劣化率自体に補修工事の種類や程度が影響するのである。
この劣化率に影響を与える補修工事に関するデータを蓄積することで、ある種類に関する構造物にはこの補修工事が適しているなどという選定を実施することが可能となるが、これが図２のステップＳ１０に示される工程である。このステップＳ１０については後ほど説明するとして、次にステップＳ８について説明する。
【００６８】
ステップＳ８では、ステップＳ４で解析された補修工事必要度に基づいて、補修工事の必要性を判定するものである。このステップＳ８の工程も補修工事必要度演算部５において実行されるものである。
ステップＳ４では必要に応じて劣化度評価部１０によって劣化度を解析しながら点検時期と解析時期の経時を考慮して補修工事必要度の解析が実行され、補修工事必要度演算部５によってその補修工事必要度データ２８が評価情報データベース２７に格納されている。そこで、ステップＳ８では補修工事必要度演算部５は、評価情報データベース２７から補修工事必要度データ２８を読み出して、さらに、予め定められて解析条件データ２４の一部として格納されている補修工事の必要性を判断するための基準値を解析データベース２３から読み出し、これと先の補修工事必要度データ２８を比較して補修工事の必要性を判定する。
このステップＳ８における判定において、補修工事の必要性が現状否定された場合には、その判定を受けて本システムのユーザーはその後の対応方針を検討する。
【００６９】
一方、ステップＳ８の判定で補修工事の必要性が肯定された場合には、さらにステップＳ９へと進む。ステップＳ９では、補修工事優先順位演算部８が補修工事必要度の数値によってデータの並べ替えを実施する。もちろん、補修工事必要度の数値の他にも必要経費や構造物の重要度などの要因を考慮してデータの並べ替えを実行してもよい。
ステップＳ９で得られた補修工事優先順位は、補修工事優先順位データ３１として補修工事優先順位演算部８によって評価情報データベース２７に格納される。
【００７０】
さらに、補修工事の優先順位が決定されたのち、補修工事の対象となる構造物に対して実際に施工される補修工事は、ステップＳ１０において選定される。
前述のとおり、補修工事によってその後の経年劣化が異なる場合、もちろん経年劣化が小さいものが補修工事として適切であることは言うまでもない。
従って、前述のように補修工効果に関するデータを取得することで、補修工法と構造物の対応をある程度の精度で決定することは可能と考えられる。
この対応をデータとしてまとめたものが補修工法データ２２である。これは予め蓄積されたデータを補修工法データベース２１に格納しておくものである。
補修工法データ２２は、構造物の種類、構造物の部位、劣化の要因、補修工効果、劣化率、必要経費などから適宜選択して、補修工法と対応させたデータセットであり、いずれをキーとしても検索可能にデータ構成されるものである。補修工法選定部９は、要因データをキーとして劣化を生じさせた原因別に補修工法を列挙したり、補修工事の対象構造物あるいは対象部位をキーとして劣化率の高い順に補修工法を列挙するなど出力部１１に一覧表として表示する。また、補修工効果をキーとして補修工効果の高い補修工法を列挙し出力部１１に一覧表として表示してもよい。さらに、表示の仕方としてその補修工事の候補の中から最も適切な１の工法を出力部１１に表示するようにしてもよいし、ベスト３くらいまで表示するようにしてもよい。
【００７１】
さらに、補修工法選定部９は、出力部１１に対して前記構造物の種類、構造物の部位、劣化率、補修工法、必要経費のいずれをキーとする検索を行なうかを表示させて、ユーザーが入力部１からいずれを選択するかを入力するようにして適宜検索を実施可能とするようにしておくとよい。すなわち、補修の対象となる構造物やその部位が実際に存在しなくとも、随時ユーザーが、補修工法選定部９を利用して補修工法データベース２１に格納されている補修工法データ２２を検索可能としておくものである。このように検索を随時可能とすることで、補修工法データ２２に含まれている構造物や部位と劣化率、補修工法、必要経費の関係を随時把握することが可能となる。
以上説明したようにして補修工法の選択が完了すると、図２に示されるようにこれを参照しながら実際の補修工事を実施することができる。また、その後は定期点検の実施となる。ただ、この補修工事の実施と定期点検の実施は本願の発明の内容には含まれないものである。
【００７２】
続けて、構造物補修計画マップを作成して表示することが可能な構造物補修施工計画支援システムの実施の形態について図１８を参照しながら説明する。
これまで、補修工事必要度、補修工効果及び劣化度を演算・評価する構造物補修施工計画支援システムについて説明したが、本実施の形態に係る構造物補修施工計画支援システムは、演算された補修工事必要度、補修工効果及び劣化度を評価すべき構造物を含む地図上に情報として表示し得る構造物補修施工計画支援システムである。
図１８に示されるように、得られた補修工事必要度、補修工効果及び劣化度を構造物番号、補修の要否などの判定とともに表示するものである。この判定は、補修工事必要度が正値で大きければ大きいほど補修工事の必要性は薄く、負値で大きければ大きいほど補修工事の必要性が高いというものである。但し、どの数値を持って必ず補修工事が必要とするのかは、構造物の種類や建設後の経年数などの要因も考慮すべきなので、構造物毎にそのしきい値を決定するとよい。
図中、橋やトンネルの形で地点に存在する構造物に関する情報を表の形態で表示している。
このような表示は、例えば図１に示される解析データベース２３に予め入力部１を介して地図データを格納しておき、この地図データにある構造物の演算・評価情報をリンクさせて出力部１１を介して表示させることによって実現される。
具体的には、劣化の要因データと点検実績データ１４あるいは現況点検データ１５は構造物毎に、入力部１から解析時に入力されたり、予め入力部１を介して点検データベース１３に格納されるが、その際に構造物が存在する地域を識別可能な位置データも含めて格納される。
一方、地図データ中にも同様にその構造物の位置データを含めておく。そして、例えば補修工事必要度演算部５が出力部１１を介して所望の構造物の情報を出力する場合には、まず、補修工事必要度演算部５が、自己の演算した補修工事必要度データ２８あるいは評価情報データベース２７に格納された補修工事必要度データ２８を読み出して、その補修工事必要度データ２８に含まれる当該構造物に関する位置データをキーとして、解析データベース２３から地図データを照合しながら、補修工事必要度データ２８に含まれる位置データと一致する構造物と必要に応じてその周辺の地域も含めて読み出して、補修工事必要度データ２８をその位置データが示す地域に符号あるいは記号、番号などと符合させて出力部１１を介して表示させるものである。又、補修工効果演算部７あるいは劣化度評価部１０においても補修工効果データ３０、劣化度データ２９を視覚的に表示するものとして同様の機能を備えるものである。従って、上述したとおり、演算された補修工事必要度、補修工効果、劣化度についてもそのまま当該構造物の位置データを符合させて格納しておくことが望ましい。なお本実施の形態においては、補修工事必要度、補修工効果及び劣化度を構造物番号、補修の要否などの判定とともに表示するものを示したが、表示の内容はこれ以外にも例えば補修工事優先順位データや望ましい補修工事の種類データなど適宜用途に応じて変更してもよい。
また、補修履歴データベース１６に格納される補修履歴データ１７にも位置データを含ませておき、この構造物補修計画マップ上に表示するようにすることで、補修工の施工済状況も併せて把握することができる。
【産業上の利用可能性】
【００７３】
自治体をはじめとして高速道路、トンネル、ダム、高層ビルなどを管理する管理団体、検査団体あるいは設計会社、建設会社、コンサルティング会社など建築構造物、土木構造物に関係するあらゆる団体、企業において、構造物の建設から補修計画の立案、補修工事の施工後の管理まで幅広い用途がある。また、教育機関などにおいて構造物における事故や災害の未然防止や避難訓練用の教材としても活用が見込まれる。さらに、建設・土木事業を営む企業においては、補修工事事業のニーズ掘り起こしや事業提案のためのツール、あるいは公的機関との連携を図るための共有ツールとして活用が可能であり、企業の補修工事技術に関する研究開発や設計事業などの用途にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】本実施の形態に係る構造物補修施工計画支援システムの構成図である。
【図２】本構造物補修施工計画支援システムを用いた演算処理方法を示すフローチャートである。
【図３】サポートベクターマシンを用いて解析した判別境界面を２次元平面上に示した概念図である。
【図４】点検実績データを基に補修工事必要度と専門の技術者判断による５段階評価の相関を示したグラフである。
【図５】新切羽評価点法による評点合計と技術者判断による５段階評価の相関を示したグラフである。
【図６】点検実績データを基に技術者判断による補修方針を教師値として実施したＳＶＭによる解析の結果（相関）を示したグラフである。
【図７】点検実績データを基に技術者判断による処置方針を教師値として実施したＳＶＭによる解析の結果（相関）を示したグラフである。
【図８】（ａ）はトンネルを対象とした学習データにおける評価結果を示すグラフであり、（ｂ）はトンネルを対象としたテストデータにおける評価結果を示すグラフである。
【図９】（ａ）はＰＣ橋を対象とした学習データにおける評価結果を示すグラフであり、（ｂ）はＰＣ橋を対象としたテストデータにおける評価結果を示すグラフである。
【図１０】（ａ）は鋼橋を対象とした学習データにおける評価結果を示すグラフであり、（ｂ）は鋼橋を対象としたテストデータにおける評価結果を示すグラフである。
【図１１】判別境界面上のデータとある構造物におけるデータ点（Ｂｊ）との距離を求めて補修工事必要度を演算するアルゴリズムの一例を示すフローチャートである。
【図１２】劣化度の解析について説明するための模式図である。
【図１３】（ａ）、（ｂ）共に劣化の進行状況を示す概念図である。
【図１４】鋼橋点検データを基に得られた経年劣化の進行をトレースしたグラフである。
【図１５】鋼橋点検データを基に得られた経年劣化の進行をトレースしたグラフである。
【図１６】補修工効果の解析について説明するための模式図である。
【図１７】（ａ）、（ｂ）共に補修後の経年劣化による要因データの推移を示す概念図である。
【図１８】構造物補修計画マップの一例を示す概念図である。
【符号の説明】
【００７５】
１…入力部 ２…演算部 ３…標準化解析部 ４…解析条件設定部 ５…補修工事必要度演算部 ７…補修工効果演算部 ８…補修工事優先順位演算部 ９…補修工法選定部 １０…劣化度評価部 １１…出力部 １２ａ…データ １２ｂ…解析条件 １３…点検データベース １４…点検実績データ １５…現況点検データ １６…補修履歴データベース １７…補修履歴データ １８…境界データベース １９…判別境界線データ ２０…判別境界面データ ２１…補修工法データベース ２２…補修工法データ ２３…解析データベース ２４…解析条件データ ２５…パラメータデータ ２６…補修工事必要度関数データ ２７…評価情報データベース ２８…補修工事必要度データ ２９…劣化度データ ３０…補修工効果データ ３１…補修工事優先順位データ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報入力装置と、情報格納装置と、情報演算装置と、情報出力装置を有し、各構造物における劣化の要因に係る要因データと過去の補修施工・未施工の実績データを用いて得られた補修工事の要否を分離する判別境界線又は判別境界面（以下、判別境界線を含めて判別境界面という。）を基準として、ある構造物における補修工事の必要度を演算する構造物補修施工計画支援システムであって、
前記情報入力装置は、前記構造物における劣化の要因データと、前記判別境界面を構成する境界データとを、前記情報格納装置に入力可能な手段であって、
前記情報演算装置は、前記構造物における要因データと、前記境界データを前記情報入力装置又は前記情報格納装置から読み出して、この境界データが構成される２次元以上の空間（以下、多次元空間という。）上に前記読み出された要因データを座標として入力する解析条件設定部と、
前記判別境界面から前記構造物における要因データの座標までの距離を前記補修工事の必要度として演算する補修工事必要度演算部とを備え、
前記情報出力装置は、前記構造物における要因データと前記境界データと前記補修工事の必要度のうち少なくとも１の情報を出力可能な手段であることを特徴とする構造物補修施工計画支援システム。
【請求項２】
前記構造物における要因データにはその要因データが取得された時点を表す時期データが含まれ、
前記情報演算装置は、前記情報入力装置又は前記情報格納装置から前記構造物における要因データを読み出して、前記判別境界面から前記構造物のある時点における要因データの座標までの第１の距離と、前記判別境界面から前記構造物における前記ある時点とは異なる時点における要因データの座標までの第２の距離とを演算し、
前記第１の距離と第２の距離の差分を前記ある時点と前記ある時点とは異なる時点間の劣化度として演算する劣化度評価部を備えることを特徴とする請求項１記載の構造物補修施工計画支援システム。
【請求項３】
前記情報入力装置は、前記構造物における劣化の要因データと、前記判別境界面を構成する境界データと、前記構造物に対して施された補修工事の有無及び補修工事の時点とを、前記情報格納装置に入力可能な手段であって、
前記情報演算装置は、前記構造物における補修工事の有無データをキーとして、前記情報入力装置又は前記情報格納装置から前記構造物における要因データを読み出して、前記判別境界面から前記構造物の補修工事実施後の時点における要因データの座標までの第３の距離と、前記判別境界面から前記構造物における前記補修工事前の時点における要因データの座標までの第４の距離とを演算し、
前記第３の距離と第４の距離の差分を補修工効果として演算する補修工効果演算部を備えることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の構造物補修施工計画支援システム。
【請求項４】
前記補修工効果演算部は、前記補修工効果に係るデータと前記補修工事の工法種類に係るデータを前記構造物の要因データと共に前記情報格納装置に格納し、
前記情報演算装置は、前記情報格納装置に格納された前記補修工事の工法種類に係るデータを、前記要因データの種別をキーとして読み出す補修工法選定部を備えることを特徴とする請求項３に記載の構造物補修施工計画支援システム。
【請求項５】
前記補修工法選定部は、前記補修工効果に係るデータをキーとして前記補修工事の工法種類に係るデータに序列を付すことを特徴とする請求項４に記載の構造物補修施工計画支援システム。
【請求項６】
前記判別境界面は、サポートベクターマシンを用いた解析によって設定されるものであることを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の構造物補修施工計画支援システム。
【請求項７】
前記判別境界面は、放射状基底関数ネットワークを用いた解析によって設定されるものであることを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の構造物補修施工計画支援システム。
【請求項８】
前記情報格納装置は予め前記構造物の位置データと前記構造物の周囲の地図データを格納し、
前記情報演算装置は、前記地図データ上に、前記構造物の位置データ及び前記構造物における補修工事の必要度、劣化度、補修工効果あるいは補修工事優先順位の少なくとも１つの情報を、視覚的に識別可能な形態で示される情報として前記出力装置に出力させる機能を有することを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の構造物補修施工計画支援システム。
【請求項１】
情報入力装置と、情報格納装置と、情報演算装置と、情報出力装置を有し、各構造物における劣化の要因に係る要因データと過去の補修施工・未施工の実績データを用いて得られた補修工事の要否を分離する判別境界線又は判別境界面（以下、判別境界線を含めて判別境界面という。）を基準として、ある構造物における補修工事の必要度を演算する構造物補修施工計画支援システムであって、
前記情報入力装置は、前記構造物における劣化の要因データと、前記判別境界面を構成する境界データとを、前記情報格納装置に入力可能な手段であって、
前記情報演算装置は、前記構造物における要因データと、前記境界データを前記情報入力装置又は前記情報格納装置から読み出して、この境界データが構成される２次元以上の空間（以下、多次元空間という。）上に前記読み出された要因データを座標として入力する解析条件設定部と、
前記判別境界面から前記構造物における要因データの座標までの距離を前記補修工事の必要度として演算する補修工事必要度演算部とを備え、
前記情報出力装置は、前記構造物における要因データと前記境界データと前記補修工事の必要度のうち少なくとも１の情報を出力可能な手段であることを特徴とする構造物補修施工計画支援システム。
【請求項２】
前記構造物における要因データにはその要因データが取得された時点を表す時期データが含まれ、
前記情報演算装置は、前記情報入力装置又は前記情報格納装置から前記構造物における要因データを読み出して、前記判別境界面から前記構造物のある時点における要因データの座標までの第１の距離と、前記判別境界面から前記構造物における前記ある時点とは異なる時点における要因データの座標までの第２の距離とを演算し、
前記第１の距離と第２の距離の差分を前記ある時点と前記ある時点とは異なる時点間の劣化度として演算する劣化度評価部を備えることを特徴とする請求項１記載の構造物補修施工計画支援システム。
【請求項３】
前記情報入力装置は、前記構造物における劣化の要因データと、前記判別境界面を構成する境界データと、前記構造物に対して施された補修工事の有無及び補修工事の時点とを、前記情報格納装置に入力可能な手段であって、
前記情報演算装置は、前記構造物における補修工事の有無データをキーとして、前記情報入力装置又は前記情報格納装置から前記構造物における要因データを読み出して、前記判別境界面から前記構造物の補修工事実施後の時点における要因データの座標までの第３の距離と、前記判別境界面から前記構造物における前記補修工事前の時点における要因データの座標までの第４の距離とを演算し、
前記第３の距離と第４の距離の差分を補修工効果として演算する補修工効果演算部を備えることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の構造物補修施工計画支援システム。
【請求項４】
前記補修工効果演算部は、前記補修工効果に係るデータと前記補修工事の工法種類に係るデータを前記構造物の要因データと共に前記情報格納装置に格納し、
前記情報演算装置は、前記情報格納装置に格納された前記補修工事の工法種類に係るデータを、前記要因データの種別をキーとして読み出す補修工法選定部を備えることを特徴とする請求項３に記載の構造物補修施工計画支援システム。
【請求項５】
前記補修工法選定部は、前記補修工効果に係るデータをキーとして前記補修工事の工法種類に係るデータに序列を付すことを特徴とする請求項４に記載の構造物補修施工計画支援システム。
【請求項６】
前記判別境界面は、サポートベクターマシンを用いた解析によって設定されるものであることを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の構造物補修施工計画支援システム。
【請求項７】
前記判別境界面は、放射状基底関数ネットワークを用いた解析によって設定されるものであることを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の構造物補修施工計画支援システム。
【請求項８】
前記情報格納装置は予め前記構造物の位置データと前記構造物の周囲の地図データを格納し、
前記情報演算装置は、前記地図データ上に、前記構造物の位置データ及び前記構造物における補修工事の必要度、劣化度、補修工効果あるいは補修工事優先順位の少なくとも１つの情報を、視覚的に識別可能な形態で示される情報として前記出力装置に出力させる機能を有することを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の構造物補修施工計画支援システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【公開番号】特開２００７−１４０６０８（Ｐ２００７−１４０６０８Ａ）
【公開日】平成１９年６月７日（２００７．６．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−３２９３６３（Ｐ２００５−３２９３６３）
【出願日】平成１７年１１月１４日（２００５．１１．１４）
【出願人】（３０４０２０１７７）国立大学法人山口大学 (579)
【出願人】（３０４０２８３４６）国立大学法人 香川大学 (285)
【出願人】（５９１１４１７８４）学校法人大阪産業大学 (49)
【出願人】（５９１２６０６７２）中電技術コンサルタント株式会社 (58)
【出願人】（５９８１５４９４７）株式会社エイトコンサルタント (16)
【出願人】（５９４１６２３０８）西日本技術開発株式会社 (16)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年６月７日（２００７．６．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年１１月１４日（２００５．１１．１４）
【出願人】（３０４０２０１７７）国立大学法人山口大学 (579)
【出願人】（３０４０２８３４６）国立大学法人 香川大学 (285)
【出願人】（５９１１４１７８４）学校法人大阪産業大学 (49)
【出願人】（５９１２６０６７２）中電技術コンサルタント株式会社 (58)
【出願人】（５９８１５４９４７）株式会社エイトコンサルタント (16)
【出願人】（５９４１６２３０８）西日本技術開発株式会社 (16)
【Ｆターム（参考）】
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