(57)【要約】【課題】１回の検査時の検査項目を最小限に抑えたうえで、予測の不確実性を考慮した予測結果を得ることができる劣化予測方法を提供する。【解決手段】鉄筋コンクリート構造物の表面における劣化予測方法である。  そして、鉄筋コンクリート構造物の表面の剥離剥落箇所及びひび割れ箇所の情報並びに鉄筋のかぶり深さの情報を取得するステップＳ１，Ｓ２と、それらの取得した情報から逆解析によって鉄筋腐食速度を推計するステップＳ３と、その推計した鉄筋腐食速度に基づいて任意に設定した時点の前記表面の剥離剥落面積を予測するステップＳ４とを備えている。【選択図】図１
2020060429.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
鉄筋コンクリート構造物の表面における劣化予測方法であって、
前記鉄筋コンクリート構造物の表面の剥離剥落箇所及びひび割れ箇所の情報並びに鉄筋のかぶり深さの情報を取得するステップと、
前記取得した情報から逆解析によって鉄筋腐食速度を推計するステップと、
前記推計した鉄筋腐食速度に基づいて任意に設定した時点の前記表面の剥離剥落面積を予測するステップとを備えたことを特徴とする劣化予測方法。
【請求項２】
前記鉄筋腐食速度の推計は、ベイズの定理に基づいて行われることを特徴とする請求項１に記載の劣化予測方法。
【請求項３】
前記鉄筋コンクリート構造物の表面の剥離剥落箇所及びひび割れ箇所の情報は、目視調査によって得られることを特徴とする請求項１又は２に記載の劣化予測方法。
【請求項４】
前記鉄筋のかぶり深さの情報は、電磁誘導法による非破壊検査装置による測定結果であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の劣化予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄筋コンクリート構造物の表面における劣化予測方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
橋梁や高架橋、ビルなどの建築物等の鉄筋コンクリートによって構築された鉄筋コンクリート構造物は、年月の経過や構造物の使用環境及び建設時の施工条件などにより、鉄筋が腐食し、ひび割れや剥離が起きることがあるため、維持管理のために定期的に検査が行われる。
【０００３】
また、非特許文献１，２に開示されているように、定期的な検査に基づく鉄筋コンクリート構造物の変状予測の適切な修正方法の一つとして、目視で得られた剥離・剥落情報に基づき推定した鉄筋腐食速度を用いて剥離・剥落予測を行う劣化予測手法が提案されている。この劣化予測手法では、目視調査に加えて、鉄筋のかぶり深さ、塩化物イオン濃度及び中性化深さの測定を行い、これらの情報も併せて使用することで、劣化予測を行っている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】曽我部正道、外３名、「鉄道高架橋のＲＣ高欄の変状調査とその劣化予測」、コンクリート工学、Vol.47，No.8，2009，pp.16-24
【非特許文献２】轟俊太朗、外３名、「鉄道ＲＣ構造物の目視変状に基づく鉄筋腐食速度の評価に関する一考察」、日本材料学会、コンクリート構造物の補修，補強アップグレード論文報告集，Vol.15，2015，pp.41-46
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、塩化物イオン濃度及び中性化深さの測定を行うには、相応の検査費用と手間がかかるため、１回当りの検査費用や検査時間などの負担が大きくなり、維持管理費用が増加する原因になる。また、コスト削減を図れば、検査回数の減少に繋がり、適切な時期の修繕が行えなくなるおそれもある。
【０００６】
さらに、劣化現象自体も各構造物、その部材又は表面毎にばらつき、検査を実施できる箇所も限定されるうえに、検査情報も検査員に依存する性質を持っているが、従来の予測手法ではこれらの不確実性は陽に考慮されていない。
【０００７】
そこで、本発明は、１回の検査時の検査項目を最小限に抑えたうえで、予測の不確実性を考慮した予測結果を得ることができる劣化予測方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記目的を達成するために、本発明の劣化予測方法は、鉄筋コンクリート構造物の表面における劣化予測方法であって、前記鉄筋コンクリート構造物の表面の剥離剥落箇所及びひび割れ箇所の情報並びに鉄筋のかぶり深さの情報を取得するステップと、前記取得した情報から逆解析によって鉄筋腐食速度を推計するステップと、前記推計した鉄筋腐食速度に基づいて任意に設定した時点の前記表面の剥離剥落面積を予測するステップとを備えたことを特徴とする。
【０００９】
ここで、前記鉄筋腐食速度の推計は、ベイズの定理に基づいて行われることが好ましい。また、前記鉄筋コンクリート構造物の表面の剥離剥落箇所及びひび割れ箇所の情報は、目視調査によって得ることができる。さらに、前記鉄筋のかぶり深さの情報は、電磁誘導法による非破壊検査装置による測定結果として取得することができる。
【発明の効果】
【００１０】
このように構成された本発明の劣化予測方法は、鉄筋コンクリート構造物の表面の剥離剥落箇所及びひび割れ箇所の情報と鉄筋のかぶり深さの情報とから、逆解析によって鉄筋腐食速度を推計する。そして、推計した鉄筋腐食速度に基づいて任意に設定した時点の剥離剥落面積を予測する。
【００１１】
このように表面に現れる情報とかぶり深さの情報という限られた検査項目の結果を利用するだけでも、逆解析によって鉄筋腐食速度を推計することで、予測の不確実性を考慮した実務に適した予測結果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施の形態の劣化予測方法を説明するフローチャートである。
【図２】鉄筋コンクリート構造物の表面における変状過程と鉄筋腐食速度との関係を概念的に説明する図である。
【図３】順解析による剥離剥落シミュレーション結果を説明する図である。
【図４】逆解析の条件とパラメータ推計結果を説明する図であって、（ａ）は条件一覧表、（ｂ）は数値実験による推計値と正解値との比及び標準偏差を示した棒グラフである。
【図５】数値実験によって予測された剥離剥落面積率の予測精度を説明する図であって、（ａ）はCase1の結果、（ｂ）はCase2の結果、（ｃ）はCase3の結果、（ｄ）はCase4の結果を示している。
【図６】実構造物への適用例となる対象構造物の構成を説明する断面図である。
【図７】メッシュ分割方法と目視調査による変状の判定例を説明する図である。
【図８】鉄筋探査機によるかぶり厚の測定結果の一例を示した説明図である。
【図９】かぶり厚と変状との関係を説明する図である。
【図１０】パラメータ推計により得られた事後分布を例示（Case2）した図で、（ａ）はp1の結果、（ｂ）はp2の結果、（ｃ）はp3の結果を示している。
【図１１】実構造物に適用した場合の逆解析の推計値と正解値との比及び標準偏差を示した棒グラフである。
【図１２】実構造物に適用した場合に予測された剥離剥落面積率の予測精度を説明する図であって、（ａ）はCase1の結果、（ｂ）はCase2の結果、（ｃ）はCase3の結果、（ｄ）はCase4の結果を示している。
【図１３】実構造物に適用した場合の変状分布の実測結果と予測結果（Case4）とを説明する図であって、（ａ）は実測結果（供用45年）、（ｂ）は予測結果（供用45年）、（ｃ）は予測結果（供用75年）、（ｄ）は予測結果（供用100年）を示している。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は、本実施の形態の劣化予測方法を説明するフローチャートである。
本実施の形態の鉄筋コンクリート構造物の表面における劣化予測方法の適用対象となる構造物は、鉄筋コンクリートによって構築された橋梁や高架橋などの土木構造物及びビルなどの建築構造物である。これら鉄筋コンクリート構造物の壁、柱、桁などの表面が検査対象になる。
【００１４】
鉄筋コンクリート構造物の表面に現れる変状は、目視調査によって観察することができる。目視調査とは、検査員の目視によって、剥離剥落箇所やひび割れ箇所などの変状の発生位置や範囲などの観測情報を取得する調査である。
【００１５】
これまでは、検査時に、目視調査だけでなく、必要に応じて非破壊検査装置などを使用したかぶり深さの測定や中性化深さなどの測定が行われていた。そして、このようにして取得された検査情報と熟練技術者の経験に基づいて、鉄筋の腐食速度や腐食度を推定するということが行われていた。例えば「鉄道構造物等維持管理標準・同解説（構造物編）コンクリート構造物」（以下、「維持管理標準」という。）では、鉄筋の腐食を指標とした変状予測モデルが提案されている。
【００１６】
鉄筋の腐食速度を、検査時（現時点）の鉄筋コンクリート構造物の検査情報と構築後に経過した時間（経年）などに基づいて推定できれば、将来の予測に繋げることができる。要するに、鉄筋腐食速度の推定結果から、鉄筋コンクリート構造物の将来の任意の時点における劣化程度（剥離剥落面積）を予測することができるようになる。
【００１７】
ここで、一般論から言えば、多くの検査情報を使って経験のある熟練技術者が判定することで、高精度の劣化予測が行えるものと考えられる。しかしながら、昨今の維持管理技術者の不足や、技術伝承問題等から、熟練技術者の有する暗黙に依存した体制は限界に達することが容易に予測される。このような技術者不足を補うためには検査作業の省力化が必要であり、剥離剥落面積の予測精度を確保しつつも検査時の測定項目を少なくすることが求められる。
【００１８】
そこで、本実施の形態の劣化予測方法は、実務における維持管理サイクルの中で活用可能な手法とする。要するに、「維持管理標準」に示された変状予測モデルにおける鉄筋腐食速度を検査時の剥離剥落面積から推定することで、将来時点の剥離剥落面積を予測する方法論において、少ない測定項目及び回数で剥離剥落面積を効率的に予測する方法について説明する。
【００１９】
そこで、まず、ベイズ推計を用いて不確実性を考慮することで、変状予測モデルに必要な各種測定データの有無が予測精度に及ぼす影響を評価した検討結果について説明する。すなわち、剥離剥落面積という集約情報を用いることで、後述する個々の評価単位（メッシュ）での変状予測結果が必ずしも一致せずとも、集約化による中心極限の定理が働くため、剥離剥落面積とその不確実性を効率的に予測することができるようになる。
【００２０】
図２に、鉄筋腐食モデルの概要を示す。鉄筋腐食モデルは、各変状過程（stage１からstage５）の鉄筋腐食速度v(=dr/dt;v1-v5)や、限界値となる中性化残りcrlim、鉄筋腐食深さΔr(Δrcr,Δrsp,Δrls)をパラメータとしている。ここで、鉄筋腐食深さΔrは、鉄筋の周辺が深さ方向に一様に腐食する場合の減少量とし、鉄筋腐食速度vは1年間あたりのその減少量とした。
【００２１】
stage１からstage５は、それぞれ「維持管理標準」で定義される潜伏期、進展期、加速期前期、加速期後期、劣化期に対応する。そして、鉄筋腐食速度v1は内的塩害に起因する速度、鉄筋腐食速度v2は中性化に伴い塩分が濃縮され鉄筋腐食が加速された後の速度、鉄筋腐食速度v3はひび割れや浮き発生に伴い水分や局部的な中性化の進行により鉄筋腐食が加速された後の速度、鉄筋腐食速度v4，v5は剥離・剥落が発生した後の裸鋼の速度となる。
【００２２】
鉄筋腐食速度vは、特に実構造物においては、気温や表面含水率などの部材の乾湿状態の影響も受けるもので、ばらつきが大きく、充分に定量化されているものではない。従って、「維持管理標準」では、構造物の環境条件等に応じて定期的な検査から適切に修正することを前提としている。これらの鉄筋腐食速度vに基づき、鉄筋腐食深さΔrは、各過程の鉄筋腐食速度vを時間領域で積分して得られ、推定変状Si,Tsimは、鉄筋腐食深さΔrcrと限界鉄筋腐食深さΔrlsとの関係により1から5の整数値となる。ここで、iは各メッシュ、Tは経年を表す。
【００２３】
ところで、本実施の形態の劣化予測方法では、後述するように鉄筋腐食速度を直接逆解析することから、上記「維持管理標準」で用いられている、鉄筋の腐食速度を中性化、内的塩害、複合劣化等の劣化要因をそれぞれ中性化残りに依存して変化させる鉄筋腐食モデルについての検討も行う。以下では、このモデルによる解析結果を、逆解析結果と比較するための順解析の結果として説明する。
【００２４】
図３に、順解析による剥離剥落シミュレーション結果を示す。この図では、各変状過程の割合を示しており、経年に依存してstageが高い割合が増加していき、経年20年では剥離剥落箇所が10％程度、ひび割れ箇所が20％程度となり、経年100年では剥離剥落箇所が80％程度、ひび割れ箇所が10％程度となっていることが分かる。
【００２５】
構造物の健全性は、剥離剥落面積で評価されることから、10m2のコンクリート表面を対象とする場合、20年程度で一つの閾値を超えることとなる。従って以降の逆解析には、経年20年の結果を用いることとする。なお、目視によれば、stage1，2では観測情報はなく、stage3でひび割れ分布、stage4，5で剥離剥落分布が得られることから、経年20年時には30％程度の表面に変状が観測される状態になっていることが推測できる。
【００２６】
続いて、本実施の形態の逆解析手法について説明する。劣化予測では、観測データに基づきモデルパラメータを同定し、以降の現象を予測することとなる。この際に不確実性を考慮できるベイズ理論を採用し、複数パラメータを効率的に同定できるMarcov Chain Monte Carlo 法(マルコフ連鎖モンテカルロ法；以下、「MCMC法」という。)を適用する。
【００２７】
一般的に、現地調査により鉄筋の腐食度や腐食速度を、供用中のコンクリート構造物において直接測定することは容易ではない。そこで、ひび割れや剥離・剥落といった目視調査により得られる変状に基づき、鉄筋腐食速度を逆解析的に推計する。この推計には、ベイズの定理を用いる。
【００２８】
ベイズの定理では、パラメータベクトルθの事前確率をπ(θ)として、観測情報Sが得られた時のパラメータベクトルθの同時発生確率π(θ|S)を算出する。
【００２９】
【数１】
2020060429.tif 000003
ここで、Sは、観測変状Siの割合、L(S|θ)は尤度関数、Θはθにより構成されるパラメータ空間を示す。
【００３０】
上述したモデルより推定される推定変状Si,Tsimと、目視により観測される観測変状Si,Tobsとを用いると、尤度関数L(Si,Tsim|θ)は、次式により表される。
【数２】
2020060429.tif 000004
ここで，θはパラメータベクトル、ns は標本数（メッシュ数）、σ2 はモデル化誤差の分散を示す。
【００３１】
なお、推定変状Si,Tsim及び観測変状Si,Tobsは、1から5の整数値であり、離散変数となるため、より高精度なモデル化のためには連続変数を対象とした上式（数２）よりも、ポアソン分布などの離散変数を対象とした確率分布の設定が望ましいとも言える。しかしながら、離散変数分布は、維持管理の実務者にとって容易に利用できる馴染みのある分布とは認識されておらず、モデル化誤差が生じることは認識しつつも、実務での適用性を優先して上式を採用した。詳しくは後述するが、上式（数２）のモデル化であっても、鉄筋腐食速度を一定精度で推定することができる。
【００３２】
続いて、上式（数２）を対数化することで、以下に示す対数尤度関数F(Si,Tsim|θ)が得られる。
【数３】
2020060429.tif 000005
【００３３】
続いて、上式（数３）の対数尤度関数F(Si,Tsim|θ)を最小化するパラメータベクトルθを、ベイズの定理に基づき推計する。推計にはメトロポリス・ヘイスティングス(MH)法を利用したMCMC法を用いた。MH法では、パラメータ空間Θの中でマルコフ過程に従う乱数のサンプリングを行い、各ステップjで最尤基準からの採択判定を繰り返す。すなわち、事前分布π(θ)からθ'のサンプリングを行い、次式に示す採択確率を用いて、サンプリング結果を採択又は棄却することでθj+1を決定する。
【００３４】
【数４】
2020060429.tif 000006
ここで、Rは[0,1]の一様乱数である。得られた一連のサンプル系列は、初期の一定期間(burn-in区間)の後、事後分布と近似できる。本実施の形態では、5000ステップのburn-in後、20000ステップを事後分布とした。
【００３５】
続いて、鉄筋腐食速度v1,v2,v3の推計について説明する。ここでは、準標準モデル（数５）と、直接モデル（数６）との２つの鉄筋腐食モデルによって検討を行った。
【数５】
2020060429.tif 000007
【数６】
2020060429.tif 000008
【００３６】
準標準モデル（数５）は、上記「維持管理標準」で定義されたstage1とstage2の鉄筋腐食速度v1std,v2stdに一定倍率χを乗じたもので、パラメータベクトルθはθ=(χ)により定義した。χの事前分布は、平均値1、標準偏差10の正規分布とした。そして、上記（数１）式に基づく逆解析により、χの不確実性を評価する。
【００３７】
準標準モデルは、図４（ａ）に示すように、観測情報が多く必要である割に、実構造物の情報を柔軟に取り入れられるわけではなく、従来の鉄筋腐食モデルに依存して劣化予測を行っていると言える。
【００３８】
直接モデルは、鉄筋腐食速度を直接定義するもので、p1，p2，p3を推計パラメータとしている。パラメータベクトルθは、θ=(p1，p2，p3)により定義し、p1，p2，p3の事前分布は、平均値0.005、標準偏差0.05の正規分布とした。
【００３９】
図４（ａ）に、逆解析の解析条件一覧を示す。Case1は、従来の方法を踏襲したもので、塩化物イオン濃度や中性化深さ（中性化速度）の情報が必要である一方、観測情報にひび割れ分布を用いていない。Case2からCase4は、鉄筋腐食モデルに直接モデルを用いたもので、塩化物イオン濃度の情報を必要としない。さらに、Case3，Case4は、中性化速度の情報も必要としない。
【００４０】
図４（ｂ）に、逆解析によるパラメータ推計結果一覧を示す。直接モデルであるCase2とCase3とを比較すると、中性化速度αの観測情報の有無により、特にp1の推計精度が低下することが分かる。さらに、Case3とCase4とを比較すると、ひび割れの観測情報の有無により、同様にp1の推計精度が低下することが分かる。これらは、v1の中性化速度やひび割れの感度が限定的であるためと考えられる。観測情報量の少ないCase4の場合でも、p1，p2，p3のそれぞれを+70％から+180％、-35％から+25％、-5％から+35％程度の精度で推計できることが確認できる。
【００４１】
図５に、剥離剥落面積率の予測精度を示す。縦軸は全断面に対する剥離剥落面積の発生率を示しており、図中に太線で順解析の劣化予測結果を示した（図３参照）。各Caseとも観測時期である経年20年においては、正解値付近で予測分布が高くなっていることが確認できる。直接モデルを用いたCase2からCase4でも正解値に近い予測結果となっており、塩化物イオン濃度や中性化速度などの観測情報を省略した場合でも、誤差を許容する場合には一定の精度で劣化予測が可能であることを示している。すなわち、直接モデルを用いた場合、経年100年時の剥離剥落面積は、中性化速度及びひび割れ分布を観測する場合（Case2）は0％から+5％程度、中性化速度を省略する場合（Case3）は0％から+10％、さらにひび割れ分布を省略する場合（Case4）は-5％から+15％程度の精度で予測できる。
【００４２】
次に、本実施の形態の劣化予測方法について図１を参照しながら説明するとともに、実構造物への適用例について図６−図１３を参照しながら説明する。
まず、ステップＳ１では、検査員によって鉄筋コンクリート構造物の表面の目視観察による調査（目視調査）が行われる。目視調査では、鉄筋コンクリート構造物の表面の剥離剥落箇所の情報、及びひび割れ箇所の情報を取得することができる。
【００４３】
図６は、実構造物である対象構造物の概要を示している。対象としたのは、竣工後約45年が経過したボックスカルバートで、内周の両側面を調査面Ａと調査面Ｂとした。調査面Ａ，Ｂにおいては、かぶりコンクリートの剥離剥落が顕在化してきており、比較的綿密な調査がし易い構造物であった。周辺環境に関しては、山間に位置することから飛来塩分の影響は無いと考えられ、気象庁による地点近傍における過去30年の年平均気温は16.5℃、年平均降水量は1626mmである。この対象構造物は、剥離剥落だけでなく鉄筋直上のひび割れも多く発生しており、断面修復等の修繕を実施する領域の判断が難しく、詳細な検討を行う対象として適している。
【００４４】
現地調査では、劣化速度に大きく寄与する因子として、調査面Ａ，Ｂの表面に位置する19本の軸方向鉄筋及びそのかぶりコンクリートの変状、かぶり厚、中性化深さ、塩化物イオン濃度を調査した。ここで、鉄筋径はφ19mmである。
【００４５】
図７に示すように、劣化予測モデルへの導入のために、各調査面を鉄筋直上の100mm×300mmのメッシュ単位に分割し、25×19×2=950個のメッシュ毎の変状パラメータSi (iは、１から950)を記録した。この変状パラメータSiが、コンクリート構造物の表面の剥離剥落箇所及びひび割れ箇所の情報となる。
【００４６】
一方、図８に示すように、高さ0.5m，1.3m，2.1mの３箇所のかぶり厚を、磁気式の電磁誘導法による非破壊検査装置で測定する。ここでは、この非破壊検査装置を、鉄筋探査機と呼ぶ（ステップＳ２）。
【００４７】
そして、鉄筋探査機によるかぶり厚の測定結果から、線形補間及び補外により、2.5m範囲のかぶり分布を算出した。中性化深さの調査では、ビット径24mmのドリルを用いて削孔をし、エアスプレーにて清掃した後にフェノールフタレイン液1％溶液を噴霧して、コンクリート表面から発色点までの距離を測定した。また、図８に示すように、はつり箇所Ａ，Ｂにおいて100mm×100mm程度を削り出し、鉄筋腐食状況の調査を行った。塩化物イオン濃度は、ドリル削孔にて深さ60mmから100mm程度の位置から採取したコンクリート粉末を用いて、電位差自動滴定法により求めた。
【００４８】
図８に示したかぶりの測定結果によれば、実測したかぶりは、11mmから53mmの範囲でばらついており、平均は30.1mm、標準偏差は10.6mmであった。中性化深さは、11個のサンプルより15mmから27mm、中性化速度αの平均値は3.0mm/√年、標準偏差は0.6mm/√年であった。塩化物イオン濃度は、3.357kg/m3であったことから、この対象構造物の劣化要因は、中性化と内的塩害の複合劣化であると推定した。
【００４９】
図９に、かぶりと変状の関係をまとめた結果を示す。目視により確認された変状は、ひび割れ、浮き、剥離、剥落であり、Siは、1:無変状(177個)、2:無変状(内部腐食)(117個)、3:ひび割れ・浮き(614個)、4：剥離・剥落(64個)、5：剥離・剥落(鉄筋腐食度III以上)(5個)であった。Si=2は、実測したかぶりと中性化速度に基づき、中性化残りが25mm以下となる場合とした。全1064メッシュ中64個のメッシュにおいて、剥離剥落はSiが4以上となっていることから、剥離剥落面積率は6.5％となる。図９から、かぶりが小さいほど変状のランクが高く、個数が多い傾向にあることが分かる。剥離・剥落が発生しているのは、概ねかぶりが25mm以下のメッシュであり、ひび割れはかぶりが40mm以下のメッシュで発生している。
【００５０】
そして、現地調査で取得した情報に基づいて、ステップＳ３では、逆解析によるパラメータ推計を行う。図１０に、直接モデルを対象構造物に適用した場合（Case2）の鉄筋腐食速度の事後確率密度分布を示す。図１０（ａ）から図１０（ｃ）を見ると、p1からp3へと鉄筋腐食速度が増加している事がわかる。p2は変動係数が10%程度で他の2パラメータと比較してばらつきが小さい結果となっているが、これは、観測データの内のSi=3に該当するひび割れ・浮きのデータが多く存在していることによると考えられる。ひび割れの発生前後の鉄筋腐食速度であるp2，p3を比較すると、ひび割れにより鉄筋腐食速度が140％程度増加する結果が得られている。p3はp2と比較して広い範囲に分布する傾向が見られるが、ひび割れ発生から剥離剥落が発生するまでに成長するひび割れ幅の影響が考慮されていないことなどが要因として考えられる。
【００５１】
図１１に、対象構造物に適用した場合の逆解析によるパラメータ推計結果一覧を示す。ここでは、比較対象となる標準値として、p1に対しては内的塩害を想定した上記「維持管理標準」に記載された式を使用し、p2に対しては複合劣化を想定した「維持管理標準」に記載された式を用いた。準標準モデルであるCase1に着目すると、χの平均値が0.65であり、鉄筋腐食速度が平均的には標準値の65％程度であることが分かる。
【００５２】
一方、直接モデルであるCase2からCase4に着目すると、p1，p2，p3がそれぞれ標準値の40％，30％，70％程度であり、各過程における鉄筋腐食速度を個々に推計できることが分かる。また、観測情報量の影響については、Case2とCase3との比較により、中性化速度αの有無の影響は小さいと言える。これは、Case3では中性化速度αを未知数として推計を実施しているが、概ね実測値に近い分布に収束する結果となったためである。
【００５３】
さらに、Case3とCase4との比較により、ひび割れの観測情報がない場合はパラメータ推計精度が低下しており、変動係数としてはp1が5％程度、p2，p3がそれぞれ30％程度大きくなることが分かる。
【００５４】
このようにして推計パラメータp1，p2，p3が算定されると、上記した（数６）の式によって、鉄筋腐食速度v1，v2，v3を推計することができる。そこで、ステップＳ４では、推計した鉄筋腐食速度v1，v2，v3に基づいて、任意に設定した時点における、対象構造物の表面（調査面Ａ，Ｂ）の剥離剥落面積を予測する。
【００５５】
図１２は、対象構造物に適用した場合の剥離剥落面積を剥離剥落面積率で示した予測精度を表している。この図から、各ケースにおいて、観測値である経年45年時点で、剥離剥落面積率6.5％付近での発生確率が大きくなっており、実測と予測とが一致することが分かる。
【００５６】
また、経年100年時の剥離剥落面積率の平均値は、Case1で55％程度、Case2からCase4で65％程度であることが分かる。これは、図１１のp3の推計結果において、準標準モデルよりも直接モデルの方が大きい値を示すことに整合する。Case2からCase4の予測結果のばらつきに着目すると、図１１の推計結果ではパラメータ推計精度に差が見られたものの、図１２の予測結果では大きな差は確認できない。これらから、本実施の形態の劣化予測方法のように観測情報量を減らしてパラメータ推計精度が低下した場合でも、一定の劣化予測精度が確保できることが判明した。
【００５７】
続いて、ステップＳ５では、劣化予測結果の出力を行う。図１３には、Case4による変状分布の実測結果及び予測結果を例示として示す。各パラメータは、推計により得られた平均値を用いた。実測による変状では、内部の鉄筋腐食を判断できないことから、実際には鉄筋腐食が発生している箇所に対しても変状無しの判定となる。
【００５８】
図１３（ａ），（ｂ）に示した経年45年時点の実測と予測とを比較すると、結果が概ね一致する傾向が確認できる。一部、調査面のＡ面の地面付近等に、実測結果では剥離剥落が発生しているものの、予測結果ではひび割れでとどまっている箇所等が存在する。Ａ面の右側地面付近には、過去の写真等の調査によると、長年存置物により背面には湿気が滞留しやすい環境であったことが分かっている。そのため、こういった環境の違いやボックスカルバートの入り口付近の雨水の影響等も加味した逆解析を実施することで、より精度の高い予測が行えるようになる。また、予測結果に対しては、経年の経過に従い変状過程が進行しており、図１０（ｄ）に示した100年時には、Ａ面では殆どの箇所で剥離剥落が発生する結果となっていることが分かる。
【００５９】
次に、本実施の形態の劣化予測方法の作用について説明する。
このように構成された本実施の形態の劣化予測方法は、鉄筋コンクリート構造物の表面の剥離剥落箇所及びひび割れ箇所の情報と鉄筋のかぶり深さの情報とから、逆解析によって鉄筋腐食速度をベイズ推計する。そして、推計した鉄筋腐食速度に基づいて任意に設定した時点の剥離剥落面積を予測する。
【００６０】
このように目視調査などで得られる情報とかぶり深さの情報という限られた検査項目の結果を利用するだけでも、鉄筋腐食速度をベイズ推計することで、予測の不確実性を考慮した実務に適した予測結果を得ることができる。
【００６１】
すなわち、塩化物イオン濃度及び中性化速度の測定を省略した場合でも、ひび割れ発生前後の鉄筋腐食速度を-35％から+35％程度の精度で推計でき、経年100年時の剥離剥落面積を-5％から+15％程度の精度で予測することができる。
【００６２】
上記「維持管理標準」による内的塩害及び複合劣化の腐食速度と比較して、30％から70％が本実施の形態の劣化予測方法による推計結果となること、及びひび割れ発生により鉄筋腐食速度が平均的に140％程度増加したことを明らかにできた。経年100年時の剥離剥落面積の予測値は、中性化速度やひび割れ分布等の観測情報量に依存せず、全面積の50％から75％であるという予測値が得られた。
【００６３】
また、本実施の形態の劣化予測方法による対象構造物の劣化予測結果を活用して、検査費用と修繕費用との和である維持管理費を最小化する補修計画シミュレーションを実施した結果、以下のような知見が認められた。
【００６４】
経年75年に総維持管理費が最小となる最適断面修復面積は10m2であり、目視できる剥離剥落の範囲周辺のみを修繕する方法に対して、40％から50％程度の維持管理費用の節減効果が得られた。すなわち、予防保全として断面修復箇所を、目視による剥離剥落箇所だけでなく周辺まで拡大することで、総維持管理費を低くすることができる場合があることが、予測結果を利用することによって明らかにできた。
【００６５】
以上、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳述してきたが、具体的な構成は、この実施の形態に限らず、本発明の要旨を逸脱しない程度の設計的変更は、本発明に含まれる。
例えば前記実施の形態では、検査員の目視調査によって鉄筋コンクリート構造物の表面の剥離剥落箇所及びひび割れ箇所の情報を取得する方法について説明したが、これに限定されるものではなく、例えば撮影された調査面の画像データを画像解析することによって、自動的にこれらの情報を取得させることもできる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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