(57)【要約】【課題】  地震対策等の評価対象地点における液状化に関する地盤調査評価データから得られる液状化発生の可能性の有無を分離する分離面に基づいて、評価対象地点における液状化発生危険度の定量評価を実施することができる液状化発生評価システムを提供する。【解決手段】  入力部１と、演算部２と、格納部１１，１３，１５，１７，２２と、出力部７を有し、評価対象地点における液状化発生の要因に係るｎ次元の要因データと評価対象地点に対する要因データ毎に構成されるｎ次元の地盤調査学習データ１４を用いて得られる液状化発生の可能性の有無を分離する分離面を基準として、ある評価対象地点における地盤調査評価データ１２を基に液状化発生危険度を算出して定量評価を実施するための液状化発生評価システムである。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力部と、演算部と、格納部と、出力部を有し、評価対象地点における液状化の要因（要因数をｎとする。ｎ≧２）に係るｎ次元の要因データと前記評価対象地点に対する前記要因データ毎に構成されるｎ次元の地盤調査評価データと前記要因データ毎に構成されるｎ次元の地盤調査学習データを用いて得られる液状化発生の可能性の有無を分離する分離面を基準として、ある評価対象地点における液状化発生危険度の定量評価を実施するための液状化発生評価システムであって、
前記入力部は、前記評価対象地点における前記液状化の要因に係るｎ次元の要因データと、前記要因データ毎のｎ次元の地盤調査評価データと、前記要因データ毎のｎ次元の地盤調査学習データと、を前記格納部に入力可能な手段であって、
前記格納部は、前記液状化の要因に係るｎ次元の要因データと、前記要因データ毎のｎ次元の地盤調査評価データと、前記要因データ毎のｎ次元の地盤調査学習データと、を格納可能な手段であって、
前記演算部は、前記評価対象地点における前記液状化の要因に係るｎ次元の要因データと、前記要因データ毎のｎ次元の地盤調査学習データとを用いてｎ次元以上の座標空間（以下、多次元座標空間という。）中に分離面を演算する分離面演算部と、
前記ｎ次元の地盤調査評価データを前記入力部又は前記格納部から読み出して、この地盤調査評価データが示す前記多次元座標空間中での座標から、前記多次元座標空間中に形成される分離面までの距離を前記評価対象地点の液状化発生危険度として演算する液状化発生危険度演算部と、を備え、
前記出力部は、前記地盤調査学習データ、前記分離面の座標データ、前記地盤調査評価データ、前記液状化発生危険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液状化発生評価システム。
【請求項２】
前記要因データは、全上載圧、有効上載圧、震度、深さ方向の低減率、標準貫入試験から得られるＮ値、細粒分含有率、地震動タイプ補正係数のうち、少なくとも２つを含むものであることを特徴とする請求項１記載の液状化発生評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、地震による被害のうち、地盤の変状による構造物被害の原因となる地盤の液状化の発生危険度を定量評価することができる液状化発生評価システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、アジアでは地震や津波・洪水といった大規模な自然災害が多発している。その中でも、日本は世界でも有数の地震地帯である。特に近年、大規模な地震が多発しており、平成１９年には能登半島地震や新潟県中越沖地震、平成20年には岩手・宮城内陸地震など地震による被害が増加している。
地震による被害には大きく分けて二つあり、１つ目に地震動による建物や交通機関等への直接被害、２つ目に地盤の変状による構造物被害（液状化・地盤変形）があげられる。本願発明は、２つの地震被害の中でも、近年、広範囲かつ大規模に、しかも特徴的な被害形態が数多く出現している液状化に対する地盤の評価に注目してなされたものである。
地盤の液状化は、昭和３９年の新潟地震を契機に、地盤の液状化現象が注目され始めた。平成７年の兵庫県南部地震では、湾岸埋立地において広域的に液状化が発生し大きな被害をもたらした。また、近年では新潟県中越地震や能登半島地震において、水田や道路が液状化の被害にみまわれた。
現在、液状化の判定には道路橋示方書にも準じている、土の粒度や密度などの土質情報による土層別のＦＬ法や箇所別のＰＬ法が利用されている。
この液状化判定方法は、平成７年の兵庫県南部地震の事例分析に基づき、動的せん断応力比（Ｒ）の算出方法の改定、地震動特性による補正係数（Ｃｗ）の導入など大幅な改定が行われた。これにより現在、液状化の発生予測技術は向上している。
【０００３】
例えば、特許文献１に開示されるような発明がある。特許文献１には、「地盤変位の推定方法及び地盤の液状化判定方法」として、各種地盤データから簡易に地盤変位の推定及び地盤の液状化判定を行える発明が開示されている。
この特許文献１に開示される発明によれば、地盤の固有周期などの地盤特性値を用いて、それに対応した地盤変位を、予め算定した地盤測定値と地盤変位との相関グラフによって算定することができる。
また、特許文献２に開示される「地盤応答解析方法、地盤応答解析システム、地盤応答解析方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、このプログラムを記録した記録媒体」では、地震に対する地盤応答を解析しつつ、この地盤応答に関するデータと地質に関するデータを組み合わせることで地盤液状化に関する評価を可能としている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−２４７２２６号公報
【特許文献２】特開２００３−２９４８５０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の液状化判定はＮ値や平均粒径、細粒分含有率などを考慮できるが、地形や降雨量など決められた要因以外のものを液状化の予測に反映させることができない。
また、従来の液状化判定（ＦＬ法，ＰＬ法）は、的中率が決して高いとは言えず、満足な判定ができないことが多い。
また、特許文献１に開示された発明においては、地盤変位との相関関係を求める地盤特性値として地盤の固有周期のみを用いて評価しており、この相関関係の優れたプロットデータを用いてその後の解析を行うため、用いるデータ数を減らしてしまうと同時に、相関関係を得るための特性値の種類が少なく、結局液状化の予測に対する要因として少なくなってしまうという課題があった。
さらに、特許文献２に開示される発明においては、前述の地盤の液状化の判定方法をコンピュータによって算出するだけのものであり、特に発明として新規に何らかの手法が開発されたというものではなかった。
そこで、本願発明者らは、これまでに蓄積されたデータを効率的に利用し、従来の液状化判定よりも高精度に液状化発生の危険度を評価することを目的とし、サポートベクターマシーン（Support Vector Machine:以下ＳＶＭという。）による液状化判定手法の確立に取り組み、今回の発明に至ったものである。
【０００６】
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、地震対策等の評価対象地点における液状化に関する地盤調査評価データから得られる液状化発生の可能性の有無を分離する分離面に基づいて、評価対象地点における液状化発生危険度の定量評価を実施することができる液状化発生評価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】
【０００７】
上記目的を達成するため、請求項１記載の発明である液状化発生評価システムは、入力部と、演算部と、格納部と、出力部を有し、評価対象地点における液状化の要因（要因数をｎとする。ｎ≧２）に係るｎ次元の要因データと前記評価対象地点に対する前記要因データ毎に構成されるｎ次元の地盤調査評価データと前記要因データ毎に構成されるｎ次元の地盤調査学習データを用いて得られる液状化発生の可能性の有無を分離する分離面を基準として、ある評価対象地点における液状化発生危険度の定量評価を実施するための液状化発生評価システムであって、
前記入力部は、前記評価対象地点における前記液状化の要因に係るｎ次元の要因データと、前記要因データ毎のｎ次元の地盤調査評価データと、前記要因データ毎のｎ次元の地盤調査学習データと、を前記格納部に入力可能な手段であって、
前記格納部は、前記液状化の要因に係るｎ次元の要因データと、前記要因データ毎のｎ次元の地盤調査評価データと、前記要因データ毎のｎ次元の地盤調査学習データと、を格納可能な手段であって、
前記演算部は、前記評価対象地点における前記液状化の要因に係るｎ次元の要因データと、前記要因データ毎のｎ次元の地盤調査学習データとを用いてｎ次元以上の座標空間（以下、多次元座標空間という。）中に分離面を演算する分離面演算部と、
前記ｎ次元の地盤調査評価データを前記入力部又は前記格納部から読み出して、この地盤調査評価データが示す前記多次元座標空間中での座標から、前記多次元座標空間中に形成される分離面までの距離を前記評価対象地点の液状化発生危険度として演算する液状化発生危険度演算部と、を備え、
前記出力部は、前記地盤調査学習データ、前記分離面の座標データ、前記地盤調査評価データ、前記液状化発生危険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。
【０００８】
なお、本願特許請求の範囲、明細書及び図面においては、「地盤調査データ」のうち、分離面を演算する際に「学習データ」として用いられるものを特に、「地盤調査学習データ」といい、分離面を用いて液状化が発生する危険度を評価するための「評価データ」として用いるものを特に「地盤調査評価データ」という。また、それぞれのデータの種類を端的に示す場合に、単に「学習」、「評価」としたり、それぞれのデータを用いて行った演算の結果を単に「学習結果」、「評価結果」とする場合もある。さらに、「危険度」という語を用いているが、これは、裏を返せば「安全度」となり、この概念をも含むものであり、決して排除するものではない。本願全体においても同様である。
【０００９】
また、請求項２に記載される液状化発生評価システムは、請求項１記載の発明において、前記要因データは、全上載圧、有効上載圧、震度、深さ方向の低減率、標準貫入試験から得られるＮ値、細粒分含有率、地震動タイプ補正係数のうち、少なくとも２つを含むものであることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は、任意の評価対象地点における液状化発生の危険度を客観的かつ定量的に評価可能であると同時に、その評価を参照することで、補修工事の必要性や防災対策について検討することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態に係る液状化発生評価システムについて図１乃至図１２を参照しながら説明する。
図１は、本実施の形態に係る液状化発生評価システムの構成図である。
図１において、液状化発生評価システムは、入力部１と演算部２と出力部７と複数のデータベース１１，１３，１５，１７，２２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１０ａ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１０ａや解析条件１０ｂ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。
【００１２】
演算部２は、標準化解析部３、解析条件設定部４、分離面演算部５、液状化発生危険度演算部６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から入力される地盤調査の評価に関するデータ１０ａ、分離面に関するデータ１０ａや評価対象地点に対する地盤調査の学習に関するデータ１０ａ、及び解析条件１０ｂを用いて、評価対象地点における液状化発生危険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、評価対象地点に対して調査によって得られた地盤調査評価データ１２が格納される評価データベース１１、評価対象地点に対する地盤調査学習データ１４が格納される学習データベース１３、評価対象地点の液状化発生危険度を解析するための分離面データ１６を格納する分離面データベース１５、種々の解析のための解析条件データ１８、パラメータデータ１９、分離面関数データ２０及び液状化発生危険度関数データ２１を格納する解析データベース１７、さらには、演算部２を用いて解析された結果得られた液状化発生危険度データ２３を格納する評価情報データベース２２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７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。
【００１３】
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液状化発生評価システムの作用について説明する。
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、評価データベース１１に格納される地盤調査評価データ１２や学習データベース１３に格納される地盤調査学習データ１４、さらには、分離面データベース１５に格納される分離面データ１６も入力しておいてもよい。
評価データベース１１に格納される地盤調査評価データ１２にはそれぞれの評価対象地点における液状化発生の要因（要因数をｎとする。ｎ≧２）に係るｎ次元の要因データも含まれるものであり、それぞれの要因データ毎に地盤調査評価結果に関するデータが含まれている。
このような地盤調査評価データは、数値による連続的なデータの場合には実測データを用いるが、他の計算への利用などを考えるような場合にはデータ数に大きなばらつきが出ないように一定の間隔を与えた離散化したデータを用いてもよい。例えば、全上載圧の場合は１００ｋＮ／ｍ２，１５０ｋＮ／ｍ２などの実測データを用いもよいし、５０ｋＮ／ｍ２ごとに、そのレベルを１，２，３など離散化データとしてもよい。
また、このように３段階のレベルで表現した場合には、そのレベル１，２，３なども定量的な調査データとする。すなわち、物理量として数値で表現できるようなデータのほか、非物理量で定性的にしか表現できないようなデータについても、その状態をなんらかの数値レベルをもって表現することで、定量的な調査データとするものである。
これらのデータについては、最初にデータ入力処理を実施するようにしてもよいし、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。
さらに、特に、分離面データ１６であるが、これは図１に示されるとおり、分離面演算部５によって演算されるようにしておくとよい。もちろん、外部で分離面演算部５に相当する構成要素にて演算し、先に説明したとおり入力部１から分離面データベース１５に入力するようにしてもよい。
また、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。
【００１４】
演算部２の標準化解析部３では、地盤調査評価データ１２、地盤調査学習データ１４や分離面データ１６が標準化されていない場合であって、液状化発生危険度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。地盤調査評価データ１２や地盤調査学習データ１４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、分離面データ１６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１７に解析条件データ１８として格納されている。基準値を例えば標準となる地盤における要因データの最大値としつつ解析条件データ１８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１７から解析条件データ１８を読み出して、これと評価データベース１１から読み出した地盤調査評価データ１２や学習データベース１３から読み出した地盤調査学習データ１４、あるいは分離面データベース１５から読み出した分離面データ１６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１８として予め解析データベース１７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。
【００１５】
但し、本実施の形態においては、この標準化解析部３において分離面データベース１５に格納される分離面データ１６を解析可能としている。このデータは特に演算部２の分離面演算部５で必ずしも解析される必要はなく、前述のとおり分離面データベース１５に対して入力処理される場合もある。図１においては、解析条件設定後に、いずれかの地盤調査評価データ１２及び地盤調査学習データ１４を選択した後に解析を実施することができる。この分離面データ１６の取得は、放射状基底関数ネットワーク（ＲＢＦＮ）を用いたり、ＳＶＭ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。
【００１６】
次に、演算部２の解析条件設定部４では、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、評価データベース１１から地盤調査評価データ１２や学習データベース１３から地盤調査学習データ１４のうちいずれの評価対象地点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分離面データ１６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、評価データベース１１、学習データベース１３及び分離面データベース１５にアクセスして該当する地盤調査評価データ１２と地盤調査学習データ１４を読み出す。入力を促すために表示される評価データベース１１及び学習データベース１３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１９は、解析データベース１７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１７にアクセスして、パラメータデータ１９を読み出して、そのパラメータデータ１９を出力部７を利用して表示などさせるとよい。
この表示を受けて本液状化発生評価システムのユーザーは地盤調査評価データ１２や地盤調査学習データ１４のデータの選択を行なうことができる。
【００１７】
その選択を受けて、解析条件設定部４は地盤調査評価データ１２や地盤調査学習データ１４に含まれる要因データの組合せに対応して形成される分離面データ１６を演算すべく、解析条件を設定する。
【００１８】
分離面演算部５では、地盤調査学習データ１４を学習データベース１３から読み出して、解析条件に従って解析を実行し、得られた分離面に関するデータを分離面データベース１５に格納する。
液状化発生危険度演算部６では、分離面演算部５によって演算された分離面データ１６を分離面データベース１５から読み出すか、あるいは分離面演算部５によって解析された分離面データ１６をそのまま読み出して、分離面データ１６が表す分離面から評価対象となる地点の地盤調査評価データ１２の座標までの距離を演算する。地盤調査評価データ１２には、ボーリングが施された評価対象地点に対するデータが使用され、地盤調査評価データ１２の座標は、地盤調査評価データ１２の要因データ毎に付されるものである。
演算された距離は、液状化発生危険度データ２３となり、液状化発生危険度演算部６によって評価情報データベース２２に格納されるかあるいは出力部７に直接出力される。
【００１９】
次に、実際のデータを用いながら、本発明に係る液状化発生評価システムの実施例について説明する。
液状化発生に関するデータとして、既往８地震８５箇所のボーリングデータを使用した。ボーリングデータは、各層１ｍの深さ２０ｍまでの２０層のデータで構成されている。実際の液状化の有無は発生データ５２箇所、非発生データ３３箇所である。
ボーリングデータは、兵庫県南部地震が発生箇所３３箇所、非発生箇所２９箇所と全体の７０％以上を占めている。また、新潟県中越地震他6地震の発生箇所数及び非発生箇所数は、表１に示すように、発生箇所数は最大でも７箇所、非発生箇所は２箇所と非常に少ない。本願明細書では、液状化の検討を行うにあたって、最もデータ数の多い兵庫県南部地震のデータ６２箇所を用いることとした。
【００２０】
【表１】
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【００２１】
本願明細書では、地盤調査データ（地盤調査評価データ及び地盤調査学習データ）としてボーリングデータを用いており、その一例を表２に示す。ボーリングデータは、地点１−１については、深度７．３から１７．３までの１１個のデータ、地点１−２には、深度２．３ｍから１７．３ｍまでの１５個のデータというように、地点によってデータの個数は異なるが、深度２０ｍまでの１ｍ毎の各層のデータが存在する。また、深度毎に、全上載圧σＶ（ｋＮ／ｍ２），有効上載圧σＶ’（ｋＮ／ｍ２），震度Ｋｈｇ（単位なし），深さ方向の低減率γｄ（単位なし），標準貫入試験から得られるＮ値（回），細粒分含有率Ｆｃ（％），地震動タイプ補正係数Ｃｗ（単位なし）の７要因（データ）の値が示してある。液状化抵抗ＦＬ値は層ごとに算出してあり、液状化発生危険度ＰＬ値は箇所（評価対象地点）ごとの値である。
また、実際に液状化が発生している箇所については教師値として「−１」、非発生の箇所については「１」を設定した。
【００２２】
【表２】
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【００２３】
地盤調査データ（地盤調査評価データ及び地盤調査学習データ）としてのボーリングデータは、箇所（評価対象地点）ごとに深度２０ｍまでのデータがあり、解析を行う際には、どの層のデータを用いるのが一番良いかを考える必要がある。例えば全層のデータを用いた場合、あるいは、特定の層だけを用いた場合など、様々な検討ケースが考えられる。
そこで本願明細書では、表３に示す検討ケースＩ〜Ｖの５ケースの実施例を記載することとした。
【００２４】
【表３】
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【００２５】
検討ケースＩでは、既往の液状化判定に用いられているＦＬ値に着目し、ＦＬ値が最も小さく、危険度が最も高いと予測される層を用いた。
同様に、検討ケースＩＩでは、危険度の大小など特徴的な層を抽出することで液状化の発生危険度が分離しやすくなるのではないかと考え、最大・平均・最小の３層のデータを用いた。
検討ケースＩＩＩにおいては、ばらつきのある危険度ＦＬ値の中でも平均値に近い層のボーリングデータが全体の特徴を捉えるのではないかと考え、平均値付近の層を用いた。
検討ケースＩＶでは、液状化の発生する深度が比較的浅い(１０ｍ以内)箇所が多いことから深度１０ｍまでの層のデータを全部用いた。
検討ケースＶでは、液状化の発生・非発生を深度毎の層ではなく、箇所毎に考え、全層のデータを用いることとした。 
【００２６】
以上の５つの検討ケースで兵庫県南部地震について液状化の発生予測の評価を行った。
本願明細書では，表１の中でも比較的データ数の多い兵庫県南部地震のボーリングデータ（６２箇所）を用いるが、ＳＶＭでの液状化評価においては、地盤調査学習データで分離面を構築し、その分離面から地盤調査評価データまでの距離ｆ(ｘ）を算出する必要がある。
具体的には、図２に示すとおりである。
図２は、本実施の形態に係る液状化発生評価システムによって演算される液状化発生危険度の基本的な考え方を説明するための概念図である。
図２において、横軸には表２に示される要因データのうち、標準貫入試験におけるＮ値を採用し、縦軸には同じく要因データのうち、震度を採用したものである。黒色点で表現される発生データ点２４と、白色点で表現される非発生データ点２５をＳＶＭを用いた解析で得られた分離面２６で分離している。
前述のとおり、分離面２６から距離ｆ（ｘ）が、液状化発生危険度となる。例えば、符号Ａで示される矢印は、発生データ点２４ａから分離面２６に対して垂線を引いて、発生データ点２４ａと分離面２６との距離を求めたもので負の液状化発生危険度となっている。これは分離面２６から危険側に離れているため、液状化発生危険度が大きくなっている場合を示している。一方、符号Ｂで示される矢印は、非発生データ点２５ａから分離面２６に対して垂線を引いて、非発生データ点２５ａと分離面２６の距離を求めたもので正の液状化発生危険度となっている。これは分離面２６から安全側に離れているため、液状化発生危険度が小さくなっている場合を示している。
分離面２６は、まず、演算部２の分離面演算部５が解析データベース１７から分離面関数データ２０を読み出し、さらに、学習データベース１３から地盤調査学習データ１４を読み出して、この地盤調査学習データ１４を分離面関数データ２０に代入することによって解析される。解析後、分離面演算部５は得られた分離面データ１６を出力部７に表示したり、あるいは分離面データベース１５に格納する。なお、分離面は、表２に示されるような要因データ毎の多次元の座標軸に形成されるように解析されるものである。従って、地盤調査学習データ１４もこれらの要因データ毎の数値データを備えるものである。
【００２７】
分離面２６が得られた後には、前述のとおり液状化発生危険度演算部６が、分離面データベース１５から分離面データ１６を、評価データベース１１から地盤調査評価データ１２をそれぞれ読み出して、要因データ毎の地盤調査評価データ１２を要因データ毎の多次元の座標空間中にプロットしながら、そのプロット点から分離面へ垂線を下ろして、その距離を図２を用いて説明したようなｆ（ｘ）として、これを液状化発生危険度として演算するものである。
本願明細書においては、前述のとおり、兵庫県南部地震のボーリングデータ（６２箇所）を用いながら、実施の形態として説明するが、このボーリングデータを便宜的に地盤調査評価データ１２としても用い、さらに、地盤調査学習データ１４としても用いることとする。実際のシステムでは、十分な地盤調査学習データ１４を別個独立に存在させて、分離面演算部５にて分離面を解析した後に、地盤調査評価データ１２を用いて液状化発生危険度の評価を実施するものであるが、本実施の形態においては、データが限られているため、いずれのデータもこの兵庫県南部地震のボーリングデータを用いることとする。
ここで６２箇所という少ないデータの中から地盤調査学習データ１４と地盤調査評価データ１２を抽出するための分類方法が問題となる。分類を行うにあたって、地盤調査学習データ１４が少なすぎるとＳＶＭ解析により構築した分離面の信頼性が欠ける結果となる。また、地盤調査評価データ１２が少なすぎると分離面の汎用性に欠ける結果となる。
そこで、地盤調査学習データ１４及び地盤調査評価データ１２の数がほぼ同数となるように分類するにあたって、地域的なまとまりのある行政区に着目し、地盤調査学習データと地盤調査評価データの最適な分類を検討することとした。データを整理した結果を表４、表５に示す。
【００２８】
【表４】
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【００２９】
【表５】
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【００３０】
検討の結果、地盤調査学習データ１４・地盤調査評価データ１２のデータ数が概ね一致し、発生・非発生のデータ数が比較的多い「中央区・東灘区」と「須磨区他６区」に分類することとした。そこで、地盤調査学習データ１４には「須磨区他６区」（発生：１６，非発生：１６，合計３２）を採用し、地盤調査評価データ１２には「中央区・東灘区」（発生：１７，非発生：１３，合計３０）を採用した。
地盤調査学習データ１４として「須磨区他６区」、地盤調査評価データ１２として「中央区・東灘区」を用いて、表３に示す検討ケースＩ〜Ｖで評価を行った。各検討ケースにおける、ＳＶＭによる解析結果を図３から図７に示す。
解析の結果、図３に示す検討ケースＩでは、地盤調査学習データ１４を用いた結果（以下、単に学習結果という。）については完全に発生と非発生を分離しているが、地盤調査評価データ１２を用いた結果（以下、単に評価結果という。）については、ｆ（ｘ）値が負値の側(危険側)に非発生のデータが混在するなど、分離がよいとは言えない結果となった。また、検討ケースＩＩ〜Ｖにおいては地盤調査学習データ１４の分離性が比較的高いが、地盤調査評価データ１２については明瞭に分離できているとは言い難い結果となった。
そこで、各検討ケースの発生的中率，非発生的中率，全体の的中率の比較を行った。学習・評価結果の一覧を表６、表７に示す。
【００３１】
【表６】
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【００３２】
【表７】
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【００３３】
表７の各検討ケースにおいて的中率を比較すると、検討ケースＩの最小ＦＬの発生的中率が７０．６％、非発生的中率が６１．５、全体の的中率が６６．７％と最も高い値であった。検討ケースＩＩＩにおいても検討ケースＩと同等の的中率の値が算出されたが、表６に示す学習データの的中率を比較すると、検討ケースＩのほうが完全分離の１００％と良好であることが理解される。
従来法には、ＦＬ法とＰＬ法がある。そこで、この２つの従来法とＳＶＭによる的中率との比較を行った。
まず、ＦＬ法と比較した結果、表８の検討ケースＩに示すように、ＦＬ法に比べてＳＶＭの方が発生的中率は１１．８％下がったが、非発生的中率は３８．４％向上し、全体の的中率は１０．０％向上した。 
【００３４】
【表８】
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【００３５】
次に、検討ケースＶにおいてＰＬ法とＳＶＭの比較を行った。ＳＶＭは全層データを用いて的中率を算出するが、ＰＬ値は箇所別の液状化指数であり、データ数が異なることから適正な比較ができない。そこで、ＰＬ値を深度毎の各層に割り当てて全層分のデータを作成し、的中率の算出を行った。
ＰＬ法とＳＶＭを比較した場合、ＳＶＭの方が発生的中率は８．９％下がったが非発生的中率は２１．４％向上した。また、全体の的中率は６．３％向上した。この結果より従来法（ＦＬ法・ＰＬ法）よりも、ＳＶＭを用いた方が液状化判定の精度を向上させることができた。
先の兵庫県南部地震全域を用いてＳＶＭ解析を行った結果、従来のＦＬ法やＰＬ法に比べ、非発生の的中率が大幅に増加し、全体の的中率も向上した。
しかし、発生的中率においては、従来法よりも精度が低い結果となった。そこで、発生的中率の更なる精度向上を図るため、再検討を行った。
これまでは、全地域についてデータの検討および解析をおこなっていたが、液状化は地形や地質、地盤の強度によってその発生率・規模は異なってくる。
そこで以下では、同じような地質条件となるよう埋立地にデータを絞ることで、地質的な違いをなくした上で、再度ボーリングデータを整理して、地盤調査学習データ１４・地盤調査評価データ１２の作成を行うこととした。その結果を表９、表１０に示す。
【００３６】
【表９】
2010054338.tif 000011
【００３７】
【表１０】
2010054338.tif 000012
【００３８】
埋立地域のみのボーリングデータの内訳は、発生箇所数２５箇所，非発生箇所数１６箇所の合計４１箇所である。この埋立地のみのデータについて地盤調査学習データ１４・地盤調査評価データ１２の最適な分類を検討した。
分類を行うにあたって、前述のとおり地盤調査学習データ１４・地盤調査評価データ１２の数がほぼ同数となるように、埋立地の「東側５割」を地盤調査学習データ１４、「西側５割」を地盤調査評価データ１２として用いることとした。
地盤調査学習データ１４として「埋立地東５割」は発生箇所数１３箇所，非発生箇所数７箇所の合計２０箇所であり、地盤調査評価データ１２として「埋立地西５割」は発生箇所数１２箇所，非発生箇所数９箇所の合計２１箇所である。
地盤調査学習データ１４としての「埋立地東５割」、地盤調査評価データ１２としての「埋立地西５割」を用いて、表３に示す検討ケースＩ〜Ｖで先の解析と同様の解析を行った。各検討ケースにおけるＳＶＭの解析結果を図８から図１２に示す。
図８に示す検討ケースＩについて見てみると、学習結果については、発生・非発生ともに分離性が良好であり、評価結果についても、ｆ（ｘ）値が−１以下(危険側)、１以上(安全側)についてはほぼ誤差が無く高い分離性を示した。
次に、各検討ケースにおいて地盤調査学習データ１４、地盤調査評価データ１２の的中率について比較を行った。学習結果を表１１に、調査結果を表１２に示す。
【００３９】
【表１１】
2010054338.tif 000013
【００４０】
【表１２】
2010054338.tif 000014
【００４１】
学習結果については、検討ケースＩ・ＩＩＩ・ＩＶでは発生・非発生の的中率共に１００％と良好であった。同様に、評価結果について検討を行うと、検討ケースＩの最小ＦＬにおいて発生的中率９１．７％，非発生的中率５５．６％，全体で７６．２％という結果となり、検討ケースＩ〜Ｖの中で、最も高い値を示した。これより、地盤調査学習データ１４および地盤調査評価データ１２の的中率の比較から分離性・的中率がともに高い値を示した検討ケースＩの最小ＦＬ法を採用することとした。
先の解析では、ＳＶＭと従来法であるＦＬ法・ＰＬ法との比較を行った結果、ＳＶＭの方がより正確に液状化の発生・非発生の判定を行うことができた。今回の埋立地に限定したデータを用いた解析では、先に行った兵庫県南部地震全域を用いたＳＶＭ解析結果と埋立地域にデータを絞って行ったＳＶＭ解析結果との比較を行った結果を表１３に示す。
【００４２】
【表１３】
2010054338.tif 000015
【００４３】
解析の結果、全域のデータを用いるよりも埋立地のみにデータを絞った方が、非発生的中率では５．９％下がったが、発生的中率では２１．１％向上し、全体の的中率では９．５％向上した。
この結果より、全体の的中率の向上が見られたと同時に、発生的中率が大きく向上したことで液状化の判定には地質的な要素が大きく関わってきており、埋立地域にデータを絞り込むことの有用性を確認することができた。
以上、説明したとおり、本願実施の形態によれば、液状化発生危険度を精度高く演算することができ、従って、自治体や土木建設に係わるコンサルティング会社や建設会社によれば、容易に防災計画や防災のための補修工事を立案することができ、しかもいずれの箇所を優先すべきかという判断を行うための客観的な定量評価資料を得ることができ、独立性や公平性の高い施策や工事を実施することができる。
【産業上の利用可能性】
【００４４】
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、検査団体あるいはコンサルティング会社、建設会社、設計会社など土木や建設に関係するあらゆる団体、企業において、土木・建設から防災計画の立案、防災工事の施工や管理まで幅広い用途がある。
また、教育機関などにおいて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、防災工事、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、企業の防災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】
【００４５】
【図１】本実施の形態に係る液状化発生評価システムの構成図である。
【図２】本実施の形態に係る液状化発生評価システムによって演算される液状化発生危険度の基本的な考え方を説明するための概念図である。
【図３】本実施の形態に係る液状化発生評価システムを用いて、表３に示す検討ケースＩの場合を解析した結果を示すグラフのうち、（ａ）は兵庫県南部地震全域に係る地盤調査学習データを用いた結果を示すグラフであり、（ｂ）は兵庫県南部地震全域に係る地盤調査評価データを用いた結果を示すグラフである。
【図４】本実施の形態に係る液状化発生評価システムを用いて、表３に示す検討ケースＩＩの場合を解析した結果を示すグラフのうち、（ａ）は兵庫県南部地震全域に係る地盤調査学習データを用いた結果を示すグラフであり、（ｂ）は兵庫県南部地震全域に係る地盤調査評価データを用いた結果を示すグラフである。
【図５】本実施の形態に係る液状化発生評価システムを用いて、表３に示す検討ケースＩＩＩの場合を解析した結果を示すグラフのうち、（ａ）は兵庫県南部地震全域に係る地盤調査学習データを用いた結果を示すグラフであり、（ｂ）は兵庫県南部地震全域に係る地盤調査評価データを用いた結果を示すグラフである。
【図６】本実施の形態に係る液状化発生評価システムを用いて、表３に示す検討ケースＩＶの場合を解析した結果を示すグラフのうち、（ａ）は兵庫県南部地震全域に係る地盤調査学習データを用いた結果を示すグラフであり、（ｂ）は兵庫県南部地震全域に係る地盤調査評価データを用いた結果を示すグラフである。
【図７】本実施の形態に係る液状化発生評価システムを用いて、表３に示す検討ケースＶの場合を解析した結果を示すグラフのうち、（ａ）は兵庫県南部地震全域に係る地盤調査学習データを用いた結果を示すグラフであり、（ｂ）は兵庫県南部地震全域に係る地盤調査評価データを用いた結果を示すグラフである。
【図８】本実施の形態に係る液状化発生評価システムを用いて、表３に示す検討ケースＩの場合を解析した結果を示すグラフのうち、（ａ）は兵庫県南部地震全域のうち埋立地に係る地盤調査学習データを用いた結果を示すグラフであり、（ｂ）は兵庫県南部地震全域のうち埋立地に係る地盤調査評価データを用いた結果を示すグラフである。
【図９】本実施の形態に係る液状化発生評価システムを用いて、表３に示す検討ケースＩＩの場合を解析した結果を示すグラフのうち、（ａ）は兵庫県南部地震全域のうち埋立地に係る地盤調査学習データを用いた結果を示すグラフであり、（ｂ）は兵庫県南部地震全域のうち埋立地に係る地盤調査評価データを用いた結果を示すグラフである。
【図１０】本実施の形態に係る液状化発生評価システムを用いて、表３に示す検討ケースＩＩＩの場合を解析した結果を示すグラフのうち、（ａ）は兵庫県南部地震全域のうち埋立地に係る地盤調査学習データを用いた結果を示すグラフであり、（ｂ）は兵庫県南部地震全域のうち埋立地に係る地盤調査評価データを用いた結果を示すグラフである。
【図１１】本実施の形態に係る液状化発生評価システムを用いて、表３に示す検討ケースＩＶの場合を解析した結果を示すグラフのうち、（ａ）は兵庫県南部地震全域のうち埋立地に係る地盤調査学習データを用いた結果を示すグラフであり、（ｂ）は兵庫県南部地震全域のうち埋立地に係る地盤調査評価データを用いた結果を示すグラフである。
【図１２】本実施の形態に係る液状化発生評価システムを用いて、表３に示す検討ケースＶの場合を解析した結果を示すグラフのうち、（ａ）は兵庫県南部地震全域のうち埋立地に係る地盤調査学習データを用いた結果を示すグラフであり、（ｂ）は兵庫県南部地震全域のうち埋立地に係る地盤調査評価データを用いた結果を示すグラフである。
【符号の説明】
【００４６】
１…入力部  ２…演算部  ３…標準化解析部  ４…解析条件設定部  ５…分離面演算部  ６…液状化発生危険度演算部  ７…出力部  １０ａ…データ  １０ｂ…解析条件  １１…評価データベース  １２…地盤調査評価データ  １３…学習データベース  １４…地盤調査学習データ  １５…分離面データベース  １６…分離面データ  １７…解析データベース  １８…解析条件データ  １９…パラメータデータ  ２０…分離面関数データ  ２１…液状化発生危険度関数データ  ２２…評価情報データベース  ２３…液状化発生危険度データ  ２４，２４ａ…発生データ点  ２５，２５ａ…非発生データ点  ２６…分離面  Ａ…負の液状化発生危険度  Ｂ…正の液状化発生危険度
【図１】
2010054338.tif 000016
【図２】
2010054338.tif 000017
【図３】
2010054338.tif 000018
【図４】
2010054338.tif 000019
【図５】
2010054338.tif 000020
【図６】
2010054338.tif 000021
【図７】
2010054338.tif 000022
【図８】
2010054338.tif 000023
【図９】
2010054338.tif 000024
【図１０】
2010054338.tif 000025
【図１１】
2010054338.tif 000026
【図１２】
2010054338.tif 000027