(57)【要約】  本発明の主な目的は、容易に精度の高いシンプルプロファイリング手法の変換プログラムおよびシンプルプロファイリング手法の変換方法を提供することである。  本発明のシンプルプロファイリング手法の変換プログラムは、微動アレイ解析により得られる表面波のレイリー波の分散曲線を第１処理で変換する第１変換処理と、第１変換処理により得られたデータの不連続部位を抽出する第１抽出処理と、分散曲線を第２処理で変換する第２変換処理と、第２変換処理により得られたデータの不連続部位を抽出する第２抽出処理と、第１抽出処理により抽出された不連続部位および第２抽出処理により抽出された不連続部位が両方表れるポイントを検出する検出処理とを有し、検出処理から不連続断面を抽出するものである。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
微動アレイ解析により得られる表面波のレイリー波の分散曲線を第１処理で変換する第１変換処理と、
前記第１変換処理により得られたデータの不連続部位を抽出する第１抽出処理と、
前記分散曲線を第２処理で変換する第２変換処理と、
前記第２変換処理により得られたデータの不連続部位を抽出する第２抽出処理と、
前記第１抽出処理により抽出された不連続部位および前記第２抽出処理により抽出された不連続部位が両方表れるポイントを検出する検出処理とを有し、
前記検出処理から不連続断面を抽出する、シンプルプロファイリング（ＳＰＭ）手法の変換プログラム。
【請求項２】
前記第１変換処理は、
前記分散曲線を、周波数および波長の関係に変換する第１１変換処理と、
前記第１１変換処理により変換されたデータを、周波数および深さに変換する第１２変換処理と、
前記第１２変換処理により変換されたデータに対してＨ／Ｖスペクトルの値をプロットする第１３変換処理と、を含む請求項１に記載のシンプルプロファイリング（ＳＰＭ）手法の変換プログラム。
【請求項３】
前記第２変換処理は、
前記分散曲線を、波長および位相速度の関係に変換する第２１変換処理と、
前記第２１変換処理に変換されたデータを深さおよびＳ波速度に変換する第２２変換処理と、
前記第２２変換処理に変換されたデータを深さおよび共振周波数に変換する第２３変換処理と、
前記第２３変換処理により変換されたデータに対して共振周波数をＨ／Ｖスペクトルの周波数と仮定し、前記Ｈ／Ｖスペクトルの値をプロットする第２４変換処理と、を含む、請求項１または２に記載のシンプルプロファイリング（ＳＰＭ）手法の変換プログラム。
【請求項４】
前記第１抽出処理は、Ｈ／Ｖスペクトルの第一波に対して＋１００％以上およびまたは−１００％以下を超過する差が生じた場合の谷部を抽出し、前記抽出部位を不連続部位と判定する第１検出部と、
前記第２抽出処理は、Ｈ／Ｖスペクトルの第一波に対して＋１００％以上およびまたは−１００％以下を超過する差が生じた場合の山部を抽出し、前記抽出部位を不連続部位と判定する第２検出部と、を含む請求項１に記載のシンプルプロファイリング（ＳＰＭ）手法の変換プログラム。
【請求項５】
前記検出処理は、
隣接する山部および隣接する谷部との周波数の差、またはＨ／Ｖスペクトルの値の比が閾値よりも小さい場合、高周波数側にあらわれる山部および谷部を除外する、請求項１から４のいずれか１項に記載のシンプルプロファイリング（ＳＰＭ）手法の変換プログラム。
【請求項６】
前記検出処理は、所定の山部から高周波数側へ向けて次の山部のＨ／Ｖ値の方が小さい場合、高周波数側にあらわれる山部と谷部を除外する、請求項１から５のいずれか１項に記載のシンプルプロファイリング（ＳＰＭ）手法の変換プログラム。
【請求項７】
前記検出処理は、所定の谷部から高周波数側へ向けて次の谷部のＨ／Ｖ 値の方が小さい場合、高周波数側にある山部と谷部を除外する、請求項１から６のいずれか１項に記載のシンプルプロファイリング（ＳＰＭ）手法の変換プログラム。
【請求項８】
前記微動アレイ解析により得られる表面波のデータをインターネットを経由しクラウドに保存し、クラウド上のサーバを用いて前記第１処理、前記第１抽出処理、前記第２処理、および前記第２抽出処理を行う、
請求項１から７のいずれか１項に記載のＳＰＭ変換プログラム。
【請求項９】
前記第１抽出処理およびまたは前記第２抽出処理は、人工知能による深層学習を用いて不連続部位の抽出を行う、請求項１から８のいずれか１項に記載のＳＰＭ変換プログラム。
【請求項１０】
微動アレイ解析により得られる表面波のレイリー波の分散曲線を、周波数および波長の関係に変換する第１１変換工程と、
前記第１１変換工程により変換されたデータを、周波数および深さに変換する第１２変換工程と、
前記第１２変換工程により変換されたデータに対してＨ／Ｖスペクトルの値をプロットする第１３変換工程と、を含むシンプルプロファイリング（ＳＰＭ）手法の変換方法。
【請求項１１】
微動アレイ解析により得られる表面波のレイリー波の分散曲線を第１工程で変換する第１変換工程と、
前記第１変換工程により得られたデータの不連続部位を抽出する第１抽出工程と、
前記分散曲線を第２工程で変換する第２変換工程と、
前記第２変換工程により得られたデータの不連続部位を抽出する第２抽出工程と、
前記第１抽出工程により抽出された不連続部位および前記第２抽出工程により抽出された不連続部位が両方表れるポイントを検出する検出工程と、
前記検出工程から不連続断面を抽出する、シンプルプロファイリング（ＳＰＭ）手法の変換方法。
【請求項１２】
前記第１変換工程は、
前記分散曲線を、周波数および波長の関係に変換する第１１変換工程と、
前記第１１変換工程により変換されたデータを、周波数および深さに変換する第１２変換工程と、
前記第１２変換工程により変換されたデータに対してＨ／Ｖスペクトルの値をプロットする第１３変換工程と、を含む請求項１１記載のシンプルプロファイリング（ＳＰＭ）手法の変換方法。
【請求項１３】
前記第２変換工程は、
前記分散曲線を、波長および位相速度の関係に変換する第２１変換工程と、
前記第２１変換工程に変換されたデータを深さおよびＳ波速度に変換する第２２変換工程と、
前記第２２変換工程に変換されたデータを深さおよび共振周波数に変換する第２３変換工程と、
前記第２３変換工程により変換されたデータに対して共振周波数をＨ／Ｖスペクトルの周波数と仮定し、前記Ｈ／Ｖスペクトルの値をプロットする第２４変換工程と、を含む、請求項１１または１２記載のシンプルプロファイリング（ＳＰＭ）手法の変換方法。
【請求項１４】
前記第１抽出工程は、Ｈ／Ｖスペクトルの第一波に対して＋１００％以上およびまたは−１００％以下を超過する差が生じた場合の谷部を抽出し、前記抽出部位を不連続部位と判定する第１検出部と、
前記第２抽出工程は、Ｈ／Ｖスペクトルの第一波に対して＋１００％以上およびまたは−１００％以下を超過する差が生じた場合の山部を抽出し、前記抽出部位を不連続部位と判定する第２検出部と、を含む請求項１１記載のシンプルプロファイリング（ＳＰＭ）手法の変換方法。
【請求項１５】
前記検出工程は、
隣接する山部および隣接する谷部との周波数の差、またはＨ／Ｖスペクトルの値の比が閾値よりも小さい場合、高周波数側にあらわれる山部および谷部を除外する、請求項１１から１４のいずれか１項に記載のシンプルプロファイリング（ＳＰＭ）手法の変換方法。
【請求項１６】
前記検出工程は、所定の山部から高周波数側へ向けて次の山部のＨ／Ｖ値の方が小さい場合、高周波数側にあらわれる山部と谷部を除外する、請求項１１から１５のいずれか１項に記載のシンプルプロファイリング（ＳＰＭ）手法の変換方法。
【請求項１７】
前記検出工程は、所定の谷部から高周波数側へ向けて次の谷部のＨ／Ｖ 値の方が小さい場合、高周波数側にある山部と谷部を除外する、請求項１１から１６のいずれか１項に記載のシンプルプロファイリング（ＳＰＭ）手法の変換方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、シンプルプロファイリング（ＳＰＭ）手法の変換プログラムおよびシンプルプロファイリング（ＳＰＭ）手法の変換方法に関する。【０００２】
例えば、特許文献１（特開２００６−２８４２００号公報）には、１００ｍ〜１ｋｍ程度の範囲に４〜５点の地震計によるアレイを構築し、それらの間は無線によるリアルタイム通信及びデータ解析を同時に行うことにより、精度の高い地震諸元の推定を行うことができる、極小アレイによる早期地震検知システムについて開示されている。【０００３】
特許文献１（特開２００６−２８４２００号公報）記載の早期地震検知システムは、（ａ）中央地点に配置される統合地震情報処理装置を有する１機の地震計と、（ｂ）該地震計を中心にして略等距離に配置される複数個の観測点の地震計と、（ｃ）前記それぞれの地震計毎に配置され、前記それぞれの地震計の消費電力を供給する太陽電池と、（ｄ）前記観測点の地震計からの地震情報を前記統合地震情報処理装置へリアルタイムに送信し、前記統合地震情報処理装置にてデータを解析し、該解析されたデータを送信する無線送受信装置とを具備するものである。【０００４】
非特許文献１（Synthesiology Vol.9 No.2 pp86-96）には、高密度・高分解能で定量的な地下Ｓ波速度構造の情報を提供するにあたり、半径０．６ｍの極小アレイを用いて常時微動を１５分間観測するだけで、数ｍから数十ｍの深さのＳ波速度を探査できる観測・解析システムについて、記載されている。【０００５】
特許文献１：  特開２００６−２８４２００号公報
非特許文献１：  長  郁夫、先名重樹「極小微動アレイによる浅部構造探査システム−大量データの蓄積と利活用に向けて−」,Synthesiology Vol.9 No.2 pp86-96(May.1016)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１記載の早期地震検知システムにおいては、地震計について開示されている。また、地形の構造探査について極小アレイおよび不規則微動アレイを用いることが行われている。
しかしながら、極小アレイおよび不規則微動アレイを設置して、微動計測を行う場合、機器の設置の精度が求められる。そのため、経験豊富な熟練者でなければ、微動観測を実施することができないという問題がある。【０００７】
非特許文献１記載の観測・解析システムにおいては、地盤構造の推定に、周波数−位相速度で表される分散曲線を波長−位相速度の関係に変換し、適当なスケーリングにより深さ−Ｓ波速度の関係とみなす簡易交換を採用するものである。
しかしながら、これには深さ方向の誤差およびＳ波速度の誤差が大きいという問題がある。【０００８】
本発明の主な目的は、容易に精度の高いシンプルプロファイリング手法の変換プログラムおよびシンプルプロファイリング手法の変換方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
（１）
一局面に従うシンプルプロファイリング手法の変換プログラムは、微動アレイ解析により得られる表面波のレイリー波の分散曲線を第１処理で変換する第１変換処理と、第１変換処理により得られたデータの不連続部位を抽出する第１抽出処理と、分散曲線を第２処理で変換する第２変換処理と、第２変換処理により得られたデータの不連続部位を抽出する第２抽出処理と、第１抽出処理により抽出された不連続部位および第２抽出処理により抽出された不連続部位が両方表れるポイントを検出する検出処理とを有し、検出処理から不連続断面を抽出する、ものである。【００１０】
この場合、第１変換処理から得られたデータを第１抽出処理により抽出し、第２変換処理から得られたデータを第２抽出処理により抽出し、抽出された不連続部位が両方表れるポイントを検出することができる。
その結果、地質構造境界が明確となり、容易に精度の高いシンプルプロファイリングを実施することができる。これにより、地質学の専門家だけでなく多くの一般ユーザが、高精度の地盤の観測および解析をすることができる。【００１１】
（２）
第２の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換プログラムは、一局面に従うシンプルプロファイリング手法の変換プログラムにおいて、第１変換処理は、分散曲線を、周波数および波長の関係に変換する第１１変換処理と、第１１変換処理により変換されたデータを、周波数および深さに変換する第１２変換処理と、第１２変換処理により変換されたデータに対してＨ／Ｖスペクトルの値をプロットする第１３変換処理と、を含んでもよい。【００１２】
この場合、谷部を検出するための前準備を確実に実施することができる。すなわち、第１１変換処理、第１２変換処理、第１３変換処理を含むので、変曲点を表出することができる。【００１３】
（３）
第３の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換プログラムは、一局面または第２の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換プログラムにおいて、第２変換処理は、分散曲線を、波長および位相速度の関係に変換する第２１変換処理と、第２１変換処理に変換されたデータを深さおよびＳ波速度に変換する第２２変換処理と、第２２変換処理に変換されたデータを深さおよび共振周波数に変換する第２３変換処理と、第２３変換処理により変換されたデータに対して共振周波数をＨ／Ｖスペクトルの周波数と仮定し、Ｈ／Ｖスペクトルの値をプロットする第２４変換処理と、を含んでもよい。【００１４】
この場合、山部を検出するための前準備を確実に実施することができる。すなわち、第２１変換処理、第２２変換処理、第２３変換処理、第２４変換処理を含むので、変曲点を表出することができる。【００１５】
（４）
第４の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換プログラムは、一局面に従うシンプルプロファイリング手法の変換プログラムにおいて、第１抽出処理は、Ｈ／Ｖスペクトルの第一波に対して＋１００％以上およびまたは−１００％以下を超過する差が生じた場合の谷部を抽出し、抽出部位を不連続部位と判定する第１検出部と、第２抽出処理は、Ｈ／Ｖスペクトルの第一波に対して＋１００％以上およびまたは−１００％以下を超過する差が生じた場合の山部を抽出し、抽出部位を不連続部位と判定する第２検出部と、を含んでもよい。【００１６】
この場合、Ｈ／Ｖスペクトルの第一波に対して＋１００％以上およびまたは−１００％以下を超過する差が生じた場合の谷部、またはＨ／Ｖスペクトルの第一波に対して＋１００％以上およびまたは−１００％以下を超過する差が生じた場合の山部を抽出するので、誤差を排除することができる。
なお、Ｈ／Ｖスペクトルの第一波に対して＋１００％以上およびまたは−１００％以下を超過する差が生じた場合の谷部は、Ｈ／Ｖスペクトルの第一波に対して＋１５０％以上およびまたは−１５０％以下を超過する差が生じた場合の谷部であることがより好ましく、Ｈ／Ｖスペクトルの第一波に対して＋１００％以上およびまたは−１００％以下を超過する差が生じた場合の所定区間における山部は、Ｈ／Ｖスペクトルの第一波に対して＋１５０％以上およびまたは−１５０％以下を超過する差が生じた場合の山部であることがより好ましい。【００１７】
（５）
第５の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換プログラムは、一局面から第４の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換プログラムにおいて、検出処理は、隣接する山部および隣接する谷部との周波数の差、またはＨ／Ｖスペクトルの値の比が閾値よりも小さい場合、高周波数側にあらわれる山部および谷部を除外してもよい。【００１８】
この場合、ロバスト処理をすることができるので、シンプルプロファイリング手法の変換を確実に行うことができる。【００１９】
（６）
第６の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換プログラムは、一局面から第５の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換プログラムにおいて、検出処理は、所定の山部から高周波数側へ向けて次の山部のＨ／Ｖ値の方が小さい場合、高周波数側にあらわれる山部と谷部を除外してもよい。【００２０】
この場合、ロバスト処理をすることができるので、シンプルプロファイリング手法の変換を確実に行うことができる。【００２１】
（７）
第７の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換プログラムは、一局面から第６の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換プログラムにおいて、検出処理は、所定の谷部から高周波数側へ向けて次の谷部のＨ／Ｖ 値の方が小さい場合、高周波数側にある山部と谷部を除外してもよい。【００２２】
この場合、ロバスト処理をすることができるので、シンプルプロファイリング手法の変換を確実に行うことができる。【００２３】
（８）
第８の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換プログラムは、一局面から第７の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換プログラムにおいて、微動アレイ解析により得られる表面波のデータをインターネットを経由しクラウドに保存し、クラウド上のサーバを用いて第１処理、第１抽出処理、第２処理、および第２抽出処理を行うことができる。【００２４】
これにより、多数の利用者が登録されたデータベースにアクセスできる。また、測定データの解析を自動化することができるため、現場でのデータ整理および解析等の処理が不要となり、容易に精度の高い解析結果を得ることができる。これにより、地質学の専門家だけでなく多くの一般ユーザが本手法を利用し、地盤の観測および解析をすることができる。
さらに、多くの一般ユーザが利用することにより、様々な地点で測定された大量のデータが地図情報とあわせてクラウド上に蓄積され、広範囲かつ高密度高分解能の大量のデータを蓄積することができる。これによって、局所で精度の高い測定ができるとともに、地震災害軽減など広範囲のゾーニングにも活用することができる。【００２５】
（９）
第９の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換プログラムは、一局面から第８の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換プログラムにおいて、第１抽出処理およびまたは第２抽出処理は、人工知能による深層学習を用いて不連続部位の抽出を行うことができる。【００２６】
これにより、多数のデータがクラウド上に蓄積することで、深層学習においては学習結果の精度が向上するため、より高い精度で不連続部位の抽出を行うことができる。【００２７】
（１０）
第１０の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換方法は、微動アレイ解析により得られる表面波のレイリー波の分散曲線を、周波数および波長の関係に変換する第１１変換工程と、第１１変換工程により変換されたデータを、周波数および深さに変換する第１２変換工程と、第１２変換工程により変換されたデータに対してＨ／Ｖスペクトルの値をプロットする第１３変換工程と、を含むものである。【００２８】
この場合、谷部を検出するための前準備を確実に実施することができる。すなわち、第１１変換工程、第１２変換工程、第１３変換工程を含むので、変曲点を表出することができる。したがって、容易に精度の高いシンプルプロファイリングを実施することができる。【００２９】
（１１）
第１１の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換方法は、微動アレイ解析により得られる表面波のレイリー波の分散曲線を第１工程で変換する第１変換工程と、第１変換工程により得られたデータの不連続部位を抽出する第１抽出工程と、分散曲線を第２工程で変換する第２変換工程と、第２変換工程により得られたデータの不連続部位を抽出する第２抽出工程と、第１抽出工程により抽出された不連続部位および第２抽出工程により抽出された不連続部位が両方表れるポイントを検出する検出工程と、検出工程から不連続断面を抽出するものである。【００３０】
この場合、第１変換工程から得られたデータを第１抽出工程により抽出し、第２変換工程から得られたデータを第２抽出工程により抽出し、抽出された不連続部位が両方表れるポイントを検出することができる。
その結果、容易に精度の高いシンプルプロファイリングを実施することができる。
また、第１変換工程、第１抽出工程、第２変換工程、第２抽出工程、検出工程がクラウドに配設されることで、多数の各地で計測された微動アレイ解析により得られる表面波のレイリー波の分散曲線を容易に処理することができる。【００３１】
（１２）
第１２の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換方法は、第１１の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換方法において、第１変換工程は、分散曲線を、周波数および波長の関係に変換する第１１変換工程と、第１１変換工程により変換されたデータを、周波数および深さに変換する第１２変換工程と、第１２変換工程により変換されたデータに対してＨ／Ｖスペクトルの値をプロットする第１３変換工程と、を含んでもよい。【００３２】
この場合、谷部を検出するための前準備を確実に実施することができる。すなわち、第１１変換工程、第１２変換工程、第１３変換工程を含むので、変曲点を表出することができる。【００３３】
（１３）
第１３の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換方法は、第１１または第１２の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換方法において、第２変換工程は、分散曲線を、波長および位相速度の関係に変換する第２１変換工程と、第２１変換工程に変換されたデータを深さおよびＳ波速度に変換する第２２変換工程と、第２２変換工程に変換されたデータを深さおよび共振周波数に変換する第２３変換工程と、第２３変換工程により変換されたデータに対して共振周波数をＨ／Ｖスペクトルの周波数と仮定し、Ｈ／Ｖスペクトルの値をプロットする第２４変換工程と、を含んでもよい。【００３４】
この場合、山部を検出するための前準備を確実に実施することができる。すなわち、第２１変換工程、第２２変換工程、第２３変換工程、第２４変換工程を含むので、変曲点を表出することができる。【００３５】
（１４）
第１４の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換方法は、第１１の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換方法において、第１抽出工程は、Ｈ／Ｖスペクトルの第一波に対して＋１００％以上およびまたは−１００％以下を超過する差が生じた場合の谷部を抽出し、抽出部位を不連続部位と判定する第１検出部と、第２抽出工程は、Ｈ／Ｖスペクトルの第一波に対して＋１００％以上およびまたは−１００％以下を超過する差が生じた場合の山部を抽出し、抽出部位を不連続部位と判定する第２検出部と、を含んでもよい。【００３６】
この場合、Ｈ／Ｖスペクトルの第一波に対して＋１００％以上およびまたは−１００％以下を超過する差が生じた場合の谷部、またはＨ／Ｖスペクトルの第一波に対して＋１００％以上およびまたは−１００％以下を超過する差が生じた場合の山部を抽出するので、誤差を排除することができる。
なお、Ｈ／Ｖスペクトルの第一波に対して＋１００％以上およびまたは−１００％以下を超過する差が生じた場合の所定区間における谷部は、Ｈ／Ｖスペクトルの第一波に対して＋１５０％以上およびまたは−１５０％以下を超過する差が生じた場合の谷部であることがより好ましく、Ｈ／Ｖスペクトルの第一波に対して＋１００％以上およびまたは−１００％以下を超過する差が生じた場合の山部は、Ｈ／Ｖスペクトルの第一波に対して＋１５０％以上およびまたは−１５０％以下を超過する差が生じた場合の山部であることがより好ましい。【００３７】
（１５）
第１５の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換方法は、第１１から第１４の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換方法において、検出工程は、隣接する山部および隣接する谷部との周波数の差、またはＨ／Ｖスペクトルの値の比が閾値よりも小さい場合、高周波数側にあらわれる山部および谷部を除外してもよい。【００３８】
この場合、ロバスト工程によりロバスト処理することができるので、シンプルプロファイリング手法の変換を確実に行うことができる。【００３９】
（１６）
第１６の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換方法は、第１１から第１５の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換方法において、検出工程は、所定の山部から高周波数側へ向けて次の山部のＨ／Ｖ値の方が小さい場合、高周波数側にあらわれる山部と谷部を除外してもよい。【００４０】
この場合、ロバスト工程によりロバスト処理することができるので、シンプルプロファイリング手法の変換を確実に行うことができる。【００４１】
（１７）
第１７の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換方法は、第１１から第１６の発明にかかるシンプルプロファイリング手法の変換方法において、検出工程は、所定の谷部から高周波数側へ向けて次の谷部のＨ／Ｖ 値の方が小さい場合、高周波数側にある山部と谷部を除外してもよい。【００４２】
この場合、ロバスト工程によりロバスト処理することができるので、シンプルプロファイリング手法の変換を確実に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】ＳＰＭ手法の変換装置の一例を示す模式図である。
【図２】ＳＰＭ手法の変換プログラムの第１段階の処理、第２段階の処理、ロバスト処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】微動アレイ解析により得られた表面波のレイリー波の分散曲線の一例を示す模式図である。
【図４】周波数および波長のデータに変換した一例を示す模式図である。
【図５】深さおよび周波数に変換した一例を示す模式図である。
【図６】図５の周波数に応じてＨ／Ｖスペクトルをプロットした一例を示す模式図である。
【図７】位相速度および波長のデータに変換した一例を示す模式図である。
【図８】深さおよびＳ波速度に変換した一例を示す模式図である。
【図９】深さおよび共振周波数に変換した一例を示す模式図である。
【図１０】図９の共振周波数に応じてＨ／Ｖスペクトルをプロットした一例を示す模式図である。
【符号の説明】
【００４４】
１００  ＳＰＭ手法の変換装置
３１１  第１１処理部
３１２  第１２処理部
３１３  第１３処理部
３２１  第２１処理部
３２２  第２２処理部
３２３  第２３処理部
３２４  第２４処理部
４１０  第１検出部
４２０  第２検出部
【発明を実施するための形態】
【００４５】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
【００４６】
＜実施形態＞
以下、本実施の形態におけるシンプルプロファイリング（以下、単にＳＰＭと呼ぶ。）手法の変換方法について説明を行う。
本実施の形態にかかるＳＰＭ手法の変換方法およびＳＰＭ手法の変換プログラムは、微動アレイ解析により得られた表面波のレイリー波の分散曲線を用いて精度の高いＳ波速度構造および不連続深度を自動的に出力する。
【００４７】
本実施の形態のＳＰＭ手法の変換プログラムにおいては、第１段階の処理として谷部を抽出し、第２段階の処理として山部を抽出し、第３段階の処理として谷部および山部とからＳ波速度構造および不連続深度を出力するものである。
【００４８】
図１は、ＳＰＭ手法の変換装置の一例を示す模式図である。本実施の形態にかかるＳＰＭ手法の変換装置１００は、クラウド上で構成される。なお、クラウド上に限定されず、ハード機器で構成されていてもよく、その他の任意のシステムで構成されてもよい。
【００４９】
図１に示すように、ＳＰＭ手法の変換装置１００は、入力部２１０、第１１処理部３１１、第１２処理部３１２、第１３処理部３１３、第２１処理部３２１、第２２処理部３２２、第２３処理部３２３、第２４処理部３２４、第１検出部４１０、第２検出部４２０、ロバスト処理部４３０および出力部４４０を含む。
【００５０】
第１１処理部３１１、第１２処理部３１２、第１３処理部３１３、第１検出部４１０が、第１段階の処理に相当し、第２１処理部３２１、第２２処理部３２２、第２３処理部３２３、第２４処理部３２４、第２検出部４２０が第２段階の処理に相当する。以下、第１段階の処理、第２段階の処理、ロバスト処理の順に説明を行う。
図２はＳＰＭ手法の変換プログラムの第１段階の処理、第２段階の処理、ロバスト処理の一例を示すフローチャートである。
【００５１】
（第１段階の処理）
図３は微動アレイ解析により得られた表面波のレイリー波の分散曲線の一例を示す模式図であり、図４は周波数および波長のデータに変換した一例を示す模式図であり、図５は深さおよび周波数に変換した一例を示す模式図であり、図６は図５の周波数に応じてＨ／Ｖスペクトルをプロットした一例を示す模式図である。
【００５２】
まず、図２および図３に示すように、第１１処理部３１１は、入力部２１０から入力された分散曲線を周波数および波長のデータに変換する（ステップＳ１）。
第１１処理部３１１は、以下の式に従い処理を行う。
【式１】
【００５３】
2019049263.tif 000003
Ｌ：波長  Ｖｒ：位相速度  ｆ：周波数
第１１処理部３１１は、式（１）を用いて処理を行うことにより、図４のデータに変換される。
【００５４】
次に、第１２処理部３１２は、周波数および波長のデータを周波数および深さのデータに変換する（ステップＳ２）。第１２処理部３１２は、以下の式に従い処理を行う。
【式２】
【００５５】
2019049263.tif 000004
Ｄ：深さ  ａ：定数  Ｌ：波長
第１２処理部３１２は、式（２）を用いて処理を行うことにより、図５のデータに変換される。具体的に定数ａは、０．３７５である。
【００５６】
次に、第１３処理部３１３は、図５のデータを深さＤおよびＨ／Ｖスペクトルのデータに変換する（ステップＳ３）。第１３処理部３１３は、深さ毎に周波数が与えられるので、図５のデータの当該周波数に対応するＨ／Ｖスペクトルの値をプロットする。
【００５７】
第１検出部４１０は、図６のデータの深さの深度が浅いところから深い方に向けて、Ｈ／Ｖスペクトルの値が１．２５倍の周波数の間で１００％以上で変化した場合、谷部であると判定し、検出を行う（ステップＳ４）。
この場合、初めての山部（ＰＥＡＫ）の出現後に、低周波数側から高周波数側へ向けて順に、山部（ＰＥＡＫ）と谷部（ＶＡＬＬＥＹ）との両方が表れる部位を検出する。
【００５８】
山部と谷部が複数発生する場合における山部と谷部の検出にあたっては、Ｈ／Ｖスペクトルの値を０．５Ｈｚ以上２０Ｈｚ以下に限定して、これを閾値として検出することが好ましい。およびまたは、Ｈ／Ｖスペクトルの値を長周期側から一定の数に限定し、これを閾値として検出することが好ましい。
これにより、山部と谷部の検出を効果的に行うことができる。なお、閾値の設定にあたっては、Ｈ／Ｖスペクトルの周波数の限定のみ行ってもよいし、長周期側からの一定の数の検出のみ行ってもよい良いし、両方を組み合わせて検出してもよい。
【００５９】
（第２段階の処理）
次に、第２段階の処理について説明を行う。また、図７は位相速度および波長のデータに変換した一例を示す模式図であり、図８は深さおよびＳ波速度に変換した一例を示す模式図であり、図９は深さおよび共振周波数に変換した一例を示す模式図であり、図１０は図９の共振周波数に応じてＨ／Ｖスペクトルをプロットした一例を示す模式図である。
【００６０】
次に、図１および図２に示すように、第２１処理部３２１は、入力部２１０から入力された分散曲線（図３参照）を位相速度および波長のデータに変換する（ステップＳ１１）。
第２１処理部３２１は、上記の式（１）に従い処理を行う。
第２１処理部３２１は、式（１）を用いて処理を行うことにより、図７のデータに変換される。
【００６１】
次に、第２２処理部３２２は、位相速度および波長のデータをＳ波速度および深さのデータに変換する（ステップＳ１２）。第２２処理部３２２は、上記の式（２）に従い処理を行う。
【式３】
【００６２】
2019049263.tif 000005
Ｖｓ：Ｓ波速度  Ｖｒ：位相速度  ｋ：定数
【００６３】
第２２処理部３２２は、式（２）および式（３）を用いて処理を行うことにより、図８のデータに変換される。具体的に定数ａは、０．３３３（１／３）であり、具体的に定数ｋは、０．９５である。
【００６４】
次に、第２３処理部３２３は、Ｓ波速度および深さのデータを共振周波数および深さのデータに変換する（ステップＳ１３）。第２３処理部３２３は、以下の式に従い処理を行う。
【式４】
【００６５】
2019049263.tif 000006
Ｖｓ：Ｓ波速度  Ｄ：深さ  
【式５】
【００６６】
2019049263.tif 000007
ｆｏ：共振周波数  Ｖｓ：Ｓ波速度  Ｄ：深さ
【００６７】
第２３処理部３２３は、式（４）および式（５）を用いて処理を行うことにより、図９のデータに変換される。
【００６８】
次に、第２４処理部３２４は、図９のデータを、深さＤおよびＨ／Ｖスペクトルのデータに変換する（ステップＳ１４）。第２４処理部３２４は、深さ毎に周波数が与えられるので、図９のデータの当該周波数に対応するＨ／Ｖスペクトルの値をプロットする。
【００６９】
第２検出部４２０は、図１０のデータの深さの深度が浅いところから深い方に向けて、Ｈ／Ｖスペクトルの値が１．２５倍の周波数の間で１００％以上で変化した場合、山部であると判定し、検出を行う（ステップＳ１５）。
平滑化されたスペクトルの微係数が、「０」となる点を低周波数側から順にサーチして山部（ＰＥＡＫ）を同定する。
【００７０】
（抽出処理）
まず、ステップＳ４の処理およびステップＳ１５の処理で得られたデータについて山部および谷部の両方が同時に現れる深さＤの部分を不連続断面として抽出する（ステップＳ２１）。
【００７１】
（ロバスト処理）
続いて、ロバスト処理部４３０におけるロバスト処理について説明を行う。
【００７２】
次いで、ロバスト処理部４３０は、第１検出部４１０および第２検出部４２０により検出された図６および図１０の山部および谷部の両方が表れる深さ位置に基づいて、隣接する山部と、隣接する谷部との周波数の差、あるいはＨ／Ｖの値の比が閾値よりも小さい場合、高周波数側にある山部と谷部との両方が表れる部位を除外する（ステップＳ２２ａ）。
【００７３】
また、ロバスト処理部４３０は、所定の山部から高周波数側へ向けて次の山部のＨ／Ｖ値の方が小さい場合、高周波数側にある山部と谷部との両方が表れる部位を除外する（ステップＳ２２ｂ）。
【００７４】
さらに、ロバスト処理部４３０は、所定の谷部から高周波数側へ向けて次の谷部のＨ／Ｖ 値の方が小さい場合、高周波数側にある山部と谷部との両方が表れる部位を除外する（ステップＳ２２ｃ）。
【００７５】
また、ロバスト処理部４３０は、山部があるが、谷部があるか判定できない場合、山部に対して２．５倍の周波数に暫定的な谷部を置く。
さらに、谷部があるが、山部があるか判定できない場合、谷部に対して２．５倍の周波数に暫定的な山部を置く。
得られた山部と、谷部との両方表れる部位ごとに、山部に対応する深度と、谷部に対応する深度とを、平均してＨ／Ｖスペクトル深度変換の代表値とする。
【００７６】
ロバスト処理部４３０は、ロバスト処理したデータを出力部４４０から出力する（ステップＳ２３）。
【００７７】
以上のように、本実施の形態にかかるＳＰＭ手法の変換プログラムは、クラウド上で形成されるので、微動アレイ解析により得られた表面波のレイリー波の分散曲線が、いろいろな現場において、多数計測されている場合でも、クラウド上で処理を行うことができる。
特に、計測データを持ち帰って解析を行う従来の手法と比較して、計測データをクラウド上に提供するだけで処理を行うことができる。また、容易に精度の高いシンプルプロファイリングを実施することができる。
【００７８】
本発明においては、図３のデータが「微動アレイ解析により得られる表面波のレイリー波の分散曲線」に相当し、第１１処理部３１１、第１２処理部３１２および第１３処理部３１３が「第１変換処理（工程）」に相当し、第１検出部４１０が「第１抽出処理（工程）、第１検出部」に相当し、第２１処理部３２１、第２２処理部３２２、第２３処理部３２３および第２４処理部３２４が「第２変換処理（工程）」に相当し、第２検出部４２０が「第２抽出処理（工程）、第２検出部」に相当し、ステップＳ２１の抽出処理が「検出処理（工程）」に相当し、図２のフローチャートが「シンプルプロファイリング手法の変換プログラム、シンプルプロファイリング手法の変換方法」に相当し、第１１処理部３１１が、「第１１変換処理（工程）」に相当し、第１２処理部３１２が、「第１２変換処理（工程）」に相当し、第１３処理部３１３が、「第１３変換処理（工程）」に相当し、第２１処理部３２１が、「第２１変換処理（工程）」に相当し、第２２処理部３２２が、「第２２変換処理（工程）」に相当し、第２３処理部３２３が、「第２３変換処理（工程）」に相当し、第２４処理部３２４が、「第２４変換処理（工程）」に相当する。
【００７９】
本発明の好ましい一実施の形態は上記の通りであるが、本発明はそれだけに制限されない。本発明の精神と範囲から逸脱することのない様々な実施形態が他になされることは理解されよう。さらに、本実施形態において、本発明の構成による作用および効果を述べているが、これら作用および効果は、一例であり、本発明を限定するものではない。
【図１】
2019049263.tif 000008
【図２】
2019049263.tif 000009
【図３】
2019049263.tif 000010
【図４】
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【図５】
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【図６】
2019049263.tif 000013
【図７】
2019049263.tif 000014
【図８】
2019049263.tif 000015
【図９】
2019049263.tif 000016
【図１０】
2019049263.tif 000017
【国際調査報告】
2019049263.tif 000018
2019049263.tif 000019