(57)【要約】【課題】測定誤差、時間誤差を考慮した点検結果を用いて劣化予測を補正し、劣化予測の精度向上を図る。【解決手段】確定的な予測に対してばらつきを与え、点検結果を用いて劣化予測のばらつきの分布を点検結果のばらつきの分布に補正した上で、ばらつかせた劣化予測に「劣化表現率」という重みを与え、それを点検結果の分布に合うように補正し、これに対して、点検結果に含まれる「測定誤差」と、いつその劣化状態になったかの「時間的な誤差」との範囲で囲まれる範囲を「誤差ボックス」として設定し、劣化予測を補正する。【選択図】図２３
2019015528.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の面要素に分割されている実構造物について点検者が行った点検により把握された前記複数の面要素ごとのばらついた劣化状態を把握する工程と、
分割した前記複数の面要素ごとの劣化予測速度を表す曲線である劣化予測曲線を、横軸を構築時からの経過時間（年）、縦軸を累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）として表す工程と、
前記劣化予測曲線１本あたりが表現している表面積の割合を劣化表現率として把握し、確定的に算出した劣化予測速度を１倍速として、最も遅い劣化予測速度を０倍速とし、最も速い劣化速度として前記実構造物の劣化分布を把握した上で確定的に算出した劣化速度と比較し、累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）から求められ累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）が変換され得る全ての劣化度を表現できる倍速とし、倍数の間隔を一番遅い劣化速度と最も早い劣化速度の間で前記実構造物の劣化分布を十分にカバーできる間隔とすることで前記劣化表現率を任意の倍数にばらつかせて、ばらつかされた劣化表現率を得る工程と、
前記劣化予測曲線１本あたりの、前記ばらつかされた劣化表現率を点検結果の劣化表現率に合うように補正することで、実構造物と整合させる補正を行う工程と、
前記実構造物の複数の劣化度に応じてそれぞれ所定の点数を定義し、定義した劣化度ごとの点数に、各劣化度の割合を乗じ、その合計を劣化評点とする工程と、
分割した複数の面要素ごとの劣化予測速度を表す劣化評点曲線を、横軸を構築時からの経過時間（年）、縦軸を劣化評点として表す工程と、
前記劣化評点曲線のｎ年（ｎは２以上の整数）ごとに行われる点検時ごとに、
構造物の構築後所定の年数が経過してから行う点検の際に発生する「点検結果による測定誤差」について、点検を行う者が判定した劣化度と、専門家が判定した劣化度を比較することで分析し、あらかじめ把握されている、点検を行う者による測定誤差の傾向を用いて、点検を行う者が判定した劣化度についての点検結果を補正して得られた「点検結果による測定誤差」と、
前記点検時の劣化分布となるｎ年前の累積確率を０、前記点検時の劣化分布となる前記点検時の累積確率を１として、劣化予測が有する確率を｛（１／ｎ）×１００｝％とすることで得られた「時間的な誤差」
との範囲で囲まれる範囲を「誤差ボックス」として設定する工程
を備えている
測定誤差、時間誤差を考慮した点検結果を用いた構造物の将来の劣化を予測する方法。
【請求項２】
コンピュータシステムによって構成されている劣化予測システムであって、
分割した前記複数の面要素ごとの劣化予測速度を表す曲線である劣化予測曲線を、横軸を構築時からの経過時間（年）、縦軸を累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）として表す処理を行う劣化予測曲線作成処理部と、
前記劣化予測曲線１本あたりが表現している表面積の割合を劣化表現率として把握し、確定的に算出した劣化予測速度を１倍速として、最も遅い劣化予測速度を０倍速とし、最も速い劣化速度として前記実構造物の劣化分布を把握した上で確定的に算出した劣化速度と比較し、累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）から求められ累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）が変換され得る全ての劣化度を表現できる倍速とし、倍数の間隔を一番遅い劣化速度と最も早い劣化速度の間で前記実構造物の劣化分布を十分にカバーできる間隔とすることで前記劣化表現率を任意の倍数にばらつかせて、ばらつかされた劣化表現率を作成する処理を行う修正劣化表現率作成処理部と、
前記劣化予測曲線１本あたりの、前記ばらつかされた劣化表現率を点検結果の劣化表現率に合うように補正することで、実構造物と整合させる補正を行う劣化予測曲線補正処理部と、
前記実構造物の複数の劣化度に応じてそれぞれ所定の点数を定義し、定義した劣化度ごとの点数に、各劣化度の割合を乗じ、その合計を劣化評点とする処理を行う劣化評点演算処理部と、
分割した複数の面要素ごとの劣化予測速度を表す劣化評点曲線を、横軸を構築時からの経過時間（年）、縦軸を劣化評点として表す処理を行う劣化評点曲線作成処理部と、
前記劣化評点曲線のｎ年（ｎは２以上の整数）ごとに行われる点検時ごとに、
構造物の構築後所定の年数が経過してから行う点検の際に発生する「点検結果による測定誤差」について、点検を行う者が判定した劣化度と、専門家が判定した劣化度を比較することで分析し、あらかじめ把握されている、点検を行う者による測定誤差の傾向を用いて、点検を行う者が判定した劣化度についての点検結果を補正して得られる「点検結果による測定誤差」と、
前記点検時の劣化分布となるｎ年前の累積確率を０、前記点検時の劣化分布となる前記点検時の累積確率を１として、劣化予測が有する確率を｛（１／ｎ）×１００｝％とすることで得られる「時間的な誤差」
との範囲で囲まれる範囲を「誤差ボックス」として設定する処理を行う「誤差ボックス」設定処理部と
を備えている劣化予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、構築済の構造物の劣化を予測する方法に関する。特に、構造物構築後の所定の年数が経過した時点で行われる点検結果に対して、測定誤差と、時間的な誤差とを適用して当該構造物の将来の劣化の予測を行う方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
我が国では、高度経済成長期に建設された道路・橋梁等のインフラ構造物が多く、これらの構造物は更新の時期を迎えている。建設投資額は年々減少する傾向にあるが、今後必要となる維持管理費、更新費は、急速に増加していくことが想定されており、今後も厳しい財政状況が続けば、真に必要な社会資本整備だけではなく、既存施設の維持管理、更新にも支障を来すおそれが指摘されている。同時に、高齢化した構造物の割合が増大していくと、重大な事故や致命的な損傷等が発生するリスクが飛躍的に高まることが予想されている（国土交通省：国土交通白書，pp.110, 2011.）。 
このため、損傷等が発生した後に対処するという「事後的管理」から、事前に点検し、異常が確認または予測された場合、致命的欠陥が発現する前に速やかに措置するという「予防保全的管理」へと転換し、戦略的に維持管理を実施することで、国民の生命と財産を守り安全・安心を確保するとともに、施設の寿命を伸ばすことでライフサイクルコスト（以下「ＬＣＣ」という）の低減を図ることが求められている。
【０００３】
実際の構造物として橋梁をとりあげると、橋梁の戦略的な維持管理手法として、ブリッジマネジメントシステム（以下「ＢＭＳ」という）に注目が集まっており、ＢＭＳの精度向上のための研究が進められている。
【０００４】
ＢＭＳの精度を向上させるためにはＬＣＣ算出の精度を向上する必要がある。そのため、劣化予測と実際の劣化との整合、様々な補修工法の中からＬＣＣを最小とする工法・タイミング選定の方法および精度の良い補修数量の算出が欠かせない。
【０００５】
劣化予測モデルは、物理モデルと点検データの判別結果を基に、その劣化を統計的に予測するモデル（代表的なものにマルコフ連鎖モデル）（非特許文献１）がある。
【０００６】
本発明では、将来の技術進歩により劣化予測の精度向上が見込める物理モデルを用いている。
【０００７】
実際の構造物（例えば、実際の橋梁）は劣化状態が部材や場所によってばらつくため、劣化予測も実際の構造物の劣化分布を予測できる様にばらつかせる必要がある。しかし、ばらつかせただけでは、劣化予測の劣化分布と実際の構造物（例えば、実際の橋梁）の劣化分布は整合しない。
【０００８】
よって、劣化予測の分布を実際の構造物の劣化分布と整合するように補正する必要がある。
【０００９】
構築済の構造物の劣化分布がばらつくのは種々の要因による。例えば、構築済の実際の橋（橋梁）である実橋の劣化分布がばらつくのは、温度、湿度、飛来塩分量のばらつきや材料のばらつきおよび部材の場所の違いによる風雨の受け方、橋梁周辺の地形の微妙な違いによる温度や湿度の違い等が原因である。
【００１０】
これらの原因を個別に考慮するためには、構築済の構造物ごとに種々の原因の特性をつきとめる必要がある。例えば、橋梁ごとにこれら原因の特性をつきとめる必要がある。
【００１１】
さらに、現在の研究成果で考慮することができていない不確定な誤差要因も考えられるため、構造物、例えば、橋梁ごとに材料条件や環境条件のばらつきの特性をつきとめても、劣化予測と実構造物の劣化分布を整合させることは困難である。
【００１２】
ここで、構造物の劣化速度（ｍｇ／ｍ２／時間）は、材料条件や環境条件などの入力条件によって、その速度に影響を受ける。
【００１３】
そこで、飛来塩分量、温度、湿度、材料や周辺環境のばらつきを別個に考慮するよりも、それらを考慮した結果である「劣化速度」について、ばらつきを考慮する方がモデルを単純化できる。
【００１４】
劣化速度（ｍｇ／ｍ２／時間）は、時間と累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）の関数である。また、劣化度は、累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）から求められ、累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）が変換され得る。
【００１５】
既に、劣化予測におけるばらつきを「劣化速度」にばらつきをもたせて考慮することが提案されている（非特許文献２）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１６】
【非特許文献１】津田尚胤，貝戸清之，青木一也，小林潔司：橋梁劣化予測のためのマルコフ推移の推定，土木学会論文集，No.801/I-73, pp.69-82, 2005.
【非特許文献２】工藤 徹郎，ボンコッゲサクルナタコーン，那須清吾：劣化のばらつきを考慮した構造物の補修シナリオ，土木学会論文集E2, Vol.68 No.4, pp.316-329, 2012.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
非特許文献２で提案されている手法により、点検結果を用いて劣化予測を補正し、構造物の劣化度や劣化速度を示す指標である「劣化評点」と、劣化度の分布により、その構造物の劣化状態を表現することができた。
【００１８】
しかし、点検結果には点検方法、点検条件および、定義した劣化度等の様々な要因によって、誤差が生じる。
【００１９】
そこで、この発明は、測定誤差、時間誤差を考慮した点検結果を用いて劣化予測を補正し、劣化予測の精度向上を図ることを目的にしている。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
この発明は、確定的な予測に対してばらつきを与え、点検結果を用いて劣化予測のばらつきの分布を点検結果のばらつきの分布に補正した上で、ばらつかせた劣化予測に「劣化表現率」という重みを与え、それを点検結果の分布に合うように補正し、これに対して、点検結果に含まれる「測定誤差」と、いつその劣化状態になったかの「時間的な誤差」との範囲で囲まれる範囲を「誤差ボックス」として設定して劣化予測を補正することで、測定誤差、時間誤差を考慮した点検結果を用いて劣化予測を補正し、劣化予測の精度向上を図るものである。
【００２１】
本発明が提案する構造物の劣化予測方法、すなわち、測定誤差、時間誤差を考慮した点検結果を用いて構造物の将来の将来の劣化を予測する方法は、次のような工程を備えている。
【００２２】
複数の面要素に分割されている実構造物について点検者が行った点検により把握された前記複数の面要素ごとのばらついた劣化状態を把握する工程。
【００２３】
分割した前記複数の面要素ごとの劣化予測速度を表す曲線である劣化予測曲線を、横軸を構築時からの経過時間（年）、縦軸を累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）として表す工程。
【００２４】
前記劣化予測曲線１本あたりが表現している表面積の割合を劣化表現率として把握し、確定的に算出した劣化予測速度を１倍速として、最も遅い劣化予測速度を０倍速とし、最も速い劣化速度として前記実構造物の劣化分布を把握した上で確定的に算出した劣化速度と比較し、累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）から求められ累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）が変換され得る全ての劣化度を表現できる倍速とし、倍数の間隔を一番遅い劣化速度と最も早い劣化速度の間で前記実構造物の劣化分布を十分にカバーできる間隔とすることで前記劣化表現率を任意の倍数にばらつかせて、ばらつかされた劣化表現率を得る工程。
【００２５】
前記劣化予測曲線１本あたりの、前記ばらつかされた劣化表現率を点検結果の劣化表現率に合うように補正することで、実構造物と整合させる補正を行う工程。
【００２６】
前記実構造物の複数の劣化度に応じてそれぞれ所定の点数を定義し、定義した劣化度ごとの点数に、各劣化度の割合を乗じ、その合計を劣化評点とする工程。
【００２７】
分割した複数の面要素ごとの劣化予測速度を表す劣化評点曲線を、横軸を構築時からの経過時間（年）、縦軸を劣化評点として表す工程。
【００２８】
前記劣化評点曲線のｎ年（ｎは２以上の整数）ごとに行われる点検時ごとに、
構造物の構築後所定の年数が経過してから行う点検の際に発生する「点検結果による測定誤差」について、点検を行う者が判定した劣化度と、専門家が判定した劣化度を比較することで分析し、あらかじめ把握されている、点検を行う者による測定誤差の傾向を用いて、点検を行う者が判定した劣化度についての点検結果を補正して得られた「点検結果による測定誤差」と、
前記点検時の劣化分布となるｎ年前の累積確率を０、前記点検時の劣化分布となる前記点検時の累積確率を１として、劣化予測が有する確率を｛（１／ｎ）×１００｝％とすることで得られた「時間的な誤差」
との範囲で囲まれる範囲を「誤差ボックス」として設定する工程。
【００２９】
本発明が提案する構造物の劣化予測システム、すなわち、測定誤差、時間誤差を考慮した点検結果を用いて構造物の将来の将来の劣化を予測するシステムは、上述した劣化予測方法の実施に使用されるものであって、コンピュータシステムによって構成されている。
【００３０】
当該コンピュータによって構成されるシステムは、図示していないが、オペレーティングシステムや、インストールあるいはダウンロードした所定のコンピュータプログラムなどに従って、この実施形態のシステムの各種の機能が実現されるように制御を行うＣＰＵ、オペレーティングシステムや種々のコンピュータプログラムなどを記憶し、また、ＣＰＵが各制御のための処理を実行する上で必要なデータを記憶する記憶部としてのＲＯＭ、ＣＰＵが処理を実行する上で必要なデータを記憶し、ＣＰＵによって情報が適宜書き換えられるワークエリアとしても利用されるＲＡＭやハードディスク、更に、ユーザインターフェース、無線通信インターフェースなどを備えていて、これらが必要なバスラインで接続されている。
【００３１】
そして、この劣化予測システムは、劣化状態把握処理部、劣化予測曲線作成処理部、修正劣化表現率作成処理部、劣化予測曲線補正処理部、劣化評点演算処理部、劣化評点曲線作成処理部、「誤差ボックス」設定処理部を備えている。
【００３２】
劣化状態把握処理部は、複数の面要素に分割されている実構造物について点検者が行った点検により把握された前記複数の面要素ごとのばらついた劣化状態を把握する処理を行う。
【００３３】
劣化予測曲線作成処理部は、分割した前記複数の面要素ごとの劣化予測速度を表す曲線である劣化予測曲線を、横軸を構築時からの経過時間（年）、縦軸を累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）として表す処理を行う。
【００３４】
修正劣化表現率作成処理部は、前記劣化予測曲線１本あたりが表現している表面積の割合を劣化表現率として把握し、確定的に算出した劣化予測速度を１倍速として、最も遅い劣化予測速度を０倍速とし、最も速い劣化速度として前記実構造物の劣化分布を把握した上で確定的に算出した劣化速度と比較し、累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）から求められ累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）が変換され得る全ての劣化度を表現できる倍速とし、倍数の間隔を一番遅い劣化速度と最も早い劣化速度の間で前記実構造物の劣化分布を十分にカバーできる間隔とすることで前記劣化表現率を任意の倍数にばらつかせて、ばらつかされた劣化表現率を作成する処理を行う。
【００３５】
劣化予測曲線補正処理部は、前記劣化予測曲線１本あたりの、前記ばらつかされた劣化表現率を点検結果の劣化表現率に合うように補正することで、実構造物と整合させる補正を行う。
【００３６】
劣化評点演算処理部は、前記実構造物の複数の劣化度に応じてそれぞれ所定の点数を定義し、定義した劣化度ごとの点数に、各劣化度の割合を乗じ、その合計を劣化評点とする処理を行う。
【００３７】
劣化評点曲線作成処理部は、分割した複数の面要素ごとの劣化予測速度を表す劣化評点曲線を、横軸を構築時からの経過時間（年）、縦軸を劣化評点として表す処理を行う。
【００３８】
「誤差ボックス」設定処理部は、前記劣化評点曲線のｎ年（ｎは２以上の整数）ごとに行われる点検時ごとに、「点検結果による測定誤差」と「時間的な誤差」との範囲で囲まれる範囲を「誤差ボックス」として設定する処理を行う。
【００３９】
ここで、「点検結果による測定誤差」は、「誤差ボックス」設定処理部が行う処理動作により、構造物の構築後所定の年数が経過してから行う点検の際に発生する「点検結果による測定誤差」について、点検を行う者が判定した劣化度と、専門家が判定した劣化度を比較することで分析し、あらかじめ把握されている、点検を行う者による測定誤差の傾向を用いて、点検を行う者が判定した劣化度についての点検結果を補正して得られるものである。
【００４０】
また、「時間的な誤差」は、「誤差ボックス」設定処理部が行う処理動作により、前記点検時の劣化分布となるｎ年前の累積確率を０、前記点検時の劣化分布となる前記点検時の累積確率を１として、劣化予測が有する確率を｛（１／ｎ）×１００｝％とすることで得られるものである。
【００４１】
コンピュータシステムにおけるＣＰＵなどによって、上述した劣化状態把握処理部などが実行する処理や、機能を実現させる所定のコンピュータプログラムの下、上述した処理動作、機能が実行される。
【００４２】
複数の面要素に分割されている実構造物について点検者が行った点検により把握された前記複数の面要素ごとのばらついた劣化状態を把握する工程では、点検対象になっている実構造物を複数の面要素に分割し、点検によって、当該複数の面要素ごとのばらついた劣化状態を把握する。
【００４３】
分割した前記複数の面要素ごとの劣化予測速度を表す曲線である劣化予測曲線を、横軸を構築時からの経過時間（年）、縦軸を累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）として表す工程において、前記実構造物の劣化状態（劣化度＝累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）から求められ累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）が劣化度に変換される）を示す指標としてあらかじめ複数の劣化区分が定められている。
【００４４】
複数の劣化区分は、例えば、
区分「ａ」ひび割れ無し 
区分「ｂ」ひび割れ少（＝ひび割れ幅〜０．２ｍｍ）
区分「ｃ」ひび割れ多（＝ひび割れ幅０．２〜０．３ｍｍ）
区分「ｄ」剥落小（＝ひび割れ幅０．３ｍｍ〜剥落しているが鉄筋の腐食は軽微）
区分「ｅ」剥落大（＝剥落し、著しい鉄筋の腐食）
というようなものである。
【００４５】
上述したように、分割した複数の面要素ごとの劣化速度（劣化予測速度）を表す曲線を、横軸を構築時からの経過時間（年）、縦軸を累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）として表す工程で、面要素ごとに劣化曲線（劣化予測曲線）が表される。
【００４６】
この結果、各劣化曲線（劣化予測曲線）は、上述した面要素の数に応じて、それぞれ面積割合を持つものとなる。
【００４７】
そして、次の工程で、前記劣化予測曲線１本あたりが表現している表面積の割合を劣化表現率として把握し、確定的に算出した劣化予測速度を１倍速として、最も遅い劣化予測速度を０倍速とし、最も速い劣化速度として前記実構造物の劣化分布を把握した上で確定的に算出した劣化速度と比較し、累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）から求められ累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）が変換され得る全ての劣化度を表現できる倍速とし、倍数の間隔を一番遅い劣化速度と最も早い劣化速度の間で前記実構造物の劣化分布を十分にカバーできる間隔とすることで前記劣化表現率を任意の倍数にばらつかせて、ばらつかされた劣化表現率を得る。
【００４８】
この工程により、任意の倍数にばらつかせて「劣化表現率（橋面積の割合）」を得るのである。
【００４９】
引き続き、前記劣化予測曲線１本あたりの、前記ばらつかされた劣化表現率を点検結果の劣化表現率に合うように補正することで、実構造物と整合させる補正を行う。
【００５０】
ここで、劣化予測は劣化分布の割合を予測するものである。
【００５１】
劣化予測曲線１本あたりの面積を点検結果に合うように補正し、点検結果と劣化予測の劣化度分布を整合させ、各劣化度における劣化表現率を、点検結果の劣化表現率に整合させて、任意にばらつかせた劣化予測と点検結果の劣化度分布を整合させる。
【００５２】
このようにして、劣化曲線（劣化予測曲線）１本あたりの「劣化表現率」を補正し、将来の劣化を予測 することで、実構造物の劣化のばらつきを考慮した予測を行うことができる。
【００５３】
次に、前記実構造物の複数の劣化度に応じてそれぞれ所定の点数を定義し、定義した劣化度ごとの点数に、各劣化度の割合を乗じ、その合計を劣化評点とする。
【００５４】
劣化予測にばらつきを考慮し、将来の劣化予測を行うために、劣化予測の劣化度の分布を点検結果の劣化度の分布に補正するものである。
【００５５】
ここでは、構造物の劣化度や劣化速度を「劣化評点」に置き換えて表示する。例えば、上述した劣化度ａ〜ｅ応じて所定の点数を定義し、定義した劣化度ごとの点数に、点検結果や劣化予測で算出された各劣化度の割合を乗じ、その合計を劣化評点と定義し、劣化評点と劣化度分布により、その実構造物（例えば、橋梁）の劣化状態を表現することができる。
【００５６】
点検結果を用いて劣化予測を補正し、構造物の劣化度や劣化速度を示す指標である「劣化評点」と、劣化度の分布により、その構造物の劣化状態を表現するものである。
【００５７】
引き続いて、分割した複数の面要素ごとの劣化予測速度を表す劣化評点曲線を、横軸を構築時からの経過時間（年）、縦軸を劣化評点として表す。
【００５８】
分割した複数の面要素ごとの劣化速度（劣化予測速度）を表す曲線を、横軸を構築時からの経過時間（年）、縦軸を劣化評点として表すものである。
【００５９】
引き続いて、前記劣化評点曲線のｎ年（ｎは２以上の整数）ごとに行われる点検時ごとに、
構造物の構築後所定の年数が経過してから行う点検の際に発生する「点検結果による測定誤差」について、点検を行う者が判定した劣化度と、専門家が判定した劣化度を比較することで分析し、あらかじめ把握されている、点検を行う者による測定誤差の傾向を用いて、点検を行う者が判定した劣化度についての点検結果を補正して得られた「点検結果による測定誤差」と、
前記点検時の劣化分布となるｎ年前の累積確率を０、前記点検時の劣化分布となる前記点検時の累積確率を１として、劣化予測が有する確率を｛（１／ｎ）×１００｝％とすることで得られた「時間的な誤差」
との範囲で囲まれる範囲を「誤差ボックス」として設定する。
【００６０】
「測定誤差」とは、様々な誤差要因の作用として、技術者が劣化度を測定する際に生じるひび割れ幅の計測誤差や技術者の判断による誤差である。
【００６１】
「時間的な誤差」とは、劣化が経時的に変化することにより点検時と劣化現象発生時の時間的な誤差である。
【００６２】
時間的な誤差は、点検が複数年（例えば、ｎ年（ｎは２以上の整数））に１回実施されることを踏まえると最大で（ｎ−１）年の誤差があると考えられる。
【００６３】
例えば、点検が５年に１回実施される場合、最大４年の誤差があると考えられる。
【００６４】
点検結果の誤差を大別すると、構造物の構築後所定の年数が経過してから行う点検の際に発生する「点検結果による測定誤差」と、「時間的な誤差」とに分けられる。
【００６５】
そこで、本発明では、「点検結果による測定誤差」と「時間的な誤差」との範囲で囲まれる範囲を、「誤差ボックス」としている。
【００６６】
本発明では、点検を行う専門家でない者が判定した劣化度と、専門家が判定した劣化度を比較し、点検を行う専門家でない者による測定誤差の傾向を分析し、この分析を用いて、点検を行う専門家でない者が判定した劣化度についての点検結果を補正して「点検結果による測定誤差」を得ている。
【００６７】
また、本発明では、ｎ年（ｎは２以上の整数）ごとに点検をおこなうこととして、点検時の劣化分布となるｎ年前の累積確率を０、点検時の劣化分布となる点検時の累積確率を１として、一構造物につき劣化予測モデルはｎ本派生させ、各々の劣化予測が有する確率を｛（１／ｎ）×１００｝％とすることで「時間的な誤差」を得ている。
【発明の効果】
【００６８】
この発明によれば、測定誤差、時間誤差を考慮した点検結果を用いて劣化予測を補正し、劣化予測の精度向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】劣化予測を行う構造物（例えば、橋梁）を複数（２０個）の面要素に分割し、当該構造物の構築後、所定の年数が経過した時点で行った点検の結果とそれを集計して表した一例の概念図。
【図２】累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）から求められ累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）から変換され得る劣化度を、実際の構造物（例えば、橋梁）について、図１で分割した複数の面要素ごとに、横軸を構築時からの経過時間（年）、縦軸を累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）として表した劣化予測曲線の一例を表す図。
【図３】横軸を構築時からの経過時間（年）、縦軸を劣化度として表した従来の劣化予測曲線の一例を表す図。
【図４】図２図示の劣化予測曲線１本あたりが表現している表面積の割合を劣化表現率として把握し、確定的に算出した劣化予測速度を１倍速として、最も遅い劣化予測速度を０倍速とし、最も速い劣化速度として実際の構造物（例えば、橋梁）の劣化分布を把握した上で確定的に算出した劣化速度と比較し、全ての劣化度を表現できる倍速とし、倍数の間隔を一番遅い劣化速度と最も早い劣化速度の間で橋梁の劣化分布を十分にカバーできる間隔とすることで劣化表現率を任意の倍数にばらつかせて得た劣化予測曲線の一例を表す図。
【図５】劣化予測における劣化表現率（劣化度割合）のイメージを、横軸を構築時からの経過時間（年）、縦軸を劣化度として表した図。
【図６】図５図示の劣化表現率（劣化度割合）を点検結果に合うように補正を行う一例の概念図。
【図７】実際の構造物（例えば、橋梁）を点検する際に複数の面要素に分割したときに各面要素の面積の相違を説明する概念図。
【図８】構造物の劣化度や劣化速度を「劣化評点」に置き換えて、劣化評点と劣化度分布で表示した一例を表す図。
【図９】構造物の劣化度や劣化速度を「劣化評点」で表示し、更に、点検結果に対して点検結果による「測定誤差」と「時間的な誤差」との範囲で囲まれる範囲を「誤差ボックス」として設定した、測定誤差と時間的な誤差との概要を表す図。
【図１０】専門家でない者が実際の構造物（例えば、橋梁）の点検を行って判定した劣化度と、専門家が当該構造物を点検して判定した劣化度とを比較して、専門家でない者の判定による測定誤差の傾向を解析した図。
【図１１】専門家でない者が実際の構造物構造物（例えば、橋梁）の点検を行って劣化度を判定した結果を表す図。
【図１２】図１１図示の判定結果を、図１０図示の解析結果に基づいて補正した結果を表す図。
【図１３】構造物について構築後の所定の年数が経過してから行われる点検の際の測定誤差と時間的な誤差との概要の一例を表す図。
【図１４】「誤差ボックス」を考慮すべき劣化予測と、考慮しなくてよい劣化予測の概要の一例を表す図。
【図１５】図１１図示の判定を行った専門家でない者が劣化度判定の指標とした項目を表す図。
【図１６】図１１図示の判定が行われた実際の構造物（橋梁）の地図上の位置を説明する図。
【図１７】図１２図示の結果を任意にばらつかせて点検結果の劣化分布をカバーするようにしたものを表す図。
【図１８】図１７図示の結果を劣化予測と劣化度分布の状況として表した図。
【図１９】図１７、図１８図示の解析結果を、劣化度の分布が点検結果に整合するように補正した結果を表す図。
【図２０】図１９図示の結果を、点検結果の時間誤差を考慮して劣化評点に表した図。
【図２１】実際の構造物（橋梁）について構築後所定の年数が経過してから行われた２回目の点検結果について測定誤差を考慮して補正を行った結果を表す図。
【図２２】図２１図示の測定誤差を考慮した補正を行った結果を、図２０図示の時間誤差を考慮した補正を行った結果に対してプロットした、１回目点検による補正後解析結果と、２回目点検結果（時間誤差を考慮）との劣化評点比較を表す図。
【図２３】１回目点検結果と２回目点検結果で補正した平均劣化予測解析における劣化評点を表す図。
【発明を実施するための形態】
【００７０】
厳しい財政環境の中、橋梁などの構造物の効率的な維持管理手法が要請されている。そこで、例えば、構造物が橋梁であるときには、ブリッジマネジメントシステム（ＢＭＳ）に注目が集まっている。
【００７１】
しかし、物理モデルを用いた劣化予測は実際の構造物（実際の橋梁）の劣化と大きな乖離がある。その一因は、実際の構造物（実際の橋梁）の材料や環境条件が経年とともに変化し、同一構造物でも部材や場所によって劣化状態がばらつくことによると考えられる。
【００７２】
本発明は、劣化予測に任意のばらつきを持たせるとともに、ばらつきの分布を実際の構造物（実際の橋梁）に合わせることで、劣化予測がより実際の構造物（実際の橋梁）と整合する予測が可能になると考え、点検データを用いてばらつきを補正することに着目した。
【００７３】
本発明では、実際の構造物の一例として橋梁を取り上げ、劣化分布を実橋（実際の橋梁）に合わせる方法として、高知県から点検データ（高知県提供  平成２２−２３年度点検結果）の提供を受け、任意にばらつかせた劣化予測の分布を橋面積の割合として、実橋（実際の橋梁）の割合に補正することとした。
【００７４】
ここで、点検結果は実施した技術者の測定誤差や、いつその劣化状態になったかの時間的な誤差が含まれる。
【００７５】
そこで、本発明は、ばらつかせた劣化予測に対して、測定誤差と時間誤差を考慮した点検結果を用いて補正を実施することとした。
【００７６】
なお、１回目点検結果で補正した劣化予測を、２回目点検結果と比較して、補正による効果を検証した。
【００７７】
上述したように、劣化予測におけるばらつきを「劣化速度」にばらつきをもたせて考慮することが提案されている（非特許文献２）。
【００７８】
これは、構造物の劣化度や劣化速度を示す指標である「劣化評点」と、劣化度の分布により、その構造物の劣化状態を表現するもので、本発明においても、この手法を次のように採用している。
【００７９】
実構造物、例えば、橋梁を点検すると、図１の例に示すように複数に分割した複数の面的(面要素ごと)にばらついた劣化状態が得られる。図１では構築済の実構造物である橋梁の表面積を２０個の面要素に分割している。
【００８０】
図１に示している劣化区分「ａ」〜「ｅ」は、構造物の劣化状態を示す指標としてあらかじめ設定されているものであり、例えば、次のように定められている。
【００８１】
区分「ａ」ひび割れ無し 
区分「ｂ」ひび割れ少（＝ひび割れ幅〜０．２ｍｍ）
区分「ｃ」ひび割れ多（＝ひび割れ幅０．２〜０．３ｍｍ）
区分「ｄ」剥落小（＝ひび割れ幅０．３ｍｍ〜剥落しているが鉄筋の腐食は軽微）
区分「ｅ」剥落大（＝剥落し、著しい鉄筋の腐食）
【００８２】
分割した複数の面要素ごとの劣化速度（劣化予測速度）を、横軸を構築時からの経過時間、縦軸を累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）として表すと図２に示すようなイメージとなる。図１では橋梁の表面積を２０個の面要素に分割しており、面的な各要素の劣化曲線（劣化予測曲線）が、図２図示のように２０本引かれることになる。
【００８３】
図２の縦軸は累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）とあるが、腐食速度（ｍｇ／ｍ２／時間）は、時間とともに変化することを示す。
【００８４】
また、「劣化度」は、累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）から求められ、累積腐食量を劣化度（ａ〜ｅ）に変換したイメージも示している。
【００８５】
図２の劣化速度(時間と累積腐食量および劣化度の関数)は、材料条件・環境条件によりばらつく。
【００８６】
なお、図１の例は構築済の実構造物である橋梁の表面積を２０個の面要素に分割している全部で２０要素あることから、１本の劣化曲線（劣化予測曲線）あたり、面積で５％の割合を表現しているといえる。
【００８７】
本明細書では、この劣化曲線（劣化予測曲線）１本あたりが表現している表面積の割合を「劣化表現率」と定義する。
【００８８】
従来の劣化予測による劣化速度は図３に示すように確定的であるため、劣化のばらつきを考慮することができない。
【００８９】
そこで、非特許文献２で提案されている手法では、以下に説明するように、確定的に算出した劣化速度を１倍速として、任意の倍数にばらつかせる。
【００９０】
１）実橋の中で全く劣化しない箇所（要素）も存在する可能性があるため、それを表現するため、最も遅い劣化速度は「０倍速」とする
２）最も速い劣化速度としては、実橋の劣化分布を把握した上で、確定的に算出した劣化速度と比較し、十分に実橋の劣化分布をカバーできる倍速とする
３）倍数の間隔は、一番遅い劣化速度（０倍速）と最も早い劣化速度の間で、実橋の劣化分布を十分にカバーできる間隔とする。
【００９１】
ここで、実橋の劣化度分布はａ〜ｅの間でばらついているが、倍率の間隔が大きすぎるとａとｅの間であるｂ、ｃまたはｄとなる劣化速度が存在しない状況になるケースもある。
【００９２】
上記における「十分にカバーできる範囲」とは、全ての劣化度を表現できるという意味である。
【００９３】
図４は以上の要領でばらつかせたイメージであり、確定的な劣化予測に対して、０倍速〜４倍速まで０．４倍速刻みにばらつかせている。
【００９４】
１０本にばらつかせているため、１本の「劣化表現率」は１０％となる。
【００９５】
劣化予測をこの方法で任意にばらつかせた場合、均等なばらつきとなるため、図２に示す不均等なばらつきである実橋の劣化度分布とは整合しない。よって、 補正が必要となる。
【００９６】
補正方法としては劣化曲線１本あたりの「劣化表現率」を補正することで、実橋と整合させることができる。
【００９７】
図５に劣化予測における「劣化表現率」のイメージを示しているが、図６に示すように、その「劣化表現率率（橋面積の割合）」を点検結果に合うように補正する。ここで、本発明の劣化予測は劣化分布の割合を予測するものであり、具体的な部位等を示すものではない。 
図１に示す実橋モデルと図４に示す劣化予測を用いて、具体的な補正方法を示す。
【００９８】
図４は劣化曲線を１０本にばらつかせているため、均等に考えた場合、１本あたり橋面積の１０％を表現することとなる。しかし、その場合、前述したように点検結果の劣化度分布と整合しないため、１本あたりの面積を１０％から点検結果に合うように補正する。補正方法を下記に示す。
【００９９】
１）点検結果における劣化度「ａ」は１０％であり、劣化予測の「劣化表現率」も１０％であるため、「ａ」については点検結果と劣化予測の割合は整合しているため、 補正を実施する必要はない。
【０１００】
２）点検結果における劣化度「ｂ」は４０％である。劣化予測において「ｂ」となる劣化速度は２本あるため、均等に考えた場合の「劣化表現率」は２０％となるが、点検結果の４０％に整合させるために、この劣化速度１本につき、「劣化表現率」を１０％から２０％（４０÷２＝２０％）に補正する。以上により点検結果と劣化予測の劣化度分布は整合する。
【０１０１】
３）劣化予測において劣化度が「ｃ」となる劣化速度は１本であるため、均等に考えた場合の割合としては１０％存在することとなるが、点検結果では２５％存在する。よって、この１ 本あたりの「劣化表現率」は１０％から２５％に補正することで、劣化度「ｃ」の割合は点検結果と整合する。
【０１０２】
４）劣化予測において劣化度が「ｄ」となる劣化速度は４本あるため、均等に考えた場合の割合としては４０％存在することとなるが、点検結果では２０％しか存在しない。よって、この１本あたりの「劣化表現率」を１０％から５％（２０÷４＝５％）に補正することで、劣化度「ｄ」の割合は点検結果と整合する。
【０１０３】
５）劣化予測において劣化度が「ｅ」となる劣化速度は１本あるため、割合としては１０％存在するが、点検結果では５％しか存在しない。よって、この１ 本の「劣化表現率」を１０％から５％に補正することで、劣化度「ｅ」の割合は点検結果と整合する。
【０１０４】
以上の方法により、任意にばらつかせた劣化予測と点検結果の劣化度分布は整合する。
【０１０５】
この劣化曲線（劣化予測曲線）１本あたりの「劣化表現率」を補正した上で、将来の劣化を予測 することで、実構造物の劣化のばらつきを考慮した予測が可能になる。
【０１０６】
なお、図１に示す面的な要素は、等分割されているが、実橋の点検は図７に示すように要素毎に面積が異なる場合もある。この場合も面積を考慮した劣化度の割合を点検で得ることができれば、劣化予測の補正は上記の考え方を用いて、補正可能である。
【０１０７】
劣化予測にばらつきを考慮し、将来の劣化予測を行うために、劣化予測の劣化度の分布を点検結果の劣化度の分布に補正するが、累積腐食量（ｍｇ／ｍ２）と時間の表示では劣化度に換算する必要があるなど煩雑となる。よって、本発明では、構造物の劣化度や劣化速度を「劣化評点」に置き換えて表示している。以下に劣化評点の算出方法の一例を示す。
【０１０８】
１）劣化度に応じて点数を下記のように定義する
区分「ａ」ひび割れ無し：０点 
区分「ｂ」ひび割れ幅〜０．２ｍｍ：１点 
区分「ｃ」ひび割れ幅０．２〜０．３ｍｍ：２点 
区分「ｄ」ひび割れ幅０．３ｍｍ〜剥落しているが鉄筋の腐食は軽微：３点 
区分「ｅ」剥落し、著しい鉄筋の腐食：４点 
【０１０９】
２）１）で定義した劣化度ごとの点数に、点検結果や劣化予測で算出された各劣化度の割合を乗じる。その合計を劣化評点と定義する。
【０１１０】
図８に劣化評点と劣化度分布で表示した場合のイメージを示す。
【０１１１】
以上から算出した劣化評点と、劣化度の分布により、その橋梁の劣化状態を表現することができる。
【０１１２】
引き続いて、本発明においては、次のように、「測定誤差」と「時間誤差」とを適用することで構造物についての将来の劣化予測の精度を高めている。
【０１１３】
点検結果には点検方法、点検条件および、定義した劣化度等の様々な要因によって、誤差が生じる。
【０１１４】
これらの要因について全てを考慮する方法もあるが、現在の研究成果では要因の中に不確定な要素もあり、モデルが煩雑となる上に精度向上に限界があるため、本発明では「測定誤差」と「時間誤差」とに着目した。
【０１１５】
本発明では、「測定誤差」を、様々な誤差要因の作用として、技術者が劣化度を測定する際に生じるひび割れ幅の計測誤差や技術者の判断による誤差と定義している。
【０１１６】
また、劣化は経時的に変化しており、点検で発見した「ひび割れ」がいつその状態になったか等、点検時とひび割れ発生時の時間的な誤差も生じる。その誤差は点検が複数年（例えば、ｎ年（ｎは２以上の整数））に１回実施されることを踏まえると最大で（ｎ−１）年の誤差があると考えられる。
【０１１７】
例えば、点検が５年に１回実施される場合、最大４年の誤差があると考えられる。
【０１１８】
点検結果の誤差を大別すると、以上の ２つの誤差と考えられる。
【０１１９】
図９に点検結果による測定誤差と時間的な誤差のイメージを示す。構造物の構築後所定の年数が経過してから行う点検の際に発生する「点検結果による測定誤差」と「時間的な誤差」との範囲で囲まれるこの範囲を、本明細書では「誤差ボックス」と定義する。
【０１２０】
劣化予測は上記のような大きな誤差を含むこととなるが、正しいと考えられる劣化予測はこの範囲にあり、誤差ボックスの範囲を狭めることで、劣化予測の精度は向上すると考えられる。 
測定誤差の考慮 
高知県では職員（すなわち、構造物の劣化度を点検、判定する専門家ではない者）による定期点検を実施している。職員の教育訓練の一環として、職員が判定した劣化度と専門家が判定した劣化度を比較し、職員の測定誤差の傾向を分析している。最新の平成２３年度においては、図１０に示す傾向となっている。
【０１２１】
本発明における測定誤差はこの資料の傾向を用いて測定誤差を考慮している。
【０１２２】
測定誤差の傾向において、正評価は３８％、３段階危険側への評価は４％、２段階危険側の評価は９％、１段階危険側の評価は１８％、１段階安全側の評価は３１％であった。
【０１２３】
図１０において、職員が評価した劣化度（ａ）〜（ｅ）が専門家のそれより大きい場合を「安全側」、小さい場合を「危険側」と表現している。
【０１２４】
この傾向を用いた具体的な誤差補正の考慮方法は、職員がａ評価とした場合、これ以上安全側の評価はできないため、正評価と安全側の評価を合わせた割合を「正評価３１＋３８＝６９％」とする。
【０１２５】
また、１段階危険側のｂ評価とする割合を１８％、２段階危険側のc評価とする割合を９％、３段階危険側のd評価とする割合を４％とする。
【０１２６】
ｂ評価以下も上記と同様に補正を実施する。
【０１２７】
すなわち、職員がｂ評価とした場合、１段階安全側のａ評価とする割合を３１％、正評価とする割合３８％、１段階危険側のｃ評価とする割合を１８％、２段階危険側のｄ評価とする割合を９％、３段階危険側のｅ評価とする割合を４％とする。
【０１２８】
職員がｃ評価とした場合、１段階安全側のｂ評価とする割合を３１％、正評価とする割合３８％、１段階危険側のｄ評価とする割合を１８％、２段階危険側のｅ評価とする割合を９％とする。
【０１２９】
職員がｄ評価とした場合、１段階安全側のｃ評価とする割合を３１％、正評価とする割合３８％、１段階危険側のｅ評価とする割合を１８％。
【０１３０】
職員がｅ評価とした場合、１段階安全側のｄ評価とする割合を３１％とし、これ以上危険側の評価はできないため、正評価と危険側の評価を合わせた割合を「正評価３８＋１８＝５６％」とする。
【０１３１】
図１１に高知県管内の片粕大橋における点検結果を、以上の方法で補正した点検結果を図１２に示す。
【０１３２】
時間的な誤差の考慮 
これまでの点検結果を用いた補正は、点検実施時の劣化分布を基に劣化予測の「劣化表現率」を補正してきた。
【０１３３】
現時点では、点検実施時に測定した劣化状態が、いつその状態になったかを正確に把握する方法は無いため、本発明では時間的な誤差を確率関数にモデル化して考慮することにした。モデルの概要を下記に示す。 
１）点検がｎ年に一度という間隔で行われることから、時間的な誤差は１年単位で考慮する 
２）定期点検は所定の年数であるｎ年毎に実施されるため、誤差を考慮する期間は点検実施年から（ｎ−１）年まで遡る可能性があると仮定する
３）現時点では時間的な誤差を生じる確率は不明であるが、図１３に示すように、点検結果時の劣化分布となる累積確率は、ｎ年前（５年に一度点検を行う場合には５年前）の時点は「０」、点検実施時までには「１」となる。現時点では、いつその劣化が生じるのか不明であるため、５年に一度点検を行う場合、この確率分布関数をもっとも簡単な１次関数で想定すると式（１）となる
Ｐ（ｘ）＝（１÷５）ｘ＝０．２ｘ  ・・・・・・式（１）
ここで、Ｐ（ｘ）は累積確率、ｘは前回の点検実施からの時間(年) 
【０１３４】
式(1)を微分すると０．２と定数になるため、点検実施時の劣化分布になる確率は（ｎ−１）年前〜点検実施時、５年に一度点検を行う場合、４年前〜点検実施時まで各年で２０％となる。
【０１３５】
上記のように時間的な誤差によって、５年に一度点検を行う場合、１橋につき劣化予測モデルは５本派生し、各々の劣化予測が有する確率は２０％となるため、「劣化表現率」にはこの確率も加味する必要がある。
【０１３６】
また、複数の点検結果がある場合、図９に示す「誤差ボックス」も複数存在することとなる。 
劣化予測は誤差ボックスの範囲の誤差を含むが、逆に誤差ボックスの範囲にない劣化予測は実橋の劣化と乖離したものとなるため、考慮しなくてよい。
【０１３７】
よって、誤差ボックスが複数ある場合、各誤差ボックスの範囲にある劣化予測のみを考慮すれば良いため、誤差の範囲は小さくなると考えられる。誤差ボックスを考慮すべき劣化予測と考慮しなくて良い劣化予測の概要を図１４に示す。
【０１３８】
実際の構造物（実際の橋梁）における補正例 
以上に説明したように、点検結果を用いた劣化予測の補正方法と点検結果が多いほど誤差の範囲が狭くなり、劣化予測の精度が向上すると考えられる。
【０１３９】
以下で、高知県の点検データを用いて、実際の橋梁の劣化予測と点検結果を用いた補正と劣化予測の精度について検証した。
【０１４０】
高知県における点検システム概要 
点検データは高知県で５年に１回実施する定期点検のデータ（高知県提供  平成２２−２３年度点検結果）を用いる
高知県では職員（すなわち、専門家ではない者）による点検を実施しており、平成２８年１月現在で、２順目（２回目）の点検が終了した状況である。現在３順目の点検を実施している状況である。高知県の点検システムでは、図１５に示す指標によって劣化度を判定している。
【０１４１】
図１や図７に示すような要素ごとに劣化度を集計することで、橋梁ごとの劣化のばらつきの情報を得ることができる。
【０１４２】
なお、本発明による解析は、高知県管内の橋梁の中で、支間数３径間以上、支間長３０ｍ以上で点検結果が２回以上データベースに登録されているＰＣ橋の「片粕大橋」を対象として実施した。
【０１４３】
劣化予測は点検結果の測定誤差および時間誤差を考慮した上で、点検結果による補正過程を示す。
【０１４４】
また、点検結果で補正しない劣化予測と１回目点検で補正した劣化予測を行い、２回目点検結果との比較により、補正したことで劣化予測の精度が向上することを示す。 
実橋における解析と点検結果 
橋梁（解析）諸元 
「片粕大橋」は昭和５０年代に架設された橋梁で、ＰＣ３径間連続箱桁橋(橋長Ｌ＝１８０．０ｍ)である。 
また、詳細な構造図や配筋図が無いため、建設省標準図集（建設省：土木構造物標準設計 17 PC 橋(その5)，pp.13-53, 1969.）や、同じ示方書(昭和３６年  道路橋示方書  土木学会：プレストレストコンクリート設計施工指針，pp.7-88, 1961.)により設計された同規模の類似橋梁の設計図等を参考に解析を実施した。表１に解析諸元を示す。 
【表１】
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【０１４５】
測定誤差を考慮した点検結果 
「片粕大橋」は平成２０年（供用２４年）に１回目の点検を実施している。上述した方法で「片粕大橋」の１回目の点検結果に対して、測定誤差を考慮した結果、前述した図１２に示す劣化分布となった。
【０１４６】
劣化度「a」の割合は９．９％であり、「b」は１１．４％、「c」は２６．６％、「d」は３２．０％、「e」は２０．１％となった。
【０１４７】
初期解析における任意倍数の設定
本発明では、確定的な劣化予測に対して任意の倍数を与えて実橋のばらつきに補正することを提案している。
【０１４８】
ここでは、片粕大橋に対して確定的な劣化予測解析に「０倍速〜実橋の劣化分布を網羅できる範囲の倍速」で任意にばらつかせ、測定誤差を考慮した点検結果を用いて補正する。
【０１４９】
ここで、実橋の劣化分布を網羅できる範囲の倍速とは、ばらつかせた劣化予測で最も進行している劣化度と実橋の点検結果で最も進行している劣化度が同じになる倍速をいう。
【０１５０】
なお、実橋の劣化分布は点検結果から得られるが、点検結果には上述したように測定誤差と時間誤差の誤差ボックスを考慮する必要がある。
【０１５１】
すなわち、劣化予測の解析は点検実施時から４年遡った状態と比較して倍速を決定する必要がある。
【０１５２】
片粕大橋に対して、「０倍速〜実橋の劣化分布を網羅できる範囲の倍速」でばらつかせた結果、確定的な解析結果に対して、０倍〜３．５倍まで０．０３５倍間隔（１００要素）でばらつかせた結果、図１７に示すように解析結果の劣化分布は点検結果の劣化分布をカバーすることができる。
【０１５３】
点検結果を用いた劣化予測の補正
次に片粕大橋に対して点検結果を用いて劣化予測の補正を実施する。
【０１５４】
点検結果を用いた劣化予測の補正の考え方は、非特許文献２で提案されている上述の方法を用いるものとする。また、片粕大橋について１回目の点検結果で劣化予測の補正を行い、２回目点検結果と比較し、予測精度の検証を実施する。
【０１５５】
初期解析における片粕大橋の劣化予測結果
片粕大橋について、劣化度と経年における解析結果を図１８に示している。図１７に示すように、点検実施時（供用２４年）における解析結果（４年遡った供用２０年時）と点検結果の分布は、違いが確認できる。
【０１５６】
図１７に示すように、点検結果では「ａ」の判定区分の割合は９．９％、「ｂ」の判定区分の割合は１１．４％となっているが、解析結果の劣化表現率では「a」区分が１．０％、「ｂ」区分が１２．０％となっている。
【０１５７】
また、点検結果では「c」の判定区分が２６．６％、「ｄ」の判定区分は３２．０％および「ｅ」の判定区分が２０．１％の割合となっているのに対し、解析結果では「ｃ」が２２．０％、「ｄ」が５１．０％、「ｅ」が１４．０％となっており、解析の「劣化度」の分布を補正する必要がある。
【０１５８】
よって、ばらつかせた劣化速度の１本当たりの「劣化表現率」を補正し、劣化度の分布を点検結果の分布と整合させる。
【０１５９】
点検結果を用いた片粕大橋の補正方法、補正結果
非特許文献２で提案されている上述の補正方法を用いて下記の通り解析における劣化度分布を補正する。
【０１６０】
なお、点検結果に時間誤差があることは示しているが、下記の補正は時間誤差を考慮する前の点検結果に対する補正例を示す。
【０１６１】
時間誤差を含めた補正は、後述の「点検結果の時間誤差を考慮した劣化予測の補正」で説明する。
【０１６２】
点検を実施した供用２４年の時の劣化度について
劣化度「ａ」の補正
「ａ」は、解析でばらつかせた劣化速度が１本あるため、補正前の劣化表現率としては１％%となるが、点検では「ａ」区分が９．９％となっている。よって、解析における「ａ」となる１本の劣化速度の「劣化表現率」を９．９％と置き換えることで、点検結果と整合する。
【０１６３】
劣化度「ｂ」の補正
「ｂ」は、解析でばらつかせた劣化速度が１２本あるため、補正前の劣化表現率としては１２．０％となるが、点検では「ｂ」区分が１１．４％となっている。よって、解析における「ｂ」となる１２本の劣化速度の「劣化表現率」を１本当たり１１．４÷１２＝０．９５％と置き換えることで、点検結果と整合する。
【０１６４】
劣化度「ｃ」の補正
初期解析において、劣化度が「ｃ」となる劣化速度は２２本あるため、補正前の劣化表現率としては２２．０％となるが、点検結果では２６．６％存在する。よって、この劣化速度の「劣化表現率」は１本当たり１％%から１．２１％に補正することで、点検結果と整合する。
【０１６５】
劣化度「ｄ」の補正
「ｄ」は、解析でばらつかせた劣化速度が５１本あるため、補正前の劣化表現率としては５１．０％となるが、点検では「ｄ」区分が３２．０％となっている。よって、解析における「ｄ」となる５１本の劣化速度の「劣化表現率」を１本当たり３２÷５１＝０．６３％と置き換えることで、点検結果と整合する。
【０１６６】
劣化度「ｅ」の補正
「ｅ」は、解析でばらつかせた劣化速度が１４本あるため、補正前の劣化表現率としては１４．０％となるが、点検では「ｅ」区分が２０．１％となっている。よって、解析における「ｅ」となる１４本の劣化速度の「劣化表現率」を１本当たり２０．１÷１４＝１．４４％と置き換えることで、点検結果と整合する。
【０１６７】
以上の方法で補正した結果を図１９に示す。
【０１６８】
点検結果の時間誤差を考慮した劣化予測の補正
ここで、上述した本発明による、点検結果の時間誤差を考慮した補正を実施する。
【０１６９】
上述したように、点検結果には、実際にその劣化状態になった時間と点検実施時の時間が異なるため、誤差が生じる。これを考慮して１年前〜４年前に点検結果の状態になった可能性を考慮した補正を実施する。
【０１７０】
最終的な劣化予測は図２０に示すように、劣化予測は時間誤差のばらつきを持つこととなる。
【０１７１】
補正の妥当性検証
片粕大橋について、点検結果で補正した劣化予測の妥当性を検証した。
【０１７２】
妥当性の検証方法は１回目点検結果で補正しない劣化予測と補正した劣化予測について、２回目点検結果との整合性を比較する。また、２回目点検結果に対しても測定・時間誤差の補正を実施した場合、劣化予測のばらつき範囲がどのように変化するのか検証した。
【０１７３】
片粕大橋の２回目点検結果に対して、上述した本発明の考え方を導入し、測定・時間誤差を考慮する。
【０１７４】
図２１に上述した本発明の方式を片粕大橋の２回目点検に適用した結果を示す。
【０１７５】
また、図２１に示す測定誤差を考慮した点検結果の劣化評点を図２０に示す劣化予測にプロットした結果を図２２に示す。
【０１７６】
図に示すように、２回目点検結果は供用２９年で劣化評点２．７１４となる。これに時間誤差を考慮すると、供用２５年〜２９年の間で劣化評点が２．７１４になると考えられる。点検結果で補正をしていない初期解析結果と比較すると、補正した劣化予測は２回目点検結果に近い値をとっていることがわかる。
【０１７７】
次に、１回目点検結果に加え、２回目点検結果も時間誤差を考慮した補正を実施する。
【０１７８】
補正方法は、上述した本発明の通り、点検実施年の１年前〜４年前までにその劣化状態になったことを考慮する。要素に着目し、点検結果における劣化状態の変化と劣化予測における劣化状態の変化が整合するものだけを考慮し、整合しない劣化予測は「劣化表現率」を０％、すなわち考慮しないこととする。
【０１７９】
そうすることによって、実橋の劣化状態の推移と整合する劣化予測だけが残り、精度向上が図れると考えられる。
【０１８０】
図２３に以上の方法で解析した結果を示す。１回目点検のみで補正した解析結果と比較して、時間誤差のばらつきが小さくなっていることがわかる。
【産業上の利用可能性】
【０１８１】
本発明は、実用的なＢＭＳを開発するために、課題の一因となっていた、劣化予測にばらつきを考慮し、さらに測定誤差や時間誤差を考慮した点検結果を用いて劣化予測の補正方法を提案し、劣化予測の精度向上の検証を行った。
【０１８２】
（１）確定的な予測に対してばらつきを与え、点検結果を用いて劣化予測のばらつきの分布を点検結果のばらつきの分布に補正する方法を示した。ばらつきの考慮方法は確定的な劣化予測を０倍から実橋の劣化を網羅できる任意の倍数にばらつかせる方法を提案した。また、ばらつかせるだけでは点検結果の劣化分布と整合しないため、ばらつかせた劣化予測に「劣化表現率」という重みを与え、それを点検結果の分布に合うように補正する方法を提案した。
【０１８３】
（２）補正に用いる点検結果にも測定誤差や時間的な誤差が含まれているため、点検結果に対して測定誤差を考慮するとともに、いつその劣化状態になったかの時間誤差を考慮し、誤差ボックスの概念を示した。
【０１８４】
（３）高知県管内の塩害を受ける橋梁の中から、２回目点検を実施している片粕大橋に着目して、本発明の方式を適用して解析を実施した。確定的な劣化予測に与える任意倍数を示すとともに、１回目の点検結果で補正した劣化予測結果は点検結果で補正しない解析と比較して２回目点検結果に近い予測をしていることを示した。また、１ 回目点検結果と２回目点検結果の両方で補正した劣化予測のばらつきの幅は１回目点検結果のみで補正した劣化予測より小さくなることを示した。このことにより、劣化予測はより多くの点検結果で補正することによって、ばらつきの幅を小さくする効果があり、劣化予測の精度向上に繋がる可能性を示した。
【０１８５】
本発明では、測定誤差、時間誤差を考慮した点検結果を用いて劣化予測を補正するモデルを提案し、劣化予測の精度向上の検証を行うことができた。
【０１８６】
本発明の方式を用いれば、補修を行った橋梁についても、補修過程を復元し、それから劣化予測することが可能である。
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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