(57)【要約】【課題】推定地点周辺において、ボーリングデータなどの既存データが限られ、水平分布も含む地質構造の確度の高い推定が困難な場合においても、地盤物性を実用上十分な精度で推定することができる地盤物性推定システムを提供する。【解決手段】地盤物性推定システムは、推定地点に関し、ボーリングデータと、推定に用いる標準地質区分とに対してパラメータ逐次決定法を用いたインディケータクリギングにより地質の分布確率を求める。地質の分布確率に対して物性値の推定範囲が局所的か否かを判断し、その結果に応じて、分布確率加重平均、補正分布確率加重平均または対数分布確率加重平均を取って標準地質区分の固有物性値とする。その固有物性値の試験データの再現性を判断し、再現性が良ければこの固有物性値を地盤物性値とし、再現性が不良であればステップ交差検証法により最適地質区分と固有物性値とを決定し、地盤物性値とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
指定された推定地点に関し、当該推定地点周辺のボーリングデータと、推定に用いる標準地質区分とに対してパラメータ逐次決定法を用いたインディケータクリギングにより地質の分布確率を求め、
上記推定地点における上記地質の分布確率に対して物性値の推定範囲を判断し、
上記物性値の推定範囲が局所的で地質が連続する水平多層地盤とみなす場合は、分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が正規分布もしくは不明である場合は、分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が指数分布である場合は、補正分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤である場合において想定する物性値の確率分布が対数正規分布である場合は、対数分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、
試験データを参照して上記標準地質区分の固有物性値の試験データの再現性を判断し、
上記試験データの再現性が良い場合は上記標準地質区分の固有物性値を上記推定地点における地盤物性値とし、上記試験データの再現性が不良である場合はステップ交差検証法により最適地質区分と固有物性値とを決定することにより上記推定地点における地盤物性値を求めるように構成された地盤物性推定システム。
【請求項２】
指定された推定地点に関し、当該推定地点周辺のボーリングデータと、推定に用いる標準地質区分とに対してパラメータ逐次決定法を用いたインディケータクリギングにより地質の分布確率を求めるステップと、
上記推定地点における上記地質の分布確率に対して物性値の推定範囲を判断するステップと、
上記物性値の推定範囲が局所的で地質が連続する水平多層地盤とみなす場合は、分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が正規分布もしくは不明である場合は、分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が指数分布である場合は、補正分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が対数正規分布である場合は、対数分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求めるステップと、
試験データを参照して上記標準地質区分の固有物性値の試験データの再現性を判断するステップと、
上記試験データの再現性が良い場合は上記標準地質区分の固有物性値を上記推定地点における地盤物性値とし、上記試験データの再現性が不良である場合はステップ交差検証法により最適地質区分と固有物性値とを決定することにより上記推定地点における地盤物性値を求めるステップとを有する地盤物性推定方法。
【請求項３】
請求項２記載の地盤物性推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項４】
請求項３記載のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項５】
指定された推定地点に関し、当該推定地点周辺のボーリングデータと、推定に用いる標準地質区分とに対してパラメータ逐次決定法を用いたインディケータクリギングにより地質の分布確率を求め、
上記推定地点における上記地質の分布確率に対して物性値の推定範囲を判断し、
上記物性値の推定範囲が局所的で地質が連続する水平多層地盤とみなす場合は、分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が正規分布もしくは不明である場合は、分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が指数分布である場合は、補正分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が対数正規分布である場合は、対数分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、
試験データを参照して上記標準地質区分の固有物性値の試験データの再現性を判断し、
上記試験データの再現性が良い場合は上記標準地質区分の固有物性値を上記推定地点における地盤物性値とし、上記試験データの再現性が不良である場合はステップ交差検証法により最適地質区分と固有物性値とを決定することにより上記推定地点における地盤物性値を求め、
指定された領域をグリッドに区画し、各グリッド毎に上記推定地点を変えながら上記推定を繰り返し行うように構成された三次元地盤情報推定システム。
【請求項６】
指定された推定地点に関し、当該推定地点周辺のボーリングデータと、推定に用いる標準地質区分とに対してパラメータ逐次決定法を用いたインディケータクリギングにより地質の分布確率を求めるステップと、
上記推定地点における上記地質の分布確率に対して物性値の推定範囲を判断するステップと、
上記物性値の推定範囲が局所的で地質が連続する水平多層地盤とみなす場合は、分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が正規分布もしくは不明である場合は、分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が指数分布である場合は、補正分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が対数正規分布である場合は、対数分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求めるステップと、
試験データを参照して上記標準地質区分の固有物性値の試験データの再現性を判断するステップと、
上記試験データの再現性が良い場合は上記標準地質区分の固有物性値を上記推定地点における地盤物性値とし、上記試験データの再現性が不良である場合はステップ交差検証法により最適地質区分と固有物性値とを決定することにより上記推定地点における地盤物性値を求めるステップと、
指定された領域をグリッドに区画し、各グリッド毎に上記推定地点を変えながら上記推定を繰り返し行うステップとを有する三次元地盤情報推定方法。
【請求項７】
請求項６記載の三次元地盤情報推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項８】
請求項７記載のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は地盤物性推定システム、地盤物性推定方法、三次元地盤情報推定システム、三次元地盤情報推定方法、プログラム及び記録媒体に関し、例えば、土木・建築工事を行う際に用いて好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
土木・建築工事では、施工箇所における地盤情報が重要であり、設計に用いる地盤の物性値は工法の選定や工費、工程に大きく影響する。通常、施工箇所で直接、ボーリング調査を行うが、調査にかかる費用や時間の負担が大きい。したがって、初期の計画立案や予備設計においては、既存のボーリング調査結果の活用が求められており、そのデータベース化が提言されている（非特許文献１参照）。
【０００３】
従来の地盤の物性値の推定方法は以下のとおりである。まず、施工箇所近傍での既存の地質調査によるコアサンプリングボーリングデータ（地質柱状図）を入手し、対象地点の深度方向の地質分布を推定する。その推定法として、１）最近傍のボーリングデータ（図１８における推定地点の最近傍のデータ１）の地質分布と同一とする、２）複数のボーリングデータがある場合、各地質の境界深度を結んで断面図や境界曲面を作成し、推定地点の地質分布を内挿推定する、３）最も出現頻度の高い地質（最頻地質）を深度毎に推定する（多数決）、がある。通常、１）もしくは２）が用いられ、研究分野では３）を用いることもある（非特許文献２参照）。次いで、同一の地質が水平方向に連続する水平多層地盤を仮定する（図１８参照）。これにより地盤の物性値を、以下の各地質（ｉ＝１〜Ｎ）での層厚と固有物性値との重ね合わせ和で推定する。
【数１】
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ここで、Ｋest は地点ｕ＝(Lat, Log)（Lat は緯度、Log は経度）、深度区間ＺU 〜ＺL における平均物性値、Ｋi は各地質の固有物性値、Ｌi はＺU 〜ＺL で出現する地質ｉの合計層厚（ＺU 〜ＺL にて地質ｉが異なる深度で出現する場合の各層の層厚の合計）、Ｌは深度区間ＺU 〜ＺL の層厚（ＺL −ＺU ）、Ｎは出現する地質の種類の数である（図１８においては一例としてそれぞれ黒、薄い灰色、濃い灰色、白で示された地質１〜４が示されている）。通常、地質は多様であるが、物性値が同様な区分に分ける。
【０００４】
なお、非特許文献３には、本発明者らにより、コアサンプリングボーリングデータが乏しくなる深度１００ｍ付近までを対象とする、井戸データベースを用いた地盤情報推定システムが報告されている。この地盤情報推定システムでは、その基幹となる地質区分の推定にインディケータクリギング（Indicator kriging)を用い、各推定地点で最大分布確率となる地質区分をグリッド推定することで三次元情報とする。その際、井戸データの探索半径とバリオグラムのレンジの異方性比をパラメータとし、地形分類、地質分類、探索半径に応じたデータ数をカテゴリとする交差検証法にて、地質区分の平均再現率が最大となるパラメータを逐次設定する。また、非特許文献４には、本発明者らにより、インディケータクリギングで推定した地質の分布確率の加重平均を用いて、地盤中の熱移動が局所的で水平多層構造が近似的に成立すると仮定することで、地盤の有効熱伝導率を推定する手法が報告されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】［平成２８年３月２１日検索］、インターネット〈ＵＲＬ：http://www.scj.go.jp/ja/info/kohyo/pdf/kohyo-22-t168-1.pdf〉「日本学術会議地球惑星科学委員会（2013）：提言  地質地盤情報の共有化に向けて」
【非特許文献２】江藤稚佳子・石原与四郎・田辺  晋・木村克己・中山俊雄 (2008)「ボーリング柱状図資料を用いたＮ値と岩相の３次元分布モデル：東京低地北部における沖積層の例」地質學雑誌，第114 巻第4 号, pp.187-199
【非特許文献３】阪田義隆・葛  隆生・長野克則・丸井敦尚 (2017) 「井戸データベースを用いた地盤物性推定システムの開発：地質区分のクリギング推定と逐次パラメータ決定法」地下水学会誌，第59巻第２号, pp.105-123
【非特許文献４】阪田義隆・葛  隆生・長野克則 (2018) 「確率加重平均法による地盤の有効熱伝導率の推定に関する研究」日本地熱学会誌，第40巻第1 号，pp.33-44
【非特許文献５】［平成２８年４月１５日検索］、インターネット〈ＵＲＬ：http://www.mlit.go.jp/common/001069814.pdf〉「国土交通省（2007）：健全な地下水の保全・利用に向けて−「今後の地下水利用のあり方に関する懇談会」報告」
【非特許文献６】Nagano, K. (2015) The progress of GSHP in Japan. IEA Heat Pump Center Newsletter, Vol. 33, pp. 21-25.
【非特許文献７】［平成２８年４月１５日検索］、インターネット〈ＵＲＬ：http://www.kunijiban.pwri.go.jp/jp/ 〉「国土交通省・土木研究所・港湾空港技術研究所（2008）：国土地盤情報検索サイト「Kunijiban 」」
【非特許文献８】奥野忠一・芳賀敏郎・矢島敬二・奥野千恵子・橋本茂司・古川陽子（1976）「続多変量解析法」日科技連出版社，pp.66-75
【非特許文献９】Goovaerts, P. (1997): Geostatistics for natural resources evaluation. Oxford University Press, 483p.
【非特許文献１０】Deutsch, C.V. (1989): DECLUS: a fortran 77 program for determining optimum spatial declustering weights. Computers & Geosciences, 15(3), 325-332.
【非特許文献１１】Deutsch, C.V. (2002): Geostatistical reservoir modeling. Oxford University Press, 376p.
【非特許文献１２】越谷  賢・丸井敦尚・伊藤成輝・吉澤拓也（2011) 「日本列島における三次元水文地質モデルの構築と地下水賦存量の試算」地下水学会誌, 第53巻第４号，pp.357-377
【非特許文献１３】Rubin, Y. (2003) Applied stochastic hydrogeology. Oxford University Press, pp.33-36.
【非特許文献１４】Dagan, G. (1989) Flow and transport in porous formations.Springer-Verlag, pp.187-193.
【非特許文献１５】Hog and Craig, ASCE(2008)Standard guideline for calculating the effectivesaturated hydraulic conductivity, ASCE/EWRI51-08, pp.22-23.
【非特許文献１６】Freeze, R.A. and Cherry, J.A. (1979) Groundwater, Prentice-Hall, pp.30-31.
【非特許文献１７】松井新一郎，河野伊一郎（1979）「地下水位低下工法（改訂増補）」鹿島出版会，pp.75.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述の従来の推定法には大きく三つの課題がある。一つ目の課題は、精度の高いコアサンプリングボーリングデータが常に入手可能とは限らないことである。特に近年、大深度地下開発法の施行によるインフラ工事、地下水利用の再評価による井戸開発（非特許文献５参照）、自然再生可能エネルギーとしての地中熱利用（非特許文献６参照）など、深い深度における地下利用に注目が集まっている。従来のボーリング調査は主として深度数１０ｍの力学的支持層を対象としており、こうした深い深度のデータが不足している。例えば、国土交通省による全国のボーリングデータを公開するウエブサイトKuniJiban （非特許文献７参照）では、深度４０ｍ以上では１０７，８５７データ中１０，８７２データ（全体の１０％）、更に深度１００ｍ以上では５７９データ（全体の０．５％）に留まる。このように、推定地点近傍で、特に深度数１０ｍより深い深度を開発対象とする場合、コアサンプリングボーリングデータが得られるとは限らない。
【０００７】
二つ目の課題は、通常、わが国の地質は複雑であり、その堆積環境に応じて深度方向のみならず水平方向に変化し、同一地質が水平方向に連続的とは限らないことである。推定地点の周辺に多数のボーリングデータが入手できれば、地質構造に対する三次元推定も可能だが、そのような箇所はほとんどない。
【０００８】
三つ目の課題は、地質区分の設定である。ボーリングデータ（地質柱状図）に記載される地質は「砂質シルト」や「礫混じり砂」など多様であり、これらを同様な固有物性値を有する地質にまとめる必要がある（例えば、上記の場合「砂質土」とする）。その際、どのように区分するか、各地質の固有物性値をどのように推定するかが課題である。通常、固有物性値は文献にしばしば載っているため、それを用いるか、もしくは実測データ（現位置試験結果）が得られる場合、それを（１）式により再現するよう（誤差二乗和平均平方根ＲＭＳＥ（Root mean squared error)が最小となるよう）決定することが行われる。この場合、一般に地質の区分数を多く設定するほど、ＲＭＳＥを小さくすることができ、現位置試験結果の再現性が高くなるが、過剰に細分した地質区分は収集した試験データにのみ再現性が確保され、他データが追加されたときの再現性、すなわち一般性（汎化性）が必ずしも保証されない（非特許文献８参照）。
【０００９】
そこで、この発明が解決しようとする課題は、上記課題１〜３を解決すること、すなわち、推定地点周辺において、コアサンプリングボーリングデータなどの既存データが限られ、水平分布も含む地質構造の確度の高い推定が困難な場合においても、地盤物性を実用上十分な精度で推定することができる地盤物性推定システム及び地盤物性推定方法並びにこの地盤物性推定システムを用いた三次元地盤情報推定システム及び三次元地盤情報推定方法を提供することである。
【００１０】
この発明が解決しようとする他の課題は、上記の地盤物性推定方法の実行のためのプログラム及び記録媒体並びに上記の三次元地盤情報推定方法の実行のためのプログラム及び記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するために、この発明は、
指定された推定地点に関し、当該推定地点周辺のボーリングデータと、推定に用いる標準地質区分とに対してパラメータ逐次決定法を用いたインディケータクリギングにより地質の分布確率を求め、
上記推定地点における上記地質の分布確率に対して物性値の推定範囲を判断し、
上記物性値の推定範囲が局所的で地質が連続する水平多層地盤とみなす場合は、分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が正規分布もしくは不明である場合は、分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が指数分布である場合は、補正分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が対数正規分布である場合は、対数分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、
試験データを参照して上記標準地質区分の固有物性値の試験データの再現性を判断し、
上記試験データの再現性が良い場合は上記標準地質区分の固有物性値を上記推定地点における地盤物性値とし、上記試験データの再現性が不良である場合はステップ交差検証法により最適地質区分と固有物性値とを決定することにより上記推定地点における地盤物性値を求めるように構成された地盤物性推定システムである。
【００１２】
ここで、インディケータクリギングは、地球統計学の基本推定手法であるクリギングの一種であり、地球統計学に関する著書（例えば、非特許文献９など）に解説され、非特許文献３にはその適用例が記載されている。通常のクリギングが地下水位などの連続変量を対象とするのに対し、インディケータクリギングでは、地質区分のような非連続データを対象とし、その分布確率を推定する。また、パラメータ逐次決定法（逐次パラメータ決定法とも言う）は、複数の推定に用いるパラメータの組み合わせ（カテゴリ）に対し、事前の交差検証法にて地質区分の再現率が最大となるパラメータを推定地点毎に設定する。
【００１３】
また、この発明は、
指定された推定地点に関し、当該推定地点周辺のボーリングデータと、推定に用いる標準地質区分とに対してパラメータ逐次決定法を用いたインディケータクリギングにより地質の分布確率を求めるステップと、
上記推定地点における上記地質の分布確率に対して物性値の推定範囲を判断するステップと、
上記物性値の推定範囲が局所的で地質が連続する水平多層地盤とみなす場合は、分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が正規分布もしくは不明である場合は、分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が指数分布である場合は、補正分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が対数正規分布である場合は、対数分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求めるステップと、
試験データを参照して上記標準地質区分の固有物性値の試験データの再現性を判断するステップと、
上記試験データの再現性が良い場合は上記標準地質区分の固有物性値を上記推定地点における地盤物性値とし、上記試験データの再現性が不良である場合はステップ交差検証法により最適地質区分と固有物性値とを決定することにより上記推定地点における地盤物性値を求めるステップとを有する地盤物性推定方法である。
【００１４】
また、この発明は、
上記の地盤物性推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００１５】
また、この発明は、
上記のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００１６】
また、この発明は、
指定された推定地点に関し、当該推定地点周辺のボーリングデータと、推定に用いる標準地質区分とに対してパラメータ逐次決定法を用いたインディケータクリギングにより地質の分布確率を求め、
上記推定地点における上記地質の分布確率に対して物性値の推定範囲を判断し、
上記物性値の推定範囲が局所的で地質が連続する水平多層地盤とみなす場合は、分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が正規分布もしくは不明である場合は、分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が指数分布である場合は、補正分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が対数正規分布である場合は、対数分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、
試験データを参照して上記標準地質区分の固有物性値の試験データの再現性を判断し、
上記試験データの再現性が良い場合は上記標準地質区分の固有物性値を上記推定地点における地盤物性値とし、上記試験データの再現性が不良である場合はステップ交差検証法により最適地質区分と固有物性値とを決定することにより上記推定地点における地盤物性値を求め、
指定された領域をグリッドに区画し、各グリッド毎に上記推定地点を変えながら上記推定を繰り返し行うように構成された三次元地盤情報推定システムである。
【００１７】
また、この発明は、
指定された推定地点に関し、当該推定地点周辺のボーリングデータと、推定に用いる標準地質区分とに対してパラメータ逐次決定法を用いたインディケータクリギングにより地質の分布確率を求めるステップと、
上記推定地点における上記地質の分布確率に対して物性値の推定範囲を判断するステップと、
上記物性値の推定範囲が局所的で地質が連続する水平多層地盤とみなす場合は、分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が正規分布もしくは不明である場合は、分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が指数分布である場合は、補正分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求め、上記物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合において想定する物性値の確率分布が対数正規分布である場合は、対数分布確率加重平均を取って上記標準地質区分の固有物性値を求めるステップと、
試験データを参照して上記標準地質区分の固有物性値の試験データの再現性を判断するステップと、
上記試験データの再現性が良い場合は上記標準地質区分の固有物性値を上記推定地点における地盤物性値とし、上記試験データの再現性が不良である場合はステップ交差検証法により最適地質区分と固有物性値とを決定することにより上記推定地点における地盤物性値を求めるステップと、
指定された領域をグリッドに区画し、各グリッド毎に上記推定地点を変えながら上記推定を繰り返し行うステップとを有する三次元地盤情報推定方法である。
【００１８】
また、この発明は、
上記の三次元地盤情報推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００１９】
また、この発明は、
上記のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００２０】
上記の各発明において、地盤物性推定は、様々な地質が分布する自然地盤において、建設工事や地下利用を検討する際などに必要となる任意の深度及びその周辺の平均物性値を推定する。上記の各発明は、推定地点周辺において、コアサンプリングボーリングデータなどの既存データが限られ、水平分布も含む地質構造の確度の高い推定が困難な、多くの場合でも有効に適用可能である。また、地質が水平方向に変化する地盤に対し、従来の水平多層地盤と仮定するのは簡略化すぎ、真の三次元地質構造を推定するにはデータが少なすぎるという観点により、各深度で、地質の分布確率を推定し、水平方向にはその確率分布に従って地質が分布する、例えば後述の図３に示すような地盤を仮定する。また、上記の各発明における物性値は、１）地質の違いで固有の値を有しコントラストがあること、特に同じ地質の内的条件（間隙率など）・外的条件（応力や熱など）による変化に比べて地質の違いによる値の変化が大きいこと、２）平均値が平均化スケール（面積や体積）に依存しないこと、３）物質移動係数の場合には物質の移動量（フラックス）の比例係数であること、である。例として、湿潤密度、含水率、間隙率、比熱などの基本的な物性値から、物質移動に係る透水係数（地下水移動）、有効熱伝導率や温度拡散率（熱移動）、比抵抗の逆数（電気移動）、拡散係数（溶存物質移動）などが挙げられる。現象に対して非線形的な地盤定数（分配係数など）は対象に含まない。
【００２１】
上記の各発明において、地盤物性推定は、ａ．地質の分布確率が空間相関を有する（インディケータクリギング）、ｂ．平均物性値は等方性である、ｃ．文献値もしくはステップ交差検証法で設定した固有物性値が適用できる（推定地点の地質が異常でない）ことを前提とする。ａ．については地質の空間連続性が乏しい断層を含む岩盤、ｂ．については水平多層構造が明瞭な地盤、ｃ．については、推定地点の地質がその地域特有の地質（例えば鉱山地帯や石灰岩など、火山近傍）などに対しては適用が難しい。しかし、例えば、わが国の場合、特に地下利用や開発需要のある都市部は堆積平野や盆地に位置し、未固結層が厚く堆積した地盤となっており、一定の地質の連続性が期待できる。一方、堆積をもたらす河道や海水準の変遷が頻繁であるため、広域での水平連続性は期待できない。こうした、わが国の地質状況、あるいは他国の同様な地質状況に対して、周辺の限られた地質データから必要な地盤物性推定を行う上で上記の各発明は非常に有効と言える。
【発明の効果】
【００２２】
この発明によれば、地盤物性推定に際し、コアサンプリングボーリングデータに加えて井戸データを含む推定地点周辺のボーリングデータを用いて地質の分布確率を求めているため上記課題１を解決することができ、推定地点における地質の分布確率に対して物性値の推定範囲が局所的であるか否かを判断し、物性値の推定範囲が局所的で地質が連続する水平多層地盤とみなす場合は、分布確率加重平均を取って標準地質区分の固有物性値を求め、物性値の推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合は、想定する物性値の確率分布に応じて分布確率加重平均、補正分布確率加重平均または対数分布確率加重平均を取って標準地質区分の固有物性値を求めるため課題２を解決することができ、こうして求められた標準地質区分の固有物性値の試験データの再現性を判断し、再現性が良い場合はこの標準地質区分の固有物性値を地盤物性値とし、再現性が不良である場合はステップ交差検証法により最適地質区分と固有物性値とを決定することにより地盤物性値を求めるため課題３を解決することができる。すなわち、想定地点周辺において、コアサンプリングボーリングデータなどの既存データが限られ、水平分布も含む地質構造の確度の高い推定が困難な場合においても、地盤物性を実用上十分な精度で推定することができる。そして、この地盤物性推定に基づき三次元地盤情報推定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】この発明の第１の実施の形態による地盤物性推定システムのフローを示す略線図である。
【図２】この発明の第１の実施の形態による地盤物性推定システムにおいて行われる探索円によるボーリングデータの探索イメージを示す略線図である。
【図３】この発明の第１の実施の形態による地盤物性推定システムにおいて想定する確率分布地盤モデルを示す略線図である。
【図４】日本全国のボーリングデータを示す略線図である。
【図５】北海道での現位置試験データを示す略線図である。
【図６】標準地質区分を用いて井戸データを変換する方法の一例を示す略線図である。
【図７】推定地点を札幌市役所として地質の分布確率を推定した例を示す略線図である。
【図８】大阪平野におけるボーリングデータを示す略線図である。
【図９】揚水試験による透水係数の試験結果（横軸）と推定結果（縦軸）とを比較して示す略線図である。
【図１０】ステップ交差検証法による最適な地質区分の決定方法を説明するための略線図である。
【図１１】熱応答試験による有効熱伝導率の試験結果Ｋobs と推定結果Ｋest とを比較して示す略線図である。
【図１２】この発明の第１の実施の形態による地盤物性推定システムのハードウェア構成の一例を示す略線図である。
【図１３】この発明の第１の実施の形態による地盤物性推定システムをコンピュータで構成した場合のディスプレイに表示される初期画面の一例を示す略線図である。
【図１４】この発明の第２の実施の形態による三次元地盤情報推定システムのフローを示す略線図である。
【図１５】日本全国の平均有効熱伝導率の分布を示す略線図である。
【図１６】関東平野における平均有効熱伝導率の分布を示す略線図である。
【図１７】この発明の第２の実施の形態による三次元地盤情報推定システムをコンピュータで構成した場合のディスプレイに表示される初期画面の一例を示す略線図である。。
【図１８】従来より用いられてきた水平多層地盤モデルを示す略線図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、発明を実施するための形態（以下、「実施の形態」という。）について図面を参照しながら説明する。
【００２５】
〈第１の実施の形態〉
［地盤物性推定システム］
図１は第１の実施の形態による地盤物性推定システムのフローを示す。図１に示すフローチャートにしたがったプログラムを作成し、コンピュータに実行させる。
【００２６】
図１に示すように、この地盤物性推定システムにおいては、まず、ステップＳ１において、推定地点情報（緯度経度・深度区間）を指定（入力）する。
【００２７】
推定に用いる既存データは、ボーリングデータであり、コアサンプリング地質調査によるボーリングデータ（コアサンプリングボーリングデータ）及び井戸掘削で記録された井戸データである。コアサンプリングボーリングデータは深度方向のデータ数が不足するが、井戸データは１００ｍ以上に達するものも多く、コアサンプリングボーリングデータが不足する深部においては、井戸データを用いて推定する。これにより課題１を克服することができる。
【００２８】
推定に用いる標準地質区分を設定する。標準地質区分は、既存データにおいて対象地域に出現する様々な地質から、対象とする物性値が同じ地質では変化が小さく、違う地質でコントラストが現れる区分となるよう設定する。既に挙げた物性値は通常、個体粒子と間隙水とで大きく値が異なるため、粒度と間隙率（固結度）の違いの点から分類することが推奨される。例えば、ここで示す適用事例では、未固結の土は、粘性土、砂質土、礫質土、火山灰質土、固結した岩は、形成時代の新しい第四紀の火山岩、新第三紀の軟岩（泥質）、軟岩（砂質・礫質）、それらよりも古い時代の基盤の８区分とする（後述の表１参照）。
【００２９】
ステップＳ２において、推定地点周辺のボーリングデータから、パラメータ逐次決定法を用いたインディケータクリギングを行い、ステップＳ３において推定地点での地質の分布確率を推定する。具体的には、次のようにして地質の分布確率を推定する。
【００３０】
インディケータクリギングでは、任意地点・深度ｚの地質の分布確率を推定する。設定した標準地質区分の内、ある地質ｉ（ｉ＝１，２， ..., Ｎf 、Ｎf は標準地質区分数、ここではＮf ＝８) の分布確率を推定する。推定地点から探索半径ｒ内のｎ個のボーリングデータ（α＝１，２，...,ｎ）について、記載される各深度の地質が、推定対象とする地質ｉと一致すれば、
【数２】
2019210762.tif 000004
とし、一致しなければ、
【数３】
2019210762.tif 000005
とする。これをインディケータという。インディケータデータを用いて地質ｉの推定地点の深度ｚの分布確率を（２）式で求める。
【数４】
2019210762.tif 000006
ここで、ｐik(z;i) は地質の分布確率、αは井戸番号、ωはクリギング係数，ｐ0 (i) は平均確率である。平均確率はデータの分布に空間的偏りがなければ、単純平均、偏りがある場合、デクラスタリング（非特許文献１０参照）を行う。
【００３１】
クリギング係数ωは、推定対象地質ｉのインディケータのバリオグラム（もしくは共分散関数）が得られれば、求まる。バリオグラムとは、距離ｈ異なるインディケータの差の二乗の期待値として下式で定義される。
【数５】
2019210762.tif 000007
ここで、ベクトルｈは距離ベクトル、Var は分散、Ｅは期待値（平均）を表す。
【００３２】
バリオグラムを（３）式にて様々なｈ（ベクトルｈの絶対値）に対しプロットし、最もよく通る理論曲線をクリギング計算に用いる。理論曲線は球形モデル（（４）式）や指数モデル（（５）式）がしばしば用いられる。
【数６】
2019210762.tif 000008
【数７】
2019210762.tif 000009
ここで、ａはレンジ、ｂはナゲット、ｃはシルである．バリオグラムには水平方向と鉛直方向では異方性があり、水平レンジａh と鉛直レンジａv の比ａh ／ａv は１０〜１０００倍とされる（非特許文献１１参照）。バリオグラムの計算には、様々な距離の多数データが必要で、水平方向のバリオグラムの作成は通常困難であり、鉛直方向のバリオグラムを決定し、ａv に異方性比を乗じてａh とする（非特許文献１１参照）。
【００３３】
ここでは、インディケータクリギングに用いるボーリングデータは、推定精度を高めるため、推定地点と同じ地形・地層に位置するデータのみ用いる。例えば、地形分類として国土交通省の数値情報「土地分類メッシュ（地形分類）」の３５種類の地形分類（主分類）を５種類（「Ｔ１山地」、「Ｔ２丘陵地」、「Ｔ３山麓・扇状地」、「Ｔ４台地」、「Ｔ５低地」、ｉ＝１，２， ...，５）に再分類し、同じ地形分類に位置するデータのみを推定に用いる。また地層情報は、第四紀層を４区分（完新統Ｈと初期・中部・下部の更新統Ｑ３〜Ｑ１）、新第三紀層を３区分（新第三系鮮新統〜上部中新統上部Ｎ３、上部中新統下部〜中部中新統中部Ｎ２、新第三系中部中新統下部〜中部中新統中部Ｎ１）と、それより古い時代と合わせた計８分類（ｊ＝１，２，...,８) を三次元水文地質モデル（非特許文献１２参照）から判定し、推定地点と同じ地層分類の井戸データのみを推定に用いる。
【００３４】
図２Ａ及びＢにボーリングデータの探索円による抽出イメージを示す。ここで、図２Ａは平面図、図２Ｂは図２ＡのＡ−Ａ’線に沿っての断面図である。推定地点ｕ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、地形分類ｉ＝２、地層分類ｊ＝１に属し、５段階の探索半径ｒ1 〜ｒ5 を設定している。例えば、探索半径は１００、２５０、５００、１０００、２５００ｍなどと設定する。図２Ａ及びＢでは、同一の地形・地層分類で、かつ推定地点の標高Ｚのデータを有するボーリングデータを黒丸、それ以外を白丸で示し、×は探索中心を示す。推定に用いるデータ数（黒丸）はｒ1 〜ｒ5 で順にｎ＝０，２，６，１３，１８となる。ｎはｒに依存し、ｒを小さくしすぎるとｒ＝ｒ1 ではデータがないため、推定できない。推定データは近傍のデータのみ用いる方が（ｒ＝ｒ2 、ｎ＝２）推定精度が良い場合もあれば、ｒを大きくした方が（ｒ＝ｒ5 、ｎ＝１８）推定精度が良い場合もある。前者は地質区分の連続性が乏しい場合、後者は連続性がある場合に相当し、それぞれバリオグラムのレンジａが短い場合、長い場合に対応する。推定半径は、地形分類、地層分類および探索半径と、それに応じたデータ数ｎの関係によって異なると想定される。
【００３５】
ここで用いる逐次パラメータ決定法では、インディケータクリギングに必要なパラメータの内、「バリオグラムの異方性比」及び「データ探索半径」の最適な組み合わせを、推定地点での地質の推定精度が最大となるよう、推定地点毎の地形分類や地層分類及び周辺ボーリングデータの分布（探索半径に応じたデータ量）を考慮して決定する。ここで、地質の推定精度が最大とは、既にあるボーリングデータにおいて推定し、地質の分布確率が最大となる地質とボーリングデータで記載される地質とが最も一致することとし、ここでは、個々データの推定を残り全てのデータで行うleave-one-out 交差検証法により評価を行う。leave-one-out 交差検証法では、各ボーリングデータに対し、その地点の地質の深度分布を他のボーリングデータから推定し、実際のデータと比較することを全てのデータ地点に対して行う。各深度での一致割合（一致した深度数／推定深度）をボーリングデータαの個別平均再現率ＲｅＳα（ＲｅＳはRe-estimation Score ）とし、推定位置の地形分類ｉと地層分類と及び、推定地点でのｒに応じたボーリングデータ数ｎで分類し、それぞれの組み合わせ（カテゴリ）にてＲｅＳαを平均する。これをカテゴリ平均再現率ＲｅＳC とする。各カテゴリにおいて、最大のＲｅＳC が得られるデータ探索半径ｒ* 及び異方性比ａh ／ａv * を求める。
【数８】
2019210762.tif 000010
また、水平方向のレンジａh の異方性を考慮することも可能であり、水平方向の異方性を考慮する場合、データ探索半径ｒ* 及び２つの異方性比ａh -major／ａv * とａh -minor／ａv * を求める。
【数９】
2019210762.tif 000011
【００３６】
ここでは、深い深度の地盤情報を得るボーリングデータとして、井戸データを積極的に用いる。ただし、井戸データによる推定では、その信頼性がコアサンプリングボーリングデータを用いた場合に比べ劣ることから、ベイズ法による補正（ベイズ補正）を行う。ベイズ補正は以下の式により行う。
【数１０】
2019210762.tif 000012
ここで、ｐb (z;i) は推定地点の深度ｚにおける地質ｉの補正後分布確率、ｐ(i｜j)は、地質ｊと推定し、実際は地質ｉである確率であり、ｊ≠ｉの場合は間違い、ｊ＝ｉの場合は正解であった事後確率、ｐik(z;j) は深度ｚにおける地質ｉのインディケータクリギングで推定した分布確率（補正前）、ｐ0 (i）は地質ｉの事前確率（領域平均）である。ここで重要なｐ(i｜j)について、交差検証法により決定する．すなわち、インディケータクリギングによる地質分布推定の交差検証法を精度の高いコアサンプリングボーリングデータに対して行い、推定結果（最大分布確率となる地質）とデータ（柱状図に記載される地質）とを比較する。一致すれば１、一致しなければ０として繰り返し、その平均を求めることでｐ(i｜j)を得ることができる。
【００３７】
なお、ボーリングデータの分布によっては、設定した最大半径でも周辺にボーリングデータが得られない地点が生じる場合もありうる。この場合、同地点を含む検討地域（この場合では一辺１０ｋｍのグリッド格子）の平均的な地質分布確率ｐ(l) （ただし、ｌ＝１，２, ...,Ｎf ）を推定値として代用する。更に山岳地などでは１０ｋｍグリッドでもデータが得られない場合もある。こうした場合、国土数値情報に含まれる「表層地質分類」から地質を読み取り、分布確率ｌとして与えることで代用することもできる．
【００３８】
ステップＳ４において、上述のようにして求められた地質の分布確率に対し、物性値の推定範囲が局所的か否かによって、その推定法を区別する。推定範囲が局所的で地質が連続する水平多層地盤とみなす場合は、ステップＳ５において分布確率加重平均を取り、ステップＳ６において標準地質区分の固有物性値を得る。推定範囲が局所的でなく地質が連続しない確率分布地盤とみなす場合は、ステップＳ７において、物性値の確率分布に応じて平均の取り方を決定する。すなわち、物性値の確率分布が正規分布もしくは不明である場合は、ステップＳ５において分布確率加重平均を取り、ステップＳ６において標準地質区分の固有物性値を得る。また、物性値の確率分布が指数分布である場合は、ステップＳ８において補正分布確率加重平均を取り、ステップＳ６において標準地質区分の固有物性値を得る。また、物性値の確率分布が対数正規分布である場合は、ステップＳ９において対数分布確率加重平均を取り、ステップＳ６において標準地質区分の固有物性値を得る。
【００３９】
ステップＳ４〜Ｓ９の処理を行う理由及び処理の詳細を説明する。推定する物性値が物質移動係数の場合、推定地点周辺の物質が移動しうる領域において平均化する必要がある。ステップＳ３で得られた地質の分布確率は深度分布であるため、水平範囲における地質の連続性の点において、２つのアプローチに分ける。一般に、堆積物は各堆積イベントの層厚によって水平方向には連続し、その繰り返しにより深度方向には不連続となる。この理由から、従来の推定法では推定地点の深度方向のみ推定し、水平方向はその推定が一様に広がる水平多層地盤を仮定する。しかし、地質の水平連続性に限界があり、地質や地域により異なる。一方、想定する既存データが限られる状況において、その連続性を直接把握することは困難である。そこで、ここでは、目安となる地質の連続性として、地質分布の自己相関長（ある地質の分布確率を推定する際に、データが推定結果に実質的に影響を与えなくなる距離）に着目し、その値がどの地質の場合もおおむね数〜１０ｍ以内である（非特許文献１３参照）ことを考慮し、地質連続性を判断する目安を１０ｍとする。物性値が物質移動係数であり、その物質移動が１０ｍ範囲内であれば、地質は深度方向には平均化する水平範囲で、地質の連続性がある場合、局所的な水平多層地盤とみなす（図３の推定地点を示す矢印の直下の太い線で囲まれた縦長の長方形の枠内）。例えば、地中熱利用を行うための有効熱伝導率を求める場合、採放熱範囲は地中熱交換器からせいぜい数ｍの範囲であるが、地下水取水を行うための透水係数を求める場合、取水範囲は半径数１０〜１００ｍに及ぶ。また物性値が物質移動係数でない場合も、推定地点での深度方向の平均物性値を求めることになり、水平距離ゼロの水平多層地盤の特殊な例として、そのまま扱うことができる。
【００４０】
水平方向の地質連続性がある水平多層地盤の場合は、（９）式のように、推定した全ての地質の分布確率の割合と固有物性値との重ね合わせ和による分布確率加重平均として計算する。これは（１）式の分布確率を用いた拡張である。
【数１１】
2019210762.tif 000013
ここで、Ｌi * はＺu 〜ＺL における地質ｉの分布確率の累積で、（１）式の合計層厚に対応する。ｐ(z；j)は地質ｉの深度ｚにおける分布確率である。（１）式では各深度で唯一つの地質しか想定しないが、（９）式では各深度に分布しうる全ての地質の可能性を想定することで、例えばわが国が有するような地質の複雑さに対応する。
【００４１】
平均化の水平範囲が１０ｍを超えるなど、平均対象範囲での地質の水平連続性が保てないと判断する場合、言い換えると、確率分布地盤である場合、地質の確率分布に応じた平均化を行う。正規分布など様々な確率分布に対する物性値の一般解が得られている（例えば、非特許文献１４）。しかし、物性値の確率分布は地点毎に異なり、ボーリングデータですら限られる中、物性値自体のデータは更に乏しく、その限られたデータから分布確率を特定し、一般解をそのまま実際の推定に適用することはほとんど不可能である。そこで、ここでは、実用性と適用性との両面から、実際の推定で最も頻繁に遭遇し、かつ理論解の適用が容易な３つの分布確率を想定する。
【００４２】
一つ目は、正規分布である。多くの分布確率は局所的な固有でも大きな集合となると正規分布に近づくことが知られている。地質の分布及び各固有物性値に偏りがない場合、正規分布とみなすのが妥当と考えられる。水平方向の分布確率一定を仮定することで、平均物性値は、分布確率加重平均と一致する。
【００４３】
二つ目は、指数分布である。指数分布とは、高いあるいは低い値が最も出現確率が高く、値が低くなる（高くなる）につれて確率が小さくなる。しばしば地下利用を行う場合、ある特定の物性値が低いかもしくは高い地質を開発深度にする場合がある。図３の中間深度は薄い灰色で示される礫質土が卓越する。例えば、汚染物質の移送に対する拡散係数の場合、拡散係数が低い地層に集中して処分場底面を設計する場合などである。指数分布に対する平均分布確率については、ここでは物性値の等方性を仮定することで、（９）式を補正した（１０）式（補正分布確率加重平均）により求めることができる．なお、理論解から、β＝０．７２６７５が導かれている（非特許文献１５参照）。
【数１２】
2019210762.tif 000014
【００４４】
三つ目は、対数正規分布である。地質の分布に偏りがない場合も固有物性値の変化が非常に大きい場合がある。例えば透水係数の場合、粘性土と砂質土とで数オーダーの違いがあるが、これらが互層となる地盤はわが国に多い。透水係数は一般に対数正規分布に従うことが知られている（非特許文献１６参照）。ここでは、対数正規分布に対しては、水平方向の分布確率の定常性を仮定することで、固有物性値の対数での分布確率の重ね合わせ和（対数分布確率加重平均）で計算する。
【数１３】
2019210762.tif 000015
【００４５】
次に、ステップＳ１０において、試験データ（現位置試験データ）を参照し、上述のようにして求められた標準地質区分の固有物性値の試験データの再現性を判断する。そして、この固有物性値の試験データの再現性が良である場合は、ステップＳ１１においてこの固有物性値を推定地点における地盤物性値とし、ステップＳ１２において出力する。これに対し、この固有物性値の試験データの再現性が不良である場合は、ステップＳ１３においてステップ交差検証法により最適地質区分と固有物性値との決定を行い、ステップＳ１１においてこうして決定された固有物性値を推定地点における地盤物性値とし、ステップＳ１２において出力する。
【００４６】
ステップＳ１０の処理の理由及び処理の詳細を説明する。すなわち、地質区分及び各固有物性値の設定は、地質毎の固有物性値の変化が比較的穏やかな物性値（比熱など）では文献値を適用する。ただし、値の変化が数倍からオーダー異なる物性値、例えば有効熱伝導率や透水係数の場合、文献値の多くは室内試験で得られるため、現位置での値との隔たりの可能性がある。そこで、（９）〜（１１）式を現位置試験箇所に適用し、推定結果が試験結果を再現するように、固有物性値を最小二乗法（誤差二乗和平方根ＲＭＳＥを最小にする）で決定する。ただし、上述のとおり、区分数を多くするほどＲＭＳＥが小さくなるが、一般性が損なわれる問題がある。そこで、ここでは、物性値推定に用いる地質区分には、ＲＭＳＥの代わりに予測誤差二乗和ＰＳＳＥ（Predicted sum of squared error)
を指標として決定する。例えば（１１）式に対するＰＳＳＥは下式となる。
【数１４】
2019210762.tif 000016
ここで、Ｋobs は試験箇所α（＝１〜Ｎobs ）における実測値、Ｎobs は試験箇所数、ＮcvはＳ分割交差検証法を行う際のデータ分割数、Ｎsampleは分割された各サンプルデータ数（Ｎobs ／Ｎcv）、Ｋest （β）はランダムにサンプルしたデータβ（β＝１〜Ｎcv）を除いた残りのデータ（Ｎobs −Ｎsample）で固有物性値Ｋi を最小二乗法により決定した後、その値を用いてサンプルデータβを各試験箇所α（α＝１〜Ｎsample）で推定した値である。ここでは、ＰＳＳＥを指標に、標準地質区分の内のいずれかを、地形や時代などの観点から細分化しながら、ＰＳＳＥの最小化を繰り返して、全ての標準地質区分の細分化を行った上で、最も小さいＰＳＳＥを最適区分として採用する。これにより課題３を克服することができる。
【００４７】
［実施例１］
以下の手順で地盤物性推定を行った。
【００４８】
１．ボーリングデータは、国土交通省のウエブサイトKuniJiban （非特許文献７参照）から収集した。井戸データは、国立研究開発法人産業技術総合研究所地質総合センターのデータベース「いどじびき」、国土交通省の「深井戸資料台帳」、さく井協会などの提供資料から入手した。日本全国で約６３０００データとなる。図４にボーリングデータの位置を示す。また、物性値の実測データは、ここでは有効熱伝導率を熱応答試験のデータとして、透水係数を揚水試験のデータとして北海道全体で収集した。図５に現位置試験データを示す。
【００４９】
２．標準地質区分は、表１に示すように、未固結な土を４種類、固結した岩を４種類の計８種類（Ｎ＝８）に分類する。そして、この分類にしたがって、ボーリングデータの様々な地質記載を分類し、電子データとして変換する。一例として、図６に井戸データを変換した一例を示す。図６に示すように、深度０．００〜１．５０ｍの表土及び粘度を粘性土（表１の番号をｉとするとｉ＝１）、深度１．５０〜８１．００ｍの砂礫混じり玉石、砂礫、玉石混じり砂礫及び砂礫混じり玉石を礫質土（ｉ＝３）と分類する。
【００５０】
【表１】
2019210762.tif 000017
【００５１】
３．推定地点を札幌市役所として地質の分布確率を推定した。図７(i) は深度１ｍ毎の地質の推定分布確率ｐ（ｚ；ｉ）を示す。図７(i) より、各深度で様々な地質が分布する可能性が明らかである。例えば、深度２０ｍでは礫質土（ｉ＝３）しか分布しないが、深度８０ｍでは粘性土（ｉ＝１）と砂質土（ｉ＝２）とがほぼ等分で分布している。図７(ii)は最大分布確率となる地質のみで作成した柱状図である。図７(iii) は図７(ii)と同位置の井戸データを示す。図７(ii)を図７(iii) と比較すると、深度９０ｍの内６６ｍで両者は一致し、平均再現率はＲｅＳα＝６６／９０＝０．６９となる。図７(iv)に推定地質とデータの深度毎の一致（ＲｅＳ＝１）分布を示す。図７(ii)と図７(iii) との違いは、推定に用いた周辺データの質・量（データ自体が誤差を有する可能性）と推定地点の地質の複雑さとに起因する。この違いをベイズ推定により補正する。
【００５２】
検証しうるコアサンプリングしたボーリングデータが豊富に入手可能な大阪平野において、地質の推定法について評価を行った。図８に大阪平野におけるボーリングデータを示す。全てのボーリングデータに対し、本推定法により推定した場合と、従来の推定法として近傍のボーリングデータをそのまま参照する場合とでＲｅＳαの全箇所平均（平均一致率）を比較した。その結果を表２に示す。表２に示すように、本推定法の方が従来の推定法よりも１５〜１８％向上することが分かった。これは、地質が箇所により異なるため、近傍の唯一のデータを参照するよりも、本推定法におけるように周辺ボーリングデータから統計的にクリギング推定した方が地質の推定精度が高いことを示している。
【００５３】
【表２】
2019210762.tif 000018
【００５４】
４．札幌市内における、データの信頼性のあるボーリングデータに対して、ベイズ補正を行った。その結果を表３に示す。表３に示すように、ベイズ補正により、特に一致率の低い（０．４以下）箇所（Ｎｏ．１，Ｈ  Ｂａｎｋ，Ｓｈｏｊｉｎ）において、平均一致率ＲｅＳが大きく向上することがわかる。
【００５５】
【表３】
2019210762.tif 000019
【００５６】
５．地盤の物性値として透水係数を推定した。井戸揚水を考える場合の影響圏は数１０〜１００ｍ以上（非特許文献１７参照）であることから、水平連続性は期待できないため、（１１）式を適用する。図９Ａ〜Ｄは、既存の揚水試験箇所（１０５箇所、図５中、黒い四角で示されている）にて、適用した結果である。図９Ａ及びＢが従来の地質柱状図による手法、図９Ｃ及びＤが本推定法であり、図９Ａ及びＣが標準地質区分（Ｃｌａｓｓ  １，Ｎ＝８）、図９Ｂ及びＤは全ての地質を地形や時代で細分した最多区分（Ｃｌａｓｓ
２，Ｎ＝３２）である。図９Ａ及びＢと図９Ｃ及びＤとを比較すると、データは、従来の推定法法より本推定法の方が試験値ＫobS ＝推定値Ｋest の直線に沿って分布し、再現性が高いことが分かる。一方、図９Ａ及びＣと図９Ｂ及びＤとを比較すると、地質区分数も再現性に影響することが分かり、データは、地質区分数がＮ＝３２の方がＮ＝８の場合に比べて試験値ＫobS ＝推定値Ｋest の直線に沿って分布し、再現性が高いことが分かる。
【００５７】
最適な地質区分の決定のため、標準地質区分から最多区分まで順に地質の細分化を繰り返すステップ交差検証法を適用した。その結果を図１０に示す。図１０より、ＲＭＳＥは地質区分数（Ｎk ）が最も多い最多区分（ステップ９に相当）が最も小さくなるが、ＰＳＳＥはステップ５（Ｃｌａｓｓ  ３）で最も小さいことから、Ｃｌａｓｓ  ３を最適区分とする。表４に、ステップ交差検証法により決定した地質区分と各固有物性値を示す。この場合の最適区分による試験結果と推定結果との推定誤差は、対数を元に戻して評価すると１／３〜３倍に相当し、井戸開発や工事の湧水量評価などの予備設計に適用できる精度を有することを確認した。
【００５８】
【表４】
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【００５９】
６．有効熱伝導率の推定結果も示す。図１１は熱応答試験による有効熱伝導率の試験結果Ｋobs （横軸）と推定結果Ｋest （縦軸）とを比較した結果を示す。地中熱交換器周辺の熱移動を対象とすると、影響圏はせいぜい数ｍ程度のため、推定には（９）式を適用した。図１１に示すように、既存の熱応答試験結果（７６箇所、図５中、中心に点のある四角で示されるTRT20170913)について、従来の推定法（図１１中、□で示すデータ）は推定に必要な地質柱状図が入手できる２５箇所にしか適用できず、試験値λ＝推定値λ＊の直線に沿って分布せず、推定は十分な精度を有さない。一方、本推定法による推定結果（図１１中、・で示すデータ）は、全ての試験箇所で得ることができ、試験値λ＝推定値λ＊の直線に沿って分布する。明らかに、本推定法は従来の推定法よりも試験結果の再現精度は高い。この場合の推定誤差は、地下水流れの影響を受けた実測値（ＩＤ２９，ＩＤ６６）を除けば０．２２〜０．２６以下である。この誤差は地中熱交換器の設計では１０ｍ以下の誤差に相当し、有効熱伝導率の場合でも、地質区分を細分せず標準地質区分のままでも、推定結果は、予備設計段階に十分用いる精度が得られることを確認した。
【００６０】
この地盤物性推定システムのハードウェア構成について説明する。図１２はこの地盤物性推定システムのハードウェア構成の一例を示す。図１２に示すように、地盤物性推定システム１０は、ハードディスクドライブなどの不揮発性記憶装置２０、ＲＡＭなどのメモリ３０、ＣＰＵなどの演算装置４０、キーボードやマウスなどの入力装置５０及びディスプレイやプリンターなどの出力装置６０を有する。不揮発性記憶装置２０には、地盤物性推定システムのフローを実行するためのプログラム２１及び推定に用いるデータベース２２が格納されている。データベース２２には、ボーリングデータなどが格納されている。これらの不揮発性記憶装置２０、メモリ３０、演算装置４０、入力装置５０及び出力装置６０は、ブリッジ７０及びバス８０を介して接続されている。演算装置４０は、不揮発性記憶装置２０に格納されているプログラム２１とともにデータベース２２に格納されているボーリングデータをメモリ３０に読み出し、プログラム２１を実行する。必要に応じて、不揮発性記憶装置２０とブリッジ７０とを接続するバス８０に通信装置を接続し、この通信装置を介してネットワークに接続して通信を行うことができるようにしてもよい。また、地盤物性推定システム１０は、必要に応じて、ネットワークを介して、ボーリングデータが格納されたクラウドデータベースと接続することができるようにしてもよい。
【００６１】
この地盤物性推定システムを実用に供するため、例えば、この地盤物性推定システムのプログラム及びそのデータベースをコンピュータ読み取り可能な記録媒体としてのＤＶＤに格納し、このＤＶＤ付き書籍を頒布したりすることができる。
【００６２】
また、コンピュータで構成した地盤物性推定システムにクラウドサーバを組み合わせたシステムを構築し、例えば土木設計実務者などが検索、閲覧できるようにしてもよい。
【００６３】
図１３は、コンピュータで構成した地盤物性推定システムのディスプレイの初期画面の一例を示す。図１３に示すように、物性値を推定したい推定地点の緯度、経度、深度区間を入力することにより、物性値が自動で計算され、出力される。
【００６４】
以上のように、この第１の実施の形態によれば、課題１〜３を克服した地盤物性推定システムを実現することができる。この地盤物性推定システムでは、民有地におけるボーリングデータ、井戸データは個人情報保護の点で公開が難しいのが現状であるが、オリジナルデータを明示することなく、分布確率や物性値の推定結果を示すことで個人情報保護に配慮できる利点も有する。また、この地盤物性推定システムは、データ・ヴューワーツールで構成されるＤＶＤもしくはクラウドサービスにより提供することができ、ユーザの使い勝手が良い。特に、物性値を推定したい緯度、経度、深度区間を入力すれば自動で計算され、出力されるように構成することができる。この地盤物性推定システムは、土木・建築分野での基礎データとしてのスタンダードになりうると考えられる。
【００６５】
〈第２の実施の形態〉
［三次元地盤情報推定システム］
第２の実施の形態による三次元地盤情報推定システムのフローを図１４に示す。図１４に示すように、この三次元地盤情報推定システムは、図１に示す地盤物性推定システムと同様なフローに加えて、地盤物性値を出力後、必要な回数、グリッドでの繰り返し推定を行う処理を加えたものである。このフローチャートにしたがったプログラムを作成し、コンピュータに実行させる。
【００６６】
すなわち、図１４に示すように、この三次元地盤情報推定システムにおいては、三次元地盤情報推定を行う領域を指定し、この指定された領域をグリッドに区画する。そして、第１の実施の形態による地盤物性推定システムと同様な処理を行い、地盤物性値を出力した後、各グリッド毎に推定地点を変えながら推定を繰り返し行うことにより、三次元地盤情報推定を行う。
【００６７】
この三次元地盤情報推定システムのハードウェア構成は例えば図１２に示すものと同様である。
【００６８】
この三次元地盤情報推定システムを実用に供するため、例えば、この三次元地盤情報推定システムのプログラム及びそのデータベースをコンピュータ読み取り可能な記録媒体としてのＤＶＤに格納し、このＤＶＤ付き書籍を頒布したりすることができる。
【００６９】
また、コンピュータで構成した三次元地盤情報推定システムにクラウドサーバを組み合わせたシステムを構築し、例えば土木設計実務者などが検索、閲覧できるようにしてもよい。
【００７０】
［実施例２］
グリッドでの繰り返し推定を行うことにより、三次元地盤データベースを構築した。図１５に日本全国の１０ｋｍグリッドでの平均有効熱伝導率の推定結果の例を示す。図１５の左上の図は深度５０ｍ、中央の図は深度１００ｍ、右下の図は深度１５０ｍである。図１６に関東平野における５００ｍグリッドでの深度１００ｍの平均有効熱伝導率の推定結果の例を示す。
【００７１】
図１７は、コンピュータで構成した三次元地盤情報推定システムのディスプレイの初期画面の一例を示す。図１７に示すように、物性値を推定したい推定地点の緯度、経度、深度区間などを入力することにより、物性値が自動で計算され、最終的に三次元地盤情報が得られる。
【００７２】
この第２の実施の形態によれば、課題１〜３を克服した新規かつ有用な三次元地盤情報推定システムを実現することができる。この三次元地盤情報推定システムによれば、全国グリッドにより地質の分布確率及び物性値を推定し、全国三次元地盤データベースとして整備することができる。また、グリッドデータとして出力することで、三次元数値シミュレーションの基礎モデルとしても活用できる。従来の支持層確認だけでなく、深い深度にも対応するため、地下資源や防災など様々な分野への利活用が期待でき、将来的には、わが国の土木・建築分野においてスタンダードな地盤データベースになりうると考えられる。
【００７３】
以上、この発明の実施の形態及び実施例について具体的に説明したが、この発明は、上述の実施の形態及び実施例に限定されるものではなく、この発明の技術的思想に基づく各種の変形が可能である。
【００７４】
例えば、上述の実施の形態において挙げた数値等はあくまでも例に過ぎず、必要に応じて、これらと異なる数値等を用いてもよい。
【符号の説明】
【００７５】
１０…地盤物性推定システム、２０…不揮発性記憶装置、２１…プログラム、２２…データベース、３０…メモリ、４０…演算装置、５０…入力装置、６０…出力装置
【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】
2019210762.tif 000036
【図１７】
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【図１８】
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