(57)【要約】【課題】高精度の予測を可能とする鋼構造物のさびの状態の予測方法を提供する。【解決手段】構造データ、地形データ、気象データを説明変数（アイテム）とし、それぞれのアイテムについてその程度や度合いに応じて分類してカテゴリとし、そして重みをつけてカテゴリ数量とする。構造物について橋長等の数値を調査し、カテゴリにあてはめて、カテゴリ数量を決定する。気象データについては、現地での実測データが取得困難な場合は周辺のアメダスのデータで代替する。地形、風通しについては山間地か平地か、また良いか悪いかでカテゴリ数量を決める。全てのカテゴリ数量を決定し、これらを加算して、さらに定数項として２．８００を加算してさびレベルを予測する。この予測したさびレベルと外観評点基準を比較して、補修工事の要否などを決定する。【選択図】 図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
橋梁の構造データ、架橋位置の地形データ及び気象データを説明変数とし、各説明変数に対してカテゴリ分類されたカテゴリ数量を与え、カテゴリ数量を加算する無塗装耐候性鋼橋のさびレベルの予測方法。
【請求項２】
請求項１において、構造データが経過年数、橋長、桁端部の遊間、桁端部の風通し、伸縮装置形式のいずれかの組み合わせであり、地形データが、離岸距離、標高、地形、桁下空間の利用状況のいずれかの組み合わせであり、気象データが、平均気温、最高気温、最低気温、平均風速、日照時間、降水量のいずれかの組み合わせであるさびレベルの予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、塗装を施さない無塗装耐候性鋼橋のさびの発生及びそのレベル（状態）の予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
土木構造物は長年月に渡り使用されるものであり、その安全性・使用性を確保するためには、適切な維持・管理が実施される必要がある。特に、日常的な使用に伴って時間経過により進行する腐食・劣化に対して劣化予測を行うことは重要であり、その基礎データを得るため各種の点検及び調査が行われている。調査点検は、目視によって構造物の外観の劣化状態、損傷の有無、あるいは、損傷の進行程度を把握するものである。変状が確認されると、損傷の程度を各種の計測機器または分析機器を使用して詳細に分析し、補修が必要か否かが検討される。
【０００３】
耐候性鋼はＣｕ、Ｃｒ、Ｎｉ等の元素を含有し、無塗装の状態で年月の経過と共に表面に緻密で密着性の高いさびを形成する鋼材である。耐候性鋼は、初期には赤さびが見られるものの、数年後には緻密なさび層が形成され、腐食速度が低下するため、防錆のための塗装が不要となり、通常数年ごとに行われる塗り替えが不要となる。このため、耐候性鋼材を使用した橋梁をはじめとする構造物では、ＬＣＣ（ライフサイクルコスト）の大幅な削減が可能となる。耐候性鋼の鋼橋への適用実績は年々増加し、２００２年での全鋼橋に占める割合は１５％に至っている。
【０００４】
しかし、これまでに行われている実態調査では、安定さびが発生せず有害な腐食さびが発生している事例も報告されている。そのため、将来の腐食さびの発生を予測できれば、設計および維持管理に資することができることになる。
【０００５】
耐候性鋼の適用にあたっては、非特許文献１には、設計供用期間を１００年として、その間に累積する腐食減耗量が片側０．５ｍｍ内となることが予測できる場合に耐候性鋼の無塗装使用が可能と示されている。
これまでに、腐食速度パラメータを推定する数式モデルを示し、架橋場所の気象データや飛来塩分量などから、簡易に耐候性鋼の腐食減耗を予測する方法が提案されている。しかし、従来方法においては、構造データをパラメータに含めた予測方法ではないため実際の構造物に適用するには精度が十分とはいえなかった。また、腐食減耗量を予測することは、実際の橋梁管理者にとって実用的ではない。
【０００６】
耐候性鋼の適用可否および腐食減耗量の推定については、これまでにもいくつかの知見が示されている。特許文献１では、海岸における発生塩分量と風向・風速データと地域の地形データを用いて橋梁への飛来塩分量を推定し、あらかじめ定めた飛来塩分量と耐候性鋼の鋼種別の適用可否判定基準に基づく方法が示されている。この方法では飛来塩分量の正確な予測が必要不可欠であるが、飛来塩分量は様々な要因により強く影響されるため、その正確な予測は現状では非常に困難である。また、鋼材に実際に腐食を生じさせるのは鋼材表面の付着塩分であり、付着塩分は橋梁の部位により異なる。そのため、実橋梁のさびを予測するためにはさらに広範なパラメータを使用する必要がある。
【０００７】
広く知られている耐候性鋼の長期にわたる累積腐食量の予測方法は、建設地又はそれに類似した大気環境条件で１０年程度の曝露試験を行い、得られた腐食減肉量の経時変化を、非特許文献１に記載されている式、すなわち、（腐食量Ｙ）＝Ａ×（曝露年数Ｘ）Ｂなる関係式で求める手法である。この際,Ａ値及びＢ値は非特許文献２に記載されている過去に実施されたデータより回帰して得られた値が用いられる。しかし、任意の地点での定数項Ａ値及びＢ値を求めるためには１０年程度の実大気環境における曝露試験が必須で、判断できるまで費用と多大な労力及び時間が必要となり実用的ではない。
【０００８】
前記の文献開示に至る以前にも、耐候性鋼の腐食減耗予測モデルについては数例の研究成果が開示されている。例えば中村らは、湿度、亜硫酸ガス、降水量、海塩粒子、気温、日照時間、風速等から腐食量を線形回帰または指数関数複合モデルで推定する方法を非特許文献３で示している。しかしながら、橋梁の場合、腐食の進行は橋梁全体について一様ではなく、橋梁の構造に影響される。そのため、中村らの提案する方法では実橋梁における腐食量を正確に算定することは困難である。
【０００９】
また、最近明確に定義されたさび安定化概念を基本にして新たなる環境の腐食性指標を発明し、使用環境における腐食性指標と、前記の式の定数項Ａ値との相関関係を明らかにして、Ａ値からＢ値を求めるという腐食減耗予測手法が特許文献２に開示されている。この方法では種々の形式が存在する橋梁をひとくくりとしており、さびレベルの推定にあたっては橋梁の構造パラメータを考慮する必要がある。
【００１０】
【非特許文献１】三木ら：現代の橋梁工学、数理工学社、２００４.
【非特許文献２】建設省土木研究所、（社）鋼材倶楽部、（社）日本橋梁建設協会：耐候性鋼材の橋梁への適用に関する共同研究報告書（ＸＩＩ）、ｐ２０、平成４年３月．
【非特許文献３】中村ら：耐候性橋梁の腐食量予測モデルの開発、金属表面技術、３３（２）、  ｐ２９、  （１９８２）
【特許文献１】特開２０００−１８１６号公報
【特許文献２】ＷＯ  ０３／００６９５７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
公知の予測方法では、鋼材の腐食度に影響を及ぼす各種の要因に関する入力値を適切に決定することが予測精度を向上させる上で重要となる。しかしながら、橋梁についてはその構造形式、建設地点の地形、気象条件などが個々に異なり入力値は一意的に決定することは困難である。そのため、従来の予測方法では、この入力値として、既存の研究事例による値や、少ない調査結果から推定された値を一意に定めて使用していたため、不確定要素を反映した予測を行うことができず、予測精度を高めることができなかった。
【００１２】
種々の予測手法が開発されてきたものの、飛来塩分量や硫黄酸化物量等の値は現地で観測しなければならず、予測が難しくなる。また、橋梁は海岸のみならず、山間地にも建設されるものであり、そういった山間地の橋梁のさびは単に飛来塩分量や硫黄酸化物量のみからでは精度良く予測することができない。
そこで、本発明は、この問題を解決するものであり、調査・点検により入手可能な地形データ、気象データおよび構造データを有効に利用することにより高精度の予測を行うことを可能とするものであり、橋梁が建設される地形に即して、入手しやすいデータによりさびの状態を精度良く予測できるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
耐候性鋼を使用した橋梁のさびレベルを予測するために、構造データ、架橋位置の地形データおよび気象データを用いてさびを予測する方法であって、橋梁の構造データ、架橋位置の地形データ及び気象データを説明変数とし、各説明変数に対してカテゴリ分類されたカテゴリ数量を与え、カテゴリ数量を加算することによって無塗装耐候性鋼橋のさびレベルを予測するものである。
更に、具体的には、構造データが経過年数、橋長、桁端部の遊間、桁端部の風通し、伸縮装置形式のいずれかの組み合わせであり、地形データが、離岸距離、標高、地形、桁下空間の利用状況のいずれかの組み合わせであり、気象データが、平均気温、最高気温、最低気温、平均風速、日照時間、降水量のいずれかの組み合わせである無塗装耐候性鋼橋のさびレベルの予測方法である。
それぞれの説明変数（アイテム）についてその程度や度合いに応じて分類したのがカテゴリであり、重みをつけたものがカテゴリ数量である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明のさびレベルの予測方法によれば橋梁の構造条件や地形条件、気象条件がさびレベルに与える影響を定量的に評価することができ、十分客観的にさびレベルを予測することができる。また、橋梁の構造条件や橋梁が建設される現地の地形条件、気象条件等入手しやすいデータによりさびを予測することができ、簡便な手法で予測することができる。さらに、さびレベルの予測式と実測値を比較すると、妥当なものといえ、実用性のある予測方法である。
したがって、本発明の予測方法を用いて、新設橋梁における耐候性鋼使用の可否の判定をおこなったり、既設橋梁におけるさびの状態の予測から、維持・管理の計画を立てることができ、更には、腐食進展防止策を施すべきかなどの判定をおこなうことができ、ＬＣＣ（ライフサイクルコスト）削減を達成することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
耐候性鋼におけるさび安定化とは、構造物耐荷重性能の経年劣化が工学的に問題にならない程度に腐食速度が低減した状態になることである。安定さびとは耐候性鋼がさび安定化した時点で形成されているさびといえる。安定さびの特徴としては建設後５年以上の期間が経過しているにもかかわらず、さびが厚く成長していないことである。耐候性鋼は、Ｃｕ、Ｎｉ、Ｃｒ、Ｐ、Ｍｏ等の元素が少量含有された低合金鋼であり、大気中で腐食する過程で、耐候性鋼表面に腐食要因の透過を抑制する保護性の強いさび層が形成される。
【００１６】
本発明の予測式は、過去に行われた実態調査のデータを用いて多変量解析をおこない、さびレベルに影響を与える構造データ、気象データ、環境データを定量的に評価して予測式を求めたものである。
【００１７】
予測のためのアイテム（説明変数）としては橋梁に関する構造データ、地形データ、気象データである。
構造データとしては、橋梁の経過年数、橋長、桁端部の遊間、桁端部の風通し、伸縮装置形式等が挙げられる。経過年数（年）とは、橋梁が建設されてから経過した年数である。橋長（ｍ）とは橋の長さである。桁端部の遊間(ｃｍ)とは、桁と橋台パラペットとの間の隙間であり、桁端部の風通しとは橋桁の端部の風通しが良いか悪いかであり、良いか悪いかで単純２値化してもよいが、５〜１０段階評価とし、いずれかの段階で良いか悪いかの線引きをしてもよい。条件によっては良いか悪いかの２値化することなく、段階評価をそのまま適用することも可能である。伸縮装置形式とは、桁端部の遊間の上部に設置される、桁の温度変化や地震時の移動などに追随する装置の形式のことである。伸縮装置の代表例としてはフィンガータイプのものやゴムタイプのものなどがあり、この形式によりカテゴリ数量を決めパラメータ化する。
これらのデータをそのまま用いるのでなく、あらかじめ用意したカテゴリ別のカテゴリ数量を与えてもよい。
【００１８】
地形データは、離岸距離、標高、地形、桁下空間の利用状況等が挙げられる。離岸距離（ｋｍ）とは、橋梁が海岸からどれくらい離れているかというものである。標高（ｍ）とは構造物の標高である。地形とは山間地か平地であるのかというパラメータであり、山間地か平地かで単純２値化してもよいが、５〜１０段階評価とし、いずれかの段階で山間地か平地かの線引きをしてもよい。さらに条件によっては平地か山間地かの２値化することなく、段階評価をそのまま適用することも可能である。桁下空間の利用状況とは桁下空間がどのような状況にあるかということである。例えば、河川や湖であったり、谷や道路、鉄道の路線であったりといった例が挙げられる。桁下空間の状況は考慮しなくてよい場合もあるが状況によっては考慮する必要がある。
これらのデータをそのまま用いるのでなく、あらかじめ用意したカテゴリ別のカテゴリ数量を与えてもよい。
【００１９】
気象データとしては、平均気温、最高気温、最低気温、平均風速、日照時間、降水量等が挙げられる。平均気温（℃）、平均風速（ｍ）とは橋梁の存在する地点の年間平均気温、年間平均風速である。最高気温（℃）、最低気温（℃）は橋梁が存在する地点の年間を通じての最高と最低の気温（℃）である。日照時間（時間）、降水量（ｍｍ）は年間を通じてのものである。
これらのデータをそのまま用いるのでなく、あらかじめ用意したカテゴリ別のカテゴリ数量を与えてもよい。
【００２０】
これらの気象データについて、橋梁が存在する地点で実際に観測することが理想的ではあるものの、日本全国の全ての橋で観測することは現実的でないので、その橋に近いアメダスポイントのデータを使うことが現実的である。但し、さびを予測すべき橋の重要度に応じて橋近傍あるいは橋自体に観測点を設けるとよい。
【００２１】
図１にさびの外観評点基準を示す。これは鉄鋼連盟や独立行政法人土木研究所などが規定している耐候性鋼の外観評点基準である。
【００２２】
この評点基準によれば、評点３〜５は正常であり、評点２の場合はさび外観の様子を継続観察する必要があることを示している。更に、評点が１の場合は耐候性鋼の板厚を測定し、板厚減少量が大きく、設計応力上近い将来に問題となる場合は、補修が必要であることを示している。
本発明の予測方法で求めた値と、この外観評点基準を比較することにより、メンテナンスの必要性を判断することができるようにしている。
【００２３】
耐候性橋梁の実態調査によって収集した３３５橋のうち，７０％近くを占める鈑桁形式の主桁フランジ評価(全１３０データ)を対象として解析した。図１に示した外観評点基準に基づきさびレベルを評価したところ、図２に示すさびレベルの分布であり、さびレベル３（評点３）のものが７４橋、さびレベル２（評点２）が１８橋、さびレベル１（評点１）が１２橋であった。
【００２４】
解析手法としては数量化理論Ｉ類による多変量解析によりおこなった。数量化理論Ｉ類は、質的データである説明変数をダミー変数として置き換えた重回帰分析である。実態調査結果をふまえ、解析で用いる外的基準(目的関数)をさびレベルとし、アイテム（説明変数）を図３とした。実態調査データ中、これらアイテムに一つでも欠損があれば全ての説明変数の組み合わせにおいて無効データとした。
また、気象データは架橋地点に最も近いアメダスポイントのものを使用した。アイテムのカテゴリ構成は、解析結果に大きな影響を与え、一般に、各カテゴリ標本数は極端に少なくないこと、同アイテム中のカテゴリ別標本数をできるだけ均一にすることなどを考慮する必要がある。そこで、さまざまなカテゴリ構成で解析を行い、重相関係数の違いを比較した。
【００２５】
その解析結果を、図４に示す。表中の数字は各アイテムのカテゴリ数を示し、空白はそのアイテムを使用していないことを表す。図４から、同じアイテムでもカテゴリ数を増やすほど、また同じカテゴリ構成でもアイテム数を増やすほど重相関係数は高くなり、回帰精度が向上することがわかる。
【００２６】
この結果をふまえ、最も重相関係数の高いｃａｓｅ１３をさらに分析し、相関に含まれる多重共線性を排除した。これにより、最高気温・桁下空間の利用状況・経過年数のアイテムを破棄したが、重相関係数は０．９０８と高い相関を維持することができた。分析によって得られた各アイテムレンジを図５に示す。図５から、平均気温や遊間長が離岸距離と同等にさびレベルに影響を与えることがわかる。これは、離岸距離で検討している現在の耐候性鋼適用基準を裏付けるとともに、遊間長や気象条件なども無視できないことを定量的に示している。また、風通しの良悪・伸縮装置形式・地形の３アイテムは質的情報に基づく２カテゴリアイテムであるため、計算上最下レンジとなった。
【００２７】
それぞれのアイテムについてその程度や度合いに応じて分類したのがカテゴリであり、そして重みをつけたものがカテゴリ数量であり、図６は、さびレベル予測式のアイテムとカテゴリ及びカテゴリ数量の関係の一例を示したものである。ある橋梁について前述のようにそれぞれのアイテムの数値を調査し、アイテムの数値をカテゴリにあてはめて、カテゴリ数量を決定する。例えば離岸距離についてはカテゴリの程度に応じて５段階に分類する。そしてそれぞれのカテゴリに応じてカテゴリ数量を決定する。その他のアイテムについてのカテゴリの分類と対応するカテゴリ数量は図６に示すとおりである。
【００２８】
気象データである日照時間、平均風速、降水量等の気象データについては橋が設置されている現地のデータを用いることが最良であるが、現実的にはその橋に近い気象データ、例えば、アメダスポイントのデータを用いてもよい。
【００２９】
地形、風通しについては山間地か平地か、また良いか悪いかで判断する。山間地か平地かを決定する場合、その橋が設置されている地点の標高のみでなく、急峻な地形であるのか、あるいは平坦な地形であるのかなど、地形を総合的に検討して判断する。また風通しについても同様で、付近の地形、現地の風速、風を遮る他の構造物がないかなど種々の要素を検討して総合的に判断する。伸縮装置については様々なものがあるがここでは、非排水型鋼フィンガーであるか否かでカテゴリ数量を決定する。
【００３０】
全てのカテゴリ数量を決定し、これらを加算して、さらに定数項として２．８００を加算してレベルを予測する。そして予測したレベルと外観評価基準を比較して、メンテナンスが必要か、あるいはそうでないかを決定する。
【００３１】
本発明の予測式の妥当性を検証するため、実態調査以外の３つの橋（橋梁Ａ、橋梁Ｂ、橋梁Ｃ）の調査データと、本発明による予測値とを比較した。その結果を図７に示す。図６に示す各アイテムに対応する数値から各橋のカテゴリ数量を算出し、予測式によってさびレベルを求めた。橋梁Ａで予測レベルが５以上の値となっているが、これは予測式が線形回帰に基づくためであり、レベル５に置き換えれば実用上は問題はない。
図７に示されるように、３橋とも、本発明による予測は、全て１程度の誤差の範囲内であり、予測式は妥当であると考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】さびの外観評点基準表。
【図２】解析対象データのさびレベルの分布を示すグラフ。
【図３】解析で用いたアイテム（説明変数）。
【図４】解析結果を示す表。
【図５】解析結果によるアイテムレンジを示すグラフ。
【図６】さびレベル予測式の実施例。
【図７】予測式によるさびレベルと調査データとの比較表。
【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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