(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
構造物の劣化予測装置であって、
前記構造物のｎ回目までの点検に基づいて得られた、複数の面要素に分割した前記構造物の劣化分布を作成する劣化分布作成部と、
前記劣化分布作成部により得られた劣化分布において、測定誤差を考慮した第１の劣化分布を設定する第１の劣化分布設定部と、
前記測定誤差を考慮した第１の劣化分布において、時間誤差を考慮し、測定誤差、時間誤差を考慮した第２の劣化分布を設定する第２の劣化分布設定部と、
前記第２の劣化分布設定部により設定された、前記測定誤差、時間誤差を考慮した点検結果の第２の劣化分布の中で最も劣化が進んでいる劣化度を網羅できるように「劣化速度補正係数」を乗じて、劣化予測を０倍速まで均等にばらつかせる劣化速度補正係数乗算部と、
前記第２の劣化分布設定部により設定された、前記測定誤差、時間誤差を考慮した劣化分布と、前記劣化速度補正係数乗算部によってばらつかされた劣化予測の劣化分布と、が整合するように、劣化予測の劣化表現率を補正する劣化表現率補正部と、
前記劣化表現率補正部によって補正された前記劣化表現率に基づいて、構造物の劣化予測を行い、結果を出力する劣化予測部と、
を有し、
以下、ｎ＋１として、ｎ＝ｍ（ｍは３以上の最終点検回数）となるまで処理を継続した後に処理を終了させることを特徴とする構造物の劣化予測装置。
ここで、劣化予測１本あたりが表現している表面積の割合が「劣化表現率」である。
【請求項２】
前記第１の劣化分布設定部は、
前記劣化分布作成部により得られた劣化分布に測定誤差補正行列を用いて、測定誤差を考慮した第１の劣化分布を設定する
ことを特徴とする請求項１に記載の構造物の劣化予測装置。
【請求項３】
前記劣化分布作成部は、
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である複数の面要素ごとのばらついた劣化度を求める
請求項１又は２に記載の構造物の劣化予測装置。
【請求項４】
劣化予測の要素の数は、１００〜１０００要素である
請求項１〜３までのいずれか１項に記載の構造物の劣化予測装置。
【請求項５】
前記構造物は、実橋である
請求項１〜４までのいずれか１項に記載の構造物の劣化予測装置。
【請求項６】
構造物の劣化予測方法であって、
ａ）点検を実施し、ｎ回目までの点検に基づいて、劣化分布作成ステップにおいて作成した劣化分布を把握するステップと、
ｂ）得られた劣化分布において、測定誤差を考慮した第１の劣化分布を設定するステップと、
ｃ）劣化分布設定部が、測定誤差を考慮した劣化分布に時間誤差を考慮し、測定誤差、時間誤差を考慮した第２の劣化分布を設定するステップと、
ｄ）劣化速度補正係数乗算部が、確定的な劣化予測が、「測定誤差、時間誤差を考慮した点検結果の劣化分布」の中で最も劣化が進んでいる劣化度を網羅できるまで「劣化速度補正係数」を乗じ、劣化予測を０倍速まで均等にばらつかせるステップと、
ｅ）劣化表現率補正部が、測定誤差、時間誤差を考慮した点検結果の劣化分布と、前記劣化速度補正係数乗算部によってばらつかされた劣化予測の劣化分布と、が整合するように、劣化予測の「劣化表現率」を補正するステップと、
補正された前記劣化表現率に基づいて、構造物の劣化予測を行い、結果を出力するステップと、
を有し、
以下、ｎ＋１として、ｎ＝ｍ（ｍは３以上の最終点検回数）となるまで処理を継続し、その後に処理を終了させることを特徴とする構造物の劣化予測方法。
ここで、劣化予測１本あたりが表現している表面積の割合が「劣化表現率」である。
【請求項７】
前記第１の劣化分布を設定するステップは、
前記劣化分布作成ステップにより得られた劣化分布に測定誤差補正行列を用いて、測定誤差を考慮した第１の劣化分布を設定する
ことを特徴とする請求項６に記載の構造物の劣化予測方法。
【請求項８】
前記劣化分布作成ステップは、
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である複数の面要素ごとのばらついた劣化度を求めることを特徴とする
請求項６又は７に記載の構造物の劣化予測方法。
【請求項９】
コンピュータに、請求項６から８までのいずれか１項に記載の構造物の劣化予測方法における処理を順次実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、構造物の劣化を予測する技術に関する。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技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
日本国では、高度成長期以降に整備した実橋（ブリッジ）などの構造物（インフラ）が今後急激に老朽化することが見込まれる。老朽化が進む構造物を計画的に維持管理・更新することにより、国民の安全・安心の確保や維持管理・更新に係るトータルコストの縮減・平準化等を図る必要がある。国土交通省では、構造物の維持管理・更新等を着実に推進するための中長期的な取りみの方向性を明らかにする計画として、予防保全の考え方導入した「国土交通省インフラ長寿命化計画（行動計画）」を他省庁に先駆けて平成１６年５月に策定する等の取り組みを行っている。
【０００３】
このため、従来、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（Ｌｉｆｅ  Ｃｙｃｌｅ  Ｃｏｓｔ、以下「ＬＣＣ」と称する。）の低減を図ることが求められる。
【０００４】
橋梁の戦略的な維持管理手法としては、ブリッジマネジメントシステム（Ｂｒｉｄｇｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ、以下「ＢＭＳ」と称する。）が注目されており、ＢＭＳの精度向上のための研究が進められている。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り、そのためには劣化予測と実際の劣化とを整合させ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。
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)がある（下記、非特許文献１参照）。
【０００５】
本願明細書では、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ることとした。なお、実際の構造物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、単にばらつかせただけでは、劣化予測の劣化分布と実橋の劣化分布は整合しない。
従って、劣化予測の分布を実橋の分布と整合する様に補正する必要がある。
【０００６】
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。
【０００７】
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。
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。
【０００８】
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。
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。
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。
【０００９】
既に、発明者らは、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を提案している（下記、非特許文献２）。
実橋の劣化分布は点検結果により得られるが、点検結果には点検を実施した技術者の測定誤差が含まれる。また、ひび割れを測定しても、そのひび割れが、いつその状態になったか不明であるため、ひび割れが発生した時間と点検を実施した時間の誤差（時間誤差）も含まれる。
【００１０】
発明者らは、下記の特許文献１において、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方法を提案している。また、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ている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開平２０１９−１５５２８号公報
【非特許文献】
【００１２】
【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】
【００１３】
しかしながら、特許文献１に記載の実橋等の構造物の劣化予測の補正技術を用いた場合でも、構造物の劣化予測精度が十分高くないという問題があった。
また、特許文献１に記載の技術では、劣化の度合いを示すのに、「劣化評点」を使っていたため、劣化予測の精度向上の度合いが分かりにくいという問題があった。
そこで、本発明は、構造物の劣化予測の精度を高めることを目的とする。
また、本発明は、劣化予測の精度向上の度合いを分かりやすくすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の一観点によれば、構造物の劣化予測装置であって、
前記構造物のｎ＝１回目の点検に基づいて得られた、複数の面要素に分割した前記構造物の劣化分布を作成する劣化分布作成部と、
前記劣化分布作成部により得られた劣化分布において、測定誤差を考慮した第１の劣化分布を設定する第１の劣化分布設定部と、
前記測定誤差を考慮した第１の劣化分布において、時間誤差を考慮し、測定誤差、時間誤差を考慮した第２の劣化分布を設定する第２の劣化分布設定部と、
前記第２の劣化分布設定部により設定された、前記測定誤差、時間誤差を考慮した点検結果の第２の劣化分布の中で最も劣化が進んでいる劣化度を網羅できるように「劣化速度補正係数」を乗じて、０倍速まで均等にばらつかせる劣化速度補正係数乗算部と、
前記第２の劣化分布設定部により設定された、前記測定誤差、時間誤差を考慮した劣化分布と、劣化予測により算出された劣化分布と、が整合するように、劣化予測の劣化表現率を補正する劣化表現率補正部と、
を有し、
以下、ｎ＋１として、ｎ＝ｍ（ｍは２以上の最終点検回数）となるまで処理を継続した後に処理を終了させることを特徴とする構造物の劣化予測装置が提供される。
ここで、劣化予測１本あたりが表現している表面積の割合が「劣化表現率」である。また、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り、それを表現するため、最も遅い劣化速度は「０倍速」と称する。すなわち、本発明では、「測定誤差、時間誤差を考慮した劣化分布」と「劣化予測により算出された劣化分布」とを整合させる必要がある。
【００１５】
前記第１の劣化分布設定部は、
前記劣化分布作成部により得られた劣化分布に測定誤差補正行列を用いて、測定誤差を考慮した第１の劣化分布を設定する
ことを特徴とする。
【００１６】
前記劣化分布作成部は、
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である複数の面要素ごとのばらついた劣化度を求める
ことを特徴とする。
【００１７】
ここで、本発明では、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を行う。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である。
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」と言う重みを与え、それを点検結果の分布に合うように補正する。
【００１８】
以上により、劣化予測の密度を変えることで、点検結果の劣化分布と整合した劣化予測が可能である。
本発明においては、補正に用いる点検結果には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た。
これにより、物理現象として起こり得る劣化速度を網羅的に予測できる。
【００１９】
劣化予測の要素の数は、１００〜１０００要素である
ことを特徴とする。
前記構造物は、実橋である
ことを特徴とする。
【００２０】
本発明の他の観点によれば、構造物の劣化予測方法であって、
ａ）１回目点検を実施し、劣化分布作成ステップにおいて作成した劣化分布を把握するステップと、
ｂ）得られた劣化分布に測定誤差補正行列を用いて、劣化分布設定部が、測定誤差を考慮した第１の劣化分布を設定するステップと。
ｃ）劣化分布設定部が、測定誤差を考慮した劣化分布に時間誤差を考慮し、測定誤差、時間誤差を考慮した第２の劣化分布を設定するステップと、
ｄ）劣化速度補正係数乗算部が、確定的な劣化予測が、「測定誤差、時間誤差を考慮した点検結果の劣化分布」の中で最も劣化が進んでいる劣化度を網羅できるまで「劣化速度補正係数」を乗じ、０倍速まで均等にばらつかせるステップと、
ｅ）劣化表現率補正部が、測定誤差、時間誤差を考慮した点検結果の劣化分布と、劣化予測により算出された劣化分布と、が整合するように、劣化予測の「劣化表現率」を補正するステップと、
を有し、
以下、ｎ＋１として、ｎ＝ｍ（ｍは２以上の最終点検回数）となるまで処理を継続し、その後に処理を終了させることを特徴とする構造物の劣化予測方法が提供される。
「劣化表現率」は上記した通りである。
【００２１】
前記第１の劣化分布を設定するステップは、
前記劣化分布作成ステップにより得られた劣化分布に測定誤差補正行列を用いて、測定誤差を考慮した第１の劣化分布を設定する
ことを特徴とする構造物の劣化予測方法が提供される。すなわち、本発明では、「測定誤差、時間誤差を考慮した劣化分布」と「劣化予測により算出された劣化分布」とを整合させる必要がある。
【００２２】
前記劣化分布作成ステップは、
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である複数の面要素ごとのばらついた劣化度を求めることを特徴とする。
【００２３】
また、本発明は、コンピュータに、上記に記載の構造物の劣化予測方法における処理を順次実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、構造物の劣化予測の精度を高めることができる。
また、本発明によれば、劣化予測の精度向上の度合いを分かりやすくすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の実施の形態による構造物の劣化予測処理の流れを示すフローチャート図である。
【図２】本発明の実施の形態による構造物の劣化予測処理装置の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図３】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損傷評価分布図で示す図である。
【図４】劣化予測を任意にはらつかせた場合の劣化予測例を示す図であり、横軸は時間、縦軸は劣化度を示す図である。
【図５】測定誤差を考慮した劣化表現率の算出例を示す図である。
【図６】時間誤差を考慮した劣化度分布のイメージ例を示す図である。
【図７】測定誤差と時間誤差の両方を考慮した劣化分布のイメージ例を示す図である。
【図８】１回目と２回目の点検を考慮した場合の測定誤差、時間誤差による分布の広がりと、補正に用いる点検回数が増えることによる精度向上の関係を示す図である。
【図９】１回目から３回目までの点検を考慮した場合の測定誤差、時間誤差による分布の広がりと、補正に用いる点検回数が増えることによる精度向上の関係を示す図である。
【図１０】本発明の実施例１における、高知県点検マニュアルにおける劣化度定義を示す図である。
【図１１】図１０に続く図であり、損傷程度の区分と損傷の程度の区分を示す図である。
【図１２】解析対象橋梁位置を示す地図である。
【図１３】片粕大橋における４年前の時間誤差を考慮した劣化予測を示す図であり、劣化速度補正係数が１倍の場合の例を示す図である。
【図１４】片粕大橋における４年前の時間誤差を考慮した劣化予測を示す図であり、劣化速度補正係数が７倍の場合の例を示す図である。
【図１５】片粕大橋における点検結果と劣化予測の比較結果を示す図である。
【図１６】片粕大橋における点検結果と劣化予測の整合度を示す図である（１００要素）。
【図１７】片粕大橋における点検結果と劣化予測の整合度を示す図である（１０００要素）。
【図１８】片粕大橋における点検結果と劣化予測の整合度を示す図である（１００要素と１０００要素の比較）。
【図１９】荷滝橋における点検結果と劣化予測の整合度を示す図である（１００要素）。
【図２０】轟崎橋における点検結果と劣化予測の整合度を示す図である（１００要素）。
【図２１】熊野神代橋における点検結果と劣化予測の整合度を示す図である（１００要素）。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
本願明細書では、点検結果に対して測定誤差や時間誤差を考慮した上で、ばらつかせた劣化予測に対して点検結果を用いて補正する。なお、点検データは高知県から提供されるデータを用いて説明するものとする。
尚、本願の関連発明である特許文献１の記載および図面を適宜参照して説明する。従って、これら特許文献１の記載、図面等も、本願明細書の内容に含まれるものとする。
【００２７】
（１）劣化予測モデルにばらつきを考慮する方法
１−１）ばらつき考慮の着眼点
実橋の劣化がばらつくのは、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。これらの原因を個別に考慮するためには、橋梁毎にこれら原因の特性をつきとめる必要がある。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、橋梁毎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。一方、劣化速度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。以上から、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。よって、劣化予測におけるばらつきは「劣化速度」にばらつきをもたせて考慮する。
【００２８】
１−２）ばらつき分布の考慮方法と補正方針
実構造物(本論文では橋梁)を点検すると、特許文献１の図１の例に示すような面的(要素毎)にばらついた劣化状態が得られる。また、要素毎の劣化速度は特許文献１の図２に示す様なイメージとなる。ここで、特許文献１の図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。また、「劣化度」は累積腐食量から求められ、累積腐食量を劣化度に変換したイメージも示している。
【００２９】
特許文献１の図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。なお、特許文献１の図１の例は全部で２０要素あることから、１本あたり面積で５％の割合を表現していると言える。本明細書では、この劣化予測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。従来の劣化予測による劣化速度は特許文献１の図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。そこで、下記に示すように、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。
【００３０】
１−２−１）
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り、それを表現するため、最も遅い劣化速度は「０倍速」とする。
【００３１】
１−２−２）
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速度となるように係数を乗じる。この係数を「劣化速度補正係数」と定義する。
【００３２】
１−２−３）
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。ここで、実橋の劣化度分布は特許文献１の図１の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。
【００３３】
ここで、「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言う意味である。特許文献１の図４は、以上の要領でばらつかせた劣化イメージであり、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。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。
【００３４】
しかしながら、劣化予測をこの方法により任意にばらつかせた場合、均等なばらつきとなるため、特許文献１の図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。従って、補正が必要となる。
【００３５】
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。特許文献１の図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、特許文献１の図６の劣化割合補正のイメージに示すように、その「劣化表現率（橋面積の割合）」を点検結果に合うように補正する。
尚、本明細書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ことはできない。
【００３６】
１−３）具体的な補正方法
特許文献１の図１に示す実橋モデルと特許文献１の図４に示す劣化予測を用いて、具体的な補正方法を示す。特許文献１の図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、前述した様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。
【００３７】
１−３−１）
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おり、補正を実施する必要はない。
【００３８】
１−３−２）
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。しかしながら、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。
【００３９】
１−３−３）
同様に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。従って、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。
【００４０】
１−３−４）
同様に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。
従って、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。
【００４１】
１−３−５）
最後に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。
【００４２】
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。この劣化予測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。
【００４３】
なお、特許文献１の図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特許文献１の図７に示す様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。
【００４４】
以下に、本発明の一実施の形態による構造物の劣化予測技術について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００４５】
（２）点検結果の測定誤差を考慮する方法
２−１）概要
上記１においては、点検結果を用いた劣化予測の補正方法について説明した。
しかしながら、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、劣化予測には誤差が生じる。これらの要因について全てを考慮する方法もあるが、現在の研究においてはそれらの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。
【００４６】
そこで、本発明では構造物の劣化予測技術における「測定誤差」に着目した。
ここで、「測定誤差」は、様々な誤差要因の作用として、技術者が構造物の劣化度を測定する際に生じる実橋のひび割れ幅の計測誤差や技術者の判断による誤差として扱える。
本発明では、点検から得られる劣化分布に対して「測定誤差」の補正を行った劣化分布を対象に劣化予測の補正を行う。
【００４７】
２−２）測定誤差の考慮について
高知県では、職員による実橋の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。
【００４８】
分析結果のある平成２８年度においては、図３に示す傾向となっている。ここで、本発明に関係する研究で対象としている劣化は、「ひび割れ」、「鉄筋露出、剥離」、「遊離石灰、うき」であることから、これらの損傷を対象とした分析結果を用いる。
【００４９】
本明細書の測定誤差は、この資料の傾向を用いて測定誤差を考慮する。測定誤差の傾向において、正評価は８８％、３段階危険側への評価は２％、２段階危険側の評価は３％、１段階危険側の評価は３％、１段階安全側の評価は４％であった。
【００５０】
ここで、職員が評価した劣化度（ａ〜ｅ）までが専門家の判断より進んでいると判断した場合を「安全側」と表現し、進んでいない場合を「危険側」と表現している。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、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８８＋３＋３＋＋２＝９６％」とする。また、１段階安全側のｂ評価とする割合を４％とする。ｂ評価以下も上記と同様に補正を実施する。表１に以上を整理した補正行列を示す。
【００５１】
【表１】
0006985686.tif 000002
【００５２】
（３）測定誤差の具体的な考慮例について
３−１）点検回数が１回の場合の測定誤差の考慮例について
点検結果に測定誤差を考慮した補正例を示す。まずは、特許文献１と同様に、点検回数が１回の場合であって点検要素が２要素の橋梁について説明する。
仮にこの橋梁の点検結果が要素１＝ａ、要素２＝ｃの場合、測定誤差を考慮した劣化分布は表２に示す通りとなる。
【００５３】
【表２】
0006985686.tif 000003
【００５４】
ここで、測定誤差を考慮した劣化分布割合の合計は職員の判定に偏りがあるため、１．０４５となり１．０００とはならない。そこで、発明者は、劣化分布の合計は１．０００になるように全体を割り戻すことに想到した。
以上を踏まえた測定誤差を考慮した場合の劣化分布を表３に示す。
【００５５】
【表３】
0006985686.tif 000004
【００５６】
以上より、高知県職員が２要素の橋梁を点検し、要素１＝ａ、要素２＝ｃと判断した場合、最終的には劣化度ａの割合０．４５９、劣化度ｂの割合０．０５７、劣化度ｃの割合０．４４５、劣化度ｄの割合は０．０２４、劣化度ｅの割合０．０１４となる。また、仮にこの橋梁の劣化予測が図４に示した結果となる場合の劣化表現率は図５に示す通りとなる。
【００５７】
３−２）点検回数が２回の場合の測定誤差の考慮例
本発明の実施の形態では、２回以上の点検結果を用いることを特徴とする。
まず、点検回数が２回の場合であって点検要素が２要素の橋梁を考える。仮にこの橋梁の点検結果が１回目点検で要素１＝ａ、要素２＝ｃ、２回目点検で要素１＝ｂ、要素２＝ｃの場合、測定誤差を考慮した劣化分布は表４に示す通りとなる。
【００５８】
【表４】
0006985686.tif 000005
【００５９】
ここで、２回の点検結果は５×５＝２５通りの組み合わせとなるが、正しい劣化判断を行えば、劣化が自然に改善することはありえないため、ｂ→ａ、ｃ→ｂやｃ→ａ等の組み合わせを無視することができる。但し、点検と点検の間の期間で補修が実施されている場合は改善が見込まれるため、劣化度の改善を考慮する。
【００６０】
また、劣化予測速度は１回目点検結果に対し測定誤差と後述する時間誤差を考慮した上で最大と考えられる劣化速度も予測対象としている。これは点検結果を踏まえた劣化速度としては最大の速度と考えらえる。
【００６１】
従って、この劣化予測速度を超える劣化度となるものは、物理現象として生じないと考え、劣化予測の対象外とする。例えばｂ→ｄやｂ→ｅといった５年後に劣化度が２段階以上進む点検結果が得られる場合がある。劣化予測において環境条件が厳しい場合は５年間で劣化度が２段階以上進む速度となる場合もあるため、その場合は、この様な点検結果も劣化予測の対象とする。
【００６２】
また、劣化予測において、５年間で２段階以上進む速度がない場合、今回の劣化予測は物理モデルで行っており、この物理劣化予測モデルを超える範囲の劣化は現実的に生じないと考えられることから、異なる要因による劣化又は損傷と考え、本発明の補正の対象外とする。
【００６３】
また、測定誤差を考慮すると劣化度がａ→ｄやａ→ｅ等の様に大幅に進行する場合が生じる。表４の例ではａ→ｃ、ａ→ｄ、ａ→ｅ、ｂ→ｄ、ｂ→ｅ、ｃ→ｅは劣化予測を超える範囲と考えられるため検討の対象外とする。
【００６４】
以上を考慮した２回目点検結果の合計に対し１．０００になるように割戻の調整を行った結果を表５に示す。今回の例では結果として、ａ→ａ、ａ→ｂ、ｂ→ｂ、ｂ→ｃ、ｃ→ｃとｃ→ｄが残る結果となる。２回目以降の点検結果についても同様に考慮することで劣化分布を表現することができる。
【００６５】
【表５】
0006985686.tif 000006
【００６６】
（４）点検結果の時間誤差を考慮する方法
４−１）概要
定期点検は５年に１度などと決められているため、いつその「劣化」が生じたか分からない。すなわち、実橋の劣化程度は経時的に変化しており、点検で発見された「ひび割れ」や「鉄筋露出、剥落」等の損傷がいつその状態になったか等、点検時と損傷発生時の時間的な誤差が生じる。その誤差は点検が５年に１回実施されることを踏まえると。最大４年の誤差があると考えられる。
【００６７】
点検結果は、この「時間誤差」も考慮した劣化分布として求める必要がある。ここで点検結果に「時間誤差」を考慮する方法について説明する。
時間誤差の考慮は点検時の点検において劣化分布が得られるが、この劣化分布が点検時の１年〜４年前に生じていたと仮定すると、図６に示すように、当初の条件で予測した劣化曲線より劣化速度が速い劣化曲線が得られる。これが時間誤差を考慮した劣化曲線であり、この劣化曲線から得られる劣化分布が時間誤差の劣化分布となる。
【００６８】
劣化予測においては、点検結果から得られた劣化分布には前述した測定誤差による劣化分布と、この時間誤差による劣化分布を考慮する。
【００６９】
なお、現時点では時間的な誤差を生じる確率は不明であるが、点検結果時の劣化分布となる累積確率は、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、どの時点でその劣化が生じるのか不明であるため、この確率分布関数を、最も簡単な１次関数で想定すると式（１）となる。
Ｐ（ｘ）＝０．２ｘ                        (1)
ここで、Ｐ（ｘ）は累積確率、ｘは前回の点検実施から経過した時間(年)である。
【００７０】
４−２）時間誤差の考慮について
式（１）を微分すると右辺は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４年前〜点検実施時まで各年で２０％となる。上記のように時間的な誤差によって、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。
但し、時間誤差を考慮すると劣化速度が速い劣化予測を考慮することとなるが、劣化速度が速すぎて点検結果と合わない劣化曲線が得られる場合がある。その場合の劣化曲線の劣化表現率は、０％とする。
【００７１】
５）予測する劣化分布のまとめ
５−１）劣化分布の考慮による精度への影響について
これまで、確定的な劣化予測に対して、ばらつきによる分布を与え、これに点検の測定誤差による補正分布と時間誤差による補正分布を考慮してきた。測定誤差と時間誤差の両方を考慮した劣化分布のイメージを図７から図９までに示す。図７から図９までに示すように、１回目点検時において、当初の劣化予測分布に対し、測定誤差による補正分布と時間誤差による時間誤差分布を考慮すると、当初の劣化予測分布より広い範囲を予測対象としなければならなくなることが分かる。また、２回目点検時においても同様に測定誤差と時間誤差を考慮すると当初の劣化予測分布より広い範囲となるものの、1回目点検時よりも予測範囲が狭くなっていることが分かる。本劣化予測は劣化曲線に劣化表現率と言う密度を与えて予測する手法である。
【００７２】
よって、劣化予測の範囲が狭くなると言うことは、劣化曲線の密度が濃くなることを意味するため、密度が濃い劣化曲線程、予測精度が高まっていることを示している。以上から、測定誤差や時間誤差を考慮することによって、一旦予測範囲が広がることとなるが、点検による補正を繰り返すことで精度は高まると考えられる。
【００７３】
５−２）点検結果の補正と劣化予測の流れ
以上を踏まえ、点検結果の補正と劣化予測の補正の流れを以下に示す。図１は、本実施の形態による構造物の劣化予測処理の流れを示すフローチャート図である。また、図２は、本実施の形態による構造物の劣化予測処理装置Ａの一構成例を示す機能ブロック図である。
【００７４】
処理の流れを図１および図２を参照して以下に説明する。
ａ）１回目点検を実施し、劣化分布作成部１において作成した劣化分布を把握する（ステップＳ１でｎ＝１、ステップＳ２）。
ｂ）ステップＳ２で得られた劣化分布に測定誤差補正行列を用いて、劣化分布設定部３が、測定誤差を考慮した劣化分布を設定する（ステップＳ３）。
【００７５】
ｃ）劣化分布設定部５が、測定誤差を考慮した劣化分布に時間誤差を考慮し、測定誤差、時間誤差を考慮した劣化分布を設定する（ステップＳ４）。
ｄ）劣化速度補正係数乗算部７が、確定的な劣化予測が、「測定誤差、時間誤差を考慮した点検結果の劣化分布」の中で最も劣化が進んでいる劣化度を網羅できるように「劣化速度補正係数」を乗じ、０倍速まで均等にばらつかせる（ステップＳ５）。すなわち、劣化予測に劣化速度補正係数を乗じ、０倍速から最も劣化度が進んだ劣化分布を網羅するまで劣化速度を均等にばらつかせる。
【００７６】
ｅ）劣化表現率補正部１１が、「測定誤差、時間誤差を考慮した点検結果の劣化分布」と劣化分布が整合するように、劣化予測の「劣化表現率」を補正する（ステップＳ６）。
すなわち、劣化予測から得られた劣化分布と誤差を考慮した点検結果の劣化分布が整合するように、劣化予測の「劣化表現率」を補正する。
以下、ｎ＝ｍ（ｍは最終点検回数）となるまで（ステップＳ７）、ｎ＋１として（ステップＳ８）処理を継続し、その後に処理を終了させる（ｅｎｄ）。
【００７７】
尚、上記の処理に関して発明、ハードウェア処理で行っても良いし、ソフトウェア処理で行っても良い。
本発明では以上の調整を、点検を実施する毎に行うことで、劣化予測の精度が向上すると仮説を立てている。
【実施例】
【００７８】
［実施例１］
以下、実施の形態による構造物の劣化予測処理装置Ａを用いた劣化予測の実施例について説明する。
【００７９】
（実橋における劣化予測の実施例）
上記において、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仮説を示した。ここでは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する。
【００８０】
（１）高知県における点検システム概要について
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を用いる。高知県では職員による点検を実施しており、平成３１年３月現在で、２順目(２回目)の点検を実施している状況である。
【００８１】
高知県の点検システムでは、図１０および図１１に示す指標によって、劣化度を判定する。特許文献１の図１や図４（本願）に示す様な要素毎に劣化度を集計することで、橋梁毎の劣化のばらつきの情報を得ることができる。なお、本論文の解析は高知県管内の橋梁の中で、点検結果が３回以上データベースに登録されているＰＣ橋の「片粕大橋」、「荷滝橋」、「轟崎橋」、「熊野神代橋」等を対象として実施した。それらの実橋の地図に示した図が図１２である。
劣化予測処理は、点検結果の測定誤差および時間誤差を考慮した上で、点検結果による劣化予測の補正過程を示す。
【００８２】
また、点検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、１回目と２回目点検結果で補正した劣化予測、及び１回目〜３回目点検結果で補正した劣化予測の結果と３回目点検結果との比較による精度検証について説明する。
【００８３】
（２）実橋における点検結果
２−１）橋梁（解析）諸元
「片粕大橋」、「荷滝橋」、「轟崎橋」、「熊野神代橋」は、１９７３年〜１９９８年に架設されたＰＣ橋である。また、詳細な構造図や配筋図が存在しないため、建設省標準図集や同じ示方書(Ｓ３６年プレストレストコンクリート道路橋示方書)、Ｓ４３年プレストレスとコンクリート道路橋示方書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、必要な諸元を想定した上で解析を実施する。表６に解析諸元を示す。
【００８４】
【表６】
0006985686.tif 000007
【００８５】
２−２）測定誤差を考慮した１回目点検結果について
解析対象の４橋の点検実施年は表７に示す通りとなっている。
【００８６】
【表７】
0006985686.tif 000008
【００８７】
１回目点検は「片粕大橋」において２００８年(供用２４年)、「荷滝橋」は２００９年(供用３３年)、「轟崎橋」は２０１０年(供用３７年)、「熊野神代橋」は２００８年(供用１０年)に１回目の点検を実施している。
２回目以降の点検は、基本的に１回目点検から５年経過毎に実施することとなるが、点検計画上５年未満の橋梁も存在する。
【００８８】
上述した様に、ここで得られた点検結果は測定誤差を含んでいると考えられることから表１に示す測定誤差の補正行列により、得られた点検結果を補正する。
なお、本発明の劣化予測の劣化速度は１回目点検結果を用いて設定するため、１回目点検結果に測定誤差を考慮した劣化度分布を設定する。
補正の例として、ここでは表８に片粕大橋における１回目点検結果、表９に測定誤差の補正行列により補正した点検結果を示す。
【００８９】
【表８】
0006985686.tif 000009
【００９０】
【表９】
0006985686.tif 000010
【００９１】
また、本発明の劣化予測の対象となる１から３回目の点検結果を表１０に示し、測定誤差を考慮して補正した１〜３回目の点検結果を表１１に示す。
【００９２】
【表１０】
0006985686.tif 000011
【００９３】
【表１１】
0006985686.tif 000012
【００９４】
さらに上記において説明したように、測定誤差を考慮した１〜３回目の点検結果に対して補正が必要になる。
補正は、１回目から２回目、あるいは、２回目から３回目点検において、劣化度が２段階以上進んでいるものが物理現象の範囲か範囲外か否かを確認し、範囲外の点検結果は除外する。
確認方法は、考えられる最大劣化速度を考慮した劣化予測との比較により行う。
【００９５】
表１１は、劣化予測の本数を示しており、２段階以上劣化が進んだ結果と劣化予測の比較ができる様にしている。
ここで、劣化度が２段階以上進む現象に対応する劣化予測が０本であるもの(太字箇所)は範囲外と考える。範囲外を除外し劣化度分布の合計が１．０００になるように割り戻した結果を表１２に示す。
【００９６】
【表１２】
0006985686.tif 000013
【００９７】
（３）点検結果を用いた劣化予測の補正
３−１）概要
次に、解析対象橋梁に対して点検結果を用いて劣化予測の補正を実施する。点検結果を用いた劣化予測の補正方法は上記の実施の形態で説明した方法を用いる。
また、ここでは、片粕大橋について点検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、１回目と２回目点検結果で補正した劣化予測、及び１回目〜３回目点検結果で補正した劣化予測を、点検結果と比較する具体的な例で示した。そして、補正する点検回数が劣化予測に与える精度を検証する。
他の解析対象橋梁については簡単に説明する。
【００９８】
３−２）初期解析における劣化速度係数の設定
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。従って、解析対象橋梁の確定的な劣化予測に「０倍速〜実橋の劣化分布を網羅できる範囲の倍速」を乗じて任意にばらつかせ、測定誤差行列で補正した点検結果を用いて劣化予測を補正する流れとなる。
【００９９】
ここで、上記の「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。
【０１００】
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様に測定誤差と時間誤差を考慮する必要がある。すなわち、「実橋の劣化分布を網羅できる範囲の倍速」は、点検実施時から４年遡った点検結果の劣化分布と、劣化予測の劣化分布を比較して決めると、４年前の供用２０年目に１回目点検結果で得られた劣化分布となる可能性を考慮する必要性がある。
【０１０１】
１回目点検結果では、表９に示す様に、ｅの割合が６.１％存在する。従って、時間誤差を考慮する場合、供用２０年目で劣化度ｅが存在することを考慮する必要がある。一方劣化予測は、１倍速で供用２０年目を予測すると図１３に示すように、劣化速度が遅いためｅは存在しない。
【０１０２】
従って、実橋の劣化分布を網羅できるように任意の倍数を劣化速度に乗じる必要がある。倍数を徐々に上げていった結果、供用２０年目で劣化度ｅが存在するためには、倍数を７とする必要がある。従って、片粕大橋においては「０倍〜７.０倍まで０.０７倍間隔(１００要素)でばらつかせる」ことによって、「０倍速〜実橋の劣化分布を網羅できる範囲の倍速」でばらつかせたことになる。
【０１０３】
図１４は、片粕大橋の４年前の時間誤差を考慮した劣化予測を示す図であり、劣化速度補正係数７倍の場合の図である。
図１４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網羅することができる。本発明では、この任意の倍数のことを「劣化速度補正係数」と称する。
なお、同様に他の解析対象橋梁に対して劣化速度補正係数を設定した結果、荷滝橋の劣化速度係数は０.１、轟崎橋の劣化速度係数は５、熊野神代橋の劣化速度係数は７１７となった。
【０１０４】
３−３）片粕大橋の劣化予測の精度について
次に、１〜３回目の点検結果に対し、劣化予測の適合度を確認する。表１２に示す対象とする点検結果に対し、太字で示すように劣化予測が存在しない劣化度がある。これは１００本の劣化予測では予測の間隔が大きく、予測することができなかったことを示している。予測できなかった劣化度を除いて劣化度分布を集計した結果を表１３に示す。
【０１０５】
【表１３】
0006985686.tif 000014
【０１０６】
表１３に示すように、劣化度の合計は０.９１３となる。これが劣化予測を１００本にばらつかせた場合の劣化予測の精度となる。
【０１０７】
３−４） 片粕大橋の劣化予測結果について
片粕大橋について、上述した結果を整理して劣化予測の精度検証を行う。以上に説明した手法を用いて、点検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、１回目と２回目点検結果で補正した劣化予測、及び１回目〜３回目点検結果で補正した劣化予測の結果を表１４から表１７までに示す。
【０１０８】
【表１４】
0006985686.tif 000015
【０１０９】
【表１５】
0006985686.tif 000016
【０１１０】
【表１６】
0006985686.tif 000017
【０１１１】
【表１７】
0006985686.tif 000018
【０１１２】
また、表１２に示す片粕大橋の点検結果とそれぞれの劣化予測の結果を重ね合わせたグラフを図１５に、点検結果と劣化予測の劣化度の割合について、小さい値÷大きい値×点検結果の確率関数を合計した整合度を図１６に示す。
【０１１３】
劣化予測の精度について、表１４に示す様に、まず点検結果で補正しない劣化予測は１００本の劣化予測のうち、１本毎の劣化表現率は全て同じ０.０１０を初期値としている。図１５に示すように、全体的に点検結果と整合している度合いが少なく、図１６に示すように、整合度は０.２３５となっている。
【０１１４】
同様に、１回目点検のみで補正した劣化予測は点検結果で補正しない点検結果に対して大幅に精度が向上していることが分かる。ａａａ、ｄｅｅ及ｅｅｅと言った割合が比較的大きい劣化度に対しては、ある程度整合していることが分かる。
ただし、ｂｂｂ、ｂｃｃと言った比較的割合の小さい劣化度に対して、点検結果はほとんど割合が無いのに対し、劣化予測は３.０％程度の割合がでており、整合していない。
【０１１５】
図１６の整合度は０.８０２となっていることから、８割程度の精度となっている。
点検１回目と２回目で補正した劣化予測は、図１５を見ると、点検１回目で補正した劣化予測に見られたｂｂｂやｂｃｃと言った割合の低い劣化度の不整合に対して改善が見られており、点検結果と同様にほとんど割合が無い結果を得ている。
ただし、劣化度の割合が大きいａａａやｄｅｅ及びｅｅｅに対して、やや点検結果との不整合が見られる。
【０１１６】
図１６に示すように、全体的な整合度は０.８１８であり、結果的には１回目点検で補正した劣化予測と比較して大きな精度向上とはなっていない。
最後に、点検１〜３回目の点検で補正した劣化予測は、どの劣化度に対しても点検結果と整合している。しかし、ａａｂやａｂｃといった劣化度に対し、点検結果では割合があるが、これらの劣化度を予測することができなかったため、図-１６に示す整合度は０.９１３となっている。
【０１１７】
しかし、片粕大橋において、点検結果を用いて劣化予測を補正することで、劣化予測の精度が向上する結果を得ており、補正する点検回数が増えることで劣化予測精度が向上していることが分かった。
【０１１８】
次に片粕大橋について１〜３回目の点検結果で補正した劣化予測のａａｂやａｂｃといった劣化度を予測できなかった課題に対して、要素数を増やし１０００要素で予測した場合の精度への影響を検証する。
解析結果を表１８に、点検結果と１回目〜３回目点検結果で補正した劣化予測１００要素の場合及び１０００要素の場合の比較を図１７に、１００要素の場合と１０００要素の場合の整合度を図１８に示す。
【０１１９】
【表１８】
0006985686.tif 000019
【０１２０】
点検１回目〜３回目点検結果で補正した劣化予測について１００要素の場合と１０００要素とを比較すると、表１７と表１８及び図１７を見ると、ほぼ傾向は同じであるが、１０００要素に増やすことによって、ａｂｂやｂｂｃといった１００要素では予測できなかった割合の低い劣化度に対して、１０００要素では予測できるようになっている。しかし、その割合は合計で０.０６６程度であり、図１８に示す様に１００要素で０.９１３だった整合度が１０００要素では０.９２０とわずかな精度向上しか見込めない結果となった。
【０１２１】
以上の結果から、片粕大橋の事例では要素数を、１００要素を１０００要素に増やしても、大幅な精度向上が見込めない結果となることが分かった。従って、１００要素程度の分割でも十分であることがわかった。
【０１２２】
３−５） 荷滝橋、轟崎橋、熊野神代橋の補正結果
荷滝橋、轟崎橋、熊野神代橋について、片粕大橋と同様に、１〜３回目点検結果の補正前と補正後及び、点検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、１回目と２回目点検結果で補正した劣化予測、及び1回目〜3回目点検結果で補正した劣化予測の結果と点検結果との比較による精度検証を行った。
図１９は、荷滝橋における点検結果と劣化予測の整合度を示す図である（１００要素）。
図２０は、轟橋における点検結果と劣化予測の整合度を示す図である（１００要素）。  図２１は、熊野神代橋における点検結果と劣化予測の整合度を示す図である（１００要素）。それぞれ、図１６に対応する図である。
【０１２３】
詳細は省略するが、点検結果の補正前、補正後の比較、劣化予測の結果の比較を行ったところ、荷滝橋、轟崎橋、熊野神代橋とも、点検結果で補正しない場合の劣化予測の精度は良く無いことが分かった。
一方、１回目点検結果で補正することで大幅に予測精度が向上し、１，２回目点検結果及び１〜３回目点検結果で補正する毎に予測精度が向上しており、片粕大橋と概ね同様の傾向を示していることが分かった。また、実橋における点検結果と劣化予測の整合度は、図１６と同様である。従って、本発明の予測補正技術には、汎用性があることがわかった。
【０１２４】
（まとめ）
以上の劣化予測の解析結果と点検結果についてまとめる。
（１）片粕大橋、荷滝橋、轟崎橋、熊野神代橋の４橋は点検結果で補正しない劣化予測の精度は悪くなっている。
これは、本実施例の劣化予測技術は、測定誤差や時間誤差を考慮して広範囲を予測対象としており、広範囲の劣化分布のうち、最も劣化速度が速いものを対象に劣化速度係数を設定し、確定的な劣化予測をばらつかせている。
【０１２５】
これら４橋の実際の劣化分布において、劣化速度が速い割合は小さいが、点検結果で補正しない劣化予測は均等な割合となるため、実際の劣化分布との乖離は大きくなる傾向になると考えられる。
【０１２６】
（２）４橋は、より多くの点検結果で補正した劣化予測の精度が良くなることがわかった。図８，図９に示すように、点検結果が多くなる毎に劣化の経緯が明確になる。本発明の劣化予測は点検結果と整合する劣化予測を残して密度を増やし、整合しない劣化予測は除外している。
【０１２７】
従って、劣化の経緯が整合する劣化予測が残り、その密度が濃くなることによって、精度が向上していると考えられる。
【０１２８】
（３）片粕大橋において、劣化予測の本数を１００本とした場合と１０００本とした場合で予測精度の比較を行い、大きな差が無いことを確認した。
【０１２９】
これは、表１７、表１８に示すように、本発明の劣化予測は劣化速度係数を乗じることから、劣化の速度が速い分布に対して劣化予測本数が多くなり、その場合、劣化速度が遅い分布に対しては劣化予測本数が少なくなる傾向にある。
【０１３０】
片粕大橋のように、３回の点検による劣化の経緯において、「ａａｂ」、「ａｂｂ」や「ａｂｃ」のような劣化速度が遅い範囲に対しては劣化予測本数が少なくなり、劣化予測が点検結果の経緯と整合しにくい傾向となる。これは、劣化予測の本数を１００本から１０００本にしても多少の精度向上はあるが、傾向としては変わらないためと考えられる。
【０１３１】
（結論）
本発明は、実用的なＢＭＳを開発する際の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補正モデルを提供するものである。
【０１３２】
（１）本発明では、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する方法を提示した。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する。
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」と言う重みを与え、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する。
【０１３３】
以上により、劣化予測の密度を変えることで、点検結果の劣化分布と整合した劣化予測を可能とした。
【０１３４】
（２）補正に用いる点検結果には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た。
これにより、物理現象として起こり得る劣化速度を網羅的に予測できることがわかった。
【０１３５】
（３）高知県管内の塩害を受ける橋梁の中から、３回目点検を実施している片粕大橋を始めとした４橋に着目して、本発明の劣化予測モデルを適用して解析を行った。
確定的な劣化予測に与える任意倍数を示すとともに、点検結果で補正した劣化予測は、点検結果で補正しない劣化予測よりも予測精度が向上することがわかった。
また、点検結果による補正についても回数が増える毎に予測精度が向上することがわかった。
【０１３６】
（補足）本発明で用いた劣化予測モデル
本発明で用いる劣化予測モデルはこれまでの既往研究成果を用いて構成している。劣化予測モデルは飛来塩分ひび割れモデル、剥落モデルから構成される。飛来塩分量算出モデル、塩化物イオン移動モデル、腐食モデル、水分の移動モデルは、１次元の物質移動方程式を用いる。量算出モデルは小窪モデル（小窪 幸恵，岡村 甫：海水飛沫の発生過程に着目した飛来塩化物イオン量の算定モデル，土木学会論文集B， Vol.65 No.4， pp.259-268， 2009.8)を用いる。
【０１３７】
塩化物イオン・腐食モデルは環境の変化、電気防食や補修効果を考慮できる電気化学腐食モデル（前川宏一，石田哲也，岸利治：Multi-Scale Modeling of Structural Concrete9)を用いる。
【０１３８】
ひび割れモデルはFEM 解析と腐食ひび割れ実験から求めた提案式（Lukuan Q.， 関 博：鉄筋腐食によるコンクリートのひび割れ発生状況及びひび割れ幅に関する研究，土木学会論文集，No.669/V-50， pp.161-171， 2001.）を用いる。
剥落モデルは腐食深さが限界値を超えるとかぶりが剥落することをFEM解析と実験から求めた提案式（鳥取誠一，宮川豊章：初期塩化物イオンの影響を受ける場合の鉄筋腐食に関する劣化予測，土木学会論文集，No.781/V-65， pp.157-170， 2005. (2020. 8.14 受付)を用いる。
【０１３９】
本明細書における処理および制御は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）によるソフトウェア処理、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）によるハードウェア処理によって実現することができる。
【０１４０】
また、上記の実施の形態において、図示されている構成等については、これらに限定されるものではなく、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。
【０１４１】
また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれるものである。
また、本実施の形態で説明した機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。尚、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【０１４２】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また前記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。機能の少なくとも一部は、集積回路などのハードウェアで実現しても良い。
【０１４３】
（付記）
尚、本発明は、特許文献１に関する以下の開示および上記の記載に基づくその改良発明の開示を含む。
【０１４４】
（参考）
（発明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である複数の面要素ごとのばらついた腐食量（ｍｇ／ｍ２）を把握する工程と、
分割した前記複数の面要素ごとの前記腐食量（ｍｇ／ｍ２）と構築時から前記点検を行ったときまでの経過時間（年）とに基づき、劣化予測速度（ｍｇ／ｍ２／時間）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）として複数の面要素に分割されている前記実構造物について点検者が行った前記点検に基づいて表す工程と、
分割した前記複数の面要素ごとの前記劣化予測曲線１本あたりが表現している前記実構造物におけ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、前記点検を行ったときにまったく劣化していない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、前記実構造物の劣化状態である劣化度を、分割した前記複数の面要素のすべてにわたって表現できる倍速とし、確定的に算出した劣化予測速度に、最も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に対応する間隔に相当する所定の間隔の倍率をそれぞれ掛けて、最も遅い劣化速度から最も早い劣化速度まで前記所定の間隔の倍率で刻んでばらつかせた複数の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前記実構造物について点検者が行った前記点検結果の劣化表現率に合うように補正することで、前記実構造物について点検者が行った前記点検結果と整合させる補正を行って前記劣化予測曲線１本あたりの、前記ばらつかされた劣化表現率を補正した劣化表現率を得る工程と、
前記実構造物の劣化状態を表す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、各劣化度の前記実構造物の面積割合を乗じ、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前記劣化評点を劣化予測速度を表す劣化評点曲線として、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と、
前記「誤差ボックス」の範囲に含まれる前記劣化予測に基づいて構造物の将来の劣化を予測する工程
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。
【０１４５】
（発明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、
実構造物における分割した複数の面要素ごとの劣化予測速度（ｍｇ／ｍ２／時間）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）として複数の面要素に分割されている前記実構造物について点検者が行った点検に基づいて表す処理を行う劣化予測曲線作成処理部と、
実構造物における分割した複数の面要素ごとの劣化予測曲線１本あたりが表現している前記実構造物におけ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、前記点検を行ったときにまったく劣化していない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、前記実構造物の劣化状態である劣化度を、分割した前記複数の面要素のすべてにわたって表現できる倍速とし、確定的に算出した劣化予測速度に、最も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に対応する間隔に相当する所定の間隔の倍率をそれぞれ掛けて、最も遅い劣化速度から最も早い劣化速度まで前記所定の間隔の倍率で刻んでばらつかせた複数の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前記実構造物について点検者が行った前記点検結果の劣化表現率に合うように補正することで、前記実構造物について点検者が行った前記点検結果と整合させる補正を行って前記劣化予測曲線１本あたりの、前記ばらつかされた劣化表現率を補正した劣化表現率を得る劣化予測曲線補正処理部と、
前記実構造物の劣化状態を表す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、各劣化度の前記実構造物の面積割合を乗じ、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前記劣化評点を劣化予測速度を表す劣化評点曲線として、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」として設定する処理を行う「誤差ボックス」設定処理部と、
前記「誤差ボックス」の範囲に含まれる前記劣化予測に基づいて構造物の将来の劣化を予測する処理部と
を備えている劣化予測システム。
【産業上の利用可能性】
【０１４６】
本発明は、構造物の劣化予測装置に利用することが可能である。
【符号の説明】
【０１４７】
Ａ  構造物の劣化予測処理装置
１  劣化分布作成部
３  劣化分布設定部
５  劣化分布設定部
７  劣化速度補正係数乗算部
１１  劣化表現率補正部
【要約】      （修正有）【課題】構造物の劣化予測の精度向上の度合いを分かりやすくする。【解決手段】構造物のｎ＝１回目の点検に基づいて得られた、複数の面要素に分割した前記構造物の劣化分布を作成する劣化分布作成部と、測定誤差を考慮した第１の劣化分布を設定する第１の劣化分布設定部と、時間誤差を考慮し、測定誤差、時間誤差を考慮した第２の劣化分布を設定する第２の劣化分布設定部と、第２の劣化分布設定部により設定された、前記測定誤差、時間誤差を考慮した点検結果の第２の劣化分布の中で最も劣化が進んでいる劣化度を網羅できるように劣化速度補正係数を乗じて、０倍速まで均等にばらつかせる劣化速度補正係数乗算部と、前記第２の劣化分布設定部により設定された、前記測定誤差、時間誤差を考慮した劣化分布と、前記第２の劣化分布設定部により設定された第２の劣化分布と、が整合するように、劣化予測の劣化表現率を補正する劣化予測装置。【選択図】図１【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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