四国電力，四国総合研究所
研究期報１１２ (2020年6月)
１－７

地震時における建物挙動解析ツール(SwingAnalyzer)の開発㈱四国総合研究所 電子アグリ技術部㈱四国総合研究所 電子アグリ技術部㈱四国総合研究所 土木技術部
四国電力㈱
土木建築部

キーワード：

地震動
自動解析
可視化

Key Words：

中西仲田
山﨑天野美一誉崇寛
雄一朗

Earthquake Vibration
Automatic Analysis
Visualization

Development of the earthquake vibration analysis system.

Shikoku Research Institute, Inc., Electronics and Agri-Technology Department
Yoshikazu Nakanishi, Homare Nakata
Shikoku Research Institute, Inc., Civil Engineering Department
Takahiro Yamasaki
Shikoku Electric Co., Civil & Architectural Engineering Department
Yuichiro Amano

Abstract

Operators of important infrastructure such as electric companies owe responsibility to re-start devastatedinfrastructure after big earthquake as soon as possible. Automated facility damage evaluation technology isessential to re-start various facilities affected by big earthquake smoothly to keep our society to be safe.
We have been developing modern earthquake vibration monitoring system which is called SwingMinder, andalready installed them on more than 20 buildings mainly in Shikoku Island.
If mega-scale earthquake happens, each SwingMinder sends large volume measurement data to the cloud serverwithin approximately five minutes. Highly automated data analysis system is required to evaluate many facilities’
damage quickly. In this article, we describe newly developed earthquake vibration analysis software system whichis called SwingAnalyzer.

－ 1 －地震時における建物挙動解析ツール(SwingAnalyzer)の開発

1.

はじめに

2.1 クラウドサーバからのデータ抽出

電力事業者の様に地域住民の生命にも関わる重SwingMinder では無線通信による高精度な時刻

要なインフラの運用を担う企業は，巨大地震被災同期メカニズムにより，同一建物内では，各フロ後のインフラ復旧を迅速に進めるため，強い地震

アに設置した加速度センサユニットの内部時計は動による各種施設の被害状況を短期間かつ高精度おおよそ±0.1msec 以内に同期しており，また，加に判定する必要がある。

速度データのタイムスタンプは±3msec 以内に同著者らは，中高層建物の地震による加速度を高期しているが，計測自体は個々のセンサで独立し精度かつ簡易に計測することのできる無線式加速て行われるため，加速度データの収録の開始と終度多点同期モニタリングシステム(SwingMinder)了の時刻は各フロアで 10 秒の倍数で異なること

1)の開発を行い ，これまでに四国内を中心に約 20がある。

棟の建物への実配備を完了している。

クラウドサーバから解析対象期間の加速度デー

SwingMinder は従来の加速度計とは異なり, 無タを CSV 抽出する際は，バイナリ形式で保存され線通信の利便性を生かして，建物の全てのフロアたフロア別の加速度データファイルからデータをに加速度センサを設置することを基本としている

読み込み，時間軸を共有する建物全体のデータをため2)，10 階建ての建物での 60 秒間の加速度デ含む１つの CSV データとして抽出する必要がある。

ータ量は 36 万点となる。また，巨大地震発生時に抽出処理の高速化のため，SwingMinder のデータは多数の建物から大量の加速度データがクラウド構造を効率よく処理できるソフトウェアを Javaサーバに送信・蓄積されるため，この大量の加速言語で開発し，クラウドサーバ上で実行させてい度データを迅速に解析し，被災した建物の被害度る。

を診断するための自動解析システムが不可欠である。

また，インターネット経由で上記ソフトウェアを操作するため,PHP および JavaScript 言語で記

本稿では，地震時における建物被害の自動解析

述した WEB インターフェースを開発しており，CSVシステム（以下,自動解析システム）の構築に必要データの抽出は WEB ブラウザからの簡単な操作でな各種データ処理メカニズムを，開発・検証する行えるようになっている。

ためのツール(機能検証プロトタイプ)として開発した SwingAnalyzer の概要，ならびに，それを用

2.2 データ処理と可視化

いて，実際の地震時において建物で計測された加クラウドサーバから抽出した加速度データの解速度データを解析した事例について報告する。

析および可視化は手元の PC で行っており，オープンソースの優れた数値解析パッケージであり，解2.

SwingAnalyzer の概要

析結果の可視化機能も充実している Scilab を使SwingAnalyzer の開発目的は，実際の建物で地用している。

震時に計測された加速度データを様々なデータ処

データ処理の基本は単純な数値積分であるが，理メカニズムで解析・評価することにより，適用大量の行列演算を高速に実行する必要があるため，したメカニズムの妥当性を検証すると共に，よりPC にはある程度の CPU 性能と 8GB 程度のメモリが高精度で高効率な解析メカニズムの開発を行うこ必要である。とにある。

加速度計測データには様々なノイズが含まれてSwingAnalyzer は，地震時に計測された加速度いるため，適切な数値フィルタ処理によるノイズデータ蓄積用のクラウドサーバから，建物単位で除去が必要である。SwingMinder で使用している任意の期間の加速度データを時間軸の揃った CSVMEMS 型加速度センサには，電気的な高周波ノイズ形式で抽出する加速度データ抽出ソフトウェア，とシリコンばねのヒステリシスに起因すると思わならびに，抽出した加速度データを数値演算処理れる低周波ノイズが大きいという欠点がある。高し，時刻歴変位など建物の挙動状況を 2D および周波ノイズは積分処理により除去されるため変位

3D アニメーション表示により可視化するソフトの計算値には大きな影響を与えないが，低周波ノウェアで構成されている。

イズは適切なハイパスフィルタにより十分に除去－ 2 －地震時における建物挙動解析ツール(SwingAnalyzer)の開発しておかないと，変位の基準線が時間経過と共に行えるようにする予定である。

ドリフトする基線ドリフトと呼ばれる現象が発生する。

そうすることで，地震発生後 10 分以内に自動解析を完了し，手元のスマホやタブレット端末で解ハイパスフィルタを通しても基線ドリフトが残る場合は，ローパスフィルタで基線ドリフト成分析結果を参照できるようになるため，建物の被害度判定の大幅な迅速化が期待される。

を抽出した上で高次式に近似し，変位の計算値からドリフト成分を除去する基線補正と呼ばれる操3.

作を行う。

SwingAnalyzer によるデータ解析事例
SwingMinder の実運用を開始して約 2 年が経過

現時点では適切な数値フィルタを完全自動で生成することは難しく，高精度な(確からしい)解析しており，これまでに複数の実建物における加速度の計測に成功している。

結果を得るためには解析結果を評価しながらフィ

ここでは，平成 31 年 3 月 13 日の紀伊水道を震ルタ種別を選択し，フィルタ定数を微調整するこ源地とする M5.2 の地震発生時に，徳島市内の 9 階とが必要となっている。

建の建物で計測された加速度データの解析ソフトウェアは Scilab のスクリプト形式

SwingAnalyzer による解析例を示す。

で記述しており，現時点では解析結果の妥当性をSwingMinder の セ ン サ ユ ニ ッ ト は 3 軸評価して，都度手作業でスクリプトを修正ながら(EW/NS/UD)の加速度データを常時 200Hz で計測し解析を行っているが，解析例を積み重ねることにているが，データ送信を低速の 920MHz_MultiHop

より，現在手作業で行っている修正を順次自動化

無線通信に依存しているため，その全てをクラウできる見通しである。

ドサーバへ送信することはできない。そこで，10加速度データは東西(EW)/南北(NS)/上下(UD)の秒毎に過去 10 秒間の計測データを評価し，有意な3 軸で計測されるため，各軸の単純な時刻歴グラ加速度が含まれない場合は，その 10 秒間の最大加フを見ただけでは建物全体の振動状況を直観的に速度，平均加速度，ならびに，重力加速度の計測把握することが難しく，また，建物の構造破壊が値から算出される EW/NS 方向への水平傾斜角のみ発生した場合に予測される時刻歴変位の不連続性を 10 秒間代表データとしてクラウドサーバへ送を見つけることは非常に難しい。

信する仕様としている。

そこで，加速度から算出された各フロアの時刻

このデータ評価中も加速度計測は高い時刻同期

歴変位を EW/NS 平面，および，EW/NS/UD 空間上に精度を維持して継続する必要があるため，センサマップし，アニメーション表示により可視化するユニットには高効率で時間揺らぎの小さな並列デこととした。

ータ処理メカニズムを独自開発し搭載している。

直観的に理解し易いように，各フロアの加速度センサが上下方向に直線的に配置されていると仮3.1 10 秒間代表データの評価定し，センサ間を結んだ直線(仮想中心軸)の平面的および空間的曲がり具合を時刻歴描画すること

図 1 は地震発生当日の上記代表データの推移を示したグラフである。

で，建物全体の時刻歴変位を表現する可視化手法

午前 8 時頃から各軸の 10 秒間最大加速度が大を開発した。可視化処理においては，Scilab の高きくなっているのは，空調機の稼働により床面に度な 2D および 3D グラフィクス機 能 が 大 い に 役設置したポリカーボネート製のセンサユニットボ

立 っている。

ックスが振動したためであると思われる。
13 時 48 分に地震が発生したことを示す大きな

2.3 自動解析システムへの発展加速度が記録されている。地震発生中に計測されSwingAnalyzer では，クラウドサーバからダウた加速度データは 5 分以内に高松市内に設置されンロードした加速度データを，手元の PC 上で動作ているクラウドサーバへ送信・蓄積されるようにさせるソフトウェアで処理・可視化する 2 段階のなっている。

方式としているが，自動解析システムではデータ水平傾斜角の算出分解能は 0.01°と高く，微か処理と可視化データの生成もクラウドサーバ上でな床面の傾きを高精度に計測可能である。有意な－ 3 －地震時における建物挙動解析ツール(SwingAnalyzer)の開発

加速度を含まない場合でも，前述の空調機の稼働による振動など，計測した加速度には様々なノイズが含まれるため，水平傾斜角は 10 秒間の加速度計測値の平均値(2,000 データの平均値)から算出することで 0.01°という高分解能を得ることに成功している。

図 2. 地震時に計測された加速度(EW:上,NS:下)
図 1. 10 秒間代表データの推移

図 3 は記録された EW 方向の加速度の 14～20 秒の間を時間軸に拡大したものであるが，各フロア3.2 加速度データの解析と評価で記録された加速度の位相がきれいに揃っている

図 2 は地震発生中に記録された各フロアの EW お
よび NS 方向の加速度データである。

ことから，各フロアに設置した SwingMinder セン
サユニットの内部時計は高精度に同期できていた

加速度データは 4～9 階では 60 秒間記録されてことが分かる。時刻同期の精度が悪いと後述する

いたが，1～3 階では 10 秒間の最大加速度が加速

層間変形角の計算誤差が大きくなり，地震動が建度記録のトリガレベルを下回った時点から，予め物に与えたダメージの判定精度が低下するため，設定したポストトリガ時間の経過後に順次記録が時刻同期精度を常に高精度に維持できることは極停止している。本解析事例では，ポストトリガ時めて重要である。

間を 10 秒としていたため，記録の停止が早すぎたと考えられたことから，現在はポストトリガ時間を 30 秒としている。一方，加速度の記録は最初のトリガ検知が発生した 10 秒間の 10 秒前から始まっており，この最初の 10 秒間をプレトリガ時間と呼んでいる。プレトリガ時間はセンサユニットのメモリ容量の制限により 10 秒間固定となっている。
従来の加速度計測システムは有線接続方式であるため，加速度センサを既設の建物の全フロアに

図 3. EW 方向加速度の時間軸拡大(14～20 秒)設置することは困難であり，無線式の加速度計で実際の地震時において建物の 9 フロアで加速度を3.3 変位データの評価同時計測した例は少なく，以下に示す解析結果に

図 4 は，計測された加速度を 2 回積分することついても解析事例が非常に少ないものである。

で得られた，各フロアの EW 方向の時刻歴変位である。加速度から変位を算出する場合，加速度データに混入している低周波ノイズを適切に除去しないと，誤差が蓄積され地震後に変位がゼロに戻らない基線ドリフトが発生するが，図 4 では地震後に全てのフロアで変位がゼロに収束しており，フィルタ処理が適切であったことが伺える。

－ 4 －地震時における建物挙動解析ツール(SwingAnalyzer)の開発

0 点の両側に安全限界を示す垂線を引けば，損傷の可能性のあるフロア間構造を自動判定可能になると思われる。

図 4. 各フロアの EW 方向の時刻歴変位
図 5 は，各フロアの EW 方向の時刻歴変位を仮想中心軸上にマップし，建物中心軸の EW 方向への変位の様子を時刻歴表示(時間の前半と後半が分かり易いように，時刻歴を逆にして描画)したものである。水平方向のスケールの単位は mm で上下方向は m であるので，水平方向の変位は 1,400 倍程度誇張して表現されている。
図 5 は図 4 と同じデータから生成された図であるが，建物全体が弓なりに変形している様子が伺
え，加速度波形記録の開始から約 16 秒後に 9 階フロアで最大変位の-9.6mm を記録したことが分かる。
なお，加速度から算出した変位の精度について

図 5. EW 方向仮想中心軸の時刻歴変位

は，SwingMinder の開発時に繰り返し実施したモックアップによる加振試験において，加速度から算出した変位とワイヤ変位計，レーザ変位計による変位計測値が必要十分な精度で一致していることを確認している 2)。
図 6 は各フロア間の EW 方向の変位差(層間変位)を時刻歴表示したものである。図 5 同様に水平方向の変位差は 3,800 倍程度誇張されて表現されている。
変位差の最大値は 5 階と 6 階の間で記録されており，その値は 1.6mm であったことが分かる。この建物の階高は 4,000mm であり，最大層間変形角は 1/2,500rad となる。一般に，地震被災後の建物の安全性は層間変形角が設計上の安全限界を超えたかどうかで判定されることが多いため，変位差－ 5 －

図 6. EW 方向の時刻歴層間変位

地震時における建物挙動解析ツール(SwingAnalyzer)の開発

図 7 は EW/NS/UD 各軸の時刻歴変位である。図 8はそれを 3D 空間中に配置した仮想中心軸上にマップし，建物の空間的変位の様子を時刻歴表示したものである。図 5 と同様に水平方向のスケールの単位は mm で上下方向は m である。
図 7 からは建物全体の時刻歴変位を直観的に読み取ることは困難であるが，図 8 からは地震発生中に建物が時間経過と共にどのように振動したかを容易に把握できる。また，図 8 は 3D 描画である
ので，PC 画面上でマウス操作により自由に回転・拡大でき，図 9 は上方から見た様子である。
図 8 および図 9 から，建物の上層部が楕円状に回転しつつ，さらに，時間経過とともに楕円の軸が回転している様子が伺える。
建物全体が終始滑らかに変位していることから，建物の骨格構造が弾性を維持できており，構造破壊が発生しなかったことが示唆される。変位の連続性から構造破壊の有無を判定できる可能性があ

図 8. 仮想中心軸の空間的時刻歴変位ると思われるが，現時点では変位の連続性と構造破壊の関係を示す十分なデータがなく今後の研究課題である。
変位量が最上階においても中心軸から 10mm 以内と小さかったにも拘わらず，建物全体の時刻歴変位に不自然さは見られない。これは，各フロアに設置した加速度センサの精度が必要十分に確保されており，また，内部時計も高精度に同期していたためであると考えられる。

図 9. 上方から見た仮想中心軸の時刻歴変位
なお，SwingMinder で使用している MEMS 型加速度センサのゲイン誤差は±5%程度と大きいため，センサユニット毎に各計測軸の正負方向で重力加速度(9.8m/s2)を正確に計測できるように，ソフトウェアによるゲイン補正値を設定している。2)
一方，MEMS 型センサには初期値のばらつきは大図 7. 3 軸(EW/NS/UD)の時刻歴変位

きいものの，感知部の質量が非常に小さく，長期間の重力暴露による経年変化が少ないという優れ－ 6 －地震時における建物挙動解析ツール(SwingAnalyzer)の開発た特性もあり，地震時における建物の加速度計測のように，初期精度よりも経年変化の小ささが重要な用途にはその低コスト性も併せて適している。
4.

まとめ開発した SwingAnalyzer は機能検証用プロトタイプという位置づけながら，地震時に実建物で計測された加速度の解析結果から，被災建物の被害度判定にある程度有効であることが確認できた。
今後は，より少ない労力でより高精度な解析結果が得られるように，SwingAnalyzer に搭載した解析メカニズムを洗練するとともに，その成果をベースに自動解析システムの構築を進める予定である。
［謝辞］
本研究は，四国電力㈱土木建築部殿，ならびに，新規事業部殿より委託を受け実施したものである。
最後に，本研究の推進に多大なるご協力を頂いた関係各位に深く感謝いたします。
[参考文献]
1) 天野雄一朗他：無線式振動モニタリングシス
テム SwingMinder の開発,四国電力・四国総合研究所研究期報 NO.109 , 20182) 山﨑崇寛他：構造ヘルスモニタリングへの適用を目的とした無線式加速度計測システムの開発－既存建物への導入に向けた検討－, 日本建築学会構造系論文集, Vol.84 No.765,1389-1399, 2019.11－ 7 －