説明資料

2022/6/2 13：00-13：15 EE東北

発表番号C-1

地震動のみを用いた地盤の液状化危険度のAI評価技術
本日の発表者

加村晃良（東北大学 助教 大学院工学研究科 土木工学専攻 地盤工学分野）
風間基樹（東北大学 教授 大学院工学研究科 土木工学専攻 地盤工学分野）
実施協力者

佐藤真吾（株式会社 復建技術コンサルタント 調査防災部 技師長）
松下克也（株式会社 ミサワホーム総合研究所，取締役テクノロジーセンター長）
中村晋（日本大学 名誉教授）

説明内容

1. 解決すべき課題（社会ニーズ）
2. 開発の動機・技術の中味
3. 技術の独創性・競合優位性
4. 適用事例
5. 評価システムの試行公開の紹介

１．解決すべき課題（社会ニーズ）
1995年兵庫県南部地震

液状化現象
Liquefaction

神戸ポートアイランド
毎日ムック
毎日新聞社

阪神大震災全記録
1995.4

液状化被害（2016熊本・２０１8北海道胆振東部地震でも）→世界の地震国の共通課題（USA西海岸, NZ, 伊，中国，台湾・・・）→人的被害は少ないが，公共インフラ・個人住宅・企業BCPの課題→危険度を評価し，必要とあらば事前対策

2011 Christchurch Eq.
(The New Zealand Herald)2011 東北太平洋沖地震(浦安市, 舞浜)エイト日本技術開発
http://www.ejec.ej-hds.co.jp/sinsai/

問題の所在大きな地震が来ないと液状化現象は生じない
観測データが不十分
センサーが設置されていないため、実際、どこでどの程度の液状化が発生したのか不明
地盤調査（ボーリング・サウンディング他）をしないと地盤の良否が判定できない。

4

地震動は地盤の良否でどのくらい違うか？
発生日時

4月7日
23:32:43

震源

宮城県沖

Ｍ

7.1

気象庁ホームページより※No.1,7 は観測できず．

2.1

開発の動機・技術の中味
建物と地盤の損傷を判定

液状化現象
Liquefaction（15年ほど前からの東北大ーミサワホームの共同研究）

MISAWA GAINET
わが家の被災度の即時見える化

GINETの利用事例（2022/3/16）仙台市泉区2021/2/13の地震記録（自宅の例）

液状化現象
Liquefaction

471Gal350Gal６弱
274GalGAINET地震記録
2022/3/16/23:36：50
上から 東西成分最大値471.01Gal、南北成分最大値350.93Gal、上下成分最大値-274.11Gal
計測震度 5.9（ 震度6弱）
SI 56.84
建物損傷度２、地盤損傷度１

建物の被災度判定

インフラ管理・BCPにも利用できる

２．２

技術の中味
出力：地表地震応答
地震計

媒質Ⅳ（地層Ⅳ）
液状化

v4

媒質Ⅲ（地層Ⅲ） v3
媒質Ⅱ（地層Ⅱ）v2

入力地震動：基盤地震動

媒質Ⅰ（地層Ⅰ） v1

AIで地震動記録のみから（地盤情報無しで）地中でどの程度の液状化が起こったのかを評価
10

概念の基礎：地震記録は表層地盤応答の結果
振幅の減少，長周期化他

地表面z1

A点
（軟弱堆積層地表）

第1層(軟弱堆積層）
密度 ρ1 剛性 G 1

h1 せん断波速度 Vs液状化

E1 F1 ＝E11の程度

C点

z2

第2層(基盤層）
密度 ρ2 剛性 G 2
せん断波速度 Vs 2

B点(露頭基盤）E 2 E2

地震波形から液状化度を評価する逆問題

E2 F2

11

地震波形から液状化度の評価は専門家も難しい
最大加速度の大きさ

加速度記録３成分

周期特性
長周期化？

地震動の継続時間液状化(過剰間隙水圧が発生)したか判定できるか？

12教師データの作成：室内3次元模型震動実験
教師データセットが欲しいけど・・・

地震により液状化が発生した地点で間隙水圧を記録した例はほとんどない

模型土槽を用いて3次元振動台試験を実施▶▶ 地表面加速度と地盤の間隙水圧を測定
入力値

正解ラベル

教師データセット13

教師データの作成：室内3次元模型震動実験
3次元振動台試験

500mm• 宅地用被災度判定計 (3次元加速度計): 地表面【地下水位】
地表面P1,P2

被災度判定計GAINET

300mm150mm【試料】
岐阜珪砂7号GAINET
被災度判定計P1P2450mm• 間隙水圧計: 深さ 150mm
300mm

500mm

【測定器】

A1
Shaking table
3次元振動台試験装置

加速度計
A1:Accelerometer
間隙水圧計
P1,P2:Porepressure gauge
14教師データの作成：室内3次元模型震動実験
3次元振動台試験500mm• 間隙水圧計: 深さ 150mm
300mm【地下水位】
地表面

P1,P2

被災度判定計GAINET300mm
150mm

【試料】
岐阜珪砂7号GAINET
被災度判定計P1P2450mm• 宅地用被災度判定計 (3次元加速度計)
: 地表面

500mm

【測定器】

A1
Shaking table
3次元振動台試験装置

加速度計
A1:Accelerometer
間隙水圧計
P1,P2:Porepressure gauge15教師データセットの作成【加速度記録】入力値• 最大加速度：3成分
データ処理• 継続時間：3成分• 計測震度：1成分• 1次卓越周波数：3成分• 最大速度：3成分• SI値：3成分

W1,1

• その他
Wn,143

入力値

2

出力値

1

過剰間隙水圧から決めた

0Input layer

Hidden layer

液状化度

Output layer16液状化度のクラス分け

各深さの面積(積分値)の時間平均を算出する

正解ラベル
液状化度の評価指標

一時的な過剰間隙水圧比の上昇と水圧が継続している場合を区別

17液状化度の定義
学習に使ったデータ

液状化度の定義

DDL

0：EPWR*<0.1

液状化現象が発生した可能性は低い

1：0.1 ≤ EPWR<0.3

わずかな液状化が発生した可能性がある

2：0.3 ≤ EPWR<0.6

中程度の液状化が発生した可能性がある

3：0.6 ≤ EPWR<0.9

液状化被害の可能性がある

4：0.9 ≤ EPWR

液状化被害の可能性が高い*EPWR: 過剰間隙水圧比（Excess Pore Water Pressure Ratio)

18開発技術の実力テスト

実際，どれくらいの能力があるの？

実地震でテスト結果
19

1964年新潟地震（川岸町）
地震名
新潟地震

観測地点

観測日時

観測深さ

川岸町（新潟県） 1964. 6. 16

G.L. 0m

判定結果
DDL

G.L. 0m

4

実被害と調和的20

1995年兵庫県南部地震（神戸市ポートアイランド）
地震名

観測地点

観測日時

兵庫県南部地震

神戸ポートアイランド（兵庫県）

1995. 1. 17

観測深さ
G.L. 0m
G.L. -16.4m
G.L. -32.4m
G.L. -83.4m

21

1995年兵庫県南部地震（神戸市ポートアイランド）

+4.5m

3

地表面 地層構成（単位体積重量tf/m
埋立土砂(1.7)）

G.L. 0m0ｍ

埋立土砂(2.0)-12m

沖積粘土(1.6)

-26m
-29m

-24m
-32m

G.L. -16.4m

シルト(1.6) -28m
砂(2.0)
シルト(1.6)

砂(2.0)

G.L. -32.4m

地震計
設置位置

-57m

洪積粘土(1.6)
-75m
-79m

レキ・砂(2.0)
基盤層

G.L. -83.4m

3

判定結果

DDL

42

実被害と調和的1

深いところは，液状化していない

22

2011/3/11

東日本大震災の事例解析

関東地方１４０地点のKiK-net記録の分析例

踏査による液状化確認マップ（若松らによる）液状化度(DDL)
432
10
DDLの値が大きいほど，液状化の度合いが高いことを意味する

開発した液状化度判定AI
システムによる判定結果
地震動の加速度記録のみから推定

東北地方太平洋沖地震により地盤の液状化が確認された地点
防災科研
https://www.j-shis.bosai.go.jp/labs/liqmap/

24このプログラムでできること

日本語Version

地表あるいは地中で観測された地震動記録のみから、その地震動を観測した地盤の液状化度や被害を評価推定します。
液状化度はここでは簡易的に以下の5段階に区分しています。

DDL [damage degree due to liquefaction] : 液状化度の定義
0：EPWR*<0.1

液状化現象が発生した可能性は低い

1：0.1 ≤ EPWR<0.3

わずかな液状化が発生した可能性がある

2：0.3 ≤ EPWR<0.6

中程度の液状化が発生した可能性がある

3：0.6 ≤ EPWR<0.9

液状化被害の可能性がある

4：0.9 ≤ EPWR

液状化被害の可能性が高い*EPWR: 過剰間隙水圧比（Excess Pore Water Pressure Ratio)
液状化によって発生する過剰間隙水圧比で0～１の値をとる。
大きいほど激しい液状化を示す。

３．技術の独創性・競合優位性，ポイント
地震動波形のみから【地盤自身の情報無しで】地盤のその地震に対する液状化度を評価できる。
近年，地震波形記録は容易に入手可能になっている

液状化度の定義：正解設定は独自に設定
学会等で決められた定義があるわけではない。

AIによる機械学習を使っている元となる学習データは，東北大の実験データ
評価ソフトウェアは独自開発
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３．技術の独創性・競合優位性，ポイント
地震動波形のみから【地盤自身の情報無しで】地盤のその地震に対する液状化度を評価できる。
近年，地震波形記録は容易に入手可能になっている

液状化度の定義：正解設定は独自に設定
学会等で決められた定義があるわけではない。

AIによる機械学習を使っている元となる学習データは，東北大の実験データ
評価ソフトウェアは独自開発
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その他 機械学習を用いた技術の紹介

機械学習による豪雨時の斜面崩壊予測
豪雨時の高速道路法面の崩壊確率を推定するニューラルネットワーク

項 目地形

切土法面における地山の土質・地質崩壊性の構造

素 因

長尾ら10)の配点

集水型傾斜地形

50

崖錐地形

35

尾根地形（頭部開発あり）

35

尾根地形（頭部開発なし）

5

スレーキング性の岩40

花崗岩（まさ土含む）

40

土砂

35

ローム

25

非スレーキング性の岩

10

断層または褶曲軸あり

10

断層または褶曲軸なし

0法面の地盤情報＋

降雨の情報（崩壊・非崩壊と紐づけられたデータ）＜素因＞高速道路法面の諸元
地形，地質，構造，法面段数，供用後の経過年数など＜誘因＞降雨データ
時間雨量，１週間の累積雨量等
過去の崩壊事例より構築した学習データ

NN

高速道路法面の崩壊確率を予測

29

機械学習による豪雨時の斜面崩壊予測
適用事例

無線型のリアルタイム雨量計による現地計測と実証を実施中

法面崩壊の被害が集中した2002年7月11日の24時間における解析雨量と崩壊法面

30

ご清聴ありがとうございました。
ご興味のある方は、ブースにお立ち寄り下さい。
更に詳細な説明をいたします。