三菱重工技報 Vol.61 No.3 (2024) マテリアリティ特集

技 術 論 文1

3 次元点群データを活用した災害シミュレーション技術の開発
Development of Disaster Simulation Technology Using 3D Point Cloud Data

岩 切 水 樹 *1

杉 山 貞 人 *2

Mizuki Iwakiri

Sadato Sugiyama髙 島 怜 子 *3

森 田 友 加 *1

Reiko Takashima

Yuka Morita

池 末 俊 一 *4
Shunichi Ikesue

本報では，地形・建屋等の形状を表す 3 次元点群データを 3D モデルへ変換するプロセス，及びその 3D モデルから 3 次元解析格子を作成するプロセスを概説する。従来の手法では，地形を国土地理院等の公開情報に基づいてモデル化し，建屋等については図面等の情報から手作業によりモデル化していた。一方で，三菱重工業株式会社（以下，当社）が開発した手法（以下，本手法）では，3 次元点群データから自動的にモデル化を行うため，作業期間を大幅に削減することが可能であり，同データの入手が可能な評価対象については，建屋等を含む詳細な災害シミュレーションを容易に実施することができる。本手法は，建屋等の影響が大きい工場・プラントや市街地等の災害対策検討における災害シミュレーションの普及に寄与するものと期待される。
三菱重工グループのマテリアリティはこちら|1. はじめに一般の災害シミュレーションでは，主に地形をモデル化して各種災害を再現する。一方で，詳細な災害リスクの評価と具体的な対策検討につなげるためには，地形だけでなく建屋等の構造物を再現したシミュレーションが有用である。例えば，当社が発表した台風災害を対象とした検討(1)

では，構内の建屋等によって生じる風向きや風速の変化等をシミュレーションで再現することによって，実際の被害形態を説明することができ，具体的な対策構造の検討にもつながることを示した。
このようなシミュレーションを行うには，建屋等の形状及び寸法を確認する必要がある。ただし，一般の市街地・工場・プラント等における建屋等のうち，3D-CAD 等のデジタルデータが揃っているケースは稀であり，図面や測量等から手作業で 3D モデルを作成する必要がある。また，近年では建屋等を含む都市の 3D モデルの公開が進みつつあるが，一部の都市圏に限定されているのが現状である。建屋等を含む詳細な災害シミュレーションの適用を進めるには，建屋等を含む 3Dモデルをいかに効率的に作成していくのかが課題となる。
当社では，3 次元点群データを活用した建屋等を含む 3D モデルの効率的な作成プロセスを構築し，その 3D モデルから解析格子を作成し，詳細な災害シミュレーションを簡便に実施するプロセスも併せて構築した。
3 次元点群データは，航空機搭載のレーザースキャナーや車載 MMS（Mobile MappingSystem），ハンディ LiDAR 等，様々な手段で取得可能な 3 次元形状の生データであり，本手法は建屋等を含む詳細な災害シミュレーションの普及に寄与するものと期待される。
*1 総合研究所 流体研究部*2 総合研究所 流体研究部 室長*3 総合研究所 流体研究部 技術士（機械部門）*4 総合研究所 流体研究部 主席研究員 工博三菱重工技報 Vol.61 No.3 (2024)

2|2. 3 次元点群データから解析格子を作成するプロセス
一般的に利用可能な 3D モデルとしては，国交省の Project PLATEAU(2)で公開されている 3D都市モデルがある。このモデルは，CityGML と呼ばれるフォーマットで公開されており，建築物や地形等の都市を構成する各要素の形状が，属性情報（地形や建屋等を区別する情報）と合わせて，デジタルデータとして提供されている。この 3D 都市モデルを活用することで，より効率的に災害シミュレーションの 3D モデルを作成可能である。ただし，CityGML フォーマットで公開されている 3D 都市モデルは，全国の主要都市に留まっている。今後，その公開範囲は拡充されていくものと考えられるが，3D 都市モデルが公開されていない地域を対象として 3D モデルを構築するには，代替手段が必要である。
当社は，その代替手段の一つとして 3 次元点群データに着目した。3 次元点群データは，地形や建屋等の表面の点の位置情報（座標）と色情報等のデータの集合体である。本報が対象とする
災害シミュレーションでは，ある程度の広域をモデル化する必要があり，航空機や UAV に搭載したレーザースキャナーで取得された 3 次元点群データの活用が考えられる。この 3 次元点群データについては，一部の地方自治体で一般公開の取組みが進められている。例えば，長崎県は長崎市等の 3 次元点群データを LAS と呼ばれるデータフォーマットで公開している(3)。そのデータを可視化した事例を図１に示すが，3 次元点群データが保持する各点の位置及び色の情報により，工場や市街地の様子が点の集合体として表現され，街並みの外観を確認することができる。
この LAS 形式の 3 次元点群データを例題として，当社で構築した解析格子を作成するプロセス，及びシミュレーションの事例を紹介する。

図１ 3 次元点群データに基づく地形及び建屋の可視化事例(3)解析格子を作成するためには，解析対象となる地形や建屋等について，それらを構成する面の情報が必要となる。そこで本手法では，図２に示すプロセスで 3 次元点群データからシミュレーション用の解析格子を作成する。
このプロセスでは，まず点の集合体の情報を，STL 形式と呼ばれるデータフォーマットによる面の集合体の情報（以降，3D サーフェスモデル）に変換する。この変換については，様々な方法が提案されているが，本手法で採用した点群から表面形状を再構成する方法では，面欠けが発生せず，かつ連続的に面の集合体を構成することができる。また，空間分割の度合いを調整することで形状再現の詳細度を制御することができる。3D サーフェスモデルを構成する際のサンプリン
グ幅は空間分割の度合いによって変化し，サンプリング幅が小さくなるほど，図３に示すようにより詳細な形状が再現される。ただし，詳細に再現しすぎた場合は複雑な面形状となり，シミュレーション用の解析格子数が膨大となる可能性がある。よって，評価対象の規模と再現する現象に応じて，サンプリング幅を適切に選定する必要がある。
3D サーフェスモデルが得られれば，一般的なソフトウェアにて解析格子を作成することができる。本報に示す事例では，地形や建屋等を表す 3D サーフェスモデルに基づいて，その周囲の空間を六面体要素と多面体要素を接続したポリヘキサコアメッシュと呼ばれる解析格子で再現した。

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図２ 3 次元点群データ(3)から解析格子を作成するプロセスと 3D サーフェスモデル及びシミュレーションモデルの事例

図３ 3 次元点群データ(3)を面の集合体の情報に変換した事例|3. 地形/建屋等を再現した詳細な災害シミュレーション
2.で述べた解析格子の作成プロセスに基づいて，地形や建屋等を再現した強風の災害シミュ
レーション（以降，詳細シミュレーション）を実施した事例を紹介する。
このシミュレーションでは，まず風況解析ソフトウェア MASCOT(4)によって，評価対象領域を含む計算領域を設定して地形影響を考慮した広域の風況解析を行い，詳細シミュレーション領域の境界面における風速/静圧/乱流エネルギー/乱流エネルギー散逸率の分布を求めた。その一例を図４に示す。MASCOT で求めたこれら諸量の分布を詳細シミュレーションの境界条件として与えて，地形や建屋等を再現した詳細な災害シミュレーションを行った。ここで，MASCOT で得られた諸量の分布を詳細シミュレーション領域の境界面の位置と整合させるためには，詳細シミュレーションにおける座標と緯度・経度との対応付けが必要となる。本報では，平面直角座標で構成される LAS 形式のデータから，詳細シミュレーションの座標に対応した緯度・経度を算出して，MASCOT と詳細シミュレーションの位置を整合させた。なお，詳細シミュレーションには ANSYS 社の CFD 流体シミュレーションソフトウェア FLUENT を用いている。
まず，山及び海に面した工場を対象とした詳細シミュレーションの事例を，図５に示す。参考として示した地形のみを再現したシミュレーション（MASCOT による広域の風況解析）では，丘状地形の背後にだけ低風速域が発生しているが，詳細シミュレーションでは，建屋等の背後にも低風速域が発生していることがわかる。また，建屋等によって風が誘導される影響により，一部の丘状地形の背後では低風速とはならずに一定の強さの風速が生じている。実際の台風時においてもこういった箇所での被害が確認されており，詳細シミュレーションの方が，実際の被害リスクをより適切に再現できているものと考えられる。

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図４ 広域の風況解析から詳細シミュレーションの境界条件を設定した一例

図５ 山及び海に面した工場を対象とした詳細シミュレーションの事例

続いて，海沿いの市街地を対象とした詳細シミュレーションの事例を，図６に示す。左図からは流線が建屋等の周囲を回り込む様子や，背後で蛇行する様子から，市街地の風況に対する建屋等の影響が大きいことがわかる。一方，右図の水平面における風速分布では大型施設の左右は風速が高く，逆に大型施設の背後の広い領域では風速が低くなっており，大型施設周辺の風の流れの影響で高風速域と低風速域が生じている。また，風上側の大型施設には大きな風圧が作用するものの，その背後の比較的に小規模な建屋等については風圧が低い等，建屋等の配置によって風災リスクに大きな差が生じることがわかる。
以上のように，建屋等を再現した詳細シミュレーションによって，風速がより高まる場所や低くなる場所が詳細に可視化され，より具体的に風災リスクの高いエリアを絞り込むことができる。
最後に，地形や建屋等を再現した詳細シミュレーションの所要時間について述べる。その試算
事例の所要時間を図７に示すが，従来の手法に対して本手法は 3D サーフェスモデルの作成に要する時間を大幅に短縮することができ，本事例では従来の手法に比べ詳細シミュレーションに係る所要時間を 1/3 以下に短縮することが可能になった。まず，従来の手法では，評価対象地域の建屋等の図面を収集し，その図面から 3 次元形状のデータを手作業で作成し，3D サーフェスモデルを作成する必要がある。一方で，本手法では，シミュレーションスケールに対して詳細すぎる形状の単純化や，海面部分のデータの修正等，多少の手直し作業が想定されるものの，ドローンによる 3 次元点群データの取得や公開されている 3 次元点群データを活用することで，ほぼ自動的に 3D サーフェスモデルを作成することができる。

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図６ 海沿いの市街地を対象とした詳細シミュレーションの事例

図７ 地形／建屋を再現した詳細な災害シミュレーションに係る所要時間|4. まとめ
本報では，3 次元点群データから解析格子を作成し，詳細な災害シミュレーションを実施する一連のプロセスを紹介した。このプロセスにより，建屋等の影響を考慮した詳細な災害シミュレーションがより簡便に実施可能となることに加えて，より適切に高リスクのエリアを特定することができ，具体的な対策検討に有用であることが明らかになった。建屋等を含む詳細な災害シミュレーションを容易に実施することができる点において，本手法は建屋等の影響が大きい工場・プラントや市街地等の災害対策検討における災害シミュレーションの普及に寄与するものと期待される。
なお，3 次元点群データは属性情報を持たないデータであり，解析格子数削減のために形状を簡素化する場合，地表面と建屋等の表面を滑らかにつなぐような不自然な 3D モデルとなるため，その改善が今後の課題である。また，ハンディ LiDAR や，ドローンによるレーザースキャン等で簡便に 3 次元点群データを取得可能な環境が整いつつあり，本手法とこれらの技術を組み合わせることで，データが公開されていない地域でも詳細なシミュレーションを行うことができる。これらの測量機器との組合せによるシミュレーションプロセスの具体化も今後の課題である。

参考文献(1) 杉山貞人ほか，風災害レジリエンス向上に貢献する台風被害シミュレーション技術，三菱重工技報，Vol. 60 No. 1 (2023)(2) 国交省：日本全国の 3D 都市モデルの整備・活用・オープンデータ化プロジェクト PLATEAU，
https://www.mlit.go.jp/plateau/(3) 長崎県：オープンナガサキ，https://opennagasaki.nerc.or.jp/(4) 石原 孟：非線形風況予測モデル MASCOT の開発とその実用化，ながれ 22 (2003 年)，p.387-396