3D モデルリング技術を利用した
橋梁管理データベースの構築に関する事業
中村

文則 1

1 長岡技術科学大学准教授

工学研究科環境社会基盤系

本事業では，3D モデリング技術を利用し，橋梁の劣化状況を 3 次元空間で管理できる橋梁管理データベースの構築を行った．さらに，それを維持管理に拡張した橋梁の維持管理システムの開発を行った．もし，この事業が成功すれば，最終的に橋梁の劣化状況を時空間的に管理できるようになり，現場の点検作業等の効率化が期待される．さらに，補修・補強工事の効果を事前に確認でき，効果的な塩害対策の立案が可能となる．研究結果から，実橋梁の画像から維持管理に適用が可能な 3D モデルが構築できることが明らかになった．さらに，構築した 3 次元空間に，環境作用の予測シミュレーションを導入することで，橋梁に作用する飛来塩分を時空間的に把握できることが示された．

キーワード:

塩害，コンクリート構造物，仮想数値空間，数値シミュレーション

1. はじめにその一方で，構造物の維持管理の効率化の方法の一つとして，デジタル技術を建設分野に導入した建設 DX(Digital Transformation)が注目され，急速に導入が進んでい新潟県は，日本海沿岸部に位置しており，その海岸線
延長距離が 330.8km(離島を含めると 634.7km)と長く，沿岸部に社会基盤構造物が多数設置されている．これらのる．例えば，構造物の設計および施工計画の段階で 3 次
元モデルを構築し，建設現場の生産性を向上させる CIM

構造物は，冬季の激しい気象・波浪作用により，海域かの導入や建設機械の自動運転などの施工現場の自動化がら発生した飛来塩分による塩害被害を受けるため，維持挙げられる．さらに，構造物の定期点検結果などをタブ

管理上において問題となっている．

レット端末を利用して管理する技術も確立され，構造物

これらの問題を解決するために，橋梁に作用する飛来の維持管理の効率化が進んでいる．このようなデジタル

塩分やコンクリート内部の鋼材の腐食調査などが盛んに技術を利用して，新潟県において問題となっている構造

1)

実施されてきた．例えば，佐伯ら は，橋梁に作用する物の塩害劣化を予測する技術を確立することができれば，塩化物イオン量の現地調査を実施し，コンクリートの表

社会基盤構造物の維持管理において有用性の高い技術と2)面塩化物イオン濃度を定量化している．細井ら は，新なる．

潟県沿岸部に暴露試験場を構築し，飛来塩分の現地観測を実施している．研究代表者 ら，風や波浪作用を含め本事業では，3D モデリング技術を利用し，橋梁の劣化状況を 3 次元空間で管理できる橋梁管理データベースて飛来塩分を予測できる数値シミュレーションモデルのの構築を行った．さらに，それを維持管理に拡張するた

3)

開発を行い，飛来塩分を予測できることを明らかにしてめに，橋梁に作用する飛来塩分を予測できる維持管理シいる．田中ら 4)は，新潟県沿岸部に供用されたコンクリ

ステムの開発を行った．

ート橋梁の調査を実施し，内部鋼材の腐食状況および耐力について実験を行い，その結果を報告している．研究代表者ら 5)は，新潟県沿岸部に約 50年間供用されたコン2. 橋梁管理データベースの構築

クリート橋梁の外部表面の損傷状況，浸透塩化物イオン

実構造物の劣化状況を 3 次元の仮想数値空間で管理す量の調査を実施するとともに，作用する飛来塩分量の予ることが可能な橋梁管理データベースの構築を行った．

測を実施している．これらの成果により，新潟県沿岸部のような厳しい塩害環境下に設置された橋梁の塩害劣化

このデータベースは，3D モデルリング技術を利用して構築した実構造物の 3D モデルと点検・補修結果などの現象および飛来塩分作用を予測できるようになりつつあ

複数のデータを統合して仮想数値空間内で保管し，それる．

を操作・確認できるようにしたものである．
1

構造物・周辺地形【実空間】

橋梁管理データベース【仮想空間で管理】

構造物の構造データ
点検・補修データ

構造物・周辺地形

構造物モデル

構造物の内部

構造物
構築

構築■図面・CAD・CIM
点検データ
ドローン撮影■構造物の状況を確認■点検データを保存・管理■遠隔で管理・操作■デジタル画像
■3D測量

操作・管理

■定期点検など
入力■補修履歴■タブレット端末による点検結果

橋梁管理者・技術者

図-1 橋梁管理データベースの全体概要(1) 橋梁管理データベースの全体概要

表-1 使用した画像取得機器

橋梁管理データベースの全体概要を図-1 に示す．橋

機器・型番

搭載カメラ画素数

梁管理データベースは，図中央に示すような仮想数値空間に実構造物を正確に再現した 3D モデルを構築し，そDJI Matrice 300 RTK

UAVれを利用して構造物を管理するものである．構造物の3D モデルは，左図のようにドローンを使用して構造物

DJI Phantom4 Pro

UAVおよび周辺地形の画像を取得し，その結果から構築した．
構造物内部の鋼材やプレキャストブロックなどの 3D モ

DJI Mavic Mini

UAV

デルは，図右上のような図面・CAD・CIMデータを利用

RICOH WG-7

デジタル
カメラ

して構築を行った．さらに，定期点検結果，補修・補強

45MP(Zenmuse P1)
20MP(1インチCMOS)
12MP(1/2.3インチCMOS)
20MP(1/2.3インチCMOS)

研究開発では，実構造物の形状と外部表面を正確に再現である．ドローンは，DJI Matric300(搭載カメラ Zenmuze
P1)，DJI Phantom4，DJI Mavic を使用して画像の取得を行する部分を中心にデータベースの開発を行った．

った．周辺に植栽が大量にあるような場所では，ドロの履歴などのデータを追加できる仕組みとした．今回のーンの飛行が一部困難であったため，デジタルカメラ(2) 橋梁管理データベースの構築方法を使用して画像の取得を行った．橋梁の下部面は，デ

橋梁管理データベースは，1)画像データの取得，2)画ジタルカメラとドローンの両方を使用して，画像の取像の選定，3)3D モデルの構築，4)仮想数値空間の構築の
主に 1)～4)の方法を組み合わせて構築した．各方法の詳得を行った．画像の撮影範囲は，対象とした構造物を中心に水平方向に約 200m×200mの範囲が含まれるよう

細は，次のようなものである．

に設定した．画像は，オーバーラップするように撮影

1) 実構造物の画像データの取得を行うとともに，ズーム機能は使用しないようにした．

橋梁管理データベース内に再現する実構造物の 3D モ

2) 取得した画像の選定

ータは，GPS が内臓されているドローンとデジタルカ

現地で取得した画像は，様々な位置と角度，画質が異なる画像となり，高精度で 3D モデルを構築するため

メラを使用して取得した．表-1 は，画像データの取得には，適切な画像の選定が必要である．今回は次のよに使用したドローンとデジタルカメラを整理したもの

うな条件に当てはまる画像を除外することにした．

デルは，画像データを使用して構築を行った．画像デ2

・画像内に波や車などの動きがあるものが大きく写っ
入川橋

ているもの
・逆光などによって画像や構造物部分の色が実際より

新八幡橋

梅津橋

白または黒くなっているもの
・水面やガラス面などの透明または反射によって見え方が異なるもの
・画像が鮮明でないもの
名立大橋

・3D モデルを構築した際に誤差の値が大きいもの
青海川橋(更新中)

3) 画像を利用した 3D モデルの構築
画像データから構造物の 3D モデルの構築は，フォト

弁天大橋(更新中)

グラメトリーの技術を利用した．フォトグラメトリー
は，三角測量の原理を利用して，オバーラップしたデジタル画像データから 3 次元座標(点群データ)を構築す

橋梁名

竣工年

設置地域

構造形式

る方法である．この方法は，点群レーザー測量などの

入川大橋

1984年

佐渡市

コンクリート橋(PC工法)

ような直接距離を測定する方法とは異なり，画像デー
タから 3 次元座標を算出するものである．

梅津橋

1960年

佐渡市

コンクリート橋

名立大橋

2002年

上越市

コンクリート橋(PC構造)

この方法の特徴としては，構築したモデルの表面に
画像データを配置することが容易となり，構造物の表

図-2 対象とした橋梁

面状態などを詳細に確認することができる利点がある．
構造物の維持管理では，その外観状況を詳細に記録し， ているオープンソフト Unity(Ver.2021)で構築した．このソフトは，プログラム言語 C#が実装されており，ユー
それを保管しておくことが重要とになるため，今回はザーがプログラムコードを追加することで，仮想空間

フォトグラメトリーの技術を利用した．
また，フォトグラメトリーによって 3D モデルを構築する場合に，画像データの質と使用する解析ソフトのの機能を追加できる特徴がある．
Unity を使用して仮想数値空間の構築を行い，その中性能により，算出される3次元座標の精度が異なる．そのため，フォトグラメトリーによる 3D モデルの構築にに画像から構築した周辺地形と構造物の 3D モデル，
CAD または CIM から構築した鉄筋の 3D モデル，構造は，3 つの解析ソフト(Meshroom，DJI TERRA，Agisoft
Metashape)を使用し，その結果の比較を行った．その結物の劣化・損傷データ(テキスト形式，表面損傷部の画果，詳細な設定が可能で構築精度が高かった Agisoft
Metashape を使用することにした．

内で入力した各データを操作・確認できるように機能

その後，解析ソフトに取得・選定した画像を入力す

その後，構築した仮想数値空間を Unity の機能によっることにより，指定範囲の3次元点群座標，オブジェクてアプリケーション化し，(Web 上での遠隔操作を含めト形式のメッシュデータ，3D モデル表面に配置するテて)各自のパソコンで操作・確認できるようにした．構

キスチャー(画像データ)の構築を行った．画像から構築築したアプリケーションは，Unity などの特別なソフトすることができない構造物内部の鉄筋の配置やプレキをインストールしていないパソコンでも，仮想数値空ャストセグメント・ブロックなどは，CAD または紙媒間内の操作・確認が可能である．

像などの画像形式)を入力した．さらに，仮想数値空間の追加を行った．

体の図面を電子化して作成した．
(3) 対象とした実橋梁

4) 3D モデルを操作するための仮想数値空間の構築
構築した構造物の 3D モデルのデータだけでは，構造1) 対象とした橋梁と選定条件

物内部の状況や点検・補修データなどを同時に確認・対象とした橋梁は，海岸からの距離が 100m 以内の海管理することが困難である．そのため，新たに仮想数
値空間を構築し，その中に複数のデータ(3D モデル，点岸近傍に設置されているコンクリート構造物から選定した．選定した構造物は図-2 に示すような 6橋である．こ

検データ，補修・補強履歴など)を保管することで，れらの中から更新中の橋梁(弁天大橋，青海川橋)などを様々なデータを統合して管理できるようにした．この除いて，新潟県上越地方に位置する名立大橋，新潟県佐方法により，構造物の外部形状と内部のコンクリー
ト・鋼材を合わせた管理，点検結果などの追加が可能

渡地方北西側に位置する入川橋，新潟県佐渡地方北東側に位置する梅津橋の 3 橋を選定し，モデル化を行った．

となる．

各橋梁における画像の取得と 3D モデルの構築は，次のように実施した．

仮想数値空間は，メタバースなどの構築で利用され
3

対象範囲
名立大橋

200m

200m

図-3 名立大橋(新潟県上越地方)
2) 名立大橋(新潟県上越地方)
名立大橋は，新潟県上越市名立区に位置しているコン
クリート橋梁である．この地域は，冬季に激しい気象・
波浪条件となり，海域から発生した飛来塩分が大量に作用する特徴がある．橋桁の寸法は，橋長 75.3m，桁幅21.9mである．構造形式はポストテンション PC構造であり，供用開始は 2002 年である．橋桁は，海岸の汀線から 50m程度の位置に設置されている．

橋梁下部面

名立大橋の 3D モデリングの範囲は，図-3 のように橋桁を中心に約 200m×200m の範囲とした．画像データの図-4 3D モデルの構築結果(名立大橋)

取得日は 2023 年 10 月 18 日である．画像データは，ドローンとデジタルカメラを使用して，橋桁周辺を含めた画状況を確認できることが示されたが，軽微なひび割れに像を撮影することで取得した．ただし，この日は撮影時の天候が悪天候であり，ドローン(DJI M300，Zenmuse P1)

ついては十分に再現できていない結果であった．そのたの一部の飛行を制限した．撮影した画像は約 1500 枚で間に保存する方法が適切であると考えられる．

め，ひび割れ部などは，詳細な画像を追加で仮想数値空ある．これらの画像から，選定条件を合格しない画像を除外し，最終的に画像 800 枚を選定した．それらの画像

部で形状の再現性が低下する傾向が見られた．これは，データから周辺地形を含めた構造物の 3D モデルの構築

撮影した画像の枚数が不足していたことが要因である．

を行った．橋桁内部のコンクリート部や鉄筋は，構造物図面を参考に CAD データから 3D モデルを構築した．

橋桁の下部のような形状が複雑かつ特徴が少ないような

名立大橋の橋梁管理データベースの構築結果を図-4の枚数を増加させることが，3D モデルの構築精度を向上させる方法の 1 つになると考えられる．今後，橋桁下

下図は，橋桁下部面の状況を示したものであるが，一箇所では，部分的なレーザー測量の実施や取得する画像に示す．図に示すように，名立大橋を中心に周辺地形を含めた 3D モデルが構築できている．モデルの表面には， 部においては，使用する画像データの枚数を追加して，画像から生成したテクスチャ画像が配置されており，撮3D モデルを再構築する予定である．

以上より，画像から構築した 3D モデルを仮想数値空

影した時の状況を確認できることがわかる．今回作成した 3D モデルでは，コンクリートの剥離箇所や錆汁など間内に入力することで，3 次元空間で構造物が管理でき
4

対象範囲
入川橋

200m

200m

図-5 入川橋(新潟県佐渡地方)
ることがわかった．さらに，構造物の外部表面の軽微なひび割れの確認は困難であるが，錆汁・汚れやコンクリ
ート剥離箇所については確認できることが示された．
3) 入川橋(新潟県佐渡地方北西側)
入川橋は，新潟県佐渡市北西部に位置するコンクリー
ト橋梁である．橋桁の寸法は，桁長約 60m，桁幅約10.5m である．構造形式は PC 構造であり，共用開始は1984年である．橋桁のコンクリート表面部は表面被覆工法が実施されている．橋桁は，海岸の汀線から 100m 程柵

度の位置に設置されている．この橋梁が設置されている
佐渡島の北西部では，北西方向の季節風の作用により，冬季に風が強く，波浪が激しい条件となる．
入川橋の 3D モデリングの範囲を図-5 に示す．図のよ

橋桁側面

うに，入川橋を中心に約 200m×200m の範囲で画像デー
タの取得を行い，3D モデルの構築を行った．画像デー
タの取得日は，2023 年 6 月 16 日と 9 月 23 日である．画
像データは，橋桁上部・側面および周辺地形を大型・中型のドローン(DJI M300，DJI Phantom，DJI Mavic)を使用し，堤防部側表面

橋桁下部の画像はドローンとデジタルカメラの両方を使用して取得した．取得した画像データは，約 2800 枚で図-6 3D モデルの構築結果(入川橋)ある．これらの画像から，最終的に画像約 600 枚を選定

結果は，実橋梁の外観と形状を精度よく再現できており，周辺地形を含めた橋梁の状態を 3 次元空間で保存できてして，3D モデルの構築を行った．
入川橋の橋梁管理データベースの構築結果を図-6 にいる．下図は，橋桁の側面部を示した結果である．図の示す．上図は，仮想数値空間全体を示したものであり，入川橋を中心に周辺地形を含めた 3D モデルが構築でき

橋梁側面部では，一部で再現性が低い部分が見られた．
また，橋桁下部面のフランジ部においても，形状が十分ていることがわかる．橋梁上面では，3D モデルの構築に再現できていない結果であった．この点については，
5

対象範囲
梅津橋

200m

陸側

200m

海側
図-7 梅津橋(新潟県佐渡地方)

海側

陸側

橋桁に隣接するコンクリート製の堤防の再現性が高かっ植栽

柵た点から，使用した画像の枚数不足が原因ではないと考えられる．橋桁側面と下部面が表面被覆で覆われており，その被覆によって橋桁表面の状態が白色かつ若干反射していたことが影響している可能性があるが，明確な理由は明らかにできなかった．
また，図の橋桁上の柵が精度よく再現できていないが，
これは画像から 3D モデルを構築する方法では柵やポー図-8 3D モデルの構築結果(梅津橋)ル，網のような形状を再現することが難しいためである．
4) 梅津橋(新潟県佐渡地方北東部)

定して 3D モデルの構築を行った．

梅津橋は，新潟県佐渡市北東部に位置するコンクリー
ト橋梁である．橋梁の寸法は，橋長 53.0m，桁幅 15m，2

梅津橋の橋梁管理データベースの構築結果を図-8 に示す．図より，梅津橋を中心とした 200m×200m の範囲

径間の橋梁である．橋梁は供用開始が 1960 年である．
橋梁が設置されている佐渡島東側では，北西からの季節

で，3D モデルの全体が構築できていることがわかる．
中段の図は，構築した 3D モデルを上空から表示したも風が作用する条件で風が陸風となる特徴がある．そのたのであるが，3D モデルはドローンで取得した画像(図-7め，この橋梁は，飛来塩分の作用が少量となり，佐渡島

左下)と大きく差がないことがわかる．下段の図は橋桁

西側の入川橋と大きく環境作用が異なる．
梅津橋の 3D モデリングの範囲を図-7 に示す．図のよの陸側側面の状況を示した結果であるが，橋桁上の柵とうに，3Dモデリングは約 200m×200mの範囲を対象に実施した．画像データの取得は，2023 年 6 月 16 日と 9 月

る．橋桁側面においても，画像の枚数が不足しており，

23 日である．画像の取得は，入川橋と同様にドローン作成できていない部分が多い傾向であった．この結果よとデジタルカメラを使用して行った．図のように，このり，梅津橋のような橋桁の高さが低く，植栽などの障害

橋梁周辺は，植栽が大量に分布しており，橋桁下部の撮物が大量にある橋梁では，ドローンによる画像の取得が影が実施できなかった．そのため，植栽が減少する冬季の 12 月 14 日に追加で調査を実施した．取得した画像の難しく，高精度なモデル化ができない場合があることが総数は約 3000枚であり，これらの画像から約 900枚を選せてモデルを構築する方法が適切であると考えられる．

植栽の部分は正確にモデル化できていない傾向が見られ形状の再現と表面に配置したテクスチャ(画像)が詳細にわかった．このような場合では，ほかの方法を組み合わ6

4. 橋梁の維持管理システムの開発

大気の空間(風・飛来塩分の輸送モデル)
飛来塩分の鉛直分布(発生時)

風

橋梁管理データベースは，橋桁の劣化・損傷状況および点検データを 3 次元空間で管理するものである．橋梁

輸送

管理データベースの仮想数値空間に，構造物の劣化現象の要因となる自然環境作用の予測機能を追加し，仮想空間内で構造物の過去・現在・将来の状況を予測できるシ

発生

海域

陸域

ステムに拡張できれば，橋梁の維持管理の高度化につながる．
本研究では，橋梁管理データベースに構造物の塩害劣

波浪場の空間(波浪・飛来塩分の発生モデル)

砕波化の要因となる海域からの飛来塩分を予測できる機能を追加した維持管理システムの開発を行った．最終的には，

図-9 波浪場と大気の空間の計算領域

構造物内部の鉄筋腐食現象までを予測できるようにする
度(m/s2)，νt は風の乱流拡散係数(m2/s)である．

ことを想定している．

風況の乱流モデルは，流体計算で幅広く使用されてい(1) 環境作用(飛来塩分)の予測方法

るk－ε乱流モデルを用いた．乱れエネルギーの輸送方程

環境作用の数値シミュレーションモデルは，研究代表

式と粘性散逸率の輸送方程式は式(3)と(4)である．

者ら 3)を参考に構築を行った．数値シミュレーションは，
∂k
∂k
=
+ ui
∂t
∂xi

橋桁周辺の風況，海域の波浪現象，飛来塩分の発生・輸送である．各数値シミュレーションは，図-9 のような構成で計算を実施した．各数値シミュレーションモデル(3) ∂u ∂u  ∂u∂  υt ∂k 
 + υt  i + j  i − ε

 ∂x

∂xi  σ k ∂xi 
 j ∂xi  ∂x jの説明を以下に示す．
1) 橋梁周辺の風況の 3 次元モデル
橋梁周辺の風況の計算は，大気中の空気を非圧縮性流体と考え，式(1)および(2)に示す 3 次元の連続式とナビ

∂ε
∂ε
=
+ ui
∂t
∂xi

エ・ストークス方程式により計算を実施した．

∂  υ t ∂k ε  ∂u ∂u  ∂uε2 + C1υ t  i + j  i − C 2∂xi  σ ε ∂xi k  ∂x j ∂xi  ∂x jk∂u ∂v ∂w
+ +=0
∂x ∂y ∂z

(1)

∂u
∂u
∂u
∂u
+u +v +w =
∂z
∂t
∂x
∂y

−

ここで，kは乱れエネルギー量，εは粘性散逸率，σk (=1.0)，σε (=1.3)，C1 (=1.44)，C2 (=1.92)はそれぞれ格子乱流やチャンネル乱流の基礎実験データをもとに求められた係数，
添え字 i，j，k は x，y，z に対応した座標である．これら∂p ∂  ∂u  ∂  ∂u  ∂  ∂u +  υ t  + υ t  + υ t ∂x ∂x  ∂x  ∂y  ∂y  ∂z  ∂z の計算から求められた値を用いて，乱流粘性係数 νt は式(5)により算出した．

∂v
∂v
∂v
∂v
+u +v +w =
∂z
∂t
∂x
∂y

∂p ∂  ∂v  ∂  ∂v  ∂  ∂v 
− + υt  + υt  + υt ∂y ∂x  ∂x  ∂y  ∂y  ∂z  ∂z 

vt =

(2)

∂w
∂w
∂w
∂w
+u
+v
+w
=
∂t
∂x
∂y
∂z

−

(4)

C µ ρk 2ε(5)

ここで，Cμ(=0.09)は係数，ρは大気の密度(kg/m3)である．
計算境界部は自由流出境界として式(6)とした．

∂p∂  ∂w  ∂  ∂w  ∂  ∂w 
 + υ t− g + υ t
 + υ t∂z∂x  ∂x  ∂y  ∂y  ∂z  ∂z  ∂u ∂u  ∂u∂ui∂u
+ ua i = υt  i + j  i
 ∂x

∂t
∂xi
 j ∂xi  ∂x j

ここで，t は時間(sec)，x，y，z は 3 次元座標(m)，u，v，
wは x，y，z方向の風速(m/s)，pは圧力(Pa)，gは重力加速(6)

ここで，ua は断面での主流方向速度の平均値(m/s)である．
7

2) 橋梁の周辺海域の波浪と飛来塩分の発生モデル
飛来塩分の発生源となる海域の波は，海岸工学分野で

表-2 計算の入出力パラメータ

利用されている修正ブシネスク方程式で計算を実施した．
このモデルは，海域の地形と波浪条件に応じて1波1波を分類計算するモデルである．修正ブシネスク方程式モデルの

m/s

10.1

流入風速
(y 成分)

v0

m/s

4.1

重力加速度

g

m/s2

9.81

大気の密度

ρ

3

kg/m

1.18

風況 大気粘性係数
モデル

ν0

m2 /s

1.5×10-5

乱流計算
係数

σk
σε
C1
C2
Cμ

－

1.0
1.3
1.44
1.92
0.09

境界風速
鉛直減衰係数

α

1/m

0.15

境界波高

Hb

m

2.5

境界周期

Tb

s

6.3

方程式の係数

B

－

0.048

スペクトル
周波数分割数

n

個

512

潮位

Ti

m

0.1

γc
流速・波速比砕波によるMD
運動量減衰量
発生量の
ag
比例定数

－

0.4

m2 /s 2－

mg.s/m4

0.174

(7)

2
 ∂ 3η
∂ 3η  (8)1  ∂  ∂ 2 Qx ∂ Q y 
+ Bgh 3  3 +=  B + h 2 +
3  ∂x  ∂t∂x ∂t∂y ∂x∂y 2 

 ∂x

∂t

+

2
∂η
∂  Qx Q y  ∂  Q y 

 +
+ gD
+ M Dy∂y∂x  D  ∂y  D 

波浪
モデル

2
 ∂ 3η
∂ 3η 
1  ∂  ∂ 2 Q x ∂ Q y + Bgh 3  3 + 2 =  B + h 2 +
3  ∂y  ∂t∂x
∂t∂y 
∂x ∂y 

 ∂y

飛来
塩分
発生
過程

ここで，ηは水位変動(m)，Qx，Qyは線流量(m2/s)，hは静水時の水深(m) ，D(=h+η)は全水深(m)，Bはブシネスク方
程式の形に応じた定数(B=1/21)，MDx，MDyは砕波による運動量減衰量(m2/s2)である．
海域の波から発生する飛来塩分は，砕波によって生成された波のエネルギーが海水面の乱れに変換され，その

飛来
塩分
輸送
過程

乱れエネルギーに関係していることが報告されている．
この結果を参考に，海水面の乱れによって発生する飛来
塩分量は，波の砕波による運動エネルギー量
MD(=MDx+MDy)に比例するとして式(9)で算出した．
ct = a g ⋅ M D

発生点の
飛来塩分
鉛直減衰係数

Aw

1/m

0.2

飛来塩分の
発生量

ca

mg/m3/s－

風速(x ,y ,z 成分)

u
v
w

m/s

－

乱流拡散係数

νt

m2/s

－

塩分粒子の
距離の沈降
速度減少率

Bd

1/m

0.0

海上の
塩分粒子の
沈降速度
(粒径)

w0
(D p )

m/s
(μm)

0.34
(50～120)(9)c0 =ここで，ctは海水面から発生する飛来塩分の総発生量(mg/m2/s)である．定数agは比例定数(mg.s/m4)であり，観測

設定値

u0

∂Qx ∂  Qx2  ∂  Qx Q y ∂η + gD+ M Dx+   + ∂x
∂t ∂x  D  ∂y  D 

∂Q y

単位

流入風速
(x 成分)

基礎方程式を式(7)～(8)に示す．

∂η ∂Qx ∂Q y
=0
+
+
∂y
∂x
∂t

入力
パラメータ

出力
パラメータ
風速
(x ,y ,z 成分)

u
v
w

乱流拡散
係数

νt

砕波による
MD
運動量
減衰量

飛来塩分の
ca
発生量

飛来塩分
濃度

c

− Aw ⋅ ct
exp(− Aw ⋅ zmax ) − 1.0

ここで，caは鉛直方向の飛来塩分の発生量(mg/m3/s)，c0は海水面上での飛来塩分の発生量(mg/m3/s)，zmaxは鉛直方向結果に一致するように設定した．
海水面から発生した飛来塩分は，発生と同時に波の砕の塩分量が十分に減少する高さ(m)，zは鉛直高さ(m)，Aw

波による慣性力と大気中の風によって舞い上がる．実海は鉛直方向の塩分量の減衰率(1/m)である．本計算では，域において波の砕波帯上の飛来塩分量の鉛直分布を測定

波の砕波帯上で観測された海水飛沫量の観測結果を参考

結果を参考に式(10)で定式化を行った．

に係数Awを0.2とした．
3) 大気中の飛来塩分の輸送モデル

ca ( z ) = c0 exp(− Aw ⋅ z )海水面から大気中に放出された飛来塩分の粒子は，地(10)

表面および海面に沈降しながら，風によって内陸部へ輸送される．そのため，飛来塩分の輸送モデルには，飛来82023/02/15 6:00

2023/02/15 7:00

2023/02/15 8:00

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2023/02/15 10:00

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2023/02/15 17:00

飛来塩分

図-10 橋梁の維持管理システムの構築結果(新潟県上越地方名立大橋)

よる塩分の拡散を再現できることが必要である．計算でした仮想数値空間で使用できるライト機能(Direction
Light)を使用して予測を行った．この方法は，構造物とは，それらの物理過程を汎用的に考慮できる飛来塩分の太陽の位置(緯度・経度)から，日射による光の方向を計輸送モデルとして，流体力学の分野で幅広く利用されて算することで，日当たりと影の範囲を予測するものであいる式(11)のような3次元の移流・拡散方程式モデルを構る．

塩分の粒子自体の沈降および風による輸送，風の乱れに築した．
(3) 環境作用の計算条件および計算ケース
環境作用の数値シミュレーションは，新潟県上越地方

∂c
∂c
∂c
∂c
+ u + v + ( w − wx ) =
∂z
∂t
∂x
∂y
∂  ∂c  ∂  ∂c  ∂  ∂c υt  + υt  + υt  − Qc
∂x  ∂x  ∂y  ∂y  ∂z  ∂z に位置する名立大橋を対象に実施した．計算領域は，陸域と海域に分かれており，陸域が構造物を中心とした岸沖方向 300m，沿岸方向 300m，高さ 20m である．計算格(11)子間隔は，水平方向 0.5m，鉛直方向 0.25m の等間隔格子である．海域の領域は，岸沖方向 1067m，沿岸方向
300m である．計算格子間隔は，岸沖方向 1.0m，沿岸方
向 1.0mの等間隔格子である．

ここで，cは大気中の飛来塩分濃度(mg/m3)であり，wxは

計算は，名立大橋周辺で発生する気象・波浪条件の海岸からの距離に応じた飛来塩分粒子の沈降速度(m/s)，
Qcは飛来塩分の発生量(mg/m3/s)である．

範囲を想定し，予測解析を事前に実施することにした．

(2) 太陽の軌道による日射の予測

事前に実施した予測解析の設定条件は，海風となる気象条件を基準に風向が北北西～西南西(16方位)，風速 0.0～

飛来塩分の予測に加えて，橋梁に作用する日射現象を30m/s，波高 0.0～4.5m とした．風速は 1.0m/s 間隔(風速予測できるモデルの導入を行った．このモデルは，太陽

20m/s 以上は 5.0m/s 間隔)，波高は 0.5m 間隔であり，総計の軌道による日射現象を予測するものであり，構造物の算ケース数は約 990 ケースである．各計算モデルに設定

緯度経度と太陽の位置の関係から，日射方向を算出する

したパラメータを表-2 に整理した．

ものである．実際には，増田ら 6)を参考に，Unity で構築
9で異なっており，時間の経過による日射作用が予測できている．中段と下段の図は，維持管理システムで予測した日射と現地で同時刻(2023 年 10 月 17 日 15 時)に撮影した写真である．図より，維持管理システムによる予測結果は，現地(実空間)の橋桁下に形成された影の形状をほぼ再現できていることがわかる．

6. まとめ仮想数値空間 2023/10/17 11:00

本事業では，3D モデリング技術を利用した橋梁の状
況を 3 次元空間で管理できる橋梁管理データベースの構築を行った．さらに，構築した橋梁管理データベースを拡張し，橋桁周辺の環境作用を再現できる橋梁の維持管理システムの開発を行った．その結果，ドローンによって取得した画像を利用することで，橋梁周辺状況を含めた 3 次元空間を構築できるとともに，ひび割れなどの外部表面の劣化状況を保存・管理できることが示された．
さらに，構築した 3 次元空間に，環境作用の予測シミュ
レーションを実装することで，橋梁周辺の環境作用を時

仮想数値空間 2023/10/17 15:00

空間的に把握できることが明らかになった．
今後は，数年間隔で定期的に実構造物の 3 次元モデルを更新するとともに，構築した 3 次元空間内で構造物の劣化状況を再現できるように拡張していく予定である．
参考文献
1) 佐伯竜彦，富山 潤，中村文則，中村亮太，花岡大伸，安 琳，佐々木厳，遠藤裕丈：飛来塩
分環境下にあるコンクリートの表面塩化物イオ
ン濃度評価式の検討，土木学会論文集 E2(材料・コンクリート構造)，Vol.76，No.2，pp.98108，2020.
2) 細井雄介，Rungrawee Wattanapornprom ，石田哲也，
高橋佑弥：2 つの手法を用いた 27 か月間の現地飛来塩分測定と測定結果に基づく飛来塩分発生・輸送モデルの検証，コンクリート工学年次論文集，
Vol.39，No.1，pp.733-738，2017.
3) 中村文則，下村 匠，大原涼平，細山田得三：
飛来塩分の予測シミュレーション技術の開発と構造物の長期的な塩害環境作用の評価への適用，
土木学会論文集 E2, Vol. 75, No. 2, pp. 60-79, 2019.
4) 田中泰司，山口貴幸，下村 匠：塩害劣化により鉄筋腐食が進行した鉄筋コンクリート橋桁の耐荷試験と数値解析による評価，土木学会論文集，Vol.66，No.4，pp.466-482，2010.
5) 中村文則，小川晴希，山口貴幸，下村 匠：塩害環境下に設置された PC 桁の損傷・内部劣化
促進物質量の調査と外部環境予測，コンクリー
ト 工 学 年 次 論 文 集 ，Vol.45，No.1，pp.490-495，
2023.
6) 増田 健，中村文則，山口貴幸，下村 匠：3次元仮想空間技術を利用した構造物の維持管理システムの提案とその検証，コンクリート工学
年次論文集，Vol.43，No.1，pp.907-912，2021.

実空間(写真) 2023/10/17 15:00

図-11 日射作用の予測結果 (名立大橋)(4) 維持管理システムを利用した橋梁の予測結果
橋梁の維持管理システムを利用して橋桁周辺の飛来塩分を予測した結果を図-10 に示す．2023 年 2 月 15 日 6:00
～17:00 までの飛来塩分を予測した結果である．図は，飛来塩分量の 3 次元分布の計算結果を平面で摘出し，1時間間隔で視点を 30 度づつ回転させたものである．図に示すように，3 次元仮想数値空間を利用することで360 度の範囲を確認できることがわかる．図の赤色の部分が飛来塩分濃度が高い箇所であり，飛来塩分が風況と波浪条件に応じて変化している状況が確認できる．さらに，2 月 15 日 10:00 頃から，飛来塩分濃度が高くなっている傾向があり，時間的な飛来塩分量の変化を予測できている．
図-11 は，維持管理システム内で，2023 年 10 月 17 日
11 時と 15 時の日射作用を再現した結果である．図に示すように，日射と影の範囲は，11 時と 15 時の予測結果
10