インフラ点検新技術の最適実装施策と実装可能精度評価に関する研究

• Project/Area Number: 24K00998
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 水谷 大二郎 東北大学, 工学研究科, 助教 (30813414)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大竹 雄 東北大学, 工学研究科, 准教授 (90598822)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,330,000 (Direct Cost: ¥14,100,000、Indirect Cost: ¥4,230,000); Fiscal Year 2027: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2025: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2024: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
• Keywords: アセットマネジメント / インフラマネジメント / インフラ点検新技術 / 最適化数理 / 統計学

Outline of Research at the Start

AIによる劣化評価，画像解析による診断などのインフラ点検新技術は，一般的に，安価であるが従来の点検手法に比べて精度は劣る．本研究では，確率制御の枠組みで，インフラ点検新技術による点検結果に基づき，ライフサイクル費用を最小化するように補修の有無及び点検タイミングを最適化する（最適実装施策を導出する）ための方法論を開発，体系化する．本研究の成果により，インフラ点検新技術による費用低減効果が定量化されるとともに，インフラ点検新技術を社会実装するための最低限の精度（実装可能精度）が求められる．