想定外の豪雨地盤災害を対象としたメッシュ型無線センサー監視システムの開発

2020 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 16H03152
• Research Institution: Yamaguchi University
• Principal Investigator: 中田 幸男 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (90274183)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 鈴木 素之 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (00304494) ; 吉本 憲正 山口大学, 大学院創成科学研究科, 准教授 (00325242) ; 森 啓年 山口大学, 大学院創成科学研究科, 准教授 (20355803) ; 梶山 慎太郎 山口大学, 大学院創成科学研究科, 助教 (50803532)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: 地盤災害 / センサー / 監視

Outline of Annual Research Achievements

想定外の豪雨地盤災害を対象としてメッシュ型無線センサー監視システムの開発に向けた検討を行った。ここでは、多数のセンサーによるセンサー網を構築するために，データ集積装置のハードウェアを開発し、その上で，現地での観測データの取得を行った。また、室内での小型模型土構造物の崩壊の予兆に対するデータを体系的に収集し，崩壊直前までの挙動を検討した。これらにより得られたデータの分析に基づいて，災害源となる異常箇所を抽出するための判断基準を検討するとともに，有効性を検討した。
(1)切土斜面、自然斜面および河川堤防での観測データの取得：切土斜面では3年間、自然斜面では3年期の計測を42台のセンサーを設置して、河川堤防では4年間の計測を実施した。
(2)小型模型に対する斜面崩壊に対する模型実験の実施：小型模型実験装置を用いて、降雨斜面崩壊実験を実施した。得られた地表面の傾斜データについては(4)の分析に利用した。
(3)河川堤防の浸透による崩壊に対する模型実験の実施：小型模型実験装置を用い、堤防崩壊実験を実施した。
(4)切土斜面における観測データおよび斜面模型実験データの分析：(1)で得られた地表面の傾斜データを分析して、危険個所を抽出するための判断基準を検討した。ここでは、傾斜角速度が抽出するためのパラメーターとして有効であること、傾斜角速度に対して閾値を設定することが有効であること、直近の地下水位変化との相関性が非常に高いことなどが見いだされた。本内容については学術論文として取りまとめた。
(5)異常箇所抽出システムの考え方の検討：(4)において得られた知見をもとに、異常個所抽出システムの考え方を検討した。これによると、切土法面での２度の異常な変状を抽出できるとともに、室内小型模型実験についても、異常な変状を抽出できることを確認した。

Research Progress Status

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。