2022 Fiscal Year Annual Research Report
動的需要制御によるインフラマネジメントの高度化：劣化制御という新時代を目指して
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20H02264
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
水谷 大二郎 東北大学, 工学研究科, 助教 (30813414)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
奥村 誠 東北大学, 災害科学国際研究所, 教授 (00194514)
山口 裕通 金沢大学, 地球社会基盤学系, 助教 (10786031)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | アセットマネジメント / インフラマネジメント / 動的需要制御 / 最適化数理 / 動的計画法 / 統計的劣化予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
インフラネットワークのアセットマネジメントにおける需要制御効果定量化のための検証を引き続き実施した．過年度の検証結果により，需要制御効果の定量化のためには，組合せ爆発の問題を有するネットワークレベルのアセットマネジメント施策最適化問題の解法の構築が必要不可欠であることが判明していたため，分析対象を需要制御効果に限定しない形に拡張し，ネットワークレベルのアセットマネジメント施策最適化問題の解法について，多様な検討を行った．
その結果として，簡易的かつ実用的なルールに基づきネットワークレベルの最適化問題を近似的に解く手法を開発した．その適用対象として，ネットワークレベルのアセットマネジメントにおける予算平準化問題を取り上げ，提案方法論の有用性を実証した．また，道路ネットワークに対して，ネットワーク全体を複数のサブグループに分割し，個々のグループ内で定義した集計的劣化状態に基づき，マネジメントアクションに関する意思決定を決定するための方法論を開発し，その有用性をSioux Fallsネットワークを対象に実証した．さらには，インフラアセットの故障や劣化がりよう者に与える影響に着目し，道路付帯施設の故障時の交通渋滞の影響を明示的に考慮してアセットマネジメント施策を最適化するための方法論を開発し，実在の高速道路を分析対象としてその有効性を実証した．
上記の研究の過程で副次的に得られた研究テーマに関して，推移確率が解析解を持ち，モデル推定の計算負荷を大幅に軽減した，時間依存型劣化過程モデルを開発した．開発したモデルの有用性について，実在の橋梁点検データを用いて分析を行い，有用性を実証した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究課題採択当初は，アセットマネジメントにおける動学的な需要制御効果の検証のみに焦点を当てていたが，研究を進めるにつれ，ネットワークレベルのアセットマネジメント施策最適化問題における組合せ爆発問題を解決するための多様な方法論の開発の必要性に気づいた．そのため，需要制御効果の検証のみならず，多様な対象に対して新たな方法論が提案できており，当初予定していた成果内容からの相違点はあるものの，進捗状況については順調に進展していると判断した．
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| Strategy for Future Research Activity |
これまで開発したネットワークレベルのアセットマネジメント施策最適化問題の解法に関して，動的需要制御への適用可能性を継続的に検証する．また，最終年度である2023年度は，開発した方法論の実装に向け，実務者とのコミュニケーションや学会・セミナー等での情報発信も積極的に行う予定である．
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