Automated Determination of Grout Filling in PC Duct Based on Data Science

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K04232
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 22020:Structure engineering and earthquake engineering-related
• Research Institution: University of Fukui
• Principal Investigator: Suzuki Keigo 福井大学, 学術研究院工学系部門, 准教授 (40546339)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 超音波フェーズドアレイ / 打撃試験 / 機械学習 / 深層学習

Outline of Final Research Achievements

In this study, we examined detailed diagnostic techniques for assessing the filling condition of PC ducts based on ultrasonic testing and screening techniques based on impact testing, utilizing signal processing and data science technologies. As a result, the effectiveness of detection using phased array focusing and machine learning was particularly recognized, and we proposed the method as a promising technology for detailed inspection. Regarding the screening technology, we developed a technique that potentially ensures no unfilled sections of PC ducts are overlooked. By employing both screening and detailed inspection methods, it is possible to efficiently and reliably detect unfilled sections in PC ducts.

Free Research Field

構造物ヘルスモニタリング、非破壊評価

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究成果の学術的意義は、必要な情報と不要な情報を区別し、フィルタリングする独自信号処理技術を構築したこと、またデータサイエンス技術によって、自動的にPCシース管を判定できる点にある。また1次元波形を基とする超音波探傷の結果は、機械学習の有効性が多く認められ、今後の超音波探傷試験の技術進展に知見を与える結果を示した。
本研究成果の社会的意義は、現場適用性の良い手法で、効率的かつ確実な診断が行える点にある。点検領域が広範囲に及ぶPCシース管のグラウト充填状態を詳細に把握するには、スクリーニング技術を適用したうえでの詳細点検技術を適用すべきであり、両技術を構築した本研究の成果は社会的意義が高い。