2022 Fiscal Year Research-status Report
鋼矢板水路の腐食実態の非破壊同定に基づく寿命評価法の開発
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21K05825
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| Research Institution | Niigata University |
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Principal Investigator |
鈴木 哲也 新潟大学, 自然科学系, 教授 (30434103)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
阿部 由麻 (島本由麻) 東京農工大学, (連合)農学研究科(研究院), 助教 (70826601)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 鋼矢板水路 / 腐食劣化 / 非破壊検査 / 機械学習 / 寿命評価 / 空間統計モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
鋼矢板護岸は，軟弱地盤地帯において水路護岸として多用されているが，腐食（サビ）の急速な進行により耐力低下が問題となっている。腐食が進行すると孔食（断面欠損）が発生し，座屈破壊に至る。本申請では，農業用鋼矢板水路を対象に適切な保全対策に資する鋼矢板護岸の精緻な腐食実態の評価とそれに基づく寿命評価法の開発を目的としている。
2022年度は，既設鋼矢板水路の実態調査に基づく腐食特性を同定すると共に，空間統計モデルの構築に基づく数値解析を実施した（研究課題【1】）。具体的には新潟県新潟市亀田郷地区の6箇所の腐食実態の異なる鋼矢板護岸を対象に異時点間の可視画像と赤外線画像の計測を複数回実施し，光環境の異なる条件での画像データの取得を試みた。これらデータの画像特性を空間統計モデルにより分析・評価し，データベース化した。研究課題【2】である「機械学習を援用した非破壊状態評価法の開発」では，データベース化した画像データにより赤外線画像の機械学習モデルの構築を進めた。検討の結果，データサイズが十分ではない調査においても構築した機械学習モデルを援用することで，評価精度を確保できることが明らかになった。以上のことから，研究進捗は順調であり，2023年度はこれらの研究成果を踏まえて腐食実態を考慮した鋼矢板護岸の新たな寿命評価法を提案する（研究課題【3】）。寿命評価モデルの基礎的事項は構築済みであり，今後は2022年度に取得した画像データ（可視画像，赤外線画像）の処理方法を検討する。
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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
申請時に設定した3つの研究課題の中で2課題をほぼ完了させた。残る課題に関しても提案すべき寿命評価モデルなど基本的事項は完了しており，順調な進捗と考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
現地調査結果を踏まえて構築した寿命評価モデルの精度検証を2023年度に実施する。そのことにより申請時に提示した3研究課題に関する実績を提示できるものと考えられる。
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| Causes of Carryover |
助成金の使用計画は，これまでの研究実績を踏まえて現地調査の追加と共に寿命評価モデルの数値解析に必要な消耗品の購入に充てる。
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