| Project/Area Number |
21H04575
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 22:Civil engineering and related fields
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
渦岡 良介 京都大学, 防災研究所, 教授 (40333306)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
上野 勝利 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 准教授 (70232767)
中田 成智 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 准教授 (00815318)
藤澤 和謙 京都大学, 農学研究科, 教授 (30510218)
田中 宣多 三重大学, 生物資源学研究科, 助教 (20829816)
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| Project Period (FY) |
2021-04-05 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥40,950,000 (Direct Cost: ¥31,500,000、Indirect Cost: ¥9,450,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2024: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
Fiscal Year 2023: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2022: ¥12,610,000 (Direct Cost: ¥9,700,000、Indirect Cost: ¥2,910,000)
Fiscal Year 2021: ¥13,130,000 (Direct Cost: ¥10,100,000、Indirect Cost: ¥3,030,000)
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| Keywords | 地盤災害 / 豪雨 / データ駆動型予測 / リアルタイム予測 / 遠心模型実験 |
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| Outline of Research at the Start |
近年、現場観測データを活用するデータ同化・AIなどのデータ駆動型の地盤挙動予測の試みがなされている。しかし、地盤災害では豪雨のような非日常的な極端外力が誘因となることから、データ駆動型の地盤災害予測で不可欠な極端外力下での統計情報（観測ノイズなど）が不足している。そこで、現場で日常的に得られる観測データと遠心模型実験から得られる極端外力下での実験データに対する二つの統計情報の組合せ（ダブルデータ駆動型と呼ぶ）によって、新しいダブルデータ駆動型のリアルタイム豪雨地盤災害予測手法を構築する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、現場観測と遠心模型実験に基づくダブルデータ駆動型のリアルタイム豪雨地盤災害予測を実現することにある。従来のデータ駆動型の地盤挙動予測においては日常的な現場観測データに対する統計情報が用いられるが、データ駆動型のリアルタイム豪雨地盤災害予測には極端外力下（豪雨、高水）での統計情報が不可欠となる。そこで、極端外力を再現できる遠心模型実験を用いて、極端外力下での統計情報を適切に設定することでデータ駆動型のリアルタイム豪雨地盤災害予測を可能とする。現場で日常的に得られる観測データと遠心模型実験から得られる極端外力下での実験データに対する二つの統計情報の組合せ（ダブルデータ駆動型と呼ぶ）により、ダブルデータ駆動型の豪雨地盤災害予測手法を構築する。
本研究では豪雨による地盤災害を想定し、自然斜面の表層や盛土を対象とする。現場観測、遠心模型実験、地盤材料の力学特性を把握するための室内土質試験、地盤情報のベイズ推定および予測解析を実施する。本年度は主に次の項目を実施した。1) 遠心模型実験で使用する地盤材料の室内土質試験：遠心模型実験で用いる地盤材料の物理・力学特性を把握するため、物理試験・力学試験を実施した。2) 斜面表層の浸透・破壊挙動に関する遠心模型実験：地震時や降雨時の斜面表層の変形から破壊に至る挙動を対象とした。3) 盛土の浸透・破壊挙動に関する遠心模型実験：降雨が擁壁を有する盛土に浸透する際の変形・破壊挙動を対象とした。4) 実地盤の地盤調査と観測・計測：徳島県において平野部や山間部の造成地で気象観測、地下水位観測、変位計測などを実施した。5) 地盤情報のベイズ推定・逆解析、リアルタイム予測解析：1)～4)のデータに基づいて、データ同化を行い不確実性の高い水理・力学パラメータの同定を実施した。また、同定したパラメータに基づき予測解析も実施した。
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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
1) 遠心模型実験で使用する地盤材料の室内土質試験、2) 斜面表層の浸透・破壊挙動に関する遠心模型実験について、地震時や降雨時の植生を有する斜面の変形を対象とした遠心模型実験を実施した。植生の補強効果を確認するため、一面せん断試験を実施した。地震時や降雨時の変形に対する植生の補強効果を確認した。
3) 盛土の浸透・破壊挙動に関する遠心模型実験について、補強土擁壁を有する盛土の地震時および降雨時の変形挙動を観察した。傾斜した基盤を模した模型地盤に１段あるいは２段の擁壁模型を設置し、30G場において降雨を与え擁壁が転倒に至る過程を観察した。実験結果から擁壁の傾斜速度の逆数と時刻の関係には右下がりの直線関係が確認された。
4)実地盤の地盤調査と観測・計測について、住民と協働し、ある造成地の擁壁のトップリング挙動を測定している。その測定結果を用いて遠心模型実験と同様の整理したところ、擁壁の傾斜速度の逆数と時刻の関係に右下がりの直線関係が確認され、転倒日時を推定することができた。徳島市の3D都市モデルデータを用いて、有限要素解析モデルを作成する手法を構築し、木造家屋や道路橋の属性などを開発中の都市地震シミュレーションに組み込んだ。
5) 実地盤の地盤情報のベイズ推定・逆解析、リアルタイム予測解析について、遠心模型実験を対象として降雨時の斜面の変形を対象として、粒子フィルタを用いたデータ同化解析を実施した。不確実性の高い水理・力学パラメータの同定に成功した。データ同化に関連して、透水係数等の空間ランダム場の構造をKarhunen-Loeve展開により表現し、形状パラメータを含むベイズ同時推定を実装することで、豪雨地盤災害予測の不確実性評価を高度化することに成功した。地震時の地盤に対する樹木地上部の振動影響を明らかにすることを目的とし、樹木と地盤を対象に質点系地震応答解析を実施した。
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| Strategy for Future Research Activity |
1) 遠心模型実験で使用する地盤材料の室内土質試験、2) 斜面表層の浸透・破壊挙動に関する遠心模型実験、3) 盛土の浸透・破壊挙動に関する遠心模型実験においては、最終年度につき補足的に実施する。
4) 実地盤の地盤調査と観測・計測においては、引き続き観測を継続する。擁壁に関する現場計測では、これまでに４箇所の動きの顕著なクラックを把握している。最も大規模な擁壁については、動きのあるクラックが交代しており、今後も引き続き現場計測を進めていく。加えて、現場における擁壁の傾斜測定方法を開発し、擁壁の傾斜の変化も測定できるようにする。地下水位についてはボーリング孔の水位計測も行う。地震動計測から都市地震シミュレーションを実行するためのシステム構築を継続して行う。木造家屋の壁配置、壁量等の解析に必要となる属性を建物形状、画像等を用いてAIによる推定を行う。
5) 実地盤の地盤情報のベイズ推定・逆解析、リアルタイム予測解析においては、遠心模型実験を対象として斜面の地下水浸透から降雨浸透による変形を対象として、粒子フィルタを用いたデータ同化解析を継続して実施し、その適用性を検討する。さらに、徳島などで実施中の実地盤の観測データを対象としたデータ同化解析を実施し、実地盤での不確実性の高いパラメータの同定を通じて、リアルタイム予測手法を構築する。複雑な地盤構造に内在する不確実性を精緻に扱うことのできる空間ランダム場のベイズ推定をリアルタイム予測系に統合する必要があることから、数値解析の縮退化のように解析時間とデータの容量を大幅に削減する手法を利用するなど、豪雨応答のリアルタイム予測を安定的に可能とする解析プラットフォームの構築を目指す。また、自然斜面における樹木根系の影響が重要であることから、樹木根系周辺地盤を対象に根系と地盤の相互作用を考慮するモデルを検討し、地震応答解析を実施する。
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