2023 年度研究成果報告書

データサイエンスに基づくPCグラウト充填レベルの自動判定

研究課題

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研究課題/領域番号	21K04232
研究種目	基盤研究(C)
配分区分	基金
応募区分	一般
審査区分	小区分22020:構造工学および地震工学関連
研究機関	福井大学
研究代表者	鈴木啓悟福井大学, 学術研究院工学系部門, 准教授 (40546339)
研究期間 (年度)	2021-04-01 – 2024-03-31
キーワード	超音波フェーズドアレイ / 打撃試験 / 機械学習 / 深層学習
研究成果の概要	超音波探傷試験に基づくPCシース管の充填状況について詳細判定技術，打撃試験に基づくスクリーニング判定技術について，信号処理技術，データサイエンス技術を援用しつつ検討した．結果として，フェーズドアレイのフォーカシングによる探傷および機械学習の特に有効性が認められ，詳細点検技術として良好な技術の提案ができた．スクリーニング技術については，PCシース管の未充填部を見落とさない技術と出来た可能性がある．スクリーニングと詳細点検と両手法を用いることで，効率的かつ確実なシース管の未充填部発見をすることができる．
自由記述の分野	構造物ヘルスモニタリング、非破壊評価
研究成果の学術的意義や社会的意義	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。