JP2001020662A - 安定性評価方法 - Google Patents
安定性評価方法Info
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Landscapes
- Investigation Of Foundation Soil And Reinforcement Of Foundation Soil By Compacting Or Drainage (AREA)
- Excavating Of Shafts Or Tunnels (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 安定性の評価を迅速かつ簡単に安価に行うこ
とができ、しかも安定性の評価を定量的かつ客観的に行
うことができる安定性評価方法を提供する。 【解決手段】 ディジタルカメラ１によってトンネル切
羽岩盤の写像が撮影される（第１ステップ）。そのディ
ジタル画像データは、画像処理演算部３において画像解
析処理が行なわれる。画像データは所定の解像度の２値
化画像（白黒画像）として処理される。この画像２値化
により前記画像データから解析が必要な解析対象部であ
る脆弱部に対応する画像領域のみが抽出される（第２ス
テップ）。この２値化画像に対してボックスカウンティ
ング法によるフラクタル解析を行い、フラクタル次元の
数値を求める（第３ステップ）。フラクタル次元Ｄの数
値に基いて前記トンネル切羽岩盤の地質状況を定量的に
把握することで地山の安定性を評価する（第４ステッ
プ）。
とができ、しかも安定性の評価を定量的かつ客観的に行
うことができる安定性評価方法を提供する。 【解決手段】 ディジタルカメラ１によってトンネル切
羽岩盤の写像が撮影される（第１ステップ）。そのディ
ジタル画像データは、画像処理演算部３において画像解
析処理が行なわれる。画像データは所定の解像度の２値
化画像（白黒画像）として処理される。この画像２値化
により前記画像データから解析が必要な解析対象部であ
る脆弱部に対応する画像領域のみが抽出される（第２ス
テップ）。この２値化画像に対してボックスカウンティ
ング法によるフラクタル解析を行い、フラクタル次元の
数値を求める（第３ステップ）。フラクタル次元Ｄの数
値に基いて前記トンネル切羽岩盤の地質状況を定量的に
把握することで地山の安定性を評価する（第４ステッ
プ）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、岩盤、コンクリー
ト構造物および道路路盤などの安定性を定量的に評価す
るための安定性評価方法に関する。
ト構造物および道路路盤などの安定性を定量的に評価す
るための安定性評価方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】岩盤、コンクリート構造物および道路路
盤などの状態あるいは状態変化を計測してこれら岩盤、
コンクリート構造物および道路路盤などの安定性を評価
することは、施工時の安全や施工完了後における日常の
安全を確保するために必要である。従来は、岩盤、コン
クリート構造物および道路路盤などに生じた亀裂などの
破損部分を例えば計測尺などを用いて実測し、その実測
結果に基づいて破損部分の長さや密度を求めて安定性の
評価を行っている。
盤などの状態あるいは状態変化を計測してこれら岩盤、
コンクリート構造物および道路路盤などの安定性を評価
することは、施工時の安全や施工完了後における日常の
安全を確保するために必要である。従来は、岩盤、コン
クリート構造物および道路路盤などに生じた亀裂などの
破損部分を例えば計測尺などを用いて実測し、その実測
結果に基づいて破損部分の長さや密度を求めて安定性の
評価を行っている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上述した岩盤、コンク
リート構造物および道路路盤などに生じた亀裂などの破
損部分を実測して安定性の評価を行う従来方法は、破損
部分の計測作業に時間と手間を要するためコストがかか
り、日常的な管理という観点からみて実用的ではなかっ
た。また、安定性の評価を定量的かつ客観的に行うとい
う点が充分であるとはいえなかった。本発明は、上記の
ような事情のもとになされたもので、その課題は安定性
の評価を迅速かつ簡単に安価に行うことができ、しかも
安定性の評価を定量的かつ客観的に行うことができる岩
盤、コンクリート構造物および道路路盤などの安定性評
価方法を提供することにある。
リート構造物および道路路盤などに生じた亀裂などの破
損部分を実測して安定性の評価を行う従来方法は、破損
部分の計測作業に時間と手間を要するためコストがかか
り、日常的な管理という観点からみて実用的ではなかっ
た。また、安定性の評価を定量的かつ客観的に行うとい
う点が充分であるとはいえなかった。本発明は、上記の
ような事情のもとになされたもので、その課題は安定性
の評価を迅速かつ簡単に安価に行うことができ、しかも
安定性の評価を定量的かつ客観的に行うことができる岩
盤、コンクリート構造物および道路路盤などの安定性評
価方法を提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明の安定性評価方法
は、トンネル切羽岩盤の写像を撮影することにより画像
データを取得する第１ステップと、前記第１ステップに
よって得た前記画像データを画像処理することにより前
記トンネル切羽岩盤における解析が必要な解析対象部に
対応する画像領域のみを抽出する第２ステップと、前記
第２ステップによって抽出された前記画像領域に対して
フラクタル解析の処理を行ってフラクタル次元の数値を
求める第３ステップと、前記第３ステップによって求め
られた前記フラクタル次元の数値に基いて前記トンネル
切羽岩盤の地質状況を定量的に把握することで地山の安
定性を評価する第４ステップとを含むことを特徴とす
る。また、本発明は、前記解析対象部は前記トンネル切
羽岩盤における亀裂を生じた部分または風化した部分な
どからなる脆弱部であり、前記トンネル切羽岩盤の地質
状況は前記脆弱部の亀裂密度であることを特徴とする。
本発明の安定性評価方法は、ダム基礎岩盤の写像を撮影
することにより画像データを取得する第１ステップと、
前記第１ステップによって得た前記画像データを画像処
理することにより前記ダム基礎岩盤における解析が必要
な解析対象部に相当する画像領域のみを抽出する第２ス
テップと、前記第２ステップによって抽出された前記画
像領域に対してフラクタル解析の処理を行ってフラクタ
ル次元の数値を求める第３ステップと、前記第３ステッ
プによって求められた前記フラクタル次元の数値に基い
て前記ダム基礎岩盤の地質状況を定量的に把握すること
で前記ダム基礎岩盤の耐荷性、せん断強度特性などによ
って示される前記ダム基礎岩盤の安定性の定量的な評価
を行う第４ステップとを含むことを特徴とする。また、
本発明は、前記解析対象部は前記ダム基礎岩盤における
亀裂を生じた部分または風化した部分などからなる脆弱
部であり、前記ダム基礎岩盤の地質状況は前記脆弱部の
亀裂密度であることを特徴とする。本発明の安定性評価
方法は、岩盤斜面の写像を撮影することにより画像デー
タを取得する第１ステップと、前記第１ステップによっ
て得た前記画像データを画像処理することにより前記岩
盤斜面における解析が必要な解析対象部に対応する画像
領域のみを抽出する第２ステップと、前記第２ステップ
によって抽出された前記画像領域に対してフラクタル解
析の処理を行ってフラクタル次元の数値を求める第３ス
テップと、前記第３ステップによって求められた前記フ
ラクタル次元の数値に基いて前記岩盤斜面の地質状況を
定量的に把握することで前記岩盤斜面の定量的な安定性
評価を行う第４ステップとを含むことを特徴とする。ま
た、本発明は、前記解析対象部は前記岩盤斜面における
亀裂を生じた部分または風化した部分などからなる脆弱
部であり、前記岩盤斜面の地質状況は前記脆弱部の亀裂
密度であることを特徴とする。本発明の安定性評価方法
は、コンクリート構造物の写像を撮影することにより画
像データを取得する第１ステップと、前記第１ステップ
によって得た前記画像データを画像処理することにより
前記コンクリート構造物における解析が必要な解析対象
部に対応する画像領域のみを抽出する第２ステップと、
前記第２ステップによって抽出された前記画像領域に対
してフラクタル解析の処理を行ってフラクタル次元の数
値を求める第３ステップと、前記第３ステップによって
求められた前記フラクタル次元の数値に基いて前記コン
クリート構造物の状況を定量的に把握することで前記コ
ンクリート構造物の定量的な安定性評価を行う第４ステ
ップとを含むことを特徴とする。また、本発明は、前記
解析対象部は前記コンクリート構造物における亀裂を生
じた亀裂部であり、前記コンクリート構造物の状況は前
記亀裂部の亀裂密度であることを特徴とする。本発明の
安定性評価方法は、道路路盤の写像を撮影することによ
り画像データを取得する第１ステップと、前記第１ステ
ップによって得た前記画像データを画像処理することに
より前記道路路盤における解析が必要な解析対象部に対
応する画像領域のみを抽出する第２ステップと、前記第
２ステップによって抽出された前記画像領域に対してフ
ラクタル解析の処理を行ってフラクタル次元の数値を求
める第３ステップと、前記第３ステップによって求めら
れた前記フラクタル次元の数値に基いて前記道路路盤の
状況を定量的に把握することで前記道路路盤の定量的な
安定性評価を行う第４ステップとを含むことを特徴とす
る。また、本発明は、前記解析対象部は前記道路路盤に
おける亀裂を生じた亀裂部であり、前記道路路盤の状況
は前記亀裂部の亀裂密度であることを特徴とする。ま
た、本発明は、前記画像処理は、前記画像データを２階
調化する２階調化処理を含むことを特徴とする。また、
本発明は、前記第３ステップにおける前記フラクタル解
析の処理は、抽出された前記画像領域の画像データをボ
ックスカウンティング法によって解析することで行なわ
れ、前記フラクタル解析によって求められる前記フラク
タル次元の数値は、フラクタル次元の数値をＤ、ボック
スカウンティング法における格子網の幅をＰ、格子網の
幅をＰとしたときの前記画像領域における解析対象部の
カウント数をＮ（Ｐ）としたとき、Ｄ＝−ΔｌｏｇＮ
（Ｐ）／ΔｌｏｇＰで示されることを特徴とする。ま
た、本発明は、前記第１ステップによる前記画像データ
の取得はデジタルカメラによって行なわれることを特徴
とする。
は、トンネル切羽岩盤の写像を撮影することにより画像
データを取得する第１ステップと、前記第１ステップに
よって得た前記画像データを画像処理することにより前
記トンネル切羽岩盤における解析が必要な解析対象部に
対応する画像領域のみを抽出する第２ステップと、前記
第２ステップによって抽出された前記画像領域に対して
フラクタル解析の処理を行ってフラクタル次元の数値を
求める第３ステップと、前記第３ステップによって求め
られた前記フラクタル次元の数値に基いて前記トンネル
切羽岩盤の地質状況を定量的に把握することで地山の安
定性を評価する第４ステップとを含むことを特徴とす
る。また、本発明は、前記解析対象部は前記トンネル切
羽岩盤における亀裂を生じた部分または風化した部分な
どからなる脆弱部であり、前記トンネル切羽岩盤の地質
状況は前記脆弱部の亀裂密度であることを特徴とする。
本発明の安定性評価方法は、ダム基礎岩盤の写像を撮影
することにより画像データを取得する第１ステップと、
前記第１ステップによって得た前記画像データを画像処
理することにより前記ダム基礎岩盤における解析が必要
な解析対象部に相当する画像領域のみを抽出する第２ス
テップと、前記第２ステップによって抽出された前記画
像領域に対してフラクタル解析の処理を行ってフラクタ
ル次元の数値を求める第３ステップと、前記第３ステッ
プによって求められた前記フラクタル次元の数値に基い
て前記ダム基礎岩盤の地質状況を定量的に把握すること
で前記ダム基礎岩盤の耐荷性、せん断強度特性などによ
って示される前記ダム基礎岩盤の安定性の定量的な評価
を行う第４ステップとを含むことを特徴とする。また、
本発明は、前記解析対象部は前記ダム基礎岩盤における
亀裂を生じた部分または風化した部分などからなる脆弱
部であり、前記ダム基礎岩盤の地質状況は前記脆弱部の
亀裂密度であることを特徴とする。本発明の安定性評価
方法は、岩盤斜面の写像を撮影することにより画像デー
タを取得する第１ステップと、前記第１ステップによっ
て得た前記画像データを画像処理することにより前記岩
盤斜面における解析が必要な解析対象部に対応する画像
領域のみを抽出する第２ステップと、前記第２ステップ
によって抽出された前記画像領域に対してフラクタル解
析の処理を行ってフラクタル次元の数値を求める第３ス
テップと、前記第３ステップによって求められた前記フ
ラクタル次元の数値に基いて前記岩盤斜面の地質状況を
定量的に把握することで前記岩盤斜面の定量的な安定性
評価を行う第４ステップとを含むことを特徴とする。ま
た、本発明は、前記解析対象部は前記岩盤斜面における
亀裂を生じた部分または風化した部分などからなる脆弱
部であり、前記岩盤斜面の地質状況は前記脆弱部の亀裂
密度であることを特徴とする。本発明の安定性評価方法
は、コンクリート構造物の写像を撮影することにより画
像データを取得する第１ステップと、前記第１ステップ
によって得た前記画像データを画像処理することにより
前記コンクリート構造物における解析が必要な解析対象
部に対応する画像領域のみを抽出する第２ステップと、
前記第２ステップによって抽出された前記画像領域に対
してフラクタル解析の処理を行ってフラクタル次元の数
値を求める第３ステップと、前記第３ステップによって
求められた前記フラクタル次元の数値に基いて前記コン
クリート構造物の状況を定量的に把握することで前記コ
ンクリート構造物の定量的な安定性評価を行う第４ステ
ップとを含むことを特徴とする。また、本発明は、前記
解析対象部は前記コンクリート構造物における亀裂を生
じた亀裂部であり、前記コンクリート構造物の状況は前
記亀裂部の亀裂密度であることを特徴とする。本発明の
安定性評価方法は、道路路盤の写像を撮影することによ
り画像データを取得する第１ステップと、前記第１ステ
ップによって得た前記画像データを画像処理することに
より前記道路路盤における解析が必要な解析対象部に対
応する画像領域のみを抽出する第２ステップと、前記第
２ステップによって抽出された前記画像領域に対してフ
ラクタル解析の処理を行ってフラクタル次元の数値を求
める第３ステップと、前記第３ステップによって求めら
れた前記フラクタル次元の数値に基いて前記道路路盤の
状況を定量的に把握することで前記道路路盤の定量的な
安定性評価を行う第４ステップとを含むことを特徴とす
る。また、本発明は、前記解析対象部は前記道路路盤に
おける亀裂を生じた亀裂部であり、前記道路路盤の状況
は前記亀裂部の亀裂密度であることを特徴とする。ま
た、本発明は、前記画像処理は、前記画像データを２階
調化する２階調化処理を含むことを特徴とする。また、
本発明は、前記第３ステップにおける前記フラクタル解
析の処理は、抽出された前記画像領域の画像データをボ
ックスカウンティング法によって解析することで行なわ
れ、前記フラクタル解析によって求められる前記フラク
タル次元の数値は、フラクタル次元の数値をＤ、ボック
スカウンティング法における格子網の幅をＰ、格子網の
幅をＰとしたときの前記画像領域における解析対象部の
カウント数をＮ（Ｐ）としたとき、Ｄ＝−ΔｌｏｇＮ
（Ｐ）／ΔｌｏｇＰで示されることを特徴とする。ま
た、本発明は、前記第１ステップによる前記画像データ
の取得はデジタルカメラによって行なわれることを特徴
とする。
【０００５】そのため、本発明では、岩盤、コンクリー
ト構造物や道路路盤の画像データを取得して画像解析を
行ってフラクタル次元を求め、そのフラクタクル次元の
数値に基いて岩盤、コンクリート構造物や道路路盤の状
況を定量的に把握することで安定性を評価する。したが
って、例えば岩盤などに生じた亀裂などの破損部分を実
測して安定性の評価を行う従来方法に比較して、破損部
分の計測作業にかかる時間と手間が少なくて済み、コス
トもかからない。また、フラクタクル次元の数値によっ
て安定性の評価を定量的かつ客観的に行うということが
できる。
ト構造物や道路路盤の画像データを取得して画像解析を
行ってフラクタル次元を求め、そのフラクタクル次元の
数値に基いて岩盤、コンクリート構造物や道路路盤の状
況を定量的に把握することで安定性を評価する。したが
って、例えば岩盤などに生じた亀裂などの破損部分を実
測して安定性の評価を行う従来方法に比較して、破損部
分の計測作業にかかる時間と手間が少なくて済み、コス
トもかからない。また、フラクタクル次元の数値によっ
て安定性の評価を定量的かつ客観的に行うということが
できる。
【０００６】
【発明の実施の形態】次に図面を参照して本発明のトン
ネル切羽岩盤の安定性評価方法の実施の形態について説
明する。図１は、本発明のトンネル切羽岩盤の安定性評
価方法を実施するための画像処理システムの概略説明図
である。トンネルの掘削現場では、切羽観察のひとつと
して切羽の写像が日常的に撮影されており、この撮影に
はディジタルカメラ１が使用される。ディジタルカメラ
１によってトンネル切羽岩盤の写像が撮影される（第１
ステップ）。そのディジタル画像データは、画像メモリ
２に記憶され、この画像メモリ２に記憶された画像デー
タを基に、画像処理演算部３において画像解析処理が行
なわれる。
ネル切羽岩盤の安定性評価方法の実施の形態について説
明する。図１は、本発明のトンネル切羽岩盤の安定性評
価方法を実施するための画像処理システムの概略説明図
である。トンネルの掘削現場では、切羽観察のひとつと
して切羽の写像が日常的に撮影されており、この撮影に
はディジタルカメラ１が使用される。ディジタルカメラ
１によってトンネル切羽岩盤の写像が撮影される（第１
ステップ）。そのディジタル画像データは、画像メモリ
２に記憶され、この画像メモリ２に記憶された画像デー
タを基に、画像処理演算部３において画像解析処理が行
なわれる。
【０００７】画像処理演算部３における画像解析処理で
は、画像データ中の対象領域の性質を定量化する操作が
行われる。すなわち、まず前記画像データから、例えば
亀裂部あるいは風化脆弱部（以下脆弱部と総称する）と
いった特徴的な画像領域を画像濃度分布等に対する適当
なしきい値の設定により抽出する処理が行われる。すな
わち、トンネル切羽の画像データは、明るさ、コントラ
スト調整、２階調化等の処理を経て、最終的に、所定の
解像度の２値化画像（白黒画像）として処理される。こ
の画像２値化により前記画像データから解析が必要な解
析対象部である上記脆弱部に対応する画像領域のみが抽
出される（第２ステップ）。図２は、このような第２ス
テップによって得られた２値化画像の例を示す説明図で
ある。
は、画像データ中の対象領域の性質を定量化する操作が
行われる。すなわち、まず前記画像データから、例えば
亀裂部あるいは風化脆弱部（以下脆弱部と総称する）と
いった特徴的な画像領域を画像濃度分布等に対する適当
なしきい値の設定により抽出する処理が行われる。すな
わち、トンネル切羽の画像データは、明るさ、コントラ
スト調整、２階調化等の処理を経て、最終的に、所定の
解像度の２値化画像（白黒画像）として処理される。こ
の画像２値化により前記画像データから解析が必要な解
析対象部である上記脆弱部に対応する画像領域のみが抽
出される（第２ステップ）。図２は、このような第２ス
テップによって得られた２値化画像の例を示す説明図で
ある。
【０００８】次に、この２値化画像に対してボックスカ
ウンティング法によるフラクタル解析を行い、フラクタ
ル次元の数値を求める（第３ステップ）。以下では、上
記第３ステップにおけるフラクタル解析について説明
し、次いでフラクタル次元の数値を求める手順について
説明する。
ウンティング法によるフラクタル解析を行い、フラクタ
ル次元の数値を求める（第３ステップ）。以下では、上
記第３ステップにおけるフラクタル解析について説明
し、次いでフラクタル次元の数値を求める手順について
説明する。
【０００９】良く知られているように、フラクタルは微
分不可能な自己相似的なランダムな形状や現象をいい、
トンネル切羽面は、山の起伏、川の形状、岩石の破砕面
等と同様、自然界の典型的なフラクタルである。また、
フラクタル次元は、フラクタルを定量的に表すための量
であり、例えばあるフラクタルな対象物の存在する平面
を、幅Ｐの格子によって一辺がＰの正方形に分割した場
合に、これらの正方形のうち前記対象物の画素を含むよ
うな正方形の数を数えて（ボックスカウンティング）、
その数をＮ（Ｐ）とすると、間隔Ｐの大きさを変えても
次に示す式（１） Ｎ（Ｐ）＝ｋＰ-P （１） で表される関係（ｋは定数）を満たす場合に、前記対象
領域はフラクタルであり、式（１）におけるＤをフラク
タル次元という。すなわち、格子の幅Ｐの大きさを種々
変えてそれぞれＮ（Ｐ）を求め、Ｎ（Ｐ）とＰの関係を
対数グラフにプロットした時に各プロットが直線的に並
べば対象領域はフラクタルであり、その直線の傾きでフ
ラクタル次元Ｄが表される。
分不可能な自己相似的なランダムな形状や現象をいい、
トンネル切羽面は、山の起伏、川の形状、岩石の破砕面
等と同様、自然界の典型的なフラクタルである。また、
フラクタル次元は、フラクタルを定量的に表すための量
であり、例えばあるフラクタルな対象物の存在する平面
を、幅Ｐの格子によって一辺がＰの正方形に分割した場
合に、これらの正方形のうち前記対象物の画素を含むよ
うな正方形の数を数えて（ボックスカウンティング）、
その数をＮ（Ｐ）とすると、間隔Ｐの大きさを変えても
次に示す式（１） Ｎ（Ｐ）＝ｋＰ-P （１） で表される関係（ｋは定数）を満たす場合に、前記対象
領域はフラクタルであり、式（１）におけるＤをフラク
タル次元という。すなわち、格子の幅Ｐの大きさを種々
変えてそれぞれＮ（Ｐ）を求め、Ｎ（Ｐ）とＰの関係を
対数グラフにプロットした時に各プロットが直線的に並
べば対象領域はフラクタルであり、その直線の傾きでフ
ラクタル次元Ｄが表される。
【００１０】一般に、対象領域が複雑な形状や分布、分
岐をもつほど、そのフラクタル次元Ｄの値は大きくな
る。また、濃淡画像においては、フラクタル次元は、表
面起伏や亀裂等の組織の複雑さを定量的に表すものと言
える。したがって、トンネル切羽面の画像データ中か
ら、画像処理によって、一定の抽出条件のしきい値を指
定して、解析する必要がある解析対象部（トンネル切羽
岩盤の脆弱部）の画像領域のみを分割して抽出し、上述
のボックスカウンティング法などによって求められた解
析対象部の画像領域に相当する特徴領域のＮ（Ｐ）とＰ
からフラクタル次元Ｄを解析すれば、前記解析対象部の
性状や密度等を定量的に評価することができる。そし
て、このフラクタル解析を行うことによって、トンネル
切羽面における脆弱部の分布や密度等の変化を把握する
ことでトンネル切羽岩盤の安定性を評価することができ
る。
岐をもつほど、そのフラクタル次元Ｄの値は大きくな
る。また、濃淡画像においては、フラクタル次元は、表
面起伏や亀裂等の組織の複雑さを定量的に表すものと言
える。したがって、トンネル切羽面の画像データ中か
ら、画像処理によって、一定の抽出条件のしきい値を指
定して、解析する必要がある解析対象部（トンネル切羽
岩盤の脆弱部）の画像領域のみを分割して抽出し、上述
のボックスカウンティング法などによって求められた解
析対象部の画像領域に相当する特徴領域のＮ（Ｐ）とＰ
からフラクタル次元Ｄを解析すれば、前記解析対象部の
性状や密度等を定量的に評価することができる。そし
て、このフラクタル解析を行うことによって、トンネル
切羽面における脆弱部の分布や密度等の変化を把握する
ことでトンネル切羽岩盤の安定性を評価することができ
る。
【００１１】そして、第３ステップで算出するフラクタ
ル次元Ｄは式（２）で表される。 Ｄ＝−ΔｌｏｇＮ（Ｐ）／ΔｌｏｇＰ （２） ただし、Ｄ：フラクタル次元、Ｐ：ボックスカウンティ
ング法における格子網の幅（単位はピクセル）、Ｎ
（Ｐ）：格子網の幅がＰのときの亀裂部分のカウント
数。なお、上記亀裂部分は脆弱部、つまり解析対象部に
相当するものである。
ル次元Ｄは式（２）で表される。 Ｄ＝−ΔｌｏｇＮ（Ｐ）／ΔｌｏｇＰ （２） ただし、Ｄ：フラクタル次元、Ｐ：ボックスカウンティ
ング法における格子網の幅（単位はピクセル）、Ｎ
（Ｐ）：格子網の幅がＰのときの亀裂部分のカウント
数。なお、上記亀裂部分は脆弱部、つまり解析対象部に
相当するものである。
【００１２】そして、前記第３ステップによって求めら
れた前記フラクタル次元Ｄの数値に基いて前記トンネル
切羽岩盤の地質状況を定量的に把握することで地山の安
定性を評価する（第４ステップ）。この安定性の評価に
ついては以下に示す具体例の説明によって詳細に示す。
れた前記フラクタル次元Ｄの数値に基いて前記トンネル
切羽岩盤の地質状況を定量的に把握することで地山の安
定性を評価する（第４ステップ）。この安定性の評価に
ついては以下に示す具体例の説明によって詳細に示す。
【００１３】上述した実施の形態の具体例についてさら
に説明する。図３はトンネルの坑口からの切羽距離とフ
ラクタル次元の関係および地質状況を示す説明図であ
る。本例におけるトンネルは、埼玉県秩父郡皆野町に建
設された美の山トンネル（全長１６１４ｍ）で、地質
は、中生代・三波川変成岩類（緑色片岩、黒色片岩が主
体）である。トンネル地点近傍には、秩父盆地の東縁を
限る出牛（じゅうし）−黒谷（くろや）断層が走ってお
り、トンネル区間においても、事前の地山弾性波探査か
ら、出牛（じゅうし）−黒谷（くろや）断層に調和的な
南北方向の数本の断層破砕帯が存在することが想定され
ていた。
に説明する。図３はトンネルの坑口からの切羽距離とフ
ラクタル次元の関係および地質状況を示す説明図であ
る。本例におけるトンネルは、埼玉県秩父郡皆野町に建
設された美の山トンネル（全長１６１４ｍ）で、地質
は、中生代・三波川変成岩類（緑色片岩、黒色片岩が主
体）である。トンネル地点近傍には、秩父盆地の東縁を
限る出牛（じゅうし）−黒谷（くろや）断層が走ってお
り、トンネル区間においても、事前の地山弾性波探査か
ら、出牛（じゅうし）−黒谷（くろや）断層に調和的な
南北方向の数本の断層破砕帯が存在することが想定され
ていた。
【００１４】図３において、「Ｇ」は緑色片岩の分布
を、「Ｂ」は黒色片岩の分布をそれぞれ示している。図
３に示されているように、緑色片岩と黒色片岩との地質
境界、「断層」や「破砕帯」が存在している地点では、
他の地点に比較してフラクタル次元Ｄが高い数値となっ
ていることが明らかである。
を、「Ｂ」は黒色片岩の分布をそれぞれ示している。図
３に示されているように、緑色片岩と黒色片岩との地質
境界、「断層」や「破砕帯」が存在している地点では、
他の地点に比較してフラクタル次元Ｄが高い数値となっ
ていることが明らかである。
【００１５】図４は、上記と同じトンネルにおける岩盤
亀裂密度とフラクタル次元との関係を示す説明図であ
る。ここで、岩盤亀裂密度は次の式（３）によって示さ
れる。 Ｊｄ＝（Ｐｊ／Ｐａ）×１００ （３） ただし、Ｊｄ：岩盤亀裂密度（％）、Ｐｊ＝画像解析で
の亀裂箇所の画素数（単位はピクセル）、Ｐａ：画像解
析での解析領域の画素数（単位はピクセル）。この図４
から明らかなように、岩盤亀裂密度Ｊｄとフラクタル次
元Ｄとの間にはよい相関関係が認められ、その関係は対
数近似で表される。つまり、岩盤亀裂密度Ｊｄが高いほ
どフラクタル次元Ｄの数値が高い数値となっている。
亀裂密度とフラクタル次元との関係を示す説明図であ
る。ここで、岩盤亀裂密度は次の式（３）によって示さ
れる。 Ｊｄ＝（Ｐｊ／Ｐａ）×１００ （３） ただし、Ｊｄ：岩盤亀裂密度（％）、Ｐｊ＝画像解析で
の亀裂箇所の画素数（単位はピクセル）、Ｐａ：画像解
析での解析領域の画素数（単位はピクセル）。この図４
から明らかなように、岩盤亀裂密度Ｊｄとフラクタル次
元Ｄとの間にはよい相関関係が認められ、その関係は対
数近似で表される。つまり、岩盤亀裂密度Ｊｄが高いほ
どフラクタル次元Ｄの数値が高い数値となっている。
【００１６】図５は、上記と同じトンネルにおける切羽
総合評価点とフラクタル次元との関係を示す説明図であ
る。なお、上記「切羽総合評価点」とは日本道路公団
（ＪＨ）試験研究所で試行されているものである。図５
を見てもわかるように、データのばらつきの幅はあるも
のの、比較的よい負の相関性が認められる。すなわち、
切羽岩盤のフラクタクル次元Ｄの数値が高くなるほど
「切羽総合評価点」が下がる傾向にある。
総合評価点とフラクタル次元との関係を示す説明図であ
る。なお、上記「切羽総合評価点」とは日本道路公団
（ＪＨ）試験研究所で試行されているものである。図５
を見てもわかるように、データのばらつきの幅はあるも
のの、比較的よい負の相関性が認められる。すなわち、
切羽岩盤のフラクタクル次元Ｄの数値が高くなるほど
「切羽総合評価点」が下がる傾向にある。
【００１７】図６は、上記と同じトンネルにおける坑口
から３１３ｍ区間までのフラクタル次元解析結果と実施
された支保パターンを示す説明図である。ここで、支保
パターンＣＩ、ＤＩ−ｉ、ＤＩＩ、ＤＩＩＩは、この順
番で支える荷重が重くなっている。図６に示されている
ように、坑口から９０．１５ｍ間の拡幅断面（１９０．
７平方ｍ）区間を除いた、標準断面（７４．９平方ｍ〜
８９．６平方ｍ）区間における支保パターンとフラクタ
ル次元Ｄとの関連性についてみると、ＣＩＩパターンで
Ｄ＝１．４０〜１．５０、ＤＩ−ｉパターンでＤ＝１．
５０〜１．６０、ＤＩＩパターンでＤ＝１．６０前後、
ＤＩＩＩパターンでＤ＝１．６０以上の値となってい
る。
から３１３ｍ区間までのフラクタル次元解析結果と実施
された支保パターンを示す説明図である。ここで、支保
パターンＣＩ、ＤＩ−ｉ、ＤＩＩ、ＤＩＩＩは、この順
番で支える荷重が重くなっている。図６に示されている
ように、坑口から９０．１５ｍ間の拡幅断面（１９０．
７平方ｍ）区間を除いた、標準断面（７４．９平方ｍ〜
８９．６平方ｍ）区間における支保パターンとフラクタ
ル次元Ｄとの関連性についてみると、ＣＩＩパターンで
Ｄ＝１．４０〜１．５０、ＤＩ−ｉパターンでＤ＝１．
５０〜１．６０、ＤＩＩパターンでＤ＝１．６０前後、
ＤＩＩＩパターンでＤ＝１．６０以上の値となってい
る。
【００１８】このように、支保パターンとフラクタル次
元との間には、フラクタル次元が大きくなるよな地山で
は、重い支保パターンが採用されている傾向にある。フ
ラクタル次元Ｄが１．６に近づいた１７０ｍ地点では、
天端の崩落を伴い、また、フラクタル次元Ｄが１．６以
上で推移する１７０ｍから２８８ｍ地点では、岩片がく
さび状に砕けた断層破砕帯区間に相当している。このよ
うにフラクタル次元Ｄの数値が高い地山では、亀裂の相
互連結性が増大し、地山が不安定化するものと考えられ
る。
元との間には、フラクタル次元が大きくなるよな地山で
は、重い支保パターンが採用されている傾向にある。フ
ラクタル次元Ｄが１．６に近づいた１７０ｍ地点では、
天端の崩落を伴い、また、フラクタル次元Ｄが１．６以
上で推移する１７０ｍから２８８ｍ地点では、岩片がく
さび状に砕けた断層破砕帯区間に相当している。このよ
うにフラクタル次元Ｄの数値が高い地山では、亀裂の相
互連結性が増大し、地山が不安定化するものと考えられ
る。
【００１９】上述したように、フラクタル次元Ｄの数値
が高いほど、トンネル切羽岩盤や地山の地質状況の安定
性が低く、逆にフラクタル次元Ｄの数値が低いほど、ト
ンネル切羽岩盤や地山の地質状況の安定性が高いことが
わかる。したがって、フラクタル次元Ｄの数値に基いて
トンネル切羽岩盤や地山の地質状況の安定性を定量的に
評価することができる。
が高いほど、トンネル切羽岩盤や地山の地質状況の安定
性が低く、逆にフラクタル次元Ｄの数値が低いほど、ト
ンネル切羽岩盤や地山の地質状況の安定性が高いことが
わかる。したがって、フラクタル次元Ｄの数値に基いて
トンネル切羽岩盤や地山の地質状況の安定性を定量的に
評価することができる。
【００２０】本実施の形態のトンネル切羽岩盤の安定性
評価方法によれば、デジタルカメラなどによってトンネ
ル切羽岩盤の画像データを取得して画像解析を行ってフ
ラクタル次元を求め、そのフラクタクル次元の数値に基
いてトンネル切羽岩盤の地質状況を定量的に把握するこ
とで地山の安定性を評価する。したがって、岩盤に生じ
た亀裂などの破損部分を実測して安定性の評価を行う従
来方法に比較して、破損部分の計測作業にかかる時間と
手間が少なくて済み、コストもかからないので、日常的
に安定性の評価を行うことができるという効果を奏す
る。また、フラクタクル次元の数値によって安定性の評
価を定量的かつ客観的に行うということができるという
効果を奏する。
評価方法によれば、デジタルカメラなどによってトンネ
ル切羽岩盤の画像データを取得して画像解析を行ってフ
ラクタル次元を求め、そのフラクタクル次元の数値に基
いてトンネル切羽岩盤の地質状況を定量的に把握するこ
とで地山の安定性を評価する。したがって、岩盤に生じ
た亀裂などの破損部分を実測して安定性の評価を行う従
来方法に比較して、破損部分の計測作業にかかる時間と
手間が少なくて済み、コストもかからないので、日常的
に安定性の評価を行うことができるという効果を奏す
る。また、フラクタクル次元の数値によって安定性の評
価を定量的かつ客観的に行うということができるという
効果を奏する。
【００２１】また、トンネル切羽岩盤の写像を撮影して
画像データを取得することは、トンネル切羽岩盤の日常
的な観察の一環として実施することができ、施工をいち
いち停止する必要も無い。また、デジタルカメラなどで
画像データを取得すれば、この画像データを解析してか
らフラクタクル次元の数値を求めて評価を行う処理をコ
ンピュータで行うため安定性評価に要する時間は短くて
済むので、トンネル切羽岩盤の安定性評価をリアルタイ
ムに行うことができる。
画像データを取得することは、トンネル切羽岩盤の日常
的な観察の一環として実施することができ、施工をいち
いち停止する必要も無い。また、デジタルカメラなどで
画像データを取得すれば、この画像データを解析してか
らフラクタクル次元の数値を求めて評価を行う処理をコ
ンピュータで行うため安定性評価に要する時間は短くて
済むので、トンネル切羽岩盤の安定性評価をリアルタイ
ムに行うことができる。
【００２２】なお、上述の実施の形態では、解析対象部
として亀裂した部分を挙げて説明したが、解析対象部
は、亀裂を生じた部分に限られるものではない。解析対
象部は、地質状況を把握するために必要な部分であれば
よく、例えば風化した部分など脆弱部を含む。
として亀裂した部分を挙げて説明したが、解析対象部
は、亀裂を生じた部分に限られるものではない。解析対
象部は、地質状況を把握するために必要な部分であれば
よく、例えば風化した部分など脆弱部を含む。
【００２３】上述した実施の形態では、トンネル切羽岩
盤を対象として安定性を評価したが、安定性を評価する
対象は、上記トンネル切羽岩盤に限られるものではな
く、以下に示すような対象についても安定性の評価を行
うことができる。例えば、ダムの基礎岩盤に対して上述
した実施の形態と同様の安定性評価方法を適用すること
で、ダムの基礎岩盤の地質状況を定量的に把握すること
でのダムの基礎岩盤の耐荷性、せん断強度特性などのダ
ムの基礎岩盤としての安定性の定量的な評価を行うこと
ができる。
盤を対象として安定性を評価したが、安定性を評価する
対象は、上記トンネル切羽岩盤に限られるものではな
く、以下に示すような対象についても安定性の評価を行
うことができる。例えば、ダムの基礎岩盤に対して上述
した実施の形態と同様の安定性評価方法を適用すること
で、ダムの基礎岩盤の地質状況を定量的に把握すること
でのダムの基礎岩盤の耐荷性、せん断強度特性などのダ
ムの基礎岩盤としての安定性の定量的な評価を行うこと
ができる。
【００２４】また、岩盤斜面に対して上述した実施の形
態と同様の安定性評価方法を適用することで、岩盤斜面
の地質状況を定量的に把握することでの岩盤斜面の定量
的な安定性評価を行うことができる。また、コンクリー
ト構造物、道路路盤に対しても上述した実施の形態と同
様の安定性評価方法を適用することで、コンクリート構
造物、道路路盤の状況を定量的に把握することで、コン
クリート構造物、道路路盤の定量的な安定性評価を行う
ことができる。
態と同様の安定性評価方法を適用することで、岩盤斜面
の地質状況を定量的に把握することでの岩盤斜面の定量
的な安定性評価を行うことができる。また、コンクリー
ト構造物、道路路盤に対しても上述した実施の形態と同
様の安定性評価方法を適用することで、コンクリート構
造物、道路路盤の状況を定量的に把握することで、コン
クリート構造物、道路路盤の定量的な安定性評価を行う
ことができる。
【００２５】なお、第１乃至第４ステップを実施する時
間間隔は任意である。第１乃至第４ステップを定期的に
行えば、安定性の評価を定期的にかつ定量的に行うこと
ができる効果があることはいうまでもない。
間間隔は任意である。第１乃至第４ステップを定期的に
行えば、安定性の評価を定期的にかつ定量的に行うこと
ができる効果があることはいうまでもない。
【００２６】
【発明の効果】以上詳述したように、本発明に係る安定
性評価方法は、岩盤、コンクリート構造物や道路路盤の
画像データを取得して画像解析を行ってフラクタル次元
を求め、そのフラクタクル次元の数値に基いて岩盤、コ
ンクリート構造物や道路路盤の状況を定量的に把握する
ことで安定性を評価するように構成されている。したが
って、例えば岩盤などに生じた亀裂などの破損部分を実
測して安定性の評価を行う従来方法に比較して、破損部
分の計測作業にかかる時間と手間が少なくて済み、コス
トもかからないので、日常的に安定性の評価を行うこと
ができるという効果を奏する。また、フラクタクル次元
の数値によって安定性の評価を定量的かつ客観的に行う
ということができるという効果を奏する。
性評価方法は、岩盤、コンクリート構造物や道路路盤の
画像データを取得して画像解析を行ってフラクタル次元
を求め、そのフラクタクル次元の数値に基いて岩盤、コ
ンクリート構造物や道路路盤の状況を定量的に把握する
ことで安定性を評価するように構成されている。したが
って、例えば岩盤などに生じた亀裂などの破損部分を実
測して安定性の評価を行う従来方法に比較して、破損部
分の計測作業にかかる時間と手間が少なくて済み、コス
トもかからないので、日常的に安定性の評価を行うこと
ができるという効果を奏する。また、フラクタクル次元
の数値によって安定性の評価を定量的かつ客観的に行う
ということができるという効果を奏する。
【図１】本発明の安定性評価方法を実施するための画像
処理システムの概略説明図である。
処理システムの概略説明図である。
【図２】本発明の安定性評価方法の実施の形態における
トンネル岩盤切羽の画像データから抽出された２値化画
像の例を示す説明図である。
トンネル岩盤切羽の画像データから抽出された２値化画
像の例を示す説明図である。
【図３】トンネルの坑口からの切羽距離とフラクタル次
元の関係および地質状況を示す説明図である。
元の関係および地質状況を示す説明図である。
【図４】同トンネルにおける岩盤亀裂密度とフラクタル
次元との関係を示す説明図である。
次元との関係を示す説明図である。
【図５】同トンネルにおける切羽総合評価点とフラクタ
ル次元との関係を示す説明図である。
ル次元との関係を示す説明図である。
【図６】同トンネルにおける坑口から３１３ｍ区間まで
のフラクタル次元解析結果と実施された支保パターンを
示す説明図である。
のフラクタル次元解析結果と実施された支保パターンを
示す説明図である。
１ デジタルカメラ ２ 画像メモリ ３ 画像処理演算部 ４ モニタ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 7/00 Ｇ０６Ｆ 15/70 ３３０Ｚ 7/60 ３５０Ｚ Ｆターム(参考） 2D043 AA00 AB00 BA05 2D054 GA10 GA15 GA24 GA81 GA92 2G051 AA90 CA04 EA11 EB01 EC10 5L096 BA08 BA18 CA02 EA35 FA70 FA81 GA59 9A001 EE05 FF09 GG03 HH27 HH28 KK27 KK53
Claims (14)
- 【請求項１】 トンネル切羽岩盤の写像を撮影すること
により画像データを取得する第１ステップと、 前記第１ステップによって得た前記画像データを画像処
理することにより前記トンネル切羽岩盤における解析が
必要な解析対象部に対応する画像領域のみを抽出する第
２ステップと、 前記第２ステップによって抽出された前記画像領域に対
してフラクタル解析の処理を行ってフラクタル次元の数
値を求める第３ステップと、 前記第３ステップによって求められた前記フラクタル次
元の数値に基いて前記トンネル切羽岩盤の地質状況を定
量的に把握することで地山の安定性を評価する第４ステ
ップと、 を含むことを特徴とする安定性評価方法。 - 【請求項２】 前記解析対象部は前記トンネル切羽岩盤
における亀裂を生じた部分または風化した部分などから
なる脆弱部であり、前記トンネル切羽岩盤の地質状況は
前記脆弱部の亀裂密度であることを特徴とする請求項１
記載の安定性評価方法。 - 【請求項３】 ダム基礎岩盤の写像を撮影することによ
り画像データを取得する第１ステップと、 前記第１ステップによって得た前記画像データを画像処
理することにより前記ダム基礎岩盤における解析が必要
な解析対象部に相当する画像領域のみを抽出する第２ス
テップと、 前記第２ステップによって抽出された前記画像領域に対
してフラクタル解析の処理を行ってフラクタル次元の数
値を求める第３ステップと、 前記第３ステップによって求められた前記フラクタル次
元の数値に基いて前記ダム基礎岩盤の地質状況を定量的
に把握することで前記ダム基礎岩盤の耐荷性、せん断強
度特性などによって示される前記ダム基礎岩盤の安定性
の定量的な評価を行う第４ステップと、 を含むことを特徴とする安定性評価方法。 - 【請求項４】 前記解析対象部は前記ダム基礎岩盤にお
ける亀裂を生じた部分または風化した部分などからなる
脆弱部であり、前記ダム基礎岩盤の地質状況は前記脆弱
部の亀裂密度であることを特徴とする請求項３記載の安
定性評価方法。 - 【請求項５】 岩盤斜面の写像を撮影することにより画
像データを取得する第１ステップと、 前記第１ステップによって得た前記画像データを画像処
理することにより前記岩盤斜面における解析が必要な解
析対象部に対応する画像領域のみを抽出する第２ステッ
プと、 前記第２ステップによって抽出された前記画像領域に対
してフラクタル解析の処理を行ってフラクタル次元の数
値を求める第３ステップと、 前記第３ステップによって求められた前記フラクタル次
元の数値に基いて前記岩盤斜面の地質状況を定量的に把
握することで前記岩盤斜面の定量的な安定性評価を行う
第４ステップと、 を含むことを特徴とする安定性評価方法。 - 【請求項６】 前記解析対象部は前記岩盤斜面における
亀裂を生じた部分または風化した部分などからなる脆弱
部であり、前記岩盤斜面の地質状況は前記脆弱部の亀裂
密度であることを特徴とする請求項５記載の安定性評価
方法。 - 【請求項７】 コンクリート構造物の写像を撮影するこ
とにより画像データを取得する第１ステップと、 前記第１ステップによって得た前記画像データを画像処
理することにより前記コンクリート構造物における解析
が必要な解析対象部に対応する画像領域のみを抽出する
第２ステップと、 前記第２ステップによって抽出された前記画像領域に対
してフラクタル解析の処理を行ってフラクタル次元の数
値を求める第３ステップと、 前記第３ステップによって求められた前記フラクタル次
元の数値に基いて前記コンクリート構造物の状況を定量
的に把握することで前記コンクリート構造物の定量的な
安定性評価を行う第４ステップと、 を含むことを特徴とする安定性評価方法。 - 【請求項８】 前記解析対象部は前記コンクリート構造
物における亀裂を生じた亀裂部であり、前記コンクリー
ト構造物の状況は前記亀裂部の亀裂密度であることを特
徴とする請求項７記載の安定性評価方法。 - 【請求項９】 道路路盤の写像を撮影することにより画
像データを取得する第１ステップと、 前記第１ステップによって得た前記画像データを画像処
理することにより前記道路路盤における解析が必要な解
析対象部に対応する画像領域のみを抽出する第２ステッ
プと、 前記第２ステップによって抽出された前記画像領域に対
してフラクタル解析の処理を行ってフラクタル次元の数
値を求める第３ステップと、 前記第３ステップによって求められた前記フラクタル次
元の数値に基いて前記道路路盤の状況を定量的に把握す
ることで前記道路路盤の定量的な安定性評価を行う第４
ステップと、 を含むことを特徴とする安定性評価方法。 - 【請求項１０】 前記解析対象部は前記道路路盤におけ
る亀裂を生じた亀裂部であり、前記道路路盤の状況は前
記亀裂部の亀裂密度であることを特徴とする請求項９記
載の安定性評価方法。 - 【請求項１１】 前記画像処理は、前記画像データを２
階調化する２階調化処理を含むことを特徴とする請求項
１乃至１０に何れか１項記載の安定性評価方法。 - 【請求項１２】 前記第３ステップにおける前記フラク
タル解析の処理は、抽出された前記画像領域の画像デー
タをボックスカウンティング法によって解析することで
行なわれ、前記フラクタル解析によって求められる前記
フラクタル次元の数値は、フラクタル次元の数値をＤ、
ボックスカウンティング法における格子網の幅をＰ、格
子網の幅をＰとしたときの前記画像領域における解析対
象部のカウント数をＮ（Ｐ）としたとき、 Ｄ＝−ΔｌｏｇＮ（Ｐ）／ΔｌｏｇＰ で示されることを特徴とする請求項１乃至１１に何れか
１項記載の安定性評価方法。 - 【請求項１３】 前記第１乃至第４ステップが定期的に
実施されることを特徴とする請求項１乃至１２に何れか
１項記載の安定性評価方法。 - 【請求項１４】 前記第１ステップによる前記画像デー
タの取得はデジタルカメラによって行なわれることを特
徴とする請求項１乃至１３に何れか１項記載の安定性評
価方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11192827A JP2001020662A (ja) | 1999-07-07 | 1999-07-07 | 安定性評価方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11192827A JP2001020662A (ja) | 1999-07-07 | 1999-07-07 | 安定性評価方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001020662A true JP2001020662A (ja) | 2001-01-23 |
Family
ID=16297647
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11192827A Pending JP2001020662A (ja) | 1999-07-07 | 1999-07-07 | 安定性評価方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001020662A (ja) |
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-
1999
- 1999-07-07 JP JP11192827A patent/JP2001020662A/ja active Pending
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