JP2007003538A - System and method for pipe line damage prediction - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、地震による水道やガスなどの管路の被害を予測する管路被害予測システム及び管路被害予測方法に関する。 The present invention relates to a pipeline damage prediction system and pipeline damage prediction method for predicting damage to pipelines such as water and gas due to an earthquake.
地震による管路被害が発生した場合、その被害箇所の特定は困難である。例えば水道管路の場合、まず一定区間の管路に水を供給し圧力をかけて漏水箇所を探す。漏水箇所を発見したとき該発見した漏水箇所を修理する。そして、この区間の漏水箇所を全て修理したら、次に区間に広げて再度同じように漏水箇所の探索と修理とを繰り返す。この作業を全ての管路が復旧するまで繰り返す。このため管路の復旧には時間がかかる。
かかる管路のうち特にライフラインである水道やガスは、迅速に復旧する必要がある。しかし、上述した従来の手法では被害箇所の発見には手間がかかり復旧作業に長時間を要する、という問題があった。 Among such pipelines, water and gas, which are lifelines in particular, need to be quickly restored. However, the above-described conventional method has a problem that it takes time to find a damaged part and a long time is required for recovery work.
本発明の目的は、地震による管路の被害をすみやかに発見し、且つ迅速な復旧作業を可能とする、地震による管路被害予測システム及び管路被害予測方法を提供することにある。 An object of the present invention is to provide a pipeline damage prediction system and a pipeline damage prediction method that can quickly detect damage to pipelines due to an earthquake and enable quick recovery work.
本発明の管路被害予測システム及び管路被害予測方法は、被害予測対象地域を分割して複数の被害予測対象エリアを形成する被害予測対象エリア形成手段と、発生した地震の震度データと管路データと地質データに基づいて被害予測対象エリア毎の被害を予測する被害予測手段とを具備したことを特徴とする。 A pipeline damage prediction system and a pipeline damage prediction method according to the present invention include a damage prediction target area forming unit that divides a damage prediction target area to form a plurality of damage prediction target areas, seismic intensity data of an earthquake that has occurred, and a pipe It is characterized by comprising damage prediction means for predicting damage for each damage prediction target area based on the data and geological data.
なお、本分割出願の基礎出願(特願2001−241129)の請求項には以下の9個の発明が記載されている。 The following nine inventions are described in the claims of the basic application (Japanese Patent Application No. 2001-241129) of this divisional application.
第1の発明は、被害予測対象地域における管路データをファイルした管路データファイルと、被害予測対象地域の地質データをファイルした地質データファイルと、発生した地震の震度データを入力する入力手段と、この入力手段により入力した震度データから地震動の加速度の大きさを推定する加速度推定手段と、地震動の加速度の大きさ、管路の仕様、地質及び管路被害の関係を関数として持ち、該関数と、前記推定した加速度の大きさ、前記管路データファイル及び前記地質データファイルとに基づいて前記被害予測対象地域における管路の被害を予測する被害予測手段と、この被害予測手段による被害予測結果を表示する被害予測結果出力手段とを具備することを特徴とする地震による管路の被害予測システムである。 The first invention includes a pipeline data file filed with pipeline data in a damage prediction target area, a geological data file filed with geological data in a damage prediction target area, and input means for inputting seismic intensity data of the earthquake that occurred The acceleration estimation means for estimating the magnitude of the earthquake motion acceleration from the seismic intensity data input by the input means, and the relationship between the magnitude of the acceleration of the earthquake motion, the specification of the pipeline, the geology, and the pipeline damage as a function, Damage prediction means for predicting damage to the pipeline in the damage prediction target area based on the estimated acceleration magnitude, the pipeline data file and the geological data file, and damage prediction results by the damage prediction means It is a damage prediction system for a pipeline caused by an earthquake, characterized by comprising damage prediction result output means for displaying
第2の発明は、前記被害予測対象地域を動画撮影する動画撮影手段と、この動画撮影手段によって被害発生時に撮影した前記被害予測対象地域の動画から地震動の加速度の大きさを推定する加速度推定手段とを更に具備することを特徴とする第1の発明の地震による管路の被害予測システムである。 According to a second aspect of the present invention, there is provided a moving image capturing means for capturing a moving image of the damage prediction target area, and an acceleration estimating means for estimating the magnitude of acceleration of earthquake motion from the moving image of the damage prediction target area captured when the damage occurs by the moving image capturing means. And a damage prediction system for a pipeline caused by an earthquake according to the first aspect of the present invention.
第3の発明は、前記被害予測対象地域における被災後の家屋の被害状況を撮影する撮影手段と、前記被害予測対象地域の被災前の家屋を撮影した画像記録ファイルと、被災前の画像と被災後の画像とから地震動の加速度の大きさ、向き及び変位を推定する加速度推定手段とを具備することを特徴とする第2の発明の地震による管路の被害予測システムである。 According to a third aspect of the present invention, there is provided a photographing means for photographing the damage situation of the house after the disaster in the damage prediction target area, an image recording file of the house before the damage in the damage prediction target area, an image before the damage and the damage An earthquake damage prediction system according to a second aspect of the invention, comprising acceleration estimation means for estimating the magnitude, direction and displacement of the acceleration of earthquake motion from a later image.
第4の発明は、地震動の加速度から単位エリア内の管路の被害件数を推定する被害件数推定手段を具備し、前記被害予測結果出力手段により推定被害件数分も出力することを特徴とする第1乃至3のいずれか一つの発明の地震による管路の被害予測システムである。
According to a fourth aspect of the invention, there is provided damage number estimation means for estimating the number of damages in pipelines within a unit area from acceleration of ground motion, and the damage prediction result output means outputs the estimated number of damages. It is a damage prediction system for a pipeline due to an earthquake according to any one of the
第5の発明は、前記加速度推定手段は、模擬的な地震動の加速度、向き及び変位を記録した模擬地震動データファイルを読み込んで模擬的な地震動の加速度、向き及び変位を出力することを特徴とする第1乃至4のいずれか一つの発明の地震による管路の被害予測システムである。 According to a fifth aspect of the invention, the acceleration estimation means reads a simulated earthquake motion data file that records simulated earthquake motion acceleration, direction, and displacement, and outputs simulated earthquake motion acceleration, direction, and displacement. 1 is a damage prediction system for a pipeline caused by an earthquake according to any one of the first to fourth aspects of the present invention;
第6の発明は、前記被害予測手段は、地震動の加速度の大きさ、向き及び変位と、管路の仕様と、地質と、管路被害との関係を、木構造の分類規則で表現した構造として有することを特徴とする第1乃至5のいずれか一つの発明の地震による管路の被害予測システムである。 According to a sixth aspect of the present invention, the damage predicting means is a structure in which the relationship between the magnitude, direction and displacement of acceleration of seismic motion, pipe specifications, geology, and pipe damage is expressed by a tree structure classification rule. A damage prediction system for a pipeline caused by an earthquake according to any one of the first to fifth inventions.
第7の発明は、前記被害予測手段は、地震動の加速度の大きさ、向き及び変位と、管路の仕様と、地質と、管路被害との関係を、if−then形式の規則として有することを特徴とする第1乃至5のいずれか一つの発明の地震による管路の被害予測システムである。 In a seventh aspect of the invention, the damage prediction means has a relationship between the magnitude, direction and displacement of the acceleration of seismic motion, the specification of the pipeline, the geology, and the pipeline damage as an if-then rule. A damage prediction system for a pipeline caused by an earthquake according to any one of the first to fifth inventions.
第8の発明は、前記被害予測手段は、地震動の加速度の大きさ、向き及び変位と、管路の仕様と、地質と、管路被害との関係を、ニューラルネットとして有することを特徴とする第1乃至5のいずれか一つの発明の地震による管路の被害予測システムである。 The eighth invention is characterized in that the damage predicting means has a neural network having a relationship among the magnitude, direction and displacement of the acceleration of seismic motion, the specification of the pipeline, the geology, and the pipeline damage. It is a damage prediction system of a pipe line by an earthquake of any 1st thru / or 5th invention.
第9の発明は、過去に発生した地震動の加速度の大きさ、向き及び変位を記録した地震動データをファイルした地震動データファイルと、前記過去に発生した地震によって管路被害が発生した地域の地質を記録した地質データをファイルした地質データファイルと、前記過去に発生した地震による地震被害データをファイルした地震被害データファイルと、前記地震動データファイルと前記地質データファイルと前記地震被害データファイルとを読み込んで、地震動の加速度の大きさ、向き及び変位と、管路の仕様と、地質と、管路被害との関係を抽出する被害分析手段とを具備し、この被害分析手段の分析結果を前記被害予測手段との関係として有することを特徴とする第6乃至8のいずれか一つの発明の地震による管路の被害予測システムである。 According to a ninth aspect of the present invention, there is provided a seismic motion data file filed with seismic motion data that records the magnitude, direction and displacement of the acceleration of seismic motion that has occurred in the past, and the geology of the area where the pipeline damage has occurred due to the past earthquake. Read the geological data file that filed the recorded geological data, the earthquake damage data file that filed the earthquake damage data due to the earthquake that occurred in the past, the earthquake motion data file, the geological data file, and the earthquake damage data file A damage analysis means for extracting the relationship between the magnitude, direction and displacement of the acceleration of seismic motion, the specification of the pipeline, the geology, and the damage to the pipeline, and the analysis result of the damage analysis means is used to predict the damage. A damage prediction system for a pipeline caused by an earthquake according to any one of the sixth to eighth inventions, characterized by having a relationship with the means It is.
本発明によれば、従来、地震による管路の被害発生箇所の探索は手間がかかり被害箇所発見に時間を要し、このため復旧作業も長期化していたのに対し、被害箇所を予測する本発明によって、予測箇所から優先的に復旧作業を行うことができるようになり、ライフラインである水道やガスなどの管路の地震時の迅速な復旧が期待できる地震による管路被害予測システム及び管路被害予測方法を提供できるものである。 According to the present invention, the search for a damaged part of a pipeline caused by an earthquake has been troublesome and time-consuming to find the damaged part. According to the invention, it is possible to perform restoration work preferentially from the predicted location, and a pipeline damage prediction system and pipe due to an earthquake that can be expected to be promptly restored in the event of an earthquake in a pipeline such as water or gas that is a lifeline. A road damage prediction method can be provided.
以下、本発明に係る地震による管路の被害予測システムの実施形態を図面を参照して説明する。 DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, an embodiment of a damage prediction system for a pipeline caused by an earthquake according to the present invention will be described with reference to the drawings.
本発明の被害予測システムは、実施形態によって内部のプロセス及びファイル構成が複数の形態をとり得る被害予測装置100と、震度計ネットワーク30と、震度計40と、被害予測結果出力装置50とからなり、実施形態によっては動画撮影カメラ10又は静止画撮影カメラ20を備える。
The damage prediction system of the present invention includes a
被害予測装置100は、プロセス部100Aと、ファイル部100Bとからなり、計算機により実現される。
The
プロセス部100Aは、震度データ入力プロセス101、加速度推定プロセス102、被害予測プロセス103、地震被害件数予測プロセス104、被害分析プロセス105及び模擬震度データ入力プロセス106を有する。
The
ファイル部100Bは、管路データファイル111、地質データファイル112、画像記録ファイル113、地震動データファイル114、地質データファイル115、地震被害データファイル116、模擬震度データファイル117を有し、計算機の記憶装置上のデータファイルである。
The
動画撮影カメラ10及び静止画撮影カメラ20はそれぞれ動画、静止画の入力装置として被害予測装置100の加速度推定プロセス102に接続する。
The moving
複数の地点に設置された複数の震度計40及び該震度計40を接続する震度計ネットワーク30は、被害予測装置100の震度データ入プロセス101に接続し、地震発生時に震度情報を得る。
A plurality of
被害予測結果出力装置50には、モニター、プリンターなどを接続する。
A monitor, a printer, or the like is connected to the damage prediction
上記における各プロセス及び各ファイルについては各実施形態で説明する。 Each process and each file in the above will be described in each embodiment.
(第1の実施形態)
第1の実施形態を、図2乃至図4を参照して説明する。
(First embodiment)
A first embodiment will be described with reference to FIGS.
図2に示すように、本実施形態の被害予測システムは、被害予測装置100−1と、震度計ネットワーク30及び震度計40と、被害予測結果出力装置50とから構成される。
As shown in FIG. 2, the damage prediction system of this embodiment includes a damage prediction device 100-1, a
被害予測装置100−1は、震度データ入力プロセス101と、加速度推定プロセス102と、被害予測プロセス103と、管路データファイル111と、地質データファイル112とから構成される。
The damage prediction apparatus 100-1 includes a seismic intensity
本実施形態及び後述する各実施形態において、被害予測の対象地域はメッシュ状のエリアに分割して考える。図3に示すように、例えば5km四方の地域を1辺250mのメッシュ状のエリアに分割したとすると縦20個、横20個となり全部で400個のエリアに分割できる。このエリアは横(00〜19)と縦(00〜19)の座標で表すことができる。 In this embodiment and each embodiment to be described later, the damage prediction target area is divided into mesh areas. As shown in FIG. 3, for example, if a 5 km square area is divided into mesh-like areas each having a side of 250 m, it can be divided into a total of 400 areas with 20 vertically and 20 horizontally. This area can be represented by horizontal (00-19) and vertical (00-19) coordinates.
このような被害予測対象地域において、地震が発生すると、震度計40で観測された震度は、震度計ネットワーク30を通じて震度データ入力プロセス101に入力される。震度データ入力プロセス101は、観測された震度をもとに図2に示される全エリアの震度を決定する。まず震度計40の設置されているエリアの震度は震度計の観測値とする。
When an earthquake occurs in the damage prediction target area, the seismic intensity observed by the
次に、例えば図2に示す被害予測対象エリアにおいて、震度計が設置されていないエリアの震度を、図4に示すフロー図に従って決定する。 Next, for example, in the damage prediction target area shown in FIG. 2, the seismic intensity of the area where the seismic intensity meter is not installed is determined according to the flowchart shown in FIG.
ステップS1として、最初のエリアに移り、ステップS2に移行して当該最初のエリアの震度が決定済みならステップS6に移行し、未決定の場合はステップS3に移行する。 As step S1, it moves to the first area, moves to step S2 and shifts to step S6 when the seismic intensity of the first area has been determined, and shifts to step S3 when it is not determined.
ステップS3では、最初のエリアに隣接した一つ以上のエリアの震度が既決定ならステップS4に移行し、一つも決定していない場合にはステップS5に移行する。 In step S3, if the seismic intensity of one or more areas adjacent to the first area has already been determined, the process proceeds to step S4, and if none has been determined, the process proceeds to step S5.
ステップS4では、震度の決まっている隣接したエリアの震度の平均を、そのエリアの震度として決定し、ステップS6に移行する。 In step S4, the average seismic intensity of the adjacent area where the seismic intensity is determined is determined as the seismic intensity of that area, and the process proceeds to step S6.
ステップS5では、そのエリアの震度は決定することなくステップS6に移行する。 In step S5, the seismic intensity of the area is determined and the process proceeds to step S6.
ステップS6では、震度を決定すべき次のエリアがあるなら、次のエリアに移ってステップS2に移行し、震度を決定すべき次のエリアがない場合は、ステップS7に移行する。 In step S6, if there is a next area for which the seismic intensity is to be determined, the process proceeds to the next area and proceeds to step S2. If there is no next area in which the seismic intensity is to be determined, the process proceeds to step S7.
ステップS7にて、全エリアの震度が決定していない場合には、ステップS2に移行し、全エリアの震度が決定した場合は終了となる。 If the seismic intensity of all areas has not been determined in step S7, the process proceeds to step S2, and if the seismic intensity of all areas has been determined, the process ends.
上述し且つ図示したエリアの震度の決定方法は一例であり、他の方法によって決定しても良い。 The method for determining the seismic intensity of the area described above and illustrated is an example, and may be determined by other methods.
上記のようにして、図2に示す被害予測対象エリアの全エリアの震度が決まったら、エリア毎の加速度を加速度推定プロセス101で推定する。加速度推定プロセス101は、予め次の表のような震度と地震動の加速度の関係を持っており、震度から加速度を推定することができる。
上記は加速度推定方法の一例であり他の方法でも推定可能である。 The above is an example of the acceleration estimation method, and can be estimated by other methods.
加速度推定プロセス101からは加速度の推定結果が以下のように求められる。
From the
<各エリアの推定加速度例>
エリア=A00−00,120
エリア=A00−01,120
エリア=A00−02,210
エリア=A00−03,360
(以下略)
被害予測プロセス103は、加速度と管路データファイル111と地質データファイル112を読み込んで、管路の被害を予測する。管路データファイル111には以下のようなデータを持たせる。
<Example of estimated acceleration in each area>
Area = A00-00,120
Area = A00-01,120
Area = A00-02,210
Area = A00-03, 360
(Omitted)
The
<管路データファイル111記述例>
エリア=A00−00,管種=DCIP
エリア=A00−00,管種=CIP
エリア=A00−01,管種=DCIP
エリア=A00−02,管種=CIP
エリア=A00−02,管種=SP
(以下略)
地質データファイル112には以下のようなデータを持たせる。
<Example of pipeline data file 111 description>
Area = A00-00, Tube type = DCIP
Area = A00-00, Pipe type = CIP
Area = A00-01, Tube type = DCIP
Area = A00-02, Pipe type = CIP
Area = A00-02, Pipe type = SP
(Omitted)
The geological data file 112 has the following data.
<地質データファイル112記述例>
エリア=A00−00,地質=埋立地
エリア=A00−01,地質=埋立地
エリア=A00−02,地質=沖積層
(以下略)
また、被害予測プロセス103には下表のように被害と加速度、管種、地質の関係を表す関数を内部構造として持たせる。
Area = A00-00, Geology = Landfill Area = A00-01, Geology = Landfill Area = A00-02, Geology = Alluvium (hereinafter omitted)
Further, the
被害予測プロセス103は、管路データファイルのエントリー一つ一つについて被害状況を予測する。まず該当エリアの推定加速度と地質を調べる。次に被害予測プロセス103の内部構造である関数に推定加速度と地質と管種を入力し被害予測を出力として得る。これを被害予測結果出力装置50に出力する。
The
このように本実施形態によれば、地震による加速度と管路の被害の関係から被害予測を計算機で実施することができ、被害箇所を予測することができ、予測箇所から優先的に復旧作業を行うことができるので、これによりライフラインである水道やガスなどの管路を地震時に迅速に復旧することが可能となる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to predict damage from a computer based on the relationship between the acceleration caused by the earthquake and the damage of the pipeline, predict the damaged part, and perform the restoration work preferentially from the predicted part. As a result, it is possible to quickly restore pipes such as water and gas that are lifelines in the event of an earthquake.
(第2の実施形態)
次に図5を参照して第2の実施形態を説明する。
(Second Embodiment)
Next, a second embodiment will be described with reference to FIG.
本実施形態は、第1の実施形態の構成と、動画撮影カメラ10とで構成される。この動画撮影カメラ10は、ビルの屋上等のエリアを見渡せる場所に設置することが好ましい。
The present embodiment includes the configuration of the first embodiment and the moving
上述した構成により、地震発生時には動画撮影カメラ10で撮影された映像はネットワーク経由または光ディスク等の媒体経由で地震被害予測システムの加速度推定プロセス101に入力される。尚、撮影画像の中の観測対象物は、予め定めておく。加速度推定プロセス101は、観測対象物の各フレーム毎の変位を画像中で計測し速度及び加速度を推定する。動画撮影カメラ10で撮影しているエリアの変位は、加速度は上述したようにして推定するものとし、また他は第1の実施形態1と同様に動作する。
With the above-described configuration, when an earthquake occurs, an image captured by the
このように本実施形態によれば、動画撮影カメラ10で撮影された映像により、観測対象物の各フレーム毎の変位を画像中で計測し速度及び加速度を推定し得、震度計や加速度計がない場所でも、動画があれば地震の加速度を推定し被害予測をすることができ、予測箇所から優先的に復旧作業を行うことができるので、これによりライフラインである水道やガスなどの管路は地震時に迅速に復旧することが可能となる。
As described above, according to the present embodiment, it is possible to estimate the velocity and acceleration by measuring the displacement of each observation object for each frame from the image captured by the
(第3の実施形態)
次に図6を参照して第3の実施形態を説明する。
(Third embodiment)
Next, a third embodiment will be described with reference to FIG.
本実施形態は、第1の実施形態の構成と、画像記録ファイル113及び及び静止画撮影カメラ20で構成される。静止画撮影カメラ20は、上記の実施形態の動画撮影カメラ10と同様に、ビルの屋上等のエリアを見渡せる場所に設置することが好ましい。画像記録ファイル113には、平時に定期的に撮影した静止画像を記録しておく。
The present embodiment includes the configuration of the first embodiment, the
上述した構成により、地震発生時には静止画撮影カメラ20で撮影された画像はネットワーク経由または光ディスク等の媒体経由で地震被害予測システムの加速度推定プロセス101に入力される。地震発生後の撮影画像と画像記録ファイル113との差分から加速度を推定する。画像の差分が大きい場合は破壊された建造物が多いことが推定できるため、その度合いで加速度を推定することことができる。予め、画像の差分と加速度の関係を予め下表のように定めておいて加速度を推定する。
上記は加速度推定方法の一例であり他の方法も可能である。 The above is an example of an acceleration estimation method, and other methods are possible.
加速度を推定した後は実施形態1と同様に動作する。 After estimating the acceleration, the operation is the same as in the first embodiment.
このように本実施形態によれば、静止画撮影カメラ20で撮影された映像により、震度計や加速度計がない場所でも、地震発生の前の静止画と地震発生後の静止画があれば地震の加速度を推定し被害予測をすることができ、予測箇所から優先的に復旧作業を行うことができるので、これによりライフラインである水道やガスなどの管路は地震時に迅速に復旧することが可能となる。
As described above, according to the present embodiment, an image captured by the still
(第4の実施形態)
次に図7を参照して第4の実施形態を説明する。
(Fourth embodiment)
Next, a fourth embodiment will be described with reference to FIG.
第4実施形態では、第1〜第3の実施形態に加え、地震被害件数予測プロセス104で構成される。地震被害件数予測プロセス104は計算機上のプロセスとして実現する。
The fourth embodiment includes an earthquake damage
尚、過去の地震被害データから管の単位長さあたりの被害件数と加速度との関係を表す管種毎の経験式は得られている。地震被害件数予測プロセス104はこれを用いてエリア毎に各管種の被害件数を予測する。この予測件数も被害予測結果出力装置50に出力するものである。
An empirical formula for each tube type representing the relationship between the number of damage per unit length of the tube and the acceleration is obtained from past earthquake damage data. The earthquake damage
なお、図7は、図1の構成に地震被害件数予測プロセス104を付加した構成であるが、図5の構成に地震被害件数予測プロセス104を付加した構成又は図6の構成に地震被害件数予測プロセス104を付加した構成であっても良い。
7 shows a configuration in which the earthquake damage
このように本実施形態によれば、被害箇所を予測することができ且つ地震被害件数を同時に表示することで被害の程度がつかめ、予測箇所から優先的に復旧作業を行うことができ、これによりライフラインである水道やガスなどの管路を、地震時に迅速に復旧することが可能となる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to predict the damage location and display the number of earthquake damages at the same time so that the extent of the damage can be grasped and the restoration work can be preferentially performed from the predicted location. It is possible to quickly restore pipes such as water and gas that are lifelines in the event of an earthquake.
(第5の実施形態)
次に図8を参照して第5の実施形態を説明する。
(Fifth embodiment)
Next, a fifth embodiment will be described with reference to FIG.
第5の実施形態では、第1〜第4の実施形態に加え、模擬震度データ入力プロセス106と模擬震度データファイル117で構成される。
The fifth embodiment includes a simulated seismic intensity
模擬震度データ入力プロセス106は計算機上のプロセス、模擬震度データファイル117は計算機上のファイルで実現する。模擬震度データファイル117には模擬的な地震の震度データを登録しておく。模擬震度データ入力プロセスは模擬震度データファイル117を読みこみ、震度データ入力プロセス101と同様に加速度推定プロセス101に、震度データを渡す。他の処理は第1〜第4の実施形態と同様である。
The simulated seismic intensity
このように本実施形態によれば、実際の地震の発生時の被害予測だけでなく、平常時に要注意の管路を発見して換するなどの対策ができる。 As described above, according to the present embodiment, not only damage prediction when an actual earthquake occurs but also countermeasures such as finding and replacing a pipeline requiring attention in normal times can be performed.
(第6の実施形態)
次に図9を参照して第6の実施形態を説明する。
(Sixth embodiment)
Next, a sixth embodiment will be described with reference to FIG.
第6の実施形態では、被害予測プロセス103は、管路データファイル111、地質データファイル112、加速度推定プロセス102からの入力を受けてこれをエリアをキーにして結合し一つの表を作る。以下に結合の例を挙げる。次のような管路データファイル111、地質データファイル112、加速度推定プロセス102の出力があったとする。
In the sixth embodiment, the
<各エリアの推定加速度例>
エリア=A00−00,加速度=120
エリア=A00−01,加速度=120
エリア=A00−02,加速度=210
<管路データファイル111記述例>
エリア=A00−00,管種=DCIP
エリア=A00−00,管種=CIP
エリア=A00−01,管種=DCIP
エリア=A00−02,管種=CIP
エリア=A00−02,管種=SP
<地質データファイル112記述例>
エリア=A00−00,地質=埋立地
エリア=A00−01,地質=埋立地
エリア=A00−02,地質=沖積層
以上を結合すると以下のようになる。
<Example of estimated acceleration in each area>
Area = A00-00, acceleration = 120
Area = A00-01, acceleration = 120
Area = A00-02, acceleration = 210
<Example of pipeline data file 111 description>
Area = A00-00, Tube type = DCIP
Area = A00-00, Pipe type = CIP
Area = A00-01, Tube type = DCIP
Area = A00-02, Pipe type = CIP
Area = A00-02, Pipe type = SP
<Description example of geological data file 112>
Area = A00-00, Geology = Landfill Area = A00-01, Geology = Landfill Area = A00-02, Geology = Alluvium When the above is combined, the result is as follows.
<結合した例>
エリア=A00−00,加速度=120,管種=DCIP,地質=埋立地 エリア=A00−00,加速度=120,管種=CIP,地質=埋立地
エリア=A00−01,加速度=120,管種=DCIP,地質=埋立地 エリア=A00−02,加速度=210,管種=CIP,地質=沖積層
エリア=A00−02,加速度=210,管種=SP,地質=沖積層
被害予測プロセス103は、結合したデータの1行1行について被害予測を行う。つまり上記の例の1行目では、エリアA00−00は埋立地で加速度は120でDCIPの管路が敷設されている。このときこの管に被害が出たかどうかを予測する。
<Combined example>
Area = A00-00, Acceleration = 120, Pipe type = DCIP, Geology = Landfill area = A00-00, Acceleration = 120, Pipe type = CIP, Geology = Landfill area = A00-01, Acceleration = 120, Pipe type = DCIP, geology = landfill area = A00-02, acceleration = 210, pipe type = CIP, geology = alluvium area = A00-02, acceleration = 210, pipe type = SP, geology = alluvium
被害予測は被害予測プロセス103のメモリー上に次のような木構造の分類規則を持っている。
The damage prediction has the following tree structure classification rules on the memory of the
分類規則の例は図10に示される。この例において、結合した結果の1行1行について、上記のような木構造の分類規則を左からたどっていく。分類規則の例の<>で囲まれたものが属性でその属性値によって木構造のどちらへたどっていけば良いかが( )で囲まれた条件で示されている。条件に合う方へ次々にたどっていくと最終的には[]で囲まれた予測被害箇所に到達する。 An example of the classification rule is shown in FIG. In this example, the tree structure classification rule as described above is followed from the left for each row and row as a result of the combination. An example of a classification rule enclosed in <> is an attribute, and the condition surrounded by () indicates which of the tree structure should be followed by the attribute value. If you follow the conditions one after the other, you will eventually reach the predicted damage area surrounded by [].
上記の分類規則の例ではまず最左端に<管種>があるのでこの属性を調べる。 In the above classification rule example, first, there is <tube type> at the left end, so this attribute is examined.
結合した例の1行目のデータでは管種がDCIPなので(DCIP)の方へたどっていく。次に加速度は120で210より小さいので(<210)の方へたどる。すると[継手]に到達する。したがってエリアA00−00に敷設されているDCIPの管は継手に被害が発生している可能性が高いと予測されたことになる。このようにして結合したデータの全ての行について予測を実行してこれを被害予測結果出力装置50で出力する。
Since the tube type is DCIP in the data in the first row of the combined example, the data is traced to (DCIP). Next, the acceleration is 120 and smaller than 210 (<210). Then, [Fitting] is reached. Therefore, it is predicted that the DCIP pipe laid in the area A00-00 is highly likely to be damaged in the joint. Prediction is executed for all the rows of data combined in this way, and this is output by the damage prediction
このように本実施形態によれば、地震と被害の関係を木構造とすることで容易に計算機で作成でき、被害箇所を予測することができ、地震被害件数予測を行うことができるので、予測箇所から優先的に復旧作業を行うことができ、これによりライフラインである水道やガスなどの管路を、地震時に迅速に復旧することが可能となる。 As described above, according to the present embodiment, since the relationship between the earthquake and the damage is made into a tree structure, it can be easily created by a computer, the damage location can be predicted, and the number of earthquake damage can be predicted. The restoration work can be preferentially performed from the location, and this makes it possible to quickly restore the lifelines such as water and gas pipelines in the event of an earthquake.
(第7の実施形態)
次に図11を参照して第7の実施形態を説明する。
(Seventh embodiment)
Next, a seventh embodiment will be described with reference to FIG.
第7の実施形態では、被害予測プロセス103は被害予測規則をif−thenのルール形式で持つ。以下にその例を示す。
In the seventh embodiment, the
<分類規則の例>
if(管種=CIP&地質=沖積層&加速度<210)
then継手
if(管種=CIP&地質=沖積層&加速度>=210)
then管体
if(管種=CIP&地質=埋立地)
then継手
if(管種=DCIP&加速度<210)
then継手
if(管種=DCIP&加速度>=210)
then管体
被害予測プロセス103は第6の実施形態で述べた結合したデータの1行1行について分類規則の上から順次テストし、if節が真になったルールのthen節を予測被害箇所とする。他は第6の実施形態と同様である。
<Example of classification rules>
if (tube type = CIP & geology = alluvium & acceleration <210)
then joint if (tube type = CIP & geology = alluvium &acceleration> = 210)
then tube if (tube type = CIP & geology = landfill)
then joint if (tube type = DCIP & acceleration <210)
then joint if (tube type = DCIP &acceleration> = 210)
then tube
このように本実施形態によれば、被害予測プロセス103を、木構造よりなじみ易いif−thenのルール形式で持つことによって人間による可読性を高めることができ、地震被害件数予測を行うことができるので、予測箇所から優先的に復旧作業を行うことができ、これによりライフラインである水道やガスなどの管路を、地震時に迅速に復旧することが可能となる。
As described above, according to the present embodiment, by having the
(第8の実施形態)
次に図12を参照して第8の実施形態を説明する。
(Eighth embodiment)
Next, an eighth embodiment will be described with reference to FIG.
第8の実施形態では、被害予測プロセス103は被害予測規則をニューラルネットワークとして持つ。ニューラルネットワークの入力層には管種や地質等の属性に対応したニューロンがある。ニューラルネットワークの例を以下に示す。
In the eighth embodiment, the
ニューラルネットワークの例を図13に示す。図13においては、データに示されている属性値に対応するニューロンに入力を加えると出力層のニューロンに出力が出る。出力層の出力があったニューロンを予測被害箇所とする。他は台6の実施施形態と同様である。
An example of a neural network is shown in FIG. In FIG. 13, when an input is applied to a neuron corresponding to the attribute value indicated in the data, an output is output to the neuron in the output layer. The neuron with the output from the output layer is assumed as the predicted damage location. Others are the same as the embodiment of the
このように本実施形態によれば、被害予測プロセス103は被害予測規則をニューラルネットを用いることで徐々に学習する予測システムとすることができ、地震被害件数予測を行うことができるので、予測箇所から優先的に復旧作業を行うことができ、これによりライフラインである水道やガスなどの管路を、地震時に迅速に復旧することが可能となる。
Thus, according to the present embodiment, the
(第9の実施形態)
次に図14を参照して第9の実施形態を説明する。
(Ninth embodiment)
Next, a ninth embodiment will be described with reference to FIG.
第9の実施形態では、第6〜第8の実施形態に加え、被害分析プロセス105と地震動データファイル114、地質データファイル115、地震被害データファイル116で構成される。被害分析プロセス105は計算機上のプロセス、地震動データファイル114と地質データファイル115と地震被害データファイル116は計算機上のファイルとして実現する。
The ninth embodiment includes a
被害予測プロセス103が持つ木構造の分類規則やif−thenルールやニューラルネットワークは被害分析プロセス105によって地震動データファイル114と地質データファイル115と地震被害データファイル116から生成される。地震動データファイル114は第6〜第8の実施形態の各エリアの推定加速度にあたる。
The tree structure classification rules, if-then rules, and neural networks possessed by the
<地震動データファイル114記述例>
エリア=A00−00,加速度=120
エリア=A00−01,加速度=120
エリア=A00−02,加速度=210
地質データファイル115は地質データファイル112に相当する。
<Description example of earthquake motion data file 114>
Area = A00-00, acceleration = 120
Area = A00-01, acceleration = 120
Area = A00-02, acceleration = 210
The geological data file 115 corresponds to the geological data file 112.
<地質データファイル115記述例>
エリア=A00−00,地質=埋立地
エリア=A00−01,地質=埋立地
エリア=A00−02,地質=沖積層
また地震被害データファイル116は管路データファイル111に被害箇所を加えたものである。
<Description example of geological data file 115>
Area = A00-00, Geology = Landfill Area = A00-01, Geology = Landfill Area = A00-02, Geology = Alluvium Also, the earthquake damage data file 116 is the pipeline data file 111 plus the damage location. is there.
<管路データファイル111記述例>
エリア=A00−00,管種=DCIP,被害箇所=継手
エリア=A00−00,管種=CIP,被害箇所=管体
エリア=A00−01,管種=DCIP,被害箇所=継手
エリア=A00−02,管種=CIP,被害箇所=管体
エリア=A00−02,管種=SP,被害箇所=管体
3つファイルを結合すると以下のようなデータが得られる。
<Example of pipeline data file 111 description>
Area = A00-00, Pipe type = DCIP, Damaged part = Fitting Area = A00-00, Pipe type = CIP, Damaged part = Tube area = A00-01, Pipe type = DCIP, Damaged part = Fitting Area = A00- 02, Pipe type = CIP, Damaged part = Tube area = A00-02, Pipe type = SP, Damaged part = Tube When the three files are combined, the following data is obtained.
<結合例>
エリア=A00−00,加速度=120,地質=埋立地,管種=DCIP,被害箇所=継手
エリア=A00−00,加速度=120,地質=埋立地,管種=CIP,被害箇所=管体
エリア=A00−01,加速度=120,地質=埋立地,管種=DCIP,被害箇所=継手
エリア=A00−02,加速度=210,地質=沖積層,管種=CIP,被害箇所=管体
エリア=A00−02,加速度=210,地質=沖積層,管種=SP,被害箇所=管体
第6の実施形態に対応した第9の実施形態では、被害分析プロセス105は、id3アルゴリズムを用いて、このデータを被害箇所について分類する木構造分類規則を生成し、これを被害予測プロセス103に渡す。
<Combination example>
Area = A00-00, acceleration = 120, geology = landfill, pipe type = DCIP, damage location = joint area = A00-00, acceleration = 120, geology = landfill, pipe type = CIP, damage location = tube area = A00-01, acceleration = 120, geology = landfill, pipe type = DCIP, damage location = joint area = A00-02, acceleration = 210, geology = alluvium, pipe type = CIP, damage location = tube area = A00-02, acceleration = 210, geology = alluvium, tube type = SP, damage location = tube In the ninth embodiment corresponding to the sixth embodiment, the
第7の実施形態に対応した第9の実施形態では、被害分析プロセス105は、得られた木構造分類規則のルートノードから各葉ノードまでの条件を列挙したものをif−then形式のルールとして生成する。
In the ninth embodiment corresponding to the seventh embodiment, the
第8の実施形態に対応した第9の実施形態では、被害分析プロセス105は、加速度、地質、管種の各属性に対応する入力に対する出力層のニューロンの出力と実際の被害箇所との違いからバックプロパゲーションを用いてニューラルネットワークの学習を行う。学習の結果得たニューラルネットワークを被害予測プロセス103に渡す。
In the ninth embodiment corresponding to the eighth embodiment, the
このように本実施形態によれば、地震が発生した時には被害を予測し、地震発生直後被害データが明かになってからそのデータを用いて被害予測システムをリファインでき、地震被害件数予測を行うことができるので、予測箇所から優先的に復旧作業を行うことができ、これによりライフラインである水道やガスなどの管路を、地震時に迅速に復旧することが可能となる。 As described above, according to the present embodiment, when an earthquake occurs, damage is predicted, and after the damage data is revealed immediately after the earthquake occurs, the damage prediction system can be refined using the data, and the number of earthquake damage can be predicted. Therefore, it is possible to preferentially perform restoration work from the predicted location, and thereby it is possible to quickly restore pipelines such as water and gas that are lifelines in the event of an earthquake.
10 動画撮影カメラ
20 静止画撮影カメラ
30 震度計ネットワーク
40 震度計
50 被害予測結果出力装置
100 被害予測装置
101 加速度推定プロセス
102 加速度データ入力プロセス
103 被害予測プロセス
104 被害予測プロセス
105 被害予測プロセス
106 被害予測プロセス
111 管路データファイル
112 地質データファイル
113 画像記録ファイル
114 地震動データファイル
115 地質データファイル
116 地震被害データファイル
117 模擬震度データファイル
DESCRIPTION OF
Claims (4)
発生した地震の震度データと管路データと地質データに基づいて被害予測対象エリア毎の被害を予測する被害予測手段と、
を具備したことを特徴とする地震による管路被害予測システム。 A damage prediction target area forming means for dividing a damage prediction target area to form a plurality of damage prediction target areas;
Damage prediction means for predicting damage for each area subject to damage prediction based on seismic intensity data, pipeline data and geological data of the earthquake that occurred,
A system for predicting damage to pipes caused by earthquakes.
発生した地震の震度データと管路データと地質データに基づいて被害予測対象エリア毎の被害を予測することを特徴とする地震による管路被害予測方法。 Divide the damage prediction target area to form multiple damage prediction target areas,
A method for predicting damage to pipes caused by an earthquake, wherein damage is predicted for each area subject to damage prediction based on seismic intensity data, pipe data and geological data of the earthquake that occurred.
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