JP2009198285A - 岩盤斜面状態判定システム及び岩盤斜面状態判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ＡＥの波形データを短時間に誤判断することなく解析でき、正確な岩盤の状態判定を自動的に実行することが出来る岩盤状態判定システム及び岩盤状態判定方法の提供。
【解決手段】岩盤斜面Ｒに設置したＡＥセンサ４ａが感知した波形データの解析から、検査対象となる岩盤斜面状態を評価・判定する岩盤斜面状態判定システムにおいて、ＡＥセンサ４aからの出力信号をＡＥ波とそれ以外の信号とに判別するＡＥ信号判別ユニット7と、図心法を用いたＡＥ波の周波数決定手段を有した周波数決定ユニット８と、判別されたＡＥ波の発生数の推移及び周波数決定ユニットで決定された当該ＡＥ波の周波数の変化に基づいて検査対象となる岩盤の状態を判断する解析判定ユニット９とを有する。
【選択図】図２

Description

本発明は、岩盤が塑性変形あるいは崩壊するときに、それまで貯えられていた歪エネルギが解放され弾性波が生じる現象（Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ：本明細書では「ＡＥ」と記載する）を自動的に計測してデータ処理することにより、岩盤斜面内部の岩盤の状態を判定し、これに基づいて岩盤斜面の状態を判定する技術に関する。

岩盤の状態を判断して、岩盤破壊の危険性の判断等を行うための技術は、従来より、種々提案されている。
上述したＡＥ波を用いた手法では、状態を判断する対象となる岩盤にボアホールを穿孔し、その中にＡＥセンサを設置し、セメントミルクで埋設する。岩盤内に塑性変形あるいは破壊が発生すると、それに伴って岩盤内において発生するＡＥ波（通常２０〜１００ＫＨｚ程度）が、ボアホール中に埋設されたＡＥセンサで受信され、ＡＥセンサの出力信号として、信号ケーブルを介してデータ収録・解析装置側へ伝送される。データ収録・解析装置側では、受信したＡＥセンサ出力信号を適宜処理して、岩盤の状態判定を行う（例えば、特許文献１参照）。

このような方法を行うためには、共通して大きな三つの問題点があった。
第１の問題は、実際の計測ではＡＥ波だけでなくさまざまなノイズが混入するため、それにより測定精度が低下するケースが多いことである。特に岩盤斜面の場合、近くに道路や鉄道等があるために、外部からのノイズが混入し易い。
第２の問題は、得られたＡＥ波の何を指標にして岩盤状態を評価して、岩盤破壊の危険性を判断するかについて、定まった基準がないことである。
第３の問題は、実際にＡＥセンサを設置する場所は崩落の危険がある急峻な岩盤斜面であるため、設置作業は危険を伴う非常に難易度が高い作業となることである。

第１の問題に対して、従来技術では、例えば、伝送された信号をすべて記憶媒体に収録し、ＡＥセンサによる計測作業の終了後に、測定員自身の目視確認や波形パラメータの統計処理などにより、ＡＥ波であるか否かの判別を行い、ＡＥ波と判別された波形データを岩盤挙動の予測に供していた。
しかし、係る方法では、測定員による判断が必須となるので、例えば、習熟した測定員と、未熟な測定員では、同一の出力信号であっても異なる判断結果が導出されてしまう、という問題点が存在するので、岩盤の状態については、全ての岩盤検査の現場において正確な岩盤状態の評価・判定および岩盤挙動の予測が困難であった。

第２の問題に対しては、ＡＥ発生数の増減を用いて岩盤の挙動の予測を行うことがほとんどである。
しかし、発生数の増減のみでは、変化のどの時点で岩盤が不安定となるのかを把握することが出来ず、岩盤状態に基づく岩盤斜面状態判定も精度良く行うことが出来ないという難点がある。このため、他の波形パラメータを指標とする試みが為されてきたが、精度良く岩盤の挙動を予測するには至っていないのが現状であった。

第３の問題については、難易度の高い設置作業を終えた後においても、センサやケーブルをメンテナンスするために作業員が設置位置に行かねばならない。そして、センサやケーブルの設置個所に作業員が行く作業（危険を伴う非常に難易度が高い作業）を行うことなく、人力作業で常時センサの作動状態を確認することは不可能である。
さらに、従来の方法では、測定員による人的処理作業を多く必要とし、計測結果を算出するのに比較的多くの時間を要するために、計測結果を迅速に非難や退避といった現地対応に反映させることが困難であった。

上記の第１の問題に対しては、例えば特許文献２では、ＡＥセンサにより検出された全ての波形について、ＡＥ波とそれ以外のもの（例えば、ノイズ）とを自動的に判別することが出来る技術が提案されている。
係る技術により、岩盤状態の判定・予測に必要とされる人員・労力・時間を削減するとともに、ノイズの影響を極力低減した精度のよい良い計測が可能となった。
しかし、上述した第２の問題と第３の問題については、依然として解消しておらず、残存したままであった。
特開平１０−１２３１０２号公報 特開２００１−１６５７１６号公報

本発明は、上述した様な従来技術の問題点に鑑みて提案されたものであり、ＡＥ波の波形データを短時間に誤判断することなく解析でき、測定員の熟練度やセンスに依存することなく、正確な岩盤斜面の状態判定を、自動的に実行することが出来る岩盤斜面状態判定システム及び岩盤斜面状態判定方法の提供を目的としている。

発明者は、種々の研究の結果、ＡＥ発生数と、ＡＥ波の周波数変化をパラメータとすれば、検査対象となる岩盤の状態を正確に判断できることを見出した。

本発明は係る知見に基づいて提案されたものであり、岩盤斜面（Ｒ）に設置したＡＥセンサ（４ａ）が感知した波形データの解析から、検査対象となる岩盤斜面状態を評価・判定する岩盤斜面状態判定システムにおいて、前記制御・解析装置（１１）は、ＡＥセンサ（４ａ）からデータ収録装置（６）を経て送られてきた出力信号をＡＥ波とそれ以外の信号（ノイズを含む）とに判別するＡＥ信号判別ユニット（７）と、ＡＥ信号判別ユニット（７）でＡＥ波と判別された波形信号の周波数を決定する周波数決定ユニット（８）と、ＡＥ信号判別ユニット（７）で判別されたＡＥ波の発生数の推移及び周波数決定ユニット（８）で決定された当該ＡＥ波の周波数の変化に基づいて検査対象となる岩盤斜面（Ｒ）の状態を判断する解析判定ユニット（９）と、データ収録装置（６）の制御を行う制御ユニット（１０）を有することを特徴としている（請求項１）。

本発明において、前記データ収録装置（６）は、波形データを増幅する手段（６ａ）と、増幅された波形データを（設定手段６ｅにより設定された設定値に応じて）フィルタ処理する手段（６ｂ）と、フィルタ処理されたアナログの波形データをデジタルの波形データに変換するＡＤ変換手段（６ｃ）とを具備しているのが望ましい（請求項２）。

そして、前記ＡＥ信号判別ユニット（７）は、（増幅手段６ａで増幅され、フィルタ処理手段６ｂでフィルタ処理され、ＡＤ変換手段６ｃによりＡＤ変換された後に）データ収録装置（６）から送られてくる波形データを、時間のパラメータ（Ｔ１〜Ｔ４）に対する設定値によりＡＥ波とノイズに判別し、ＡＥ波以外の波形データを破棄する波形判定ブロック（７ｂ）を具備しており、前記周波数決定ユニット（８）は、ＡＥ波のＦＦＴ解析を行う装置（ＦＦＴ解析ブロック８ａ）と、ＦＦＴ解析で求められた周波数−ＦＦＴスペクトル線図（縦軸にＦＴＴスペクトル、横軸に周波数をとった特性図）に現れる曲線と横軸により作られる図形の図心を演算し、当該図心における周波数をＡＥ波における周波数として決定する装置（波形周波数算出ブロック８ｂ）とを具備し、前記解析判定ユニット（９）は、ＡＥ信号判別ユニット（７）で判別されたＡＥ波発生数の推移及び周波数決定ユニット（８）で決定された当該ＡＥ波の周波数の変化に基づいて検査対象となる岩盤斜面の状態を評価・判定する装置（岩盤評価ブロック９ｂ及び安定度の判定・予測ブロック９ｃ）を具備しているのが好ましい（請求項３）。

本発明において、ＡＥセンサ（４ａ）の出力信号を（データ収録装置６で増幅、フィルタ処理、ＡＤ変換を行った後の波形データを）データ収録装置（６）から制御・解析装置（１１）に送信するための無線（５ｂ）通信装置と、制御・解析装置（１１）の制御ユニット（１０）からデータ収録装置（６）の作動を制御する信号を送信するための無線（１０ｂ）通信装置とを設けるのが好ましい（請求項４）。

本発明において、パルス波発信用センサ（４ｂ）をＡＥセンサ（４ａ）の近傍に設置し、前記データ収録装置（６）に備えたパルス波発生手段（６ｄ）によりパルス波発信用センサ（４ｂ）からパルス波を発振させ、ＡＥセンサの作動状態、およびＡＥセンサ（４ａ）、パルス波発信用センサ（４ｂ）間の岩盤斜面状態の変化を確認する様に構成することが望ましい（請求項５）。

本発明の岩盤崩落判方法は、岩盤斜面（Ｒ）に設置したＡＥセンサ（４ａ）が感知した波形データの解析から、検査対象となる岩盤斜面状態を評価・判定する岩盤状態判定方法において、制御・解析装置（１１）内に、ＡＥ信号判別ユニット（７）によりＡＥセンサ（４ａ）からの出力信号をＡＥ波とそれ以外の信号（ノイズを含む）とを判別するＡＥ波判別工程（Ｓ７）と、周波数決定ユニット（８）によりＡＥ信号判別ユニット（７）で判別されたＡＥ波の周波数を決定する周波数決定工程（Ｓ９、Ｓ１０）と、ＡＥ信号判別ユニット（７）で判別されたＡＥ波の発生数の推移および周波数決定ユニット（８）で決定されたＡＥ波の周波数の変化に基づいて、解析判定ユニット（９）により検査対象となる岩盤斜面の状態を判断する岩盤斜面状態評価判定工程（Ｓ１１、Ｓ１２）、とを有することを特徴としている（請求項６）

本発明において、前記ＡＥ信号判別工程は、ＡＤ変換された波形データを時間のパラメータ（Ｔ１〜Ｔ４）の設定値により判断する工程（Ｓ７）と、ＡＥ波の波形データ以外を破棄する工程（Ｓ８）、とを有しているのが好ましい（請求項７）。

前記周波数決定工程は、ＡＥ波のＦＦＴ解析を行う工程（Ｓ９）と、ＦＦＴ解析で求められた周波数−ＦＦＴスペクトル線図に現れる曲線と横軸により作られる図形の図心（重心）を演算し、当該図心（重心）における周波数をＡＥ波における周波数として決定する工程（Ｓ１０）、とを有するのが好ましい（請求項８）。

上述する構成を具備する本発明によれば、ＡＥ信号判別ユニット（７）からのＡＥ波の発生数の推移と、周波数決定ユニット（８）で決定されたＡＥ波の周波数の変化という２つのパラメータにより、計測された岩盤斜面（Ｒ）がどの様な状態にあるかを判断し、安全性を判定し、挙動を予測し、必要に応じて危険である旨を判定することが出来る。
そして、ＡＥ波の周波数を岩盤の状態判定のパラメータとして用いることにより、ＡＥ波の発生数のみをパラメータとして採用する場合に比較して、客観性の高い指標により岩盤の状態をより詳細且つ正確に判断することが出来る様になった。

例えば、ＡＥ波の発生が確認された場合は、岩盤斜面内において微小破壊に伴う亀裂が生じているものと推定されるが、その発生の程度（発生数、累積の発生数など）がどの程度になったときに、どのレベルの対処が必要であるかが従来は判別できず、直ちに避難すべき危険な状態であるか、監視を強化すべき段階であるのか、局所的な破壊にとどまり大きな崩壊につながらないのかが、従来技術では判定できない。その結果、過剰で不経済な対策を講じたり、逆に対策が遅れて被害を拡大してしまう可能性があった。
これに対して、本発明によれば、どのレベルの対処が必要であるかを適切に判定することが出来る。

本発明における測定の原理について、図４の４Ａ〜４Ｃを用いて説明する。
岩盤斜面内で破壊が発生すると変位が微小な段階からＡＥ波が発生し、破壊の進行・拡大に伴いＡＥ波は連続的に発生数を増加させる。ここで、破壊が局所的なものにとどまり、大きな岩盤崩壊まで至らない場合は、ＡＥ発生数はある時点で減少に転じ、やがて収束する（図４における４Ａ）。
一方、さらに破壊が進行しＡＥ発生数も増加し続けると、ついには大きな岩盤崩壊に至る（図４における４Ｂ）。したがってＡＥ発生数に閾値を設けて、これにより岩盤破壊の進行状況すなわち岩盤斜面内部の不安定化を推定することが可能である。
しかし、ＡＥ波の発生数は、センサの種類や岩盤の地質・割れ目状況、破壊箇所とセンサの距離などの影響を大きく受けるため、増加するＡＥ発生数がどのレベルに達したとき岩盤崩壊が発生するかをあらかじめ特定することはできない。すなわち、ＡＥ発生数の増減からは、破壊の進行とともにＡＥ発生数が増加し、不安定化が進んでいることは分かるが、いつ大きな崩壊が起こるのかは分からず、ＡＥ波の発生数のみでは岩盤崩壊の適切な判定はできない。

一方、ＡＥ波の周波数（後述する本発明の図心法による周波数）は、破壊の段階により変化することが、岩石試験結果等から判明した。それによれば、ＡＥ波の周波数は、載荷開始初期の段階では載荷重の増加に伴い上昇するが、破壊に至る直前（本明細書では図示しない実験結果によれば、最終的な破壊荷重の約８割の荷重）に低下した（図４における４Ｃ）。載荷後に周波数が上昇せずに一定のレベルを維持したケースも存在するが、その様なケースにおいても、図４における４Ｃで示す場合と同様に、破壊前には周波数が低下した。
これは、最終的な破壊に至る前段階では、破壊の対象物である物体の内部で微小亀裂が発達し、発生したＡＥ波のうち特に弾性波の高周波成分がセンサに到達する前に減衰してしまい、結果として、低周波成分が相対的に卓越するようになったためと考えられる。
本発明は、破壊の過程で現れるこのようなＡＥ発生数の増減と、ＡＥ周波数の変化という二つのパラメータの特性を総合的に評価して、岩盤斜面内部での破壊の進行状況、すなわち岩盤斜面の安定性を判定する。

ここで、ＡＥ波の計測に際しては、周波数の決定は、通常、周波数−ＦＦＴスペクトル線図を描き、そのスペクトル強度のピーク値を卓越周波数として波形を代表させ、これをそのＡＥ波形の周波数として評価することが一般的である。しかし、卓越周波数からＡＥ波形の周波数を求める方法では、本発明が目的とする岩盤斜面の安定性の判定は行うことができない。

そこで本発明では、前記周波数決定ユニット（８）における周波数決定手段は、ＦＦＴ解析で求められた周波数−ＦＦＴスペクトル線図に現れる曲線と座標軸により作られる図形の図心（重心）を演算し、当該図心（重心）における周波数をＡＥ波における周波数として決定する様に構成されており（請求項３）、換言すれば、いわゆる「図心法」を用いてＡＥ波の周波数を適切に決定するため、全体の特徴を精度よく捉えることが出来る。卓越周波数と図心法による周波数の違いについて、図６を用いて説明する。

図６は周波数−ＦＦＴスペクトル線図であり、図６におけるＡ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２のそれぞれの上部には、卓越周波数から求めた代表周波数を矢印で示している。また、図６におけるＡ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２のそれぞれの下部には、図心法により求めた代表周波数を二重矢印で示している。
センサで受信したＡＥ波が図６のＡ１やＡ２のようなタイプであれば、そのピークを示す周波数は比較的集中しており、あるいは比較的明瞭に１つの周波数にピークが現れているため、ＦＦＴスペクトル値が最大となる卓越周波数により、その波形の特徴を代表することが可能である。

しかし、一般にＡＥ波形は様々な周波数成分の波が複合した波であるため、図６のＢ１やＢ２のように、比較的広範囲で複数のピークが現れる場合が多い。卓越周波数では、係る要素を無視してしまうので、ＡＥ波形全体の特徴を現しているとはいえない。
例えば、図６のＡ２とＢ２では卓越周波数はほぼ同じであるが、周波数成分としてはＢ２の方がより低周波成分を含有している。本発明の岩盤斜面状態判定システムでは、この低周波成分の増加もＡＥ波形の周波数低下の要因となるため、卓越周波数を用いると精度のよい判定は出来ない。
従来の方法である卓越周波数から求めた周波数と比べると、図心法で求めた周波数は、図６のＢ１、Ｂ２において低周波成分が多く複合しているという特徴を良くとらえている。そのため、図心法で求めた周波数は、本発明の岩盤斜面状態判定システムで使用する周波数として最適である。

また別の問題として、ＡＥセンサにより求めたＡＥ波形はセンサの周波数特性の影響を受けやすく、求めたＡＥ波形の周波数もセンサの特性に依存している可能性がある。このため、異なる特性を持つセンサで求めた周波数を単純に比較、評価することは、適切な評価とは言えない。
そこで本発明では、図心法により求めた一つのセンサにおけるＡＥ波形の周波数の変化を指標にすることにより、センサの周波数特性の影響を受けずに岩盤評価ができ、精度の良い岩盤斜面判定が可能となった。

本発明において、データ収録装置（６）が、波形データを増幅手段（６ａ）により増幅し、増幅手段（６ａ）から受けた波形データを設定値に応じてフィルタ処理（６ｂ）し、フィルタ処理されたアナログの波形データをデジタルの波形データに変換するＡＤ変換手段（６ｃ）とを有し、制御・解析装置（１１）内のＡＥ信号判別ユニット（７）が、ＡＤ変換手段（６ｃ）から受けた波形データを時間のパラメータに基づいて判断し、ＡＥ波の波形データ以外を破棄する波形判定ブロック（７ｂ）を有するようにすれば（請求項３）、センサ（４ａ）の検出信号を、ＡＥ波の波形であるか、或いはＡＥ波以外の波形（例えば、ノイズ）であるかを短時間に正確に判別して、ＡＥ波のみを解析することが出来る。

急峻な岩盤斜面（Ｒ）にＡＥセンサ（４ａ）を設置した場合には、ＡＥセンサ（４ａ）の設置位置に作業員が行くことが難しく、従来技術では、ＡＥセンサ（４ａ）の状態を確認することが困難であった。
これに対して、本発明において、ＡＥセンサ（４ａ）の近傍にパルス波発信用センサ（４ｂ）を設置し、データ収録装置（６）に備えたパルス波発生手段（６ｄ）によりパルス波発信用センサ（４ｂ）からパルス波を発振し（請求項４）、ＡＥセンサ（４ａ）にパルス波発信用センサ（４ｂ）の発信した検査用パルスに応答した波形が生じたのであれば、ＡＥセンサ（４ａ）が正常に作動している旨が把握できる。
そのため、作業者がＡＥセンサ（４ａ）の設置箇所に行くという危険な作業を行わなくても、ＡＥセンサ（４ａ）の設置後に正常に作動しているか否かをチェックすることが出来る。

また、岩盤内を伝播する弾性波は、岩盤の劣化の進行具合・割れ目の状態により伝播速度や振幅値が変化するため、検査用パルスに対する応答波の伝播速度や振幅値の変化を記録し比較することにより、ＡＥセンサ（４ａ）とパルス波発信用センサ（４ｂ）間における岩盤の状態の変化をチェックすることが可能である。

本発明において、ＡＥセンサ（４ａ）の出力結果を遠隔地の制御・解析装置（１１）へ無線で送信する通信手段を具備すれば（請求項５）、解析を岩盤斜面から離れた安全な遠隔地で行って、その結果を把握することができるので、岩盤斜面状態判定を更に安全に行うことが可能となる。

以下、添付図面を参照にして、本発明の実施形態を説明する。
図１は本発明の実施形態の概要を示している。
図１において、本発明の実施形態に係る岩盤斜面状態判定システムは、ＡＥセンサ４ａと、パルス波発信用センサ４ｂと、データ収録装置６と、制御・解析装置１１とを有している。

ＡＥセンサ４ａは、岩盤崩落判定の対象となる岩盤斜面Ｒに設置され、セメントミルク等で埋設されている。岩盤斜面Ｒに埋設されたＡＥセンサ４ａは、信号ライン５を介してデータ収録装置６に接続されている。さらにデータ収集装置６は、信号ライン５ａを介して、制御・解析装置１１と接続されている。
ここで、信号ライン５ａに代えて無線で送信する通信手段を具備し、無線データ収録装置６と制御・解析装置１１との間で無線により情報を授受することも出来る。
図１において、点線で示すライン５ｂが、無線による通信を示している。
無線データ収録装置６、制御・解析装置１１の詳細については、図２を参照して説明する。

明確には図示されていないが、ＡＥセンサ４ａおよびパルス波発信用センサ４ｂは圧電素子を備えている。
ＡＥセンサ４ａは、岩盤崩壊による微弱な振動が圧電素子に伝達されると、当該変位に対応した出力電圧を、ＡＥ波を示す信号として出力する様に構成されている。
パルス波発信用センサ４ｂは、圧電素子に電圧が作用すると、当該電圧に対応したパルス波を出力する様に構成されている。

ここで、岩盤斜面Ｒのような急峻な斜面にＡＥセンサ４ａを設置した場合には、ＡＥセンサ４ａの設置位置に作業員が行くことが難しく、設置後にＡＥセンサ４ａの状態を確認することが困難となる。そのため、図示の実施形態では、図１で示す様に、ＡＥセンサ４ａの近傍にパルス波発信用センサ４ｂを設置している。

パルス波発信用センサ４ｂは、データ収録装置６内のパルス波発生手段６ｄ（図２参照）に接続されており、ＡＥセンサ４ａの状態をチェックするに際しては、パルス波発信用センサ４ｂからＡＥセンサ検査用のパルス波を発生する。

ＡＥセンサ４ａが正常に作動しているのであれば、パルス波発信用センサ４ｂからＡＥセンサ検査用のパルスが発信された際に、その近傍に配置されているＡＥセンサ４ａ・・・の各々からの出力信号において、検査用パルスに応答した波形が生じる。これに対して、ＡＥセンサの出力信号に検査用パルスに応答した波形が生じなければ、ＡＥセンサ４ａ・・・には何等かの異常が生じていると判断される。

すなわち、パルス波発信用センサ４ｂを設け、パルス波発信用センサ４ｂをデータ収録装置６内のパルス波発生手段６ｄに接続し、パルス波発信用センサ４ｂからＡＥセンサ検査用のパルス波を発生することにより、ＡＥセンサ４ａ・・・の設置後にＡＥセンサ４ａ・・・が正常に作動しているか否かをチェックすることが出来る。その結果、ＡＥセンサ４ａ・・・が正常に作動しているか否かをチェックするために、作業者がＡＥセンサ４ａ・・・の設置箇所に行くという危険な作業を行う必要がなくなる。

図１及び図２において、ＡＥセンサ４aの出力信号（検出信号）は信号ライン５を介してデータ収録装置６に伝達され、データ収録装置６から信号ライン５ａを介して、或いは無線（図１では、点線５ｂで示す）により、制御・解析装置１１に伝達されている。
無線方式（図１の点線５ｂ）を採用すれば、計測するべき岩盤Ｒが、ケーブルの敷設が困難な場合にも、或いは、評価を遠隔地（に配置された制御・解析装置１１）にて行う必要がある場合にも、対応することが可能である。さらに、無線方式の場合には、敷設したケーブルが落石や獣害等により切断され、計測が不可能となる恐れがない。

次に図２を参照して、図示の実施形態に係る岩盤斜面状態判定システムの詳細な構造について説明する。

図２において、ＡＥセンサ４ａで感知された波形データは、信号ライン５を介してデータ収録装置６へ入力される。
データ収録装置６は全体を符号６で示し、ＡＥセンサ４ａからの出力信号を増幅する増幅手段６ａと、フィルタ処理手段６ｂと、ＡＤ変換手段６ｃと、パルス波発生手段６ｄと、設定手段６ｅとを備えている。

増幅手段６ａは、その増幅率が、設定手段６ｅにより設定される。そして増幅手段６ａは、ＡＥセンサ４ａからの送られて来た波形データを、設定された増幅率で増幅する。
フィルタ処理手段６ｂは、フィルタ処理を行うための設定値が、設定手段６ｅにより設定される。そしてフィルタ処理手段６ｂは、増幅手段６ａで増幅された波形データを、設定された設定値でフィルタ処理し、ＡＤ変換手段６ｃに送る。

ＡＤ変換手段６ｃは、フィルタ処理手段６ｂから受けたアナログの波形データをデジタルの波形データに変換し、デジタル変換された波形データを制御・解析装置１１に送る。
パルス波発生手段６ｄは設定手段６ｅからの信号により、パルスを発生する。
設定手段６ｅは、信号ライン１０ａを介して、制御・解析装置１１の制御ユニット１０より制御信号を受信して、各手段６ａ〜６ｄの作動に必要な信号を発生させる。
ここで、信号ライン１０ａに代えて、無線通信手段（図２において、無線通信を符号１０ｂで示す）により、制御ユニット１０から設定手段６ｅに制御信号を発信しても良い。

制御・解析装置１１は、ＡＥ信号判別ユニット７を備えている。ＡＥ信号判別ユニット７は、時間のパラメータ設定ブロック７ａと、波形判定ブロック７ｂとを有している。
時間のパラメータ設定ブロック７ａは、時間のパラメータ（Ｔ１〜Ｔ４：図８を参照して後述）を設定する。
波形判定ブロック７ｂは、時間のパラメータ設定ブロック７ａで設定された時間のパラメータＴ１〜Ｔ４に基づいて、ＡＥセンサ４aからデータ収録装置６を経て送られてきた出力信号を、ＡＥ波とそれ以外の信号（ノイズを含む）に判別する。

データ収録装置６から送られてきた波形データが、ＡＥ信号判別ユニット７へ入力されると、ＡＥ信号判別ユニット７の波形判定ブロック７ｂは、後述するような態様で設定された時間のパラメータ（Ｔ１〜Ｔ４：図８参照）に基づき、データ収録装置６から受けた波形データを、ＡＥ波と判断された波形データとそれ以外の波形データとに区分して、ＡＥ波以外の波形データを破棄する。
また、ＡＥ波であると判断された波形は、その発生時間及び波形データが周波数決定ユニット８及び解析判定ユニット９の解析ブロック９ａに送られる。

周波数決定ユニット８は、ＦＦＴ解析ブロック８ａと、波形周波数算出ブロック８ｂとを備えている。
ＦＦＴ解析ブロック８ａは、ＡＥ信号判別ユニット７でＡＥ波と判定された波形のＦＦＴ解析を行う。
波形周波数算出ブロック８ｂは、ＦＦＴ解析の結果である周波数−ＦＦＴスペクトル線図を用いて、いわゆる「図心法」により、ＡＥ信号判別ユニット７から送られたＡＥ波の周波数を算出し、算出された発生時間毎の周波数のデータを解析判定ユニット９の解析ブロック９ａに送出する。

波形周波数算出ブロック８ｂにおける波形周波数決定に際して、具体的には、図７に示すように、周波数−ＦＦＴスペクトル線図に現れる曲線と横軸により作られる図形の図心（重心）を演算し、当該図心（重心）における周波数を、そのＡＥ波における周波数として決定するのである。

解析判定ユニット９は解析ブロック９ａを有し、解析ブロック９ａは、その他の解析を行うブロック９ａ−１と、ＡＥ発生数の推移決定ブロック９ａ−２と、波形周波数の変化決定ブロック９ａ−３とを有している。
その他の解析を行うブロック９ａ−１は、ＡＥ信号判別ユニット７から送られてきたＡＥ波の波形の最大振幅、リングダウン計数等の波形パラメータを計算する。その計算結果は、ＡＥ波形の特徴を示すバックデータとしてデータ記録ブロック１２に記録され、或いは、モニタ１４で表示される。

ＡＥ発生数の推移決定ブロック９ａ−２は、ＡＥ信号判別ユニット７から送られてきたＡＥ波の、時間毎の発生数がどの様に変化（推移）しているのかを決定する。
波形周波数の変化決定ブロック９ａ−３は、波形周波数算出ブロック８ｂで算出されたＡＥ周波数が、どの様に変化しているのかを決定する。
ここで、センサで受信される波形は、非常に短い間隔ではあるがひとつの時間に対して１個の波形が受信されるため、ある一定の時間を設定し、その間について発生数を数え、推移の変化を決定する必要がある。
また、解析される波形データは、ひとつのセンサで捉えることができる範囲内のあちらこちらから次々と発生しているＡＥ波を、非常に短い間隔の時間に対して１個のデータとして受信しているため、全てのＡＥ周波数を時系列毎に並べて変化を決定すると、個々のＡＥ周波数の影響が大きすぎて、全体の傾向が不明瞭になってしまう。本発明では、次々と発生しているＡＥ波の周波数について、低い周波数のものが漸次多くなってくる現象をとらえて岩盤評価の指標としており、そのため、一定の時間を設定し、その時間について平均値等でその時間のＡＥ周波数を算出し、変化を決定する必要がある。

そこで、ＡＥ発生数の推移決定ブロック９ａ−２では、ＡＥ信号判別ユニット７から送られたＡＥ波の発生時間から、ある一定の時間内に発生したＡＥ波の個数を算出し、発生数の推移を決定する。また、波形周波数の変化決定ブロック９ａ−３では、周波数決定ユニット８から送られた時間毎のＡＥ周波数から、ある一定時間内のＡＥ周波数を平均値等で算出し、波形周波数の変化を決定する。
例えば、１３：００から１分間に受信したＡＥ波の個数が５個であり、周波数決定ユニット８から送られたそれぞれのＡＥ周波数が番号毎に、
番号１：１２０ｋＨｚ、
番号２：１０８ｋＨｚ、
番号３：１２３ｋＨｚ、
番号４：１１９ｋＨｚ、
番号５：１３０ｋＨｚ、
であった場合は、この時間（１３：００から１分間）におけるＡＥ発生数は５個であり、ＡＥ周波数は５個の平均値である１２０ｋＨｚとなる。そして、その後も同様の一定時間（上述の例では１分間）についてＡＥ発生数及びＡＥ周波数を算出し、ＡＥ発生数の推移及びＡＥ周波数の変化を決定する。

上述の番号１〜番号５に係る例示は、算出方法についてわかりやすく説明するために個数及び周波数を端的な数値としたが、実際に計測されるＡＥ波は、前述した通り非常に短い間隔で発生していることを付言する。
ＡＥ周波数やＡＥ発生数の算出は時間平均に限られるものではなく、例えば移動平均で算出するのが効果的な場合が存在する。或いは、その他の手法でＡＥ周波数やＡＥ発生数を算出することも可能である。

解析判定ユニット９は、解析ブロック９ａに加えて、岩盤評価ブロック９ｂ、安定度の判定・予測ブロック９ｃを有している。
岩盤評価ブロック９ｂは、ＡＥ発生数の推移決定ブロック９ａ−２で決定されたＡＥ発生数の変化（推移）と、波形周波数の変化決定ブロック９ａ−３で決定された波形周波数の変化とに基づいて、計測された岩盤斜面がどの様な状態にあるかを評価し、評価結果を安定度の判定・予測ブロック９ｃに送出する。
そして、安定度の判定・予測ブロック９ｃでは、送出された結果に基づき当該岩盤斜面の安定度を判定し、必要に応じて危険である旨を判定する。

岩盤評価ブロック９ｂ及び安定度の判定・予測ブロック９ｃにおける本発明の判定方法について、図５を用いて説明する。
岩盤評価ブロック９ｂにおいては、例えば、ＡＥ波は発生しているが閾値を超えない範囲の場合（図５の５Ａ）には、岩盤斜面内部で発生した割れ目は局所的なものであると判定し、その判定結果を安定度の判定・予測ブロック９ｃに送出する。安定度の判定・予測ブロック９ｃでは、この場合は危険度が低い（危険度小）と判定する。この場合には、早急な安定化対策は必要なく、引き続き計測を行う（計測継続レベル）。

次に、ＡＥ発生数が閾値を越えた場合（図５の５Ｂ）には、岩盤評価ブロック９ｂは、岩盤斜面内部で割れ目が発生し且つ伸展していると判定する。この場合は、安定度の判定・予測ブロック９ｃは、危険度が中程度である（危険度中）と判定し、必要に応じて警報装置（１３）に警報を発生させるべく、制御信号を発信することができる（要監視レベル）。
要監視レベルでは、すぐに大きな岩盤崩落につながる可能性は小さいものの、岩盤斜面内部の不安定化の進行が懸念されるため、その後のＡＥ発生数の増減傾向や周波数の変化を注視し、岩盤の表面上の変化についても目視等で監視する必要がある。また、必要に応じて安定化対策も検討することになる。

ＡＥ発生数が閾値を越えた後にさらに増加し続け、或いはＡＥ発生数が閾値を越えた状態から減少しない場合には、さらなる警戒が必要となるが、それに加えて、ＡＥ周波数に低下傾向が現れた場合（図５の５Ｃ）には、岩盤評価ブロック９ｂは、岩盤斜面内部で発生した割れ目がさらに進展、拡大し、大きな破壊に至る前段階にあると判定する。この場合は、安定度の判定・予測ブロック９ｃは危険度が高い（危険度大）と判定して、警報装置（１３）に警報信号発生させるべく、制御信号を発信する（要対策レベル）。また、このときの警報は、図５の５Ｂで示す場合におけるレベル（要監視レベル）の際に使用する警報とは異なる種類の警報とすることが効果的である。
図５の５Ｃで示す場合におけるレベル（要対策レベル）では、岩盤斜面内での破壊が進行して不安化が相当進んでおり、すぐに岩盤崩落等の大きな破壊につながる危険性が高いので、早急に何らかの安定化対策が必要となる。

ＡＥ波の発生数の推移と、周波数の変化という２つのパラメータにより、岩盤評価ブロック９ｂ及び安定度の判定・予測ブロック９ｃにおいて岩盤斜面の安全性を判定した後、ＡＥ波の解析結果及び波形データはデータ記録ブロック１２に送られ、または、表示部（モニタ）１４により表示される。

明確には図示されてはいないが、制御・解析装置１１は、解析判定ユニット９で計算されデータ記録ブロック１２に記録された解析結果を作表する作表手段と、作表手段が作表した表を印字する印字手段とを具備しており、解析結果は印字されて目視することができる。そのため、岩盤斜面Ｒの状態判定の結果を即時に反映して、必要な措置を取るのに寄与することが出来る。

次に、図３のフローチャートをも参照して、図示の実施形態に係る岩盤斜面状態判定システムの作動手順と、図示の実施形態に係る岩盤斜面状態判定方法について説明する。
図３において、ステップＳ１では、ＡＥセンサ４ａで岩盤斜面Ｒの破壊による振動が感知されたか否かを判定する。岩盤斜面内での破壊による微小な岩盤破壊音がＡＥセンサ４ａにより感知されると（ステップＳ１がＹＥＳ）、破壊による振動に対応するセンサ４ａの出力信号波形が、信号ライン５を介してデータ収録装置６へ伝送される。

データ収録装置の増幅手段６ａには、設定手段６ｅで増幅倍率が設定されている。この増幅倍率に基づいて、センサ４ａの出力信号が増幅される（ステップＳ３）。
増幅された信号は、設定手段６ｅで設定された設定値に基づいてフィルタ処理される（ステップＳ４）。
次に、ステップＳ５において、得られた信号が設定手段６ｅで設定された閾値の範囲内にあるか否かが判定される。ここで、図示の実施形態に係るシステムでは、設定手段６ｅで設定される閾値はノイズレベルより若干高めに設定されている。

ここで、増幅手段６ａで増幅され、フィルタ処理手段６ｂでフィルタ処理された波形データが、閾値の範囲外の場合には（ステップＳ５がＮＯ）、ＡＥ波として認識できないノイズと判定されて、当該波形データは破棄され、ステップＳ１まで戻る。
波形データが閾値の範囲内であれば（ステップＳ５がＹＥＳ）、ＡＤ変換手段６ｃでアナログからデジタルの波形データに変換され（ステップＳ６）、ケーブルもしくは無線装置により制御・解析装置１１へ伝達される。

制御・解析装置１１内の時間のパラメータ設定ブロック７ａでは、波形記録長Ｔに対して、波形の初動時間Ｔ１、波形の持続時間Ｔ２、波形記録長Ｔから時間Ｔ１と時間Ｔ２とを減じた時間Ｔ３（＝Ｔ-Ｔ１-Ｔ２）、立ち上がり時間Ｔ４、という４つの時間のパラメータが設定される。当該４つの時間のパラメータにおける各々の定義は、図８に示されている。

そして、波形判定ブロック７ｂでは、波形データにおけるパラメータＴ１〜Ｔ４について、設定値或いは閾値と比較して（ステップＳ７）、ＡＥであるか否かを判断する（ステップＳ８）。
図８を参照して、パラメータＴ１〜Ｔ４の設定の具体例を述べる。以下は、波形記録長Ｔを２０４８μ秒として計測した場合を例に挙げたものである。

通常、岩盤斜面内で微小破壊が発生した場合に検出されるＡＥは、図８に示したパターン１から３のような時間波形を示す。これに対して、ノイズとして除去したい波形としては、パターン４のような時間波形を代表例とする電気的ノイズ、パターン５のような時間波計を代表例とする削孔などの作業音などがある。両者には明瞭な差があるため、前記パラメータＴ１〜Ｔ４に適切な設定値或いは閾値を設けることにより、ＡＥとノイズとを機械的に区分することが出来る。

例えば、検出したいＡＥ波のＴ１を１００μ秒＜Ｔ１＜５００μ秒、Ｔ２を１００μ秒＜Ｔ２＜１２００μ秒、Ｔ３を３００μ秒＜Ｔ３＜１８００μ秒、Ｔ４を０＜Ｔ４＜２００μ秒と設定する。検出されたＡＥ波の波形パラメータがすべてこの設定値を満たしていればＡＥ波と判断し、いずれか一つでも範囲外であればノイズと判断する。このとき設定値は、岩盤斜面の形状や岩種、風化状態など現場の条件により異なるため、事前に予備計測を行い、設定しておく。一例を図８に示す。

図８に示すパターン１〜３の波形は、４つの波形パラメータすべてが、この設定条件を満たしているため、ＡＥ波と判断され、周波数判定ユニット８および解析判定ユニット９に送られる（図３のステップＳ８がＹＥＳ）。
一方、図８のパターン４のような電気的ノイズは、Ｔ２が１００μ秒以下であり、設定値を満たさないためノイズと判断される。
さらに、図８のパターン５のような削孔ノイズは、Ｔ２が１２００μ秒以上、Ｔ４が２００μ秒以上であり、設定値を満たさないためノイズと判断され、いずれもデータとしては破棄される（図３のステップＳ８がＮＯ）。

図３において、波形判定ユニット７ｂでＡＥであると判断された波形のデータ（ＡＥ波形データ）は、周波数決定ユニット８に送られ、ＦＦＴ解析ブロック８ａによりＦＦＴ解析され、その結果、得られた周波数−ＦＦＴスペクトル線図に現れる曲線と横軸により作られる図形の図心（重心）における前記周波数が、波形周波数算出ブロック８ｂにより、そのＡＥ波における周波数として決定される（ステップＳ１０）。

波形判定ユニット７ｂでＡＥ波であると判断された波形データと、波形周波数算出ブロック８ｂにより決定されたＡＥ波の周波数のデータ（波形周波数データ）とは、共に解析判定ユニット９の解析ブロック９ａに送られる。
解析ブロック９ａのその他の解析を行うブロック９ａ−１により、各特性が解析・記録される（ステップＳ１１）。この解析・記録内容は、例えば、最大振幅、リングダウン計数、周波数等である。ＡＥ信号判別ユニット７で用いられた波形信号の時間パラメータであるＴ１〜Ｔ４も、ブロック９ａ−１で記録される（図７参照）。

図２を参照して説明したように、解析判定ユニット９の岩盤評価ブロック９ｂでは、ＡＥ信号判別ユニット７からのＡＥ発生数と、周波数決定ユニット８で決定されたＡＥ周波数の変化という２つのパラメータにより、計測対象である岩盤斜面Ｒの状態を評価する（ステップＳ１２）。

ステップＳ１３では、ステップＳ１２において評価された岩盤斜面の状態に基いて、安定度の判定・予測ブロック９ｃが岩盤斜面の安定度を判定する。
ステップＳ１３が「危険度小・計測継続レベル」の場合は、そのままステップＳ１６に進む。
ステップＳ１３が「危険度中・要監視レベル」の場合は、岩盤斜面の内部の破壊が進行しており、警報装置１３により警報を行い（警告Ａ）、危険である旨を知らせる（ステップＳ１４）。そして、ステップＳ１６に進む。
ステップＳ１３が「危険度大・要対策レベル」の場合は、岩盤崩落の前段階と判断し、警報装置１３により、ステップＳ１４とは別種の警報（警告Ｂ：危険度が高い旨の警報）を行う（ステップＳ１５）。そして、ステップＳ１６に進む。

ステップＳ１６では、ステップＳ１３における判定結果（判定データ）が、記録ブロック１２に記録される。
ステップＳ１６では、さらに、ＡＥ波の解析結果及び波形データがデータ記録ブロック１２で記録され、必要に応じてＡＥ波の解析結果及び／又は波形データが表示部（モニタ）１４により表示される。
そして、リターンして、ステップＳ１以降を繰り返す。

図示の実施形態はあくまでも例示であり、本発明の技術的範囲を限定する趣旨の記載ではない旨を付記する。

本発明の実施形態の概要を示すブロック図。 本発明の岩盤挙動データ処理システムの全体を示すブロック図。 本発明の岩盤挙動データ処理システムの動作を示すフロー図。 本発明の測定原理の説明図。 ＡＥ発生数の推移と周波数の変化により岩盤挙動を判定する態様の説明図。 周波数−ＦＦＴスペクトル線図から周波数を求める態様を概説する説明図。 ＡＥ波形パラメータの概要を示す図。 ＡＥ波形とノイズ波形との識別を示す図。

符号の説明

４ａ・・・ＡＥセンサ
４ｂ・・・パルス波発信用センサ
４ｃ・・・プリアンプ
５・・・信号ライン
６・・・データ収録装置
６ａ・・・増幅手段
６ｂ・・・フィルタ処理手段
６ｃ・・・ＡＤ変換手段
６ｄ・・・パルス波発生手段
６ｅ・・・設定手段
７・・・ＡＥ信号判別ユニット
８・・・周波数決定ユニット
９・・・解析判定ユニット
１０・・・制御ユニット
１１・・・制御・解析装置
１２・・・データ記録ブロック
１３・・・警報装置
１４・・・データ表示部（モニタ）

Claims (8)

1. 岩盤斜面に設置したＡＥセンサが感知した波形データの解析から、検査対象となる岩盤斜面状態を評価・判定する岩盤斜面状態判定システムにおいて、前記制御・解析装置は、ＡＥセンサからデータ収録装置を経て送られてきた出力信号をＡＥ波とそれ以外の信号とに判別するＡＥ信号判別ユニットと、ＡＥ信号判別ユニットでＡＥ波と判別された波形信号の周波数を決定する周波数決定ユニットと、ＡＥ信号判別ユニットで判別されたＡＥ波の発生数の推移及び周波数決定ユニットで決定された当該ＡＥ波の周波数の変化に基づいて検査対象となる岩盤斜面の状態を判断する解析判定ユニットと、データ収録装置の制御を行う制御ユニットを有することを特徴とする岩盤斜面状態判定システム。
2. 前記データ収録装置は、波形データを増幅する手段と、増幅された波形データをフィルタ処理する手段と、フィルタ処理されたアナログの波形データをデジタルの波形データに変換するＡＤ変換手段とを具備している請求項１の岩盤斜面状態判定システム。
3. 前記ＡＥ信号判別ユニットは、データ収録装置から送られてくる波形データを、時間のパラメータに対する設定値によりＡＥ波とノイズに判別し、ＡＥ波以外の波形データを破棄する波形判定ブロックを具備しており、前記周波数決定ユニットは、ＡＥ波のＦＦＴ解析を行う装置と、ＦＦＴ解析で求められた周波数−ＦＦＴスペクトル線図に現れる曲線と横軸により作られる図形の図心を演算し、当該図心における周波数をＡＥ波における周波数として決定する装置とを具備し、前記解析判定ユニットは、ＡＥ信号判別ユニットで判別されたＡＥ波発生数の推移及び周波数決定ユニットで決定された当該ＡＥ波の周波数の変化に基づいて検査対象となる岩盤斜面の状態を評価・判定する装置を具備している請求項１、２のいずれかの岩盤斜面状態判定システム。
4. ＡＥセンサの出力信号をデータ収録装置から制御・解析装置に送信するための無線通信装置と、制御・解析装置の制御ユニットからデータ収録装置の作動を制御する信号を送信するための無線通信装置とを設けている請求項１〜３の何れか１項の岩盤斜面状態判定システム。
5. パルス波発信用のセンサをＡＥセンサの近傍に設置し、前記データ収録装置に備えたパルス波発生手段によりパルス波発信用センサからパルス波を発振させて、ＡＥセンサの作動状態、およびＡＥセンサとパルス波発信用センサ間の岩盤斜面状態の変化を確認する様に構成した請求項１〜４の何れか１項の岩盤斜面状態判定システム。
6. 岩盤斜面に設置したＡＥセンサが感知した波形データを解析し、検査対象となる岩盤斜面状態を評価・判定する岩盤斜面状態判定方法において、制御・解析装置内にＡＥ信号判別ユニットによりＡＥセンサからの出力信号をＡＥ波とそれ以外の信号とを判別するＡＥ波判別工程と、周波数決定ユニットによりＡＥ信号判別ユニットで判別されたＡＥ波の周波数を決定する周波数決定工程と、ＡＥ信号判別ユニットで判別されたＡＥ波の発生数の推移および周波数決定ユニットで決定されたＡＥ波の周波数の変化に基づいて、解析判定ユニットにより検査対象となる岩盤斜面の状態を判断する岩盤斜面状態評価判定工程、とを有することを特徴とする岩盤斜面状態判定方法。
7. 前記ＡＥ信号判別工程は、ＡＤ変換された波形データを時間のパラメータの設定値により判断し、ＡＥ波の波形データ以外を破棄する工程を有している請求項６の岩盤斜面状態判定方法。
8. 前記周波数決定工程は、ＡＥ波のＦＦＴ解析を行う工程と、ＦＦＴ解析で求められた周波数−ＦＦＴスペクトル線図に現れる曲線と横軸により作られる図形の図心を演算し、当該図心における周波数をＡＥ波における周波数として決定する工程、とを有している請求項６、７の岩盤斜面状態判定方法。

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