JP5922411B2 - 地盤に埋設された基礎構造物の状態をモニタリングするための方法およびデバイス - Google Patents

Description

発明の詳細な説明

本発明は、地盤に埋設された基礎構造物の状態のモニタリングに関する。

特に基礎構造物の損傷または破壊さえも引き起こし、その結果、上記基礎構造物が支える建築構造物の損傷または破壊さえも引き起こす可能性が高い状況下において、上記モニタリングは実際上望ましい。

このような状況の一例としては、洪水、地震、地滑りなどの自然現象があげられる。

本提案を説明するために、以下の記載では、部分的に河川内に沈設された橋脚上に載る橋梁の非限定的な例をあげる。

ある条件下では、洗掘が上記橋脚の高さで発生することがある。これは、河川の水流によって（特にこの水流が乱流である場合に）引き起こされる、上記橋脚の周囲および下側の地盤の漸進的または急激な侵食の作用である。

このような状況では、地盤の構造が橋脚の周囲および下側において変化するので、上記橋脚のバランスが鉛直方向および／または回転方向に変化する。

大きな洗掘が発生すると、橋脚の脆化または破断さえも引き起こしかねない。これは、橋脚の橋床が突然落下する原因にもなり得る。

この現象は、紛れもなく、橋梁の崩壊の主要因の１つを表わしている。

上記現象は河川の洪水の場合には一層ひどくなる。なぜならば、このような場合には、地盤の侵食は急激に加速し、これに続いて、橋脚に作用する水の推力が増加し、また、増水している河川によって押し流された浮遊物に起因する衝撃を受ける可能性もあるからである。

橋脚の破断モードは上記のような状況で発生する可能性が高く、一般に以下の順序で展開する。
・地盤が洗掘され、橋脚の基盤を徐々に露出させる。
・橋脚の頭部に伝達されて地盤中に放散されるべき力が基礎構造物の下部、つまり通常は補強がほとんどなされておらず、この力を受けるように設計施行されていない領域に印加される。
・この作用は増幅され、ついには基礎構造物が破断し、その直後に橋脚全体が破断する。

このような破断は「脆弱」破断と呼ばれ、必ずしも橋脚の漸進的な傾斜につづいて発生するとはかぎらない。

洗掘を検出する複数の手法が知られている。

第１類の手法では、水底の地盤の表面を非定期的にまたは周期的に計測する。

この計測は、例えば、地盤の表面からロッドを使用したり、潜水夫に見取り図を描かせる、または、写真を撮らせたり、ソナーを使用したりすることによって手動で実施してもよい。

他の実施法としては、計測を自動化または半自動化してもよい。一例をあげれば、カメラを搭載した遠隔制御可能な潜水艇を使用すればよい。

手短に言えば、これらの手法は河床の地盤面を計測対象としており、地盤面が相対的に低ければ、これは洗掘が存在することを示唆している。

第２類の手法では、恒久的な測定器を設置することによって、上述の場合と同じ種類の計測を可能にするが、もっと定期的に実施する。

測定器は、例えば、地盤に鉛直に挿入された沈設ロッド上を滑動する金属性の首輪状部材と、上記首輪状部材の上記ロッド上の位置を測定するための磁気誘導式測定装置とを備えている。

別の構成では、測定器は、歯車からケーブルによって吊り下げられた重りからなる。測定装置を用いてこの歯車の位置を測定することによって、重りの漸進的な降下を測定する。

いずれの場合においても、測定は、地盤の侵食が進むにつれて重力によって物体が降下していくこと、および、その物体の位置の測定に依存している。物体が降下すれば地盤面が低下したことがわかり、この地盤の低下が洗掘の存在を反映したものである可能性がある。

これら２種類の手法には、いくつかの短所がある。

上記２種類の手法は地盤面の測定値に基づいているので、どちらも、センサの位置において形成された洗掘の存在しか検出できない。したがって、地盤がセンサの位置とは異なる点において洗掘されていたり、洗掘が存在しても明瞭でなかったりすることによって、危険な状態にある基礎構造物が検出できない可能性がある。洗掘によって発生する基礎構造物の破断は、上述のように急激に発生することがあり、上述のように検出ができたとしても場合によっては手遅れである。

また、これらの手法は、洪水などの過酷な条件で使用すると効果的ではない。このことは、手動で計測値を得るという状況を考えれば自明であろう。しかしながら、自動計測の場合であっても、水面または水中に設置された測定器が、一般的にこのように過酷な条件に耐えられるものではない。

一例をあげれば、上述のロッドおよび磁気式首輪状部材は、水流によって流されてしまうおそれがある。また、ソナーは、洪水の場合であれば水によって流された物体が衝突すると、破損したり、あるいは、破壊されたりすることさえもあり得る。

さらに、洗掘が一般には地盤面が低下することを特徴とする一方で、基礎構造物のバランスを崩して落下にまで至らしめる、その他の作用が存在する可能性もある。

ただし、上述の各手法は水流に起因する洗掘の検出に特化したものであって、基礎構造物を衰弱化する可能性のある他のリスクの追跡を可能にするものではない。

したがって、（例えば、微震時の地面の運動に関連して）地盤が軟化すると、基礎構造物は強度を喪失する（緩んだ地盤は基礎構造物の橋台としては作用しなくなる）が、地盤の軟化が地盤の高さに対して大きく影響しないこともある。このような作用は、上記において概説した先行技術の手法では検出が不可能である。

同様に、漸進的な土砂の堆積、または、例えば地滑りの結果発生する急激な土砂の堆積も、重量物原理（ｈｅａｖｙ ｗｅｉｇｈｔ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ）に依存する自動化モニタリングシステムでは検出されない。

また、上述の各手法の正しいオペレーションは遠隔制御が困難である。例えば、ロッド上に配置された重り、または、ワイヤに吊り下げられた重りに基づく測定システムが、例えば河川によって流されてきた物体によって、または、このような物体によって部品が腐食したことによって、移動しなくなったかどうかを知ることは不可能である。重りが移動できなければ洗掘は検出されず、また、その場でチェックをしなければ、このような状況について知る術がない。

これらの手法では、修理の有効性をチェックすることは考慮されていない。洗掘が検出されれば、洗掘は一般には粗石を用いて埋め戻される。先行技術の手法では、この修理法が有する、基礎構造物に対して必要な水平方向の橋台を設ける能力を評価することは不可能である。

Ｙ． ＦｕｊｉｎｏおよびＤ．Ｍ． Ｓｉｒｉｎｇｏｒｉｎｇｏ による論文（「Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｈｅａｌｔｈ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｆｏｒ ｒｉｓｋ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ ｂｒｉｄｇｅｓ： ｃｏｎｃｅｐｔ ａｎｄ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｓ」、２００８年１１月）には、複数の傾斜計からなるブリッジを橋脚に設置することによって、洗掘の結果として発生する橋脚の崩壊を検出する可能性が非常に簡単に取り上げられている。

ただし、橋梁の橋脚の傾斜は、特に河川の水が及ぼす強い水平方向の推力に応じて傾斜が発生する場合には、正常な傾斜であることもある。したがって、傾斜そのものでは適切な指数にならない。

さらに、上述のように橋脚の破断は急激に起きることがあることを考慮すれば、実際には、この手法によって観察する対象は橋脚の崩壊なのである。本手法では、実際のところ、崩壊を予測することができない。

本発明の１つの目的は、上述の各手法の短所の少なくとも一部を抑制することである。

それゆえ、本発明は、建築構造物を支持し、地盤に埋設された基礎構造物の状態をモニタリングする方法を提案する。本方法は、
・上記建築構造物上に設置された１組のセンサを用いて、上記基礎構造物および／または上記建築構造物に関連する１組の測定値を、決定済みの取得モードにしたがって取得するステップと、
・上記基礎構造物の埋設剛性に特有な１組の状態指数を該１組の測定値から計算によって求めるステップと、
・計算によって求めた上記１組の状態指数から推定される１組の値と１組の閾値とを比較するステップとを備えている。

こうすることによって、上記基礎構造物の状態のモニタリングは、地盤内における基礎構造物の捕捉安定性を表わす、上記基礎構造物の埋設剛性の分析に基づいて実施されることになる。したがって、例えば地盤の侵食などの上記基礎構造物の安定を損なう現象が外部に露呈することがあり得るが、このような様子をモニタリングするのではなく、上記基礎構造物および支持されている建築構造物が、直接モニタリングされる。

上記埋設剛性には、好適には基礎構造物の水平剛性または回転剛性が含まれてもよい。この水平剛性および回転剛性は、地盤の当接耐性、すなわち、基礎構造物によって地盤に伝達される水平力に対する地盤の耐久力を表わす。

このようにして、上記モニタリングは精密性を向上させることができる。また、上記モニタリングによって、基礎構造物の埋設状態の変化の早期検出が可能になり、したがって、基礎構造物の損傷または全壊を引き起こしかねない作用をより良好に予測することができるようになる。

さらに、本モニタリングによって、地盤内における基礎構造物の捕捉安定性のいかなる損失もその原因および結果のいかんに関わらず（例えば、地盤面を低下させるという作用を及ぼす洗掘、地盤面の変化が伴わない可能性のある地盤の軟化、基礎構造物の一部だけに対する局所的な洗掘など）検出されるので、多種多様な作用を検出することも可能になる。

さらに、使用されるセンサは上記建築構造物上に（好適には基礎構造物から離れた場所に）配置されるので、上述の先行技術の一部のデバイスに比べると、損傷や破壊のリスクに晒されることが少ない。特に、基礎構造物が少なくとも部分的に沈設されている場合には、センサは好適には水から離れた場所に設けられる。こうすることで、特に水流が激しくなった場合であっても、センサは保護される。

さらに、センサは、地盤補強の有効性を記述するために、地盤補強後に使用されてもよい。

さらに、使用される解決手段／解決方法は、遠隔解析施設によってカバーされてもよい。こうすることによって、該解決手段が、例えば洪水時に作動しなくなるというリスクを避けることができる。

また、本解決手段／解決方法を使用して、洗掘以外の作用（微震、土砂の堆積など）に関連する、基礎構造物の埋設剛性の低下または増加を検出および解析してもよい。

なお、本記載および請求項中において、ある１組の構成要素について言及されている場合、どの構成要素に言及しているかに関わらず、必ず、該１組の構成要素とは、単一の構成要素または複数の構成要素を含むことができると解釈すべきものである。

好適には、測定値取得モードの１つ以上のパラメータが、上記１組の状態指数のうちの少なくとも１つの状態指数の値、および／または、例えば基礎構造物の周囲の水位などの別の指数の値に応じて変化してもよい。こうすることによって、基礎構造物の状態のモニタリングは状況に応じて構成され、任意の評価、または、この評価に続いて行われ得る判定が改善される。

本発明は、建築構造物を支持し、地盤に埋設された基礎構造物の状態をモニタリングするためのシステムをさらに提案する。本システムは、上述の方法を実行するように構成されており、かつ、上記基礎構造物および／または建築構造物に関連する１組の測定値を、決定済みの取得モードにしたがって取得するように構成されている、建築構造物上に設置可能な１組のセンサと、上記基礎構造物の埋設剛性に特有な１組の状態指数を上記１組の測定値から計算によって求めるためのコンピュータと、計算によって求めた上記１組の状態指数から推定される１組の値と１組の閾値とを比較するための比較器とを備えている。

本発明のその他の特徴および効果は、添付の図面を参照し、一例としての非限定的な実施形態に関する以下の説明から自ずから理解できるはずである。

図１は、橋脚上に載る橋梁の基礎構造物の状態をモニタリングするためのシステムの一例を示す図である。

図２は、橋梁の橋脚の基礎構造物の第１の例を示す図である。

図３は、図２に図示した基礎構造物の埋設剛性のモデル化の一例を示す図である。

図４は、橋梁の橋脚の基礎構造物の第２の例を示す図である。

図５は、図４に図示した基礎構造物の埋設剛性のモデル化の一例を示す図である。

図６は、基礎構造物および／または支持されている建築構造物に関連する測定値を取得する方法の複数のパラメータを示す図である。

図７は、基礎構造物の状態のモニタリングの一例のステップを示す図である。

図８は、オペレーションのモニタリングに先行する、好適なステップの順序を示す図である。

図９は、センサによって取得される測定値の一例を示す図である。

次に、橋脚上に載る橋梁の基礎構造物の状態のモニタリングにおいて、本発明について非限定的に記載する。しかしながら、本発明は、建築構造物を支持し、地盤に埋設された、任意の他のタイプの基礎構造物にも適用可能である。この基礎構造物は、洪水、地震、地滑りなどの自然災害に晒される可能性のある地域に配置されていてもよい。

図１は、橋床３と橋床３を支持する複数個の橋脚２とを備えた橋梁１の一例を示している。各橋脚２の基礎構造物は地盤に埋設されている。図示した例では、橋梁は河川を跨いでおり、橋脚２のうちの２つは底部が該河川に沈設されている。本発明が、その他の構造の橋梁にも適用可能であることは明らかである。

橋脚上に載る橋梁は、一般に、各橋脚について、以下の２つのタイプの基礎構造物のうちの１つを使用している。すなわち、
橋脚６を支持する杭７が地盤１１中に埋設されている、図２に示す深層式（ｄｅｅｐ）基礎構造物、または、
橋脚１２の底部だけが地盤１３に埋設されている、図５に示す浅層式（ｓｕｐｅｒｆｉｃｉａｌ）基礎構造物である。

したがって、各橋脚６または１２が（その底部において）ある程度は基礎構造物中に埋められており、一方では、（その最上部において）支持されている建築構造物（すなわち橋梁）の一部を形成していることが理解されよう。

当然ながら、その他の多数のタイプの基礎構造物であってもよい。

いずれにしても、建築構造物を支持する基礎構造物をモデル化の対象とすることが可能であることは理解されよう。このモデル化は、例えば、橋梁の橋脚の基礎構造物の場合には、並進運動および／または回転運動し、地盤の挙動をシミュレートするバネおよび／またはダンパーによって保持される可変慣性ビーム（梁）からなっていてもよい。

図２に示した構成のモデルを図３に示す。この図は、可変慣性ビーム８と、水平方向に並進運動する一群のバネ／ダンパー９と、および、鉛直方向に並進運動するバネ／ダンパー１０とを示している。

同様に、図４に示した構成の可能なモデルを図５に示す。このモデルは、可変慣性ビーム１４と、水平方向に並進運動するバネ／ダンパー１５と、鉛直方向に並進運動するバネ／ダンパー１６と、回転運動するバネ／ダンパー１７とを備えている。

上記のモデルの２つの例では、着目している橋脚上の橋床の橋梁の支承のタイプ（例えば滑り支承、固定支承、ポット支承など）を表わす、ビーム頭部の支承の状態も考慮する。

その他のモデルであってもよいことは明らかである。

このような理論的モデルを用いれば、地盤に埋設された基礎構造物の挙動をシミュレートすることが可能になる。

任意のモデルから、上記基礎構造物の埋設剛性に特有な１組の状態指数を規定することができる。

基礎構造物の埋設剛性を、ここでは、基礎構造物に印加される力と、この力によって引き起こされる基礎構造物の位置ずれとの比を意味していると理解する。この概念は、鉛直方向の力、水平方向の力、または、鉛直方向の位置ずれ、水平方向の位置ずれ、もしくは角度回転に対するトルクのそれぞれ対応する鉛直剛性、水平剛性、または、回転剛性の概念を包含する。

埋設剛性には、静的な力（すなわち遅いまたはほぼ一定の応力に対応する力）に対応する静的剛性が含まれてもよい。埋設剛性には、多少高い周波数を有する周期的な応力の和として表現可能な、動的な力に対応する動的剛性の概念がさらに含まれていてもよい。この動的剛性は、場合によっては、応力の周波数に応じて変化することもある。

上記１組の状態指数に加えて、上記１組の状態指数から推定される１組の値と比較することが可能な１組の閾値を、選択されたモデルに対して規定することができる。

これらの閾値は、好適には、後ほど明らかになるように、基礎構造物の注目する状態に対応するように選択される。該閾値は、上記１組の状態指数から推定される値に対して、絶対的な限界値を規定する絶対的閾値であってもよいし、さもなくば、上記１組の状態指数から推定される値に対して、変化量の限界幅を規定する相対的閾値であってもよい。絶対的閾値と相対的閾値との組み合わせも可能である。

上記１組の状態指数には、多種多様な状態指数が含まれていてもよい。

一例をあげれば、基礎構造物の静的埋設剛性に特有なこれらの状態指数のうちの１つ以上の状態指数を使用すればよい。したがって、部分的に沈設された橋梁の橋脚の場合、水によって橋脚に印加される力と、主軸（任意の平面上で考えればよい）を基準とした相対的な橋脚の傾斜との比を状態指数として使用可能である。なお、このような指数は単純な傾斜に比べてはるかに適切である。単純な傾斜の高い値は、水の強い水平推力とタイミングが一致していれば完全に正常なのであるが、推力が弱い場合には異常である。

変形例または別の例としては、基礎構造物の動的埋設剛性に特有な１つ以上の状態指数を使用してもよい。例えば基礎構造物と建築構造物とのアッセンブリーの振動性を有する挙動に特有な指数、例えば基礎構造物および建築構造物全体の固有振動数に関連する指数を引用することも可能である。河川を跨ぐ橋脚上に載る橋梁の場合、基礎構造物によって支持されている橋梁と基礎構造物とのアッセンブリーの固有振動数のドリフト、および河川の流路の方向に対して垂直な水平軸を中心とする第１傾斜モード（ｆｉｒｓｔ ｔｉｌｔ ｍｏｄｅ）の固有振動数のドリフトが、実際に、基礎構造物および／または建築構造物が全壊するリスクを良好に示唆する。

次に、建築構造物を支持し、地盤に埋設された実際の基礎構造物の状態のモニタリングについて詳述する。

この目的を達成するために、建築構造物上に１組のセンサを配置する。図１は、着目している建築構造物が橋脚２上に載る橋梁１である場合において該状況を図示している。

この例では、使用されるセンサ４のうちの２つが、対応する橋脚２上に配置される。ただし、この２つのセンサは、例えば橋梁１の下を通過する河川の洪水の結果として損傷または破壊のリスクに晒されないように、橋脚上の十分に高い位置に配置されている。第３のセンサ５は、橋床３の下側の、橋梁３の橋脚２の近傍に配置される。センサの個数および／または位置が本例とは異なる構成であってもよいことは明らかである。

これらのセンサは、基礎構造物および／または建築構造物に関連し、かつ、基礎構造物の埋設剛性に特有な１組の状態指数が上述のように、基礎構造物および／または建築構造物から導出可能な、ある測定値を取得するように構成されている。

各センサは、ある任意のタイプの測定に専用のものであってもよいが、使用されるセンサの少なくとも一部が多目的センサーであって、上記１組の測定値のすべてまたは一部を取得する能力を有していてもかまわない。１群の専用センサを備えたデバイスを使用してもよい。

上記センサのうちの少なくとも一部は、データ処理能力およびデータ蓄積能力を有していてもよい。また、上記センサのうちの少なくとも一部は、電池によって駆動され、遠隔ユニットと通信および／またはセンサ間で通信するための無線通信手段を有していてもよい。

センサによって取得される測定値は、計算によって求める状態指数のタイプに合わせてある。一例をあげれば、主軸（任意の平面上で考えればよい）を基準とした相対的な橋脚の傾斜Ｉの測定値は、図９に示すように時間ｔにわたって取得されてもよい。このような測定値が傾斜計を用いて取得されてもよい。

したがって、上述の状態指数（例えば、水によって橋脚に印加される力と橋脚の傾斜との比）の値を、このような測定値、および水によって橋脚に印加される力の測定値から計算によって求めることができる。

同様に、図９に示す測定値を使って、基礎構造物によって支持される基礎構造物および橋梁全体の、上記において考え得る状態指数として規定した、固有振動数を計算によって求めることができる。

変形例または別の例としては、基礎構造物と橋梁とのアッセンブリーの振動性を有する挙動を、１つ以上の加速度計測器を用いて測定してもよい。

当業者であれば自ずから理解できるように、多数のその他の測定値を用いてもよい。

これらの測定値は、決定済みの取得モードにしたがって取得される。この決定済みの取得モードについて、パラメータの非限定的な例を図６に示す。

上記取得モードを構成する取得パラメータには、特に、測定値が取得される１つ以上の決定済み期間Ｐの規定が含まれる。これらの各期間Ｐにおいて、取得頻度ｆがさらに規定される。取得頻度ｆは、期間Ｐの間に取得される測定値の個数に対応する。さらに、複数の期間Ｐが取得のために使用される場合、連続する２つの期間と期間との間の時間間隔ｔが、別の取得パラメータを構成してもよい。

上述のパラメータＰ、ｆ、および、ｔの替わりの取得パラメータ、または、これら以外の取得パラメータを使用してもかまわない。

これらの取得パラメータのすべてまたは一部は、定数であっても、実際には経時的に変化してもよい。これらのパラメータのうちの１つ以上の修正をトリガーするイベントの例については後述する。

次に、基礎構造物の埋設剛性に特有な１組の状態指数が、上記センサを用いて取得される１組の測定値から計算によって求められる。このような１組の状態指数については、すでに上記において規定済みである。

センサにデータ処理能力およびデータ蓄積能力が与えられている場合、センサは好適には自ら、好ましくはリアルタイムで、状態指数を計算によって求めて記憶する。取得される測定値ではなく、これらの状態指数だけを記憶することによって、記憶しなければならないデータの量が抑制される。

別の構成としては、センサは、好適には取得される上記測定値のうちの少なくとも一部、および／または、計算によって求めた状態指数の一部を、例えば無線リンクを介して、遠隔データ処理ユニットおよび／またはデータ蓄積ユニットに伝送する。この遠隔ユニットがある任意のセンサの通信範囲から外れている場合、該センサによって伝送される信号は、好適には１つ以上の別のセンサによって上記遠隔ユニットまで中継されてもよい。

そして、１組の閾値と比較されるために、計算によって求めた状態指数から値が推定される。これらの閾値は、上述のように、基礎構造物および支持されている建築構造物の予期される挙動に合わせて、例えば上述した理論的モデルから選択されてもよい。

なお、これらの値は、計算によって求めた状態指数の値が閾値と比較可能である場合には、計算によって求めた状態指数の値そのものであってもよい。そうでない場合には、上記値は、計算によって求めた状態指数のうちの１つ以上に対して関数（状態指数の大きさまたは単位の変換、状態指数の組み合わせなど）を適用することによって得られてもよい。

一例をあげれば、水によって橋脚に印加される力とこの橋脚の傾斜との比に対応する状態指数と、対応する閾値との比較を実施してもよい。

好適には、計算によって求める状態指数から推定される上記１組の値と１組の閾値との間の比較において、上記状態指数のうちの少なくとも１つに対して影響を与える可能性のある１つ以上の影響因子を考慮に入れてもよい。

これらの影響因子としては、例えば、温度（熱的勾配）、風、基礎構造物または建築構造物に組み込まれた材料のクリープ、基礎構造物に力が印加される頻度のうちの１つ以上があげられる。建築構造物によって支持される荷重も、例えば建築構造物は通過交通量を支えるのであるから、影響因子を構成してもかまわない。

上述のセンサに関連するセンサ、もしくは、上述のセンサとは区別されるセンサを使用してこれらの影響因子を測定してもよい。このセンサの例としては、温度センサ、風を測定するための風力計、クリープを測定するための変形ゲージ、荷重検出器などがあげられる。

計算によって求めた状態指数および／または閾値を適切に調整することによって、これらの影響因子を比較の際に考慮してもよい。一例をあげれば、橋梁の橋脚の傾斜を含む状態指数の値を、この傾斜における風の作用による寄与を補償するように修正してもよい。こうすることによって、この値と所定の閾値との比較が風の作用によって歪められることがない。

比較結果に基づいて、評価を実施し、および／または、建築構造物のオペレーションについて判定を行ってもよい。

評価の実施には、基礎構造物の状態の解析を実施することが含まれていてもよい。

建築構造物のオペレーションについての判定の実施には、例えば、本建築構造物のオペレーションの閉鎖または制限が含まれていてもよい。したがって、着目している建築構造物が橋梁である場合には、該判定は、例えばこの橋梁を渡る通過交通量を抑制または遮断することからなっていてもよい。

したがって、基礎構造物の埋設剛性に特有な上記１組の状態指数を用いれば、地盤内における基礎構造物の捕捉安定性の損失をできるだけ早期に検出する信頼性の高い手段が提供できる。この理由によって、基礎構造物が全壊する相当以前に、洗掘が予測できる。

さらに、着目している対象は基礎構造物および建築構造物そのものであって、これらの構造物に影響し得る任意の結果（例えば洗掘の場合であれば、地盤面の低下）ではないのであるから、検出の信頼性も精度もさらに高い。

さらに、基礎構造物および建築構造物の損傷または全壊さえをも引き起こす可能性のある洗掘以外の作用、例えば地盤の軟化（例えば緩んだ土砂を含む地盤）、地震、地滑り、その他の自然災害などを検出および予測することも可能である。

理論的モデル化を最初に実施して、基礎構造物の状態のモニタリングにおいて使用する閾値のうちの少なくとも一部がこのモデル化から導出されたと仮定すれば、学習段階を、実際のオペレーションのモニタリングの前に実行することが好適である。

この状況を図８に示す。学習段階（ステップ３０）は、基礎構造物の埋設剛性のモデル（ステップ２８）化、および、建築構造物上におけるセンサの設置（ステップ２９）の後に実行されてもよい。学習段階は、センサからの測定値によって理論的モデル化に基づいて規定される閾値を調節することからなる。学習段階は、好適には自然の負荷（風、通過交通量など）の下で実施される。

したがって、オペレーションのモニタリング（ステップ３２）において使用される閾値が、実施の際には、着目している基礎構造物によく適合していることが保証される。したがって、地盤内における基礎構造物の埋設状態が正しく追跡され、分析される。

基礎構造物の埋設剛性の分析は、自然の負荷およびこの自然の負荷に対する基礎構造物の応答に合わせて実施されることが好ましい。考え得る２つの主な負荷は、河川に置かれた基礎構造物の場合の水の推力、および、道路または鉄道の通過交通量である。これらの自然の負荷が不十分であって、例えば基礎構造物の傾斜モードに対して十分に負荷をかけないと仮定しても、例えば、バイブレーターを用いて、トラックにブレーキをかけさせることによって、トラックに道路の盛り上がり部分を通過させることによって、または、その他の手段によって、基礎構造物に対して人工的に負荷をかけてもよい。

地盤に埋設された橋脚上に載る橋梁の基礎構造物の状態のモニタリングの一例について、次に、図７を図解として参照して説明する。

最初に、通例のモニタリングを実施する。このモニタリングは、基礎構造物に対して作用する負荷が経験的に通常の大きさである、通常モードに対応する。

このモニタリングには、第１の取得モードにしたがって１組のセンサによって測定値ｍ_ｉ１を取得することが含まれる。なお、この第１の取得モードのパラメータには、図６を参照して記載したように、測定値が取得される期間Ｐ１、各期間Ｐ１の取得頻度ｆ１、および／または、連続する２つの期間Ｐ１の間の時間間隔ｔ１が含まれていてもよい（ステップ１８）。

一例をあげれば、通例のモニタリングにおける測定値の取得は、５００Ｈｚの取得頻度で、各回の間で２時間の間隔をおきながら１回につき５分間にわたって実施されてもよい。これらの値が図解のように得られること、および、多数のその他の値が使用されてもかまわないことは明らかである。

ステップ１９では、上記通例のモニタリングが引き続き実施され、上記基礎構造物の埋設剛性に特有な１組の状態指数ｉ_ｊ１が、上述の原理にしたがって測定値ｍ_ｉ１から計算によって求められる。

これらの状態指数ｉ_ｊ１のうちの少なくとも一部は、次に実行される可能性のある分析（ステップ２０）に備えて適切なメモリ中に保存されてもよい。この適切なメモリは、センサのメモリであってもよく、別のユニットであってもよい。

ステップ２１では、計算によって求めた上記１組の状態指数ｉ_ｊ１のうちの１つ以上の指数ｉ_ｎ１が条件ｃ_１を満たしているかどうかについて、チェックが実施される。この条件はさまざまな形態を取り得る。該条件には、ｉ_ｎ１から推定される少なくとも１つの値と、１つ以上の適切な閾値との比較が含まれていてもよい。

一例をあげれば、状態指数ｉ_ｎ１は、河川の水によって橋梁の橋脚に印加される力とこの橋脚の傾斜との比からなっていてもよく、所定の閾値と比較されてもよい。

変形例としては、条件ｃ_１は、計算によって求めた上記１組の状態指数ｉ_ｊ１の一部ではなく、上記基礎構造物の埋設剛性について直接情報を提供しない指数に対して適用されてもよい。

例えば、このような指数は、上記基礎構造物の周囲の水位に関連していてもよい。この指数を、上述のセンサのうちの１つから計算によって求めることもできる。あるいは、例えば超音波センサまたはレーダーなどの独立したセンサから計算によって求めることもできる。

この場合、ステップ２１においてチェックされた条件には、この水位と閾値（例えば洪水に特有な閾値）との比較が含まれていてもよい。この閾値は、水の絶対的な高さとして、水の高さと建築構造物の高さとの比として、水の高さの変化として、または、その他の方法で表現されてもよい。

このように、ステップ２１の条件が満たされない（これは、テストの出力ｃ_１（ｉ_ｎ１）において値が「０」であることによって表現されている）場合、このことは、橋梁の下を通過する河川の水位が過剰ではなく、かつ、それまでと同じ通例のモニタリングを用いる通常モードのまま継続することが可能であることを示唆している可能性がある。

さもなくば、すなわち、ステップ２１の条件が満たされる（これは、テストの出力ｃ_１（ｉ_ｎ１）において値が「１」であることによって表現されている）場合、このことは、河川が洪水しており、したがって、基礎構造物の不安定化を引き起こしかねない洗掘やその他の作用のリスクが増加していることを意味している可能性がある。

この場合、別のモード（本例では「洪水モード」）に切り替えることが可能である。この新しいモードでは、モニタリングが強化される。

測定値ｍ_ｉ２が、センサを用いて第２の取得モードにしたがって取得される。該測定値には取得パラメータＰ２、ｆ２、および、ｔ２が含まれ、これらのうちの少なくともいくつかはＰ１、ｆ１、および、ｔ１（ステップ２２）とは異なる値を有する。

例えば、「洪水モード」では連続的な取得を実施してもよい。換言すれば、持続期間が規定されていない単一の期間Ｐ２が使用される。取得頻度ｆ２については、ｆ１（例えば５００Ｈｚ）と同じであっても、または、測定値を増やすために、これより速くてもよい。

したがって、少なくとも１つの取得パラメータが少なくとも１つの状態指数（この場合にはｉ_ｎ１）の値、または、別の指数（例えば基礎構造物の周囲の水位）の値に応じて変化することが理解されよう。

ステップ２３では、基礎構造物の埋設剛性に特有な１組の状態指数ｉ_ｊ２が、上述の原理にしたがって測定値ｍ_ｉ２から計算によって求められる。この計算は好適には取得と同時、すなわち、リアルタイムで実施され、スライド時間窓（ｓｌｉｄｉｎｇ ｔｉｍｅ ｗｉｎｄｏｗ）で実施されることも可能である。

これらの状態指数ｉ_ｊ２のうちの少なくとも一部は、次に実行される可能性のある分析（ステップ２４）に備えて適切なメモリ中に保存されてもよい。この適切なメモリは、センサのメモリであってもよく、別のユニットであってもよい。

ステップ２５では、計算によって求めた上記１組の状態指数ｉ_ｊ２のうちの１つ以上の指数ｉ_ｎ２が条件ｃ_２を満たしているかどうかについて、チェックが実施される。この条件はさまざまな形態を取り得る。該条件には、ｉ_ｎ２から推定される少なくとも１つの値と、１つ以上の適した閾値との比較が含まれていてもよい。

この比較において使用される閾値は、基礎構造物が全壊するリスクを予測できるように選択されることが好ましい。

状況に応じて適切に評価または判定Ｄ（ステップ２６）を実施することができるように、同じ状態指数に対して複数の閾値を使用してもよい。

一例をあげれば、任意の１つの状態指数が第１の閾値だけを超過する場合には、橋梁を渡る通過交通量を制限する一方で、第１の閾値より大きな第２の閾値を超過する場合には、橋梁を渡る通過交通量を完全に禁止してもよい。

したがって、異なる注意喚起レベルおよび警戒レベルを、対応する適切な行動とともに規定してもよい。

条件ｃ_２が満たされていない（または満たされなくなった）場合には、さらなる条件ｃ２’を、すべての状態指数ｉ_ｊ２、または、その一部だけについてチェックして（ステップ２７）、「洪水モード」でのオペレーションが、まだ妥当であるか（「１」）どうか、あるいは、通常モードに戻ることが可能（「０」）かどうかをチェックしてもよい。

通常モードに戻る場合には、上述の通例のモニタリングが再開される。

上述したモニタリングの、上述した以外の多数の例が、本発明の原理にしたがって規定可能であることが理解されよう。特に、取得方法の上述した以外の構成が、センサを用いて収集したデータに応じて使用可能である。

橋脚上に載る橋梁の基礎構造物の状態をモニタリングするためのシステムの一例を示す図である。 橋梁の橋脚の基礎構造物の第１の例を示す図である。 図２に図示した基礎構造物の埋設剛性のモデル化の一例を示す図である。 橋梁の橋脚の基礎構造物の第２の例を示す図である。 図４に図示した基礎構造物の埋設剛性のモデル化の一例を示す図である。 基礎構造物および／または支持されている建築構造物に関連する測定値を取得する方法の複数のパラメータを示す図である。 基礎構造物の状態のモニタリングの一例のステップを示す図である。 オペレーションのモニタリングに先行する、好適なステップの順序を示す図である。 センサによって取得される測定値の一例を示す図である。

Claims (13)

1. 建築構造物（１）を支持し、地盤に埋設された基礎構造物の状態をモニタリングする方法であって、
   上記建築構造物上に設置された１組のセンサ（４、５）を用いて、自然の負荷下における上記基礎構造物および／または上記建築構造物に関連する１組の測定値（ｍｉ１、ｍｉ２）を、連続的な取得モードにしたがって取得するステップと、
   上記基礎構造物の埋設剛性に特有な１組の状態指数（ｉｊ１、ｉｊ２）を、上記１組の測定値から計算によって求めるステップと、
   計算によって求めた上記１組の状態指数から推定される１組の値と、少なくとも、自然の負荷下における上記基礎構造物および上記支持されている建築構造物の予期される挙動から選択される１組の閾値とを比較するステップとを備える方法。
2. 上記１組の状態指数（ｉｊ１、ｉｊ２）が、上記基礎構造物の動的埋設剛性に特有な少なくとも１つの指数、すなわち、上記基礎構造物に印加される動的な力と、上記動的な力によって引き起こされる上記基礎構造物の位置ずれとの比に関連する少なくとも１つの指数を含む、請求項１に記載の方法。
3. 上記基礎構造物の動的埋設剛性に特有な上記指数が、上記基礎構造物および建築構造物のアッセンブリーの振動性を有する挙動に特有な指数であって、例えば上記基礎構造物および建築構造物全体の固有振動数に関連する指数である、請求項２に記載の方法。
4. 上記１組の状態指数（ｉｊ１、ｉｊ２）が、上記基礎構造物の静的埋設剛性に特有な少なくとも１つの指数、すなわち、上記基礎構造物に印加される静的な力と、上記静的な力によって引き起こされる上記基礎構造物の位置ずれとの比に関連する少なくとも１つの指数を含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
5. 計算によって求めた上記１組の状態指数（ｉｊ１、ｉｊ２）から推定される１組の値と１組の閾値との上記比較において、上記１組の状態指数のうちの少なくとも１つの状態指数に影響を与える可能性のある、少なくとも１つの影響因子、例えば温度、風、上記基礎構造物または上記建築構造物に組み込まれた材料のクリープ、上記基礎構造物に力が印加される頻度などを考慮する、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
6. 上記連続的な取得モードの少なくとも１つのパラメータ（Ｐ、ｆ、ｔ）、例えば上記１組の測定値が取得される期間、上記１組の測定値が取得される連続する２つの期間と期間との間の時間間隔、上記１組の測定値が取得される期間内における取得頻度などが、上記１組の状態指数（ｉｊ１、ｉｊ２）のうちの少なくとも１つの状態指数の値に応じて変化する、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
7. 上記比較の結果に基づいて、評価が実施される、および／または、上記建築構造物（１）のオペレーションに関する判定がなされる、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
8. 上記判定には、上記建築構造物（１）の閉鎖または上記建築構造物（１）のオペレーションの制限が含まれる、請求項７に記載の方法。
9. 上記１組の閾値のうちの少なくとも一部の閾値が、上記基礎構造物の埋設剛性の理論的モデル化（２８）に基づいて選択され、必要であれば学習段階（３０）の間に実施される測定の結果によって調節される、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
10. 上記基礎構造物が、洪水、地震、地滑りなどの自然災害に晒される可能性のある地域に位置している、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
11. 上記連続的な取得モードの少なくとも１つのパラメータ（Ｐ、ｆ、ｔ）、例えば上記１組の測定値が取得される期間、上記１組の測定値が取得される連続する２つの期間と期間との間の時間間隔、上記１組の測定値が取得される期間内における取得頻度などが、上記基礎構造物の周囲の水位に応じて変化する、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 上記１組のセンサのうちの少なくとも一部のセンサ（４、５）が、データ処理能力およびデータ蓄積能力を有する、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 上記１組のセンサのうちの少なくとも一部のセンサ（４、５）が、電池によって駆動され、かつ、無線通信手段を有する、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の方法。

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