JP7229383B2 - Information processing device, identification method, and identification program - Google Patents
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Description
本開示は、情報処理装置、特定方法、及び特定プログラムに関する。 The present disclosure relates to an information processing device, identification method, and identification program.
土木構造物の補修工事計画を立案する場合、土木構造物の点検により得た点検データに基づいて補修の要否が決定される場合がある。
例えば、土木構造物は、橋梁である。ここで、非特許文献1には、日本における橋梁の点検要領が記載されている。土木構造物を点検することで、複数の部分に対する複数の変状のそれぞれの損傷度が得られる。しかし、損傷度に基づいて、一意に補修の要否を決定することはできない。理由は、高度な専門性を有する管理者が構造形式、材料、交通量、劣化速度などの条件を基に補修の要否を判断する必要があるからである。また、土木構造物は、様々な環境に設置されている。そのため、判断手順及び判断基準を予め決めることも、困難である。このように、補修の要否を判断することは、難しい。When drafting a repair work plan for a civil engineering structure, there are cases where the need for repair is determined based on inspection data obtained by inspecting the civil engineering structure.
For example, the civil engineering structure is a bridge. Here, Non-Patent
そこで、補修の要否を判定するシステムが提案されている(特許文献1を参照)。特許文献1の構造物補修施工計画支援システムは、補修の要否を示す教師値を含む情報に基づいて作成された学習データを用いて、判別境界線を構築する。構造物補修施工計画支援システムは、判別境界線を用いて補修工事の必要度を演算し、補修工事の必要度に基づいて補修の要否を判定する。
Therefore, a system for determining the necessity of repair has been proposed (see Patent Document 1). The structure repair construction plan support system of
上記のシステムでは、学習データが作成されることで、補修の要否が判定される。補修が判定されることは、補修タイミングが特定されると考えてもよい。
ここで、補修の要否を示す教師値を含む情報は、教師データと呼ぶ。例えば、学習データを作成するための教師データは、管理者によって作成される。教師データを作成することは、管理者の負担を大きくする。そのため、教師データを作成しないで、補修タイミングを特定することが、望ましい。しかし、教師データを作成しないで、補修タイミングをどのように特定するのかが問題である。In the system described above, the need for repair is determined by creating learning data. Determination of repair may be considered as identification of repair timing.
Here, the information including the teacher value indicating the necessity of repair is called teacher data. For example, teacher data for creating learning data is created by an administrator. Creating teacher data increases the burden on administrators. Therefore, it is desirable to specify repair timing without creating training data. However, the problem is how to identify the repair timing without creating training data.
本開示の目的は、教師データを作成しないで、補修タイミングを特定することである。 An object of the present disclosure is to identify repair timing without creating teacher data.
本開示の一態様に係る情報処理装置が提供される。情報処理装置は、過去に点検された土木構造物の複数の部分のそれぞれの複数の変状に対応する複数の損傷度と前記複数の部分に対応する複数の供用期間とを示す点検結果情報と、前記複数の変状のそれぞれの損傷度の組合せに応じて補修するか否かを示す補修判定情報と、将来の供用時期に複数の前記組合せのそれぞれの状態である確率を示す存在確率行列の情報と、将来の供用時期に複数の前記組合せのそれぞれの状態が他の組合せの状態に遷移する確率を示す第1の遷移確率行列の情報とを取得する取得部と、前記点検結果情報に基づいて、前記第1の遷移確率行列が調整された第2の遷移確率行列を算出する算出部と、前記第2の遷移確率行列と前記存在確率行列とに基づいて、前記複数の変状のそれぞれにおける将来の供用時期の損傷度を示す第1の予測情報を生成する生成部と、前記補修判定情報と前記第1の予測情報とに基づいて、補修タイミングを特定する特定部と、を有する。 An information processing device according to one aspect of the present disclosure is provided. and inspection result information indicating a plurality of degrees of damage corresponding to a plurality of deformations of a plurality of portions of a civil engineering structure inspected in the past and a plurality of service periods corresponding to the plurality of portions. , repair determination information indicating whether to repair according to the combination of damage degrees of each of the plurality of deformations , and an existence probability matrix indicating the probability that each of the plurality of deformations will be in the state in the future service period. an acquisition unit that acquires information and information of a first transition probability matrix that indicates the probability that each state of the plurality of combinations will transition to another combination state in the future service period, and based on the inspection result information a calculation unit for calculating a second transition probability matrix obtained by adjusting the first transition probability matrix; and based on the second transition probability matrix and the existence probability matrix, each of the plurality of deformities a generating unit that generates first prediction information indicating the degree of damage in a future service period in the building, and a specifying unit that specifies repair timing based on the repair determination information and the first prediction information .
本開示によれば、教師データを作成しないで、補修タイミングを特定できる。 According to the present disclosure, repair timing can be identified without creating teaching data.
以下、図面を参照しながら実施の形態を説明する。以下の実施の形態は、例にすぎず、本開示の範囲内で種々の変更が可能である。また、以下の説明では、土木構造物は、コンクリート橋梁とする。しかし、土木構造物は、鋼橋、トンネル、舗装面などでもよい。 Embodiments will be described below with reference to the drawings. The following embodiments are merely examples, and various modifications are possible within the scope of the present disclosure. Also, in the following description, the civil engineering structure is assumed to be a concrete bridge. However, civil engineering structures may also be steel bridges, tunnels, paved surfaces, and the like.
実施の形態1.
図1は、実施の形態1の情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。情報処理装置100は、特定方法を実行する装置である。情報処理装置100は、記憶部110、取得部120、算出部130、生成部140、特定部150、及び出力部160を有する。
FIG. 1 is a functional block diagram showing the configuration of an information processing apparatus according to
ここで、情報処理装置100が有するハードウェアについて説明する。
図2は、実施の形態1の情報処理装置が有するハードウェアの構成を示す図である。情報処理装置100は、プロセッサ101、揮発性記憶装置102、及び不揮発性記憶装置103を有する。Here, hardware included in the
FIG. 2 illustrates a hardware configuration of the information processing apparatus according to the first embodiment. The
プロセッサ101は、情報処理装置100全体を制御する。例えば、プロセッサ101は、CPU(Central Processing Unit)、又はFPGA(Field Programmable Gate Array)などである。プロセッサ101は、マルチプロセッサでもよい。情報処理装置100は、処理回路によって実現されてもよく、又は、ソフトウェア、ファームウェア若しくはそれらの組み合わせによって実現されてもよい。なお、処理回路は、単一回路又は複合回路でもよい。
The
揮発性記憶装置102は、情報処理装置100の主記憶装置である。例えば、揮発性記憶装置102は、RAM(Random Access Memory)である。不揮発性記憶装置103は、情報処理装置100の補助記憶装置である。例えば、不揮発性記憶装置103は、HDD(Hard Disk Drive)、又はSSD(Solid State Drive)である。
The
図1に戻って、情報処理装置100が有する機能ブロックを説明する。
記憶部110は、揮発性記憶装置102又は不揮発性記憶装置103に確保した記憶領域として実現してもよい。
取得部120、算出部130、生成部140、特定部150、及び出力部160の一部又は全部は、プロセッサ101によって実現してもよい。取得部120、算出部130、生成部140、特定部150、及び出力部160の一部又は全部は、プロセッサ101が実行するプログラムのモジュールとして実現してもよい。例えば、プロセッサ101が実行するプログラムは、特定プログラムとも言う。例えば、特定プログラムは、記録媒体に記録されている。Returning to FIG. 1, functional blocks of the
The
A part or all of the
記憶部110は、点検結果情報111、補修判定情報112、及び補修工法情報113を記憶する。点検結果情報111は、点検結果データベースと呼んでもよい。補修判定情報112は、補修判定データベースと呼んでもよい。補修工法情報113は、補修工法データベースと呼んでもよい。まず、点検結果情報111を説明する。
The
図3は、実施の形態1の点検結果情報の例を示す図である。点検結果情報111は、過去に点検された土木構造物の複数の部分のそれぞれの複数の変状に対応する複数の損傷度と複数の部分に対応する複数の供用期間とを示す。また、点検結果情報111は、過去に点検された複数の土木構造物の複数の部分のそれぞれの複数の変状に対応する複数の損傷度と複数の部分に対応する複数の供用期間とを示してもよい。
FIG. 3 is a diagram showing an example of inspection result information according to the first embodiment. The inspection result
詳細には、点検結果情報111は、架設年、点検年、供用年数、管理番号、部分、及び変状毎の損傷度の項目を有する。
架設年の項目は、架設された年を示す。点検年の項目は、点検された年を示す。供用年数の項目は、架設年から、点検が行われた時点である点検実施年までの期間を示す。供用年数の項目は、供用月数の項目又は供用日数の項目に変更されてもよい。ここで、供用年数、供用月数、又は供用日数は、供用期間とも言う。Specifically, the inspection result
The construction year item indicates the construction year. The inspection year item indicates the year of inspection. The service years item indicates the period from the construction year to the inspection implementation year when the inspection was performed. The service years item may be changed to the service months item or the service days item. Here, service years, service months, or service days are also referred to as service period.
管理番号の項目は、点検された部分の識別子を示す。また、管理番号の項目には、径間の識別子が含まれてもよい。部分の項目は、点検された部分の名称を示す。
変状毎の損傷度の項目は、点検結果を示す。図3は、変状の例として、ひび割れ、及び剥離鉄筋露出を示している。例えば、変状は、うき、腐食などでもよい。損傷度は、非特許文献1の付録-1の2頁に記載されている損傷度で表される。すなわち、損傷度は、a~eの5段階で表される。損傷度の表現方法は、これに限らない。例えば、損傷度は、数字で表されてもよい。また、例えば、損傷度は、各種センサ、カメラ画像、画像処理技術を用いることで得られる損傷度の区分でもよい。The control number item indicates the identifier of the inspected part. The item of management number may also include a span identifier. The part item indicates the name of the inspected part.
The damage degree item for each deformation indicates the inspection result. FIG. 3 shows cracks and exposed rebar exfoliation as examples of deformation. For example, the deformation may be float, corrosion, or the like. The degree of damage is represented by the degree of damage described on page 2 of Appendix-1 of
例えば、点検結果情報111は、管理番号“1001-1”に対応する部分“床版”が2015年に点検されたことを示す。そして、点検結果情報111は、点検結果として、ひび割れ損傷度がb、剥離鉄筋露出損傷度がaであることを示している。
For example, the inspection result
また、点検結果には、諸元データが含まれてもよい。諸元データとは、土木構造物の設計情報、環境情報などである。例えば、諸元データとは、橋梁長さ、幅員、材料、構造形式、塩害環境区分、交差物、交通量などである。また、諸元データは、点検結果に含まれていなくてもよい。すなわち、諸元データは、独立したデータとして、記憶部110に格納されてもよい。また、諸元データは、土木構造物と対応関係を有してもよい。また、情報処理装置100は、諸元データを検索条件として、点検結果情報111の中の情報を検索する機能、及び点検結果情報111の中から当該検索条件に合致する情報を抽出する機能を有してもよい。
Also, the inspection result may include specification data. The specification data are design information of civil engineering structures, environment information, and the like. For example, the specification data includes bridge length, width, material, structure type, salt damage environment classification, crossings, traffic volume, and the like. Also, the specification data may not be included in the inspection results. That is, the specification data may be stored in the
次に、補修判定情報112を説明する。
図4(A),(B)は、実施の形態1の補修判定情報の例を示す図である。補修判定情報112は、複数の変状のそれぞれの損傷度の組合せに応じて補修するか否かを示す。補修判定情報112は、次のように表現してもよい。補修判定情報112は、複数の変状のそれぞれの損傷度の組合せに応じて対象部分を補修するか否かを示す。具体的には、図4(A)の補修判定情報112は、ひび割れ損傷度と剥離鉄筋露出損傷度との対応関係を示している。すなわち、図4の補修判定情報112は、2つの変状の損傷度の対応関係を示している。補修判定情報112は、3つ以上の変状の損傷度の対応関係を示してもよい。Next, the
4A and 4B are diagrams showing examples of repair determination information according to the first embodiment. The
補修判定情報112は、2つの変状のそれぞれの損傷度の組合せに応じて補修するか否かを示す。例えば、ひび割れ損傷度がa、剥離鉄筋露出損傷度がcである場合、補修判定情報112は、補修不要を示す。また、例えば、ひび割れ損傷度がe、剥離鉄筋露出損傷度がaである場合、補修判定情報112は、補修が必要であることを示す。
The
情報処理装置100は、補修判定情報112を用いて、補修の要否を判定できる。すなわち、情報処理装置100は、2つの変状の損傷度の対応関係に基づいて、補修の要否を判定できる。
なお、補修判定情報112は、予め作成される。例えば、高度な専門性を有する管理者は、コンピュータを用いて、補修判定情報112を作成する。また、例えば、管理者は、土木構造物の種類、構造形式、材料の特性などに基づく劣化プロセスの知見、及び補修計画を作成する目的を考慮して、補修判定情報112を作成する。The
Note that the
ここで、補修判定情報112は、補修判定マトリクスと呼んでもよい。そのため、補修判定情報112は、複数のセルを含んでいると考えてもよい。
土木構造物毎に補修判定情報が、存在してもよい。例えば、土木構造物が鋼橋である場合、補修判定情報は、劣化の損傷度と腐食の損傷度との対応関係を示す。また、例えば、土木構造物がコンクリート壁面である場合、補修判定情報は、ひび割れの損傷度と漏水の損傷度との対応関係を示す。Here, the
Repair determination information may exist for each civil engineering structure. For example, if the civil engineering structure is a steel bridge, the repair determination information indicates the correspondence relationship between the degree of damage caused by deterioration and the degree of damage caused by corrosion. Further, for example, when the civil engineering structure is a concrete wall surface, the repair determination information indicates the correspondence relationship between the damage level of cracks and the damage level of water leakage.
土木構造物毎の補修判定情報では、土木構造物の構造形式、使用材料、使用環境などの条件により、補修の要否がそれぞれ異なってもよい。例えば、図4(B)は、剥離鉄筋露出が生じることでコンクリート片の落下によって第3者に被害が発生する可能性がある跨道橋の補修判定情報112aを示している。補修判定情報112aは、剥離鉄筋露出損傷度が小さい場合でも、ひび割れが存在する場合は補修することを示している。
In the repair determination information for each civil engineering structure, the necessity of repair may differ depending on conditions such as the structural type of the civil engineering structure, the materials used, and the environment of use. For example, FIG. 4B shows
次に、補修工法情報113を説明する。
図5は、実施の形態1の補修工法情報の例を示す図である。補修工法情報113は、補修タイミングの補修工法を示す。具体的には、図5の補修工法情報113は、ひび割れ損傷度と剥離鉄筋露出損傷度との対応関係を示している。補修工法情報113は、補修工法マトリクスと呼んでもよい。そのため、補修工法情報113は、複数のセルを含んでいると考えてもよい。Next, the
FIG. 5 is a diagram showing an example of repair method information according to the first embodiment. The
例えば、ひび割れ損傷度がa、剥離鉄筋露出損傷度がcである場合、補修判定情報112が補修不要を示しているので、補修工法情報113には、補修工法が示されていない。また、例えば、ひび割れ損傷度がe、剥離鉄筋露出損傷度がaである場合、ひび割れが進んでいるので、補修工法情報113は、ひび割れ注入工法を示している。また、例えば、ひび割れ損傷度がe、剥離鉄筋露出損傷度がeである場合、ひび割れ及び剥離鉄筋露出が進んでいるので、補修工法情報113は、打替えを示している。
For example, when the crack damage degree is a and the exfoliated reinforcing bar exposure damage degree is c, the
補修工法情報113が示す各補修工法には、補修単価、補修効果、所要期間などの情報が対応付けられてもよい。例えば、ひび割れ損傷度がe、剥離鉄筋露出損傷度がaに対応する補修工法に対応付けられている補修効果には、ひび割れ注入工法を実施することで、ひび割れ損傷度がa、剥離鉄筋露出損傷度がaである状態に戻ることが示される。
また、補修工法情報113が示す各セルは、効果の異なる複数の工法を示してもよい。情報処理装置100は、複数の工法の中から1つの補修工法を選択してもよい。Each repair method indicated by the
Moreover, each cell indicated by the
取得部120は、点検結果情報111、補修判定情報112、及び補修工法情報113を取得する。例えば、取得部120は、点検結果情報111、補修判定情報112、及び補修工法情報113を記憶部110から取得する。ここで、例えば、点検結果情報111、補修判定情報112、及び補修工法情報113は、クラウドサーバなどの外部装置に格納されてもよい。点検結果情報111、補修判定情報112、及び補修工法情報113が、外部装置に格納されている場合、取得部120は、点検結果情報111、補修判定情報112、及び補修工法情報113を外部装置から取得する。
算出部130の機能は、後で説明する。
生成部140は、点検結果情報111に基づいて得られた、複数の変状のそれぞれにおける将来の供用時期の損傷度を導くための情報を用いて、予測情報を生成する。なお、予測情報は、複数の変状のそれぞれにおける将来の供用時期の損傷度を示す。また、生成された予測情報は、第1の予測情報とも言う。The function of the
The
特定部150は、補修判定情報112と予測情報とに基づいて、補修タイミングを特定する。また、特定部150は、補修工法情報113に基づいて、補修タイミングの補修工法を特定する。
出力部160は、補修タイミングを示す情報を出力する。The specifying
The
次に、情報処理装置100が実行する処理について、フローチャートを用いて説明する。
図6は、実施の形態1の情報処理装置が実行する処理の例を示すフローチャートである。
(ステップS11)取得部120は、点検結果情報111を記憶部110から取得する。
(ステップS12)算出部130は、点検結果情報111に含まれている複数の供用年数と複数の変状に対応する複数の損傷度とに基づいて、複数の近似関数を算出する。ここで、複数の近似関数は、劣化モデルとも言う。また、複数の近似関数は、点検結果情報111に基づいて得られた、複数の変状のそれぞれにおける将来の供用時期の損傷度を導くための情報と考えてもよい。具体的に複数の近似関数を算出する方法を説明する。Next, processing executed by the
6 is a flowchart illustrating an example of processing executed by the information processing apparatus according to the first embodiment; FIG.
(Step S<b>11 )
(Step S12) The
図7(A),(B)は、実施の形態1の複数の近似関数を算出する方法を説明するための図である。図7(A)の縦軸は、ひび割れ損傷度を示している。説明の便宜上、図7(A)の縦軸は、a~eを示している。しかし、図7(A)の縦軸は、1~5に変形してもよい。図7(A)の横軸は、供用年数を示している。
FIGS. 7A and 7B are diagrams for explaining a method of calculating a plurality of approximation functions according to
図7(A)は、点検結果情報111に含まれている供用年数とひび割れ損傷度との対応関係を示している。すなわち、図7(A)の各点は、点検結果情報111の各レコードに対応している。算出部130は、各点に近似する近似関数を算出する。算出部130は、公知の手法を用いて、近似関数を算出してもよい。例えば、算出部130は、最小二乗近似による1次近似直線を算出する。
FIG. 7A shows the correspondence relationship between service years and crack damage degrees included in the inspection result
図7(B)の縦軸は、剥離鉄筋露出損傷度を示している。説明の便宜上、図7(B)の縦軸は、a~eを示している。しかし、図7(B)の縦軸は、1~5に変形してもよい。図7(B)の横軸は、供用年数を示している。図7(B)は、点検結果情報111に含まれている供用年数と剥離鉄筋露出損傷度との対応関係を示している。すなわち、図7(B)の各点は、点検結果情報111の各レコードに対応している。算出部130は、各点に近似する近似関数を算出する。
The vertical axis of FIG. 7(B) indicates the degree of exposing damage to the exfoliated rebar. For convenience of explanation, the vertical axis in FIG. 7B indicates a to e. However, the vertical axis of FIG. 7(B) may be modified to 1-5. The horizontal axis of FIG. 7(B) indicates the number of service years. FIG. 7(B) shows the correspondence relationship between the years of service and the degree of exposure damage to exfoliated reinforcing bars included in the inspection result
このように、算出部130は、点検結果情報111に含まれている供用年数とひび割れ損傷度とに基づいて、式(1)を算出する。なお、xは、供用年数を示す。y1は、ひび割れ損傷度を示す。
In this way, the
また、算出部130は、点検結果情報111に含まれている供用年数と剥離鉄筋露出損傷度とに基づいて、式(2)を算出する。なお、y2は、剥離鉄筋露出損傷度を示す。
Further, the
また、算出部130は、近似関数が点上に存在するように、近似関数を補正してもよい。
Further, the
図8は、実施の形態1の近似関数を補正する場合の例を示す図である。算出部130は、式(1)が点上に存在するように、式(1)の傾きと切片とのうちの少なくとも1つを補正する。
FIG. 8 is a diagram showing an example of correcting the approximation function according to the first embodiment.
次の処理を実行する前に、取得部120は、以下の処理の対象である土木構造物を示す情報を取得してもよい。例えば、取得部120は、ユーザの入力操作により、当該情報を取得する。また、情報処理装置100は、点検結果情報111に含まれている管理番号順に以下の処理を実行してもよい。以下の説明では、管理番号順に処理される場合を説明する。
Before executing the next process, the
(ステップS13)生成部140は、複数の近似関数に基づいて、予測情報を生成する。予測情報の生成方法を具体的に説明する。
まず、生成部140は、複数の近似関数を用いて、供用年数と将来の損傷度との対応関係を特定する。(Step S13) The
First, the
図9(A),(B)は、実施の形態1の供用年数と将来の損傷度との対応関係を特定する方法を説明するための図である。図9(A)は、供用年数と将来のひび割れ損傷度との対応関係を特定する方法を説明するための図である。生成部140は、式(1)を用いて、供用年数と将来のひび割れ損傷度との対応関係を特定する。
FIGS. 9A and 9B are diagrams for explaining a method of specifying a correspondence relationship between service years and future damage degrees according to the first embodiment. FIG. 9(A) is a diagram for explaining a method of specifying a correspondence relationship between service years and future crack damage degrees. The
図9(B)は、供用年数と将来の剥離鉄筋露出損傷度との対応関係を特定する方法を説明するための図である。生成部140は、式(2)を用いて、供用年数と将来の剥離鉄筋露出損傷度との対応関係を特定する。
FIG. 9(B) is a diagram for explaining a method of specifying a correspondence relationship between the number of years in service and the degree of future exfoliated reinforcing bar exposure damage. The generating
図9(A),(B)の点線が示すように、生成部140は、切り上げ、四捨五入などを行い、近似直線によって得られる損傷度の区分を1つの区分に決定してもよい。例えば、図9(B)の場合、供用年数“25”~“40”が損傷度aに決定される。
As indicated by the dotted lines in FIGS. 9A and 9B, the
このように、生成部140は、複数の近似関数を用いて、供用年数と将来の損傷度との対応関係を特定する。生成部140は、供用年数と将来の損傷度との対応関係を用いて、予測情報を生成する。
In this way, the
図10は、実施の形態1の予測情報の例を示す図である。予測情報200は、管理番号、年度、供用年数、ひび割れ損傷度、及び剥離鉄筋露出損傷度の項目を有する。また、供用年数の項目は、将来の供用時期と表現してもよい。
予測情報200は、管理番号“1001-1”の部分の将来の損傷度を示している。予測情報200は、5年毎の損傷度を示している。しかし、予測情報200は、1年毎の損傷度を示してもよい。予測情報200の供用年数は、現時点の年度(図10では、2015年)を0年と表記し、計画最終年(例えば、2070年)から現時点の年度を減算した年までの損傷度を示してもよい。10 is a diagram showing an example of prediction information according to
The
(ステップS14)特定部150は、補修判定情報112と予測情報200とに基づいて、補修タイミングを特定する。例えば、特定部150は、補修判定情報112と予測情報200とに基づいて、2035年が補修タイミングであることを特定する。
(Step S<b>14 ) The specifying
(ステップS15)特定部150は、補修タイミングにおける、ひび割れ損傷度及び剥離鉄筋露出損傷度と、補修工法情報113とに基づいて、補修工法を特定する。例えば、特定部150は、2035年における、ひび割れ損傷度“c”及び剥離鉄筋露出損傷度“c”と、補修工法情報113とに基づいて、断面修復(小)を特定する。
このように、情報処理装置100は、補修工法情報113を用いることで、補修タイミングの補修工法を特定できる。
(ステップS16)生成部140は、特定部150が特定した情報に基づいて、補修計画情報を生成する。ここで、補修計画情報を例示する。(Step S<b>15 ) The identifying
Thus, the
(Step S<b>16 ) The
図11は、実施の形態1の補修計画情報の例を示す図である。補修計画情報210は、管理番号、補修実施年、部分、補修工法、補修費用、補修実施時のひび割れ損傷度、及び補修実施時の剥離鉄筋露出損傷度の項目を有する。図11の補修計画情報210は、管理番号“1001-1”の部分の補修タイミングが2035年であることを示している。
11 is a diagram showing an example of repair plan information according to
補修単価、補修効果、所要期間などの情報が、補修工法情報113が示す各補修工法に対応付けられている場合、生成部140は、補修費用、所要期間などを補修計画情報210に含めてもよい。言い換えれば、補修工法情報113が示す補修タイミングの補修工法に、補修費用を算出するための情報が対応付けられている場合、生成部140は、補修費用などを補修計画情報210に含めてもよい。また、費用は、補修費用に限らない。例えば、損傷が生じた状態で供用を継続する場合に、損傷により生じうる損害の大きさと確率に基づいて、対策のための費用、損害の補償のための費用などが発生するとしてもよい。
When information such as repair unit price, repair effect, required period, etc. is associated with each repair method indicated by the
補修費用の算出方法を説明する。算出部130は、補修費用を算出するための情報に基づいて、補修費用を算出する。詳細には、算出部130は、式(3)を用いて補修費用を算出する。
A method for calculating repair costs will be explained. The
なお、例えば、補修単価は、1平方メートル当たりの補修に要する費用である。数量は、1平方メートル当たりの補修対象数である。補修単価には、足場架設などの経費が含まれてもよい。数量は、面積(=土木構造物の幅×長さ)でもよい。損傷が土木構造物の面積に占める割合を示す情報が記憶部110に格納されている場合、生成部140は、数量に当該割合を乗じても良い。
Note that, for example, the repair unit price is the cost required for repair per square meter. The quantity is the number of items to be repaired per square meter. The repair unit price may include expenses such as construction of scaffolding. The quantity may be an area (= width x length of the civil engineering structure). When information indicating the ratio of damage to the area of the civil engineering structure is stored in the
(ステップS17)出力部160は、補修計画情報210を出力する。例えば、出力部160は、補修計画情報210をディスプレイに出力する。また、例えば、出力部160は、情報処理装置100に接続可能な外部装置に補修計画情報210を出力する。また、例えば、出力部160は、印刷装置を介して、紙媒体に補修計画情報210を出力する。
このように、情報処理装置100は、補修計画情報210を出力することで、ユーザに補修タイミングを知らせることができる。また、補修費用が算出された場合、情報処理装置100は、補修費用もユーザに知らせることができる。(Step S<b>17 ) The
In this way, the
このように、実施の形態1によれば、情報処理装置100は、教師データを作成しないで、補修タイミングを特定できる。
また、情報処理装置100は、上記の技術を用いて、補修を実行した後の将来の再劣化を補修するタイミング及び補修工法を特定してもよい。さらに、補修前の劣化速度と補修後の劣化速度が異なる場合、情報処理装置100は、劣化モデルのパラメータを調整してもよい。Thus, according to the first embodiment, the
In addition, the
実施の形態2.
次に、実施の形態2を説明する。実施の形態2では、実施の形態1と相違する事項を主に説明する。そして、実施の形態2では、実施の形態1と共通する事項の説明を省略する。実施の形態2は、図1~5を参照する。
図12は、実施の形態2の情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。図1に示される構成と同じ図12の構成は、図1に示される符号と同じ符号を付している。情報処理装置100aは、算出部130a、生成部140a、及び特定部150aを有する。算出部130a、生成部140a、及び特定部150aの機能については、後で説明する。Embodiment 2.
Next, Embodiment 2 will be described. In Embodiment 2, mainly matters different from
FIG. 12 is a functional block diagram showing the configuration of the information processing device according to the second embodiment. 12 that are the same as those shown in FIG. 1 are assigned the same reference numerals as those shown in FIG. The
図13は、実施の形態2の補修判定情報の例を示す図である。実施の形態2の補修判定情報112は、変状マトリクスと呼んでもよい。補修判定情報112は、複数のセルを含んでいると考えてもよい。図13では、補修判定情報112が示す内容は、省略している。
ここで、例えば、ひび割れ損傷度と剥離鉄筋露出損傷度との対応関係を示すセルは、(a,a)と表現する。FIG. 13 is a diagram showing an example of repair determination information according to the second embodiment. The
Here, for example, the cell indicating the correspondence relationship between the degree of crack damage and the degree of exposure damage of the peeled rebar is expressed as (a, a).
次に、存在確率を説明する。存在確率は、x年後に、あるセルに存在している確率である。例えば、x+1年後に、(c,c)に存在する存在確率は、式(4)を用いて表現される。 Next, the existence probability will be explained. The existence probability is the probability of existing in a certain cell after x years. For example, the existence probability of existing at (c, c) after x+1 years is expressed using equation (4).
Pは、存在確率を示している。P(cc,x+1)の“cc”は、(c,c)を簡略化したものである。また、P(cc,x+1)の“cc”は、状態を示している。P(cc,x+1)の“x+1”は、年を示している。よって、例えば、P(cc,x+1)は、x+1年後に、(c,c)に存在する存在確率を示している。また、例えば、P(ca,x)は、x年後に、(c,a)に存在する存在確率を示している。 P indicates the existence probability. The "cc" in P(cc, x+1) is a shorthand for (c, c). Also, "cc" in P(cc, x+1) indicates a state. "x+1" in P(cc, x+1) indicates the year. Thus, for example, P(cc, x+1) indicates the existence probability of existing at (c, c) after x+1 years. Also, for example, P(ca, x) indicates the existence probability of existing at (c, a) after x years.
pは、遷移確率を示している。遷移確率は、隣接するセルに遷移する確率である。p(cc,dc)の“cc”は、遷移元状態を示している。p(cc,dc)の“dc”は、遷移先状態を示している。よって、例えば、p(cc,dc)は、(c,c)から(d,c)に遷移する確率を示している。また、例えば、p(cc,ce)は、(c,c)から(c,e)に遷移する確率を示している。 p indicates the transition probability. Transition probability is the probability of transitioning to an adjacent cell. "cc" in p(cc, dc) indicates the transition source state. "dc" in p(cc, dc) indicates the transition destination state. Thus, for example, p(cc, dc) indicates the probability of transitioning from (c, c) to (d, c). Also, for example, p(cc, ce) indicates the probability of transition from (c, c) to (c, e).
次に、変状マトリクスの各セルのx年における存在確率の集合である存在確率行列N(x)を説明する。存在確率行列N(x)は、将来の供用時期に、複数の変状のそれぞれの損傷度の複数の組合せのそれぞれの状態である確率を示す。存在確率行列N(x)は、次のように表現してもよい。存在確率行列N(x)は、将来の供用時期に、複数の変状のそれぞれの損傷度の複数の組合せのそれぞれの状態が遷移せずに変わらない確率を示す。存在確率行列N(x)を具体的に示す。 Next, the existence probability matrix N(x), which is a set of existence probabilities of each cell of the deformation matrix in x years, will be explained. The existence probability matrix N(x) indicates the probability of being in each state of a plurality of combinations of damage degrees of each of a plurality of deformations in the future service period. The existence probability matrix N(x) may be expressed as follows. The existence probability matrix N(x) indicates the probability that the state of each of the plurality of combinations of damage degrees of each of the plurality of deformations will not change without transition in the future service period. Existence probability matrix N(x) is specifically shown.
図14は、実施の形態2の存在確率行列N(x)を示す図である。
次に、変状マトリクスの各セルに対応する状態の遷移確率の集合である遷移確率行列Mを説明する。遷移確率行列Mは、将来の供用時期に、複数の変状のそれぞれの損傷度の複数の組合せのそれぞれの状態が他の組合せの状態に遷移する確率を示す。遷移確率行列Mを具体的に示す。14 is a diagram showing an existence probability matrix N(x) according to Embodiment 2. FIG.
Next, the transition probability matrix M, which is a set of state transition probabilities corresponding to each cell of the deformation matrix, will be described. The transition probability matrix M indicates the probability that each state of a plurality of combinations of damage degrees of each of a plurality of deformations will transition to another combination of states in the future service period. The transition probability matrix M is specifically shown.
図15は、実施の形態2の遷移確率行列Mを示す図である。
x+1年の存在確率行列N(x+1)は、存在確率行列N(x)と遷移確率行列Mとを用いて、式(5)のように表現される。FIG. 15 is a diagram showing a transition probability matrix M according to Embodiment 2. FIG.
The existence probability matrix N(x+1) for year x+1 is expressed using the existence probability matrix N(x) and the transition probability matrix M as shown in Equation (5).
式(5)を変形することで、式(6)が得られる。式(6)は、劣化モデルと表現してもよい。 By transforming equation (5), equation (6) is obtained. Equation (6) may be expressed as a degradation model.
このように、遷移確率行列と存在確率行列の初期値を用いることで、任意の供用年数の存在確率行列が算出できる。
ここで、一般的に、損傷は、補修がされない限り自然に回復しない。そのため、変状マトリクスにおける遷移方向は、決まっている。Thus, by using the initial values of the transition probability matrix and the existence probability matrix, the existence probability matrix for any number of service years can be calculated.
Here, in general, damage does not recover naturally unless it is repaired. Therefore, the transition direction in the deformation matrix is fixed.
図16は、実施の形態2の遷移方向を示す図である。図16で示すように、遷移方向は、決まっている。そこで、図16が示す遷移方向が考慮された遷移確率行列Mを示す。 FIG. 16 is a diagram showing transition directions according to the second embodiment. As shown in FIG. 16, the transition direction is fixed. Therefore, a transition probability matrix M considering the transition directions shown in FIG. 16 is shown.
図17は、実施の形態2の遷移方向が考慮された遷移確率行列Mを示す図である。例えば、図15のp(ac,aa)の場合、状態は、(a,c)から(a,a)に遷移しない。そのため、図17のp(ac,aa)は、0になる。
このように、遷移確率行列Mには、遷移方向が考慮される。よって、遷移確率行列Mは、次のように表現できる。遷移確率行列Mは、複数の変状のそれぞれの損傷度の複数の組合せのそれぞれの状態が遷移する方向が定められており、かつ将来の供用時期に複数の組合せのそれぞれの状態が他の組合せの状態に遷移する確率を示す。FIG. 17 is a diagram showing a transition probability matrix M considering transition directions according to the second embodiment. For example, for p(ac, aa) in FIG. 15, the state does not transition from (a, c) to (a, a). Therefore, p(ac, aa) in FIG. 17 becomes zero.
Thus, the transition probability matrix M takes transition directions into account. Therefore, the transition probability matrix M can be expressed as follows. The transition probability matrix M defines the direction in which each state of a plurality of combinations of damage degrees of each of the plurality of deformations transitions, and the state of each of the plurality of combinations will change to another combination in the future service period. indicates the probability of transitioning to the state of
なお、劣化モデルは、未来の挙動は現在の値だけで決定され、過去の挙動とは関係しないという性質であるマルコフ性を保つと仮定してよい。すなわち、劣化モデルは、供用年数によらず遷移確率行列Mを用いることができる。 It should be noted that the degradation model may be assumed to preserve Markovian properties, which is the property that future behavior is determined only by current values and is not related to past behavior. That is, the deterioration model can use the transition probability matrix M regardless of the service years.
ここで、存在確率行列N(x)の情報と遷移確率行列Mの情報とは、記憶部110に格納されている。また、存在確率行列N(x)の情報と遷移確率行列Mの情報は、クラウドサーバなどの外部装置に格納されてもよい。
Information on the existence probability matrix N(x) and information on the transition probability matrix M are stored in the
次に、情報処理装置100aが実行する処理について、フローチャートを用いて説明する。
図18は、実施の形態2の情報処理装置が実行する処理の例を示すフローチャートである。
(ステップS21)取得部120は、点検結果情報111を記憶部110から取得する。また、取得部120は、存在確率行列N(x)の情報と遷移確率行列Mの情報を記憶部110から取得する。ここで、当該遷移確率行列Mは、第1の遷移確率行列とも言う。
(ステップS22)算出部130aは、ひび割れ損傷度と剥離鉄筋露出損傷度との組合せを、予め決められた期間単位に集計する。集計の例を示す。Next, processing executed by the
18 is a flowchart illustrating an example of processing executed by the information processing apparatus according to the second embodiment; FIG.
(Step S<b>21 )
(Step S22) The
図19は、実施の形態2の集計方法の例を示す図である。集計表300は、ひび割れ損傷度と剥離鉄筋露出損傷度との組合せと、期間単位との関係を示している。図19の期間単位は、5年である。理由は、5年周期で点検するからである。期間単位は、5年に限らない。
算出部130aは、期間単位毎に、横方向の合計が1になるように、件数に基づいて割合を算出する。例えば、供用年数が0~5年である場合、ひび割れ損傷度“a”と剥離鉄筋露出損傷度“a”との組合せの件数の割合は、0.8である。19A and 19B are diagrams illustrating an example of a counting method according to the second embodiment. The summary table 300 shows the relationship between the combination of the degree of cracking damage and the degree of exposure damage of the peeled rebar and the unit of time. The period unit in FIG. 19 is five years. The reason is that inspections are carried out every five years. The term unit is not limited to five years.
The
算出部130aは、点検結果情報111のレコードを増やして、ひび割れ損傷度と剥離鉄筋露出損傷度との組合せを期間単位に集計してもよい。例えば、算出部130aは、管理番号“1001-1”のレコードを10件、複製する。算出部130aは、複製されたレコードを含めて、集計処理を実行する。
The
(ステップS23)算出部130aは、点検結果情報111に基づいて遷移確率行列Mが調整された遷移確率行列Mを算出する。詳細には、算出部130aは、ステップS22で算出された割合の値と、式(6)の存在確率行列N(x)の値とが近似するように、式(6)の遷移確率行列Mの値を調整する。なお、遷移確率行列Mは、図17の遷移確率行列Mである。
(Step S<b>23 ) The
例えば、算出部130aは、行列演算及び演算ライブラリを用いて、遷移確率行列Mの値を調整できる。また、例えば、算出部130aは、制約条件の下で最小二乗法を用いて二乗誤差の総和を最小とすることで、遷移確率行列Mの値を調整できる。なお、例えば、制約条件は、“それぞれの遷移確率は0以上1以下、かつ、遷移を許していない方向の遷移確率は0、かつ、あるセルから遷移する確率と残留する確率の合計が1”である。
For example, the
また、遷移確率行列Mの値は、Microsoft(登録商標)のExcelで提供されている機能であるソルバによって、調整されてもよい。例えば、ソルバを用いて、最小二乗誤差が最小となるように遷移確率行列Mの値が調整される。 The values of the transition probability matrix M may also be adjusted by a solver, a function provided in Microsoft® Excel. For example, using a solver, the values of the transition probability matrix M are adjusted such that the least squares error is minimized.
ここで、調整された遷移確率行列Mは、第2の遷移確率行列とも言う。また、調整された遷移確率行列Mは、点検結果情報111に基づいて得られた、複数の変状のそれぞれにおける将来の供用時期の損傷度を導くための情報と考えてもよい。
Here, the adjusted transition probability matrix M is also called a second transition probability matrix. Also, the adjusted transition probability matrix M may be considered as information for deriving the degree of damage in the future service period for each of the plurality of deformations obtained based on the inspection result
(ステップS24)算出部130aは、式(7)を用いて、供用年数毎の存在確率を算出する。なお、式(7)のMは、ステップS23で調整された遷移確率行列である。また、x(0)は、現在の年を示している。すなわち、x(0)は、ステップS24の処理を実行している年を示している。よって、N(x(0))は、現時点の存在確率行列を示している。
(Step S24) The
(ステップS25)生成部140aは、予測情報を生成する。予測情報を例示する。
図20は、実施の形態2の予測情報を示す図である。予測情報310は、算出部130aの算出結果を示す情報である。供用年数は、現時点の年度を0年と表記し、0年から、計画最終年から現時点の年度を減算した年までの損傷度を示してもよい。
このように、生成部140aは、調整された遷移確率行列Mと存在確率行列N(x)とに基づいて、予測情報310を生成する。(Step S25) The
20 is a diagram showing prediction information according to Embodiment 2. FIG. The
Thus,
(ステップS26)特定部150aは、予測情報310を用いて、供用年数毎の状態を特定する。例えば、特定部150aは、最大値の状態を特定する。例えば、特定部150aは、供用年数“35年”で最大値の(d,c)を特定する。
また、特定部150aは、最大値が閾値以上である場合、当該最大値の状態を特定してもよい。さらに、特定部150aは、存在確率行列の平均値又は中央値に基づいて状態を特定してもよい。(Step S26) The identifying
Further, when the maximum value is equal to or greater than the threshold, the identifying
(ステップS27)特定部150aは、補修判定情報112と予測情報310とに基づいて、補修タイミングを特定する。例えば、特定部150aは、補修判定情報112と予測情報310とに基づいて、供用年数“35年”が補修タイミングであることを特定する。
(ステップS28)特定部150aは、補修タイミングにおける、ひび割れ損傷度及び剥離鉄筋露出損傷度と、補修工法情報113とに基づいて、補修工法を特定する。(Step S<b>27 ) The specifying
(Step S28) The identifying
(ステップS29)生成部140aは、特定部150aが特定した情報に基づいて、補修計画情報210を生成する。
(ステップS30)出力部160は、補修計画情報210を出力する。(Step S29) The
(Step S<b>30 ) The
ここで、例えば、管理者は、予測情報310を参考にして、コンピュータを用いて、補修判定情報112及び補修工法情報113を作成してもよい。例えば、右方向の遷移確率が大きい、かつ剥離鉄筋露出による被害を抑制しなければならない環境である場合、管理者は、軽微な損傷段階を補修必要とした補修判定情報112を作成する。また、例えば、管理者は、予測情報310を参考にして、剥離鉄筋露出の急速な進行を抑制するための補修判定情報112を作成する。また、例えば、ひとたび損傷が発生することで、劣化の進行速度が著しく速くなる土木構造物が存在する。管理者は、予測情報310を参考にして、当該土木構造物に対応する補修判定情報112を作成してもよい。
複数の変状のそれぞれの劣化の進行速度は、土木構造物の劣化要因の違いにより変わる。そのため、管理者は、複数の変状のそれぞれの劣化の進行速度を考慮して、補修判定情報112及び補修工法情報113を作成してもよい。Here, for example, the administrator may refer to the
The progress rate of deterioration of each of the plurality of deformations varies depending on the difference in deterioration factors of the civil engineering structure. Therefore, the administrator may create the
また、例えば、出力部160は、下方向の遷移確率が大きい場合、コンクリートの疲労が大きいことを出力してもよい。また、例えば、出力部160は、右方向の遷移確率が大きい場合、アルカリ骨材反応の影響が大きいことを出力してもよい。
Further, for example, the
このように、実施の形態2によれば、情報処理装置100aは、教師データを作成しないで、補修タイミングを特定できる。
遷移確率行列Mには、遷移方向が考慮されている。情報処理装置100aは、遷移確率行列Mを用いることで、予防保全の効果が高い補修計画情報210を生成できる。Thus, according to the second embodiment, the
The transition probability matrix M takes transition directions into account. By using the transition probability matrix M, the
また、算出部130aは、存在確率行列N(x)の各セルの値に土木構造物数を乗じてもよい。そして、出力部160は、各セルに存在する構造物の数を劣化状態の予測結果として出力してもよい。これにより、ユーザは、劣化状態の予測結果を参照することで、任意の供用年数で補修が必要となる土木構造物の数を認識できる。
Further, the
また、生成部140aは、複数の土木構造物の幅及び長さの平均値に、補修工法情報113に対応付けられている補修単価を乗じることで得られる補修費用を補修計画情報210に含めてもよい。
In addition, the
実施の形態3.
次に、実施の形態3を説明する。実施の形態3では、実施の形態1と相違する事項を主に説明する。そして、実施の形態3では、実施の形態1と共通する事項の説明を省略する。実施の形態3は、図1~20を参照する。
図21は、実施の形態3の情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。図1に示される構成と同じ図21の構成は、図1に示される符号と同じ符号を付している。情報処理装置100bは、生成部140b、特定部150b、及び出力部160bを有する。生成部140b、特定部150b、及び出力部160bの機能については、後で説明する。Embodiment 3.
Next, Embodiment 3 will be described. In the third embodiment, mainly matters different from the first embodiment will be described. In the third embodiment, descriptions of matters common to the first embodiment are omitted. Embodiment 3 refers to FIGS. 1-20.
FIG. 21 is a functional block diagram showing the configuration of the information processing device according to the third embodiment. 21 that are the same as those shown in FIG. 1 are assigned the same reference numerals as those shown in FIG. The
実施の形態1,2では、補修タイミングが特定された。実施の形態3では、生成部140bは、補修の有無に関わらず、計画期間終了年までの計画を示す計画情報を生成する。そのため、特定部150bは、補修判定情報112と予測情報とに基づいて、予め決められた期間内の将来の供用時期に補修するか否かを特定する。なお、予め決められた期間は、上記の計画期間である。また、期間内の将来の供用時期に補修するか否かを示す情報は、計画情報である。計画情報を例示する。
In
図22は、実施の形態3の計画情報の例を示す図である。計画情報400は、補修計画1次リストと呼んでもよい。図22の計画情報400は、管理番号“1001-1”の計画を示す。
例えば、生成部140bは、予測情報200と補修判定情報112と補修工法情報113とに基づいて、計画情報400を生成する。また、例えば、生成部140bは、予測情報310と補修判定情報112と補修工法情報113とに基づいて、計画情報400を生成する。22 is a diagram showing an example of plan information according to Embodiment 3. FIG.
For example, the
次に、情報処理装置100bが実行する処理について、フローチャートを用いて説明する。
図23は、実施の形態3の情報処理装置が実行する処理の例を示すフローチャートである。
(ステップS31)生成部140bは、複数の土木構造物の計画情報を生成する。生成方法は、上述の通りである。生成部140bは、複数の土木構造物の計画情報を記憶部110に格納する。Next, processing executed by the
23 is a flowchart illustrating an example of processing executed by the information processing apparatus according to the third embodiment; FIG.
(Step S31) The
(ステップS32)特定部150bは、1つの土木構造物の計画情報を取得する。特定部150bは、計画情報を用いて、予め定められている制約条件を満たし、かつ目的関数によって計画期間におけるライフサイクルコストが最小になるときの補修タイミングを特定する。例えば、制約条件は、1年当たりの予算の上限、許容可能な損傷度の上限などである。また、特定するための演算アルゴリズムとして、特定部150bは、最急降下法、遺伝的アルゴリズムなどの最適化手法を用いてもよい。
特定部150bは、同様に、全ての土木構造物に対して、補修タイミングを特定する。
(ステップS33)出力部160bは、全ての土木構造物の補修タイミングを出力する。(Step S32) The identifying
The identifying
(Step S33) The
実施の形態3によれば、情報処理装置100bは、制約条件が考慮された補修タイミングを特定できる。例えば、実施の形態1では、2035年が補修タイミングに特定された。しかし、実施の形態3では、制約条件が考慮されることで、2035年以降の年が補修タイミングに特定される。
According to the third embodiment, the
実施の形態4.
次に、実施の形態4を説明する。実施の形態4では、実施の形態1~3と相違する事項を主に説明する。そして、実施の形態4では、実施の形態1~3と共通する事項の説明を省略する。実施の形態4は、図1~23を参照する。Embodiment 4.
Next, Embodiment 4 will be described. In Embodiment 4, mainly matters different from
図24は、実施の形態4の情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。図1に示される構成と同じ図24の構成は、図1に示される符号と同じ符号を付している。情報処理装置100cは、記憶部110c、取得部120c、算出部130c、生成部140c、特定部150c、及び変換部170を有する。
FIG. 24 is a functional block diagram showing the configuration of the information processing device according to the fourth embodiment. 24 that are the same as those shown in FIG. 1 are assigned the same reference numerals as those shown in FIG. The
取得部120c、算出部130c、生成部140c、特定部150c、及び変換部170の一部又は全部は、プロセッサ101又は処理回路によって実現してもよい。取得部120c、算出部130c、生成部140c、特定部150c、及び変換部170の一部又は全部は、プロセッサ101が実行するプログラムのモジュールとして実現してもよい。
Part or all of the
記憶部110cは、補修判定情報112cを記憶してもよい。補修判定情報112cは、後で例示される。
記憶部110cは、変換情報114を記憶してもよい。変換情報114の詳細については、後で説明する。なお、変換情報114は、変換データベースと呼んでもよい。The
The
取得部120cは、変換情報114を取得する。例えば、取得部120cは、変換情報114を記憶部110cから取得する。ここで、変換情報114は、外部装置に格納されてもよい。変換情報114が外部装置に格納されている場合、取得部120cは、変換情報114を外部装置から取得する。
算出部130c、生成部140c、及び特定部150cの機能については、後で説明する。The
Functions of the
変換部170は、点検結果情報111が示す複数の変状のうち、劣化過程で発生する複数の変状に対応する複数の損傷度を、1つの損傷度(以下、変換後損傷度)に変換する。言い換えれば、変換部170は、点検結果情報111が示す複数の変状のうち、同一の劣化過程で時系列に沿って発生する複数の変状に対応する複数の損傷度を変換後損傷度に変換する。
The
ここで、劣化過程で発生する複数の変状について、説明する。例えば、土木構造物が無筋覆工コンクリートである場合、劣化過程で発生する複数の変状は、ひび割れ、うき、及び剥離である。ひび割れ、うき、及び剥離が発生する過程を詳細に説明する。最初にひび割れが発生する。ひび割れが徐々に拡大し、亀甲状になる。うきが、ひびが閉合した領域に発生する。地震などが原因で、うきの状態から剥離が発生する。なお、非特許文献2には、ひび割れ、うき、剥離のそれぞれの損傷度を調査することが記載されている。 A plurality of deformations that occur during the deterioration process will now be described. For example, if the civil engineering structure is plain lining concrete, the multiple deformations that occur during the deterioration process are cracks, swells, and spalling. The process by which cracks, floats and spalling occur is described in detail. Cracks occur first. The crack gradually expands and becomes hexagonal. A float develops in the area where the crack is closed. Delamination occurs from the state of the float due to an earthquake or the like. It should be noted that Non-Patent Document 2 describes investigating the degree of damage to each of cracks, floats, and peelings.
さらに、劣化過程で発生する複数の変状の具体例を説明する。例えば、土木構造物が鋼橋である場合、劣化過程で発生する複数の変状は、防食機能の劣化、及び腐食である。また、例えば、土木構造物がコンクリート橋である場合、劣化過程で発生する複数の変状は、腐食、ひび割れ、うき、はく離、及び鉄筋露出である。 Further, specific examples of deformations that occur during the deterioration process will be described. For example, if the civil engineering structure is a steel bridge, the multiple deformations that occur during the deterioration process are deterioration of the anticorrosion function and corrosion. Further, for example, when the civil engineering structure is a concrete bridge, the multiple deformations that occur during the deterioration process are corrosion, cracking, sagging, delamination, and rebar exposure.
次に、変換部170が実行する処理を具体的に説明する。
図25は、実施の形態4の点検結果情報の例を示す図である。点検結果情報111には、ひび割れ、うき、剥離、及び漏水の損傷度が含まれている。変換部170は、ひび割れ、うき、及び剥離の損傷度を変換後損傷度に変換する。変換処理では、変換情報114が用いられる。ここで、変換情報114の具体例を示す。Next, the processing executed by the
FIG. 25 is a diagram showing an example of inspection result information according to the fourth embodiment. The inspection result
図26は、実施の形態4の変換情報の例を示す図である。変換情報114は、取得部120cにより取得された情報である。変換情報114は、劣化過程で発生する複数の変状に対応する複数の損傷度と変換後損傷度との対応関係を示す情報である。言い換えれば、変換情報114は、劣化過程で発生する複数の変状に対応する複数の損傷度を1つの損傷度に変換する際に用いられる情報である。
FIG. 26 is a diagram showing an example of conversion information according to the fourth embodiment. The
変換情報114は、劣化過程の観点に基づいて作成される。例えば、うきの損傷度b及び剥離の損傷度bは、ひび割れの損傷度bよりも劣化が進んだ状態を示している。そのため、うきの損傷度及び剥離の損傷度が、損傷度bである場合、変換後損傷度は、損傷度cに対応させる。また、複数の変状に対応する複数の損傷度のうち最も劣化が進んでいる損傷度が、変換後損傷度に対応すると考えてもよい。
変換部170は、変換情報114に基づいて、劣化過程で発生する複数の変状に対応する複数の損傷度を変換後損傷度に変換する。例えば、ひび割れの損傷度が損傷度cであり、うきの損傷度が損傷度bであり、剥離の損傷度が損傷度bである場合(すなわち、点検結果情報111の管理番号1001-1のレコードの場合)、変換部170は、変換情報114に基づいて、ひび割れ、うき、及び剥離の損傷度を損傷度c(すなわち、変換後損傷度)に変換する。
Based on the
また、変換部170は、点検結果情報111が示す複数の変状の損傷度のうち、劣化過程で発生する複数の変状に含まれない変状の損傷度を、変換後損傷度に変換しない。例えば、変換部170は、漏水の損傷度を変換後損傷度に変換しない。
このように、劣化過程で発生する複数の変状に対応する複数の損傷度が変換後損傷度に変換される。In addition, the
In this way, a plurality of damage degrees corresponding to a plurality of deformations occurring in the deterioration process are converted into post-conversion damage degrees.
次に、補修タイミングの特定処理を説明する。
例えば、算出部130cは、点検結果情報111に含まれている複数の供用年数と、変換後損傷度に変換されていない損傷度と、変換後損傷度とに基づいて、複数の近似関数を算出する。例えば、当該複数の近似関数の算出では、図7(A)の縦軸が変換後損傷度に置き換わり、図7(B)の縦軸が漏水の損傷度に置き換わると考えてもよい。Next, the repair timing specifying process will be described.
For example, the
生成部140cは、複数の近似関数に基づいて、予測情報を生成する。複数の近似関数は、点検結果情報111に基づいて得られた、変換後損傷度に変換されていない損傷度に対応する変状と劣化過程で発生する複数の変状とにおける将来の供用時期の損傷度を導くための情報である。ここで、劣化過程で発生する複数の変状は、第1の変状と呼ぶ。当該予測情報は、変換後損傷度に変換されていない損傷度に対応する変状における将来の供用時期の損傷度と、第1の変状における将来の供用時期の変換後損傷度とを示す。また、当該予測情報は、第2の予測情報とも言う。
The
次に、生成された予測情報と補修判定情報112cを例示する。
図27は、実施の形態4の予測情報と補修判定情報の例を示す図である。予測情報200cは、生成部140cにより生成された予測情報である。
例えば、補修判定情報112cは、記憶部110cに格納される。補修判定情報112cは、点検結果情報111が示す複数の変状のそれぞれの損傷度のうち、変換後損傷度に変換されていない損傷度と、変換後損傷度との組合せに応じて補修するか否かを示す。例えば、図27の補修判定情報112cは、漏水の損傷度と変換後損傷度との組合せに応じて補修するか否かを示している。Next, the generated prediction information and the
27 is a diagram showing an example of prediction information and repair determination information according to Embodiment 4. FIG. The
For example, the
特定部150cは、予測情報200cと補修判定情報112cとに基づいて、補修タイミングを特定する。
このように、情報処理装置100cは、複数の変状に対応する複数の損傷度が変換後損傷度に変換された後、実施の形態1と同様の処理により、補修タイミングを特定することができる。The identifying unit 150c identifies repair timing based on the
In this way, the
また、補修工法情報113は、補修判定情報112cと同様に、変換後損傷度と漏水の損傷度との組合せに応じた補修工法を示してもよい。特定部150cは、補修工法情報113に基づいて、補修工法を特定することができる。
The
実施の形態4によれば、情報処理装置100cは、複数の変状に対応する複数の損傷度を変換後損傷度に変換し、変換後損傷度を用いて、劣化モデル(すなわち、近似関数)を算出する。当該劣化モデルは、複数の変状に対応する複数の損傷度に基づく劣化モデルよりも次元が小さい。次元が多次元から2次元に縮小されることで、補修判定情報及び補修工法情報が、容易に定められる。また、次元が多次元から2次元に縮小されることで、補修判定情報及び補修工法情報が、紙媒体又は画面に表示されることも容易である。
According to the fourth embodiment, the
また、情報処理装置100cは、複数の変状に対応する複数の損傷度が変換後損傷度に変換された後、実施の形態2と同様の処理により、補修タイミングを特定することもできる。例えば、取得部120cは、存在確率行列N(x)の情報と遷移確率行列Mの情報とを取得する。存在確率行列N(x)は、将来の供用時期に複数の組合せのそれぞれの状態である確率を示す。遷移確率行列Mは、将来の供用時期に複数の組合せのそれぞれの状態が他の組合せの状態に遷移する確率を示す。遷移確率行列Mは、第1の遷移確率行列と呼んでもよい。なお、複数の組合せは、変換後損傷度に変換されていない損傷度と、変換後損傷度との組合せである。算出部130cは、点検結果情報111に基づいて、当該遷移確率行列Mが調整された遷移確率行列を算出する。調整された遷移確率行列は、第2の遷移確率行列と呼んでもよい。なお、当該点検結果情報111に含まれる、劣化過程で発生する複数の変状に対応する複数の損傷度は、変換後損傷度に変換される。例えば、変換部170は、変換情報114を用いて、当該変換を実行する。生成部140cは、調整された遷移確率行列と存在確率行列N(x)とに基づいて、予測情報を生成する。生成された予測情報は、第2の予測情報と呼んでもよい。特定部150cは、生成された予測情報と補修判定情報112cとに基づいて、補修タイミングを特定する。
Further, the
このように、実施の形態2と同様の処理により、補修タイミングが特定される。複数の変状に対応する複数の損傷度が変換後損傷度に変換されることで、変状マトリクスの次元が縮小される。ここで、3次元以上の変状マトリクスの各セルに含まれているデータ数が、少ない場合がある。また、3次元以上の変状マトリクスの各セルには、データが含まれていない場合がある。このような状態の変状マトリクスに基づく遷移確率行列と、十分なデータ数を含む変状マトリクスに基づく遷移確率行列とには、大きな差異がある。実施の形態4のように、変状マトリクスの次元が縮小されることで、データ数の確保が容易になる。そのため、次元が縮小された変状マトリクスに基づく遷移確率行列Mには、多くのデータが含まれる。 In this manner, the repair timing is specified by the same processing as in the second embodiment. A plurality of damage degrees corresponding to a plurality of deformations are converted into post-conversion damage degrees, thereby reducing the dimension of the deformation matrix. Here, the number of data included in each cell of the deformation matrix of three or more dimensions may be small. Also, each cell of a three-dimensional or higher deformation matrix may not contain data. There is a large difference between a transition probability matrix based on a deformation matrix of such a state and a transition probability matrix based on a deformation matrix containing a sufficient number of data. By reducing the dimension of the deformation matrix as in the fourth embodiment, it becomes easier to secure the number of data. Therefore, the transition probability matrix M based on the deformation matrix with reduced dimensions contains a lot of data.
情報処理装置100cは、主成分分析などのように、大量の点検結果を統計的に解析して次元の縮小を行わない。情報処理装置100cは、複数の変状に対応する複数の損傷度を変換後損傷度に変換することで、容易に、次元を縮小できる。
The
情報処理装置100cは、複数の変状に対応する複数の損傷度が変換後損傷度に変換され、かつ生成部140cが予測情報を生成した後、実施の形態3と同様の処理により、補修タイミングを特定することもできる。例えば、特定部150cは、補修判定情報112cと予測情報200cとに基づいて、予め決められた期間内の将来の供用時期に補修するか否かを特定する。特定部150cは、当該期間内の将来の供用時期に補修するか否かを示す情報を用いて、予め定められた制約条件を満たし、かつ目的関数によって当該期間におけるライフサイクルコストが最小になるときの補修タイミングを特定する。このように、実施の形態3と同様の処理により、補修タイミングが特定される。
After the plurality of damage degrees corresponding to the plurality of deformations are converted into post-conversion damage degrees and the
以上に説明した各実施の形態における特徴は、互いに適宜組み合わせることができる。 The features of the embodiments described above can be combined as appropriate.
100,100a,100b 情報処理装置、 101 プロセッサ、 102 揮発性記憶装置、 103 不揮発性記憶装置、 110,110c 記憶部、 111 点検結果情報、 112,112a,112c 補修判定情報、 113 補修工法情報、 114 変換情報、 120,120c 取得部、 130,130a,130c 算出部、 140,140a,140b,140c 生成部、 150,150a,150b,150c 特定部、 160,160b 出力部、 170 変換部、 200,200c 予測情報、 210 補修計画情報、 300 集計表、 310 予測情報、 400 計画情報。
Reference Signs List 100,100a,100b
Claims (14)
前記点検結果情報に基づいて、前記第1の遷移確率行列が調整された第2の遷移確率行列を算出する算出部と、
前記第2の遷移確率行列と前記存在確率行列とに基づいて、前記複数の変状のそれぞれにおける将来の供用時期の損傷度を示す第1の予測情報を生成する生成部と、
前記補修判定情報と前記第1の予測情報とに基づいて、補修タイミングを特定する特定部と、
を有する情報処理装置。 inspection result information indicating a plurality of degrees of damage corresponding to a plurality of deformations of a plurality of portions of a civil engineering structure inspected in the past and a plurality of service periods corresponding to the plurality of portions; Repair determination information indicating whether or not to repair according to the combination of damage degrees of each state, existence probability matrix information indicating the probability that each of the plurality of combinations will be in the state in the future service period, and future an acquisition unit that acquires information of a first transition probability matrix that indicates the probability that each state of the plurality of combinations will transition to another combination state during the service period;
a calculation unit that calculates a second transition probability matrix obtained by adjusting the first transition probability matrix based on the inspection result information;
a generation unit that generates first prediction information indicating a degree of damage in a future service period in each of the plurality of deformations based on the second transition probability matrix and the existence probability matrix ;
a specifying unit that specifies repair timing based on the repair determination information and the first prediction information;
Information processing device having
請求項1に記載の情報処理装置。 The first transition probability matrix defines the direction in which the state of each of the plurality of combinations transitions, and the state of each of the plurality of combinations will transition to the state of another combination in the future service period. indicating probability,
The information processing device according to claim 1 .
前記補修判定情報と前記第1の予測情報とに基づいて、予め決められた期間内の将来の供用時期に補修するか否かを特定し、
前記期間内の将来の供用時期に補修するか否かを示す情報を用いて、予め定められた制約条件を満たし、かつ目的関数によって前記期間におけるライフサイクルコストが最小になるときの補修タイミングを特定する、
請求項1又は2に記載の情報処理装置。 The identification unit
Based on the repair determination information and the first prediction information, specify whether to repair at a future service time within a predetermined period,
Using information indicating whether or not repairs are to be made in the future service period within the period, specifying the repair timing when the predetermined constraints are satisfied and the life cycle cost in the period is minimized by the objective function. do,
The information processing apparatus according to claim 1 or 2 .
前記特定部は、前記補修工法情報に基づいて、前記補修工法を特定する、
請求項1から3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The acquisition unit acquires repair method information indicating a repair method at the repair timing,
The identifying unit identifies the repair method based on the repair method information.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3 .
前記補修費用を算出するための情報に基づいて、前記補修費用を算出する算出部と、
前記点検結果情報に基づいて得られた、前記複数の変状のそれぞれにおける将来の供用時期の損傷度を導くための情報を用いて、前記複数の変状のそれぞれにおける将来の供用時期の損傷度を示す第1の予測情報を生成する生成部と、
前記補修判定情報と前記第1の予測情報とに基づいて、前記補修タイミングを特定する特定部と、
を有する情報処理装置。 inspection result information indicating a plurality of degrees of damage corresponding to a plurality of deformations of a plurality of portions of a civil engineering structure inspected in the past and a plurality of service periods corresponding to the plurality of portions; Acquisition of repair determination information indicating whether or not to repair according to the combination of damage degrees of each condition, and repair method information indicating the repair method at the repair timing associated with the information for calculating the repair cost. an acquisition unit that
a calculation unit that calculates the repair cost based on the information for calculating the repair cost ;
Using the information for deriving the degree of damage in the future service period in each of the plurality of deformations obtained based on the inspection result information, the degree of damage in the future service period in each of the plurality of deformations a generation unit that generates first prediction information indicating
a specifying unit that specifies the repair timing based on the repair determination information and the first prediction information;
Information processing device having
請求項1から5のいずれか1項に記載の情報処理装置。 further comprising an output unit that outputs information indicating the repair timing;
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5 .
前記複数の変状のうち、前記劣化過程で発生する複数の変状に対応する複数の損傷度を、前記変換情報に基づいて前記変換後損傷度に変換する変換部と、
前記点検結果情報に基づいて得られた、前記変換後損傷度に変換されていない損傷度に対応する変状と前記劣化過程で発生する複数の変状である第1の変状とにおける将来の供用時期の損傷度を導くための情報を用いて、前記変換後損傷度に変換されていない損傷度に対応する変状における将来の供用時期の損傷度と、前記第1の変状における将来の供用時期の前記変換後損傷度とを示す第2の予測情報を生成する生成部と、
前記第2の予測情報と前記補修判定情報とに基づいて、補修タイミングを特定する特定部と、
を有する情報処理装置。 inspection result information indicating a plurality of degrees of damage corresponding to a plurality of deformations of a plurality of portions of a civil engineering structure inspected in the past and a plurality of service periods corresponding to the plurality of portions; Conversion information indicating a correspondence relationship between a plurality of damage degrees corresponding to a plurality of deformations and post-conversion damage degrees, and among the damage degrees of each of the plurality of deformations, which are not converted into the post-conversion damage degrees an acquisition unit for acquiring repair determination information indicating whether or not to repair according to a combination of the degree of damage and the post-conversion damage degree;
a conversion unit that converts a plurality of damage degrees corresponding to a plurality of deformations occurring in the deterioration process among the plurality of deformations into the post-conversion damage degrees based on the conversion information ;
Deformation corresponding to the damage degree not converted to the post-conversion damage degree obtained based on the inspection result information and the first deformation which is a plurality of deformations occurring in the deterioration process Using the information for deriving the degree of damage in service period, the damage degree in the future service period in the deformation corresponding to the damage degree not converted to the post-conversion damage degree, and the future in the first deformation a generating unit that generates second prediction information indicating the degree of post-conversion damage at the time of service;
a specifying unit that specifies repair timing based on the second prediction information and the repair determination information;
Information processing device having
前記特定部は、前記補修工法情報に基づいて、前記補修工法を特定する、
請求項7に記載の情報処理装置。 The acquisition unit acquires repair method information indicating a repair method at the specified repair timing,
The identifying unit identifies the repair method based on the repair method information.
The information processing apparatus according to claim 7 .
前記変換後損傷度に変換されていない損傷度に対応する変状は、漏水である、
請求項7又は8に記載の情報処理装置。 The plurality of deformations that occur during the deterioration process are cracks, floats, and peeling,
The deformation corresponding to the damage degree that has not been converted into the post-conversion damage degree is water leakage.
The information processing apparatus according to claim 7 or 8 .
前記生成部は、前記複数の近似関数に基づいて、前記第2の予測情報を生成する、
請求項7から9のいずれか1項に記載の情報処理装置。 a calculating unit that calculates a plurality of approximation functions based on the plurality of in-service periods, the damage degrees that have not been converted into the post-conversion damage degrees, and the post-conversion damage degrees;
The generation unit generates the second prediction information based on the plurality of approximation functions.
The information processing apparatus according to any one of claims 7 to 9 .
前記取得部は、将来の供用時期に複数の前記組合せのそれぞれの状態である確率を示す存在確率行列の情報と、将来の供用時期に複数の前記組合せのそれぞれの状態が他の組合せの状態に遷移する確率を示す第1の遷移確率行列の情報とを取得し、
前記算出部は、前記点検結果情報に基づいて、前記第1の遷移確率行列が調整された第2の遷移確率行列を算出し、
前記生成部は、前記第2の遷移確率行列と前記存在確率行列とに基づいて、前記第2の予測情報を生成する、
請求項7から9のいずれか1項に記載の情報処理装置。 further comprising a calculation unit;
The acquisition unit acquires information of an existence probability matrix indicating the probability that each of the plurality of combinations will be in the state of each of the plurality of combinations in the future service period, and the state of each of the plurality of combinations will be the state of another combination in the future service period. Acquiring information of a first transition probability matrix indicating the probability of transition,
The calculation unit calculates a second transition probability matrix obtained by adjusting the first transition probability matrix based on the inspection result information,
The generation unit generates the second prediction information based on the second transition probability matrix and the existence probability matrix.
The information processing apparatus according to any one of claims 7 to 9 .
前記補修判定情報と前記第2の予測情報とに基づいて、予め決められた期間内の将来の供用時期に補修するか否かを特定し、
前記期間内の将来の供用時期に補修するか否かを示す情報を用いて、予め定められた制約条件を満たし、かつ目的関数によって前記期間におけるライフサイクルコストが最小になるときの補修タイミングを特定する、
請求項7から11のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The identification unit
Based on the repair determination information and the second prediction information, specify whether to repair at a future service time within a predetermined period,
Using information indicating whether or not repairs are to be made in the future service period within the period, specifying the repair timing when the predetermined constraints are satisfied and the life cycle cost in the period is minimized by the objective function. do,
The information processing apparatus according to any one of claims 7 to 11 .
過去に点検された土木構造物の複数の部分のそれぞれの複数の変状に対応する複数の損傷度と前記複数の部分に対応する複数の供用期間とを示す点検結果情報と、前記複数の変状のそれぞれの損傷度の組合せに応じて補修するか否かを示す補修判定情報と、将来の供用時期に複数の前記組合せのそれぞれの状態である確率を示す存在確率行列の情報と、将来の供用時期に複数の前記組合せのそれぞれの状態が他の組合せの状態に遷移する確率を示す第1の遷移確率行列の情報とを取得し、
前記点検結果情報に基づいて、前記第1の遷移確率行列が調整された第2の遷移確率行列を算出し、
前記第2の遷移確率行列と前記存在確率行列とに基づいて、前記複数の変状のそれぞれにおける将来の供用時期の損傷度を示す第1の予測情報を生成し、
前記補修判定情報と前記第1の予測情報とに基づいて、補修タイミングを特定する、
特定方法。 The information processing device
inspection result information indicating a plurality of degrees of damage corresponding to a plurality of deformations of a plurality of portions of a civil engineering structure inspected in the past and a plurality of service periods corresponding to the plurality of portions; Repair determination information indicating whether or not to repair according to the combination of damage degrees of each state, existence probability matrix information indicating the probability that each of the plurality of combinations will be in the state in the future service period, and future Obtaining information of a first transition probability matrix indicating the probability that each state of the plurality of combinations will transition to another combination state during the service period,
Calculate a second transition probability matrix in which the first transition probability matrix is adjusted based on the inspection result information;
Based on the second transition probability matrix and the existence probability matrix, generating first prediction information indicating the degree of damage in the future service period in each of the plurality of deformations,
Identifying repair timing based on the repair determination information and the first prediction information;
specific method.
過去に点検された土木構造物の複数の部分のそれぞれの複数の変状に対応する複数の損傷度と前記複数の部分に対応する複数の供用期間とを示す点検結果情報と、前記複数の変状のそれぞれの損傷度の組合せに応じて補修するか否かを示す補修判定情報と、将来の供用時期に複数の前記組合せのそれぞれの状態である確率を示す存在確率行列の情報と、将来の供用時期に複数の前記組合せのそれぞれの状態が他の組合せの状態に遷移する確率を示す第1の遷移確率行列の情報とを取得し、
前記点検結果情報に基づいて、前記第1の遷移確率行列が調整された第2の遷移確率行列を算出し、
前記第2の遷移確率行列と前記存在確率行列とに基づいて、前記複数の変状のそれぞれにおける将来の供用時期の損傷度を示す第1の予測情報を生成し、
前記補修判定情報と前記第1の予測情報とに基づいて、補修タイミングを特定する、
処理を実行させる特定プログラム。
information processing equipment,
inspection result information indicating a plurality of degrees of damage corresponding to a plurality of deformations of a plurality of portions of a civil engineering structure inspected in the past and a plurality of service periods corresponding to the plurality of portions; Repair determination information indicating whether or not to repair according to the combination of damage degrees of each state, existence probability matrix information indicating the probability that each of the plurality of combinations will be in the state in the future service period, and future Obtaining information of a first transition probability matrix indicating the probability that each state of the plurality of combinations will transition to another combination state during the service period,
Calculate a second transition probability matrix in which the first transition probability matrix is adjusted based on the inspection result information;
Based on the second transition probability matrix and the existence probability matrix, generating first prediction information indicating the degree of damage in the future service period in each of the plurality of deformations,
Identifying repair timing based on the repair determination information and the first prediction information;
A specific program that causes an action to be performed.
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2020
- 2020-10-07 WO PCT/JP2020/037939 patent/WO2021070842A1/en active Application Filing
- 2020-10-07 JP JP2021551678A patent/JP7229383B2/en active Active
Patent Citations (3)
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JP2008297764A (en) | 2007-05-30 | 2008-12-11 | Fuji Electric Systems Co Ltd | Road information control device |
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Non-Patent Citations (1)
Title |
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湯舟広海、審良善和、小林翔一、佐野恵美子、岩波光保,橋梁の劣化進行過程を考慮した二次元マルコフ連鎖による劣化予測,第37回建設マネジメント問題に関する研究発表・討論会講演集,日本,公益社団法人土木学会,2019年12月02日,pp. 131 - 134 |
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