JP7273663B2

JP7273663B2 - 凍結地盤の評価方法、及び凍結地盤の評価装置

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Publication number: JP7273663B2
Application number: JP2019161829A
Authority: JP
Inventors: 崇寛山内
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Filing date: 2019-09-05
Publication date: 2023-05-15
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Description

本発明は、凍結地盤の評価方法、及び凍結地盤の評価装置に関する。

地中構造物の建設工事では、凍結工法の適用機会が増加している。例えば、特許文献１には、凍結工法の一例として、洞道となる部分に沿って複数の凍結管用孔を並列に形成し、その凍結管用孔に凍結管をそれぞれ挿入し、各凍結管内で冷却液を循環させて凍結管の周囲の地盤を凍結させ、得られた凍土を掘削すると共に地盤の温度を測定・管理して洞道を形成する技術が開示されている。

特開２００４－２８９３５号公報

地中構造物の建設工事では、凍結工法の適用機会が増加している。特に、建設工事の大深度化、及び大規模化に伴い、従来の地盤改良では高被圧に対しては不十分であることから、従来の地盤改良に代えて、凍結工法の適用機会が増加している。凍結工法による人工凍結地盤では、凍結時の膨張、解凍時の沈下が起こることが知られている。そして、凍結時の膨張や解凍時の沈下は、土中の水が凸レンズ状の氷の塊として析出するアイスレンズによる影響が大きいことが知られている。しかしながら、従来、アイスレンズによる影響を適切に再現することができないことから、安全側に過大な評価を行っていた。その結果、地盤改良と比較してコストがかかる凍結工法について、安全側に過大な評価を行わなければならないことが、更なるコストアップの要因の一つとなっていた。また、大深度の固結した地盤（例えば、地盤改良によって固結した地盤）では、凍結工法を行うことで、固結状態が乱れることが懸念されている。

本発明は、上記の問題に鑑み、従来よりも正確に凍結地盤を評価できる技術を提供することを課題とする。

上記課題を解決するため、本発明では、凍結工法を実施する現場の土をサンプリングし、凍結工法を再現して作成した供試体におけるアイスレンズの状態をＸ線で計測し、画像処理によって凍結による影響を評価することとした。

詳細には、本発明は、凍結工法によって造成される凍結地盤を評価する凍結地盤の評価方法であって、凍結工法を実施する現場の土をサンプリングするサンプリング工程と、サンプリングした土に対して、凍結工法を再現して供試体を作成する供試体の作成工程と、作成した供試体におけるアイスレンズの状態をＸ線で計測し、画像処理によって、凍結による影響を評価する評価工程と、を含む。

本発明に係る凍結地盤の評価方法によれば、現場の土から作成した供試体におけるアイスレンズの状態をＸ線で計測し、画像処理によって、凍結による影響を評価することで、従来よりも正確に凍結地盤を評価することができる。凍結工法は、構造物を安全確実に構築すべく、軟弱な地盤や地下水位の高い地盤を一時的に人工凍結し地盤を安定させるものである。凍結工法には、地盤に埋設した凍結管にブラインや液化ガスを送り込む方式や、注入管を埋設して液化ガスを地盤に直接注入する方式などがある。本発明に係る凍結工法は、地盤を凍結できれば、いずれの方式でもよい。アイスレンズとは、土中の水が凸レンズ状の氷の塊として析出したものである。凍結による影響の評価は、コンピュータで行う他、試験者が目視等で行うようにしてもよい。

また、本発明は、凍結工法によって造成される凍結地盤を評価する凍結地盤の評価方法であって、コンピュータが、凍結地盤を評価するための供試体のＸ線画像を取得する画像取得工程と、画像取得工程で取得したＸ線画像を解析する回析工程と、回析工程で回析した解析結果を出力する解析結果の出力工程と、を含む処理を実行し、画像取得工程では、凍結工法を実施する現場でサンプリングした土に対して、凍結工法を再現して作成した供試体のＸ線画像を取得し、回析工程では、アイスレンズの形状、アイスレンズの領域、アイスレンズの数、アイスレンズの向き、のうち少なくとも何れか一つを含むアイスレンズの属性情報に基づいて、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響を判定し、解析結果の出力工程では、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響を出力する、凍結地盤の評価方法としてもよい。

凍結地盤の評価方法をコンピュータで行うことで、試験者の経験等にかかわらず、正確に評価することが可能となる。本発明は、先に説明した評価工程を画像取得工程、回析工程、及び解析結果の出力工程で構成するようにしてもよい。アイスレンズの属性情報は、アイスレンズの形状、アイスレンズの領域、アイスレンズの数、アイスレンズの向き、のうち少なくとも何れか一つを含む。アイスレンズの形状には、例えば、扁平性が例示される。アイスレンズの領域には、面積や体積が例示される。アイスレンズの数は、独立したアイスレンズの数を意味する。アイスレンズの向きは、例えば、地表面に対する向きを意味する。凍結時の膨張による影響や解凍時の沈下による影響は、具体的な数値で示してもよく、また、影響大、中、小など、段階的に示すようにしてもよい。

ここで、本発明に係る凍結地盤の評価方法では、一例として、回析工程では、アイスレンズの形状が基準値よりも扁平である場合、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響が小さいと判定してもよい。また、一例として、回析工程では、アイスレンズの領域が基準値よりも小さい場合、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響が小さいと判定してもよい。また、一例として、回析工程では、アイスレンズの数が基準値よりも少ない場合、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響が小さいと判定してもよい。また、一例として、回析工程では、アイスレンズの向きが地表面と平行でない場合、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響が小さいと判定してもよい。

予め定めた基準値と比較することで、定量的に評価することができる。なお、アイスレンズの属性情報を適宜組み合わせて、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響を判定するようにしてもよい。また、属性情報に優先順位を設けるようにしてもよい。

なお、解析工程では、Ｘ線画像の輝度値に基づいて、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響を判定してもよい。例えば、本発明は、凍結工法によって造成される凍結地盤を評価する凍結地盤の評価方法であって、コンピュータが、凍結地盤を評価するための供試体のＸ線画像を取得する画像取得工程と、画像取得工程で取得したＸ線画像を解析する回析工程と、回析工程で回析した解析結果を出力する解析結果の出力工程と、を含む処理を実行し、画像取得工程では、凍結工法を実施する現場でサンプリングした土に対して、凍結工法を再現して作成した供試体のＸ線画像を取得し、回析工程では、Ｘ線画像の輝度値に基づいて、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響を判定し、解析結果の出力工程では、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響を出力する、凍結地盤の評価方法でもよい。

ここで、本発明は、凍結地盤の評価装置として特定してもよい。例えば、本発明は、凍結工法によって造成される凍結地盤を評価する凍結地盤の評価装置であって、凍結地盤を評価するための供試体のＸ線画像を取得する画像取得部と、画像取得工程で取得したＸ線画像を解析する回析部と、回析工程で回析した解析結果を出力する解析結果の出力部と、を含み、画像取得部では、凍結工法を実施する現場でサンプリングした土に対して、凍結工法を再現して作成した供試体のＸ線画像が取得され、回析部では、アイスレンズの形状、アイスレンズの領域、アイスレンズの数、アイスレンズの向き、のうち少なくとも何れか一つを含むアイスレンズの属性情報に基づいて、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響を判定し、解析結果の出力部では、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響を出力する、凍結地盤の評価装置である。

本発明に係る凍結地盤の評価装置によれば、試験者の経験等にかかわらず、従来よりも正確に凍結地盤を評価することが可能となる。

また、本発明は、上記に加えて、凍結地盤の評価装置で実行されるプログラムとして特定してもよい。また、本発明は、そのようなプログラムが記録された記録媒体として特定してもよい。

本発明によれば、従来よりも正確に凍結地盤を評価できる技術を提供することができる。

図１は、第１実施形態に係る凍結地盤の評価方法の概要を示す。図２は、第１実施形態に係る凍結地盤の評価装置のブロック図を示す。図３は、第１実施形態に係る評価工程の処理フローを示す。図４は、供試体、及びＸ線画像の例を示す。図５は、属性情報の基準値が設定された判定テーブルの一例を示す。図６は、アイスレンズが形成された供試体の例を示す。図７は、Ｘ線画像から取得された実測値の一例を示す。図８は、判定結果の一例を示す。図９は、第２実施形態に係るＸ線画像の現画像の一例を示す。図１０は、第２実施形態に係るＸ線画像の現画像の比較例を示す。図１１は、第２実施形態に係るＸ線画像を画像処理することで得られた輝度変化のグラフ（１）の一例を示す。図１２は、第２実施形態に係るＸ線画像を画像処理することで得られた輝度変化のグラフ（２）の一例を示す。図１３は、第２実施形態に係るＸ線画像を画像処理することで得られた輝度変化のグラフ（３）の一例を示す。図１４は、第２実施形態に係るＸ線画像を画像処理することで得られた輝度変化のグラフ（４）の一例を示す。図１５は、第２実施形態に係るＸ線画像を画像処理することで得られた輝度変化のグラフ（５）の一例を示す。

次に、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。以下の説明は例示であり、本発明は以下の内容に限定されるものではない。

＜第１実施形態＞
＜凍結地盤の評価方法の概要＞
図１は、第１実施形態に係る凍結地盤の評価方法の概要を示す。第１実施形態に係る凍結地盤の評価方法は、サンプリング工程（Ｓ０１）と、供試体の作成工程（Ｓ０２）と、評価工程（Ｓ０３）と、を含む。

サンプリング工程（Ｓ０１）では、凍結工法を実施する現場の土が採取される。凍結工法は、構造物を安全確実に構築すべく、軟弱な地盤や地下水位の高い地盤を一時的に人工凍結し地盤を安定させるものであればよい。凍結工法には、地盤に埋設した凍結管にブラインや液化ガスを送り込む方式や、注入管を埋設して液化ガスを地盤に直接注入する方式などが例示される。構造物には、トンネル、共同溝、地下駐車場、地下駅舎、立坑などの地下構造物（地中構造物）が例示される。

供試体の作成工程（Ｓ０２）では、サンプリングした土に対して、現場で行う凍結工法を再現して供試体が作成される。具体的には、土性（土の粒径組成分布）、水の供給状態、地中の応力状態を再現し、実際の凍結工法の凍結速度と同様の凍結速度で供試体が作成される。土性は、現場の土を採取することで再現することができる。土性とアイスレンズとの関係では、砂の割合が多いほど、アイスレンズが入りにくい傾向がある。水の供給状態は、土性、現場の地下水位、構造物の種類や構造物との距離などを考慮して再現することができる。水の供給状態とアイスレンズとの関係では、水の供給が少ないほど、アイスレンズが入りにくい傾向がある。地中の応力状態は、土性、地盤の拘束圧などを考慮して再現することができる。地中の応力状態とアイスレンズとの関係では、地盤の拘束圧が大きいほど、アイスレンズが入りにくい傾向がある。また、凍結速度とアイスレンズとの関係では、凍結速度が早いほど、アイスレンズが入りにくい傾向がある。アイスレンズと、土性、水の供給状態、地中の応力状態との関係に関するデータを実験や実測により取得しておき、サンプリングした土の土性、現場の地下水位、構造物の種類や構造物との距離、地盤の拘束圧などを考慮して、実際の凍結工法の凍結速度と同様の凍結速度で供試体が作成される。また、例えば、凍結管を地盤に挿入して凍土を造成する場合、凍土は、凍結管付近から徐々に離れる方向へ成長する。つまり、アイスレンズは、凍結管の直交する方向、換言すると、凍結管の周りに年輪のように形成される。したがって、供試体の作成では、アイスレンズを形成する向きも考慮される。

評価工程（Ｓ０３）では、作成した供試体におけるアイスレンズの状態をＸ線で計測し、画像処理によって、凍結による影響が評価される。以下、凍結による地盤評価を凍結地盤の評価装置（コンピュータ）で実現する場合について説明する。なお、凍結による地盤評価は、Ｘ線画像を確認しながら試験者が行うようにしてもよい。

＜凍結地盤の評価装置＞
図２は、第１実施形態に係る凍結地盤の評価装置のブロック図を示す。凍結地盤の評価装置３（以下、単に評価装置３ともいう。）は、汎用のコンピュータによって構成することができ、評価装置３は、制御部３１、表示部３４、操作部３５、記憶部３６、通信部３７を備える。制御部３１は、ＣＰＵ３２、メモリ３３を含み、メモリ３３に格納されたプログラムに従って、評価装置３を制御する。評価装置３は、凍結地盤を評価するための供試体のＸ線画像を取得し、取得したＸ線画像を解析し、解析結果を出力する。

メモリ３３は、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の記憶媒体によって構成されている。メモリ３３には、制御プログラム等のデータが記憶されている。表示部３４は、例えば、液晶表示装置、プラズマディスプレイパネル、ＣＲＴ（ＣａｔｈｏｄｅＲａｙＴｕｂｅ）、エレクトロルミネッセンスパネル等を含む。操作部３５は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、操作ボタン等を含む。記憶部３６は、例えば、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）、ＳＳＤ（ｓｏｌｉｄｓｔａｔｅｄｒｉｖｅ）等を含む。通信部３７には、例えば、ネットワークへの接続を実現する通信モジュール（例えば、ネットワークカード）が例示される。

＜凍結による地盤評価＞
図３は、第１実施形態に係る評価工程の処理フローを示す。以下に説明する凍結による地盤評価の処理は、評価装置３の制御部３１が、メモリ３３に格納された、凍結地盤の評価プログラムを実行することで実現される。

まず、ステップＳ３１では、画像取得工程として、凍結地盤を評価するための供試体のＸ線画像が取得される。具体的には、供試体の作成工程（Ｓ０２）で作成された円柱状の供試体のＸ線画像が撮像され、撮像された供試体のＸ線画像が記憶部３６に記憶される。そして、記憶部３６に格納された供試体のＸ線画像が読み込まれる。Ｘ線画像は、供試体の側方（例えば、４方向）、供試体の上下方向（例えば、２方向）など、複数の角度の画像とすることができる。また、Ｘ線画像は、３次元画像でもよい。ここで、図４は、供試体、及びＸ線画像の例を示す。図４では、供試体を符号１、アイスレンズを符号２で示す。図４（ａ）は、急速凍結で作成された供試体の側面写真であり、図４（ｂ）は、急速凍結で作成された供試体の側面のＸ線画像を示す。図４（ｃ）は、緩速凍結で作成された供試体の側面写真であり、図４（ｄ）は、緩速凍結で作成された供試体の側面のＸ線画像を示す。図４に示すように、急速凍結の場合、ほとんどアイスレンズが形成されていないが、緩速凍結の場合、アイスレンズが複数形成されている。Ｘ線画像では、アイスレンズが、黒色の線や、黒色の帯で表示されている。

次に、ステップＳ３２では、回析工程として、画像取得工程で取得したＸ線画像が解析される。例えば、アイスレンズの形状、アイスレンズの領域、アイスレンズの数、アイスレンズの向き、のうち少なくとも何れか一つを含むアイスレンズの属性情報について基準値を設定しておき、基準値と実測値とを比較することで、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響が判定される。基準値は、実験や過去の実測値に基づいて、予め設定することができる。以下の説明において、基準値は、基準値Ｘで示す。アイスレンズの形状には、例えば、扁平性が例示される。扁平性とは、アイスレンズがひらたいか（ひらべったいか）に関する情報であり、扁平か否かは、幅と厚さで判定することができる。幅は、アイスレンズが広がる方向の長さであり、平均値としてもよい。アイスレンズが円形の場合、幅は直径とすることができる。厚さ（厚み）は、アイスレンズが広がる方向と直交する方向の長さであり、平均値としてもよい。例えば、厚さ／幅が基準値Ｘ以下の場合、扁平と判定することができる。扁平の場合、扁平でない場合と比較して、凍結時の膨張による影響や解凍時の沈下による影響が小さいと判定することができる。なお、扁平の平面形状を考慮するようにしてもよい。例えば、扁平の平面形状が円形の場合、不規則な形状と比較して、凍結時の膨張による影響や解凍時の沈下による影響が小さいと判定することができる。アイスレンズの領域には、面積や体積が例示される。例えば、面積が基準値Ｘｍｍ^２以下の場合、面積が基準値Ｘｍｍ^２を上回る場合と比較して、凍結時の膨張による影響や解凍時の沈下による影響が小さいと判定することができる。例えば、体積が基準値Ｘｍｍ^３以下の場合、体積が基準値Ｘｍｍ^３を上回る場合と比較して、凍結時の膨張による影響や解凍時の沈下による影響が小さいと判定することができる。アイスレンズの数は、独立したアイスレンズの数を意味する。例えば、アイスレンズの数が基準値Ｘ個以下の場合、アイスレンズの数が基準値Ｘ個を上回る場合と比較して、凍結時の膨張による影響や解凍時の沈下による影響が小さいと判定することができる。アイスレンズの向きは、例えば、地表面に対するアイスレンズの向き（アイスレンズが広がる向き）を意味する。例えば、アイスレンズの向きが地表面と直交する場合、平行する場合と比較して、凍結時の膨張による影響や解凍時の沈下による影響が小さいと判定することができる。アイスレンズの特定、換言すると、アイスレンズと土との区別は、既存の画像解析技術によって、画像の濃淡等を判断することで行うことができる。また、アイスレンズの属性情報の基準値（面積基準値Ｘｍｍ^２など）は、記憶部３６に予め記憶することができる。記憶部３６に記憶された基準値とＸ線画像から取得した値とを比較することで、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響の判定が可能となる。

なお、アイスレンズの属性情報を適宜組み合わせて、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響を判定するようにしてもよい。また、属性情報に優先順位を設けるようにしてもよい。例えば、アイスレンズの数が基準値Ｘ個を上回る場合でも、アイスレンズの面積（若しくは体積）が基準値Ｘｍｍ^３以下の場合、凍結時の膨張による影響や解凍時の沈下による影響が小さいと判定することができる。また、アイスレンズの数が基準値Ｘ個を上回る場合でも、アイスレンズが同じ方向に重なっていない場合、重なっている場合と比較して、凍結時の膨張による影響や解凍時の沈下による影響が小さいと判定することができる。

ここで、図５は、属性情報の基準値が設定された判定テーブルの一例を示す。判定テーブルは、記憶部３６に記憶することができる。図５に示す判定テーブルでは、アイスレンズの属性情報として、アイスレンズの数、アイスレンズの領域としての面積、アイスレンズの形状としての厚さ／幅（扁平性）の項目が設けられ、各項目について、基準値と凍結時の膨張による影響、基準値と解凍時の沈下による影響が３段階（小、中、大）で設定されている。

ここで、図６は、アイスレンズが形成された供試体の例を示す。図６では、供試体を符号１、アイスレンズを符号２で示す。図６（ａ）は、小さいアイスレンズが５箇所形成された供試体を示し、図６（ｂ）は、大きいアイスレンズが２か所形成された供試体を示す。例えば、図６（ａ）に示す供試体のＸ線画像を分析した場合、アイスレンズの数と、複数のアイスレンズの夫々について、アイスレンズの幅、厚さ、面積、及び向きが取得される。図７は、Ｘ線画像から取得された実測値の一例を示す。例えば、アイスレンズの数が５個、５個のアイスレンズの夫々について、アイスレンズの幅、厚さ、面積、方向が取得される。

Ｘ線画像から取得された実測値は、記憶部３６に記憶された判定テーブルの基準値と比較され、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響が判定される。図８は、判定結果の一例を示す。図８に示す判定結果では、アイスレンズ（全体）、個別のアイスレンズ（１～５）の夫々について、数に基づく判定結果、形状に基づく判定結果、面積に基づく判定結果、方向に基づく判定結果が表され、更に、全体の判定結果が表されている。なお、全体の判定結果については、アイスレンズの属性情報を適宜組み合わせ、実験結果や過去の実測値に基づいて、優先順位を定め、判定することができる。

図８では、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響を３段階で示すが、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響は、膨張量、沈下量など、具体的な数値で示してもよい。また、第１実施形態では、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響を判定したが、判定対象は、凍結による膨張圧を示す凍結膨張圧、凍結による凍上量を示す凍結凍上量、解凍時の沈下量を示す解凍沈下量、凍結凍上量と解凍時の沈下量の差分である凍結前後の変化量、解凍時の強度低下を示す解凍時の強度低下などでもよい。

次に、ステップＳ３３では、解析結果の出力工程として、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響が出力される。具体的には、例えば、図８に示す判定結果が、表示部３４に表示される。

＜効果＞
以上説明した第１実施形態に係る凍結地盤の評価方法によれば、現場の土から作成した供試体におけるアイスレンズの状態をＸ線で計測し、画像処理によって、凍結による影響を評価することで、従来よりも正確に凍結地盤を評価することができる。凍結地盤の評価方法をコンピュータ（評価装置）で行うことで、試験者の経験等にかかわらず、正確に評価することが可能となる。予め定めた基準値と、Ｘ線画像から取得した実測値とを比較することで、凍結地盤を定量的に評価することができる。

従来、アイスレンズによる影響を適切に再現することができないことから、安全側に過大な評価を行っていた。その結果、地盤改良と比較してコストがかかる凍結工法について、安全側に過大な評価を行わなければならないことが、更なるコストアップの要因の一つとなっていた。第１実施形態に係る凍結地盤の評価方法によれば、凍結地盤を正確に定量的に評価できることから、必要以上に安全側で過大評価を行う必要がなく、コストダウンも可能となる。また、大深度の固結した地盤（例えば、地盤改良によって固結した地盤）では、凍結工法を行うことで、固結状態が乱れることが懸念されている。第１実施形態に係る凍結地盤の評価方法によれば、凍結地盤を正確に定量的に評価できることから、固結状態の乱れを正確に把握できる。したがって、第１実施形態に係る凍結地盤の評価方法は、大深度の建設工事における凍結地盤の評価に好適に用いることができる。

＜第２実施形態＞
第２実施形態では、凍結による地盤評価を凍結地盤の評価装置（コンピュータ）で実現する他の例について説明する。第２実施形態に係る評価方法は、評価工程（Ｓ０３）の解析工程（Ｓ３２）が第１実施形態の評価方法と異なる。それ以外については、基本的に第１実施形態と同様であるので、説明を割愛する。

図３に示すように、ステップＳ３１では、画像取得工程として、凍結地盤を評価するための供試体のＸ線画像が取得される。具体的には、供試体の作成工程（Ｓ０２）で作成された円柱状の供試体のＸ線画像が撮像され、撮像された供試体のＸ線画像が記憶部３６に記憶される。そして、記憶部３６に格納された供試体のＸ線画像が読み込まれる。そして、第２実施形態では、トリム処理が行われる。トリム処理では、背景と供試体を含む原画像から供試体の画像が抽出され抽出画像データが生成され、次に、画像サイズが統一される。例えば、画像サイズは、４００（ｈ）×１８０（ｗ）ピクセルで統一される。ここで、図９は、第２実施形態に係るＸ線画像の一例を示す。図９（ａ）は、原画像データ、図９（ｂ）は、抽出画像データ（画像サイズ統一前）、図９（ｃ）は、トリム処理後の画像データ（画像サイズ統一後）を示す。Ｘ線画像において、アイスレンズは、黒色の線や、黒色の帯で表示されている。図１０は、第２実施形態に係るＸ線画像の現画像の比較例を示す。図１０（５）は、図９（ｃ）であり、アイスレンズが多数存在する例であり、図１０（１）～（４）は、アイスレンズが相対的に少ない例である。

次に、ステップＳ３２では、回析工程として、画像取得工程で取得したＸ線画像（トリム処理された画像データ）が解析される。第２実施形態では、輝度値が解析される。その結果、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響の判定が可能となる。具体的には、アイスレンズの存在により輝度が暗くなることから、アイスレンズが存在する場合、輝度分布の変化が、アイスレンズが存在しない場合や相対的に少ない場合と比較して大きく現れる。この輝度分布の変化を特定しやすいように、原画像を解析することで、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響が大きいと判定することが可能となる。

具体的には、まず、原画像に基づいて平均輝度値が算出され、グラフ化される。平均輝度値は、Ｘ軸（供試体の横方向）、Ｙ軸（供試体の縦方向）の夫々について算出される。ここで、図１１は、第２実施形態に係るＸ線画像を画像処理することで得られた輝度変化のグラフ（１）の一例を示す。図１１に示す輝度変化のグラフは、Ｙ軸の平均輝度値をグラフ化したものである。図１１のグラフの縦軸は平均輝度値、横軸は供試体の横方向位置を示す。平均輝度値は、画像解析により、ピクセル単位で輝度値を出し、供試体のＸ軸方向、Ｘ軸方向のそれぞれの輝度値を平均することで算出することができる。例えば、図１１は、供試体の縦方向のピクセルをすべて平均した代表値について、横方向の供試体位置に対してプロットすることで得られる図である。

次に、図１１のグラフに対して、試料の形状によるＸ線散乱の影響を受けやすいと考えられる画像の両端部分に対してトリム処理が実施され、グラフ化される。図１２は、第２実施形態に係るＸ線画像を画像処理することで得られた輝度変化のグラフ（２）の一例を示す。図１２は、図１１のグラフについて、試料の形状によるＸ線散乱の影響を受けやすいと考えられる画像の両端部分に対してトリム処理を実施したグラフである。図１２のグラフの縦軸は平均輝度値、横軸は供試体の横方向位置を示す。図１２のグラフでは、図１１のグラフの横方向の両端部分についてトリム処理が行われることで、横軸の数値が約３００から２００に減縮されている。

次に、図１２のグラフから、合計輝度値の差を算出する処理が実施され、グラフ化される。図１３は、第２実施形態に係るＸ線画像を画像処理することで得られた輝度変化のグラフ（３）の一例を示す。図１３は、図１２のグラフからトリム処理を実施した画像のＸ軸における各試料の合計平均輝度値の差のグラフである。合計平均輝度値は、供試体が円柱状であることから、形状的な影響を補正するため算出された値である。具体的には、５つ供試体のグラフのすべての平均値を合算し、それを代表値とし各供試体データの差分で補正することで行われる。図１４は、第２実施形態に係るＸ線画像を画像処理することで得られた輝度変化のグラフ（４）の一例を示す。図１４は、５つの供試体の輝度値を合算（合計）して平均したグラフである。図１４の（ａ）は、図１２における各試料の合計平均輝度値を示し（黒点線）、図１４の（ｂ）は、図１４の（ａ）の黒点線をなだらかに補正処理した曲線を示す。図１３は、図１２と図１４の差分を算出することで得られたグラフである。

次に、図１３のグラフについて、高輝度ノイズを排除するためガンマ補正処理が実施され、更にガウシアンフィルターにおる平滑化処理が実施され、グラフ化される。ガウシアンフィルターとは、画像データを平滑化させ、画像中のノイズを抑えアイスレンズの特徴をとらえやすくするための処理である。図１５は、第２実施形態に係るＸ線画像を画像処理することで得られた輝度変化のグラフ（５）の一例を示す。図１５は、図１３のグラフについて、高輝度ノイズを排除するためガンマ補正処理を行い、更にガウシアンフィルターにおる平滑化処理を行ったグラフである。図１５のグラフでは、輝度変化が少ないほどピークが生じ、輝度変化が大きいほどなだらかな曲線となる。

次に、図１５のグラフにおいて、（５）のようになだらかな曲線の場合、凍結時の膨張による影響「大」、凍結時の沈下による影響「大」と判定される。一方、図１５のグラフにおいて、（１）～（４）のようにピークが出現しており、かつ、ピークの振幅が大きい場合、凍結時の膨張による影響「小」、凍結時の沈下による影響「小」と判定される。

次に、ステップＳ３３では、解析結果の出力工程として、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響が出力される。具体的には、図１５のグラフにおいて、（５）のようになだらかな曲線の場合、凍結時の膨張による影響「大」、凍結時の沈下による影響「大」を示す判定結果が、表示部３４に表示される。一方、図１４のグラフにおいて、（１）～（４）のようにピークが出現しており、かつ、ピークの振幅が大きい場合、凍結時の膨張による影響「小」、凍結時の沈下による影響「小」を示す判定結果、表示部３４に表示される。

以上説明した第２実施形態に係る凍結地盤の評価方法によれば、第１実施形態に係る凍結地盤の評価方法と同じく、従来よりも正確に凍結地盤を評価することができる。また、凍結地盤の評価方法をコンピュータ（評価装置）で行うことで、試験者の経験等にかかわらず、正確に評価することが可能となる。凍結地盤を正確に定量的に評価できることから、必要以上に安全側で過大評価を行う必要がなく、コストダウンも可能となる。また、第２実施形態に係る凍結地盤の評価方法によれば、凍結地盤を正確に定量的に評価できることから、固結状態の乱れを正確に把握できる。したがって、第２実施形態に係る凍結地盤の評価方法は、大深度の建設工事における凍結地盤の評価に好適に用いることができる。

なお、画像データに対してフーリエ変換処理を実施し、グラフ化するようにしてもよい。フーリエ変換処理とは画像データを空間上の周波として信号変換し、アイスレンズの状態を波形の変化で捉えるための処理である。例えば、各供試体の特定箇所の輝度値に対して、フーリエ変換処理を実施しグラフ化することができる。輝度値の特徴を波と仮定し、周波数帯の特徴を評価することで、アイスレンズの特徴と紐づけることができ、凍結地盤を評価することができる。例えば、輝度変化量と膨張率、沈下率との相関関係、例えば、輝度変化量が多ければ膨張率・沈下量が大きくなる傾向があり、輝度変化量が少なければ膨張率・沈下量が小さくなるといった傾向に基づいて、凍結地盤を評価するようにしてもよい。

以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明に係る凍結地盤の評価方法、及び凍結地盤の評価装置は、上述した内容に限定されるものではない。本発明の要旨を逸脱しない範囲で変更を加えることができる。

１・・・供試体
２・・・アイスレンズ
３・・・凍結地盤の評価装置
３１・・・制御部
３２・・・ＣＰＵ
３３・・・メモリ
３４・・・表示部
３５・・・操作部
３６・・・記憶部
３７・・・通信部

Claims

凍結工法によって造成される凍結地盤を評価する凍結地盤の評価方法であって、
凍結工法を実施する現場の土をサンプリングするサンプリング工程と、
サンプリングした土に対して、凍結工法を再現して供試体を作成する供試体の作成工程と、
作成した供試体におけるアイスレンズの状態をＸ線で計測し、画像処理によって、凍結による影響を評価する評価工程と、を含む、凍結地盤の評価方法。
凍結工法によって造成される凍結地盤を評価する凍結地盤の評価方法であって、
コンピュータが、
凍結地盤を評価するための供試体のＸ線画像を取得する画像取得工程と、
画像取得工程で取得したＸ線画像を解析する回析工程と、
回析工程で回析した解析結果を出力する解析結果の出力工程と、を含む処理を実行し、
画像取得工程では、凍結工法を実施する現場でサンプリングした土に対して、凍結工法を再現して作成した供試体のＸ線画像を取得し、
回析工程では、アイスレンズの形状、アイスレンズの領域、アイスレンズの数、アイスレンズの向き、のうち少なくとも何れか一つを含むアイスレンズの属性情報に基づいて、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響を判定し、
解析結果の出力工程では、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響を出力する、凍結地盤の評価方法。
回析工程では、アイスレンズの形状が基準値よりも扁平である場合、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響が小さいと判定する、請求項２に記載の凍結地盤の評価方法。
回析工程では、アイスレンズの領域が基準値よりも小さい場合、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響が小さいと判定する、請求項２から３の何れか１項に記載の凍結地盤の評価方法。
回析工程では、アイスレンズの数が基準値よりも少ない場合、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響が小さいと判定する、請求項２から４の何れか１項に記載の凍結地盤の評価方法。
回析工程では、アイスレンズの向きが地表面と平行でない場合、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響が小さいと判定する、請求項２から５の何れか１項に記載の凍結地盤の評価方法。
凍結工法によって造成される凍結地盤を評価する凍結地盤の評価方法であって、
コンピュータが、
凍結地盤を評価するための供試体のＸ線画像を取得する画像取得工程と、
画像取得工程で取得したＸ線画像を解析する回析工程と、
回析工程で回析した解析結果を出力する解析結果の出力工程と、を含む処理を実行し、
画像取得工程では、凍結工法を実施する現場でサンプリングした土に対して、凍結工法を再現して作成した供試体のＸ線画像を取得し、
回析工程では、Ｘ線画像の輝度値に基づいて、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響を判定し、
解析結果の出力工程では、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響を出力する、凍結地盤の評価方法。
凍結工法によって造成される凍結地盤を評価する凍結地盤の評価装置であって、
凍結地盤を評価するための供試体のＸ線画像を取得する画像取得部と、
画像取得工程で取得したＸ線画像を解析する回析部と、
回析工程で回析した解析結果を出力する解析結果の出力部と、を含み、
画像取得部では、凍結工法を実施する現場でサンプリングした土に対して、凍結工法を再現して作成した供試体のＸ線画像が取得され、
回析部では、アイスレンズの形状、アイスレンズの領域、アイスレンズの数、アイスレンズの向き、のうち少なくとも何れか一つを含むアイスレンズの属性情報に基づいて、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響を判定し、
解析結果の出力部では、凍結時の膨張による影響、及び解凍時の沈下による影響を出力する、凍結地盤の評価装置。