JP7385262B2 - 路面状態予測プログラム及び情報処理装置 - Google Patents
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Description
本発明は、路面状態予測プログラム及び情報処理装置に関する。
従来の技術として、路面の雪氷層を熱収支モデル及び氷・水・空気収支モデルによりモデル化して各モデルの同時連成解析による定量評価を行うことで路面のすべり摩擦係数を予測する路面状態予測プログラムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１に開示された路面状態予測プログラムは、気象条件及び交通条件に関する予測データを取得し、雪氷層についての熱収支モデルに基づいて熱収支を計算するとともに、雪氷層についての氷・水・空気収支モデルに基づいて氷・水・空気収支を計算し、これらにより積雪路面、圧雪路面、凍結路面、シャーベット路面のいずれであるか及び雪氷層の厚さ等の雪氷状態予測データを算出して、算出された雪氷状態予測データに基づいて路面のすべり摩擦係数を予測する。なお、積雪路面、圧雪路面、凍結路面、シャーベット路面のいずれであるかは氷・水・空気の体積割合により決定される。
さらに、特許文献１の路面状態予測プログラムは、凍結防止剤の散布量、時期及び種類を設定し、凍結防止剤を当該条件により散布した場合の雪氷状態予測データを算出し、算出された雪氷状態予測データに基づいて路面のすべり摩擦係数を予測するとともに、予測されたすべり摩擦係数が予め定めた条件より大きくなるように凍結防止剤の散布量、時期及び種類を再設定し、上記条件を満たすまで計算を繰り返すことで凍結防止剤の最適な散布量、時期及び種類を予測する。
しかし、上記した特許文献１の路面状態予測プログラムは、気象条件及び交通条件に関する予測データを取得して、雪氷状態予測データを算出して、算出された雪氷状態予測データに基づいて路面のすべり摩擦係数を予測するとともに、条件を満たす凍結防止剤の最適な散布量、時期及び種類を予測するものの、熱収支や氷・水・空気収支に関わるパラメータを路面上の雪氷状態によって変化させていない。つまり、湿潤路面の水分が凍結する場合、路面上の圧雪が融解してシャーベットに変化する場合、乾燥した路面から霜凍結する場合では計算式や計算式のパラメータ等の条件が異なるため、特許文献１の路面状態予測プログラムは、様々な路面状態に対応できるか否かが不明である、という問題がある。
本発明の目的は、路面状態に関わらず将来の路面状態を予測する路面状態予測プログラム及び情報処理装置を提供することにある。
本発明の一態様は、上記目的を達成するため、以下の路面状態予測プログラム及び情報処理装置を提供する。
［１］コンピュータを、
利用者によって設定される初期値情報及び路面が測定されることにより得られる測定値情報に基づいて、路面の初期状態を予め定められた複数の状態から選択し、計算過程に伴い変化した情報に基づいて路面の状態を当該予め定められた複数の状態から選択する選択手段と、
当該選択された路面の状態に関連付けられた定数及び／又は予め定めた計算式を用いて、前記初期値情報、前記測定値情報及び／又は気象予報値を含む気象情報に基づいて、路面状態の時間推移を予測する予測手段として機能させるための路面状態予測プログラム。
［２］前記複数の状態は、路面上の水の量、氷の量、及び塩の量に応じて予め定められる前記［１］に記載の路面状態予測プログラム。
［３］前記予測手段が予測した前記路面状態の時間推移に基づいて、目標とする路面状態とするための凍結防止剤の散布量及び散布日時を算出する算出手段としてさらに機能させる前記［１］又は［２］に記載の路面状態予測プログラム。
［４］前記算出手段は、前記散布日時として、前記予測手段が予測する路面状態の時間推移が予め定めた時間帯において前記目標とする路面状態となる最も遅い日時を算出する前記［３］に記載の路面状態予測プログラム。
［５］前記算出手段は、前記散布量が予め定めた量を超える場合、前記散布日時として複数回の散布日時を設定し、前記予測手段が予測する路面状態の時間推移が予め定めた時間帯の一部において前記目標とする路面状態となる最も遅い日時を第１の散布日時として算出し、前記予測手段が予測する路面状態の時間推移が前記予め定めた時間帯の前記第１の散布日時以降において前記目標とする路面状態となる最も遅い日時を第２の散布日時として算出する前記［３］に記載の路面状態予測プログラム。
［６］前記路面の状態に関連付けられた定数及び／又は予め定めた計算式は、前記路面の状態毎に実験値によって定められるパラメータ情報生成手段としてさらに機能させる前記［１］から［５］のいずれかに記載の路面状態予測プログラム。
［７］利用者によって設定される初期値情報及び路面が測定されることにより得られる測定値情報に基づいて、路面の初期状態を予め定められた複数の状態から選択し、計算過程に伴い変化した情報に基づいて路面の状態を当該予め定められた複数の状態から選択する選択手段と、
当該選択された路面の状態に関連付けられた定数及び／又は予め定めた計算式を用いて、前記初期値情報、前記測定値情報及び／又は気象予報値を含む気象情報に基づいて、路面状態の時間推移を予測する予測手段とを有する情報処理装置。
利用者によって設定される初期値情報及び路面が測定されることにより得られる測定値情報に基づいて、路面の初期状態を予め定められた複数の状態から選択し、計算過程に伴い変化した情報に基づいて路面の状態を当該予め定められた複数の状態から選択する選択手段と、
当該選択された路面の状態に関連付けられた定数及び／又は予め定めた計算式を用いて、前記初期値情報、前記測定値情報及び／又は気象予報値を含む気象情報に基づいて、路面状態の時間推移を予測する予測手段として機能させるための路面状態予測プログラム。
［２］前記複数の状態は、路面上の水の量、氷の量、及び塩の量に応じて予め定められる前記［１］に記載の路面状態予測プログラム。
［３］前記予測手段が予測した前記路面状態の時間推移に基づいて、目標とする路面状態とするための凍結防止剤の散布量及び散布日時を算出する算出手段としてさらに機能させる前記［１］又は［２］に記載の路面状態予測プログラム。
［４］前記算出手段は、前記散布日時として、前記予測手段が予測する路面状態の時間推移が予め定めた時間帯において前記目標とする路面状態となる最も遅い日時を算出する前記［３］に記載の路面状態予測プログラム。
［５］前記算出手段は、前記散布量が予め定めた量を超える場合、前記散布日時として複数回の散布日時を設定し、前記予測手段が予測する路面状態の時間推移が予め定めた時間帯の一部において前記目標とする路面状態となる最も遅い日時を第１の散布日時として算出し、前記予測手段が予測する路面状態の時間推移が前記予め定めた時間帯の前記第１の散布日時以降において前記目標とする路面状態となる最も遅い日時を第２の散布日時として算出する前記［３］に記載の路面状態予測プログラム。
［６］前記路面の状態に関連付けられた定数及び／又は予め定めた計算式は、前記路面の状態毎に実験値によって定められるパラメータ情報生成手段としてさらに機能させる前記［１］から［５］のいずれかに記載の路面状態予測プログラム。
［７］利用者によって設定される初期値情報及び路面が測定されることにより得られる測定値情報に基づいて、路面の初期状態を予め定められた複数の状態から選択し、計算過程に伴い変化した情報に基づいて路面の状態を当該予め定められた複数の状態から選択する選択手段と、
当該選択された路面の状態に関連付けられた定数及び／又は予め定めた計算式を用いて、前記初期値情報、前記測定値情報及び／又は気象予報値を含む気象情報に基づいて、路面状態の時間推移を予測する予測手段とを有する情報処理装置。
請求項１又は７に係る発明によれば、予測時の路面状態に関わらず将来の路面状態を予測することができる。
請求項２に係る発明によれば、複数のモードを路面上の水の量、氷の量、及び塩の量に応じて予め定めることができる。
請求項３に係る発明によれば、推定した路面状態の時間推移に基づいて、目標とする路面状態とするための凍結防止剤の散布量及び散布日時を算出することができる。
請求項４に係る発明によれば、散布日時として、推定した路面状態の時間推移が予め定めた時間帯において目標とする路面状態となる最も遅い日時を算出することができる。
請求項５に係る発明によれば、散布量が予め定めた量を超える場合、散布日時として複数回の散布日時を設定し、推定した路面状態の時間推移が予め定めた時間帯の一部において目標とする路面状態となる最も遅い日時を第１の散布日時として算出し、推定した路面状態の時間推移が予め定めた時間帯の第１の散布日時以降において目標とする路面状態となる最も遅い日時を第２の散布日時として算出することができる。
請求項６に係る発明によれば、計算式は、単数又は複数の定数を有し、当該単数又は複数の定数をモード毎に実験値によって定めることができる。
請求項２に係る発明によれば、複数のモードを路面上の水の量、氷の量、及び塩の量に応じて予め定めることができる。
請求項３に係る発明によれば、推定した路面状態の時間推移に基づいて、目標とする路面状態とするための凍結防止剤の散布量及び散布日時を算出することができる。
請求項４に係る発明によれば、散布日時として、推定した路面状態の時間推移が予め定めた時間帯において目標とする路面状態となる最も遅い日時を算出することができる。
請求項５に係る発明によれば、散布量が予め定めた量を超える場合、散布日時として複数回の散布日時を設定し、推定した路面状態の時間推移が予め定めた時間帯の一部において目標とする路面状態となる最も遅い日時を第１の散布日時として算出し、推定した路面状態の時間推移が予め定めた時間帯の第１の散布日時以降において目標とする路面状態となる最も遅い日時を第２の散布日時として算出することができる。
請求項６に係る発明によれば、計算式は、単数又は複数の定数を有し、当該単数又は複数の定数をモード毎に実験値によって定めることができる。
［実施の形態］
（路面状態予測システムの構成）
図１は、実施の形態に係る路面状態予測システムの構成の一例を示す概略図である。
（路面状態予測システムの構成）
図１は、実施の形態に係る路面状態予測システムの構成の一例を示す概略図である。
この路面状態予測システムは、情報を処理して路面状態を予測する情報処理装置１と、主に路面温度、路面塩分濃度及び路面の水膜厚を測定する測定車２と、凍結防止剤を散布する散布車３と、気象予報に関する情報を提供する気象情報サーバ４とをネットワーク５によって互いに通信可能に接続することで構成される。なお、ここで「路面状態」とは、路面温度、路面水膜厚、路面氷膜厚、残留固相塩量、残留液相塩量、残留塩量、塩分濃度、すべり摩擦係数のうち少なくとも１つを含むものとする。
情報処理装置１は、サーバ型の情報処理装置であり、利用者の操作内容に応じて動作するものであって、本体内に情報を処理するための機能を有するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やフラッシュメモリ等の電子部品を備える。
測定車２は、複数のセンサを備えて路面温度、路面塩分濃度及び路面水膜厚を位置情報に関連付けて測定するものである。測定車２は、路面塩分濃度及び路面水膜厚を以下に説明するように測定する。測定車２は、例えば、前輪及び後輪の泥除部にそれぞれ塩分濃度センサを備える。前輪のセンサは路面の塩分濃度を測定し、後輪のセンサは予め定めた塩分濃度の溶液が予め定めた量だけ供給されることで常に濡らされ、タイヤのはねた水分と混合した塩分濃度を測定して、これらの塩分濃度と溶液供給量とから水はね量を計算して、水はね量から路面水膜厚を予測する。また、その他の非接触式、路面埋め込み式、吸水式などの装置や手法により路面氷膜厚を測定する。
ネットワーク５は、高速通信が可能な通信ネットワークであり、例えば、イントラネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の有線又は無線の通信網である。
情報処理装置１は、一例として、利用者の操作に応じて、測定車２、散布車３及び気象情報サーバ４からそれぞれ路面状態に関する測定値、凍結防止剤の散布量及び気温、風速、湿度等の気象予報値を含む気象情報を受信し、当該受信した情報と、利用者によって入力された初期条件である初期値情報とに基づいて路面状態を予測するとともに、予測した路面状態に基づいて路面状態が目標とする状態となるような凍結防止剤の散布量、散布日時、散布回数等の散布条件を算出して散布車３に送信する。散布車３は、受信した散布条件に基づいて凍結防止剤を散布する。以降、各構成について詳細に説明する。
（情報処理装置の構成）
図２は、実施の形態に係る情報処理装置１の構成例を示すブロック図である。
図２は、実施の形態に係る情報処理装置１の構成例を示すブロック図である。
情報処理装置１は、ＣＰＵ等から構成され、各部を制御するとともに、各種のプログラムを実行する制御部１０と、フラッシュメモリ等の記憶媒体から構成され情報を記憶する記憶部１１と、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）等から構成され文字や画像等を表示する表示部１２と、キーボードやマウス等から構成され操作内容に応じた操作信号を出力する操作部１３と、ネットワーク５を介して外部と通信する通信部１４とを備える。
制御部１０は、後述する路面状態予測プログラム１１０を実行することで、初期値設定手段１００、測定値取得手段１０１、気象情報取得手段１０２、モード選択手段１０３、路面状態予測手段１０４、散布方法算出手段１０５、表示制御手段１０６及びパラメータ情報生成手段１０７等として機能する。
初期値設定手段１００は、操作部１３に入力される利用者の操作内容に応じて路面状態を予測するための初期値を設定し、初期値情報１１３として記憶部１１に格納する。初期値情報１１３の内容は「（２）初期設定動作」にて詳細に説明する。
測定値取得手段１０１は、通信部１４を介して測定車２から測定値を取得し、測定値情報１１４として記憶部１１に格納する。測定値情報１１４は、少なくとも路面水膜厚、路面氷膜厚及び塩分濃度を有し、位置情報に対応付けて記録される。
気象情報取得手段１０２は、通信部１４を介して気象情報サーバ４から気象情報を取得し、気象情報１１５として記憶部１１に格納する。気象情報１１５は、気温、相対湿度、降水量及び風速等の実測値及び予報値を含む。
モード選択手段１０３は、初期値情報１１３、測定値情報１１４、気象情報１１５に基づいて複数のモードを定義するモード情報１１１から路面の初期状態に応じたモードを選択する。モード情報１１１の詳細は図４を用いて後述する。
路面状態予測手段１０４は、モード選択手段１０３が選択したモードに対応付けられたパラメータ及び計算式をパラメータ情報１１２から取得して、取得したパラメータ及び計算式に基づく計算により初期値情報１１３、測定値情報１１４、気象情報１１５に基づいて路面状態の時間推移を推定する。路面状態は、例えば、路面水膜厚、路面氷膜厚、残留固相塩量、残留液相塩量、残留塩量、及び塩分濃度並びにすべり摩擦係数である。
散布方法算出手段１０５は、路面状態予測手段１０４が推定した路面状態の時間推移に基づいてある時間帯において路面状態（すべり摩擦係数μ）が目標を満たすような凍結防止剤の種類、散布量、散布日時、散布回数を算出する。
表示制御手段１０６は、各手段１００‐１０７の動作に伴い入力が必要となる情報を入力するための表示欄や、各手段１００‐１０７の動作に伴い出力された情報を表示するための表示欄を表示部１２に表示する。表示欄の具体例は図６を用いて後述する。
パラメータ情報生成手段１０７は、モード情報１１１の各モードに対応付けられたパラメータ及び計算式を実験から得られる実験値により生成し、パラメータ情報１１２として記憶部１１に格納する。
記憶部１１は、制御部１０を上述した各手段１００‐１０７として動作させる路面状態予測プログラム１１０、モード情報１１１、パラメータ情報１１２、初期値情報１１３、測定値情報１１４、気象情報１１５、予測路面情報１１６及び散布方法情報１１７等を記憶する。
図３は、モード情報１１１の構成例を示す概略図である。
モード情報１１１は、複数のモードを識別するためのモードＩＤと、各モードのモード名と、いずれのモードであるか判別するための判別式とを有する。判別式は、路面状態（初期路面状態及び計算中の路面状態）を表すパラメータである路面上の水質量Ｍｗ、路面上の氷質量Ｍｉ、路面上の固相塩質量Ｍｓｓ、氷膜と積雪・圧雪・シャーベットと水分凍結または霜凍結を区別するための路面上の氷質量Ｍｉの境界値Ｍｉ‐ｂｏｕｎ及び水分凍結と霜凍結を区別するための昇華フラックスmｉ‐ｅｖａｐにより判別される。
つまり、モード名「乾燥」は、路面上の水質量Ｍｗ及び氷質量Ｍｉがそれぞれ０であり、路面が乾燥した状態である。また、モード名「湿潤」は、路面上の水質量Ｍｗが０より大きく、氷質量Ｍｉが０であり、路面に水のみ存在する状態である。また、モード名「水分凍結」は、氷質量Ｍｉが０より大きく、かつ境界値Ｍｉ‐ｂｏｕｎ以下であり、路面の水分が凍結した状態である。また、モード名「霜凍結」は、mｉ‐ｅｖａｐが0より小さく、すなわち大気中の水蒸気が霜として路面に付着する状態であり、氷質量Ｍｉが０より大きく、かつ境界値Ｍｉ‐ｂｏｕｎ以下であり、路面に霜のみ存在する状態である。また、モード名「積雪‐圧雪‐シャーベット」は、氷質量Ｍｉが０より大きく、かつ境界値Ｍｉ‐ｂｏｕｎより大きく、路面に積雪、圧雪、シャーベットのいずれかが存在する状態である。また、モード名「事後散布融解」は、氷質量Ｍｉが０より大きく、路面上の固相塩質量Ｍｓｓが０より大きく、凍結防止剤の散布（事後散布）により、路面上に固相の塩が存在している状態で凍結や積雪が融解している状態である。
図４は、モード情報１１１の各モードの関係を示す概略ブロック図である。
モードｍ００１は乾燥状態であり、路面上に水分、氷、雪、シャーベットが存在しない状態である。モードｍ００１から雨が降るあるいは大気中の水蒸気が結露することによりモードｍ００２に、気温が下がることによりモードｍ００４に、又は雪が降ることによりモードｍ００５に状態が遷移可能である。
モードｍ００２は湿潤状態であり、路面上に水分が存在する状態である。モードｍ００２から蒸発や飛散等によって水分が乾燥することによりモードｍ００１に、気温が下がって水分が凍結することによりモードｍ００３に又は雪が降ることによりモードｍ００５に状態が遷移可能である。また、モードｍ００２において凍結前に凍結防止剤を散布することにより（事前散布）、気温が下がってもモードｍ００３に状態が遷移せず、モードｍ００２に状態を維持する場合もある。
モードｍ００３は水分凍結状態であり、路面上の水分が凍結した状態であって路面上に氷が存在する状態である。モードｍ００３から気温が上がって氷が融解することによりモードｍ００２に、雪が降ることによりモードｍ００５に又は凍結防止剤が散布されることにより（事後散布）モードｍ００６に状態が遷移可能である。事後散布後に氷が完全に融解しない場合は水分と氷が同時に存在した状態でモードｍ００３が継続される。
モードｍ００４は霜凍結状態であり、空気中の水蒸気が昇華して路面上に氷の結晶が堆積した状態である。モードｍ００４から日照等により急激に気温が上がり、霜が水蒸気化することによりモードｍ００１に、日照等により気温が上がり、霜が融解することによりモードｍ００２に、雪が降ることによりモードｍ００５に又は凍結防止剤が散布されることにより（事後散布）モードｍ００６に状態が遷移可能である。
モードｍ００５は積雪‐圧雪‐シャーベット状態であり、路面上に雪が存在する状態である。雪の水分状態および密度によって積雪、圧雪、シャーベットに区別される。モードｍ００５から日照等により積雪、圧雪又はシャーベットが融解することによりモードｍ００１に状態が遷移可能である。
モードｍ００６は凍結融解状態であり、氷又は霜が凍結防止剤の散布により融解する状態である。モードｍ００６から氷又は霜が融解することによりモードｍ００２に状態が遷移可能である。残留固相塩量が無くなった時点で氷が存在した場合は元のモード、すなわちｍ００３あるいはｍ００４に戻る。
図５は、パラメータ情報１１２の構成例を示す概略図である。
パラメータ情報１１２は、各モードＩＤに対し、複数のパラメータとして固相塩の溶解速度係数Kと、固相凍結防止剤の車両飛散率RNv
SS-Vと、舗装種別毎の固相塩の鉛直損失率RZと、舗装種別毎の路面溶液限界厚Ｈｗ‐ｍａｘと、車両飛散水量ｍNv
w-vchiと、車両飛散氷量ｍNv
i-vchiと、μとHiの関係式とを有する。
なお、図５に示したパラメータやパラメータを伴う関係式は例示であり、様々な要因により地点ごとに異なるものとなる。そのため、理想的には後述する「（５）パラメータ生成動作」で説明するように、実験によってより正確な値が設定される。
なお、舗装種別毎の固相塩の鉛直損失率
は、排水性舗装とＳＭＡ（Ｓｔｏｎｅ Ｍａｓｔｉｃ Ａｓｐｈａｌｔ）舗装に関しては空隙つまりが生じていない新規のものとする。また、舗装の空隙率や粗骨材の最大粒径などの条件によって異なるものである。また、舗装種別毎の路面溶液限界厚Ｈｗ‐ｍａｘは、舗装の種類や表面のテクスチャによって異なるものである。また、車両飛散水量ｍNv
w-vchiと、車両飛散氷量ｍNv
i-vchiは、走行速度、車両・タイヤ条件、舗装条件によって異なるものである。また、μとHiは、舗装条件によって異なるものである。
（情報処理装置の動作）
次に、本実施の形態の作用を、（１）測定動作、（２）初期設定動作、（３）予測動作、（４）散布動作、及び（５）パラメータ生成動作に分けて説明する。
次に、本実施の形態の作用を、（１）測定動作、（２）初期設定動作、（３）予測動作、（４）散布動作、及び（５）パラメータ生成動作に分けて説明する。
（１）測定動作
まず、測定車２の運転手は、凍結防止剤を散布する地点に予め赴き、当該地点の路面水膜厚、路面氷膜厚及び塩分濃度を位置情報に対応付けて測定する。
まず、測定車２の運転手は、凍結防止剤を散布する地点に予め赴き、当該地点の路面水膜厚、路面氷膜厚及び塩分濃度を位置情報に対応付けて測定する。
次に、測定車２は、測定した情報を、ネットワーク５を通じて情報処理装置１に送信する。情報処理装置１は、測定車２から情報を受信して測定値情報１１４として記憶部１１に格納する。
（２）初期設定動作
図６は、表示部１２に表示される路面状態予測プログラム１１０の表示画面の構成例を示す図である。図７は、路面状態予測プログラム１１０の動作を説明するためのフローチャートである。
図６は、表示部１２に表示される路面状態予測プログラム１１０の表示画面の構成例を示す図である。図７は、路面状態予測プログラム１１０の動作を説明するためのフローチャートである。
まず、情報処理装置１の利用者は、路面状態予測プログラム１１０の初期設定をするために、情報処理装置１を操作する。
情報処理装置１の表示制御手段１０６は、利用者の操作内容に応じて、以下に説明する画面を表示部１２に表示し、初期値設定手段１００は、操作部１３に入力される利用者の操作内容に応じて路面状態を予測するための初期値を設定し（Ｓ１０１）、初期値情報１１３として記憶部１１に格納する。また、ステップＳ１０１において測定値取得手段１０１が測定車２から取得した測定値情報１１４を設定する。また、ステップＳ１０１において、気象情報取得手段１０２が気象情報サーバ４から取得した気象情報１１５を設定する。
表示画面１０６ａは、初期値設定手段１００によって設定される初期値情報１１３の内容を表示する初期設定値表示欄１１３ａと、測定値取得手段１０１によって取得されて設定された測定値情報１１４の内容を表示する測定値表示欄１１４ａと、気象情報取得手段１０２によって取得されて設定された気象情報１１５の内容を表示する気象情報表示欄１１５ａ及び１１５ｂと、路面状態予測手段１０４によって推定される予測路面情報１１６の内容を表示する予測路面情報表示欄１１６ａ及び１１６ｂと、散布方法算出手段１０５によって算出される散布方法情報１１７の内容を表示する散布方法情報表示欄１１７ａ及び１１７ｂとを有する。なお、予測路面情報表示欄１１６ａ及び１１６ｂに表示される内容の算出方法は「（３）予測動作」にて説明する。
初期設定値表示欄１１３ａは、初期値設定手段１００によって設定される初期値情報１１３の内容として、路温条件として気温との温度差を有する。なお、路面温度は、気温との温度差から推定するが、より好ましくは熱収支法により推定する。
また、気象条件として降雨と降雪の境界温度、管理水準としてすべり摩擦係数μ（例えば、高μ管理でμ＝０．３５、中μ管理でμ＝０．２５、又は低μ管理でμ＝０．１５）を有する。なお、ノーマルタイヤを装着した車が走行するような地点では利用者に高μ管理（μ＝０．３５）を選択させ、スタッドレスタイヤを装着した車が走行するような地点では中μ管理（μ＝０．２５）を選択させ、極めて滑りやすい路面のスリップ回避を目的とする場合は低μ管理（μ＝０．１５）を選択させる。
また、散布条件として凍結防止剤の散布時刻、散布量及び散布形態（乾式散布、湿式散布又は溶液散布）を有する。
また、交通条件として車両の時間交通量（例えば、市街地で１００台／ｈ、又は山間部で１０台／ｈ）及び走行速度を有する。
また、舗装条件として舗装の種類（例えば、密粒度舗装、ＳＭＡ舗装又は排水性舗装）及び水膜厚の上限値とを有する。なお、水膜厚の上限値とは、十分な水分が道路に供給された場合に、道路勾配によって道路上の水分の流出が落ち着いた後の道路上の水膜厚である。
測定値表示欄１１４ａは、測定値取得手段１０１によって取得される測定値情報１１４の内容であり、路面条件として路面水膜厚、路面氷膜厚及び塩分濃度を有する。
気象情報表示欄１１５ａは、気象情報取得手段１０２によって取得される気象情報１１５の内容として、各時刻に対する気温、路面温度、相対湿度、降水量及び風速を有する。なお、路面温度は初期設定値として入力された路温条件を用いて気温あるいは熱収支モデルから計算される。
気象情報表示欄１１５ｂは、気象情報表示欄１１５ａの内容をグラフ化したものである。
予測路面情報表示欄１１６ａは、路面状態予測手段１０４によって推定される予測路面情報１１６の内容として、路面水膜厚、路面氷膜厚、残留固相塩量、残留液相塩量、残留塩量、及び塩分濃度を有する。
予測路面情報表示欄１１６ｂは、予測路面情報表示欄１１６ａの内容をグラフ化したものである。
散布方法情報表示欄１１７ａは、散布方法算出手段１０５によって算出される散布方法情報１１７の内容として、最終的な路面残留塩量、固相飛散塩量、飛散塩率、最適散布量、すべり摩擦係数、及び判定結果（管理水準のすべり摩擦係数の水準より大きい場合にＯＫ、又は小さい場合にＮＧ）を有する。
散布方法情報表示欄１１７ｂは、気象情報表示欄１１５ｂ及び予測路面情報表示欄１１６ｂと時刻を合わせて表示され、各時刻のすべり摩擦係数及び判定結果を有する。
（３）予測動作
情報処理装置１の路面状態予測手段１０４は、初期値情報１１３に基づいて予測された気温との温度差から路面温度を推定するとともに（Ｓ１０２）、測定値情報１１４に基づいて初期の路面水膜厚、氷膜厚及び塩分濃度を入力して（Ｓ１０３）、初期の路面水膜厚、氷膜厚及び塩分濃度から初期の路面水質量、路面氷質量（以降、「初期路面状態」又は「路面の初期状態」という。）を計算する（Ｓ１０４）。
情報処理装置１の路面状態予測手段１０４は、初期値情報１１３に基づいて予測された気温との温度差から路面温度を推定するとともに（Ｓ１０２）、測定値情報１１４に基づいて初期の路面水膜厚、氷膜厚及び塩分濃度を入力して（Ｓ１０３）、初期の路面水膜厚、氷膜厚及び塩分濃度から初期の路面水質量、路面氷質量（以降、「初期路面状態」又は「路面の初期状態」という。）を計算する（Ｓ１０４）。
次に、情報処理装置１のモード選択手段１０３は、路面水質量Ｍｗ、路面氷質量Ｍｉ、固相塩質量Ｍｓｓ（散布した凍結防止剤の量から計算）及び昇華フラックスmｉ‐ｅｖａｐに基づいて、図３に示したモード情報１１１から路面の初期状態に応じたモードを選択する（Ｓ２００）。
次に、路面状態予測手段１０４は、図５に示したパラメータ情報１１２からモード選択手段１０３が選択したモードに対応付けられたパラメータとして固相塩の溶解速度係数K（Ｓ２０１）、固相凍結防止剤の車両飛散率RNv
SS-V（Ｓ２０２）、舗装種別毎の固相塩の鉛直損失率RZ（Ｓ２０３）、舗装種別毎の路面溶液限界厚Ｈｗ‐ｍａｘ（Ｓ２０４）、車両飛散水量ｍNv
w-vchiと（Ｓ２０５）、μとHiの関係式（Ｓ２０７）を取得して、初期値情報１１３、測定値情報１１４、気象情報１１５に基づいて路面状態を推定する（Ｓ１０２～Ｓ１２４）。なお、凝固点曲線は凍結防止剤に対応して予め定められる（Ｓ２０６）。
まず、Δt後の路面固相塩質量Mk+1
SSの計算を下記の数式に基づき実行する（Ｓ１０５）。
次に、凍結防止剤を少量を取り出し、予め測定した各塩粒の直径と個数(φｋ
SS、Nk
SS)を把握する（Ｓ１０６）。また、ふるいを用いて凍結防止剤の粒径加積曲線を得る。
次に、ｍｋ
ｓｓ‐ｄｉｓｓの計算を固相塩の融解速度係数Ｋ及び下記の数式に基づき実行する（Ｓ１０７）。
次に、Δt後の塩粒子直径(φｋ＋１
SS)と、Δt後の塩粒子個数(Nk＋１
SS)を計算する（Ｓ１０８、Ｓ１０９）。これは固相塩の溶解速度係数(K)と、固相凍結防止剤の車両飛散率(RNv
SS-V)に基づいて算出される。
次に、ｍｋ
ｓｓ‐ｐｅｎｅの計算を下記の数式及び舗装種別毎の固相塩の鉛直損失率(RZ)に基づき実行する（Ｓ１１０）。
次に、Δt後の路面液相塩質量Mk+1
slの計算を下記の数式に基づき実行する（Ｓ１１１）。
次に、ｍｋ
ｓｌ‐ｄｒａｉおよびｍｋ
ｗ‐ｄｒａｉの計算を舗装種別毎の路面溶液限界厚(Hw-max)及び下記の数式に基づき実行する（Ｓ１１２）。
次に、ｍｋ
ｗ‐ｖｅｈｉおよびｍｋ
ｓｌ‐ｖｅｈｉの計算を下記の数式に基づき実行する（Ｓ１１３）。
次に、Δt後の路面水質量Mk+1
wの計算を車両飛散溶液量の実験式及び下記の数式に基づき実行する（Ｓ１１４）。
次に、凝固塩分濃度(Ck
sat) の計算を下記の数式に基づき実行する（Ｓ１１５）。
次に、ｍｋ
ｗ‐ｐａｓｅの計算を下記の数式に基づき実行する（Ｓ１１６）。
次に、ステップＳ１１４で求めたMwが路面溶液限界厚より大きい場合（Ｓ１１７；Ｎｏ）、ｍｋ
ｗ‐ｄｒａｉおよびｍｋ
ｓｌ‐ｄｒａｉの再計算を実行する（Ｓ１１８）。また、Mwが路面溶液限界厚以下である場合（Ｓ１１７；Ｙｅｓ）、次のステップＳ１１９へ進む。
次に、Δｔ後の塩分濃度Ck+1
sの計算を実行する（Ｓ１１９）。
次に、Δt後の路面氷質量Mk+1
iの計算を下記の数式に基づき実行する（Ｓ１２０）。
次に、Δｔ後の路面水・氷膜厚(Hk+1
w、Hk+1
ｉ)の計算を実行する（Ｓ１２１）。
次に、μとHiの関係式に基づき路面すべり摩擦係数(μｋ＋１)の計算を実行する（Ｓ１２２）。
次に、すべての計算ステップが完了していない場合（Ｓ１２３；Ｎｏ）、次の計算ステップ（ｋ＝ｋ＋１）を実行する（Ｓ１２４）。また、すべての計算ステップが完了した場合（Ｓ１２３；Ｙｅｓ）、次のステップＳ１２５へ進む。
ステップＳ１２４において、次の計算ステップを実行する際、情報処理装置１のモード選択手段１０３は、その際の路面水質量Ｍｗ、路面氷質量Ｍｉ、固相塩質量Ｍｓｓ（散布した凍結防止剤の量から計算）及び昇華フラックスmｉ‐ｅｖａｐに基づいて、図３に示したモード情報１１１から路面状態に応じたモードを選択する（Ｓ２０８）。なお、ステップＳ２０８のモード選択動作は、後述するステップＳ１２６及びＳ１２８の後についても行われる。
次に、散布方法算出手段１０５は、路面状態予測手段１０４が推定した路面状態に基づいて凍結防止剤の散布量、散布日時、散布回数を算出する（Ｓ１２５～Ｓ１２９）。
まず、全計算期間において管理水準の路面すべり摩擦係数μｍｉｎ以上でない場合（Ｓ１２５；Ｎｏ）、凍結防止剤の散布量を増加させ（ｍｋ
ｓｓ‐ｓｃａｔ＝ｍｋ
ｓｓ‐ｓｃａｔ＋１）（Ｓ１２６）、ステップＳ１０５へ進む。また、全計算期間において管理水準の路面すべり摩擦係数μｍｉｎ以上である場合（Ｓ１２５；Ｙｅｓ）、次のステップＳ１２７へと進む。
次に、全散布時刻で計算していない場合（Ｓ１２７；Ｎｏ）、凍結防止剤散布時刻を一例として１時間増加させて変更する（ｔｓｓ‐ｓｃａｔ＝ｔｓｓ‐ｓｃａｔ＋１：００）（Ｓ１２８）。
次に、（μ≧μｍｉｎ）を満たすｍｋ
ｓｓ‐ｓｃａｔのうち最小値と、その際の散布時刻を最適な散布の量と時刻として決定する（Ｓ１２９）。
表示制御手段１０６は、上記した「（３）予測動作」により求められた各値を、表示画面１０６ａの予測路面情報表示欄１１６ａ及び１１６ｂと、散布方法情報表示欄１１７ａ及び１１７ｂに表示する。
（４）散布動作
情報処理装置１は、ネットワーク５を介して散布車３に算出した凍結防止剤の散布量、散布日時、散布回数を送信する。散布車３の運転手は、受信した情報に基づいて該当する位置に指定された散布量、散布日時、散布回数で凍結防止剤を散布する。
情報処理装置１は、ネットワーク５を介して散布車３に算出した凍結防止剤の散布量、散布日時、散布回数を送信する。散布車３の運転手は、受信した情報に基づいて該当する位置に指定された散布量、散布日時、散布回数で凍結防止剤を散布する。
（５）パラメータ生成動作
図５に示したパラメータ情報１１２は、一例であり、地点毎の路面において実験により、路面状態に応じた各パラメータが正確に決定される。
図５に示したパラメータ情報１１２は、一例であり、地点毎の路面において実験により、路面状態に応じた各パラメータが正確に決定される。
情報処理装置１の利用者は、パラメータを定めるために下記の実験を行い、得られた値を情報処理装置１に入力する。なお、下記の実験はモード毎に行われるものとする。
パラメータ情報生成手段１０７は、入力されたパラメータを、モード情報１１１の各モードに対応付けてパラメータ情報１１２として記憶部１１に格納する。
（Ａ）固相塩の溶解速度係数K
溶解量はNoyes‐Whitneyの式を用いて表され、水あるいは氷と凍結防止剤との接触面積から溶解する速度を固相塩の溶解速度係数Kと定義する。具体的な実験方法としては、湿潤あるいは凍結路面に凍結防止剤を散布し、塩分濃度の変化を計測する実験を実施し、その塩分濃度の変化からＫを求める。なお、これまでの研究によれば、各モードに対応する路面に凍結防止剤を散布した場合のKは図５に示した値で定められている。また、凍結防止剤が路面上に散布され、水や氷との接触によって溶解する現象を物理的に計算するために、凍結防止剤の1粒の形状を球体とみなすこととする。
溶解量はNoyes‐Whitneyの式を用いて表され、水あるいは氷と凍結防止剤との接触面積から溶解する速度を固相塩の溶解速度係数Kと定義する。具体的な実験方法としては、湿潤あるいは凍結路面に凍結防止剤を散布し、塩分濃度の変化を計測する実験を実施し、その塩分濃度の変化からＫを求める。なお、これまでの研究によれば、各モードに対応する路面に凍結防止剤を散布した場合のKは図５に示した値で定められている。また、凍結防止剤が路面上に散布され、水や氷との接触によって溶解する現象を物理的に計算するために、凍結防止剤の1粒の形状を球体とみなすこととする。
（Ｂ）固相凍結防止剤の車両飛散率RNv
SS-V
路面に散布された固相の凍結防止剤は、車両通過によって飛散し、減少する。そのため、固相凍結防止剤の車両飛散率RNv SS-Vは、車両通過前の凍結防止剤の質量に対するNv台の車両通過後のそれの比で定義される。具体的な実験方法としては、各モードに対応した路面に凍結防止剤を散布し、凍結防止剤が減少しなくなるまで車両を通過させる実験を行い、凍結防止剤の質量の時間変化を測定することで求められる。
路面に散布された固相の凍結防止剤は、車両通過によって飛散し、減少する。そのため、固相凍結防止剤の車両飛散率RNv SS-Vは、車両通過前の凍結防止剤の質量に対するNv台の車両通過後のそれの比で定義される。具体的な実験方法としては、各モードに対応した路面に凍結防止剤を散布し、凍結防止剤が減少しなくなるまで車両を通過させる実験を行い、凍結防止剤の質量の時間変化を測定することで求められる。
（Ｃ）舗装種別毎の路面溶液限界厚Ｈｗ‐ｍａｘ
路面上の溶液（水と液相塩の混合物）は、道路勾配による排水や舗装内部への浸透により極短時間に薄くなる。そのため、降雨時など路面に水分が供給される場合などの一時的な溶液厚の増大を除き、路面に保持される溶液厚の最大値を路面溶液限界厚Ｈｗ‐ｍａｘと定義する。具体的な実験方法としては、各モードに対応した路面に散水し、一定間隔で路面水膜厚Ｈｗを測定する実験を行うことで求められる。
路面上の溶液（水と液相塩の混合物）は、道路勾配による排水や舗装内部への浸透により極短時間に薄くなる。そのため、降雨時など路面に水分が供給される場合などの一時的な溶液厚の増大を除き、路面に保持される溶液厚の最大値を路面溶液限界厚Ｈｗ‐ｍａｘと定義する。具体的な実験方法としては、各モードに対応した路面に散水し、一定間隔で路面水膜厚Ｈｗを測定する実験を行うことで求められる。
（Ｄ）固相塩の鉛直損失率RZ
排水性舗装やＳＭＡ舗装のように、空隙率が高い舗装では路面上に散布された固相凍結防止剤が舗装内部に浸透又は貯留する。凍結防止剤の散布量に対する舗装内部に浸透・貯留した凍結防止剤の質量の比を固相塩の鉛直損失率RZと定義する。具体的な実験方法としては、各モードに対応した路面に凍結防止剤を散布し、路面の水質量、氷質量および塩分濃度の時間変化を測定した結果から求められる。
排水性舗装やＳＭＡ舗装のように、空隙率が高い舗装では路面上に散布された固相凍結防止剤が舗装内部に浸透又は貯留する。凍結防止剤の散布量に対する舗装内部に浸透・貯留した凍結防止剤の質量の比を固相塩の鉛直損失率RZと定義する。具体的な実験方法としては、各モードに対応した路面に凍結防止剤を散布し、路面の水質量、氷質量および塩分濃度の時間変化を測定した結果から求められる。
（Ｅ）車両飛散水フラックスｍｋ
w-vehiおよび車両飛散液相塩フラックスｍｋ
sl-vehi
路面上の溶液は車両通過に伴う発生する水しぶきとして飛散する。1台の車両通過によって飛散する水分を車両飛散水フラックスｍｋ w-vehiと定義し、その中に含まれることで飛散する液相塩を車両飛散液相塩フラックスｍｋ sl-vehiと定義する。具体的な実験方法としては、様々な路面水膜厚Hwの湿潤路面において車両走行試験を実施し、車両通過前後のHwを計測することで求められる。
路面上の溶液は車両通過に伴う発生する水しぶきとして飛散する。1台の車両通過によって飛散する水分を車両飛散水フラックスｍｋ w-vehiと定義し、その中に含まれることで飛散する液相塩を車両飛散液相塩フラックスｍｋ sl-vehiと定義する。具体的な実験方法としては、様々な路面水膜厚Hwの湿潤路面において車両走行試験を実施し、車両通過前後のHwを計測することで求められる。
（Ｆ）路面すべり摩擦係数μと路面氷膜厚Hiの関係式
これまでの研究によれば、路面すべり摩擦係数μは路面氷膜厚Hi（路面雪氷が水・氷の混相状態の場合は、路面氷質量を換算した厚さ）と相関が高いことが分かっている。ただし、シャーベット路面、湿潤路面から凍結路面へと変状する凍結過程の路面、凍結路面から湿潤路面へと変状する融解過程の路面ではμとHiの関係式は異なる。具体的な実験方法としては、Hiを変化させた路面においてμを計測することで求められる。
これまでの研究によれば、路面すべり摩擦係数μは路面氷膜厚Hi（路面雪氷が水・氷の混相状態の場合は、路面氷質量を換算した厚さ）と相関が高いことが分かっている。ただし、シャーベット路面、湿潤路面から凍結路面へと変状する凍結過程の路面、凍結路面から湿潤路面へと変状する融解過程の路面ではμとHiの関係式は異なる。具体的な実験方法としては、Hiを変化させた路面においてμを計測することで求められる。
（実施の形態の効果）
上記した実施の形態によれば、測定車２によって測定された路面上の水質量、氷質量及び固相塩質量に基づいてモード選択手段１０３が路面状態に対応したモードを選択し、予め定めた定数及び数式を有するパラメータ情報１１２からモードに対応付けられた定数及び数式を用いて路面状態を推定するようにしたため、予測時の路面状態に関わらず将来の路面状態を予測することができる。また、パラメータ情報１１２の各定数及び各数式は、パラメータ情報生成手段１０７によって凍結防止剤の性質、路面の性質等に合わせて生成されるため、各地の状況に合わせて路面状態の予測が可能となる。
上記した実施の形態によれば、測定車２によって測定された路面上の水質量、氷質量及び固相塩質量に基づいてモード選択手段１０３が路面状態に対応したモードを選択し、予め定めた定数及び数式を有するパラメータ情報１１２からモードに対応付けられた定数及び数式を用いて路面状態を推定するようにしたため、予測時の路面状態に関わらず将来の路面状態を予測することができる。また、パラメータ情報１１２の各定数及び各数式は、パラメータ情報生成手段１０７によって凍結防止剤の性質、路面の性質等に合わせて生成されるため、各地の状況に合わせて路面状態の予測が可能となる。
［他の実施の形態］
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々な変形が可能である。
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々な変形が可能である。
上記実施の形態では制御部１０の各手段１００～１０７の機能をプログラムで実現したが、各手段の全て又は一部をＡＳＩＣ等のハードウエアによって実現してもよい。また、上記実施の形態で用いたプログラムをＣＤ‐ＲＯＭ等の記録媒体に記憶して提供することもできる。また、上記実施の形態で説明した上記ステップの入れ替え、削除、追加等は本発明の要旨を変更しない範囲内で可能である。
１ ：情報処理装置
２ ：測定車
３ ：散布車
４ ：気象情報サーバ
５ ：ネットワーク
１０ ：制御部
１１ ：記憶部
１２ ：表示部
１３ ：操作部
１４ ：通信部
１００ ：初期値設定手段
１０１ ：測定値取得手段
１０２ ：気象情報取得手段
１０３ ：モード選択手段
１０４ ：路面状態予測手段
１０５ ：散布方法算出手段
１０６ ：表示制御手段
１０７ ：パラメータ情報生成手段
１１０ ：路面状態予測プログラム
１１１ ：モード情報
１１２ ：パラメータ情報
１１３ ：初期値情報
１１４ ：測定値情報
１１５ ：気象情報
１１６ ：予測路面情報
１１７ ：散布方法情報
２ ：測定車
３ ：散布車
４ ：気象情報サーバ
５ ：ネットワーク
１０ ：制御部
１１ ：記憶部
１２ ：表示部
１３ ：操作部
１４ ：通信部
１００ ：初期値設定手段
１０１ ：測定値取得手段
１０２ ：気象情報取得手段
１０３ ：モード選択手段
１０４ ：路面状態予測手段
１０５ ：散布方法算出手段
１０６ ：表示制御手段
１０７ ：パラメータ情報生成手段
１１０ ：路面状態予測プログラム
１１１ ：モード情報
１１２ ：パラメータ情報
１１３ ：初期値情報
１１４ ：測定値情報
１１５ ：気象情報
１１６ ：予測路面情報
１１７ ：散布方法情報
Claims (4)
- コンピュータを、
利用者によって設定される初期値情報及び路面が測定されることにより得られる測定値情報に基づいて、路面の初期状態を予め定められた複数の状態から選択し、計算過程に伴い変化した情報に基づいて路面の状態を当該予め定められた複数の状態から選択する選択手段と、
当該選択された路面の状態に関連付けられた定数及び／又は予め定めた計算式を用いて、前記初期値情報、前記測定値情報及び／又は気象予報値を含む気象情報に基づいて、路面状態の時間推移を予測する予測手段として機能させ、
前記選択手段は、前記複数の状態を、少なくとも路面上の水の量、氷の量、及び固相の塩の量に応じて予め定められた複数の状態から選択し、
前記予測手段は、前記路面状態の時間推移として少なくとも路面上の水の量、氷の量、及び固相の塩の量と液相の塩の量の時間推移を予測する路面状態予測プログラム。 - 前記予測手段が予測した前記路面状態の時間推移に基づいて、目標とする路面状態とするための凍結防止剤の散布量及び散布日時を算出する算出手段としてさらに機能させる請求項１に記載の路面状態予測プログラム。
- 前記路面の状態に関連付けられた定数及び／又は予め定めた計算式は、前記路面の状態毎に実験値によって定められるパラメータ情報生成手段としてさらに機能させる請求項１又は２のいずれかに記載の路面状態予測プログラム。
- 利用者によって設定される初期値情報及び路面が測定されることにより得られる測定値情報に基づいて、路面の初期状態を予め定められた複数の状態から選択し、計算過程に伴い変化した情報に基づいて路面の状態を当該予め定められた複数の状態から選択する選択手段と、
当該選択された路面の初期状態に関連付けられた定数及び／又は予め定めた計算式を用いて、前記初期値情報、前記測定値情報及び／又は気象予報値を含む気象情報に基づいて、路面状態の時間推移を予測する予測手段とを有し、
前記選択手段は、前記複数の状態を、少なくとも路面上の水の量、氷の量、及び固相の塩の量に応じて予め定められた複数の状態から選択し、
前記予測手段は、前記路面状態の時間推移として少なくとも路面上の水の量、氷の量、及び固相の塩の量と液相の塩の量の時間推移を予測する情報処理装置。
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|---|---|---|---|---|
| JP2000346957A (ja) | 1999-06-02 | 2000-12-15 | Hitachi Cable Ltd | 路面凍結判定方法及びその装置 |
| JP2008102006A (ja) | 2006-10-18 | 2008-05-01 | Univ Of Fukui | 路面のすべり摩擦予測方法及び装置並びにそのプログラム |
| US20140122045A1 (en) | 2013-08-08 | 2014-05-01 | Iteris, Inc. | Pavement condition analysis from modeling impact of traffic characteristics, weather data and road conditions on segments of a transportation network infrastructure |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3703062B2 (ja) * | 1998-03-05 | 2005-10-05 | オムロン株式会社 | 路面状態検出用センサと同センサを用いた路面状態検出装置及び同センサを備えた凍結防止剤散布車両と道路パトロールカー |
-
2019
- 2019-12-06 JP JP2019221099A patent/JP7385262B2/ja active Active
Patent Citations (3)
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Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 藤本 明宏 他，[Online]路面すべり摩擦係数の推定による冬期道路管理の適正化に関する研究―冬期路面改善シミュレータWIRISの開発―，2016年03月31日，https://thesis.ceri.go.jp/db/files/3262544365847775a14a06.pdf，[2023年6月21日検索］ |
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