JPWO2021199241A5 - 分析装置、分析方法及びプログラム - Google Patents

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Claims (10)

  1. 対象範囲内の地表面の高さの変位の推移に基づいて、前記対象範囲内の地表面の高さの変位の予測を行う予測手段と、
    前記変位の推移に基づいて予測された変位である第1予測変位の分布に基づいて、前記対象範囲内の施設の、ストレス異常及び不同変位を含む対象現象を検出する検出手段と、
    前記対象現象が検出された前記施設の情報を出力する出力手段と、
    を備える分析装置。
  2. 前記地表面の状態及び当該地表面の地下の状態の少なくともいずれかをそれぞれ表す、複数の種類の地理空間情報の少なくとも一部の値に基づいて将来の高さの変位の予測を行うように学習した判定モデルによって、前記対象範囲内の前記地理空間情報の値に基づいて当該対象範囲内の地表面の変位の予測を行う判定手段を備え、
    前記検出手段は、前記第1予測変位の分布と、前記地理空間情報の値に基づいて前記判定モデルによって予測された変位である第2予測変位の値と、に基づいて、前記対象現象を検出する
    請求項1に記載の分析装置。
  3. 前記検出手段は、前記第1予測変位と前記第2予測変位との差の分布に基づいて、前記対象現象を検出する
    請求項2に記載の分析装置。
  4. 前記検出手段は、前記施設の領域と当該領域からの距離が第3基準よりも近い領域とを含む第3影響領域において、前記第1予測変位と前記第2予測変位との差の分布における傾きが所定基準を満たす部分が存在する場合、前記施設における前記ストレス異常を検出する
    請求項3に記載の分析装置。
  5. 前記検出手段は、前記第2予測変位の分布の傾きに基づいて、前記対象範囲内の施設における前記不同変位を検出する
    請求項2乃至4のいずれか1項に記載の分析装置。
  6. 前記検出手段は、前記施設の領域と当該領域からの距離が第2基準よりも近い範囲とを含む第2影響領域において、前記第2予測変位の分布の傾きが所定基準を満たす部分が存在する場合、前記施設において前記不同変位を検出する
    請求項5に記載の分析装置。
  7. 前記検出手段は、前記第2予測変位の分布の傾きの空間的変化に基づいて、前記対象範囲内の施設における前記ストレス異常を検出する
    請求項2乃至6のいずれか1項に記載の分析装置。
  8. 前記検出手段は、前記施設の領域と当該領域からの距離が第2基準よりも近い範囲とを含む第2影響領域において、前記第2予測変位の分布の傾きの空間的変化の大きさが所定基準を満たす部分が存在する場合、前記施設において前記ストレス異常を検出する
    請求項7に記載の分析装置。
  9. 対象範囲内の地表面の高さの変位の推移に基づいて、前記対象範囲内の地表面の高さの変位の予測を行い、
    前記変位の推移に基づいて予測された変位である第1予測変位の分布に基づいて、前記対象範囲内の施設の、ストレス異常及び不同変位を含む対象現象を検出し、
    前記対象現象が検出された前記施設の情報を出力する、
    分析方法。
  10. 対象範囲内の地表面の高さの変位の推移に基づいて、前記対象範囲内の地表面の高さの変位の予測を行う予測処理と、
    前記変位の推移に基づいて予測された変位である第1予測変位の分布に基づいて、前記対象範囲内の施設の、ストレス異常及び不同変位を含む対象現象を検出する検出処理と、
    前記対象現象が検出された前記施設の情報を出力する出力処理と、
    をコンピュータに実行させるプログラム。
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JP4721324B2 (ja) * 2005-01-17 2011-07-13 応用地質株式会社 加速度センサを用いる地盤等の変位モニタリング方法
JP2017090397A (ja) * 2015-11-17 2017-05-25 中国電力株式会社 測定装置
JP6179911B1 (ja) * 2016-06-01 2017-08-16 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 変状度判定方法及び変状度判定システム
JP7126316B2 (ja) * 2018-07-23 2022-08-26 株式会社パスコ 家屋異動推定装置及びプログラム

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