JP6321878B1 - PC steel material degradation status discrimination system and program - Google Patents
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Abstract
【課題】非破壊検査データを人工知能により解析することで、そのPC鋼材の劣化状況の判別を高精度に行う。【解決手段】PC鋼材72に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材72の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得する連関度取得ステップと、新たに劣化状況を判別するPC鋼材72が埋設されたPC構造物7に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データが入力される入力ステップと、上記連関度取得ステップにおいて取得した連関度を参照し、上記入力ステップにおいて入力された情報に基づき、PC鋼材72の劣化状況を判別する判別ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。【選択図】図1By analyzing nondestructive inspection data by artificial intelligence, the degradation status of the PC steel material is determined with high accuracy. An association degree acquisition step for obtaining in advance three or more degrees of association between inspection data of a past non-destructive inspection of a PC steel material 72 and a determination result of a deterioration state of the PC steel material 72 with respect to the inspection data; An input step in which inspection data obtained by performing the non-destructive inspection on the PC structure 7 in which the PC steel material 72 for determining the deterioration state is embedded is input, and the association acquired in the association degree acquisition step. The computer is caused to execute a determination step of determining the deterioration status of the PC steel material 72 based on the information input in the input step with reference to the degree. [Selection] Figure 1
Description
本発明は、構造物中に埋設されたPC鋼材の劣化状況を非破壊検査により判別するためのPC鋼材劣化状況判別するためのPC鋼材劣化状況判別システム及びプログラムに関する。 The present invention relates to a PC steel material deterioration state determination system and a program for determining a PC steel material deterioration state for determining a deterioration state of a PC steel material embedded in a structure by nondestructive inspection.
従来より、ポストテンション方式の橋梁や高架橋、建築物等のPC構造物のシース内のPC鋼材が腐食や水素脆化により劣化し、破断に至る虞がある。このため、従来においてシース内のPC鋼材の劣化状況を非破壊検査により判別することが行われている。この非破壊検査方法としては、例えばX線透過法、赤外線サーモグラフィ法、電気抵抗計測、振動計測等による方法が用いられている。 Conventionally, a PC steel material in a sheath of a PC structure such as a post-tension type bridge, a viaduct, or a building may be deteriorated due to corrosion or hydrogen embrittlement and may break. For this reason, conventionally, the deterioration state of the PC steel material in the sheath is determined by nondestructive inspection. As this non-destructive inspection method, for example, a method using an X-ray transmission method, an infrared thermography method, an electrical resistance measurement, a vibration measurement, or the like is used.
しかしながら、これらの非破壊検査方法により検査データを取得することができたとしても、その検査データに基づいてPC鋼材の劣化状況を正確に判別するのは容易ではない。実際に検査データのみからPC鋼材の劣化状況をある程度正確に予測するためには相当の熟練を要するものとなっており、また熟練した経験を以ってしても時には誤った判別をしてしまう場合もあった。 However, even if inspection data can be obtained by these nondestructive inspection methods, it is not easy to accurately determine the deterioration state of the PC steel based on the inspection data. Actually, it requires considerable skill to predict the deterioration of PC steel materials to a certain degree of accuracy from inspection data alone, and even with skilled experience, it sometimes makes a wrong decision. There was a case.
このため、PC鋼材の劣化状況の判別を特段の熟練を積むことなく、正確な判別を自動的に行うことができる技術が従来より望まれていた。このPC鋼材の劣化状況の自動的な判別を人工知能により行わせることで精度向上を図る技術思想も十分に考えられる。 For this reason, there has been a demand for a technique that can automatically perform accurate determination without special skill in determining the deterioration status of PC steel. A technical idea for improving accuracy by automatically determining the deterioration state of the PC steel material by artificial intelligence is also conceivable.
中でも特許文献1には、建築構造物からの超音波反射エコーを受信して、柱等におけるきずの形状情報を取得し、きずの形状情報と、人工知能等によって求められた検査参照データベースとの比較を実施し、建築物の保全度合い等を評価する技術が開示されている。
In particular,
しかしながら、この特許文献1の開示技術には、PC構造物のシース内におけるPC鋼材の劣化状況について、非破壊検査データを人工知能により解析することで判別する技術は特段開示されていない。
However, the technique disclosed in
そこで、本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、PC構造物のシース内におけるPC鋼材の劣化状況を非破壊検査により判別するためのPC鋼材劣化状況判別システム及びプログラムにおいて、特に非破壊検査データを人工知能により解析することで、そのPC鋼材の劣化状況の判別を高精度に行うことが可能なPC鋼材劣化状況判別システム及びプログラムを提供することにある。 Therefore, the present invention has been devised in view of the above-described problems, and the object of the present invention is to determine the deterioration state of the PC steel material in the sheath of the PC structure by nondestructive inspection. In the steel material degradation status discrimination system and program, in particular, the PC steel degradation status discrimination system and program capable of determining the degradation status of the PC steel with high accuracy by analyzing nondestructive inspection data using artificial intelligence. There is to do.
本発明に係るPC鋼材劣化状況判別システムは、構造物中に埋設されたPC鋼材の劣化状況を非破壊検査により判別するためのPC鋼材劣化状況判別システムにおいて、上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶されているデータベースと、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力手段と、上記入力手段を介して入力された検査データ及び上記各種情報を上記データベースに記憶されている連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別手段とを備え、上記データベースは、上記各種情報としての上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の配置情報の何れか1以上とX線透過法による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶され、上記入力手段は、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対してX線透過法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の配置情報の配置情報の何れか1以上が入力されることを特徴とする。 The PC steel material deterioration status determination system according to the present invention is a PC steel material deterioration status determination system for determining the deterioration status of a PC steel material embedded in a structure by nondestructive inspection. And a database in which three or more levels of relevance between the inspection data and the determination result of the deterioration state of the PC steel with respect to the inspection data are stored in advance, and a structure in which the PC steel that newly determines the deterioration state is embedded An input means for inputting the inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection for the above, and an association stored in the database for the inspection data and the various information input through the input means. assigned to the inspection data and the various information associated with the time, with respect to a combination of its assigned inspection data and the various information Based on the set associated degree, and a discriminating means for discriminating the deterioration condition of the PC steel, the database, the form information of the PC steel as the various types of information, any one or more placement information of the PC steel And a combination of the past non-destructive inspection data by the X-ray transmission method and the determination result of the degradation state of the PC steel material for the combination are stored in advance, and the input means is newly Inspection data obtained by performing the non-destructive inspection by the X-ray transmission method on the structure embedded with the PC steel material for determining the deterioration state, the form information of the PC steel material constituting the combination, the PC Any one or more pieces of arrangement information of the arrangement information of the steel material are input .
本発明に係るPC鋼材劣化状況判別プログラムは、構造物中に埋設されたPC鋼材の劣化状況を非破壊検査により判別するためのPC鋼材劣化状況判別プログラムにおいて、上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得する連関度取得ステップと、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力ステップと、上記入力ステップにおいて入力された検査データ及び上記各種情報を上記連関度取得ステップにおいて予め取得した連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別ステップとを有し、上記連関度取得ステップでは、上記各種情報としての上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の配置情報の何れか1以上とX線透過法による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得し、上記入力ステップでは、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対してX線透過法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の配置情報の配置情報の何れか1以上が入力されることをコンピュータに実行させることを特徴とする。 The PC steel material deterioration status determination program according to the present invention is a PC steel material deterioration status determination program for determining the deterioration status of a PC steel material embedded in a structure by nondestructive inspection. A step of acquiring an association degree of three or more levels of the inspection data and the determination result of the deterioration state of the PC steel with respect to the inspection data, and a structure in which the PC steel material newly determining the deterioration state is embedded an input step of checking data and various information obtained by performing the non-destructive inspection is inputted, the inspection data and the various information input in the input step previously acquired in the association degree acquiring steps for assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree, its assigned inspection data and the various Based on the association level set for a combination of broadcast, and a determination step of determining the deterioration condition of the PC steel, in the association degree obtaining step, the form information of the PC steel as the various pieces of information, the Three or more levels of relevance in advance between the combination of one or more pieces of PC steel arrangement information and inspection data of past nondestructive inspection by the X-ray transmission method and the determination result of the deterioration state of PC steel for the combination Acquired and in the input step, the inspection data obtained by performing the non-destructive inspection by the X-ray transmission method on the structure in which the PC steel material for newly determining the deterioration state is embedded, and the combination The computer is caused to input one or more of the configuration information of the PC steel material and the arrangement information of the arrangement information of the PC steel material.
上述した構成からなる本発明によれば、PC構造物のシース内におけるPC鋼材の劣化状況の把握を、特段の熟練を要することなく容易に行うことが可能となる。また本発明によれば、PC鋼材の劣化状況の把握をより高精度に行うことが可能となる。更に、上述した連関度を人工知能で構成することにより、これを学習させることでその判別精度を更に向上させることが可能となる。 According to the present invention having the above-described configuration, it is possible to easily grasp the deterioration state of the PC steel material in the sheath of the PC structure without requiring special skill. Moreover, according to this invention, it becomes possible to grasp | ascertain the deterioration condition of PC steel materials with higher precision. Furthermore, by configuring the above-mentioned association degree with artificial intelligence, it is possible to further improve the discrimination accuracy by learning this.
以下、本発明を適用したPC鋼材劣化状況判別システムついて、図面を参照しながら詳細に説明をする。 Hereinafter, a PC steel material deterioration state determination system to which the present invention is applied will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、本発明を適用したPC鋼材劣化状況判別システム1の全体構成を示すブロック図である。PC鋼材劣化状況判別システム1は、PC構造物7のシース71内におけるPC鋼材72の劣化状況を非破壊検査により判別する。PC鋼材劣化状況判別システム1は、非破壊検査部8と、非破壊検査部8に接続された評価装置9と、評価装置9に接続された判別装置2と、判別装置2に接続されたデータベース3とを備えている。
FIG. 1 is a block diagram showing an overall configuration of a PC steel material deterioration
PC構造物7は、PC鋼材72及びシース71が内部に配設された橋梁や高架橋、建築物等である。
The
シース71は、内部にPC鋼棒又は多数のPC鋼線等を始めとするPC鋼材72が緊張状態で、しかも当該シース71の内壁面から離間する形で配設される。ちなみに、本実施の形態においては、ポストテンション方式のPC構造物7を対象としていることから、かかる場合にはPC構造物7中にシース71を配置した後にコンクリートを充填並びに硬化させ、その後にシース71内にPC鋼材72を挿入して引張応力を負荷する。更にその後、シース71内にグラウトを充填して硬化させる。
The
非破壊検査部8は、例えばX線透過法、漏洩磁束法、AE(Acoustic Emission)、電気抵抗計測、振動計測、赤外線サーモグラフィー、高周波衝撃弾性波法、電磁パルス法、電磁レーダー法、自然電位法、分極抵抗法等の非破壊検査手法により、PC鋼材72の劣化状況を判別するための検査データを検出する。非破壊検査部8は、検出した検査データを評価装置9へ送信する。
The
評価装置9は、例えばPC(パーソナルコンピュータ)やスマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末等の電子機器で構成されている。この評価装置9は、非破壊検査部8により取得された検査データが波形からなるものであれば、それを解析することにより、シース71内におけるグラウトの充填度を評価する上で最適なものに適宜加工する。例えばこの評価装置9は、得られた周波数軸のデータについてFFT(Fast Fourier Transform)変換を施すことにより、時間軸の波形データを周波数軸のスペクトラムデータに変換するようにしてもよい。評価装置9は、このようにして適宜加工した検査データを判別装置2へと送信する。
The
ちなみに、この評価装置9は、例えば図示しないディスプレイ等からなる表示部を介して各検査データを表示することができる。また評価装置9は、これら各データをストレージ内に記録し、ユーザによる命令に基づいてこれらデータを表示部へ表示し、又は携帯型メモリにこれらデータを書き込むことができる。ユーザは、この携帯型メモリを評価装置9から取り外して自由に持ち運びすることが可能となる。更に評価装置9は、これら各データを公衆通信網を介して他の電子機器へ転送することも可能となる。
Incidentally, the
なお、本発明においてこの評価装置9の構成は必須ではなく、省略するようにしてもよい。かかる場合には、非破壊検査部8から出力される検査データは、判別装置2へ直接送信されることとなる。
In the present invention, the configuration of the
データベース3は、提供すべきPC鋼材72の劣化状況の判別条件に関するデータベースが構築されている。データベース3には、公衆通信網を介して送られてきた情報、或いは本システムのユーザによって入力された情報が蓄積される。またデータベース3は、判別装置2からの要求に基づいて、この蓄積した情報を判別装置2へと送信する。
The
判別装置2は、例えば、パーソナルコンピュータ(PC)等を始めとした電子機器で構成されているが、PC以外に、携帯電話、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末等、他のあらゆる電子機器で具現化されるものであってもよい。ユーザは、この判別装置2による探索解としてのPC鋼材72の劣化状況の判別結果を得ることにより、シース71内におけるPC鋼材72が劣化しているか否かを判別することが可能となる。そして、PC鋼材72が劣化している場合には、これを交換する等の作業を行うこととなる。
The discriminating
図2は、判別装置2の具体的な構成例を示している。この判別装置2は、判別装置2全体を制御するための制御部24と、操作ボタンやキーボード等を介して各種制御用の指令を入力するための操作部25と、有線通信又は無線通信を行うための通信部26と、最適な設計条件を探索する探索部27と、ハードディスク等に代表され、実行すべき検索を行うためのプログラムを格納するための記憶部28とが内部バス21にそれぞれ接続されている。更に、この内部バス21には、実際に情報を表示するモニタとしての表示部23が接続されている。
FIG. 2 shows a specific configuration example of the
制御部24は、内部バス21を介して制御信号を送信することにより、判別装置2内に実装された各構成要素を制御するためのいわゆる中央制御ユニットである。また、この制御部24は、操作部25を介した操作に応じて各種制御用の指令を内部バス21を介して伝達する。
The
操作部25は、キーボードやタッチパネルにより具現化され、プログラムを実行するための実行命令がユーザから入力される。この操作部25は、上記実行命令がユーザから入力された場合には、これを制御部24に通知する。この通知を受けた制御部24は、探索部27を始め、各構成要素と協調させて所望の処理動作を実行していくこととなる。
The
探索部27は、PC鋼材72の劣化状況の判別結果を探索する。この探索部27は、探索動作を実行するに当たり、必要な情報として記憶部28に記憶されている各種情報や、データベース3に記憶されている各種情報を読み出す。この探索部27は、人工知能により制御されるものであってもよい。この人工知能はいかなる周知の人工知能技術に基づくものであってもよい。
The
表示部23は、制御部24による制御に基づいて表示画像を作り出すグラフィックコントローラにより構成されている。この表示部23は、例えば、液晶ディスプレイ(LCD)等によって実現される。
The
記憶部28は、ハードディスクで構成される場合において、制御部24による制御に基づき、各アドレスに対して所定の情報が書き込まれるとともに、必要に応じてこれが読み出される。また、この記憶部28には、本発明を実行するためのプログラムが格納されている。このプログラムは制御部24により読み出されて実行されることになる。
When the
上述した構成からなるPC鋼材劣化状況判別システム1における動作について説明をする。
The operation in the PC steel material deterioration
PC鋼材劣化状況判別システム1では、例えば図3に示すように、検査データA、B、・・・からなる入力パラメータに基づいて、PC鋼材72の劣化状況の判別結果に関する出力解を探索する。このPC鋼材72の劣化状況の判別結果は、例えば腐食度合や、断面欠損の度合、破断の有無等を判定する。腐食度合、断面欠損の度合は、例えば0%、50%、100%等のような確率として示されるものであってもよいし、PC鋼材72における側面視、断面視でいかなる分布で腐食や断面欠損が起きているかを示すものであってもよい。
In the PC steel material degradation
入力パラメータとしては、非破壊検査部8により検出され、必要に応じて評価装置9により加工され、解析された検査データである。検査データA、B、・・が入力パラメータとして入力される。
The input parameters are inspection data detected by the
このようにして検査データが非破壊検査部8により検出された後に、実際に探索プログラムによる処理動作が実行されていくこととなる。この探索プログラムの処理動作フローを図4に示す。
Thus, after the inspection data is detected by the
評価装置9は、ステップS11において非破壊検査部8により検出された検査データについて各種解析を行い、また後段の探索装置による探索を行い易くするために各種データに加工を施す(ステップS12)。
The
次にステップS13へ移行し、ステップS12において解析、加工した検査データと連関度の出力解を探索する。この探索を行う前において、データベース3は、参照用の入力パラメータ(以下、参照用入力パラメータという。)と、出力解としてのPC鋼材72の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得しておく。
Next, the process proceeds to step S13, and an output solution of the inspection data analyzed and processed in step S12 and the association degree is searched. Prior to performing this search, the
X線透過法
図5は、このデータベース3において予め取得した連関度の例を示している。この図5の例では、非破壊検査部8における非破壊検査方法として、X線透過法を利用する。このX線透過法に基づいて非破壊検査部8により検出した検査データは、例えばX線透過法に基づいて撮影した画像等で構成される。このため、参照用入力パラメータにおいては、これらX線透過法に基づいて撮影した画像r1、r2、r3、・・・・を予め学習させることとなる。
X-Ray Transmission Method FIG. 5 shows an example of the association degree acquired in advance in the
データベース3には、参照用入力パラメータとしてのX線透過法に基づいて撮影した画像r1、r2、r3、・・・・と、出力解としてのPC鋼材72の劣化状況の判別結果との間での3段階以上の連関度を予め記憶させておく。図5の例によれば、参照用入力パラメータが画像r1である場合に、「断面欠損率40%」が連関度80%、「腐食率10%」が連関度60%で設定されている。また参照用入力パラメータが画像r2である場合に、「腐食率90%」が連関度90%、「断面欠損率5%」が連関度40%で設定されている。
In the
これらの連関度は、以前にX線透過法に基づいて非破壊検査を行った際の画像r1、r2、r3、・・・と、その判別結果としての腐食度合や、断面欠損の度合、破断の有無等をデータベース3内に予め蓄積しておき、それらに基づいて設定するようにしてもよい。この連関度は、いわゆるニューラルネットワークにより構成されていてもよい。この連関度は、X線透過法に基づいて非破壊検査を行った際の画像に基づいて、実際のシース71内におけるPC鋼材72の劣化状況を判別する上での的確性を示すものである。例えばX線透過法に基づく画像r3に対しては、連関度70%の「破断」が最も的確な判断に近く、連関度50%の「断面欠損率40%」がこれに続く的確な判断ということになる。同様にX線透過法に基づく画像r2に対しては、連関度90%の「腐食率90%」が最も的確な判断に近く、連関度40%の「断面欠損率5%」がこれに続く的確な判断ということになる。
These relevance levels are the images r1, r2, r3,..., And the degree of corrosion, the degree of cross-sectional defects, and the fracture when the non-destructive inspection was previously performed based on the X-ray transmission method. The presence / absence or the like may be stored in the
ステップS13に移行後、探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、PC鋼材72の劣化状況を判別する作業を行う。このPC鋼材72の劣化状況を判別する上で予め取得した図5に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータの画像が、参照用入力パラメータとしての画像r1か、又はこれに近似するものである場合には、上述した連関度を参照した場合、連関度の最も高い「断面欠損率40%」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「腐食率10%」を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論である。即ち、このPC鋼材72の劣化状況の選択は、連関度が高いものから順に選択される場合に限定されるものではなく、ケースに応じて連関度が低いものから順に選択されるものであってもよいし、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
After shifting to step S13, the search program performs an operation of determining the deterioration state of the
また、ステップS12において解析した入力パラメータの画像が、参照用入力パラメータとしての画像r2にも一部類似しているが、画像r3にも一部類似し、何れに割り当ててよいか分からない場合については、例えば、画像間の特徴等に着目して判断するようにしてもよい。かかる場合には、例えばPC鋼材72を構成する画素の輝度を画像内の特徴領域とみなして何れに割り当てるか判断するようにしてもよい。入力パラメータの画像が何れの参照用入力パラメータに類似しているかを判別する際には、例えばディープラーニング等を活用するようにしてもよい。ディープラーニングを通じて画像上の特徴量に基づき、何れの参照用入力パラメータに割り当てるかを判別することとなる。このようにして、ステップS12において解析した入力パラメータを参照用入力パラメータに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのPC鋼材72の劣化状況を選択することになる。
In addition, the image of the input parameter analyzed in step S12 is partially similar to the image r2 as the reference input parameter, but is also partially similar to the image r3, and it is not possible to assign to which one. For example, the determination may be made by paying attention to features between images. In such a case, for example, the luminance of the pixels constituting the
なお、ステップS12において解析した入力パラメータに対する出力解の選択方法は、上述した方法に限定されるものではなく、連関度を参照するものであればいかなる方法に基づいて実行するようにしてもよい。また、このステップS13の探索動作では、人工知能を利用して行うようにしてもよい。 Note that the method of selecting an output solution for the input parameter analyzed in step S12 is not limited to the above-described method, and may be executed based on any method as long as it refers to the degree of association. Further, the search operation in step S13 may be performed using artificial intelligence.
次にステップS14へ移行し、選択した最適解としてのPC鋼材72の劣化状況を表示部23を介して表示する。これによりユーザは、表示部23を視認することにより、これからPC鋼材72の劣化状況の判別結果を即座に把握することが可能となる。
Next, the process proceeds to step S14, and the deterioration state of the
図6は、X線透過法による過去の非破壊検査の検査データとしての画像r1、r2、・・・と、PC鋼材72の形態情報やPC鋼材72の配置情報の何れか1以上との組み合わせと当該組み合わせに対するPC鋼材72の劣化状況との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
FIG. 6 is a combination of images r1, r2,... As inspection data of past nondestructive inspection by X-ray transmission method and one or more of the form information of
PC鋼材72の形態情報としては、例えばPC鋼材72の材質や部材の厚み等の情報や、PC鋼材72がPC鋼線の束で構成されている場合には、その空洞の形成箇所や、空洞の大きさ等の情報で構成される。またPC鋼材72の配置情報は、その配置形態に関するあらゆる情報が含まれる。このPC鋼材72の配置情報の例としては、例えば、正面視におけるPC鋼材72が並列で配置されているか否か、またPC鋼材72間の間隔等に関する情報が含まれる。
As the form information of the
かかる場合において、連関度は、図6に示すように、非破壊検査の検査データとしての画像r1、r2、・・と、PC鋼材72の形態情報やPC鋼材72の配置情報の何れか1以上の組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61aは、画像r1が連関度80%で、また配置情報としての「並列配置」が連関度80%で連関している。またノード61cは、画像r2が連関度60%で、形態情報としての「部材厚 500mm〜1500mm」が連関度60%、配置情報としての「非並列配置」が連関度40%で連関している。
In such a case, as shown in FIG. 6, the relevance is one or more of images r1, r2,... As non-destructive inspection data, form information of the
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての非破壊検査の検査データとしての画像r1、r2、・・PC鋼材72の形態情報やPC鋼材72の配置情報の連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図6に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータにおいて、画像r1であり、かつ形態情報として「部材厚 150〜500mm」である場合、連関度を介してノード61bが関連付けられており、このノード61bは、「断面欠損率40%」が連関度60%、「破断」が連関度40%で関連付けられている。
Similarly, when such an association degree is set, when the process proceeds to step S13, images r1, r2 as inspection data for nondestructive inspection as input parameters extracted in step S12,. The output solution corresponding to the association degree of the
探索プログラムは、この探索結果に基づいて同様にステップS14において解を出力することになる。 The search program similarly outputs a solution in step S14 based on the search result.
漏洩磁束法
図7の例では、非破壊検査部8における非破壊検査方法として、漏洩磁束法を利用する。この漏洩磁束法は、強磁性体であるPC鋼材72を着磁させ、漏洩磁束の有無を判定することによりPC鋼材72の劣化を判断する手法である。この漏洩磁束法に基づいて非破壊検査部8により検出した検査データは、例えば磁束密度の分布等のデータで構成される。このため、参照用入力パラメータにおいては、これら漏洩磁束法に基づいて検出した磁束密度の分布等のデータを予め学習させることとなる。
Leakage Magnetic Flux Method In the example of FIG. 7, the leakage magnetic flux method is used as the nondestructive inspection method in the
データベース3には、参照用入力パラメータとしての磁束密度の分布と、出力解としてのPC鋼材72における劣化状況の判別結果との間での3段階以上の連関度を予め記憶させておく。図7の例によれば、参照用入力パラメータの磁束密度の分布r1である場合に、「断面欠損率40%」が連関度80%、「腐食率10%」が連関度60%で設定されている。また参照用入力パラメータが磁束密度の分布r2である場合に、「腐食率90%」が連関度90%、「断面欠損率5%」が連関度40%で設定されている。
The
これらの連関度は、以前に漏洩磁束法に基づいて非破壊検査を行った際の分布r1、r2、r3、・・・と、その判別結果としての腐食度合や、断面欠損の度合、破断の有無等をデータベース3内に予め蓄積しておき、それらに基づいて設定するようにしてもよい。この連関度は、いわゆるニューラルネットワークにより構成されていてもよい。この連関度は、漏洩磁束法に基づいて非破壊検査を行った際のデータに基づいて、実際のシース71内におけるPC鋼材72の劣化状況を判別する上での的確性を示すものである。例えば漏洩磁束法に基づく分布r3に対しては、連関度70%の「破断」が最も的確な判断に近く、連関度50%の「断面欠損率40%」がこれに続く的確な判断ということになる。同様に漏洩磁束法に基づく画像r2に対しては、連関度90%の「腐食率90%」が最も的確な判断に近く、連関度40%の「断面欠損率5%」がこれに続く的確な判断ということになる。
These degrees of association are the distributions r1, r2, r3,..., And the degree of corrosion as a result of discrimination, the degree of cross-sectional defects, Presence / absence and the like may be accumulated in the
ステップS13に移行後、探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、PC鋼材72の劣化状況を判別する作業を行う。このPC鋼材72の劣化状況を判別する上で予め取得した図7に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータが、参照用入力パラメータとしての分布r1か、又はこれに近似するものである場合には、上述した連関度を参照した場合、連関度の最も高い「断面欠損率40%」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「腐食率10%」を最適解として選択するようにしてもよい。PC鋼材72の劣化状況の選択は、ケースに応じて連関度が低いものから順に選択されるものであってもよいし、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
After shifting to step S13, the search program performs an operation of determining the deterioration state of the
また、ステップS12において解析した入力パラメータが、参照用入力パラメータとしての分布r2にも一部類似しているが、分布r3にも一部類似し、何れに割り当ててよいか分からない場合については、例えば、ディープラーニングを通じて画像上の特徴量に基づき判断するようにしてもよい。 Further, when the input parameter analyzed in step S12 is partially similar to the distribution r2 as the reference input parameter, but partially similar to the distribution r3, and it is not known to which of the distributions can be assigned, For example, the determination may be made based on the feature amount on the image through deep learning.
このようにして、ステップS12において解析した入力パラメータを参照用入力パラメータに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのPC鋼材72の劣化状況を選択することになる。
In this way, after assigning the input parameter analyzed in step S12 to the reference input parameter, selecting the deterioration state of the
図8は、漏洩磁束法による過去の非破壊検査の検査データとしての分布r1、r2、・・・と、PC鋼材72の形態情報、PC鋼材72の種類情報、PC鋼材72の配置情報、PC鋼材72が挿通されるシース71の情報の何れか1以上との組み合わせと当該組み合わせに対するPC鋼材72の劣化状況との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
FIG. 8 shows distributions r1, r2,... As the inspection data of the past nondestructive inspection by the magnetic flux leakage method, the form information of the
PC鋼材72の形態情報の例としては上述と同様である。PC鋼材72の種類情報は、実際に使用されているPC鋼材72の種類に関するあらゆる情報を含む。PC鋼材72の配置情報は、上述に加え、PC鋼材72のかぶり厚、PC鋼材72の周囲の鉄筋の配置情況等が含まれる。PC鋼材72が挿通されるシース71の情報とは、シース71の材質やシース71の配置や状態等に関する各種情報が含まれる。
An example of the shape information of the
かかる場合において、連関度は、図8に示すように、非破壊検査の検査データとしての分布r1、r2、・・と、PC鋼材72の種類情報やPC鋼材72の配置情報等の何れか1以上の組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61aは、分布r1が連関度80%で、また配置情報としての「かぶり厚30〜600mm」が連関度80%で連関している。またノード61cは、分布r2が連関度60%で、種類情報としての「種類β」が連関度60%、配置情報としての「かぶり厚600〜1800mm」が連関度40%で連関している。
In such a case, as shown in FIG. 8, the association degree is any one of distributions r1, r2,... As non-destructive inspection data, type information of the
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての非破壊検査の検査データとしての分布r1、r2、・・PC鋼材72の種類情報やPC鋼材72の配置情報の連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図8に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータにおいて、分布r1であり、かつ種類情報として「種類α」である場合、連関度を介してノード61bが関連付けられており、このノード61bは、「断面欠損率40%」が連関度60%、「破断」が連関度40%で関連付けられている。
Similarly, when such relevance is set, when the process proceeds to step S13, distributions r1, r2 as inspection data of nondestructive inspection as input parameters extracted in step S12, PC steel materials The output solution corresponding to the degree of association of the type information of 72 and the arrangement information of the
この図8の例では、図示していないが、PC鋼材72の形態情報、シース71の情報の何れか1以上との組み合わせの連関度が定義されている場合も同様である。
Although not shown in the example of FIG. 8, the same applies when the degree of association of one or more of the shape information of the
AE(Acoustic Emission)
図9の例では、非破壊検査部8における非破壊検査方法として、AEを利用する。このAEは、複数配置したAEセンサによりAE波の伝播時間の差と伝搬速度を計測することによりPC鋼材72の劣化を判断する手法である。このAEに基づいて非破壊検査部8により検出した検査データは、例えばAE波形で構成される。このため、参照用入力パラメータにおいては、これらAE波形のデータを予め学習させることとなる。
AE (Acoustic Emission)
In the example of FIG. 9, AE is used as a nondestructive inspection method in the
データベース3には、参照用入力パラメータとしてのAE波形と、出力解としてのPC鋼材72における劣化状況の判別結果との間での3段階以上の連関度を予め記憶させておく。図9の例によれば、参照用入力パラメータのAE波形r1である場合に、「断面欠損率40%」が連関度80%、「腐食率10%」が連関度60%で設定されている。また参照用入力パラメータがAE波形r2である場合に、「腐食率90%」が連関度90%、「断面欠損率5%」が連関度40%で設定されている。
The
これらの連関度は、以前にAEに基づいて非破壊検査を行った際のAE波形r1、r2、r3、・・・と、その判別結果としての腐食度合や、断面欠損の度合、破断の有無等をデータベース3内に予め蓄積しておき、それらに基づいて設定するようにしてもよい。この連関度は、いわゆるニューラルネットワークにより構成されていてもよい。この連関度は、AEに基づいて非破壊検査を行った際のデータに基づいて、実際のシース71内におけるPC鋼材72の劣化状況を判別する上での的確性を示すものである。例えばAEに基づくAE波形r3に対しては、連関度70%の「破断」が最も的確な判断に近く、連関度50%の「断面欠損率40%」がこれに続く的確な判断ということになる。同様にAEに基づくAE波形r2に対しては、連関度90%の「腐食率90%」が最も的確な判断に近く、連関度40%の「断面欠損率5%」がこれに続く的確な判断ということになる。
These relevance levels are the AE waveforms r1, r2, r3,..., And the degree of corrosion, the degree of cross-sectional defects, and the presence / absence of breakage when a non-destructive inspection was previously performed based on AE. Etc. may be stored in advance in the
ステップS13に移行後、探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、PC鋼材72の劣化状況を判別する作業を行う。このPC鋼材72の劣化状況を判別する上で予め取得した図9に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータが、参照用入力パラメータとしてのAE波形r1か、又はこれに近似するものである場合には、上述した連関度を参照した場合、連関度の最も高い「断面欠損率40%」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「腐食率10%」を最適解として選択するようにしてもよい。PC鋼材72の劣化状況の選択は、ケースに応じて連関度が低いものから順に選択されるものであってもよいし、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
After shifting to step S13, the search program performs an operation of determining the deterioration state of the
また、ステップS12において解析した入力パラメータが、参照用入力パラメータとしてのAE波形r2にも一部類似しているが、AE波形r3にも一部類似し、何れに割り当ててよいか分からない場合については、例えば、ディープラーニングを通じて画像上の特徴量に基づき判断するようにしてもよい。 In addition, the input parameter analyzed in step S12 is partially similar to the AE waveform r2 as the reference input parameter, but is also partially similar to the AE waveform r3, and it is not known to which of them can be assigned. For example, the determination may be made based on the feature amount on the image through deep learning.
このようにして、ステップS12において解析した入力パラメータを参照用入力パラメータに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのPC鋼材72の劣化状況を選択することになる。
In this way, after assigning the input parameter analyzed in step S12 to the reference input parameter, selecting the deterioration state of the
図10は、AEによる過去の非破壊検査の検査データとしてのAE波形r1、r2、・・・と、PC鋼材72の形態情報、PC鋼材72の種類情報、PC鋼材72が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報の何れか1以上との組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材72の劣化状況との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
FIG. 10 shows the AE waveforms r1, r2,... As the inspection data of the past nondestructive inspection by AE, the form information of the
PC鋼材72の形態情報の例としては上述と同様であり、PC鋼材72の形状(長さ、曲げ配置形状等)である。PC鋼材72の種類情報は、上述と同様である。PC鋼材72が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報は、上述と同様であるが、これに加えて、コンクリート桁の大きさ等の情報も含まれる。
Examples of the shape information of the
かかる場合において、連関度は、図10に示すように、非破壊検査の検査データとしてのAE波形r1、r2、・・と、PC鋼材72の種類情報やコンクリート情報等の何れか1以上の組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61aは、AE波形r1が連関度80%で、またコンクリート情報としての「桁の長さ4m以上」が連関度80%で連関している。またノード61cは、AE波形r2が連関度60%で、種類情報としての「種類β」が連関度60%、コンクリート情報としての「桁の長さ 4m未満」が連関度40%で連関している。
In such a case, as shown in FIG. 10, the relevance is a combination of one or more of the AE waveforms r1, r2,... Are expressed as so-called
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての非破壊検査の検査データとしてのAE波形r1、r2、・・PC鋼材72の種類情報やコンクリート情報の連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図10に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータにおいて、AE波形r1であり、かつ種類情報として「種類α」である場合、連関度を介してノード61bが関連付けられており、このノード61bは、「断面欠損率40%」が連関度60%、「破断」が連関度40%で関連付けられている。
Similarly, when such association is set, when the process proceeds to step S13, AE waveforms r1, r2,... PC as non-destructive inspection data as input parameters extracted in step S12. An output solution corresponding to the degree of association between the type information of the
この図10の例では、図示していないが、PC鋼材72の形態情報もこの組み合わせの連関度にて定義されている場合も同様である。
Although not shown in the example of FIG. 10, the same applies to the case where the form information of the
電気抵抗計測
図11の例では、非破壊検査部8における非破壊検査方法として、電気抵抗計測を利用する。この電気抵抗計測は、PC鋼材72の電気抵抗値の変化からPC鋼材72の劣化を判断する手法である。この電気抵抗計測に基づいて非破壊検査部8により検出した検査データは、例えば電気抵抗値の初期値からの差分値等のデータで構成される。このため、参照用入力パラメータにおいては、これら電気抵抗計測に基づいて検出した差分値のデータを予め学習させることとなる。
Electrical Resistance Measurement In the example of FIG. 11, electrical resistance measurement is used as a nondestructive inspection method in the
データベース3には、参照用入力パラメータとしての電気抵抗値の差分値と、出力解としてのPC鋼材72における劣化状況の判別結果との間での3段階以上の連関度を予め記憶させておく。図11の例によれば、参照用入力パラメータの差分値が「0〜0.01Ω」である場合に、「断面欠損率40%」が連関度80%、「腐食率10%」が連関度60%で設定されている。また参照用入力パラメータが差分値「0.01〜0.03Ω」である場合に、「腐食率90%」が連関度90%、「断面欠損率5%」が連関度40%で設定されている。
The
これらの連関度は、以前に電気抵抗値に基づいて非破壊検査を行った際の差分値と、その判別結果としての腐食度合や、断面欠損の度合、破断の有無等をデータベース3内に予め蓄積しておき、それらに基づいて設定するようにしてもよい。この連関度は、いわゆるニューラルネットワークにより構成されていてもよい。この連関度は、電気抵抗計測に基づいて非破壊検査を行った際のデータに基づいて、実際のシース71内におけるPC鋼材72の劣化状況を判別する上での的確性を示すものである。例えば電気抵抗計測に基づく電気抵抗値の差分値「0.03Ω以上」に対しては、連関度70%の「破断」が最も的確な判断に近く、連関度50%の「断面欠損率40%」がこれに続く的確な判断ということになる。同様に電気抵抗計測に基づく差分値「0.01〜0.03Ω」に対しては、連関度90%の「腐食率90%」が最も的確な判断に近く、連関度40%の「断面欠損率5%」がこれに続く的確な判断ということになる。
The degree of association between the difference value when the non-destructive inspection was previously performed based on the electrical resistance value, the degree of corrosion as a result of the determination, the degree of cross-sectional defect, the presence or absence of fracture, etc. in the
ステップS13に移行後、探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、PC鋼材72の劣化状況を判別する作業を行う。このPC鋼材72の劣化状況を判別する上で予め取得した図11に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータが、参照用入力パラメータとしての差分値「0〜0.01Ω」か、又はこれに近似するものである場合には、上述した連関度を参照した場合、連関度の最も高い「断面欠損率40%」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「腐食率10%」を最適解として選択するようにしてもよい。PC鋼材72の劣化状況の選択は、ケースに応じて連関度が低いものから順に選択されるものであってもよいし、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
After shifting to step S13, the search program performs an operation of determining the deterioration state of the
このようにして、ステップS12において解析した入力パラメータを参照用入力パラメータに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのPC鋼材72の劣化状況を選択することになる。
In this way, after assigning the input parameter analyzed in step S12 to the reference input parameter, selecting the deterioration state of the
図12は、電気抵抗計測による過去の非破壊検査の検査データとしての差分値と、PC鋼材72の形態情報、PC鋼材72の種類情報、PC鋼材72の配置情報の何れか1以上と電気抵抗計測による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせに対するPC鋼材72の劣化状況との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
FIG. 12 shows one or more of a difference value as inspection data of past nondestructive inspection by electrical resistance measurement, form information of
PC鋼材72の形態情報の例としては上述と同様である。PC鋼材72の形態情報は、上述に加え、PC鋼材72の長さや曲げ配置形状等である。PC鋼材72の種類情報は、上述と同様である。PC鋼材72の配置情報は、上述に加え、シース71との相対的位置関係や接触状況等の各種情報が含まれる。
An example of the shape information of the
かかる場合において、連関度は、図12に示すように、非破壊検査の検査データとしての各差分値と、PC鋼材72の種類情報やPC鋼材72の配置情報等の何れか1以上の組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61aは、差分値「0〜0.01Ω」が連関度80%で、また配置情報としての「シース71と接触」が連関度80%で連関している。またノード61cは、差分値「0.01〜0.03Ω」が連関度60%で、種類情報としての「種類β」が連関度60%、配置情報としての「シース71と非接触」が連関度40%で連関している。
In such a case, as shown in FIG. 12, the relevance is a combination of one or more of each difference value as inspection data for nondestructive inspection, type information of the
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての非破壊検査の検査データとしての差分値と、PC鋼材72の種類情報やPC鋼材72の配置情報の連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図12に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータにおいて、差分値が「0〜0.01Ω」であり、かつ種類情報として「種類α」である場合、連関度を介してノード61bが関連付けられており、このノード61bは、「断面欠損率40%」が連関度60%、「破断」が連関度40%で関連付けられている。
Similarly, when such association is set, when the process proceeds to step S13, the difference value as the inspection data of the nondestructive inspection as the input parameter extracted in step S12 and the type of the
この図12の例では、図示していないが、PC鋼材72の形態情報の何れか1以上との組み合わせの連関度が定義されている場合も同様である。
In the example of FIG. 12, although not shown in the drawing, the same applies to the case where the degree of association with any one or more of the shape information of the
振動計測
図13の例では、非破壊検査部8における非破壊検査方法として、振動計測を利用する。この振動計測は、加速度計により、PC構造物7の振動を計測し、振動特性からPC鋼材72の劣化を判断する手法である。この振動計測に基づいて非破壊検査部8により検出した検査データは、例えば時系列的に計測した加速度の対数減衰率等のデータで構成される。このため、参照用入力パラメータにおいては、これら対数減衰率の変化等のデータを予め学習させることとなる。
Vibration Measurement In the example of FIG. 13, vibration measurement is used as a nondestructive inspection method in the
データベース3には、参照用入力パラメータとしての加速度の対数減衰率と、出力解としてのPC鋼材72における劣化状況の判別結果との間での3段階以上の連関度を予め記憶させておく。図13の例によれば、参照用入力パラメータの対数減衰率が「0〜0.5%」である場合に、「断面欠損率40%」が連関度80%、「腐食率10%」が連関度60%で設定されている。また参照用入力パラメータが対数減衰率「0.5〜1%」である場合に、「腐食率90%」が連関度90%、「断面欠損率5%」が連関度40%で設定されている。
The
これらの連関度は、以前に振動計測に基づいて非破壊検査を行った際の対数減衰率と、その判別結果としての腐食度合や、断面欠損の度合、破断の有無等をデータベース3内に予め蓄積しておき、それらに基づいて設定するようにしてもよい。この連関度は、いわゆるニューラルネットワークにより構成されていてもよい。この連関度は、振動計測に基づいて非破壊検査を行った際のデータに基づいて、実際のシース71内におけるPC鋼材72の劣化状況を判別する上での的確性を示すものである。例えば振動計測に基づく対数減衰率「1〜2%」に対しては、連関度70%の「破断」が最も的確な判断に近く、連関度50%の「断面欠損率40%」がこれに続く的確な判断ということになる。同様に振動計測に基づく差分値「0.5〜1%」に対しては、連関度90%の「腐食率90%」が最も的確な判断に近く、連関度40%の「断面欠損率5%」がこれに続く的確な判断ということになる。
These relevance levels are stored in the
ステップS13に移行後、探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、PC鋼材72の劣化状況を判別する作業を行う。このPC鋼材72の劣化状況を判別する上で予め取得した図13に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータが、参照用入力パラメータとしての対数減衰率「0〜0.5%」か、又はこれに近似するものである場合には、上述した連関度を参照した場合、連関度の最も高い「断面欠損率40%」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「腐食率10%」を最適解として選択するようにしてもよい。PC鋼材72の劣化状況の選択は、ケースに応じて連関度が低いものから順に選択されるものであってもよいし、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
After shifting to step S13, the search program performs an operation of determining the deterioration state of the
このようにして、ステップS12において解析した入力パラメータを参照用入力パラメータに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのPC鋼材72の劣化状況を選択することになる。
In this way, after assigning the input parameter analyzed in step S12 to the reference input parameter, selecting the deterioration state of the
図14は、振動計測による過去の非破壊検査の検査データとしての対数減衰率と、PC鋼材72の形態情報、PC鋼材72の種類情報、PC鋼材72が埋設される構造物を構成するコンクリート情報、振動計測の加速度情報の何れか1以上と振動計測による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせに対するPC鋼材72の劣化状況との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
FIG. 14 shows logarithmic decay rate as inspection data of past nondestructive inspection by vibration measurement, form information of
PC鋼材72の形態情報の例としては上述と同様である。PC鋼材72の種類情報も上述と同様である。コンクリート情報としては、上述に加えて、コンクリート桁の劣化状況やコンクリート桁の形状等を含む。振動計測の加速度情報は、振動計測の加速度の大きさや振動させる各種要因等が含まれる。
An example of the shape information of the
かかる場合において、連関度は、図14に示すように、非破壊検査の検査データとしての各対数減衰率と、PC鋼材72の種類情報や加速度情報等の何れか1以上の組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61aは、対数減衰率「0〜0.5%」が連関度80%で、また加速度情報としての「±0.04〜0.08」が連関度80%で連関している。またノード61cは、対数減衰率「0.5〜1%」が連関度60%で、種類情報としての「種類β」が連関度60%、加速度情報としての「±0.01〜0.04」が連関度40%で連関している。
In such a case, as shown in FIG. 14, the relevance is a set of one or more combinations of each logarithmic decay rate as inspection data for nondestructive inspection, type information, acceleration information, and the like of the
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての非破壊検査の検査データとしての差分値と、PC鋼材72の種類情報やPC鋼材72の配置情報の連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図14に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータにおいて、対数減衰率「0〜0.5%」であり、かつ種類情報として「種類α」である場合、連関度を介してノード61bが関連付けられており、このノード61bは、「断面欠損率40%」が連関度60%、「破断」が連関度40%で関連付けられている。
Similarly, when such association is set, when the process proceeds to step S13, the difference value as the inspection data of the nondestructive inspection as the input parameter extracted in step S12 and the type of the
この図14の例では、図示していないが、PC鋼材72の形態情報、コンクリート情報の何れか1以上との組み合わせの連関度が定義されている場合も同様である。
Although not shown in the example of FIG. 14, the same applies to the case where the degree of association with one or more of the form information and concrete information of the
赤外線サーモグラフィー
図15の例では、非破壊検査部8における非破壊検査方法として、赤外線サーモグラフィーを利用する。この赤外線サーモグラフィーは、計測対象から発散される赤外線放射エネルギーを検出し、見かけ上の温度に変換して温度分布を画像表示する。実際にはIHヒーターにより計測対象を強制加熱した上で撮影を行う。そして、表示されたこの画像からPC鋼材72の劣化を判断する手法である。この赤外線サーモグラフィーに基づいて非破壊検査部8により検出した検査データは、例えば赤外線サーモグラフィーの画像等で構成される。このため、参照用入力パラメータにおいては、これら赤外線サーモグラフィーに基づいて検出した画像上の温度分布等のデータを予め学習させることとなる。
Infrared Thermography In the example of FIG. 15, infrared thermography is used as a nondestructive inspection method in the
データベース3には、参照用入力パラメータとしての赤外線サーモグラフィーの画像と、出力解としてのPC鋼材72における劣化状況の判別結果との間での3段階以上の連関度を予め記憶させておく。図15の例によれば、参照用入力パラメータの赤外線サーモグラフィーの画像r1である場合に、「断面欠損率40%」が連関度80%、「腐食率10%」が連関度60%で設定されている。また参照用入力パラメータが赤外線サーモグラフィーの画像r2である場合に、「腐食率90%」が連関度90%、「断面欠損率5%」が連関度40%で設定されている。
The
これらの連関度は、以前に赤外線サーモグラフィーに基づいて非破壊検査を行った際の画像r1、r2、r3、・・・と、その判別結果としての腐食度合や、断面欠損の度合、破断の有無等をデータベース3内に予め蓄積しておき、それらに基づいて設定するようにしてもよい。この連関度は、いわゆるニューラルネットワークにより構成されていてもよい。この連関度は、赤外線サーモグラフィーに基づいて非破壊検査を行った際のデータに基づいて、実際のシース71内におけるPC鋼材72の劣化状況を判別する上での的確性を示すものである。例えば赤外線サーモグラフィーに基づく画像r3に対しては、連関度70%の「破断」が最も的確な判断に近く、連関度50%の「断面欠損率40%」がこれに続く的確な判断ということになる。同様に赤外線サーモグラフィーに基づく画像r2に対しては、連関度90%の「腐食率90%」が最も的確な判断に近く、連関度40%の「断面欠損率5%」がこれに続く的確な判断ということになる。
These degrees of association are the images r1, r2, r3,..., And the degree of corrosion, the degree of cross-sectional defects, and the presence / absence of breakage when the non-destructive inspection was previously performed based on infrared thermography. Etc. may be stored in advance in the
ステップS13に移行後、探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、PC鋼材72の劣化状況を判別する作業を行う。このPC鋼材72の劣化状況を判別する上で予め取得した図15に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータが、参照用入力パラメータとしての画像r1か、又はこれに近似するものである場合には、上述した連関度を参照した場合、連関度の最も高い「断面欠損率40%」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「腐食率10%」を最適解として選択するようにしてもよい。PC鋼材72の劣化状況の選択は、ケースに応じて連関度が低いものから順に選択されるものであってもよいし、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
After shifting to step S13, the search program performs an operation of determining the deterioration state of the
また、ステップS12において解析した入力パラメータが、参照用入力パラメータとしての画像r2にも一部類似しているが、画像r3にも一部類似し、何れに割り当ててよいか分からない場合については、例えば、ディープラーニングを通じて画像上の特徴量に基づき判断するようにしてもよい。 In addition, when the input parameter analyzed in step S12 is partially similar to the image r2 as the reference input parameter, but partially similar to the image r3, and it is not known to which one can be assigned, For example, the determination may be made based on the feature amount on the image through deep learning.
このようにして、ステップS12において解析した入力パラメータを参照用入力パラメータに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのPC鋼材72の劣化状況を選択することになる。
In this way, after assigning the input parameter analyzed in step S12 to the reference input parameter, selecting the deterioration state of the
図16は、赤外線サーモグラフィーによる過去の非破壊検査の検査データとしての画像r1、r2、・・・と、PC鋼材72の形態情報、PC鋼材72の配置情報、PC鋼材72が埋設される構造物を構成するコンクリート情報、赤外線サーモグラフィーの条件情報の何れか1以上との組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材72の劣化状況との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
FIG. 16 shows images r1, r2,... As the inspection data of the past nondestructive inspection by infrared thermography, the form information of the
PC鋼材72の形態情報の例としては上述と同様であり、例えばPC鋼材72の径等の情報も含まれる。PC鋼材72の配置情報は、上述と同様であるが、かぶり厚等の情報も含む。コンクリート情報としては、これに埋め込まれる鋼材に関する情報、コンクリートのひび割れの有無である。赤外線サーモグラフィーの条件情報は、例えば赤外線サーモグラフィーの撮影を行う際のIHヒーターによる加熱条件等も含まれる。
The example of the form information of the
かかる場合において、連関度は、図16に示すように、非破壊検査の検査データとしての画像r1、r2、・・と、PC鋼材72の配置情報や赤外線サーモグラフィーの条件情報等の何れか1以上の組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61aは、画像r1が連関度80%で、また配置情報としての「かぶり厚30〜600mm」が連関度80%で連関している。またノード61cは、画像r2が連関度60%で、条件情報としての「加熱温度45〜65℃」が連関度60%、配置情報としての「かぶり厚600〜1800mm」が連関度40%で連関している。
In this case, as shown in FIG. 16, the relevance is one or more of images r1, r2,... As non-destructive inspection data, arrangement information of
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての非破壊検査の検査データとしての画像r1、r2、・・、条件情報やPC鋼材72の配置情報の連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図16に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータにおいて、画像r1であり、かつ形態情報として「加熱温度25〜45℃」である場合、連関度を介してノード61bが関連付けられており、このノード61bは、「断面欠損率40%」が連関度60%、「破断」が連関度40%で関連付けられている。
Similarly, when such association is set, when the process proceeds to step S13, images r1, r2,..., Conditions as inspection data for nondestructive inspection as input parameters extracted in step S12. The output solution corresponding to the association degree of the information and the arrangement information of the
この図16の例では、図示していないが、PC鋼材72の形態情報、コンクリート情報の何れか1以上との組み合わせの連関度が定義されている場合も同様である。
Although not shown in the example of FIG. 16, the same applies to the case where the degree of association with one or more of the form information and concrete information of the
高周波衝撃弾性波法
図17の例では、非破壊検査部8における非破壊検査方法として、高周波衝撃弾性波法を利用する。この高周波衝撃弾性波法に基づいて非破壊検査部8により検出した検査データは、例えば高周波衝撃弾性波法に基づいて検出された入出力比や伝搬速度等のデータで構成される。このため、参照用入力パラメータにおいては、これら高周波衝撃弾性波法基づいて検出した入出力比や伝搬速度等のデータを予め学習させることとなる。
High Frequency Shock Elastic Wave Method In the example of FIG. 17, the high frequency shock elastic wave method is used as a nondestructive inspection method in the
データベース3には、参照用入力パラメータとしての加速度の対数減衰率と、出力解としてのPC鋼材72における劣化状況の判別結果との間での3段階以上の連関度を予め記憶させておく。図17の例によれば、参照用入力パラメータが「入出力比:0.001〜0.1(×10-3)、伝搬速度:3.0〜4.0(m/s)」である場合に、「断面欠損率40%」が連関度80%、「腐食率10%」が連関度60%で設定されている。また参照用入力パラメータが「入出力比:0.1〜1(×10-3)、伝搬速度:4.0〜5.0(m/s)」である場合に、「腐食率90%」が連関度90%、「断面欠損率5%」が連関度40%で設定されている。
The
これらの連関度は、以前に高周波衝撃弾性波法に基づいて非破壊検査を行った際のデータと、その判別結果としての腐食度合や、断面欠損の度合、破断の有無等をデータベース3内に予め蓄積しておき、それらに基づいて設定するようにしてもよい。この連関度は、いわゆるニューラルネットワークにより構成されていてもよい。この連関度は、高周波衝撃弾性波法に基づいて非破壊検査を行った際のデータに基づいて、実際のシース71内におけるPC鋼材72の劣化状況を判別する上での的確性を示すものである。例えば高周波衝撃弾性波法に基づく「入出力比:1〜10(×10-3)、伝搬速度:5.0〜6.0(m/s)」に対しては、連関度70%の「破断」が最も的確な判断に近く、連関度50%の「断面欠損率40%」がこれに続く的確な判断ということになる。同様に高周波衝撃弾性波法に基づく「入出力比:0.1〜1(×10-3)、伝搬速度:4.0〜5.0(m/s)」に対しては、連関度90%の「腐食率90%」が最も的確な判断に近く、連関度40%の「断面欠損率5%」がこれに続く的確な判断ということになる。
These relationships are shown in the
ステップS13に移行後、探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、PC鋼材72の劣化状況を判別する作業を行う。このPC鋼材72の劣化状況を判別する上で予め取得した図17に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータが、参照用入力パラメータとしての「入出力比:0.001〜0.1(×10-3)、伝搬速度:3.0〜4.0(m/s)」の範囲内に入る場合には、上述した連関度を参照した場合、連関度の最も高い「断面欠損率40%」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「腐食率10%」を最適解として選択するようにしてもよい。PC鋼材72の劣化状況の選択は、ケースに応じて連関度が低いものから順に選択されるものであってもよいし、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
After shifting to step S13, the search program performs an operation of determining the deterioration state of the
このようにして、ステップS12において解析した入力パラメータを参照用入力パラメータに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのPC鋼材72の劣化状況を選択することになる。
図18は、高周波衝撃弾性波法による過去の非破壊検査の検査データと、PC鋼材72の種類情報、PC鋼材72が挿通されるシース71内のグラウト充填情報、高周波衝撃弾性波法の条件情報の何れか1以上と、高周波衝撃弾性波法によるによる過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせに対するPC鋼材72の劣化状況との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
In this way, after assigning the input parameter analyzed in step S12 to the reference input parameter, selecting the deterioration state of the
FIG. 18 shows the past non-destructive inspection data by the high frequency shock elastic wave method, the type information of the
PC鋼材72の種類情報の例としては上述と同様である。グラウト充填情報は、シース71内におけるグラウトの充填比率等である。高周波衝撃弾性波法の条件情報は、打撃方法等に関する各種情報が含まれる。
Examples of the type information of the
かかる場合において、連関度は、図18に示すように、非破壊検査の検査データと、PC鋼材72の種類情報や、グラウト充填情報等の何れか1以上の組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61aは、「入出力比:0.001〜0.1(×10-3)、伝搬速度:3.0〜4.0(m/s)」が連関度80%で、またグラウト充填情報としての「充填率:0〜50%」が連関度80%で連関している。またノード61cは、「入出力比:0.1〜1(×10-3)、伝搬速度:4.0〜5.0(m/s)」が連関度60%で、種類情報としての「種類β」が連関度60%、グラウト充填情報としての「充填率:50〜100%」が連関度40%で連関している。
In such a case, as shown in FIG. 18, the association degree is a so-called hidden layer node in which a set of one or more combinations of non-destructive inspection data,
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての非破壊検査の検査データと、PC鋼材72の種類情報やグラウト充填情報の連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図18に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータにおいて、「入出力比:0.001〜0.1(×10-3)、伝搬速度:3.0〜4.0(m/s)」であり、かつ種類情報として「種類α」である場合、連関度を介してノード61bが関連付けられており、このノード61bは、「断面欠損率40%」が連関度60%、「破断」が連関度40%で関連付けられている。
Similarly, when such relevance is set, when the process proceeds to step S13, the inspection data of the nondestructive inspection as the input parameter extracted in step S12, the type information and grout filling of the
この図18の例では、図示していないが、高周波衝撃弾性波法の条件情報との組み合わせの連関度が定義されている場合も同様である。 Although not shown in the example of FIG. 18, the same applies to the case where the relevance of the combination with the condition information of the high-frequency shock elastic wave method is defined.
電磁パルス法
図19の例では、非破壊検査部8における非破壊検査方法として、電磁パルス法を利用する。この電磁パルス法は、コイルから発生したパルス磁場を介して金属から音を発生させ、その音響を解析することによりPC鋼材72の劣化を判断する手法である。この電磁パルス法に基づいて非破壊検査部8により検出した検査データは、例えば音響波形で構成される。このため、参照用入力パラメータにおいては、これら音響波形のデータを予め学習させることとなる。
Electromagnetic Pulse Method In the example of FIG. 19, the electromagnetic pulse method is used as the nondestructive inspection method in the
データベース3には、参照用入力パラメータとしての音響波形と、出力解としてのPC鋼材72における劣化状況の判別結果との間での3段階以上の連関度を予め記憶させておく。図19の例によれば、参照用入力パラメータの音響波形r1である場合に、「断面欠損率40%」が連関度80%、「腐食率10%」が連関度60%で設定されている。また参照用入力パラメータが音響波形r2である場合に、「腐食率90%」が連関度90%、「断面欠損率5%」が連関度40%で設定されている。
The
これらの連関度は、以前に電磁パルス法に基づいて非破壊検査を行った際の音響波形r1、r2、r3、・・・と、その判別結果としての腐食度合や、断面欠損の度合、破断の有無等をデータベース3内に予め蓄積しておき、それらに基づいて設定するようにしてもよい。この連関度は、いわゆるニューラルネットワークにより構成されていてもよい。この連関度は、電磁パルス法に基づいて非破壊検査を行った際のデータに基づいて、実際のシース71内におけるPC鋼材72の劣化状況を判別する上での的確性を示すものである。例えば電磁パルス法に基づく音響波形r3に対しては、連関度70%の「破断」が最も的確な判断に近く、連関度50%の「断面欠損率40%」がこれに続く的確な判断ということになる。同様に電磁パルス法に基づく音響波形r2に対しては、連関度90%の「腐食率90%」が最も的確な判断に近く、連関度40%の「断面欠損率5%」がこれに続く的確な判断ということになる。
These degrees of association are the acoustic waveforms r1, r2, r3,..., And the degree of corrosion as a result of discrimination, the degree of cross-sectional defect, and the fracture when the nondestructive inspection was previously performed based on the electromagnetic pulse method. The presence / absence or the like may be stored in the
ステップS13に移行後、探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、PC鋼材72の劣化状況を判別する作業を行う。このPC鋼材72の劣化状況を判別する上で予め取得した図19に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータが、参照用入力パラメータとしての音響波形r1か、又はこれに近似するものである場合には、上述した連関度を参照した場合、連関度の最も高い「断面欠損率40%」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「腐食率10%」を最適解として選択するようにしてもよい。PC鋼材72の劣化状況の選択は、ケースに応じて連関度が低いものから順に選択されるものであってもよいし、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
After shifting to step S13, the search program performs an operation of determining the deterioration state of the
また、ステップS12において解析した入力パラメータが、参照用入力パラメータとしての音響波形r2にも一部類似しているが、音響波形r3にも一部類似し、何れに割り当ててよいか分からない場合については、例えば、ディープラーニングを通じて画像上の特徴量に基づき判断するようにしてもよい。 In addition, the input parameter analyzed in step S12 is partially similar to the acoustic waveform r2 as the reference input parameter, but is also partially similar to the acoustic waveform r3, and it is not known to which of them can be assigned. For example, the determination may be made based on the feature amount on the image through deep learning.
このようにして、ステップS12において解析した入力パラメータを参照用入力パラメータに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのPC鋼材72の劣化状況を選択することになる。
In this way, after assigning the input parameter analyzed in step S12 to the reference input parameter, selecting the deterioration state of the
図20は、電磁パルス法による過去の非破壊検査の検査データとしての音響波形r1、r2、・・・と、PC鋼材72の配置情報、PC鋼材72が埋設される構造物を構成するコンクリート情報の何れか1以上との組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材72の劣化状況との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
FIG. 20 shows acoustic waveforms r1, r2,... As the inspection data of the past nondestructive inspection by the electromagnetic pulse method, the arrangement information of the
PC鋼材72の配置情報の例としては上述と同様であり、PC鋼材72の周囲にある鉄筋径やかぶり厚さ等の情報が含まれる。コンクリート情報は、上述に加え、そのコンクリートのひび割れ劣化度合等も含まれる。
An example of the arrangement information of the
かかる場合において、連関度は、図20に示すように、非破壊検査の検査データとしての音響波形r1、r2、・・と、PC鋼材72の配置情報やコンクリート情報の何れか1以上の組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61aは、音響波形r1が連関度80%で、また配置情報としての「かぶり厚30〜600mm」が連関度80%で連関している。またノード61cは、音響波形r2が連関度60%で、コンクリート情報としての「ひび割れ無」が連関度60%、配置情報としての「かぶり厚600〜1800mm」が連関度40%で連関している。
In such a case, as shown in FIG. 20, the relevance is a combination of one or more of the acoustic waveforms r1, r2,... As the inspection data of the non-destructive inspection, the arrangement information of the
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての非破壊検査の検査データとしての音響波形r1、r2、・・PC鋼材72の配置情報やコンクリート情報の連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図20に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータにおいて、音響波形r1であり、かつコンクリート情報として「ひび割れ有」である場合、連関度を介してノード61bが関連付けられており、このノード61bは、「断面欠損率40%」が連関度60%、「破断」が連関度40%で関連付けられている。
Similarly, when such association is set, when the process proceeds to step S13, acoustic waveforms r1, r2,... PC as nondestructive inspection data as input parameters extracted in step S12. An output solution corresponding to the degree of association between the arrangement information of the
電磁レーダー法
図21の例では、非破壊検査部8における非破壊検査方法として、電磁レーダー法を利用する。この電磁レーダー法は、多配列の電磁レーダーにより計測した反射波データに基づいて三次元データを作成し、この三次元データからPC鋼材72の劣化を判断する手法である。この電磁レーダー法に基づいて非破壊検査部8により検出した検査データは、例えば画像で構成される。このため、参照用入力パラメータにおいては、これら画像のデータを予め学習させることとなる。
Electromagnetic Radar Method In the example of FIG. 21, the electromagnetic radar method is used as the nondestructive inspection method in the
データベース3には、参照用入力パラメータとしての画像と、出力解としてのPC鋼材72における劣化状況の判別結果との間での3段階以上の連関度を予め記憶させておく。図21の例によれば、参照用入力パラメータの画像r1である場合に、「断面欠損率40%」が連関度80%、「腐食率10%」が連関度60%で設定されている。また参照用入力パラメータが画像r2である場合に、「腐食率90%」が連関度90%、「断面欠損率5%」が連関度40%で設定されている。
The
これらの連関度は、以前に電磁レーダー法に基づいて非破壊検査を行った際の画像r1、r2、r3、・・・と、その判別結果としての腐食度合や、断面欠損の度合、破断の有無等をデータベース3内に予め蓄積しておき、それらに基づいて設定するようにしてもよい。この連関度は、いわゆるニューラルネットワークにより構成されていてもよい。この連関度は、電磁レーダー法に基づいて非破壊検査を行った際のデータに基づいて、実際のシース71内におけるPC鋼材72の劣化状況を判別する上での的確性を示すものである。例えば電磁レーダー法に基づく画像r3に対しては、連関度70%の「破断」が最も的確な判断に近く、連関度50%の「断面欠損率40%」がこれに続く的確な判断ということになる。同様に電磁レーダー法に基づく画像r2に対しては、連関度90%の「腐食率90%」が最も的確な判断に近く、連関度40%の「断面欠損率5%」がこれに続く的確な判断ということになる。
These degrees of association are the images r1, r2, r3,..., And the degree of corrosion as a result of discrimination, the degree of cross-sectional defects, Presence / absence and the like may be accumulated in the
ステップS13に移行後、探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、PC鋼材72の劣化状況を判別する作業を行う。このPC鋼材72の劣化状況を判別する上で予め取得した図21に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータが、参照用入力パラメータとしての画像r1か、又はこれに近似するものである場合には、上述した連関度を参照した場合、連関度の最も高い「断面欠損率40%」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「腐食率10%」を最適解として選択するようにしてもよい。PC鋼材72の劣化状況の選択は、ケースに応じて連関度が低いものから順に選択されるものであってもよいし、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
After shifting to step S13, the search program performs an operation of determining the deterioration state of the
また、ステップS12において解析した入力パラメータが、参照用入力パラメータとしての画像r2にも一部類似しているが、画像r3にも一部類似し、何れに割り当ててよいか分からない場合については、例えば、ディープラーニングを通じて画像上の特徴量に基づき判断するようにしてもよい。 In addition, when the input parameter analyzed in step S12 is partially similar to the image r2 as the reference input parameter, but partially similar to the image r3, and it is not known to which one can be assigned, For example, the determination may be made based on the feature amount on the image through deep learning.
このようにして、ステップS12において解析した入力パラメータを参照用入力パラメータに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのPC鋼材72の劣化状況を選択することになる。
In this way, after assigning the input parameter analyzed in step S12 to the reference input parameter, selecting the deterioration state of the
図22は、電磁レーダー法による過去の非破壊検査の検査データとしての画像r1、r2、・・・と、PC鋼材72の形態情報、PC鋼材72の配置情報、PC鋼材72が埋設される構造物を構成するコンクリート情報の何れか1以上との組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材72の劣化状況との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
FIG. 22 shows images r1, r2,... As the inspection data of the past nondestructive inspection by the electromagnetic radar method, the form information of the
PC鋼材72の形態情報は、上述同様である。PC鋼材72の配置情報も上述に加え、周囲の鋼材の配置量等も含まれる。コンクリート情報は、上述に加え、そのコンクリートのひび割れ劣化度合、コンクリートの強度等も含まれる。
The form information of the
かかる場合において、連関度は、図22に示すように、非破壊検査の検査データとしての画像r1、r2、・・と、PC鋼材72の配置情報やコンクリート情報の何れか1以上の組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61aは、画像r1が連関度80%で、また配置情報としての「かぶり厚30〜600mm」が連関度80%で連関している。またノード61cは、画像r2が連関度60%で、コンクリート情報としての「ひび割れ無」が連関度60%、配置情報としての「かぶり厚600〜1800mm」が連関度40%で連関している。
In this case, as shown in FIG. 22, the association degree is a set of one or more combinations of images r1, r2,... As non-destructive inspection data, and arrangement information and concrete information of the
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての非破壊検査の検査データとしての画像r1、r2、・・PC鋼材72の配置情報やコンクリート情報の連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図22に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータにおいて、画像r1であり、かつコンクリート情報として「ひび割れ有」である場合、連関度を介してノード61bが関連付けられており、このノード61bは、「断面欠損率40%」が連関度60%、「破断」が連関度40%で関連付けられている。
Similarly, when such an association degree is set, when the process proceeds to step S13, images r1, r2 as inspection data for nondestructive inspection as input parameters extracted in step S12,. An output solution corresponding to the degree of association between the 72 arrangement information and the concrete information is searched. The search program performs an operation of selecting one or more optimal solutions from the output solutions based on the input parameters analyzed in step S12. In selecting this optimal solution, the association degree shown in FIG. 22 acquired in advance is referred to. For example, when the input parameter analyzed in step S12 is the image r1 and the concrete information is “cracked”, the
この図22の例では、図示していないが、PC鋼材72の形態情報もこの組み合わせの連関度にて定義されている場合も同様である。
Although not shown in the example of FIG. 22, the same applies to the case where the form information of the
自然電位法
図23の例では、非破壊検査部8における非破壊検査方法として、自然電位法を利用する。この自然電位法は、PC鋼材72と照合電極との電位差を測定することによりPC鋼材72の劣化を判断する手法である。この自然電位法に基づいて非破壊検査部8により検出した検査データは、例えば電位等を等高線で表した画像で構成される。このため、参照用入力パラメータにおいては、これら画像のデータを予め学習させることとなる。
Natural Potential Method In the example of FIG. 23, the natural potential method is used as the nondestructive inspection method in the
データベース3には、参照用入力パラメータとしての画像と、出力解としてのPC鋼材72における劣化状況の判別結果との間での3段階以上の連関度を予め記憶させておく。図23の例によれば、参照用入力パラメータの画像r1である場合に、「断面欠損率40%」が連関度80%、「腐食率10%」が連関度60%で設定されている。また参照用入力パラメータが画像r2である場合に、「腐食率90%」が連関度90%、「断面欠損率5%」が連関度40%で設定されている。
The
これらの連関度は、以前に自然電位法に基づいて非破壊検査を行った際の画像r1、r2、r3、・・・と、その判別結果としての腐食度合や、断面欠損の度合、破断の有無等をデータベース3内に予め蓄積しておき、それらに基づいて設定するようにしてもよい。この連関度は、いわゆるニューラルネットワークにより構成されていてもよい。この連関度は、電磁パルス法に基づいて非破壊検査を行った際のデータに基づいて、実際のシース71内におけるPC鋼材72の劣化状況を判別する上での的確性を示すものである。例えば自然電位法に基づく画像r3に対しては、連関度70%の「破断」が最も的確な判断に近く、連関度50%の「断面欠損率40%」がこれに続く的確な判断ということになる。同様に自然電位法に基づく画像r2に対しては、連関度90%の「腐食率90%」が最も的確な判断に近く、連関度40%の「断面欠損率5%」がこれに続く的確な判断ということになる。
These degrees of association are the images r1, r2, r3,..., And the degree of corrosion as a result of discrimination, the degree of cross-sectional defect, and the fracture when the non-destructive inspection was previously performed based on the natural potential method. Presence / absence and the like may be accumulated in the
ステップS13に移行後、探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、PC鋼材72の劣化状況を判別する作業を行う。このPC鋼材72の劣化状況を判別する上で予め取得した図23に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータが、参照用入力パラメータとしての画像r1か、又はこれに近似するものである場合には、上述した連関度を参照した場合、連関度の最も高い「断面欠損率40%」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「腐食率10%」を最適解として選択するようにしてもよい。PC鋼材72の劣化状況の選択は、ケースに応じて連関度が低いものから順に選択されるものであってもよいし、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
After shifting to step S13, the search program performs an operation of determining the deterioration state of the
また、ステップS12において解析した入力パラメータが、参照用入力パラメータとしての画像r2にも一部類似しているが、画像r3にも一部類似し、何れに割り当ててよいか分からない場合については、例えば、ディープラーニングを通じて画像上の特徴量に基づき判断するようにしてもよい。 In addition, when the input parameter analyzed in step S12 is partially similar to the image r2 as the reference input parameter, but partially similar to the image r3, and it is not known to which one can be assigned, For example, the determination may be made based on the feature amount on the image through deep learning.
このようにして、ステップS12において解析した入力パラメータを参照用入力パラメータに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのPC鋼材72の劣化状況を選択することになる。
In this way, after assigning the input parameter analyzed in step S12 to the reference input parameter, selecting the deterioration state of the
図24は、自然電位法による過去の非破壊検査の検査データとしての画像r1、r2、・・・と、PC鋼材72の配置情報、PC鋼材72が埋設される構造物を構成するコンクリート情報の何れか1以上との組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材72の劣化状況との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
FIG. 24 shows the images r1, r2,... As the inspection data of the past nondestructive inspection by the natural potential method, the arrangement information of the
PC鋼材72の配置情報も上述に加え、周囲の鋼材の配置量等も含まれる。コンクリート情報は、上述に加え、コンクリートの劣化状況やコンクリートの湿潤状況等も含まれる。
In addition to the above, the arrangement information of the
かかる場合において、連関度は、図24に示すように、非破壊検査の検査データとしての画像r1、r2、・・と、PC鋼材72の配置情報やコンクリート情報の何れか1以上の組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61aは、画像r1が連関度80%で、また配置情報としての「かぶり厚30〜600mm」が連関度80%で連関している。またノード61cは、画像r2が連関度60%で、コンクリート情報としての「劣化無」が連関度60%、配置情報としての「かぶり厚600〜1800mm」が連関度40%で連関している。
In such a case, as shown in FIG. 24, the association degree is a set of one or more combinations of images r1, r2,... As non-destructive inspection data and arrangement information and concrete information of the
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての非破壊検査の検査データとしての画像r1、r2、・・PC鋼材72の配置情報やコンクリート情報の連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図24に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータにおいて、画像r1であり、かつコンクリート情報として「劣化有」である場合、連関度を介してノード61bが関連付けられており、このノード61bは、「断面欠損率40%」が連関度60%、「破断」が連関度40%で関連付けられている。
Similarly, when such an association degree is set, when the process proceeds to step S13, images r1, r2 as inspection data for nondestructive inspection as input parameters extracted in step S12,. An output solution corresponding to the degree of association between the 72 arrangement information and the concrete information is searched. The search program performs an operation of selecting one or more optimal solutions from the output solutions based on the input parameters analyzed in step S12. In selecting this optimal solution, the association degree shown in FIG. 24 acquired in advance is referred to. For example, when the input parameter analyzed in step S12 is the image r1 and the concrete information is “deteriorated”, the
分極抵抗法
図25の例では、非破壊検査部8における非破壊検査方法として、分極抵抗法を利用する。この分極抵抗法は、鉄筋に微小の交流電流を通電させることにより得られる分極抵抗を測定することにより、PC鋼材72の劣化を判断する手法である。この分極抵抗法に基づいて非破壊検査部8により検出した検査データは、例えば分極抵抗等を等高線で表した画像で構成される。このため、参照用入力パラメータにおいては、これら画像のデータを予め学習させることとなる。
Polarization Resistance Method In the example of FIG. 25, the polarization resistance method is used as a nondestructive inspection method in the
データベース3には、参照用入力パラメータとしての画像と、出力解としてのPC鋼材72における劣化状況の判別結果との間での3段階以上の連関度を予め記憶させておく。図25の例によれば、参照用入力パラメータの画像r1である場合に、「断面欠損率40%」が連関度80%、「腐食率10%」が連関度60%で設定されている。また参照用入力パラメータが画像r2である場合に、「腐食率90%」が連関度90%、「断面欠損率5%」が連関度40%で設定されている。
The
これらの連関度は、以前に分極抵抗法に基づいて非破壊検査を行った際の画像r1、r2、r3、・・・と、その判別結果としての腐食度合や、断面欠損の度合、破断の有無等をデータベース3内に予め蓄積しておき、それらに基づいて設定するようにしてもよい。この連関度は、いわゆるニューラルネットワークにより構成されていてもよい。この連関度は、分極抵抗法に基づいて非破壊検査を行った際のデータに基づいて、実際のシース71内におけるPC鋼材72の劣化状況を判別する上での的確性を示すものである。例えば分極抵抗法に基づく画像r3に対しては、連関度70%の「破断」が最も的確な判断に近く、連関度50%の「断面欠損率40%」がこれに続く的確な判断ということになる。同様に分極抵抗法に基づく画像r2に対しては、連関度90%の「腐食率90%」が最も的確な判断に近く、連関度40%の「断面欠損率5%」がこれに続く的確な判断ということになる。
These degrees of association are the images r1, r2, r3,... Obtained when the non-destructive inspection was previously performed based on the polarization resistance method, and the degree of corrosion, the degree of cross-sectional defect, Presence / absence and the like may be accumulated in the
ステップS13に移行後、探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、PC鋼材72の劣化状況を判別する作業を行う。このPC鋼材72の劣化状況を判別する上で予め取得した図25に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータが、参照用入力パラメータとしての画像r1か、又はこれに近似するものである場合には、上述した連関度を参照した場合、連関度の最も高い「断面欠損率40%」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「腐食率10%」を最適解として選択するようにしてもよい。PC鋼材72の劣化状況の選択は、ケースに応じて連関度が低いものから順に選択されるものであってもよいし、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
After shifting to step S13, the search program performs an operation of determining the deterioration state of the
また、ステップS12において解析した入力パラメータが、参照用入力パラメータとしての画像r2にも一部類似しているが、画像r3にも一部類似し、何れに割り当ててよいか分からない場合については、例えば、ディープラーニングを通じて画像上の特徴量に基づき判断するようにしてもよい。 In addition, when the input parameter analyzed in step S12 is partially similar to the image r2 as the reference input parameter, but partially similar to the image r3, and it is not known to which one can be assigned, For example, the determination may be made based on the feature amount on the image through deep learning.
このようにして、ステップS12において解析した入力パラメータを参照用入力パラメータに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのPC鋼材72の劣化状況を選択することになる。
In this way, after assigning the input parameter analyzed in step S12 to the reference input parameter, selecting the deterioration state of the
図26は、分極抵抗法による過去の非破壊検査の検査データとしての画像r1、r2、・・・と、PC鋼材72の配置情報、PC鋼材72が埋設される構造物を構成するコンクリート情報の何れか1以上との組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材72の劣化状況との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
FIG. 26 shows images r1, r2,... As the inspection data of the past nondestructive inspection by the polarization resistance method, the arrangement information of the
PC鋼材72の配置情報も上述に加え、周囲の鋼材の配置量等も含まれる。コンクリート情報は、上述に加え、コンクリートの劣化状況やコンクリートの湿潤状況等も含まれる。
The arrangement information of the
かかる場合において、連関度は、図26に示すように、非破壊検査の検査データとしての画像r1、r2、・・と、PC鋼材72の配置情報やコンクリート情報の何れか1以上の組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61aは、画像r1が連関度80%で、また配置情報としての「かぶり厚30〜600mm」が連関度80%で連関している。またノード61cは、画像r2が連関度60%で、コンクリート情報としての「劣化無」が連関度60%、配置情報としての「かぶり厚600〜1800mm」が連関度40%で連関している。
In such a case, as shown in FIG. 26, the association degree is a set of one or more combinations of images r1, r2,... As non-destructive inspection data, and arrangement information and concrete information of the
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての非破壊検査の検査データとしての画像r1、r2、・・PC鋼材72の配置情報やコンクリート情報の連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図26に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータにおいて、画像r1であり、かつコンクリート情報として「劣化有」である場合、連関度を介してノード61bが関連付けられており、このノード61bは、「断面欠損率40%」が連関度60%、「破断」が連関度40%で関連付けられている。
Similarly, when such an association degree is set, when the process proceeds to step S13, images r1, r2 as inspection data for nondestructive inspection as input parameters extracted in step S12,. An output solution corresponding to the degree of association between the 72 arrangement information and the concrete information is searched. The search program performs an operation of selecting one or more optimal solutions from the output solutions based on the input parameters analyzed in step S12. In selecting this optimal solution, the association degree shown in FIG. 26 acquired in advance is referred to. For example, when the input parameter analyzed in step S12 is the image r1 and the concrete information is “deteriorated”, the
また上述した実施の形態においては、非破壊検査方法として、各種例にとり説明をしたが、これに限定されるものではなく、他のいかなる非破壊検査方法に代替されるものであってもよいことは勿論である。 In the above-described embodiments, various examples have been described as the nondestructive inspection method. However, the present invention is not limited to this, and may be replaced by any other nondestructive inspection method. Of course.
何れの非破壊検査方法においても、ユーザは、出力された判別結果に基づいて、PC鋼材72の劣化状況を把握することができる。そして、把握したPC鋼材72の劣化状況に基づいて、必要な場合には補修を行うことが可能となる。
In any nondestructive inspection method, the user can grasp the deterioration state of the
特に本発明によれば、PC鋼材72の劣化状況の把握を、特段の熟練を要することなく容易に行うことが可能となる。また本発明によれば、PC鋼材72の劣化状況の把握をより高精度に行うことが可能となる。更に、上述した連関度を人工知能で構成することにより、これを学習させることでその判別精度を更に向上させることが可能となる。
In particular, according to the present invention, it is possible to easily grasp the deterioration state of the
また、本発明によれば、3段階以上に設定されている連関度を介して最適なPC鋼材72の劣化状況の判別結果の探索を行う点に特徴がある。連関度は、例えば0〜100%までの数値で記述することができるが、これに限定されるものではなく3段階以上の数値で記述できるものであればいかなる段階で構成されていてもよい。
In addition, the present invention is characterized in that an optimum result of determining the deterioration state of the
このような3段階以上の数値で表される連関度に基づいて探索することで、複数のPC鋼材72の劣化状況の判別結果が選ばれる状況下において、当該連関度の高い順に探索して表示することも可能となる。このように連関度の高い順にユーザに表示できれば、より可能性の高いPC鋼材72の劣化状況の判別結果を優先的に選択することを促すこともできる。一方、連関度の低いPC鋼材72の劣化状況の判別結果であってもセカンドオピニオンという意味で表示することができ、ファーストオピニオンで上手く分析ができない場合において有用性を発揮することができる。
By searching based on the degree of association represented by such numerical values of three or more levels, in the situation where the determination result of the degradation state of the plurality of
これに加えて、本発明によれば、連関度が1%のような極めて低いPC鋼材72の劣化状況の判別結果も見逃すことなく判断することができる。連関度が極めて低いPC鋼材72の劣化状況の判別結果であっても僅かな兆候として繋がっているものであり、何十回、何百回に一度は、PC鋼材72の劣化状況の判別結果として役に立つ場合もあることをユーザに対して注意喚起することができる。
In addition to this, according to the present invention, it is possible to make a determination without overlooking the determination result of the deterioration state of the
更に本発明によれば、このような3段階以上の連関度に基づいて探索を行うことにより、閾値の設定の仕方で、探索方針を決めることができるメリットがある。閾値を低くすれば、上述した連関度が1%のものであっても漏れなく拾うことができる反面、PC鋼材72の劣化状況の判別結果を好適に検出できる可能性が低く、ノイズを沢山拾ってしまう場合もある。一方、閾値を高くすれば、最適なPC鋼材72の劣化状況の判別結果を高確率で検出できる可能性が高い反面、通常は連関度は低くてスルーされるものの何十回、何百回に一度は出てくる好適な解を見落としてしまう場合もある。いずれに重きを置くかは、ユーザ側、システム側の考え方に基づいて決めることが可能となるが、このような重点を置くポイントを選ぶ自由度を高くすることが可能となる。
Furthermore, according to the present invention, there is an advantage that a search policy can be determined by a method of setting a threshold value by performing a search based on such three or more levels of association. If the threshold value is lowered, it is possible to pick up without omission even if the above-mentioned relevance is 1%, but it is unlikely that the determination result of the deterioration state of the
更に本発明では、上述した連関度を更新させるようにしてもよい。この更新は、例えばインターネットを始めとした公衆通信網を介して提供された情報を反映させるようにしてもよい。公衆通信網から取得可能なサイト情報や書き込み等を通じて、入力パラメータと、出力解(PC鋼材72の劣化状況の判別結果)との関係性について新たな知見が発見された場合には、当該知見に応じて連関度を上昇させ、或いは下降させる。 Furthermore, in the present invention, the association degree described above may be updated. This update may reflect information provided via a public communication network such as the Internet. If new knowledge about the relationship between the input parameters and the output solution (determination status of PC steel 72) is found through site information or writing that can be obtained from the public communication network, The degree of association is raised or lowered accordingly.
この第1連関度の更新は、公衆通信網から取得可能な情報に基づく場合以外に、専門家による研究データや論文、学会発表や、新聞記事、書籍等の内容に基づいてシステム側又はユーザ側が人為的に、又は自動的に更新するようにしてもよい。これらの更新処理においては人工知能を活用するようにしてもよい。 The update of the first degree of association is performed by the system side or the user side based on the contents of research data, papers, conference presentations, newspaper articles, books, etc. by experts other than based on information obtainable from the public communication network. It may be updated artificially or automatically. Artificial intelligence may be used in these update processes.
なお、本発明では2種以上の非破壊検査方法を組み合わせてPC鋼材の劣化状況を判別するようにしてもよい。 In the present invention, two or more kinds of nondestructive inspection methods may be combined to determine the deterioration status of the PC steel material.
図27は、自然電位法と電磁パルス法という互いに異なる2種の非破壊検査方法を組み合わせてPC鋼材の劣化状況を判別する例を示している。 FIG. 27 shows an example of determining the deterioration status of PC steel by combining two different non-destructive inspection methods, the natural potential method and the electromagnetic pulse method.
即ち、自然電位法による過去の非破壊検査の検査データとしての画像r1、r2、・・・と、電磁パルス法に基づいて非破壊検査を行った際の音響波形u1、u2、u3、・・・ととの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材72の劣化状況との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
That is, the images r1, r2,... As the inspection data of the past nondestructive inspection by the natural potential method, and the acoustic waveforms u1, u2, u3 when the nondestructive inspection is performed based on the electromagnetic pulse method. -It shows an example in which three or more levels of association between the combination of and and the deterioration status of the
かかる場合において、連関度は、図27に示すように、非破壊検査の検査データとしての画像r1、r2、・・と、PC鋼材72の配置情報やコンクリート情報の何れか1以上の組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61aは、画像r1が連関度80%で、また配置情報としての「かぶり厚30〜600mm」が連関度80%で連関している。またノード61cは、画像r2が連関度60%で、コンクリート情報としての「劣化無」が連関度60%、配置情報としての「かぶり厚600〜1800mm」が連関度40%で連関している。
In this case, as shown in FIG. 27, the association degree is a set of one or more combinations of images r1, r2,... As non-destructive inspection data, and arrangement information and concrete information of the
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての非破壊検査の検査データとしての画像r1、r2、・・音響波形u1、u2、u3、・・が入力される。探索プログラムは、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図27に示す連関度を参照する。例えば、ステップS12において解析した入力パラメータにおいて、画像r1であり、かつ音響波形u1である場合、連関度を介してノード61bが関連付けられており、このノード61bは、「断面欠損率40%」が連関度60%、「破断」が連関度40%で関連付けられている。これらを出力解として出すことが可能となる。
Similarly, when such an association degree is set, when the process proceeds to step S13, images r1, r2 as inspection data of nondestructive inspection as input parameters extracted in step S12,... Acoustic waveform u1, u2, u3,... are input. The search program performs an operation of selecting one or more optimal solutions from the output solutions based on the input parameters analyzed in step S12. In selecting this optimal solution, the association degree shown in FIG. 27 acquired in advance is referred to. For example, when the input parameter analyzed in step S12 is the image r1 and the acoustic waveform u1, the
なお、参照用入力パラメータの種類としては、これらの自然電位法と電磁パルス法との組み合わせに限定されるものではない。X線透過法、漏洩磁束法、AE、電気抵抗計測、振動計測、赤外線サーモグラフィー、高周波衝撃弾性波法、電磁パルス法、電磁レーダー法、自然電位法、分極抵抗法等のうち何れか2種以上の非破壊検査方法の検査データの組み合わせで連関度を構成するようにしてもよい。換言すれば図27の連関度は、自然電位法と電磁パルス法との組み合わせの代替として、X線透過法、漏洩磁束法、AE、電気抵抗計測、振動計測、赤外線サーモグラフィー、高周波衝撃弾性波法、電磁パルス法、電磁レーダー法、自然電位法、分極抵抗法等のうち何れか2種以上の検査データの組み合わせで設定されるものとなる。 Note that the type of the reference input parameter is not limited to the combination of the natural potential method and the electromagnetic pulse method. X-ray transmission method, leakage flux method, AE, electrical resistance measurement, vibration measurement, infrared thermography, high frequency shock elastic wave method, electromagnetic pulse method, electromagnetic radar method, natural potential method, polarization resistance method, etc. The association degree may be configured by a combination of inspection data of the nondestructive inspection method. In other words, the relevance shown in FIG. 27 can be obtained by using the X-ray transmission method, leakage flux method, AE, electrical resistance measurement, vibration measurement, infrared thermography, high-frequency shock elastic wave method as an alternative to the combination of the natural potential method and electromagnetic pulse method. , The electromagnetic pulse method, the electromagnetic radar method, the natural potential method, the polarization resistance method, etc. are set by a combination of any two or more types of inspection data.
2種以上の非破壊検査方法の組み合わせに基づいて最適解を探索することにより、その探索精度の向上を図ることが可能となる。 By searching for an optimal solution based on a combination of two or more types of nondestructive inspection methods, it is possible to improve the search accuracy.
1 鋼材劣化状況判別システム
2 判別装置
3 データベース
5 断面欠損率
7 PC構造物
8 非破壊検査部
9 評価装置
21 内部バス
23 表示部
24 制御部
25 操作部
26 通信部
27 探索部
28 記憶部
61 ノード
71 シース
72 PC鋼材
DESCRIPTION OF
Claims (22)
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶されているデータベースと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力手段と、
上記入力手段を介して入力された検査データ及び上記各種情報を上記データベースに記憶されている連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別手段とを備え、
上記データベースは、上記各種情報としての上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の配置情報の何れか1以上とX線透過法による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対してX線透過法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の配置情報の配置情報の何れか1以上が入力されること
を特徴とするPC鋼材劣化状況判別システム。 In the PC steel material degradation status discrimination system for discriminating the degradation status of the PC steel material embedded in the structure by nondestructive inspection,
A database in which the degree of relevance of three or more stages of the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel material and the determination result of the deterioration state of the PC steel material with respect to the inspection data is stored in advance;
Input means for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded;
The inspection data input through the input means and the various information are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree stored in the database, and the assigned inspection data and the various information are combined. And a discriminating means for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the degree of association set for the
The database includes a combination of any one or more of the PC steel material form information and the PC steel material arrangement information as the various information and past non-destructive inspection data by the X-ray transmission method, and the PC for the combination. The degree of association of three or more stages with the discrimination result of the deterioration state of the steel material is stored in advance
The input means includes the inspection data obtained by performing the non-destructive inspection by the X-ray transmission method on the structure in which the PC steel material for newly determining the deterioration state is embedded, and the PC constituting the combination Any one or more of the configuration information of the steel material and the arrangement information of the arrangement information of the PC steel material is input.
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶されているデータベースと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力手段と、
上記入力手段を介して入力された検査データ及び上記各種情報を上記データベースに記憶されている連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別手段とを備え、
上記データベースは、上記各種情報としての上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の種類情報、上記PC鋼材の配置情報、上記PC鋼材が挿通されるシースの情報の何れか1以上と漏洩磁束法による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して漏洩磁束法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の種類情報、上記PC鋼材の配置情報、上記PC鋼材が挿通されるシースの情報の何れか1以上が入力されること
を特徴とするPC鋼材劣化状況判別システム。 In the PC steel material degradation status discrimination system for discriminating the degradation status of the PC steel material embedded in the structure by nondestructive inspection,
A database in which the degree of relevance of three or more stages of the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel material and the determination result of the deterioration state of the PC steel material with respect to the inspection data is stored in advance;
Input means for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded;
The inspection data input through the input means and the various information are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree stored in the database, and the assigned inspection data and the various information are combined. And a discriminating means for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the degree of association set for the
The database includes at least one of the PC steel material form information, the PC steel material type information, the PC steel material arrangement information, the sheath information through which the PC steel material is inserted and the leakage magnetic flux method as the various information. Three or more levels of association between the combination with the past non-destructive inspection data and the determination result of the deterioration state of the PC steel for the combination is stored in advance,
The input means includes the inspection data obtained by performing the nondestructive inspection by the leakage magnetic flux method on the structure in which the PC steel material for newly determining the deterioration state is embedded, and the PC steel material constituting the combination. The PC steel material degradation status discrimination system according to claim 1, wherein at least one of the following information is input: PC type information, type information of the PC steel material, arrangement information of the PC steel material, and information of a sheath through which the PC steel material is inserted.
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶されているデータベースと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力手段と、
上記入力手段を介して入力された検査データ及び上記各種情報を上記データベースに記憶されている連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別手段とを備え、
上記データベースは、上記各種情報としての上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の種類情報、上記PC鋼材が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報の何れか1以上とAE(Acoustic Emission)による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対してAEによる上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の種類情報、上記コンクリートの情報の何れか1以上が更に入力されること
を特徴とするPC鋼材劣化状況判別システム。 In the PC steel material degradation status discrimination system for discriminating the degradation status of the PC steel material embedded in the structure by nondestructive inspection,
A database in which the degree of relevance of three or more stages of the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel material and the determination result of the deterioration state of the PC steel material with respect to the inspection data is stored in advance;
Input means for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded;
The inspection data input through the input means and the various information are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree stored in the database, and the assigned inspection data and the various information are combined. And a discriminating means for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the degree of association set for the
The database is based on AE (Acoustic Emission) and any one or more of the form information of the PC steel as the various information, the type information of the PC steel, and the information of the concrete constituting the structure in which the PC steel is embedded. Three or more levels of association between the combination with the past non-destructive inspection data and the determination result of the deterioration state of the PC steel for the combination is stored in advance,
The input means includes inspection data obtained by performing the nondestructive inspection by AE on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded, and the form of the PC steel material constituting the combination One or more of the information, the PC steel material type information, and the concrete information is further input.
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶されているデータベースと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力手段と、
上記入力手段を介して入力された検査データ及び上記各種情報を上記データベースに記憶されている連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別手段とを備え、
上記データベースは、上記各種情報としての上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の種類情報、上記PC鋼材の配置情報の何れか1以上と電気抵抗計測による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して電気抵抗計測による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の種類情報、上記PC鋼材の配置情報の何れか1以上が更に入力されること
を特徴とするPC鋼材劣化状況判別システム。 In the PC steel material degradation status discrimination system for discriminating the degradation status of the PC steel material embedded in the structure by nondestructive inspection,
A database in which the degree of relevance of three or more stages of the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel material and the determination result of the deterioration state of the PC steel material with respect to the inspection data is stored in advance;
Input means for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded;
The inspection data input through the input means and the various information are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree stored in the database, and the assigned inspection data and the various information are combined. And a discriminating means for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the degree of association set for the
The database is a combination of any one or more of the form information of the PC steel as the various information, the type information of the PC steel, the arrangement information of the PC steel and the inspection data of the past non-destructive inspection by electric resistance measurement. And the degree of association of three or more stages with the determination result of the deterioration state of the PC steel material for the combination is stored in advance,
The input means includes the inspection data obtained by performing the nondestructive inspection by electrical resistance measurement on the structure in which the PC steel material for newly determining the deterioration state is embedded, and the PC steel material constituting the combination. Any one or more of the above-mentioned form information, the PC steel material type information, and the PC steel material arrangement information is further input.
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶されているデータベースと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力手段と、
上記入力手段を介して入力された検査データ及び上記各種情報を上記データベースに記憶されている連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別手段とを備え、
上記データベースは、上記各種情報としての上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の種類情報、上記PC鋼材が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報の何れか1以上と振動計測による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して振動計測による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の種類情報、上記PC鋼材が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報の何れか1以上が入力されること
を特徴とするPC鋼材劣化状況判別システム。 In the PC steel material degradation status discrimination system for discriminating the degradation status of the PC steel material embedded in the structure by nondestructive inspection,
A database in which the degree of relevance of three or more stages of the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel material and the determination result of the deterioration state of the PC steel material with respect to the inspection data is stored in advance;
Input means for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded;
The inspection data input through the input means and the various information are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree stored in the database, and the assigned inspection data and the various information are combined. And a discriminating means for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the degree of association set for the
The database includes at least one of the form information of the PC steel material as the various information, the type information of the PC steel material, the information of the concrete constituting the structure in which the PC steel material is embedded, and past non-existence by vibration measurement. Three or more levels of association between the combination of the inspection data of the destructive inspection and the determination result of the deterioration state of the PC steel material for the combination are stored in advance,
The input means includes inspection data obtained by performing the nondestructive inspection by vibration measurement on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded, and the PC steel material constituting the combination. One or more of morphological information, type information of the PC steel material, and information of concrete constituting the structure in which the PC steel material is embedded is input.
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶されているデータベースと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力手段と、
上記入力手段を介して入力された検査データ及び上記各種情報を上記データベースに記憶されている連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別手段とを備え、
上記データベースは、上記各種情報としての上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の配置情報、上記PC鋼材が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報の何れか1以上と赤外線サーモグラフィーによる過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して赤外線サーモグラフィーによる上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の配置情報、上記PC鋼材が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報の何れか1以上が入力されること
を特徴とするPC鋼材劣化状況判別システム。 In the PC steel material degradation status discrimination system for discriminating the degradation status of the PC steel material embedded in the structure by nondestructive inspection,
A database in which the degree of relevance of three or more stages of the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel material and the determination result of the deterioration state of the PC steel material with respect to the inspection data is stored in advance;
Input means for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded;
The inspection data input through the input means and the various information are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree stored in the database, and the assigned inspection data and the various information are combined. And a discriminating means for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the degree of association set for the
The database includes at least one of the form information of the PC steel material as the various information, the arrangement information of the PC steel material, the information of the concrete constituting the structure in which the PC steel material is embedded, and the past non-existence by infrared thermography. Three or more levels of association between the combination of the inspection data of the destructive inspection and the determination result of the deterioration state of the PC steel material for the combination are stored in advance,
The input means includes inspection data obtained by performing the non-destructive inspection by infrared thermography on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded, and the PC steel material constituting the combination. One or more of morphological information, arrangement information of the PC steel material, and information of concrete constituting the structure in which the PC steel material is embedded is input.
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶されているデータベースと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力手段と、
上記入力手段を介して入力された検査データ及び上記各種情報を上記データベースに記憶されている連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別手段とを備え、
上記データベースは、上記各種情報としての上記各種情報としての上記PC鋼材の種類情報、上記PC鋼材が挿通されるシース内のグラウト充填情報の何れか1以上と、高周波衝撃弾性波法による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して高周波衝撃弾性波法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の種類情報、上記PC鋼材が挿通されるシース内のグラウト充填情報の何れか1以上が入力されること
を特徴とするPC鋼材劣化状況判別システム。 In the PC steel material degradation status discrimination system for discriminating the degradation status of the PC steel material embedded in the structure by nondestructive inspection,
A database in which the degree of relevance of three or more stages of the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel material and the determination result of the deterioration state of the PC steel material with respect to the inspection data is stored in advance;
Input means for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded;
The inspection data input through the input means and the various information are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree stored in the database, and the assigned inspection data and the various information are combined. And a discriminating means for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the degree of association set for the
The database includes at least one of the PC steel material type information as the various information, the grout filling information in the sheath through which the PC steel material is inserted, and the past non-existence by the high frequency shock elastic wave method. Three or more levels of association between the combination of the inspection data of the destructive inspection and the determination result of the deterioration state of the PC steel material for the combination are stored in advance,
The input means comprises the inspection data obtained by performing the non-destructive inspection by the high-frequency shock elastic wave method on the structure in which the PC steel material for newly determining the deterioration state is embedded, and the combination constituting the combination One or more of PC steel material type information and grout filling information in a sheath through which the PC steel material is inserted is input.
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶されているデータベースと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力手段と、
上記入力手段を介して入力された検査データ及び上記各種情報を上記データベースに記憶されている連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別手段とを備え、
上記データベースは、上記各種情報としての上記PC鋼材の配置情報、上記PC鋼材が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報の何れか1以上と電磁パルス法による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して電磁パルス法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の配置情報、上記PC鋼材が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報の何れか1以上が入力されること
を特徴とするPC鋼材劣化状況判別システム。 In the PC steel material degradation status discrimination system for discriminating the degradation status of the PC steel material embedded in the structure by nondestructive inspection,
A database in which the degree of relevance of three or more stages of the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel material and the determination result of the deterioration state of the PC steel material with respect to the inspection data is stored in advance;
Input means for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded;
The inspection data input through the input means and the various information are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree stored in the database, and the assigned inspection data and the various information are combined. And a discriminating means for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the degree of association set for the
The database includes one or more of the arrangement information of the PC steel material as the various information, the information of the concrete constituting the structure in which the PC steel material is embedded, and inspection data of past nondestructive inspection by an electromagnetic pulse method, And the degree of association of three or more stages between the combination and the determination result of the deterioration state of the PC steel for the combination is stored in advance,
The input means includes inspection data obtained by performing the nondestructive inspection by the electromagnetic pulse method on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded, and the PC steel material constituting the combination. One or more of the arrangement information and the information on the concrete constituting the structure in which the PC steel material is embedded is input.
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶されているデータベースと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力手段と、
上記入力手段を介して入力された検査データ及び上記各種情報を上記データベースに記憶されている連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別手段とを備え、
上記データベースは、上記各種情報としての上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の配置情報、上記PC鋼材が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報の何れか1以上と電磁レーダー法による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して電磁レーダー法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の配置情報、上記コンクリートの情報の何れか1以上が入力されること
を特徴とするPC鋼材劣化状況判別システム。 In the PC steel material degradation status discrimination system for discriminating the degradation status of the PC steel material embedded in the structure by nondestructive inspection,
A database in which the degree of relevance of three or more stages of the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel material and the determination result of the deterioration state of the PC steel material with respect to the inspection data is stored in advance;
Input means for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded;
The inspection data input through the input means and the various information are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree stored in the database, and the assigned inspection data and the various information are combined. And a discriminating means for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the degree of association set for the
The database includes one or more of the form information of the PC steel material as the various information, the arrangement information of the PC steel material, the information of the concrete constituting the structure in which the PC steel material is embedded, and the past by the electromagnetic radar method. Three or more levels of association between the combination with the inspection data of the non-destructive inspection and the determination result of the deterioration state of the PC steel for the combination are stored in advance,
The input means includes inspection data obtained by performing the nondestructive inspection by the electromagnetic radar method on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded, and the PC steel material constituting the combination. The PC steel material degradation status discrimination system according to claim 1, wherein any one or more of the form information, the PC steel arrangement information, and the concrete information is input.
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶されているデータベースと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力手段と、
上記入力手段を介して入力された検査データ及び上記各種情報を上記データベースに記憶されている連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別手段とを備え、
上記データベースは、上記各種情報としての上記PC鋼材の配置情報、上記PC鋼材が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報の何れか1以上と自然電位法による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して自然電位法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の配置情報、上記コンクリートの情報の何れか1以上が入力されること
を特徴とするPC鋼材劣化状況判別システム。 In the PC steel material degradation status discrimination system for discriminating the degradation status of the PC steel material embedded in the structure by nondestructive inspection,
A database in which the degree of relevance of three or more stages of the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel material and the determination result of the deterioration state of the PC steel material with respect to the inspection data is stored in advance;
Input means for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded;
The inspection data input through the input means and the various information are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree stored in the database, and the assigned inspection data and the various information are combined. And a discriminating means for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the degree of association set for the
The database includes one or more of the arrangement information of the PC steel material as the various information, the information of the concrete constituting the structure in which the PC steel material is embedded, and inspection data of past nondestructive inspection by the natural potential method, And the degree of association of three or more stages between the combination and the determination result of the deterioration state of the PC steel for the combination is stored in advance,
The input means includes the inspection data obtained by performing the nondestructive inspection by the natural potential method on a structure in which a PC steel material for newly determining the deterioration state is embedded, and the PC steel material constituting the combination. Any one or more of the arrangement information and the concrete information is input.
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶されているデータベースと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力手段と、
上記入力手段を介して入力された検査データ及び上記各種情報を上記データベースに記憶されている連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別手段とを備え、
上記データベースは、上記各種情報としての上記PC鋼材の配置情報、上記PC鋼材が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報の何れか1以上と分極抵抗法による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して分極抵抗法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の配置情報、上記コンクリートの情報の何れか1以上が入力されること
を特徴とするPC鋼材劣化状況判別システム。 In the PC steel material degradation status discrimination system for discriminating the degradation status of the PC steel material embedded in the structure by nondestructive inspection,
A database in which the degree of relevance of three or more stages of the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel material and the determination result of the deterioration state of the PC steel material with respect to the inspection data is stored in advance;
Input means for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded;
The inspection data input through the input means and the various information are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree stored in the database, and the assigned inspection data and the various information are combined. And a discriminating means for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the degree of association set for the
The database includes one or more of the arrangement information of the PC steel material as the various information, the information of the concrete constituting the structure in which the PC steel material is embedded, and the inspection data of the past nondestructive inspection by the polarization resistance method, And the degree of association of three or more stages between the combination and the determination result of the deterioration state of the PC steel for the combination is stored in advance,
The input means includes inspection data obtained by performing the nondestructive inspection by a polarization resistance method on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded, and the PC steel material constituting the combination. Any one or more of the arrangement information and the concrete information is input.
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得する連関度取得ステップと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力ステップと、
上記入力ステップにおいて入力された検査データ及び上記各種情報を上記連関度取得ステップにおいて予め取得した連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別ステップとを有し、
上記連関度取得ステップでは、上記各種情報としての上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の配置情報の何れか1以上とX線透過法による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得し、
上記入力ステップでは、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対してX線透過法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の配置情報の配置情報の何れか1以上が入力されること
をコンピュータに実行させることを特徴とするPC鋼材劣化状況判別プログラム。 In the PC steel material deterioration status determination program for determining the deterioration status of the PC steel material embedded in the structure by non-destructive inspection,
A degree-of-association acquisition step of acquiring in advance three or more degrees of association between the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel and the determination result of the deterioration state of the PC steel with respect to the inspection data;
An input step for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded,
The inspection data and the various information input in the input step are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree acquired in advance in the association degree acquiring step, and the assigned inspection data and the various information are combined. A discrimination step for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the association degree set for
In the association degree acquisition step, a combination of any one or more of the PC steel material form information and the PC steel material arrangement information as the various information and the past non-destructive inspection data by X-ray transmission method, Acquire in advance three or more levels of relevance with the result of determining the deterioration status of PC steel for the combination,
In the input step, the inspection data obtained by performing the non-destructive inspection by the X-ray transmission method on the structure in which the PC steel material for newly determining the deterioration state is embedded, and the PC constituting the combination A PC steel material deterioration situation determination program that causes a computer to input one or more of the configuration information of steel material and the arrangement information of the arrangement information of the PC steel material.
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得する連関度取得ステップと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力ステップと、
上記入力ステップにおいて入力された検査データ及び上記各種情報を上記連関度取得ステップにおいて予め取得した連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別ステップとを有し、
上記連関度取得ステップでは、上記各種情報としての上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の種類情報、上記PC鋼材の配置情報、上記PC鋼材が挿通されるシースの情報の何れか1以上と漏洩磁束法による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得し、
上記入力ステップでは、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して漏洩磁束法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の種類情報、上記PC鋼材の配置情報、上記PC鋼材が挿通されるシースの情報の何れか1以上が入力されること
をコンピュータに実行させることを特徴とするPC鋼材劣化状況判別プログラム。 In the PC steel material deterioration status determination program for determining the deterioration status of the PC steel material embedded in the structure by non-destructive inspection,
A degree-of-association acquisition step of acquiring in advance three or more degrees of association between the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel and the determination result of the deterioration state of the PC steel with respect to the inspection data;
An input step for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded,
The inspection data and the various information input in the input step are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree acquired in advance in the association degree acquiring step, and the assigned inspection data and the various information are combined. A discrimination step for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the association degree set for
In the association degree acquisition step, leakage of any one or more of the form information of the PC steel material as the various information, the type information of the PC steel material, the arrangement information of the PC steel material, and the information of the sheath through which the PC steel material is inserted Acquire in advance three or more levels of relevance between the combination of the inspection data of the past nondestructive inspection by the magnetic flux method and the determination result of the deterioration state of the PC steel for the combination,
In the input step, inspection data obtained by performing the nondestructive inspection by a leakage magnetic flux method on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded, and the PC steel material constituting the combination A PC steel material that causes a computer to input one or more of the following information: morphological information, PC steel material type information, PC steel material arrangement information, and sheath information through which the PC steel material is inserted Deterioration status determination program.
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得する連関度取得ステップと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力ステップと、
上記入力ステップにおいて入力された検査データ及び上記各種情報を上記連関度取得ステップにおいて予め取得した連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別ステップとを有し、
上記連関度取得ステップでは、上記各種情報としての上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の種類情報、上記PC鋼材が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報の何れか1以上とAE(Acoustic Emission)による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得し、
上記入力ステップでは、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対してAEによる上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の種類情報、上記コンクリートの情報の何れか1以上が更に入力されること
をコンピュータに実行させることを特徴とするPC鋼材劣化状況判別プログラム。 In the PC steel material deterioration status determination program for determining the deterioration status of the PC steel material embedded in the structure by non-destructive inspection,
A degree-of-association acquisition step of acquiring in advance three or more degrees of association between the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel and the determination result of the deterioration state of the PC steel with respect to the inspection data;
An input step for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded,
The inspection data and the various information input in the input step are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree acquired in advance in the association degree acquiring step, and the assigned inspection data and the various information are combined. A discrimination step for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the association degree set for
In the association degree acquisition step, any one or more of the form information of the PC steel material as the various information, the type information of the PC steel material, the information of the concrete constituting the structure in which the PC steel material is embedded, and AE (Acoustic Emission) in advance, and obtain the three or more levels of relevance between the combination of the past non-destructive inspection data and the result of determining the deterioration of the PC steel for the combination,
In the input step, the inspection data obtained by performing the nondestructive inspection by AE on the structure in which the PC steel material for newly determining the deterioration state is embedded, and the form of the PC steel material constituting the combination A PC steel material deterioration status determination program that causes a computer to further input one or more of information, type information of the PC steel material, and information of the concrete.
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得する連関度取得ステップと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力ステップと、
上記入力ステップにおいて入力された検査データ及び上記各種情報を上記連関度取得ステップにおいて予め取得した連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別ステップとを有し、
上記連関度取得ステップでは、上記各種情報としての上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の種類情報、上記PC鋼材の配置情報の何れか1以上と電気抵抗計測による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得し、
上記入力ステップでは、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して電気抵抗計測による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の種類情報、上記PC鋼材の配置情報の何れか1以上が更に入力されること
をコンピュータに実行させることを特徴とするPC鋼材劣化状況判別プログラム。 In the PC steel material deterioration status determination program for determining the deterioration status of the PC steel material embedded in the structure by non-destructive inspection,
A degree-of-association acquisition step of acquiring in advance three or more degrees of association between the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel and the determination result of the deterioration state of the PC steel with respect to the inspection data;
An input step for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded,
The inspection data and the various information input in the input step are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree acquired in advance in the association degree acquiring step, and the assigned inspection data and the various information are combined. A discrimination step for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the association degree set for
In the association degree acquisition step, any one or more of the form information of the PC steel material, the type information of the PC steel material, and the arrangement information of the PC steel material as the various information and the inspection data of the past non-destructive inspection by electric resistance measurement And the degree of association of three or more stages between the combination and the determination result of the deterioration state of the PC steel material for the combination in advance,
In the input step, inspection data obtained by performing the nondestructive inspection by electrical resistance measurement on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded, and the PC steel material constituting the combination A PC steel material deterioration state determination program, which causes a computer to further input any one or more of the following form information, the PC steel material type information, and the PC steel material arrangement information.
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得する連関度取得ステップと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力ステップと、
上記入力ステップにおいて入力された検査データ及び上記各種情報を上記連関度取得ステップにおいて予め取得した連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別ステップとを有し、
上記連関度取得ステップでは、上記各種情報としての上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の種類情報、上記PC鋼材が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報の何れか1以上と振動計測による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得し、
上記入力ステップでは、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して振動計測による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の種類情報、上記PC鋼材が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報の何れか1以上が入力されること
をコンピュータに実行させることを特徴とするPC鋼材劣化状況判別プログラム。 In the PC steel material deterioration status determination program for determining the deterioration status of the PC steel material embedded in the structure by non-destructive inspection,
A degree-of-association acquisition step of acquiring in advance three or more degrees of association between the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel and the determination result of the deterioration state of the PC steel with respect to the inspection data;
An input step for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded,
The inspection data and the various information input in the input step are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree acquired in advance in the association degree acquiring step, and the assigned inspection data and the various information are combined. A discrimination step for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the association degree set for
In the association degree acquisition step, any one or more of the form information of the PC steel material as the various information, the type information of the PC steel material, the information of the concrete constituting the structure in which the PC steel material is embedded, and vibration measurement are used. Acquire in advance three or more levels of relevance between the combination of past non-destructive inspection data and the result of determining the deterioration status of PC steel for the combination,
In the input step, the inspection data obtained by performing the nondestructive inspection by vibration measurement on the structure in which the PC steel material for newly determining the deterioration state is embedded, and the PC steel material constituting the combination PC steel material deterioration status determination characterized by causing a computer to input any one or more of form information, type information of the PC steel material, and information on concrete constituting the structure in which the PC steel material is embedded program.
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得する連関度取得ステップと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力ステップと、
上記入力ステップにおいて入力された検査データ及び上記各種情報を上記連関度取得ステップにおいて予め取得した連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別ステップとを有し、
上記連関度取得ステップでは、上記各種情報としての上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の配置情報、上記PC鋼材が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報の何れか1以上と赤外線サーモグラフィーによる過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得し、
上記入力ステップでは、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して赤外線サーモグラフィーによる上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の配置情報、上記PC鋼材が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報の何れか1以上が入力されること
をコンピュータに実行させることを特徴とするPC鋼材劣化状況判別プログラム。 In the PC steel material deterioration status determination program for determining the deterioration status of the PC steel material embedded in the structure by non-destructive inspection,
A degree-of-association acquisition step of acquiring in advance three or more degrees of association between the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel and the determination result of the deterioration state of the PC steel with respect to the inspection data;
An input step for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded,
The inspection data and the various information input in the input step are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree acquired in advance in the association degree acquiring step, and the assigned inspection data and the various information are combined. A discrimination step for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the association degree set for
In the association degree acquisition step, any one or more of the form information of the PC steel material as the various information, the arrangement information of the PC steel material, the information of the concrete constituting the structure in which the PC steel material is embedded, and infrared thermography Acquire in advance three or more levels of relevance between the combination of past non-destructive inspection data and the result of determining the deterioration status of PC steel for the combination,
In the input step, the inspection data obtained by performing the nondestructive inspection by infrared thermography on the structure in which the PC steel material for newly determining the deterioration state is embedded, and the PC steel material constituting the combination PC steel material deterioration status determination characterized by causing a computer to input any one or more of form information, arrangement information of the PC steel material, and information of concrete constituting the structure in which the PC steel material is embedded program.
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得する連関度取得ステップと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力ステップと、
上記入力ステップにおいて入力された検査データ及び上記各種情報を上記連関度取得ステップにおいて予め取得した連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別ステップとを有し、
上記連関度取得ステップでは、上記各種情報としての上記PC鋼材の種類情報、上記PC鋼材が挿通されるシース内のグラウト充填情報の何れか1以上と、高周波衝撃弾性波法による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得し、
上記入力ステップでは、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して高周波衝撃弾性波法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の種類情報、上記PC鋼材が挿通されるシース内のグラウト充填情報の何れか1以上が入力されること
をコンピュータに実行させることを特徴とするPC鋼材劣化状況判別プログラム。 In the PC steel material deterioration status determination program for determining the deterioration status of the PC steel material embedded in the structure by non-destructive inspection,
A degree-of-association acquisition step of acquiring in advance three or more degrees of association between the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel and the determination result of the deterioration state of the PC steel with respect to the inspection data;
An input step for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded,
The inspection data and the various information input in the input step are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree acquired in advance in the association degree acquiring step, and the assigned inspection data and the various information are combined. A discrimination step for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the association degree set for
In the association degree acquisition step, any one or more of the PC steel material type information as the various information, the grout filling information in the sheath through which the PC steel material is inserted, and the past nondestructive inspection by the high frequency shock elastic wave method The degree of relevance in three or more stages between the combination of the inspection data and the determination result of the deterioration state of the PC steel material for the combination is acquired in advance,
In the input step, the inspection data obtained by performing the non-destructive inspection by the high-frequency shock elastic wave method on the structure in which the PC steel material for newly determining the deterioration state is embedded, and the combination constituting the combination A PC steel material deterioration situation determination program that causes a computer to input one or more of PC steel material type information and grout filling information in a sheath through which the PC steel material is inserted.
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得する連関度取得ステップと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力ステップと、
上記入力ステップにおいて入力された検査データ及び上記各種情報を上記連関度取得ステップにおいて予め取得した連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別ステップとを有し、
上記連関度取得ステップでは、上記各種情報としての上記PC鋼材の配置情報、上記PC鋼材が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報の何れか1以上と電磁パルス法による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得し、
上記入力ステップでは、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して電磁パルス法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の配置情報、上記PC鋼材が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報の何れか1以上が入力されること
をコンピュータに実行させることを特徴とするPC鋼材劣化状況判別プログラム。 In the PC steel material deterioration status determination program for determining the deterioration status of the PC steel material embedded in the structure by non-destructive inspection,
A degree-of-association acquisition step of acquiring in advance three or more degrees of association between the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel and the determination result of the deterioration state of the PC steel with respect to the inspection data;
An input step for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded,
The inspection data and the various information input in the input step are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree acquired in advance in the association degree acquiring step, and the assigned inspection data and the various information are combined. A discrimination step for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the association degree set for
In the association degree acquisition step, any one or more of the arrangement information of the PC steel material as the various information, the information of the concrete constituting the structure in which the PC steel material is embedded, and the past nondestructive inspection by the electromagnetic pulse method Acquire in advance three or more levels of relevance between the combination with the inspection data and the determination result of the deterioration state of the PC steel for the combination,
In the input step, inspection data obtained by performing the nondestructive inspection by the electromagnetic pulse method on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded, and the PC steel material constituting the combination A PC steel material deterioration situation determination program, which causes a computer to input one or more of the following information: arrangement information of the above and information on concrete constituting the structure in which the PC steel material is embedded.
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得する連関度取得ステップと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力ステップと、
上記入力ステップにおいて入力された検査データ及び上記各種情報を上記連関度取得ステップにおいて予め取得した連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別ステップとを有し、
上記連関度取得ステップでは、上記各種情報としての上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の配置情報、上記PC鋼材が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報の何れか1以上と電磁レーダー法による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得し、
上記入力ステップでは、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して電磁レーダー法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の形態情報、上記PC鋼材の配置情報、上記コンクリートの情報の何れか1以上が入力されること
をコンピュータに実行させることを特徴とするPC鋼材劣化状況判別プログラム。 In the PC steel material deterioration status determination program for determining the deterioration status of the PC steel material embedded in the structure by non-destructive inspection,
A degree-of-association acquisition step of acquiring in advance three or more degrees of association between the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel and the determination result of the deterioration state of the PC steel with respect to the inspection data;
An input step for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded,
The inspection data and the various information input in the input step are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree acquired in advance in the association degree acquiring step, and the assigned inspection data and the various information are combined. A discrimination step for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the association degree set for
In the association degree acquisition step, any one or more of the form information of the PC steel material as the various information, the arrangement information of the PC steel material, the information of the concrete constituting the structure in which the PC steel material is embedded, and the electromagnetic radar method Obtaining in advance three or more levels of relevance between the combination of the inspection data of the past non-destructive inspection and the determination result of the deterioration state of the PC steel material for the combination,
In the input step, inspection data obtained by performing the nondestructive inspection by the electromagnetic radar method on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded, and the PC steel material constituting the combination A PC steel material deterioration status determination program that causes a computer to input one or more of the following: morphological information, PC steel arrangement information, and concrete information.
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得する連関度取得ステップと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力ステップと、
上記入力ステップにおいて入力された検査データ及び上記各種情報を上記連関度取得ステップにおいて予め取得した連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別ステップとを有し、
上記連関度取得ステップでは、上記各種情報としての上記PC鋼材の配置情報、上記PC鋼材が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報の何れか1以上と自然電位法による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得し、
上記入力ステップでは、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して自然電位法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の配置情報、上記コンクリートの情報の何れか1以上が入力されること
をコンピュータに実行させることを特徴とするPC鋼材劣化状況判別プログラム。 In the PC steel material deterioration status determination program for determining the deterioration status of the PC steel material embedded in the structure by non-destructive inspection,
A degree-of-association acquisition step of acquiring in advance three or more degrees of association between the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel and the determination result of the deterioration state of the PC steel with respect to the inspection data;
An input step for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded,
The inspection data and the various information input in the input step are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree acquired in advance in the association degree acquiring step, and the assigned inspection data and the various information are combined. A discrimination step for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the association degree set for
In the association degree acquisition step, any one or more of the arrangement information of the PC steel material as the various information, the information of the concrete constituting the structure in which the PC steel material is embedded, and past nondestructive inspection by the natural potential method Acquire in advance three or more levels of relevance between the combination with the inspection data and the determination result of the deterioration state of the PC steel for the combination,
In the input step, inspection data obtained by performing the nondestructive inspection by a natural potential method on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded, and the PC steel material constituting the combination A PC steel material deterioration situation determination program that causes a computer to input one or more of the arrangement information and the concrete information.
上記PC鋼材に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得する連関度取得ステップと、
新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ及び各種情報が入力される入力ステップと、
上記入力ステップにおいて入力された検査データ及び上記各種情報を上記連関度取得ステップにおいて予め取得した連関度に関連付けられる検査データ及び上記各種情報に割り当て、その割り当てられた検査データ及び上記各種情報の組み合わせに対して設定された連関度に基づいて、PC鋼材の劣化状況を判別する判別ステップとを有し、
上記連関度取得ステップでは、上記各種情報としての上記PC鋼材の配置情報、上記PC鋼材が埋設される構造物を構成するコンクリートの情報の何れか1以上と分極抵抗法による過去の非破壊検査の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するPC鋼材の劣化状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得し、
上記入力ステップでは、新たに劣化状況を判別するPC鋼材が埋設された構造物に対して分極抵抗法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記PC鋼材の配置情報、上記コンクリートの情報の何れか1以上が入力されること
をコンピュータに実行させることを特徴とするPC鋼材劣化状況判別プログラム。 In the PC steel material deterioration status determination program for determining the deterioration status of the PC steel material embedded in the structure by non-destructive inspection,
A degree-of-association acquisition step of acquiring in advance three or more degrees of association between the inspection data of the past non-destructive inspection for the PC steel and the determination result of the deterioration state of the PC steel with respect to the inspection data;
An input step for inputting inspection data and various information obtained by performing the nondestructive inspection on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded,
The inspection data and the various information input in the input step are assigned to the inspection data and the various information associated with the association degree acquired in advance in the association degree acquiring step, and the assigned inspection data and the various information are combined. A discrimination step for discriminating the deterioration status of the PC steel based on the association degree set for
In the association degree acquisition step, any one or more of the arrangement information of the PC steel material as the various information, the information of the concrete constituting the structure in which the PC steel material is embedded, and the past nondestructive inspection by the polarization resistance method Acquire in advance three or more levels of relevance between the combination with the inspection data and the determination result of the deterioration state of the PC steel for the combination,
In the input step, inspection data obtained by performing the nondestructive inspection by a polarization resistance method on a structure in which a PC steel material for newly determining a deterioration state is embedded, and the PC steel material constituting the combination A PC steel material deterioration situation determination program that causes a computer to input one or more of the arrangement information and the concrete information.
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---|---|---|---|---|
JP6644342B1 (en) * | 2019-06-24 | 2020-02-12 | イノベーションIp・コンサルティング株式会社 | Vibration evaluation device and vibration evaluation system |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0484754A (en) * | 1990-07-27 | 1992-03-18 | Hitachi Ltd | Method for evaluating soundness of material |
JPH1021211A (en) * | 1996-06-28 | 1998-01-23 | Taisei Corp | Neural network, evaluating method and predicting method of corrosion of reinforcing bar in concrete structure |
JP2004020358A (en) * | 2002-06-17 | 2004-01-22 | Keisoku Gijutsu Service:Kk | Method of calculating diameter of buried object, such as reinforcement, or the like, buried in structure |
US20040123665A1 (en) * | 2001-04-11 | 2004-07-01 | Blodgett David W. | Nondestructive detection of reinforcing member degradation |
JP2005106812A (en) * | 2003-09-30 | 2005-04-21 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | Method of detecting tension wire break in concrete pole |
JP2007333577A (en) * | 2006-06-15 | 2007-12-27 | Dia Consultant:Kk | Function diagnosing method for concrete structure |
JP2014174062A (en) * | 2013-03-12 | 2014-09-22 | Jfe Engineering Corp | Corrosion diagnostic method of steel material coated with concrete |
US20150338380A1 (en) * | 2014-05-21 | 2015-11-26 | University Of South Carolina | Assessing Corrosion Damage in Post-Tensioned Concrete Structures Using Acoustic Emission |
JP6112591B1 (en) * | 2016-10-20 | 2017-04-12 | ジャパンモード株式会社 | Creative crop supply system |
-
2017
- 2017-11-24 JP JP2017225757A patent/JP6321878B1/en active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0484754A (en) * | 1990-07-27 | 1992-03-18 | Hitachi Ltd | Method for evaluating soundness of material |
JPH1021211A (en) * | 1996-06-28 | 1998-01-23 | Taisei Corp | Neural network, evaluating method and predicting method of corrosion of reinforcing bar in concrete structure |
US20040123665A1 (en) * | 2001-04-11 | 2004-07-01 | Blodgett David W. | Nondestructive detection of reinforcing member degradation |
JP2004020358A (en) * | 2002-06-17 | 2004-01-22 | Keisoku Gijutsu Service:Kk | Method of calculating diameter of buried object, such as reinforcement, or the like, buried in structure |
JP2005106812A (en) * | 2003-09-30 | 2005-04-21 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | Method of detecting tension wire break in concrete pole |
JP2007333577A (en) * | 2006-06-15 | 2007-12-27 | Dia Consultant:Kk | Function diagnosing method for concrete structure |
JP2014174062A (en) * | 2013-03-12 | 2014-09-22 | Jfe Engineering Corp | Corrosion diagnostic method of steel material coated with concrete |
US20150338380A1 (en) * | 2014-05-21 | 2015-11-26 | University Of South Carolina | Assessing Corrosion Damage in Post-Tensioned Concrete Structures Using Acoustic Emission |
JP6112591B1 (en) * | 2016-10-20 | 2017-04-12 | ジャパンモード株式会社 | Creative crop supply system |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20200087331A (en) * | 2018-12-28 | 2020-07-21 | 주식회사 포스코아이씨티 | Apparatus and method for inspecting steel products |
KR102196114B1 (en) * | 2018-12-28 | 2020-12-29 | 주식회사 포스코아이씨티 | Apparatus and method for inspecting steel products |
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