JP6499788B2 - 建築物改装に伴う損害防止の推定 - Google Patents
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Description
CDI≦7についてBDI=1、
7<CDI≦9についてBDI=2、
9<CDIについてBDI=3
例示的1実装では、各BDIには、ユーザ・インターフェースのための色が割り当てられ、0が緑であり、1が黄であり、2がオレンジであり、3が赤であるが、他のカラー・マッピングも可能である。各都市ブロック404について、BDIは、その特定の都市ブロック404内の典型的建築物の最も可能性の高い損害指数を表す。例示的1実施形態では、典型的建築物は、都市ブロック404内の建築物についてのデータを平均することによって計算される。
いくつかの実装では、ブロック・レベルで地震損害を推定することは、ブロック内の構造物の特徴に基づいて、各ブロックについての構造物の統計分析を実施すること、および各ブロック内の構造の統計分析に基づいて、ブロック・レベルで地震損害を推定することを含む。
いくつかの例示的実施形態では、震動データにアクセスすることは、新しい地震後にUSGSからShakeMap情報を受け取ること、新しい地震後に損害検査データにアクセスすること、得られた損害検査データを損害推定アルゴリズムに入力すること、および得られた損害検査データを入力した後に地震損害を再推定することをさらに含む。
いくつかの例示的実施形態では、各特徴についての現脆弱性関数は、地震によって引き起こされる構造物が受ける震動に基づいて、特徴が地震後に損害を受ける確率を表現する。
Claims (17)
- コンピュータ・デバイスの1つまたは複数のプロセッサを使用して、データベースにアクセスし、建築物に対する構造的損害を予測するための現脆弱性関数を取り出す工程と、
該1つまたは複数のプロセッサを使用して、該建築物の特徴を識別する工程と、
該建築物の構造を改善するための改装措置を識別する工程であって、該改装措置がコストに関連付けられる工程と、
機械学習プログラムおよび該現脆弱性関数を利用して、シミュレートされる地震後の該建築物に対する第1の損害を該1つまたは複数のプロセッサによって推定する工程と、
該改装措置および該現脆弱性関数に基づいて、該建築物についての新しい脆弱性関数を該1つまたは複数のプロセッサによって求める工程と、
該機械学習プログラムおよび該新しい脆弱性関数を利用して、該シミュレートされる地震後の該建築物に対する第2の損害を該1つまたは複数のプロセッサによって推定する工程と、
該第1の損害および該第2の損害に基づいて、該改装措置の結果として得られる損害の違いを該1つまたは複数のプロセッサによって求める工程と、
前記機械学習プログラムを使用して、前記シミュレートされる地震後の所定のしきい値より高い崩壊の危険を有する領域内の建築物を前記1つまたは複数のプロセッサによって識別する工程と、
識別した建築物についての前記改装措置の結果として得られる損害の違いを求める工程と
を含むコンピュータ化された方法。 - シミュレートされる地震の複数のシナリオについての前記第1の損害および前記第2の損害を再計算する工程と、
該複数のシナリオから前記第1の損害および前記第2の損害を集約して、前記改装措置からの予想便益を識別する工程と
をさらに含む請求項1に記載の方法。 - 前記改装措置が、地震後の建築構造に対する損害の確率を低減する、該建築構造に対して行われる変更である請求項1に記載の方法。
- 各特徴についての前記現脆弱性関数が、地震によって引き起こされる構造物が受ける震動に基づいて、前記特徴が該地震後に損害を受ける確率を表現する請求項1に記載の方法。
- 前記現脆弱性関数が平均および標準偏差を有し、前記新しい脆弱性関数が該現脆弱性関数よりも高い平均と該現脆弱性関数よりも低い標準偏差とを有する請求項1に記載の方法。
- 前記新しい脆弱性関数の平均が前記改装措置に基づき、前記新しい脆弱性関数が、前記現脆弱性関数よりも低い、前記シミュレートされる地震によって引き起こされる損害の確率を予測する請求項5に記載の方法。
- 複数の潜在的改装措置についての、前記シミュレートされる地震についての損害節約を推定する工程と、
前記複数の潜在的改装措置についての前記損害節約を提示する工程と
をさらに含む請求項1に記載の方法。 - 前記特徴が建築環境特徴、自然環境特徴、または瞬間ライン特徴に分類され、前記建築環境特徴が、構造物位置、構造物サイズ、構造物価格、前記構造物が建築された年、前記構造物の階数、前記構造物が商業用か、それとも住居用か、前記構造物の建築物材料、および前記構造物の煙突の存在または欠如のうちの1つまたは複数を含む請求項1に記載の方法。
- 前記新しい脆弱性関数を求める工程が、
2つ以上の事前定義された脆弱性関数の組合せである前記新しい脆弱性関数を割り当てる工程であって、該組合せのそれぞれの事前定義された脆弱性関数がそれぞれの重みを有する工程
をさらに含む請求項1に記載の方法。 - 命令を含むメモリと、
1つまたは複数のコンピュータ・プロセッサであって、該命令が、該1つまたは複数のコンピュータ・プロセッサによって実行されるとき、該1つまたは複数のコンピュータ・プロセッサに、
データベースにアクセスし、建築物に対する構造的損害を予測するための現脆弱性関数を取り出す工程と、
該建築物の特徴を識別する工程と、
該建築物の構造を改善するための改装措置を識別する工程であって、該改装措置がコストに関連付けられる工程と、
機械学習プログラムおよび該現脆弱性関数を利用して、シミュレートされる地震後の該建築物に対する第1の損害を推定する工程と、
該改装措置および該現脆弱性関数に基づいて、該建築物についての新しい脆弱性関数を求める工程と、
該機械学習プログラムおよび該新しい脆弱性関数を利用して、該シミュレートされる地震後の該建築物に対する第2の損害を推定する工程と、
該第1の損害および該第2の損害に基づいて、該改装措置の結果として得られる損害の違いを求める工程と、
前記シミュレートされる地震後の所定のしきい値より高い崩壊の危険を有する領域内の建築物を前記機械学習プログラムによって識別する工程と、
識別した建築物についての前記改装措置の結果として得られる損害の前記違いを求める工程と
を含む操作を実施させるコンピュータ・プロセッサと
を備えるシステム。 - 前記命令が、前記1つまたは複数のコンピュータ・プロセッサに、
シミュレートされる地震の複数のシナリオについての前記第1の損害および前記第2の損害を再計算する工程と、
該複数のシナリオから前記第1の損害および前記第2の損害を集約して、前記改装措置からの予想便益を識別する工程と
を含む操作をさらに実施させる請求項10に記載のシステム。 - 前記現脆弱性関数が平均および標準偏差を有し、前記新しい脆弱性関数が該現脆弱性関数よりも高い平均と該現脆弱性関数よりも低い標準偏差とを有する請求項10に記載のシステム。
- 前記命令が、前記1つまたは複数のコンピュータ・プロセッサに、
複数の潜在的改装措置についての、前記シミュレートされる地震についての損害節約を推定する工程と、
該複数の潜在的改装措置についての該損害節約を提示する工程と
を含む操作をさらに実施させる請求項10に記載のシステム。 - マシンによって実行されるとき、該マシンに、
データベースにアクセスし、建築物に対する構造的損害を予測するための現脆弱性関数を取り出す工程と、
該建築物の特徴を識別する工程と、
該建築物の構造を改善するための改装措置を識別する工程であって、該改装措置がコストに関連付けられる工程と、
機械学習プログラムおよび該現脆弱性関数を利用して、シミュレートされる地震後の前記建築物に対する第1の損害を推定する工程と、
該改装措置および該現脆弱性関数に基づいて、該建築物についての新しい脆弱性関数を求める工程と、
該機械学習プログラムおよび該新しい脆弱性関数を利用して、該シミュレートされる地震後の該建築物に対する第2の損害を推定する工程と、
該第1の損害および該第2の損害に基づいて、該改装措置の結果として得られる損害の違いを求める工程と、
前記シミュレートされる地震後の所定のしきい値より高い崩壊の危険を有する領域内の建築物を前記機械学習プログラムによって識別する工程と、
識別した建築物についての前記改装措置の結果として得られる損害の前記違いを求める工程と
を含む操作を実施させる命令を含む非一時的な機械可読記憶媒体。 - 前記マシンが、
シミュレートされる地震の複数のシナリオについての前記第1の損害および前記第2の損害を再計算する工程と、
該複数のシナリオから前記第1の損害および前記第2の損害を集約して、前記改装措置からの予想便益を識別する工程と
を含む操作をさらに実施する請求項14に記載の機械可読記憶媒体。 - 前記現脆弱性関数が平均および標準偏差を有し、前記新しい脆弱性関数が該現脆弱性関数よりも高い平均と該現脆弱性関数よりも低い標準偏差とを有する請求項14に記載の機械可読記憶媒体。
- 前記マシンが、
複数の潜在的改装措置についての、前記シミュレートされる地震についての損害節約を推定する工程と、
該複数の潜在的改装措置についての該損害節約を提示する工程と
を含む操作をさらに実施する請求項14に記載の機械可読記憶媒体。
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