JP3249906B2 - 斜面崩壊時刻予測装置 - Google Patents
斜面崩壊時刻予測装置Info
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- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
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- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
- Measurement Of Unknown Time Intervals (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Pit Excavations, Shoring, Fill Or Stabilisation Of Slopes (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、対象となる斜面の
状態を監視して同斜面が崩壊する時刻を予測する装置に
係り、特に、早期にかつ高精度に斜面崩壊の開始時刻を
予測することが可能となり、しかも、取り扱いが極めて
容易となる装置に関するものである。
状態を監視して同斜面が崩壊する時刻を予測する装置に
係り、特に、早期にかつ高精度に斜面崩壊の開始時刻を
予測することが可能となり、しかも、取り扱いが極めて
容易となる装置に関するものである。
【０００２】斜面がいつ崩壊するかを予測できれば、多
くの土木作業を安全に行なうことが可能となる。
くの土木作業を安全に行なうことが可能となる。
【０００３】また、適切な対策を予め施して斜面の崩壊
を防止し、その崩壊による被害を回避することも可能と
なる。
を防止し、その崩壊による被害を回避することも可能と
なる。
【０００４】
【従来の技術】大型盛土や切土の斜面（実験には傾斜箱
を使用）に変位計を設置し、その変位計で斜面表面の変
位（歪）を測定する。
を使用）に変位計を設置し、その変位計で斜面表面の変
位（歪）を測定する。
【０００５】この測定結果を計算機へ継続して入力し、
計算機は入力された測定結果を用いて第２次クリープ領
域や第３次クリープ領域における斜面崩壊の予測時刻を
図式解法の手順に従い算出する。
計算機は入力された測定結果を用いて第２次クリープ領
域や第３次クリープ領域における斜面崩壊の予測時刻を
図式解法の手順に従い算出する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】図式解法の基準となる
時刻により斜面崩壊の予測時刻が大きく異なり、基準時
刻の設定がきわめて難しい。
時刻により斜面崩壊の予測時刻が大きく異なり、基準時
刻の設定がきわめて難しい。
【０００７】また、斜面が崩壊直前となったときにはじ
めて斜面崩壊の予測時刻が正確に得られ、安全や崩壊防
止の対策が遅れる。
めて斜面崩壊の予測時刻が正確に得られ、安全や崩壊防
止の対策が遅れる。
【０００８】さらに、斜面崩壊の予兆となる斜面表面の
変位が発生するであろう位置（斜面表面の歪に変状が確
認されるであろう位置）を予め特定することはおよそ不
可能で、このため、多数の変位計を設置することが必要
となる。
変位が発生するであろう位置（斜面表面の歪に変状が確
認されるであろう位置）を予め特定することはおよそ不
可能で、このため、多数の変位計を設置することが必要
となる。
【０００９】本発明は上記の事情に鑑みて為されたもの
であり、その目的は、斜面崩壊時刻を早期にかつ正確に
予測することが可能となり、しかも、取り扱いが極めて
容易となる装置を提供することにある。
であり、その目的は、斜面崩壊時刻を早期にかつ正確に
予測することが可能となり、しかも、取り扱いが極めて
容易となる装置を提供することにある。
【００１０】
・第１発明に係る装置（図１参照） 崩壊時刻の予測対象となる斜面の内部で発生したＡＥ信
号を検出するＡＥ信号検出手段１０と、検出されたＡＥ
信号の発生回数を一定の期間ｔにわたり累積するＡＥ信
号発生回数累積手段１２と、前記期間ｔ，定数ｂ，積分
定数Ｃ，ＡＥ信号の検出が開始された時刻から経過した
時間Ｔ及び発生ＡＥ信号累積数Ｎが含まれ経過時間Ｔ−
発生ＡＥ信号累積数Ｎの特性が示される式 Ｎ＝Ｃ・Ｔt・exp（ｂ・Ｔ） を記憶するＡＥ経時曲線記憶手段１４と、前記期間ｔが
経過したときに、前記時間Ｔ及び前記発生ＡＥ信号累積
数Ｎを用いた最小二乗法の計算で、該期間ｔ，定数ｂ及
び積分定数Ｃを決定するパラメータ決定手段１６と、決
定された期間ｔ，定数ｂ及び積分定数Ｃを記憶されてい
る前記式へ代入し、代入後の式で示される前記特性の時
間に対する増加率が上限値αを越える時刻を前記斜面の
崩壊開始時刻として求める崩壊時刻算出手段１８と、を
有する。
号を検出するＡＥ信号検出手段１０と、検出されたＡＥ
信号の発生回数を一定の期間ｔにわたり累積するＡＥ信
号発生回数累積手段１２と、前記期間ｔ，定数ｂ，積分
定数Ｃ，ＡＥ信号の検出が開始された時刻から経過した
時間Ｔ及び発生ＡＥ信号累積数Ｎが含まれ経過時間Ｔ−
発生ＡＥ信号累積数Ｎの特性が示される式 Ｎ＝Ｃ・Ｔt・exp（ｂ・Ｔ） を記憶するＡＥ経時曲線記憶手段１４と、前記期間ｔが
経過したときに、前記時間Ｔ及び前記発生ＡＥ信号累積
数Ｎを用いた最小二乗法の計算で、該期間ｔ，定数ｂ及
び積分定数Ｃを決定するパラメータ決定手段１６と、決
定された期間ｔ，定数ｂ及び積分定数Ｃを記憶されてい
る前記式へ代入し、代入後の式で示される前記特性の時
間に対する増加率が上限値αを越える時刻を前記斜面の
崩壊開始時刻として求める崩壊時刻算出手段１８と、を
有する。
【００１１】・第２発明に係る装置（図１参照） 崩壊時刻の予測対象となる斜面の内部で発生したＡＥ信
号を検出するＡＥ信号検出手段１０と、検出されたＡＥ
信号の発生回数を一定の期間ｔにわたり累積するＡＥ信
号発生回数累積手段１２と、前記期間ｔ，定数ｂ，積分
定数Ｃ，ＡＥ信号の検出が開始された時刻から経過した
時間Ｔ及び発生ＡＥ信号累積数Ｎが含まれ経過時間Ｔ−
発生ＡＥ信号累積数Ｎの特性が示される式 Ｎ＝Ｃ・Ｔt・exp（ｂ・Ｔ） を記憶するＡＥ経時曲線記憶手段１４と、前記期間ｔが
経過したときに、前記時間Ｔ及び前記発生ＡＥ信号累積
数Ｎを用いた最小二乗法の計算で、該期間ｔ，定数ｂ及
び積分定数Ｃを決定するパラメータ決定手段１６と、決
定された期間ｔ，定数ｂ及び積分定数Ｃを記憶されてい
る前記式へ代入し、代入後の式で示される前記特性の時
間に対する増加率が上限値αを越える時刻を前記斜面の
崩壊開始時刻として求める崩壊時刻算出手段１８と、前
記斜面の性質に応じて前記上限値αを調整設定する上限
値設定手段２０と、を有する。
号を検出するＡＥ信号検出手段１０と、検出されたＡＥ
信号の発生回数を一定の期間ｔにわたり累積するＡＥ信
号発生回数累積手段１２と、前記期間ｔ，定数ｂ，積分
定数Ｃ，ＡＥ信号の検出が開始された時刻から経過した
時間Ｔ及び発生ＡＥ信号累積数Ｎが含まれ経過時間Ｔ−
発生ＡＥ信号累積数Ｎの特性が示される式 Ｎ＝Ｃ・Ｔt・exp（ｂ・Ｔ） を記憶するＡＥ経時曲線記憶手段１４と、前記期間ｔが
経過したときに、前記時間Ｔ及び前記発生ＡＥ信号累積
数Ｎを用いた最小二乗法の計算で、該期間ｔ，定数ｂ及
び積分定数Ｃを決定するパラメータ決定手段１６と、決
定された期間ｔ，定数ｂ及び積分定数Ｃを記憶されてい
る前記式へ代入し、代入後の式で示される前記特性の時
間に対する増加率が上限値αを越える時刻を前記斜面の
崩壊開始時刻として求める崩壊時刻算出手段１８と、前
記斜面の性質に応じて前記上限値αを調整設定する上限
値設定手段２０と、を有する。
【００１２】（作用）崩壊時刻の予測対象となる斜面の
性質に応じて上限値αを調整設定してから、ＡＥ信号の
検出動作を開始する。
性質に応じて上限値αを調整設定してから、ＡＥ信号の
検出動作を開始する。
【００１３】そして、ＡＥ信号の発生回数を一定の期間
ｔにわたり累積し、期間ｔ，定数ｂ，積分定数を決定す
る。
ｔにわたり累積し、期間ｔ，定数ｂ，積分定数を決定す
る。
【００１４】さらに、期間ｔ，定数ｂ及び積分定数Ｃを
予め用意された式へ代入し、代入後の式で示される特性
の時間に対する増加率が上限値αを越える時刻をb斜面
の崩壊開始時刻として求める。上限値αは斜面の性質を
考慮して予め調整決定する。
予め用意された式へ代入し、代入後の式で示される特性
の時間に対する増加率が上限値αを越える時刻をb斜面
の崩壊開始時刻として求める。上限値αは斜面の性質を
考慮して予め調整決定する。
【００１５】
【発明の実施の形態】図２には斜面２００の縦断面が示
されており、その斜面２００（盛砂）は波線の面２０２
で滑り崩壊する。
されており、その斜面２００（盛砂）は波線の面２０２
で滑り崩壊する。
【００１６】この斜面２００の高さ中間位置へウェーブ
ガイド２０４が水平な姿勢で縦断面と平行に差し込まれ
ている。
ガイド２０４が水平な姿勢で縦断面と平行に差し込まれ
ている。
【００１７】ウェーブガイド２０４はアルミニウム製
で、その両端にＡＥセンサ２０６が設けられている。
で、その両端にＡＥセンサ２０６が設けられている。
【００１８】斜面２００の内部で発生したＡＥ信号はウ
ェーブガイド２０４を介してＡＥセンサ２０６へ伝達さ
れ、ＡＥセンサ２０６は伝達されるＡＥ信号に応じた検
出信号を出力する。
ェーブガイド２０４を介してＡＥセンサ２０６へ伝達さ
れ、ＡＥセンサ２０６は伝達されるＡＥ信号に応じた検
出信号を出力する。
【００１９】その信号はウェーブガイド２０４の斜面表
面側から取り出され、図３のアンプ３００で増幅され
る。
面側から取り出され、図３のアンプ３００で増幅され
る。
【００２０】さらに、Ａ／Ｄ変換ボード３０２へアンプ
３００の出力が与えられ、Ａ／Ｄ変換ボード３０２の出
力はコンピュータ本体３０４に取り込まれる。
３００の出力が与えられ、Ａ／Ｄ変換ボード３０２の出
力はコンピュータ本体３０４に取り込まれる。
【００２１】コンピュータ本体３０４にはディスプレイ
３０６及びキーボード３０８が接続されている。コンピ
ュータ本体３０４は斜面２００の崩壊開始時刻を予測し
てディスプレイ３０６へ出力する。このため、 Ｎ＝Ｃ・Ｔt・exp（ｂ・Ｔ） の式を記憶している。
３０６及びキーボード３０８が接続されている。コンピ
ュータ本体３０４は斜面２００の崩壊開始時刻を予測し
てディスプレイ３０６へ出力する。このため、 Ｎ＝Ｃ・Ｔt・exp（ｂ・Ｔ） の式を記憶している。
【００２２】値ＮはＡＥ信号発生の累積信号，値Ｃは積
分定数，値Ｔは経過時間，値ｔはＡＥ信号発生の回数を
累積する期間，値ｂは定数である。
分定数，値Ｔは経過時間，値ｔはＡＥ信号発生の回数を
累積する期間，値ｂは定数である。
【００２３】ユーザはコンピュータ本体３０４の処理に
必要な情報をキーボード３０８から入力し、斜面崩壊の
時刻予測処理をキーボード３０８の操作でコンピュータ
本体３０４に開始させる。
必要な情報をキーボード３０８から入力し、斜面崩壊の
時刻予測処理をキーボード３０８の操作でコンピュータ
本体３０４に開始させる。
【００２４】図４ではコンピュータ本体３０４で行なわ
れる斜面崩壊の時刻予測処理がフローチャートを用いて
説明されており、最初にユーザはキーボード３０８を操
作し、崩壊時刻の予測対象となる斜面２００の性質に応
じて上限値αを調整設定し、ＡＥ信号の検出期間ｔを決
定する（ステップ４００）。
れる斜面崩壊の時刻予測処理がフローチャートを用いて
説明されており、最初にユーザはキーボード３０８を操
作し、崩壊時刻の予測対象となる斜面２００の性質に応
じて上限値αを調整設定し、ＡＥ信号の検出期間ｔを決
定する（ステップ４００）。
【００２５】次に、ＡＥ信号検出信号（Ａ／Ｄ変換ボー
ド３０２の出力）の取り込み開始をキーボード３０８の
操作でコンピュータ本体３０４に指示する（ステップ４
０２）。
ド３０２の出力）の取り込み開始をキーボード３０８の
操作でコンピュータ本体３０４に指示する（ステップ４
０２）。
【００２６】この指示が与えられると、コンピュータ本
体３０４はＡＥ信号の発生回数を累積する処理を開始
し、同処理は一定の期間ｔにわたり継続される（ステッ
プ４０４）。
体３０４はＡＥ信号の発生回数を累積する処理を開始
し、同処理は一定の期間ｔにわたり継続される（ステッ
プ４０４）。
【００２７】そして期間ｔが終了すると、期間ｔ，定数
ｂ及び積分定数Ｃを決定する（ステップ４０６）。
ｂ及び積分定数Ｃを決定する（ステップ４０６）。
【００２８】このため、時間Ｔ，発生したＡＥ信号の累
積数を用いた最小二乗法の計算が行われる。
積数を用いた最小二乗法の計算が行われる。
【００２９】さらに、式 Ｎ＝Ｃ・Ｔt・exp（ｂ・Ｔ） を用意し（ステップ４０８）、これに期間ｔ，定数ｂ，
積分定数Ｃを代入し、ＡＥ信号発生の累積回数Ｎと時刻
Ｔとの関係が示される図５の特性５００を求め（ステッ
プ４１０）、ディスプレイ３０６にグラフィック表示さ
せる（ステップ４１２）。
積分定数Ｃを代入し、ＡＥ信号発生の累積回数Ｎと時刻
Ｔとの関係が示される図５の特性５００を求め（ステッ
プ４１０）、ディスプレイ３０６にグラフィック表示さ
せる（ステップ４１２）。
【００３０】また、時刻Ｔに対する累積回数Ｎの増加率
を時刻Ｔの経過方向へ逐次算出し、増加率を算出する毎
に同増加率を上限値αと比較し、増加率が上限値αを越
える時刻Ｔを斜面２００の崩壊が開始するであろう時刻
としてグラフィック表示中の特性５００上で警告する
（ステップ４１４）。
を時刻Ｔの経過方向へ逐次算出し、増加率を算出する毎
に同増加率を上限値αと比較し、増加率が上限値αを越
える時刻Ｔを斜面２００の崩壊が開始するであろう時刻
としてグラフィック表示中の特性５００上で警告する
（ステップ４１４）。
【００３１】図６には実際の特性６００が示されてお
り、図５の特性５００はこの特性６００に著しく近似
し、コンピュータ警告による特性５００上の崩壊予測時
刻も特性６００上の実時刻と正確に一致している。
り、図５の特性５００はこの特性６００に著しく近似
し、コンピュータ警告による特性５００上の崩壊予測時
刻も特性６００上の実時刻と正確に一致している。
【００３２】斜面２００の崩壊するコンピュータ予測の
時刻を確認すると、時間的な余裕の有無に応じ、ユーザ
は斜面２００上やその近傍の土木作業員に対して避難を
勧告し、あるいは、斜面２００の崩壊を防止する適切な
対策を施すよう指示する。
時刻を確認すると、時間的な余裕の有無に応じ、ユーザ
は斜面２００上やその近傍の土木作業員に対して避難を
勧告し、あるいは、斜面２００の崩壊を防止する適切な
対策を施すよう指示する。
【００３３】以上説明したように本実施例によれば、斜
面２００が崩壊を開始する時刻を正確に予測できるの
で、土木作業員に対し避難を勧告してその安全を確保す
ることが可能となり、また、適切な対策を直ちに施して
斜面２００の崩壊を防止し、その崩壊による被害を回避
することも可能となる。
面２００が崩壊を開始する時刻を正確に予測できるの
で、土木作業員に対し避難を勧告してその安全を確保す
ることが可能となり、また、適切な対策を直ちに施して
斜面２００の崩壊を防止し、その崩壊による被害を回避
することも可能となる。
【００３４】そして、斜面２００の崩壊開始時刻が斜面
内部で発生するＡＥ信号から予測されるので、ＡＥセン
サ２０６（ウェーブガイド２０４）の位置設定に技術，
経験が要求されず、したがって、装置の取り扱いが極め
て容易となる。
内部で発生するＡＥ信号から予測されるので、ＡＥセン
サ２０６（ウェーブガイド２０４）の位置設定に技術，
経験が要求されず、したがって、装置の取り扱いが極め
て容易となる。
【００３５】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、斜
面が崩壊を開始する時刻を正確に予測できるので、その
時刻までの時間的な余裕を考慮し、土木作業員に対し避
難を勧告してその安全を確保し、あるいは、適切な対策
を直ちに施して斜面の崩壊を防止し、その崩壊による被
害を回避することが可能となる。
面が崩壊を開始する時刻を正確に予測できるので、その
時刻までの時間的な余裕を考慮し、土木作業員に対し避
難を勧告してその安全を確保し、あるいは、適切な対策
を直ちに施して斜面の崩壊を防止し、その崩壊による被
害を回避することが可能となる。
【００３６】また、斜面崩壊の開始時刻が斜面内部で発
生するＡＥ信号から予測されるので、ＡＥ信号を検出す
るセンサの位置設定に格別な技術や経験が要求されず、
このため、装置の取り扱いが極めて容易となる。
生するＡＥ信号から予測されるので、ＡＥ信号を検出す
るセンサの位置設定に格別な技術や経験が要求されず、
このため、装置の取り扱いが極めて容易となる。
【図１】発明の原理説明図
【図２】実施例における斜面部分の構成説明図
【図３】実施例におけるコンピュータシステム部分の構
成説明図
成説明図
【図４】実施例の作用を説明するフローチャート
【図５】実施例における経過時間Ｔ−発生ＡＥ信号累積
数Ｎの算出特性図
数Ｎの算出特性図
【図６】実施例における経過時間Ｔ−発生ＡＥ信号累積
数Ｎの実特性図
数Ｎの実特性図
２００ 斜面 ２０２ 滑り崩壊面 ２０４ ウェーブガイド ２０６ ＡＥセンサ ３００ アンプ ３０２ Ａ／Ｄ変換ボード３０２ ３０４ コンピュータ本体 ３０６ ディスプレイ ３０８ キーボード
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G04F 10/00 E02D 17/20 106 G01D 21/00
Claims (2)
- 【請求項１】 崩壊時刻の予測対象となる斜面の内部で
発生したＡＥ信号を検出するＡＥ信号検出手段（１０）
と、 検出されたＡＥ信号の発生回数を一定の期間（ｔ）にわ
たり累積するＡＥ信号発生回数累積手段（１２）と、 前記期間（ｔ），定数（ｂ），積分定数（Ｃ），ＡＥ信
号の検出が開始された時刻から経過した時間（Ｔ）及び
発生ＡＥ信号累積数（Ｎ）が含まれ経過時間（Ｔ）−発
生ＡＥ信号累積数（Ｎ）の特性が示される式 Ｎ＝Ｃ・Ｔt・exp（ｂ・Ｔ） を記憶するＡＥ経時曲線記憶手段（１４）と、 前記期間（ｔ）が経過したときに、前記時間（Ｔ）及び
前記発生ＡＥ信号累積数（Ｎ）を用いた最小二乗法の計
算で、該期間（ｔ），定数（ｂ）及び積分定数（Ｃ）を
決定するパラメータ決定手段（１６）と、 決定された期間（ｔ），定数（ｂ）及び積分定数（Ｃ）
を記憶されている前記式へ代入し、代入後の式で示され
る前記特性の時間に対する増加率が上限値（α）を越え
る時刻を前記斜面の崩壊開始時刻として求める崩壊時刻
算出手段（１８）と、 を有する、 ことを特徴とした斜面崩壊時間予測装置。 - 【請求項２】 崩壊時刻の予測対象となる斜面の内部で
発生したＡＥ信号を検出するＡＥ信号検出手段（１０）
と、 検出されたＡＥ信号の発生回数を一定の期間（ｔ）にわ
たり累積するＡＥ信号発生回数累積手段（１２）と、 前記期間（ｔ），定数（ｂ），積分定数（Ｃ），ＡＥ信
号の検出が開始された時刻から経過した時間（Ｔ）及び
発生ＡＥ信号累積数（Ｎ）が含まれ経過時間（Ｔ）−発
生ＡＥ信号累積数（Ｎ）の特性が示される式 Ｎ＝Ｃ・Ｔt・exp（ｂ・Ｔ） を記憶するＡＥ経時曲線記憶手段（１４）と、 前記期間（ｔ）が経過したときに、前記時間（Ｔ）及び
前記発生ＡＥ信号累積数（Ｎ）を用いた最小二乗法の計
算で、該期間（ｔ），定数（ｂ）及び積分定数（Ｃ）を
決定するパラメータ決定手段（１６）と、 決定された期間（ｔ），定数（ｂ）及び積分定数（Ｃ）
を記憶されている前記式へ代入し、代入後の式で示され
る前記特性の時間に対する増加率が上限値（α）を越え
る時刻を前記斜面の崩壊開始時刻として求める崩壊時刻
算出手段（１８）と、 前記斜面の性質に応じて前記上限値（α）を調整設定す
る上限値設定手段（２０）と、 を有する、 ことを特徴とした斜面崩壊時間予測装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29688295A JP3249906B2 (ja) | 1995-11-15 | 1995-11-15 | 斜面崩壊時刻予測装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29688295A JP3249906B2 (ja) | 1995-11-15 | 1995-11-15 | 斜面崩壊時刻予測装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09138288A JPH09138288A (ja) | 1997-05-27 |
| JP3249906B2 true JP3249906B2 (ja) | 2002-01-28 |
Family
ID=17839394
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP29688295A Expired - Fee Related JP3249906B2 (ja) | 1995-11-15 | 1995-11-15 | 斜面崩壊時刻予測装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3249906B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009007914A (ja) * | 2007-06-28 | 2009-01-15 | Dai Mineyama | 法面崩壊や地滑り等を予測する方法及び装置 |
| JP2021143520A (ja) * | 2020-03-12 | 2021-09-24 | 基礎地盤コンサルタンツ株式会社 | 災害監視装置及び災害監視方法 |
-
1995
- 1995-11-15 JP JP29688295A patent/JP3249906B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH09138288A (ja) | 1997-05-27 |
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