贝户 清之（大阪大学 研究生院工学研究科 教授）
|利用统计模型与空间映射实现下水管道劣化状态的可视化
大阪大学研究生院工学研究科的贝户清之教授等人组成的研究团队，开发出了预测下水管道渠※1（以下简称下水管道）劣化状态，并为支持制定高效更换更新计划提供支援的新方法。
研究团队利用多个统计模型和空间映射模型，成功地利用部分调查的结果数据推算出了管道整体的劣化速度。此外，还实现了管道健康状态较差的密集地区的可视化，有效地划定了需要翻新改造的区域。
※1 下水管道渠为下水道管的正式名称。
|老朽化下水管道的管理存在课题
目前，日本下水管道的老朽化问题十分严峻。2019年，已超过标准耐用年限50年的下水管道比例约为5%，10年后这一比例将升至15%，20年后将急剧增至约35%。
然而，由于下水管道埋设于地下，难以对管辖范围内的所有管道开展全覆盖检测。以大阪市为例，市政计划以50年标准使用年限为对象，对管道开展首次摄像头内窥检测，虽然1964年之前埋设的管道检测完成率达到了约90%，但1970年之后埋设的管道检测率还极低。
为此，需要开发一种即使只有部分管道的调查数据，只要将这些数据与地基强度、管道结构等信息相组合，便能够预测出包括未调查管道在内的管理区域整体劣化状态，并制定高效维护管理计划的方法。
|开发高精度下水管道劣化的模拟方法
新模拟方法的开发
本研究以大阪市混凝土下水管道为对象，提出了一套可依托局部检测数据实现全部管道劣化程度预测的全新分析方法。
研究团队首先对已完成管道检测的49,243跨※2调查数据，引入可概率化表征管道健康度逐步衰减过程的统计模型，测算出每一段管道的劣化速度。该模型的优点在于能够考虑单个管道在劣化速度上的差异。结果显示，管道的平均寿命约为115.5年，但个体差异很大，从50年以下到200年以上不等。同时还发现，由于位置相近的管道在地质条件和距海岸距离等环境因素上相似，其劣化速度也趋于一致。
※2跨：管道跨距。指检查井与检查井之间的管道区间。相邻两个检查井之间的距离为1跨。
接着，研究团队结合相邻管道劣化速度趋于接近的规律，以及管道的属性信息（管径、地基、距海岸距离）构建预测模型，对包括未调查的65,807跨在内的、大阪市全域115,050跨管道的健康度进行了预测。通过对预测结果应用密度分析方法，研究团队得以在地图上将劣化严重的管道密集区域可视化，从而能够特定出应优先进行改建更新的区域。
可实现直至2070年的下水管道健康度模拟
模拟结果显示，预计从2020年至2040年，海岸附近及淀川以北地区的管道开始出现劣化，此后直至2070年，劣化范围将扩大至大阪市全域（图1）。
图1 大阪市全域下水管道健康度模拟结果
红色表示健康度较低的下水管道。
（图片来源：土木学会论文集，Vol. 79, No.1, 22-00111, 2023）
此外，实际验证本方法对劣化速度的推算精度，证实其与既往方法相比精度为最高，证实了该方法的有效性。由于该方法能够适当地在地图上提取出劣化管道的密集区域，因此被认为是实施改建更新工程时选择优先区域的有效方法。
由此，即使只能获取部分调查数据，也能对全部管道进行劣化预测，并制定出高效的维护管理计划。
|实现可持续的基础设施管理
本研究成果使得制定下水管道的高效维护管理计划成为可能。由于能够特定出健康度较低的管道密集区域，可以集中改建更新工程，从而减少工程费用及施工带来的道路管制。此外，该方法不仅适用于下水管道，也可应用于其他地下埋设物及基础设施构造物的维护管理。
通过今后的进一步研究，有望提高对未调查管道劣化速度的推算精度，以及将该模型应用于其他基础设施。
原文：JST 事业成果 社会技术/社会基础领域
翻译：JST客观日本编辑部
