非破壊検査手法(ae法)を活用した 橋梁健全性診断技術のご紹介 ·...
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© 2019 Toshiba Corporation
(一社)全国地域活性化支援機構
令和元年度 新技術・新商品発表会
2019.6.21
渡部 一雄1),2)
1)株式会社東芝、2)技術研究組合NMEMS技術研究機構
非破壊検査手法(AE法)を活用した橋梁健全性診断技術のご紹介
共同研究:京都大学大学院・塩谷特定教授
1© 2019 Toshiba Corporation
背景と目的
AEによる橋梁床版内部損傷評価
橋梁モニタリングシステム
高速道路橋梁実証結果
Contents
01
02
03
04
まとめ05
2© 2019 Toshiba Corporation
01背景と目的
33© 2019 Toshiba Corporation
点検効率化のための新技術導入への期待
背景
老朽化した社会インフラの急増
0 20 40 60 80
H45/3
H35/3
H25/3
%出典:国土交通省 社会資本の老朽化の現状と将来
注:建設年度不明橋梁の約30万橋については、割合の算出にあたり除く
労働力人口の低下もあり、目視検査や打音検査のみでは限界が予測される
建設後50年以上経過する道路橋の割合(約40万橋注)
44© 2019 Toshiba Corporation
AEによる橋梁床版劣化診断の有効性を確認
床版損傷評価の新技術
橋梁床版内部損傷評価にAE*法を適用
対象橋梁外観
コア採取抽出した箇所のコア採取を実施
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
橋軸方向位置[mm]
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
橋軸垂直方向位置
[mm
]
C10
C11
C13
C15
C17 C14
C16
C18
C12
パネルB
C10 C11C13C17 C12C18C14C16C15
平成28年度土木学会全国大会, “高速道路床版の交通荷重AE分析とコア採取による整合性検証”, CS7-022
→詳細は後述
*AE: Acoustic Emission
55© 2019 Toshiba Corporation
劣化初期を検知し、予防保全を図る
アコースティックエミッション(AE)法
き裂進展/き裂発生等に伴う弾性波の放出(AE)を検知する非破壊検査手法
荷重
微小クラック
弾性波(AE)
AEセンサ
AE波形の例
Time [ms]
Am
plit
ud
e [V
]
6© 2019 Toshiba Corporation
AE源位置標定
各センサへの到達時刻差を利用して震源位置を推定する
イメージセンサ センサ
センサセンサ
標定位置
分布解析のほか、ノイズフィルタリングにも利用可能
7© 2019 Toshiba Corporation
02AEによる橋梁床版内部損傷評価
8© 2019 Toshiba Corporation
目的と手法
目的:AEによる橋梁床版劣化診断の有効性を確認する。
手法:内部の事後破壊検査が可能な実橋梁(取替予定橋梁)を対象にAE計測・分析を行う。分析と実際の整合性を切出し床版のコア採取により確認する。
対象橋梁外観
<橋梁概要諸元>橋長:69.10m支間長:34.05m
<補修履歴>1975年:供用開始(供用後40年)1993年:床版上面増厚(上り線)
9© 2019 Toshiba Corporation
AE源位置標定結果
• 各センサへのAE波到達時間の差から、AE源の位置を標定
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
橋軸方向位置[mm]
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
橋軸垂直方向位置
[mm
]
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
橋軸方向位置[mm]
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
橋軸垂直方向位置
[mm
]
AE源位置標定結果(左)パネルA, (右)パネルB。 AE源が直径10cmの円内に集中した領域を○で表示。
AE源がまばらな領域が存在する
供用年数(40年)を考えると初期状態並みの健全度は考えづらい→ 内部損傷(ひび割れ)が相当進行していると予測
LUCY<=200mm
10© 2019 Toshiba Corporation
AE源特性分析
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
橋軸方向位置[mm]
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
橋軸垂直方向位置
[mm
]
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
橋軸方向位置[mm]
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
橋軸垂直方向位置
[mm
]
• AE波形(第一到達波)の特徴量からAE源の特性を評価
– ピーク周波数, RA(立ち上がりの緩慢さ:立ち上がり時間/ピーク振幅
AE源特性分析結果引張型(き裂進展)、せん断型(既存ひび割れこすれ)で分類。
AE源がまばらな領域でせん断型AEが卓越前ページの分析(内部損傷大)を裏付け
ピーク周波数/RA が大きい:引張型のAE
⇒ き裂が進展している
ピーク周波数/RA が小さい:せん断型のAE
⇒ 既存のき裂のこすれ
11© 2019 Toshiba Corporation
速度構造解析との対比
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
橋軸方向位置[mm]
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
橋軸垂直方向位置
[mm
]
• AE源疎密/特性とAEによる速度構造解析結果を分析
– AE源疎・密と伝搬速度高・低の領域を比較
2000
2100
2200
2300
2400
2500
2600
2700
2800
2900
3000
3100
3200
3300
3400
3500
3600
3700
3800
3900
4000
4100
4200
4300 速度高
低
AE源疎&AE速度低内部劣化が進行し、AE発生が少ない
AE源疎&AE速度低内部劣化が既に進行し、AE発生が少ない
AE源密&AE速度高内部劣化がこれから進行、AE発生が多い
AE源密&AE速度高内部劣化がこれから進行、AE発生が多い
AE源密度、伝搬速度で内部劣化を判断可能
12© 2019 Toshiba Corporation
コア採取位置の決定
• AE分析から推定した内部損傷の状態に応じたコア採取箇所を抽出
– 予測される内部の損傷の大小に応じてコア採取箇所を決定
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
橋軸方向位置[mm]
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
橋軸垂直方向位置
[mm
]
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
橋軸方向位置[mm]
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
橋軸垂直方向位置
[mm
]内部で損傷がかなり進行し、空隙の存在が予測される
内部でこれからひび割れが進展しつつあると予測される
コア採取位置(左)パネルA、(右)パネルB
コア採取抽出した箇所のコア採取を実施(結果次頁)
13© 2019 Toshiba Corporation
整合性検証
パネルAC7C8 C3C4 C1C2C5 C6C9
C10 C11C13C17 C12C18C14C16C15
ひび割れは床版下面から150mm以上の深さで主に観測。→ 打音や電磁波レーダーとは異なる特長
コアサンプル外観
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
橋軸方向位置[mm]
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
橋軸垂直方向位置
[mm
]
C1
C2
C3C4
C7
C8
C5C6
C9
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
橋軸方向位置[mm]
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
橋軸垂直方向位置
[mm
]
C10
C11
C13
C15
C17 C14
C16
C18
C12
事前の分析と整合した内部損傷(ひび割れ)を観測
パネルB
14© 2019 Toshiba Corporation
計測期間中のAE特性
相対湿度
AEヒット
計測期間中に、強い雨によるAE頻度の増大が観測された
通常はノイズとして除去
強い雨
15© 2019 Toshiba Corporation
雨滴に起因した弾性波
雨滴が床版上面を一様に打撃
AE sensor
DiffractedAttenuated/ Disturbed
Crack
降雨時には、床版上面に雨滴による一様な弾性波源が分布
→ 検出信号を位置標定分析することで、床版内部における損傷分布を可視化
16© 2019 Toshiba Corporation
雨滴に起因した弾性波の分析結果
パネル A パネル B
いずれの床版でも波源が疎な領域を確認.⇒ 波源が疎な領域は、進行した内部損傷が推測される.
強い雨の期間700秒のデータを累積
17© 2019 Toshiba Corporation
交通荷重に伴うAEの分析結果との比較
パネル A パネル B
位置標定結果(上)140時間(交通荷重)(下) 700秒(降雨時)
・雨滴による弾性波源の位置標定で、大きな損傷(水平ひび割れ)領域の抽出が可能・雨滴による方式の方が計測期間が桁違いに短い。“日”オーダー → “分”オーダー
Normalizeddensity
Normalizeddensity
18© 2019 Toshiba Corporation
コア採取による妥当性検証
C1
C2
C3
C4C5
C6
C7
C8
C9
C10
C11
C12
C13
C14
C15
C16
C17 C18
パネル A パネル B
切り出し後の床版の破壊調査
コア採取により分析の妥当性を直接確認した
19© 2019 Toshiba Corporation
コア採取による妥当性検証
C1
C2
C3
C4
C5
C6
C7
C8
C9
パネル A コアの外観 および 弾性波源密度
no visible crack
0.010
large crack
0.038
large crack
0.035large crack
0.058
no visible crack
0.045 no visible crack
0.043
large crack
0.010
large crack
0.005
large crack
0.010
波源密度が疎な領域と内部水平ひび割れの領域がほぼ合致
単位:hits・π/cm^2
20© 2019 Toshiba Corporation
コア採取による妥当性検証
C10
C11
C12C13C14C15
C16
C17
C18
パネル B
no visible crack
0.043
large crack
0.003
crack
0.170
no visible crack
0.368
large crack
0.008large crack
0.010
no visible crack
0.228
no visible crack
0.163
no visible crack
0.455
波源密度が疎な領域と内部水平ひび割れの領域がほぼ合致
単位:hits・π/cm^2
コアの外観 および 弾性波源密度
21© 2019 Toshiba Corporation
Part 2 まとめ
• RC床版の維持管理の効率化に資する技術開発の一環として、供用下の高速道路橋梁のRC床版を対象に、AEによる橋梁床版劣化診断を実施した。
• 交通荷重に伴うAE• 交通荷重を用いたAE計測を実施し、計測データの分析結果に基づき、床版の内
部損傷を推定した。
• 推定された内部損傷をコア採取により確認し、AE分析結果が妥当であることを確認した。
• 雨滴を利用したひび割れ検出• 雨滴に伴うAE計測を実施し、計測データの分析結果に基づき、床版内部の水平ひ
び割れの分布を可視化した。
• 分析は約700秒程度のデータを基に実施した。
• 本手法はRC床版の高効率な分析に利用可能であることを確認した。
22© 2019 Toshiba Corporation
03橋梁モニタリングシステム
2323© 2019 Toshiba Corporation
自立電源駆動可能な無線AEモニタリングシステムを構築
目的と手法
◩ 損傷の検知性
◩ 設置の容易性
◩ メンテナンスフリー
強力なツールとしてAEを活用
無線化で設置性向上
自立電源でバッテリ交換不要に
長期モニタリングシステムに求められる要件:
アコースティックエミッション技術
イベントドリブン
エッジコンピュータ エナジー
ハーベスト
2424© 2019 Toshiba Corporation 劣化初期から遠隔サーバーにて状態監視
適用イメージ
センサAEセンサユニット
:センサ位置
床版の劣化状況を遠隔監視
集約装置(中継)
サーバ
920MHzWireless
3G
25© 2019 Toshiba Corporation
システム構成
サーバー
Large Scale Storage
対象物
無線AEセンサユニット
コンセントレータ
ポストフィルタ 劣化分析
サーバー
管理者
エッジデバイス
検出/波形整形/特徴抽出 ノイズ除去/損傷評価/ストレージ
AE センサ プリフィルタAE波形
特徴量抽出W
irele
ss
メンテナンス
928MHz 3G
26© 2019 Toshiba Corporation
無線AEセンサユニット
手のひらサイズの小型無線センサユニットを開発
• 4ch AEセンサ入力
• FPGAによるエッジ処理
• サブGHzの無線機器
• 低消費電力(待機時:<0.5mW)
• 自立電源(太陽光パネル)
• 100㎜×70mmの手のひらサイズ
1.Time of Arrival2.Peak Amplitude3.Rise Time4.Duration5.Count6. Energy
7.RMS
dT
d
dttvT
RMS0
2 )(1
dT
AE dttvE0
2 )(
AE parameters
1Hit (~数10ms)
Duration
Rise Time
Energy
Amplitude
WirelessTransmission
代表的なAE波形の特徴量
27© 2019 Toshiba Corporation
システムデザインと実装
1. イベントドリブンアーキテクチャ2. 内蔵型環境発電機能
Signal DividerSignal Divider
Signal Divider
LPF
Fc=260kHzLPF
Fc=260kHzLPF
Fc=260kHzBPF
FPGA
AE-Signal
Processing
Block
SIO1
Embedded
RAM
INT
I2C Temp. Sensor
Real Time
Clock
Wakeup
Sensor
(MEMS
Accel.)
WUP
Controller
Wireless
ModuleUART
PV Cell
Charge
Controller/
DCDC
Power
SensorSensor
SensorAE Sensor
LIC Bank LIC Bank LIC Bank LIC Bank LIC Bank LIC Bank
ADCAmp
SA Sensor
Phantom Power
Divider
SA SensorSA Sensor
AE Sensor
PreAmp
Memory
GPIO
SIO2
IO
Power Storage Module w/ Energy Harvester
Signal Processing Module
2つのキーファンクション:
28© 2019 Toshiba Corporation
イベントドリブン・アーキテクチャ
必要な時にだけ起動する
イベントドリブンを採用→消費電力を低減
自立発電にて電力をまかなう端末
・自立発電は有限のリソース・帯域の高い信号の常時計測は電力消費が大きい
課題
荷重
AEは負荷がかかるときに生じる
解決
2929© 2019 Toshiba Corporation
イベントドリブン・アーキテクチャ
Bridge Deck plateAE sensors(Downstream) Wireless AE
Unit
Wakeup Sensor(Upstream)
0. Basic Installation for Bridge Monitoring: Traffic Load
Unpowered
Powered
Partially Powered
Wakeup Sensor(MEMS Accel.)
Trigger Generator
OSC
Analog Stage
FPGAAE Sensor/Preamp
AE sensors(Downstream)
Wireless AE Unit
Wakeup Sensor(Upstream)
𝑃𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑−𝑏𝑦 < ~0.5[𝑚𝑊]<Low Power Stand-by Mode>
~1m
3030© 2019 Toshiba Corporation
ウェイクアップ応答
交通荷重に伴う加速度
ウェイクアップトリガ
消費電流
Stand-by Mode Active Mode
ResponseTime ~10ms
Turn-OnTime ~8ms
Turn-On Time
31© 2019 Toshiba Corporation
システムデザインと実装
1. イベントドリブンアーキテクチャ
2.内蔵型環境発電機能
Signal DividerSignal Divider
Signal Divider
LPF
Fc=260kHzLPF
Fc=260kHzLPF
Fc=260kHzBPF
FPGA
AE-Signal
Processing
Block
SIO1
Embedded
RAM
INT
I2C Temp. Sensor
Real Time
Clock
Wakeup
Sensor
(MEMS
Accel.)
WUP
Controller
Wireless
ModuleUART
PV Cell
Charge
Controller/
DCDC
Power
SensorSensor
SensorAE Sensor
LIC Bank LIC Bank LIC Bank LIC Bank LIC Bank LIC Bank
ADCAmp
SA Sensor
Phantom Power
Divider
SA SensorSA Sensor
AE Sensor
PreAmp
Memory
GPIO
SIO2
IO
Power Storage Module w/ Energy Harvester
32© 2019 Toshiba Corporation
発電回路構成
Charge/Discharge Controller
LIC LIC LIC
LIC: Lithium Ion Capacitor
DCDCDCDC
SystemLoad
・・・
・・・
Solar Cells
Vibration basedGenerator
低負荷
高負荷余剰電力
Built-in LIC Bank
LIC(リチウムイオンキャパシタ)の特徴:
- 急速かつ高頻度の充放電が可能- 高い安全性- 低い自己放電
PVパネル 90x60mm 0.6W-0.5V
33© 2019 Toshiba Corporation
04高速道路橋梁実証結果
3434© 2019 Toshiba Corporation
高速道路橋のRC床版下面にAEセンサ設置
実証実験
CH1
CH2
CH0
CH3
80cm
80cm
3535© 2019 Toshiba Corporation
リアルタイムにAEデータを遠隔モニタリング
センサユニットの配置
3636© 2019 Toshiba Corporation
1か月間のウェイクアップ・AE計測結果
1か月間交通荷重によるAEが問題なく計測可能
イベントドリブン計測結果2
3737© 2019 Toshiba Corporation
AE計測に基づく劣化診断の流れ
AE源位置標定分析
速度構造解析
震源が少ない(疎)
伝搬速度が遅い伝搬速度
が速い
震源が多い(密)
実際のデータ分析結果
AE源位置標定分析
速度構造解析
組合わせ
統合評価結果
1 2
23
314
4 4
4
44
4 4
3
3
3
3
1
1
1
1
2
3 3
1
1 3
AEデータを分析することで劣化をランク分け診断可能
38© 2019 Toshiba Corporation
05まとめ
39© 2019 Toshiba Corporation
まとめ
劣化初期を検知可能な アコースティック・エミッション(AE)法を橋梁のコンクリート床版に適用し、有効性を確認した
エナジーハベスティングとエッジコンピューティング技術を統合し、自立電源動作可能な無線AEセンサシステムを開発した
高速道路環境下で長期実証を行っている。イベントドリブンが適切に動作し、完全自立電源によってAE計測が可能であることを確認した
本研究は,国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の委託研究業務の結果得られた成果を含みます。
40© 2019 Toshiba Corporation
ご清聴ありがとうございました