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版權聲明與會員注意事項
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7 參考文獻資料排列順序為作者姓名文獻標題期刊或書名
刊載券號期數日期等例如林豐博蘇振維「國道 5 號雪山
隧道車流特性之研究」運輸計劃季刊第 38 卷第 1 期2009 年
3 月pp85-120
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442 目錄 2019 年 11 月 23 日
封面故事
改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉 謝濬鴻 4
綠能發展
彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟 邱奕志許天耀 12
每月專題橋梁安全檢測
橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹 潘健偉賴意君 16
機器學習於橋梁健康管理之應用 呂良正李佳逢馮紹庭 24
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估 吳松旺詹菡心林敬唐 38
合約工程師
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上） 藍秉強 52
資訊科技
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔潘瑀涵謝尚賢 58
封面照片新竹漁人碼頭魚鱗天梯
照片提供新竹市政府產發處
發行人 高宗正 編輯委員
總編輯 呂良正 (管理) 李得璋 王慶煌
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編 輯 李鴻蘋 (大地) 陳正興 廖洪鈞
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
新竹微笑水岸建設規劃多功能漁人碼頭藍圖
改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉 謝濬鴻 新竹市政府產發處 漁業科科長
獲國家卓越建設獎及國際景觀大賞肯定
為帶動新竹市觀光休閒產業逐步前行104 年以來新竹市政府團隊致力改造
新竹公園新竹動物園十八尖山舊城區頭前溪香山濕地生態等區域逐
步優化環境其中位於河海交界的南寮漁港更是改造亮點幾年來南寮的建設
就像拼圖一般由一開始的國際風箏賽場草坡網紅聖地魚鱗天梯親子沙灘到
南寮大道通車南寮運動公園完成一片一片拼出新竹漁港蛻變後的幸福圖像
至今仍有多項建設工作持續推動中過去老舊荒涼的漁港已重新成為人聲鼎沸
的觀光景點其中風箏賽場及親子沙灘工程並獲得 2018 國家卓越建設獎「最佳
環境文化類」卓越獎及 2019「最佳管理維護類」金質獎新竹漁人碼頭建設最
近也獲得國際景觀建築師協會（IFLA）「2019 國際景觀大賞亞太區佳作」同時
新竹市長林智堅榮獲「亞太區景觀建築傑出人物獎」為台灣獲得此獎第一人
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
以新竹漁港（簡稱新港）為中心與周邊舊漁港（簡稱舊港）一帶為頭前
溪與 17 公里海岸線會合之節點共同形成新竹市專屬的微笑水岸舊港新港
分別於民國 48 年民國 80 年興建完成陸地面積約 52 公頃當初為了促進兩
岸通航於新港附近設置大型停車場民國 96 年間並於舊港周邊設置仿希臘風
的遊憩休閒設施但因漁港本身先天自然條件不利大型渡輪航行而未轉型成
功周遭的停車場及空地也未妥善規劃長期以來形成雜亂的閒置地港內相關
設施也亟需改善
新竹漁人碼頭計畫 轉型觀光休閒漁港
早期南寮漁港有新鮮豐富的漁產受到遊客青睞成為新竹地區假日休閒場
所但近年海洋資源枯竭漁獲逐漸減少原本做為漁業重地的漁港規劃與配置
難以滿足觀光休閒服務機能也未能落實城市美學的建設願景不同時期的定位
與建設夾雜造成漁港景觀零亂南寮改建有其必要
民國 104 年新竹市政府下定決心重新整頓致力讓舊漁港脫胎換骨成為兼顧
漁業休閒與觀光的多功能漁港因此推出「新竹漁人碼頭計畫」向中央爭取
經費由中冶環境造形顧問有限公司進行整體規劃範圍包含新舊漁港與浮覆
地藉由蒐集當地資料找出改善面向並研擬適當解決方案促使新竹漁港逐
漸轉型為觀光休閒漁港
為兼顧觀光需求與貼近民生使用的漁業活動該計畫以分期分區方式建設
多功能的新竹漁人碼頭綜觀漁人碼頭的資源及潛力在於夕陽海岸防風林
漁業及利於發展風箏活動的空曠地秉持尊重自然發揮在地特性的原則將漁
港劃分 8 個主要區域風箏賽場水岸護堤漁港入口防風林舊港水域停車
場南寮運動公園直銷中心及攤販區漁港作業區本文將一一介紹各區規劃
理念及其效益
為串連舊港新港及 17 公里海岸線也著手縫補大眾交通運輸路網建設
各區間生態廊道未來希望擴大防風林帶串連頭前溪及 17 公里海岸線使溪
流海岸生態的景觀具連續性並重新規劃新竹漁港的自行車路網以串起 17
公里海岸線及 10 公里頭前溪的自行車廊道
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
一善用清淤土沙融合防風林 打造兼具海景的風箏賽場
以前遊客走在漁港堤防邊看不到海與沙灘因堤防阻隔了堤內外視野市府
利用漁港內清淤所累積的淤土沙打造連通至堤頂之和緩起伏的大草地融合防
風林及海洋意象的植栽設計打造成看得見海景的風箏活動場地讓人與海洋更
親近
本區原地面為部分荒地與柏油路面首先拆除硬鋪面改植草皮整合漁港
內零散活動區塊打造總面積達 8 公頃之大片綠地完整活動場地可以舉辦國際
風箏賽事也可做為親子遊憩放風箏場所讓人們走出戶外享受休閒生活並
設置銜接海港道路觀海步道等服務設施除了增加綠化面積外亦提升基地保
水量
風箏賽場大片綠地融合防風林可欣賞到壯闊海景
二網紅打卡熱點魚鱗天梯
為縫補堤內外空間拉進人與海之間的距離工程於堤防外以原生石塊拋石
取代原本的消波塊形成自然的水際空間並於沿海堤頂新設步道在節點處設
置觀景木質平台海堤轉角處以魚鱗形的階梯型消波塊作為節點可供遊客休息
觀景享受海風與河口海岸線夕陽美景在退潮時遊客還可走在沙灘上已成
為近年來新竹市著名觀光景點吸引不少網紅前往拍照打卡
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
魚鱗天梯特殊景觀吸引網紅拍照
三漁港入口防風林成觀蝶秘徑 親子沙灘饒富趣味
新竹漁港的防風林是從日治時期就保留下來的天然資源在素有九降風之稱
的新竹現地濱海可存活下來的植物難能可貴因此市府以減量的方式拆除防
風林多餘的設施保留必要的林蔭自行車道與步道於空曠地及步道邊種植食草
及蜜源植物吸引紫斑蝶及昆蟲棲息營造自然的觀蝶秘徑
靠近舊港水域區的遊客服務中心則進行戶外空間改造設置小朋友最喜愛的
戲水池及沙坑將原本散落於漁港內的烏龜螃蟹以及大章魚大型石雕集中陪
同小朋友一同戲水增添旅遊服務中心周邊環境的趣味性現在是親子必去的熱
門景點
遊客服務中心戶外空間設置親子沙灘
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
四舊港水域將規劃市集 加強商業機能
南寮舊漁港曾經是新竹地區的漁業重地民國 80 年新漁港完成後舊漁港
逐漸轉型觀光休閒用途在民國 96 年間陸續建設類似地中海風格建築後來在
不同時期建設許多設施導致空間與景觀雜亂旁邊的公園在長期缺乏整理下
形成漁港與南寮社區間陰暗的角落
工程首先拆除過多硬鋪面與違建設施打開原本公園陰暗空間並與周邊環
港木棧道作連接此外港邊倉庫與水塔邊空地重新整理未來計畫將市集集中
設置於此同時利用整理後的倉庫空間設置活動廣場補足本區缺乏的商業服
務強化整體的遊憩機能
南寮舊漁港地中海風格建築
五保留植栽 漁人碼頭建造公園式停車場
在新竹漁港轉型之路中良好的車流動線與交通機能不可或缺台 68 快速
道路進入新竹漁港延伸段以及漁港停車場在 107 年 11 月完成遊客進入新竹漁
港更為便捷
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
市府整合漁港全區停車空間現況將停車場規劃在交通動線端點鄰近漁港
各區域景點除了提高港區停車量並提供身障及婦女專用停車位以容納新設
遊憩區域之人潮此外漁人碼頭停車場並不像以往只有大面積的柏油鋪面而
是以景觀考量的設計方式規劃休憩座椅行人通行步道並保留許多原有植栽
打造公園式停車場
漁人碼頭停車場採公園式規劃
六南寮新生浮覆地變身運動公園
位於頭前溪下游左岸邊的南寮新生浮覆地面積約 68 萬平方公尺原為頭
前溪水域後經填地而成過去長期閒置不僅雜草叢生且光線陰暗蚊蟲孳生
成治安死角考量該區土地使用分區編定為體育場用地故打造為運動公園
改造過程中考量南寮風大靠海的特性特別規劃草丘坡地及生態草溝設
計減少風害及沙塵的影響並設置新竹市首座標準足球運動場地網球場槌
球場籃球場等運動空間提供南寮地區居民休閒運動的場所除了促進居民的
健康生活並提升周邊居民生活品質南寮運動公園也獲得 2019 國家卓越建設
獎「最佳環境文化類」優質獎
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
南寮新生浮覆地打造為運動公園
七重建漁產直銷中心 提升服務品質
新竹漁港腹地廣大直銷中心以及其周邊是新竹漁港內商業活動最熱絡的區
域許多遊客來到漁港吃海鮮購買海產伴手禮都習慣到漁產直銷中心消費此
處是增加漁民收益促進漁業轉型觀光休閒漁業的重要據點
未來將整合漁產銷售空間規劃重建直銷中心
市府自啟動新竹漁人碼頭計畫後漁港環境改善了打造出魚鱗天梯風箏
賽場與親子沙灘等熱門景點漁港遊客數逐漸增加但提供餐飲消費服務的直銷
中心內部環境老舊公共廁所等服務設施不足難提供民眾優良的消費體驗未
來直銷中心將進行重建內部整合漁產銷售空間外部融合周邊景觀重新成為
新竹漁港的核心亮點
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
八漁港作業區改善排水系統 加強基礎建設
新竹漁港自民國 80 年啟用後日復一日漲退潮及海水沖刷造成港邊碼頭
填料淘空引發鄰近道路不均勻沉陷28 年來並無大規模整修加上缺乏完善
的排水系統每次若下大雨港區常出現淹水情況碼頭區道路出現嚴重下沉與
破損影響漁民進出日前已針對新港一二三四路及排水系統進行優化改
善藉由鋪面及排水環境改善強化漁港基礎設施提供漁民更好的作業環境
漁港作業區將改善排水系統提供漁民更好的作業環境
在漁人碼頭發展觀光休閒建設過程中仍應考量與保留漁民作業的需求因
此改造工程在漁港碼頭邊空間保留並整修漁民作業區域利用綠帶區隔漁民作
業與遊客車輛動線未來遊客將集中在漁港內停車場停車碼頭邊則成為漁民機
具車輛作業區方便漁民作業也提升遊客安全
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟
邱奕志 彰化縣政府農業處 處長
許天耀 彰化縣政府農業處 技士
豬隻排泄物經厭氧發酵產生沼氣 進行發電
彰化縣政府致力發展綠色農牧循環經濟108 年輔導縣內漢寶畜牧場設置一
座大型沼渣畜糞堆肥場為彰化縣第一座好氧處理堆肥示範場並利用豬糞尿產
生的沼氣發電打造為綠色農牧循環經濟先驅城市
位於彰化縣芳苑鄉漢寶村的漢寶畜牧場於 1974 年成立現有飼養豬隻頭數
約 4 萬頭（包含 2800 頭母豬）每月約產出 1 萬 8000 公噸豬糞尿水其中約
660 公噸豬糞用來製作有機肥其餘則進入該場廢水處理系統中第一期廢水處
理系統於 1988 年建立採用畜試所推廣之三段式處理方式（固液分離rarr厭氧發
酵rarr好氣發酵）厭氧發酵採用繞流式厭氣槽處理容量約每日 500 公噸當時
所產生沼氣經純化後用於仔豬保溫用2010 年透過工研院輔導設置 65kW 沼氣
發電裝置使用水洗純化塔沼氣發電機由柴油引擎改裝所產生電力自用
圖一 沼氣發電流程
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
擴大沼氣發電 累計售電收入逾千萬
2014 年完成二期廢水處理系統同樣使用三段式處理惟厭氧發酵採用上
流式厭氣槽槽體內裝置生物膜（濾布）增加厭氣菌分布接觸面積提高處理
效益處理容量約每日 400 公噸同年並建置沼氣發電系統沼氣發電機採用漢
翔代理美國 Capstone 製造水洗純化塔每日 4000 立方米發電容量 195kW
（65kW3 台）總造價約 2890 萬元所產生電力售予台電當時簽約躉售電
價為 32511 元度目前沼氣發電累計發電度數約達 430 萬度累計電費收入
1398 萬元預估減碳效益達 7813 tCO2年
圖二 沼氣發電設備
沼渣沼液製成有機肥 落實循環農業
經過廢水系統所產生的沼渣沼液經縣府核准作農地肥分使用施灌於種植
6 號狼尾草之 06 公頃農地及種植 3 號狼尾草之 3 公頃農地上成為肥水資源
落實為循環農業的一環
漢寶畜牧場為生產優良有機肥每年花費約 3 億元飼料成本購買玉米豆
粉及魚粉等天然來源飼料自行調配蛋白質及脂肪比例供豬隻食用無再額外
添加其他化合物抗生物質及瘦肉精以維持豬隻腸道健康經過豬隻約 70
消化率後約有 30形成糞尿排泄其糞便中有機質高且較無重金屬殘留偏高之
情形經過一連串好氣發酵過程該場附設堆肥場額外再添加米糠稻稈及微生
物菌（酪多精生技公司）使發酵溫度達到 70-80degC有效殺滅寄生蟲卵及害菌
達到完全腐熟發酵過程中也不會產生氨氣等臭味
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
畜牧場所生產農寶 2 號有機肥產品獲得農糧署優質有機肥料品牌認證計算
豬糞及其他農業事業廢棄物堆肥再利用減碳效益每年減碳達10962 tCO2年
這是把糞便變黃金的良好典範彰化縣府期許其他畜牧場禽畜糞袋處理堆肥場
及廚餘堆肥場學習跟進讓畜牧產業與環境永續發展
圖三 有機堆肥場
豬舍安裝太陽能板發電 兼具屋頂隔熱
除了沼氣發電外畜牧場並設置太陽能光電系統民國 99 年 10 月即於種豬
舍安裝使用 1944K 地面型美國 worldwide energy 光電板模組至今維持平均每
天 371K 的發電效率累計發電天數 3126 天累計發電度數達 21 萬 8029 度
以當時躉售電價每度 65056 元計算至今累計電費收入達 141 萬 8 千元左右
圖四 豬舍安裝太陽能板發電
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
100-106 年間陸續於肉豬場一二五六期種豬場三四期及堆肥舍七
期光電工程中安裝屋頂型光電板模組（以友達及茂迪光電板為主）其中肉豬
場六期光電工程為畜牧場自行委託伸普公司設計施工完成採用日本 Frontier 光
電板模組所發電（自用）供污水處理設施及畜舍空調使用（調控溫溼度降低
疾病發生提高生物安全）綜合該場所有光電設施總計裝置容量達 162639K
（合計造價約 1 億 914 萬元）累計發電度數達 1125 萬 2411 度累計收入約
7328 萬 8 千元為畜牧場帶來額外收入同時又能達到畜舍屋頂隔熱效果近
年來光電板模組價格成本持續下降維修成本低使太陽能發電穩定發展帶來
收益
畜牧業環保示範 綠色循環經濟永續經營
未來彰化縣將以此漢寶畜牧場作為循環農業運作示範基礎輔導各產銷班於
縣內畜牧場集中的區域尋找適合地點建置區域代處理堆肥場推廣縣內畜牧場
的禽畜糞轉換成可再利用有機肥料有效解決畜牧業者環保及糞便去化問題漢
寶畜牧場的好氧處理堆肥示範場沼氣發電沼液沼渣施灌農地為彰化縣發展
綠色農牧循環經濟邁出成功的第一步期望未來能持續永續經營並開創新的產
業契機
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹
潘健偉 橋豐科技股份有限公司 業務經理 賴意君 橋豐科技股份有限公司 總經理
南方澳斷橋意外 引起各界高度重視
宜蘭縣蘇澳鎮南方澳跨港大橋於民國 108 年 10 月 1 日上午 9 點 30 分發生嚴
重坍塌意外造成嚴重傷亡此橋梁興建於民國 87 年橋長 140 公尺橋寬 15 公
尺用來解決大型漁船無法通行的困難不只是景觀橋更是將南方澳環狀路線
串起的重要地標且為亞洲第一座雙叉式單拱橋
事件發生後有專家學者認為坍塌主因可能為鋼纜長期鏽蝕導致斷裂而引
起再經先前檢測報告顯示均未見鋼纜鏽蝕相關檢測項目因此更能合理懷疑
鋼纜可能係因鏽蝕斷裂的說法交通部也要求港務公司所轄其他 16 座橋須在 3
個月內進行全面檢查包括基隆 1 座台中 5 座花蓮 4 座高雄 6 座另外
交通部早在民國 97 年就針對公路總局及高公局 7 千座橋梁訂定檢測及補強規
範且規定每兩年橋檢一次特殊橋梁如斜張橋脊背橋等或地方縣市航港
局以外單位管轄橋梁可自定規範但最遲 4 年須作檢測
他山之石 法國研發先進鋼纜檢測法
雖然橋梁檢測持續在進行但相信經過這次慘痛教訓未來對於檢測標準及
項目將會修正預估鋼纜將成為重要關注項目因此本文介紹兩種非破壞性檢測
方法「Uscan 超音波鋼纜檢測」及「Escan 預力鋼纜空隙檢測」希望藉此方法
預先得知橋梁鋼纜受損情形即早採取維護及相關保護措施以保障用路人生命
財產安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
一 Uscan 超音波鋼纜檢測
預力鋼纜形成要件主要分為兩部分一為自由端鋼纜受拉處二為錨定端鋼
纜鎖定處簡單來說其施工方式為鋼纜施加預力後固定於錨定端使其足以
乘載一定的壓力錨定端一般稱之為錨頭為最敏感之區域常有高應力集中
積水的發生有較高的機率導致金屬疲勞或腐蝕而斷裂為改善傳統檢測工法的
缺點法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同研究發展出一種先進超音波鋼纜缺陷探測器以解決傳統檢測的弱點增加
檢測預力鋼纜的精確度及完整性
1原理
採用非破壞性超音波檢測方式將超音波從鋼纜末端（錨定端）發送經過
缺陷處會產生反射波藉此反射波來辨別受測鋼纜是否受損（圖一）
圖一 超音波之反射波判斷鋼線是否缺陷
2科學理論背景及試驗
理論背景依據 Laguerre L（2009）使用超音聲導波的非破壞性方法評斷七
股鋼絞線（NDTCE09「土木工程中非破壞性測試」法國南特 630~732009）
在最新發展中對於波在七股鋼絞線中的傳播有更多的瞭解（「超音波在非均勻
介質中的傳播」pp123-135）其發展過程經過廣泛的實驗室及現場試驗
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
3現場量測工作需求
(1) 僅需 2 位工程技術人員
(2) 設備僅需小型電池供電
(3) 感應器須可伸入鋼腱末端
(4) 現場不作資料分析減少施工時間浪費
4工作內容
(1) 將錨蓋拆卸下
(2) 去除封蠟和漿材
(3) 磨平鋼腱末端並垂直於軸線方向（圖二）
圖二 鋼腱尾端磨平且垂直
(4) 感應器裝設於鋼腱尾端可移動懸臂支架使感應器能準確定位（圖三）
圖三 感應器裝設於鋼腱尾端
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(5) 測量為求慎重所有測量結果要求重複 2 次（圖四）
圖四 技術人員現場量測
(6) 鋼線檢測結果判讀（圖五）
以顏色區分鋼腱檢查情況
綠色無重大反射信號
紅色鋼腱斷裂的概率高
圖五 檢測判別圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(7) 鋼線斷裂照片說明（圖六）
圖六 實際驗證
5超音波鋼纜檢測器使用分析評估
相較於一般檢測方法超音波鋼纜檢測器提供良好效能且快速得到檢測成
果只要於末端磨平區域作業無論任何形式鋼腱皆可施作即可得到檢測當下
鋼腱受損狀態提供管理單位緊急維修程度判讀避免面臨毀損狀況而不知進
而減少意外事件發生降低社會成本支出及經濟損失
二 Escan 預力鋼纜空隙檢測
混凝土預力鋼纜為負責該結構物承載能力最主要的構件且鋼纜具有連接到
結構錨端和隔點的特性如鋼纜某部分發生損壞它們的功效將整體的消失從
而大幅削弱結構強度然外置預力鋼纜通常由包裹在塑料管中的鋼絞線組成並
灌注水泥砂漿增加了檢查和更新的困難維護不當將導致鋼腱加速腐蝕甚至斷
裂因此法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同開發了預力鋼纜空隙檢測器為一種非破壞檢測技術用於現場調查測試外
置預力鋼纜之自由端灌漿品質
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
1原理
利用感應器內部兩電極之間的電性能來檢測辦別混凝土中空隙所在位置
（圖七圖八）
圖七 無檢測缺陷之數值
圖八 檢測缺陷之數值
2檢測程序
感應器沿著鋼纜移動進行檢測（圖九）當檢測到空隙時旋轉感應器以估
算空隙量然空隙通常位於受測結構體頂部因此典型的順序是先將探頭放在管
道頂部再沿鋼纜移動直到檢測到缺陷並局部旋轉探頭以檢查整個截面
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
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《每月專題橋梁安全檢測》
隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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《每月專題橋梁安全檢測》
統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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《每月專題橋梁安全檢測》
國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
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5 圖表需註記圖號及表號並附註解說編號需以中文數字如表
一圖一等圖表照片之說明與內文字請統一以楷體11 號
字編排
6 文稿中所引用之技術性名詞應採用通行之譯名不常見的專有名
詞需加註該名詞之原文
7 參考文獻資料排列順序為作者姓名文獻標題期刊或書名
刊載券號期數日期等例如林豐博蘇振維「國道 5 號雪山
隧道車流特性之研究」運輸計劃季刊第 38 卷第 1 期2009 年
3 月pp85-120
8 參考文獻如包含中英文文獻則需先排中文文獻再列英文文獻中
文文獻應按作者姓氏筆畫排列英文文獻則需按作者姓氏字母排
列如另有日文文獻則列於中文文獻之後英文文獻之前
9 依工程會「技師執業執照換發辦法」第四條第六款規定技師於
本刊發表論文或翻譯專業文獻可取得積分論文每篇六十分
翻譯每篇二十分作者二人以上者平均分配積分
2
442 目錄 2019 年 11 月 23 日
封面故事
改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉 謝濬鴻 4
綠能發展
彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟 邱奕志許天耀 12
每月專題橋梁安全檢測
橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹 潘健偉賴意君 16
機器學習於橋梁健康管理之應用 呂良正李佳逢馮紹庭 24
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估 吳松旺詹菡心林敬唐 38
合約工程師
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上） 藍秉強 52
資訊科技
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔潘瑀涵謝尚賢 58
封面照片新竹漁人碼頭魚鱗天梯
照片提供新竹市政府產發處
發行人 高宗正 編輯委員
總編輯 呂良正 (管理) 李得璋 王慶煌
副總編輯 徐力平 (施工) 邱昌平 林志棟 沈進發
編 輯 李鴻蘋 (大地) 陳正興 廖洪鈞
顧 問 歐晉德 李建中 林英俊 (結構) 張國鎮 黃世建
陳永祥 陳清泉 陳舜田 (材料) 高健章 張大鵬 黃兆龍
陳堯中 陳振川 梁 樾 (交通) 楊立奇 周家蓓 周義華
葉超雄 顏清連 沈景鵬 (水利) 林國峰 徐年盛
陳生金 王明德 (建築) 林慶元 彭雲宏 戴期甦
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發行 財團法人臺灣營建研究院 (電腦) 謝尚賢 張善政 呂守陞
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3
營建知訊 442 期201911
《封面故事》
新竹微笑水岸建設規劃多功能漁人碼頭藍圖
改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉 謝濬鴻 新竹市政府產發處 漁業科科長
獲國家卓越建設獎及國際景觀大賞肯定
為帶動新竹市觀光休閒產業逐步前行104 年以來新竹市政府團隊致力改造
新竹公園新竹動物園十八尖山舊城區頭前溪香山濕地生態等區域逐
步優化環境其中位於河海交界的南寮漁港更是改造亮點幾年來南寮的建設
就像拼圖一般由一開始的國際風箏賽場草坡網紅聖地魚鱗天梯親子沙灘到
南寮大道通車南寮運動公園完成一片一片拼出新竹漁港蛻變後的幸福圖像
至今仍有多項建設工作持續推動中過去老舊荒涼的漁港已重新成為人聲鼎沸
的觀光景點其中風箏賽場及親子沙灘工程並獲得 2018 國家卓越建設獎「最佳
環境文化類」卓越獎及 2019「最佳管理維護類」金質獎新竹漁人碼頭建設最
近也獲得國際景觀建築師協會（IFLA）「2019 國際景觀大賞亞太區佳作」同時
新竹市長林智堅榮獲「亞太區景觀建築傑出人物獎」為台灣獲得此獎第一人
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
以新竹漁港（簡稱新港）為中心與周邊舊漁港（簡稱舊港）一帶為頭前
溪與 17 公里海岸線會合之節點共同形成新竹市專屬的微笑水岸舊港新港
分別於民國 48 年民國 80 年興建完成陸地面積約 52 公頃當初為了促進兩
岸通航於新港附近設置大型停車場民國 96 年間並於舊港周邊設置仿希臘風
的遊憩休閒設施但因漁港本身先天自然條件不利大型渡輪航行而未轉型成
功周遭的停車場及空地也未妥善規劃長期以來形成雜亂的閒置地港內相關
設施也亟需改善
新竹漁人碼頭計畫 轉型觀光休閒漁港
早期南寮漁港有新鮮豐富的漁產受到遊客青睞成為新竹地區假日休閒場
所但近年海洋資源枯竭漁獲逐漸減少原本做為漁業重地的漁港規劃與配置
難以滿足觀光休閒服務機能也未能落實城市美學的建設願景不同時期的定位
與建設夾雜造成漁港景觀零亂南寮改建有其必要
民國 104 年新竹市政府下定決心重新整頓致力讓舊漁港脫胎換骨成為兼顧
漁業休閒與觀光的多功能漁港因此推出「新竹漁人碼頭計畫」向中央爭取
經費由中冶環境造形顧問有限公司進行整體規劃範圍包含新舊漁港與浮覆
地藉由蒐集當地資料找出改善面向並研擬適當解決方案促使新竹漁港逐
漸轉型為觀光休閒漁港
為兼顧觀光需求與貼近民生使用的漁業活動該計畫以分期分區方式建設
多功能的新竹漁人碼頭綜觀漁人碼頭的資源及潛力在於夕陽海岸防風林
漁業及利於發展風箏活動的空曠地秉持尊重自然發揮在地特性的原則將漁
港劃分 8 個主要區域風箏賽場水岸護堤漁港入口防風林舊港水域停車
場南寮運動公園直銷中心及攤販區漁港作業區本文將一一介紹各區規劃
理念及其效益
為串連舊港新港及 17 公里海岸線也著手縫補大眾交通運輸路網建設
各區間生態廊道未來希望擴大防風林帶串連頭前溪及 17 公里海岸線使溪
流海岸生態的景觀具連續性並重新規劃新竹漁港的自行車路網以串起 17
公里海岸線及 10 公里頭前溪的自行車廊道
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
一善用清淤土沙融合防風林 打造兼具海景的風箏賽場
以前遊客走在漁港堤防邊看不到海與沙灘因堤防阻隔了堤內外視野市府
利用漁港內清淤所累積的淤土沙打造連通至堤頂之和緩起伏的大草地融合防
風林及海洋意象的植栽設計打造成看得見海景的風箏活動場地讓人與海洋更
親近
本區原地面為部分荒地與柏油路面首先拆除硬鋪面改植草皮整合漁港
內零散活動區塊打造總面積達 8 公頃之大片綠地完整活動場地可以舉辦國際
風箏賽事也可做為親子遊憩放風箏場所讓人們走出戶外享受休閒生活並
設置銜接海港道路觀海步道等服務設施除了增加綠化面積外亦提升基地保
水量
風箏賽場大片綠地融合防風林可欣賞到壯闊海景
二網紅打卡熱點魚鱗天梯
為縫補堤內外空間拉進人與海之間的距離工程於堤防外以原生石塊拋石
取代原本的消波塊形成自然的水際空間並於沿海堤頂新設步道在節點處設
置觀景木質平台海堤轉角處以魚鱗形的階梯型消波塊作為節點可供遊客休息
觀景享受海風與河口海岸線夕陽美景在退潮時遊客還可走在沙灘上已成
為近年來新竹市著名觀光景點吸引不少網紅前往拍照打卡
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
魚鱗天梯特殊景觀吸引網紅拍照
三漁港入口防風林成觀蝶秘徑 親子沙灘饒富趣味
新竹漁港的防風林是從日治時期就保留下來的天然資源在素有九降風之稱
的新竹現地濱海可存活下來的植物難能可貴因此市府以減量的方式拆除防
風林多餘的設施保留必要的林蔭自行車道與步道於空曠地及步道邊種植食草
及蜜源植物吸引紫斑蝶及昆蟲棲息營造自然的觀蝶秘徑
靠近舊港水域區的遊客服務中心則進行戶外空間改造設置小朋友最喜愛的
戲水池及沙坑將原本散落於漁港內的烏龜螃蟹以及大章魚大型石雕集中陪
同小朋友一同戲水增添旅遊服務中心周邊環境的趣味性現在是親子必去的熱
門景點
遊客服務中心戶外空間設置親子沙灘
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
四舊港水域將規劃市集 加強商業機能
南寮舊漁港曾經是新竹地區的漁業重地民國 80 年新漁港完成後舊漁港
逐漸轉型觀光休閒用途在民國 96 年間陸續建設類似地中海風格建築後來在
不同時期建設許多設施導致空間與景觀雜亂旁邊的公園在長期缺乏整理下
形成漁港與南寮社區間陰暗的角落
工程首先拆除過多硬鋪面與違建設施打開原本公園陰暗空間並與周邊環
港木棧道作連接此外港邊倉庫與水塔邊空地重新整理未來計畫將市集集中
設置於此同時利用整理後的倉庫空間設置活動廣場補足本區缺乏的商業服
務強化整體的遊憩機能
南寮舊漁港地中海風格建築
五保留植栽 漁人碼頭建造公園式停車場
在新竹漁港轉型之路中良好的車流動線與交通機能不可或缺台 68 快速
道路進入新竹漁港延伸段以及漁港停車場在 107 年 11 月完成遊客進入新竹漁
港更為便捷
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
市府整合漁港全區停車空間現況將停車場規劃在交通動線端點鄰近漁港
各區域景點除了提高港區停車量並提供身障及婦女專用停車位以容納新設
遊憩區域之人潮此外漁人碼頭停車場並不像以往只有大面積的柏油鋪面而
是以景觀考量的設計方式規劃休憩座椅行人通行步道並保留許多原有植栽
打造公園式停車場
漁人碼頭停車場採公園式規劃
六南寮新生浮覆地變身運動公園
位於頭前溪下游左岸邊的南寮新生浮覆地面積約 68 萬平方公尺原為頭
前溪水域後經填地而成過去長期閒置不僅雜草叢生且光線陰暗蚊蟲孳生
成治安死角考量該區土地使用分區編定為體育場用地故打造為運動公園
改造過程中考量南寮風大靠海的特性特別規劃草丘坡地及生態草溝設
計減少風害及沙塵的影響並設置新竹市首座標準足球運動場地網球場槌
球場籃球場等運動空間提供南寮地區居民休閒運動的場所除了促進居民的
健康生活並提升周邊居民生活品質南寮運動公園也獲得 2019 國家卓越建設
獎「最佳環境文化類」優質獎
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
南寮新生浮覆地打造為運動公園
七重建漁產直銷中心 提升服務品質
新竹漁港腹地廣大直銷中心以及其周邊是新竹漁港內商業活動最熱絡的區
域許多遊客來到漁港吃海鮮購買海產伴手禮都習慣到漁產直銷中心消費此
處是增加漁民收益促進漁業轉型觀光休閒漁業的重要據點
未來將整合漁產銷售空間規劃重建直銷中心
市府自啟動新竹漁人碼頭計畫後漁港環境改善了打造出魚鱗天梯風箏
賽場與親子沙灘等熱門景點漁港遊客數逐漸增加但提供餐飲消費服務的直銷
中心內部環境老舊公共廁所等服務設施不足難提供民眾優良的消費體驗未
來直銷中心將進行重建內部整合漁產銷售空間外部融合周邊景觀重新成為
新竹漁港的核心亮點
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
八漁港作業區改善排水系統 加強基礎建設
新竹漁港自民國 80 年啟用後日復一日漲退潮及海水沖刷造成港邊碼頭
填料淘空引發鄰近道路不均勻沉陷28 年來並無大規模整修加上缺乏完善
的排水系統每次若下大雨港區常出現淹水情況碼頭區道路出現嚴重下沉與
破損影響漁民進出日前已針對新港一二三四路及排水系統進行優化改
善藉由鋪面及排水環境改善強化漁港基礎設施提供漁民更好的作業環境
漁港作業區將改善排水系統提供漁民更好的作業環境
在漁人碼頭發展觀光休閒建設過程中仍應考量與保留漁民作業的需求因
此改造工程在漁港碼頭邊空間保留並整修漁民作業區域利用綠帶區隔漁民作
業與遊客車輛動線未來遊客將集中在漁港內停車場停車碼頭邊則成為漁民機
具車輛作業區方便漁民作業也提升遊客安全
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟
邱奕志 彰化縣政府農業處 處長
許天耀 彰化縣政府農業處 技士
豬隻排泄物經厭氧發酵產生沼氣 進行發電
彰化縣政府致力發展綠色農牧循環經濟108 年輔導縣內漢寶畜牧場設置一
座大型沼渣畜糞堆肥場為彰化縣第一座好氧處理堆肥示範場並利用豬糞尿產
生的沼氣發電打造為綠色農牧循環經濟先驅城市
位於彰化縣芳苑鄉漢寶村的漢寶畜牧場於 1974 年成立現有飼養豬隻頭數
約 4 萬頭（包含 2800 頭母豬）每月約產出 1 萬 8000 公噸豬糞尿水其中約
660 公噸豬糞用來製作有機肥其餘則進入該場廢水處理系統中第一期廢水處
理系統於 1988 年建立採用畜試所推廣之三段式處理方式（固液分離rarr厭氧發
酵rarr好氣發酵）厭氧發酵採用繞流式厭氣槽處理容量約每日 500 公噸當時
所產生沼氣經純化後用於仔豬保溫用2010 年透過工研院輔導設置 65kW 沼氣
發電裝置使用水洗純化塔沼氣發電機由柴油引擎改裝所產生電力自用
圖一 沼氣發電流程
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
擴大沼氣發電 累計售電收入逾千萬
2014 年完成二期廢水處理系統同樣使用三段式處理惟厭氧發酵採用上
流式厭氣槽槽體內裝置生物膜（濾布）增加厭氣菌分布接觸面積提高處理
效益處理容量約每日 400 公噸同年並建置沼氣發電系統沼氣發電機採用漢
翔代理美國 Capstone 製造水洗純化塔每日 4000 立方米發電容量 195kW
（65kW3 台）總造價約 2890 萬元所產生電力售予台電當時簽約躉售電
價為 32511 元度目前沼氣發電累計發電度數約達 430 萬度累計電費收入
1398 萬元預估減碳效益達 7813 tCO2年
圖二 沼氣發電設備
沼渣沼液製成有機肥 落實循環農業
經過廢水系統所產生的沼渣沼液經縣府核准作農地肥分使用施灌於種植
6 號狼尾草之 06 公頃農地及種植 3 號狼尾草之 3 公頃農地上成為肥水資源
落實為循環農業的一環
漢寶畜牧場為生產優良有機肥每年花費約 3 億元飼料成本購買玉米豆
粉及魚粉等天然來源飼料自行調配蛋白質及脂肪比例供豬隻食用無再額外
添加其他化合物抗生物質及瘦肉精以維持豬隻腸道健康經過豬隻約 70
消化率後約有 30形成糞尿排泄其糞便中有機質高且較無重金屬殘留偏高之
情形經過一連串好氣發酵過程該場附設堆肥場額外再添加米糠稻稈及微生
物菌（酪多精生技公司）使發酵溫度達到 70-80degC有效殺滅寄生蟲卵及害菌
達到完全腐熟發酵過程中也不會產生氨氣等臭味
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
畜牧場所生產農寶 2 號有機肥產品獲得農糧署優質有機肥料品牌認證計算
豬糞及其他農業事業廢棄物堆肥再利用減碳效益每年減碳達10962 tCO2年
這是把糞便變黃金的良好典範彰化縣府期許其他畜牧場禽畜糞袋處理堆肥場
及廚餘堆肥場學習跟進讓畜牧產業與環境永續發展
圖三 有機堆肥場
豬舍安裝太陽能板發電 兼具屋頂隔熱
除了沼氣發電外畜牧場並設置太陽能光電系統民國 99 年 10 月即於種豬
舍安裝使用 1944K 地面型美國 worldwide energy 光電板模組至今維持平均每
天 371K 的發電效率累計發電天數 3126 天累計發電度數達 21 萬 8029 度
以當時躉售電價每度 65056 元計算至今累計電費收入達 141 萬 8 千元左右
圖四 豬舍安裝太陽能板發電
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
100-106 年間陸續於肉豬場一二五六期種豬場三四期及堆肥舍七
期光電工程中安裝屋頂型光電板模組（以友達及茂迪光電板為主）其中肉豬
場六期光電工程為畜牧場自行委託伸普公司設計施工完成採用日本 Frontier 光
電板模組所發電（自用）供污水處理設施及畜舍空調使用（調控溫溼度降低
疾病發生提高生物安全）綜合該場所有光電設施總計裝置容量達 162639K
（合計造價約 1 億 914 萬元）累計發電度數達 1125 萬 2411 度累計收入約
7328 萬 8 千元為畜牧場帶來額外收入同時又能達到畜舍屋頂隔熱效果近
年來光電板模組價格成本持續下降維修成本低使太陽能發電穩定發展帶來
收益
畜牧業環保示範 綠色循環經濟永續經營
未來彰化縣將以此漢寶畜牧場作為循環農業運作示範基礎輔導各產銷班於
縣內畜牧場集中的區域尋找適合地點建置區域代處理堆肥場推廣縣內畜牧場
的禽畜糞轉換成可再利用有機肥料有效解決畜牧業者環保及糞便去化問題漢
寶畜牧場的好氧處理堆肥示範場沼氣發電沼液沼渣施灌農地為彰化縣發展
綠色農牧循環經濟邁出成功的第一步期望未來能持續永續經營並開創新的產
業契機
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹
潘健偉 橋豐科技股份有限公司 業務經理 賴意君 橋豐科技股份有限公司 總經理
南方澳斷橋意外 引起各界高度重視
宜蘭縣蘇澳鎮南方澳跨港大橋於民國 108 年 10 月 1 日上午 9 點 30 分發生嚴
重坍塌意外造成嚴重傷亡此橋梁興建於民國 87 年橋長 140 公尺橋寬 15 公
尺用來解決大型漁船無法通行的困難不只是景觀橋更是將南方澳環狀路線
串起的重要地標且為亞洲第一座雙叉式單拱橋
事件發生後有專家學者認為坍塌主因可能為鋼纜長期鏽蝕導致斷裂而引
起再經先前檢測報告顯示均未見鋼纜鏽蝕相關檢測項目因此更能合理懷疑
鋼纜可能係因鏽蝕斷裂的說法交通部也要求港務公司所轄其他 16 座橋須在 3
個月內進行全面檢查包括基隆 1 座台中 5 座花蓮 4 座高雄 6 座另外
交通部早在民國 97 年就針對公路總局及高公局 7 千座橋梁訂定檢測及補強規
範且規定每兩年橋檢一次特殊橋梁如斜張橋脊背橋等或地方縣市航港
局以外單位管轄橋梁可自定規範但最遲 4 年須作檢測
他山之石 法國研發先進鋼纜檢測法
雖然橋梁檢測持續在進行但相信經過這次慘痛教訓未來對於檢測標準及
項目將會修正預估鋼纜將成為重要關注項目因此本文介紹兩種非破壞性檢測
方法「Uscan 超音波鋼纜檢測」及「Escan 預力鋼纜空隙檢測」希望藉此方法
預先得知橋梁鋼纜受損情形即早採取維護及相關保護措施以保障用路人生命
財產安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
一 Uscan 超音波鋼纜檢測
預力鋼纜形成要件主要分為兩部分一為自由端鋼纜受拉處二為錨定端鋼
纜鎖定處簡單來說其施工方式為鋼纜施加預力後固定於錨定端使其足以
乘載一定的壓力錨定端一般稱之為錨頭為最敏感之區域常有高應力集中
積水的發生有較高的機率導致金屬疲勞或腐蝕而斷裂為改善傳統檢測工法的
缺點法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同研究發展出一種先進超音波鋼纜缺陷探測器以解決傳統檢測的弱點增加
檢測預力鋼纜的精確度及完整性
1原理
採用非破壞性超音波檢測方式將超音波從鋼纜末端（錨定端）發送經過
缺陷處會產生反射波藉此反射波來辨別受測鋼纜是否受損（圖一）
圖一 超音波之反射波判斷鋼線是否缺陷
2科學理論背景及試驗
理論背景依據 Laguerre L（2009）使用超音聲導波的非破壞性方法評斷七
股鋼絞線（NDTCE09「土木工程中非破壞性測試」法國南特 630~732009）
在最新發展中對於波在七股鋼絞線中的傳播有更多的瞭解（「超音波在非均勻
介質中的傳播」pp123-135）其發展過程經過廣泛的實驗室及現場試驗
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
3現場量測工作需求
(1) 僅需 2 位工程技術人員
(2) 設備僅需小型電池供電
(3) 感應器須可伸入鋼腱末端
(4) 現場不作資料分析減少施工時間浪費
4工作內容
(1) 將錨蓋拆卸下
(2) 去除封蠟和漿材
(3) 磨平鋼腱末端並垂直於軸線方向（圖二）
圖二 鋼腱尾端磨平且垂直
(4) 感應器裝設於鋼腱尾端可移動懸臂支架使感應器能準確定位（圖三）
圖三 感應器裝設於鋼腱尾端
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(5) 測量為求慎重所有測量結果要求重複 2 次（圖四）
圖四 技術人員現場量測
(6) 鋼線檢測結果判讀（圖五）
以顏色區分鋼腱檢查情況
綠色無重大反射信號
紅色鋼腱斷裂的概率高
圖五 檢測判別圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(7) 鋼線斷裂照片說明（圖六）
圖六 實際驗證
5超音波鋼纜檢測器使用分析評估
相較於一般檢測方法超音波鋼纜檢測器提供良好效能且快速得到檢測成
果只要於末端磨平區域作業無論任何形式鋼腱皆可施作即可得到檢測當下
鋼腱受損狀態提供管理單位緊急維修程度判讀避免面臨毀損狀況而不知進
而減少意外事件發生降低社會成本支出及經濟損失
二 Escan 預力鋼纜空隙檢測
混凝土預力鋼纜為負責該結構物承載能力最主要的構件且鋼纜具有連接到
結構錨端和隔點的特性如鋼纜某部分發生損壞它們的功效將整體的消失從
而大幅削弱結構強度然外置預力鋼纜通常由包裹在塑料管中的鋼絞線組成並
灌注水泥砂漿增加了檢查和更新的困難維護不當將導致鋼腱加速腐蝕甚至斷
裂因此法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同開發了預力鋼纜空隙檢測器為一種非破壞檢測技術用於現場調查測試外
置預力鋼纜之自由端灌漿品質
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
1原理
利用感應器內部兩電極之間的電性能來檢測辦別混凝土中空隙所在位置
（圖七圖八）
圖七 無檢測缺陷之數值
圖八 檢測缺陷之數值
2檢測程序
感應器沿著鋼纜移動進行檢測（圖九）當檢測到空隙時旋轉感應器以估
算空隙量然空隙通常位於受測結構體頂部因此典型的順序是先將探頭放在管
道頂部再沿鋼纜移動直到檢測到缺陷並局部旋轉探頭以檢查整個截面
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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參考文獻
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國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
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963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
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32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
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monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
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Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
442 目錄 2019 年 11 月 23 日
封面故事
改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉 謝濬鴻 4
綠能發展
彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟 邱奕志許天耀 12
每月專題橋梁安全檢測
橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹 潘健偉賴意君 16
機器學習於橋梁健康管理之應用 呂良正李佳逢馮紹庭 24
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估 吳松旺詹菡心林敬唐 38
合約工程師
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上） 藍秉強 52
資訊科技
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔潘瑀涵謝尚賢 58
封面照片新竹漁人碼頭魚鱗天梯
照片提供新竹市政府產發處
發行人 高宗正 編輯委員
總編輯 呂良正 (管理) 李得璋 王慶煌
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編 輯 李鴻蘋 (大地) 陳正興 廖洪鈞
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發行 財團法人臺灣營建研究院 (電腦) 謝尚賢 張善政 呂守陞
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
新竹微笑水岸建設規劃多功能漁人碼頭藍圖
改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉 謝濬鴻 新竹市政府產發處 漁業科科長
獲國家卓越建設獎及國際景觀大賞肯定
為帶動新竹市觀光休閒產業逐步前行104 年以來新竹市政府團隊致力改造
新竹公園新竹動物園十八尖山舊城區頭前溪香山濕地生態等區域逐
步優化環境其中位於河海交界的南寮漁港更是改造亮點幾年來南寮的建設
就像拼圖一般由一開始的國際風箏賽場草坡網紅聖地魚鱗天梯親子沙灘到
南寮大道通車南寮運動公園完成一片一片拼出新竹漁港蛻變後的幸福圖像
至今仍有多項建設工作持續推動中過去老舊荒涼的漁港已重新成為人聲鼎沸
的觀光景點其中風箏賽場及親子沙灘工程並獲得 2018 國家卓越建設獎「最佳
環境文化類」卓越獎及 2019「最佳管理維護類」金質獎新竹漁人碼頭建設最
近也獲得國際景觀建築師協會（IFLA）「2019 國際景觀大賞亞太區佳作」同時
新竹市長林智堅榮獲「亞太區景觀建築傑出人物獎」為台灣獲得此獎第一人
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
以新竹漁港（簡稱新港）為中心與周邊舊漁港（簡稱舊港）一帶為頭前
溪與 17 公里海岸線會合之節點共同形成新竹市專屬的微笑水岸舊港新港
分別於民國 48 年民國 80 年興建完成陸地面積約 52 公頃當初為了促進兩
岸通航於新港附近設置大型停車場民國 96 年間並於舊港周邊設置仿希臘風
的遊憩休閒設施但因漁港本身先天自然條件不利大型渡輪航行而未轉型成
功周遭的停車場及空地也未妥善規劃長期以來形成雜亂的閒置地港內相關
設施也亟需改善
新竹漁人碼頭計畫 轉型觀光休閒漁港
早期南寮漁港有新鮮豐富的漁產受到遊客青睞成為新竹地區假日休閒場
所但近年海洋資源枯竭漁獲逐漸減少原本做為漁業重地的漁港規劃與配置
難以滿足觀光休閒服務機能也未能落實城市美學的建設願景不同時期的定位
與建設夾雜造成漁港景觀零亂南寮改建有其必要
民國 104 年新竹市政府下定決心重新整頓致力讓舊漁港脫胎換骨成為兼顧
漁業休閒與觀光的多功能漁港因此推出「新竹漁人碼頭計畫」向中央爭取
經費由中冶環境造形顧問有限公司進行整體規劃範圍包含新舊漁港與浮覆
地藉由蒐集當地資料找出改善面向並研擬適當解決方案促使新竹漁港逐
漸轉型為觀光休閒漁港
為兼顧觀光需求與貼近民生使用的漁業活動該計畫以分期分區方式建設
多功能的新竹漁人碼頭綜觀漁人碼頭的資源及潛力在於夕陽海岸防風林
漁業及利於發展風箏活動的空曠地秉持尊重自然發揮在地特性的原則將漁
港劃分 8 個主要區域風箏賽場水岸護堤漁港入口防風林舊港水域停車
場南寮運動公園直銷中心及攤販區漁港作業區本文將一一介紹各區規劃
理念及其效益
為串連舊港新港及 17 公里海岸線也著手縫補大眾交通運輸路網建設
各區間生態廊道未來希望擴大防風林帶串連頭前溪及 17 公里海岸線使溪
流海岸生態的景觀具連續性並重新規劃新竹漁港的自行車路網以串起 17
公里海岸線及 10 公里頭前溪的自行車廊道
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
一善用清淤土沙融合防風林 打造兼具海景的風箏賽場
以前遊客走在漁港堤防邊看不到海與沙灘因堤防阻隔了堤內外視野市府
利用漁港內清淤所累積的淤土沙打造連通至堤頂之和緩起伏的大草地融合防
風林及海洋意象的植栽設計打造成看得見海景的風箏活動場地讓人與海洋更
親近
本區原地面為部分荒地與柏油路面首先拆除硬鋪面改植草皮整合漁港
內零散活動區塊打造總面積達 8 公頃之大片綠地完整活動場地可以舉辦國際
風箏賽事也可做為親子遊憩放風箏場所讓人們走出戶外享受休閒生活並
設置銜接海港道路觀海步道等服務設施除了增加綠化面積外亦提升基地保
水量
風箏賽場大片綠地融合防風林可欣賞到壯闊海景
二網紅打卡熱點魚鱗天梯
為縫補堤內外空間拉進人與海之間的距離工程於堤防外以原生石塊拋石
取代原本的消波塊形成自然的水際空間並於沿海堤頂新設步道在節點處設
置觀景木質平台海堤轉角處以魚鱗形的階梯型消波塊作為節點可供遊客休息
觀景享受海風與河口海岸線夕陽美景在退潮時遊客還可走在沙灘上已成
為近年來新竹市著名觀光景點吸引不少網紅前往拍照打卡
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
魚鱗天梯特殊景觀吸引網紅拍照
三漁港入口防風林成觀蝶秘徑 親子沙灘饒富趣味
新竹漁港的防風林是從日治時期就保留下來的天然資源在素有九降風之稱
的新竹現地濱海可存活下來的植物難能可貴因此市府以減量的方式拆除防
風林多餘的設施保留必要的林蔭自行車道與步道於空曠地及步道邊種植食草
及蜜源植物吸引紫斑蝶及昆蟲棲息營造自然的觀蝶秘徑
靠近舊港水域區的遊客服務中心則進行戶外空間改造設置小朋友最喜愛的
戲水池及沙坑將原本散落於漁港內的烏龜螃蟹以及大章魚大型石雕集中陪
同小朋友一同戲水增添旅遊服務中心周邊環境的趣味性現在是親子必去的熱
門景點
遊客服務中心戶外空間設置親子沙灘
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
四舊港水域將規劃市集 加強商業機能
南寮舊漁港曾經是新竹地區的漁業重地民國 80 年新漁港完成後舊漁港
逐漸轉型觀光休閒用途在民國 96 年間陸續建設類似地中海風格建築後來在
不同時期建設許多設施導致空間與景觀雜亂旁邊的公園在長期缺乏整理下
形成漁港與南寮社區間陰暗的角落
工程首先拆除過多硬鋪面與違建設施打開原本公園陰暗空間並與周邊環
港木棧道作連接此外港邊倉庫與水塔邊空地重新整理未來計畫將市集集中
設置於此同時利用整理後的倉庫空間設置活動廣場補足本區缺乏的商業服
務強化整體的遊憩機能
南寮舊漁港地中海風格建築
五保留植栽 漁人碼頭建造公園式停車場
在新竹漁港轉型之路中良好的車流動線與交通機能不可或缺台 68 快速
道路進入新竹漁港延伸段以及漁港停車場在 107 年 11 月完成遊客進入新竹漁
港更為便捷
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
市府整合漁港全區停車空間現況將停車場規劃在交通動線端點鄰近漁港
各區域景點除了提高港區停車量並提供身障及婦女專用停車位以容納新設
遊憩區域之人潮此外漁人碼頭停車場並不像以往只有大面積的柏油鋪面而
是以景觀考量的設計方式規劃休憩座椅行人通行步道並保留許多原有植栽
打造公園式停車場
漁人碼頭停車場採公園式規劃
六南寮新生浮覆地變身運動公園
位於頭前溪下游左岸邊的南寮新生浮覆地面積約 68 萬平方公尺原為頭
前溪水域後經填地而成過去長期閒置不僅雜草叢生且光線陰暗蚊蟲孳生
成治安死角考量該區土地使用分區編定為體育場用地故打造為運動公園
改造過程中考量南寮風大靠海的特性特別規劃草丘坡地及生態草溝設
計減少風害及沙塵的影響並設置新竹市首座標準足球運動場地網球場槌
球場籃球場等運動空間提供南寮地區居民休閒運動的場所除了促進居民的
健康生活並提升周邊居民生活品質南寮運動公園也獲得 2019 國家卓越建設
獎「最佳環境文化類」優質獎
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
南寮新生浮覆地打造為運動公園
七重建漁產直銷中心 提升服務品質
新竹漁港腹地廣大直銷中心以及其周邊是新竹漁港內商業活動最熱絡的區
域許多遊客來到漁港吃海鮮購買海產伴手禮都習慣到漁產直銷中心消費此
處是增加漁民收益促進漁業轉型觀光休閒漁業的重要據點
未來將整合漁產銷售空間規劃重建直銷中心
市府自啟動新竹漁人碼頭計畫後漁港環境改善了打造出魚鱗天梯風箏
賽場與親子沙灘等熱門景點漁港遊客數逐漸增加但提供餐飲消費服務的直銷
中心內部環境老舊公共廁所等服務設施不足難提供民眾優良的消費體驗未
來直銷中心將進行重建內部整合漁產銷售空間外部融合周邊景觀重新成為
新竹漁港的核心亮點
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
八漁港作業區改善排水系統 加強基礎建設
新竹漁港自民國 80 年啟用後日復一日漲退潮及海水沖刷造成港邊碼頭
填料淘空引發鄰近道路不均勻沉陷28 年來並無大規模整修加上缺乏完善
的排水系統每次若下大雨港區常出現淹水情況碼頭區道路出現嚴重下沉與
破損影響漁民進出日前已針對新港一二三四路及排水系統進行優化改
善藉由鋪面及排水環境改善強化漁港基礎設施提供漁民更好的作業環境
漁港作業區將改善排水系統提供漁民更好的作業環境
在漁人碼頭發展觀光休閒建設過程中仍應考量與保留漁民作業的需求因
此改造工程在漁港碼頭邊空間保留並整修漁民作業區域利用綠帶區隔漁民作
業與遊客車輛動線未來遊客將集中在漁港內停車場停車碼頭邊則成為漁民機
具車輛作業區方便漁民作業也提升遊客安全
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟
邱奕志 彰化縣政府農業處 處長
許天耀 彰化縣政府農業處 技士
豬隻排泄物經厭氧發酵產生沼氣 進行發電
彰化縣政府致力發展綠色農牧循環經濟108 年輔導縣內漢寶畜牧場設置一
座大型沼渣畜糞堆肥場為彰化縣第一座好氧處理堆肥示範場並利用豬糞尿產
生的沼氣發電打造為綠色農牧循環經濟先驅城市
位於彰化縣芳苑鄉漢寶村的漢寶畜牧場於 1974 年成立現有飼養豬隻頭數
約 4 萬頭（包含 2800 頭母豬）每月約產出 1 萬 8000 公噸豬糞尿水其中約
660 公噸豬糞用來製作有機肥其餘則進入該場廢水處理系統中第一期廢水處
理系統於 1988 年建立採用畜試所推廣之三段式處理方式（固液分離rarr厭氧發
酵rarr好氣發酵）厭氧發酵採用繞流式厭氣槽處理容量約每日 500 公噸當時
所產生沼氣經純化後用於仔豬保溫用2010 年透過工研院輔導設置 65kW 沼氣
發電裝置使用水洗純化塔沼氣發電機由柴油引擎改裝所產生電力自用
圖一 沼氣發電流程
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
擴大沼氣發電 累計售電收入逾千萬
2014 年完成二期廢水處理系統同樣使用三段式處理惟厭氧發酵採用上
流式厭氣槽槽體內裝置生物膜（濾布）增加厭氣菌分布接觸面積提高處理
效益處理容量約每日 400 公噸同年並建置沼氣發電系統沼氣發電機採用漢
翔代理美國 Capstone 製造水洗純化塔每日 4000 立方米發電容量 195kW
（65kW3 台）總造價約 2890 萬元所產生電力售予台電當時簽約躉售電
價為 32511 元度目前沼氣發電累計發電度數約達 430 萬度累計電費收入
1398 萬元預估減碳效益達 7813 tCO2年
圖二 沼氣發電設備
沼渣沼液製成有機肥 落實循環農業
經過廢水系統所產生的沼渣沼液經縣府核准作農地肥分使用施灌於種植
6 號狼尾草之 06 公頃農地及種植 3 號狼尾草之 3 公頃農地上成為肥水資源
落實為循環農業的一環
漢寶畜牧場為生產優良有機肥每年花費約 3 億元飼料成本購買玉米豆
粉及魚粉等天然來源飼料自行調配蛋白質及脂肪比例供豬隻食用無再額外
添加其他化合物抗生物質及瘦肉精以維持豬隻腸道健康經過豬隻約 70
消化率後約有 30形成糞尿排泄其糞便中有機質高且較無重金屬殘留偏高之
情形經過一連串好氣發酵過程該場附設堆肥場額外再添加米糠稻稈及微生
物菌（酪多精生技公司）使發酵溫度達到 70-80degC有效殺滅寄生蟲卵及害菌
達到完全腐熟發酵過程中也不會產生氨氣等臭味
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
畜牧場所生產農寶 2 號有機肥產品獲得農糧署優質有機肥料品牌認證計算
豬糞及其他農業事業廢棄物堆肥再利用減碳效益每年減碳達10962 tCO2年
這是把糞便變黃金的良好典範彰化縣府期許其他畜牧場禽畜糞袋處理堆肥場
及廚餘堆肥場學習跟進讓畜牧產業與環境永續發展
圖三 有機堆肥場
豬舍安裝太陽能板發電 兼具屋頂隔熱
除了沼氣發電外畜牧場並設置太陽能光電系統民國 99 年 10 月即於種豬
舍安裝使用 1944K 地面型美國 worldwide energy 光電板模組至今維持平均每
天 371K 的發電效率累計發電天數 3126 天累計發電度數達 21 萬 8029 度
以當時躉售電價每度 65056 元計算至今累計電費收入達 141 萬 8 千元左右
圖四 豬舍安裝太陽能板發電
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
100-106 年間陸續於肉豬場一二五六期種豬場三四期及堆肥舍七
期光電工程中安裝屋頂型光電板模組（以友達及茂迪光電板為主）其中肉豬
場六期光電工程為畜牧場自行委託伸普公司設計施工完成採用日本 Frontier 光
電板模組所發電（自用）供污水處理設施及畜舍空調使用（調控溫溼度降低
疾病發生提高生物安全）綜合該場所有光電設施總計裝置容量達 162639K
（合計造價約 1 億 914 萬元）累計發電度數達 1125 萬 2411 度累計收入約
7328 萬 8 千元為畜牧場帶來額外收入同時又能達到畜舍屋頂隔熱效果近
年來光電板模組價格成本持續下降維修成本低使太陽能發電穩定發展帶來
收益
畜牧業環保示範 綠色循環經濟永續經營
未來彰化縣將以此漢寶畜牧場作為循環農業運作示範基礎輔導各產銷班於
縣內畜牧場集中的區域尋找適合地點建置區域代處理堆肥場推廣縣內畜牧場
的禽畜糞轉換成可再利用有機肥料有效解決畜牧業者環保及糞便去化問題漢
寶畜牧場的好氧處理堆肥示範場沼氣發電沼液沼渣施灌農地為彰化縣發展
綠色農牧循環經濟邁出成功的第一步期望未來能持續永續經營並開創新的產
業契機
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《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹
潘健偉 橋豐科技股份有限公司 業務經理 賴意君 橋豐科技股份有限公司 總經理
南方澳斷橋意外 引起各界高度重視
宜蘭縣蘇澳鎮南方澳跨港大橋於民國 108 年 10 月 1 日上午 9 點 30 分發生嚴
重坍塌意外造成嚴重傷亡此橋梁興建於民國 87 年橋長 140 公尺橋寬 15 公
尺用來解決大型漁船無法通行的困難不只是景觀橋更是將南方澳環狀路線
串起的重要地標且為亞洲第一座雙叉式單拱橋
事件發生後有專家學者認為坍塌主因可能為鋼纜長期鏽蝕導致斷裂而引
起再經先前檢測報告顯示均未見鋼纜鏽蝕相關檢測項目因此更能合理懷疑
鋼纜可能係因鏽蝕斷裂的說法交通部也要求港務公司所轄其他 16 座橋須在 3
個月內進行全面檢查包括基隆 1 座台中 5 座花蓮 4 座高雄 6 座另外
交通部早在民國 97 年就針對公路總局及高公局 7 千座橋梁訂定檢測及補強規
範且規定每兩年橋檢一次特殊橋梁如斜張橋脊背橋等或地方縣市航港
局以外單位管轄橋梁可自定規範但最遲 4 年須作檢測
他山之石 法國研發先進鋼纜檢測法
雖然橋梁檢測持續在進行但相信經過這次慘痛教訓未來對於檢測標準及
項目將會修正預估鋼纜將成為重要關注項目因此本文介紹兩種非破壞性檢測
方法「Uscan 超音波鋼纜檢測」及「Escan 預力鋼纜空隙檢測」希望藉此方法
預先得知橋梁鋼纜受損情形即早採取維護及相關保護措施以保障用路人生命
財產安全
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《每月專題橋梁安全檢測》
一 Uscan 超音波鋼纜檢測
預力鋼纜形成要件主要分為兩部分一為自由端鋼纜受拉處二為錨定端鋼
纜鎖定處簡單來說其施工方式為鋼纜施加預力後固定於錨定端使其足以
乘載一定的壓力錨定端一般稱之為錨頭為最敏感之區域常有高應力集中
積水的發生有較高的機率導致金屬疲勞或腐蝕而斷裂為改善傳統檢測工法的
缺點法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同研究發展出一種先進超音波鋼纜缺陷探測器以解決傳統檢測的弱點增加
檢測預力鋼纜的精確度及完整性
1原理
採用非破壞性超音波檢測方式將超音波從鋼纜末端（錨定端）發送經過
缺陷處會產生反射波藉此反射波來辨別受測鋼纜是否受損（圖一）
圖一 超音波之反射波判斷鋼線是否缺陷
2科學理論背景及試驗
理論背景依據 Laguerre L（2009）使用超音聲導波的非破壞性方法評斷七
股鋼絞線（NDTCE09「土木工程中非破壞性測試」法國南特 630~732009）
在最新發展中對於波在七股鋼絞線中的傳播有更多的瞭解（「超音波在非均勻
介質中的傳播」pp123-135）其發展過程經過廣泛的實驗室及現場試驗
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《每月專題橋梁安全檢測》
3現場量測工作需求
(1) 僅需 2 位工程技術人員
(2) 設備僅需小型電池供電
(3) 感應器須可伸入鋼腱末端
(4) 現場不作資料分析減少施工時間浪費
4工作內容
(1) 將錨蓋拆卸下
(2) 去除封蠟和漿材
(3) 磨平鋼腱末端並垂直於軸線方向（圖二）
圖二 鋼腱尾端磨平且垂直
(4) 感應器裝設於鋼腱尾端可移動懸臂支架使感應器能準確定位（圖三）
圖三 感應器裝設於鋼腱尾端
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《每月專題橋梁安全檢測》
(5) 測量為求慎重所有測量結果要求重複 2 次（圖四）
圖四 技術人員現場量測
(6) 鋼線檢測結果判讀（圖五）
以顏色區分鋼腱檢查情況
綠色無重大反射信號
紅色鋼腱斷裂的概率高
圖五 檢測判別圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
(7) 鋼線斷裂照片說明（圖六）
圖六 實際驗證
5超音波鋼纜檢測器使用分析評估
相較於一般檢測方法超音波鋼纜檢測器提供良好效能且快速得到檢測成
果只要於末端磨平區域作業無論任何形式鋼腱皆可施作即可得到檢測當下
鋼腱受損狀態提供管理單位緊急維修程度判讀避免面臨毀損狀況而不知進
而減少意外事件發生降低社會成本支出及經濟損失
二 Escan 預力鋼纜空隙檢測
混凝土預力鋼纜為負責該結構物承載能力最主要的構件且鋼纜具有連接到
結構錨端和隔點的特性如鋼纜某部分發生損壞它們的功效將整體的消失從
而大幅削弱結構強度然外置預力鋼纜通常由包裹在塑料管中的鋼絞線組成並
灌注水泥砂漿增加了檢查和更新的困難維護不當將導致鋼腱加速腐蝕甚至斷
裂因此法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同開發了預力鋼纜空隙檢測器為一種非破壞檢測技術用於現場調查測試外
置預力鋼纜之自由端灌漿品質
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《每月專題橋梁安全檢測》
1原理
利用感應器內部兩電極之間的電性能來檢測辦別混凝土中空隙所在位置
（圖七圖八）
圖七 無檢測缺陷之數值
圖八 檢測缺陷之數值
2檢測程序
感應器沿著鋼纜移動進行檢測（圖九）當檢測到空隙時旋轉感應器以估
算空隙量然空隙通常位於受測結構體頂部因此典型的順序是先將探頭放在管
道頂部再沿鋼纜移動直到檢測到缺陷並局部旋轉探頭以檢查整個截面
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
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《每月專題橋梁安全檢測》
(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
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隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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參考文獻
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國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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《每月專題橋梁安全檢測》
根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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《每月專題橋梁安全檢測》
六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
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- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《封面故事》
新竹微笑水岸建設規劃多功能漁人碼頭藍圖
改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉 謝濬鴻 新竹市政府產發處 漁業科科長
獲國家卓越建設獎及國際景觀大賞肯定
為帶動新竹市觀光休閒產業逐步前行104 年以來新竹市政府團隊致力改造
新竹公園新竹動物園十八尖山舊城區頭前溪香山濕地生態等區域逐
步優化環境其中位於河海交界的南寮漁港更是改造亮點幾年來南寮的建設
就像拼圖一般由一開始的國際風箏賽場草坡網紅聖地魚鱗天梯親子沙灘到
南寮大道通車南寮運動公園完成一片一片拼出新竹漁港蛻變後的幸福圖像
至今仍有多項建設工作持續推動中過去老舊荒涼的漁港已重新成為人聲鼎沸
的觀光景點其中風箏賽場及親子沙灘工程並獲得 2018 國家卓越建設獎「最佳
環境文化類」卓越獎及 2019「最佳管理維護類」金質獎新竹漁人碼頭建設最
近也獲得國際景觀建築師協會（IFLA）「2019 國際景觀大賞亞太區佳作」同時
新竹市長林智堅榮獲「亞太區景觀建築傑出人物獎」為台灣獲得此獎第一人
4
營建知訊 442 期201911
《封面故事》
以新竹漁港（簡稱新港）為中心與周邊舊漁港（簡稱舊港）一帶為頭前
溪與 17 公里海岸線會合之節點共同形成新竹市專屬的微笑水岸舊港新港
分別於民國 48 年民國 80 年興建完成陸地面積約 52 公頃當初為了促進兩
岸通航於新港附近設置大型停車場民國 96 年間並於舊港周邊設置仿希臘風
的遊憩休閒設施但因漁港本身先天自然條件不利大型渡輪航行而未轉型成
功周遭的停車場及空地也未妥善規劃長期以來形成雜亂的閒置地港內相關
設施也亟需改善
新竹漁人碼頭計畫 轉型觀光休閒漁港
早期南寮漁港有新鮮豐富的漁產受到遊客青睞成為新竹地區假日休閒場
所但近年海洋資源枯竭漁獲逐漸減少原本做為漁業重地的漁港規劃與配置
難以滿足觀光休閒服務機能也未能落實城市美學的建設願景不同時期的定位
與建設夾雜造成漁港景觀零亂南寮改建有其必要
民國 104 年新竹市政府下定決心重新整頓致力讓舊漁港脫胎換骨成為兼顧
漁業休閒與觀光的多功能漁港因此推出「新竹漁人碼頭計畫」向中央爭取
經費由中冶環境造形顧問有限公司進行整體規劃範圍包含新舊漁港與浮覆
地藉由蒐集當地資料找出改善面向並研擬適當解決方案促使新竹漁港逐
漸轉型為觀光休閒漁港
為兼顧觀光需求與貼近民生使用的漁業活動該計畫以分期分區方式建設
多功能的新竹漁人碼頭綜觀漁人碼頭的資源及潛力在於夕陽海岸防風林
漁業及利於發展風箏活動的空曠地秉持尊重自然發揮在地特性的原則將漁
港劃分 8 個主要區域風箏賽場水岸護堤漁港入口防風林舊港水域停車
場南寮運動公園直銷中心及攤販區漁港作業區本文將一一介紹各區規劃
理念及其效益
為串連舊港新港及 17 公里海岸線也著手縫補大眾交通運輸路網建設
各區間生態廊道未來希望擴大防風林帶串連頭前溪及 17 公里海岸線使溪
流海岸生態的景觀具連續性並重新規劃新竹漁港的自行車路網以串起 17
公里海岸線及 10 公里頭前溪的自行車廊道
5
營建知訊 442 期201911
《封面故事》
一善用清淤土沙融合防風林 打造兼具海景的風箏賽場
以前遊客走在漁港堤防邊看不到海與沙灘因堤防阻隔了堤內外視野市府
利用漁港內清淤所累積的淤土沙打造連通至堤頂之和緩起伏的大草地融合防
風林及海洋意象的植栽設計打造成看得見海景的風箏活動場地讓人與海洋更
親近
本區原地面為部分荒地與柏油路面首先拆除硬鋪面改植草皮整合漁港
內零散活動區塊打造總面積達 8 公頃之大片綠地完整活動場地可以舉辦國際
風箏賽事也可做為親子遊憩放風箏場所讓人們走出戶外享受休閒生活並
設置銜接海港道路觀海步道等服務設施除了增加綠化面積外亦提升基地保
水量
風箏賽場大片綠地融合防風林可欣賞到壯闊海景
二網紅打卡熱點魚鱗天梯
為縫補堤內外空間拉進人與海之間的距離工程於堤防外以原生石塊拋石
取代原本的消波塊形成自然的水際空間並於沿海堤頂新設步道在節點處設
置觀景木質平台海堤轉角處以魚鱗形的階梯型消波塊作為節點可供遊客休息
觀景享受海風與河口海岸線夕陽美景在退潮時遊客還可走在沙灘上已成
為近年來新竹市著名觀光景點吸引不少網紅前往拍照打卡
6
營建知訊 442 期201911
《封面故事》
魚鱗天梯特殊景觀吸引網紅拍照
三漁港入口防風林成觀蝶秘徑 親子沙灘饒富趣味
新竹漁港的防風林是從日治時期就保留下來的天然資源在素有九降風之稱
的新竹現地濱海可存活下來的植物難能可貴因此市府以減量的方式拆除防
風林多餘的設施保留必要的林蔭自行車道與步道於空曠地及步道邊種植食草
及蜜源植物吸引紫斑蝶及昆蟲棲息營造自然的觀蝶秘徑
靠近舊港水域區的遊客服務中心則進行戶外空間改造設置小朋友最喜愛的
戲水池及沙坑將原本散落於漁港內的烏龜螃蟹以及大章魚大型石雕集中陪
同小朋友一同戲水增添旅遊服務中心周邊環境的趣味性現在是親子必去的熱
門景點
遊客服務中心戶外空間設置親子沙灘
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
四舊港水域將規劃市集 加強商業機能
南寮舊漁港曾經是新竹地區的漁業重地民國 80 年新漁港完成後舊漁港
逐漸轉型觀光休閒用途在民國 96 年間陸續建設類似地中海風格建築後來在
不同時期建設許多設施導致空間與景觀雜亂旁邊的公園在長期缺乏整理下
形成漁港與南寮社區間陰暗的角落
工程首先拆除過多硬鋪面與違建設施打開原本公園陰暗空間並與周邊環
港木棧道作連接此外港邊倉庫與水塔邊空地重新整理未來計畫將市集集中
設置於此同時利用整理後的倉庫空間設置活動廣場補足本區缺乏的商業服
務強化整體的遊憩機能
南寮舊漁港地中海風格建築
五保留植栽 漁人碼頭建造公園式停車場
在新竹漁港轉型之路中良好的車流動線與交通機能不可或缺台 68 快速
道路進入新竹漁港延伸段以及漁港停車場在 107 年 11 月完成遊客進入新竹漁
港更為便捷
8
營建知訊 442 期201911
《封面故事》
市府整合漁港全區停車空間現況將停車場規劃在交通動線端點鄰近漁港
各區域景點除了提高港區停車量並提供身障及婦女專用停車位以容納新設
遊憩區域之人潮此外漁人碼頭停車場並不像以往只有大面積的柏油鋪面而
是以景觀考量的設計方式規劃休憩座椅行人通行步道並保留許多原有植栽
打造公園式停車場
漁人碼頭停車場採公園式規劃
六南寮新生浮覆地變身運動公園
位於頭前溪下游左岸邊的南寮新生浮覆地面積約 68 萬平方公尺原為頭
前溪水域後經填地而成過去長期閒置不僅雜草叢生且光線陰暗蚊蟲孳生
成治安死角考量該區土地使用分區編定為體育場用地故打造為運動公園
改造過程中考量南寮風大靠海的特性特別規劃草丘坡地及生態草溝設
計減少風害及沙塵的影響並設置新竹市首座標準足球運動場地網球場槌
球場籃球場等運動空間提供南寮地區居民休閒運動的場所除了促進居民的
健康生活並提升周邊居民生活品質南寮運動公園也獲得 2019 國家卓越建設
獎「最佳環境文化類」優質獎
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
南寮新生浮覆地打造為運動公園
七重建漁產直銷中心 提升服務品質
新竹漁港腹地廣大直銷中心以及其周邊是新竹漁港內商業活動最熱絡的區
域許多遊客來到漁港吃海鮮購買海產伴手禮都習慣到漁產直銷中心消費此
處是增加漁民收益促進漁業轉型觀光休閒漁業的重要據點
未來將整合漁產銷售空間規劃重建直銷中心
市府自啟動新竹漁人碼頭計畫後漁港環境改善了打造出魚鱗天梯風箏
賽場與親子沙灘等熱門景點漁港遊客數逐漸增加但提供餐飲消費服務的直銷
中心內部環境老舊公共廁所等服務設施不足難提供民眾優良的消費體驗未
來直銷中心將進行重建內部整合漁產銷售空間外部融合周邊景觀重新成為
新竹漁港的核心亮點
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
八漁港作業區改善排水系統 加強基礎建設
新竹漁港自民國 80 年啟用後日復一日漲退潮及海水沖刷造成港邊碼頭
填料淘空引發鄰近道路不均勻沉陷28 年來並無大規模整修加上缺乏完善
的排水系統每次若下大雨港區常出現淹水情況碼頭區道路出現嚴重下沉與
破損影響漁民進出日前已針對新港一二三四路及排水系統進行優化改
善藉由鋪面及排水環境改善強化漁港基礎設施提供漁民更好的作業環境
漁港作業區將改善排水系統提供漁民更好的作業環境
在漁人碼頭發展觀光休閒建設過程中仍應考量與保留漁民作業的需求因
此改造工程在漁港碼頭邊空間保留並整修漁民作業區域利用綠帶區隔漁民作
業與遊客車輛動線未來遊客將集中在漁港內停車場停車碼頭邊則成為漁民機
具車輛作業區方便漁民作業也提升遊客安全
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟
邱奕志 彰化縣政府農業處 處長
許天耀 彰化縣政府農業處 技士
豬隻排泄物經厭氧發酵產生沼氣 進行發電
彰化縣政府致力發展綠色農牧循環經濟108 年輔導縣內漢寶畜牧場設置一
座大型沼渣畜糞堆肥場為彰化縣第一座好氧處理堆肥示範場並利用豬糞尿產
生的沼氣發電打造為綠色農牧循環經濟先驅城市
位於彰化縣芳苑鄉漢寶村的漢寶畜牧場於 1974 年成立現有飼養豬隻頭數
約 4 萬頭（包含 2800 頭母豬）每月約產出 1 萬 8000 公噸豬糞尿水其中約
660 公噸豬糞用來製作有機肥其餘則進入該場廢水處理系統中第一期廢水處
理系統於 1988 年建立採用畜試所推廣之三段式處理方式（固液分離rarr厭氧發
酵rarr好氣發酵）厭氧發酵採用繞流式厭氣槽處理容量約每日 500 公噸當時
所產生沼氣經純化後用於仔豬保溫用2010 年透過工研院輔導設置 65kW 沼氣
發電裝置使用水洗純化塔沼氣發電機由柴油引擎改裝所產生電力自用
圖一 沼氣發電流程
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
擴大沼氣發電 累計售電收入逾千萬
2014 年完成二期廢水處理系統同樣使用三段式處理惟厭氧發酵採用上
流式厭氣槽槽體內裝置生物膜（濾布）增加厭氣菌分布接觸面積提高處理
效益處理容量約每日 400 公噸同年並建置沼氣發電系統沼氣發電機採用漢
翔代理美國 Capstone 製造水洗純化塔每日 4000 立方米發電容量 195kW
（65kW3 台）總造價約 2890 萬元所產生電力售予台電當時簽約躉售電
價為 32511 元度目前沼氣發電累計發電度數約達 430 萬度累計電費收入
1398 萬元預估減碳效益達 7813 tCO2年
圖二 沼氣發電設備
沼渣沼液製成有機肥 落實循環農業
經過廢水系統所產生的沼渣沼液經縣府核准作農地肥分使用施灌於種植
6 號狼尾草之 06 公頃農地及種植 3 號狼尾草之 3 公頃農地上成為肥水資源
落實為循環農業的一環
漢寶畜牧場為生產優良有機肥每年花費約 3 億元飼料成本購買玉米豆
粉及魚粉等天然來源飼料自行調配蛋白質及脂肪比例供豬隻食用無再額外
添加其他化合物抗生物質及瘦肉精以維持豬隻腸道健康經過豬隻約 70
消化率後約有 30形成糞尿排泄其糞便中有機質高且較無重金屬殘留偏高之
情形經過一連串好氣發酵過程該場附設堆肥場額外再添加米糠稻稈及微生
物菌（酪多精生技公司）使發酵溫度達到 70-80degC有效殺滅寄生蟲卵及害菌
達到完全腐熟發酵過程中也不會產生氨氣等臭味
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
畜牧場所生產農寶 2 號有機肥產品獲得農糧署優質有機肥料品牌認證計算
豬糞及其他農業事業廢棄物堆肥再利用減碳效益每年減碳達10962 tCO2年
這是把糞便變黃金的良好典範彰化縣府期許其他畜牧場禽畜糞袋處理堆肥場
及廚餘堆肥場學習跟進讓畜牧產業與環境永續發展
圖三 有機堆肥場
豬舍安裝太陽能板發電 兼具屋頂隔熱
除了沼氣發電外畜牧場並設置太陽能光電系統民國 99 年 10 月即於種豬
舍安裝使用 1944K 地面型美國 worldwide energy 光電板模組至今維持平均每
天 371K 的發電效率累計發電天數 3126 天累計發電度數達 21 萬 8029 度
以當時躉售電價每度 65056 元計算至今累計電費收入達 141 萬 8 千元左右
圖四 豬舍安裝太陽能板發電
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
100-106 年間陸續於肉豬場一二五六期種豬場三四期及堆肥舍七
期光電工程中安裝屋頂型光電板模組（以友達及茂迪光電板為主）其中肉豬
場六期光電工程為畜牧場自行委託伸普公司設計施工完成採用日本 Frontier 光
電板模組所發電（自用）供污水處理設施及畜舍空調使用（調控溫溼度降低
疾病發生提高生物安全）綜合該場所有光電設施總計裝置容量達 162639K
（合計造價約 1 億 914 萬元）累計發電度數達 1125 萬 2411 度累計收入約
7328 萬 8 千元為畜牧場帶來額外收入同時又能達到畜舍屋頂隔熱效果近
年來光電板模組價格成本持續下降維修成本低使太陽能發電穩定發展帶來
收益
畜牧業環保示範 綠色循環經濟永續經營
未來彰化縣將以此漢寶畜牧場作為循環農業運作示範基礎輔導各產銷班於
縣內畜牧場集中的區域尋找適合地點建置區域代處理堆肥場推廣縣內畜牧場
的禽畜糞轉換成可再利用有機肥料有效解決畜牧業者環保及糞便去化問題漢
寶畜牧場的好氧處理堆肥示範場沼氣發電沼液沼渣施灌農地為彰化縣發展
綠色農牧循環經濟邁出成功的第一步期望未來能持續永續經營並開創新的產
業契機
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹
潘健偉 橋豐科技股份有限公司 業務經理 賴意君 橋豐科技股份有限公司 總經理
南方澳斷橋意外 引起各界高度重視
宜蘭縣蘇澳鎮南方澳跨港大橋於民國 108 年 10 月 1 日上午 9 點 30 分發生嚴
重坍塌意外造成嚴重傷亡此橋梁興建於民國 87 年橋長 140 公尺橋寬 15 公
尺用來解決大型漁船無法通行的困難不只是景觀橋更是將南方澳環狀路線
串起的重要地標且為亞洲第一座雙叉式單拱橋
事件發生後有專家學者認為坍塌主因可能為鋼纜長期鏽蝕導致斷裂而引
起再經先前檢測報告顯示均未見鋼纜鏽蝕相關檢測項目因此更能合理懷疑
鋼纜可能係因鏽蝕斷裂的說法交通部也要求港務公司所轄其他 16 座橋須在 3
個月內進行全面檢查包括基隆 1 座台中 5 座花蓮 4 座高雄 6 座另外
交通部早在民國 97 年就針對公路總局及高公局 7 千座橋梁訂定檢測及補強規
範且規定每兩年橋檢一次特殊橋梁如斜張橋脊背橋等或地方縣市航港
局以外單位管轄橋梁可自定規範但最遲 4 年須作檢測
他山之石 法國研發先進鋼纜檢測法
雖然橋梁檢測持續在進行但相信經過這次慘痛教訓未來對於檢測標準及
項目將會修正預估鋼纜將成為重要關注項目因此本文介紹兩種非破壞性檢測
方法「Uscan 超音波鋼纜檢測」及「Escan 預力鋼纜空隙檢測」希望藉此方法
預先得知橋梁鋼纜受損情形即早採取維護及相關保護措施以保障用路人生命
財產安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
一 Uscan 超音波鋼纜檢測
預力鋼纜形成要件主要分為兩部分一為自由端鋼纜受拉處二為錨定端鋼
纜鎖定處簡單來說其施工方式為鋼纜施加預力後固定於錨定端使其足以
乘載一定的壓力錨定端一般稱之為錨頭為最敏感之區域常有高應力集中
積水的發生有較高的機率導致金屬疲勞或腐蝕而斷裂為改善傳統檢測工法的
缺點法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同研究發展出一種先進超音波鋼纜缺陷探測器以解決傳統檢測的弱點增加
檢測預力鋼纜的精確度及完整性
1原理
採用非破壞性超音波檢測方式將超音波從鋼纜末端（錨定端）發送經過
缺陷處會產生反射波藉此反射波來辨別受測鋼纜是否受損（圖一）
圖一 超音波之反射波判斷鋼線是否缺陷
2科學理論背景及試驗
理論背景依據 Laguerre L（2009）使用超音聲導波的非破壞性方法評斷七
股鋼絞線（NDTCE09「土木工程中非破壞性測試」法國南特 630~732009）
在最新發展中對於波在七股鋼絞線中的傳播有更多的瞭解（「超音波在非均勻
介質中的傳播」pp123-135）其發展過程經過廣泛的實驗室及現場試驗
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《每月專題橋梁安全檢測》
3現場量測工作需求
(1) 僅需 2 位工程技術人員
(2) 設備僅需小型電池供電
(3) 感應器須可伸入鋼腱末端
(4) 現場不作資料分析減少施工時間浪費
4工作內容
(1) 將錨蓋拆卸下
(2) 去除封蠟和漿材
(3) 磨平鋼腱末端並垂直於軸線方向（圖二）
圖二 鋼腱尾端磨平且垂直
(4) 感應器裝設於鋼腱尾端可移動懸臂支架使感應器能準確定位（圖三）
圖三 感應器裝設於鋼腱尾端
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(5) 測量為求慎重所有測量結果要求重複 2 次（圖四）
圖四 技術人員現場量測
(6) 鋼線檢測結果判讀（圖五）
以顏色區分鋼腱檢查情況
綠色無重大反射信號
紅色鋼腱斷裂的概率高
圖五 檢測判別圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
(7) 鋼線斷裂照片說明（圖六）
圖六 實際驗證
5超音波鋼纜檢測器使用分析評估
相較於一般檢測方法超音波鋼纜檢測器提供良好效能且快速得到檢測成
果只要於末端磨平區域作業無論任何形式鋼腱皆可施作即可得到檢測當下
鋼腱受損狀態提供管理單位緊急維修程度判讀避免面臨毀損狀況而不知進
而減少意外事件發生降低社會成本支出及經濟損失
二 Escan 預力鋼纜空隙檢測
混凝土預力鋼纜為負責該結構物承載能力最主要的構件且鋼纜具有連接到
結構錨端和隔點的特性如鋼纜某部分發生損壞它們的功效將整體的消失從
而大幅削弱結構強度然外置預力鋼纜通常由包裹在塑料管中的鋼絞線組成並
灌注水泥砂漿增加了檢查和更新的困難維護不當將導致鋼腱加速腐蝕甚至斷
裂因此法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同開發了預力鋼纜空隙檢測器為一種非破壞檢測技術用於現場調查測試外
置預力鋼纜之自由端灌漿品質
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1原理
利用感應器內部兩電極之間的電性能來檢測辦別混凝土中空隙所在位置
（圖七圖八）
圖七 無檢測缺陷之數值
圖八 檢測缺陷之數值
2檢測程序
感應器沿著鋼纜移動進行檢測（圖九）當檢測到空隙時旋轉感應器以估
算空隙量然空隙通常位於受測結構體頂部因此典型的順序是先將探頭放在管
道頂部再沿鋼纜移動直到檢測到缺陷並局部旋轉探頭以檢查整個截面
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圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
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《每月專題橋梁安全檢測》
(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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營建知訊 442 期201911
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若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
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隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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營建知訊 442 期201911
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116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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營建知訊 442 期201911
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表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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營建知訊 442 期201911
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然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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《每月專題橋梁安全檢測》
參考文獻
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Infrastructure to Preserve Mobility Retrieved from FHWA website
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國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
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3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
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4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
51
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
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Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《封面故事》
以新竹漁港（簡稱新港）為中心與周邊舊漁港（簡稱舊港）一帶為頭前
溪與 17 公里海岸線會合之節點共同形成新竹市專屬的微笑水岸舊港新港
分別於民國 48 年民國 80 年興建完成陸地面積約 52 公頃當初為了促進兩
岸通航於新港附近設置大型停車場民國 96 年間並於舊港周邊設置仿希臘風
的遊憩休閒設施但因漁港本身先天自然條件不利大型渡輪航行而未轉型成
功周遭的停車場及空地也未妥善規劃長期以來形成雜亂的閒置地港內相關
設施也亟需改善
新竹漁人碼頭計畫 轉型觀光休閒漁港
早期南寮漁港有新鮮豐富的漁產受到遊客青睞成為新竹地區假日休閒場
所但近年海洋資源枯竭漁獲逐漸減少原本做為漁業重地的漁港規劃與配置
難以滿足觀光休閒服務機能也未能落實城市美學的建設願景不同時期的定位
與建設夾雜造成漁港景觀零亂南寮改建有其必要
民國 104 年新竹市政府下定決心重新整頓致力讓舊漁港脫胎換骨成為兼顧
漁業休閒與觀光的多功能漁港因此推出「新竹漁人碼頭計畫」向中央爭取
經費由中冶環境造形顧問有限公司進行整體規劃範圍包含新舊漁港與浮覆
地藉由蒐集當地資料找出改善面向並研擬適當解決方案促使新竹漁港逐
漸轉型為觀光休閒漁港
為兼顧觀光需求與貼近民生使用的漁業活動該計畫以分期分區方式建設
多功能的新竹漁人碼頭綜觀漁人碼頭的資源及潛力在於夕陽海岸防風林
漁業及利於發展風箏活動的空曠地秉持尊重自然發揮在地特性的原則將漁
港劃分 8 個主要區域風箏賽場水岸護堤漁港入口防風林舊港水域停車
場南寮運動公園直銷中心及攤販區漁港作業區本文將一一介紹各區規劃
理念及其效益
為串連舊港新港及 17 公里海岸線也著手縫補大眾交通運輸路網建設
各區間生態廊道未來希望擴大防風林帶串連頭前溪及 17 公里海岸線使溪
流海岸生態的景觀具連續性並重新規劃新竹漁港的自行車路網以串起 17
公里海岸線及 10 公里頭前溪的自行車廊道
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
一善用清淤土沙融合防風林 打造兼具海景的風箏賽場
以前遊客走在漁港堤防邊看不到海與沙灘因堤防阻隔了堤內外視野市府
利用漁港內清淤所累積的淤土沙打造連通至堤頂之和緩起伏的大草地融合防
風林及海洋意象的植栽設計打造成看得見海景的風箏活動場地讓人與海洋更
親近
本區原地面為部分荒地與柏油路面首先拆除硬鋪面改植草皮整合漁港
內零散活動區塊打造總面積達 8 公頃之大片綠地完整活動場地可以舉辦國際
風箏賽事也可做為親子遊憩放風箏場所讓人們走出戶外享受休閒生活並
設置銜接海港道路觀海步道等服務設施除了增加綠化面積外亦提升基地保
水量
風箏賽場大片綠地融合防風林可欣賞到壯闊海景
二網紅打卡熱點魚鱗天梯
為縫補堤內外空間拉進人與海之間的距離工程於堤防外以原生石塊拋石
取代原本的消波塊形成自然的水際空間並於沿海堤頂新設步道在節點處設
置觀景木質平台海堤轉角處以魚鱗形的階梯型消波塊作為節點可供遊客休息
觀景享受海風與河口海岸線夕陽美景在退潮時遊客還可走在沙灘上已成
為近年來新竹市著名觀光景點吸引不少網紅前往拍照打卡
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《封面故事》
魚鱗天梯特殊景觀吸引網紅拍照
三漁港入口防風林成觀蝶秘徑 親子沙灘饒富趣味
新竹漁港的防風林是從日治時期就保留下來的天然資源在素有九降風之稱
的新竹現地濱海可存活下來的植物難能可貴因此市府以減量的方式拆除防
風林多餘的設施保留必要的林蔭自行車道與步道於空曠地及步道邊種植食草
及蜜源植物吸引紫斑蝶及昆蟲棲息營造自然的觀蝶秘徑
靠近舊港水域區的遊客服務中心則進行戶外空間改造設置小朋友最喜愛的
戲水池及沙坑將原本散落於漁港內的烏龜螃蟹以及大章魚大型石雕集中陪
同小朋友一同戲水增添旅遊服務中心周邊環境的趣味性現在是親子必去的熱
門景點
遊客服務中心戶外空間設置親子沙灘
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《封面故事》
四舊港水域將規劃市集 加強商業機能
南寮舊漁港曾經是新竹地區的漁業重地民國 80 年新漁港完成後舊漁港
逐漸轉型觀光休閒用途在民國 96 年間陸續建設類似地中海風格建築後來在
不同時期建設許多設施導致空間與景觀雜亂旁邊的公園在長期缺乏整理下
形成漁港與南寮社區間陰暗的角落
工程首先拆除過多硬鋪面與違建設施打開原本公園陰暗空間並與周邊環
港木棧道作連接此外港邊倉庫與水塔邊空地重新整理未來計畫將市集集中
設置於此同時利用整理後的倉庫空間設置活動廣場補足本區缺乏的商業服
務強化整體的遊憩機能
南寮舊漁港地中海風格建築
五保留植栽 漁人碼頭建造公園式停車場
在新竹漁港轉型之路中良好的車流動線與交通機能不可或缺台 68 快速
道路進入新竹漁港延伸段以及漁港停車場在 107 年 11 月完成遊客進入新竹漁
港更為便捷
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
市府整合漁港全區停車空間現況將停車場規劃在交通動線端點鄰近漁港
各區域景點除了提高港區停車量並提供身障及婦女專用停車位以容納新設
遊憩區域之人潮此外漁人碼頭停車場並不像以往只有大面積的柏油鋪面而
是以景觀考量的設計方式規劃休憩座椅行人通行步道並保留許多原有植栽
打造公園式停車場
漁人碼頭停車場採公園式規劃
六南寮新生浮覆地變身運動公園
位於頭前溪下游左岸邊的南寮新生浮覆地面積約 68 萬平方公尺原為頭
前溪水域後經填地而成過去長期閒置不僅雜草叢生且光線陰暗蚊蟲孳生
成治安死角考量該區土地使用分區編定為體育場用地故打造為運動公園
改造過程中考量南寮風大靠海的特性特別規劃草丘坡地及生態草溝設
計減少風害及沙塵的影響並設置新竹市首座標準足球運動場地網球場槌
球場籃球場等運動空間提供南寮地區居民休閒運動的場所除了促進居民的
健康生活並提升周邊居民生活品質南寮運動公園也獲得 2019 國家卓越建設
獎「最佳環境文化類」優質獎
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
南寮新生浮覆地打造為運動公園
七重建漁產直銷中心 提升服務品質
新竹漁港腹地廣大直銷中心以及其周邊是新竹漁港內商業活動最熱絡的區
域許多遊客來到漁港吃海鮮購買海產伴手禮都習慣到漁產直銷中心消費此
處是增加漁民收益促進漁業轉型觀光休閒漁業的重要據點
未來將整合漁產銷售空間規劃重建直銷中心
市府自啟動新竹漁人碼頭計畫後漁港環境改善了打造出魚鱗天梯風箏
賽場與親子沙灘等熱門景點漁港遊客數逐漸增加但提供餐飲消費服務的直銷
中心內部環境老舊公共廁所等服務設施不足難提供民眾優良的消費體驗未
來直銷中心將進行重建內部整合漁產銷售空間外部融合周邊景觀重新成為
新竹漁港的核心亮點
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
八漁港作業區改善排水系統 加強基礎建設
新竹漁港自民國 80 年啟用後日復一日漲退潮及海水沖刷造成港邊碼頭
填料淘空引發鄰近道路不均勻沉陷28 年來並無大規模整修加上缺乏完善
的排水系統每次若下大雨港區常出現淹水情況碼頭區道路出現嚴重下沉與
破損影響漁民進出日前已針對新港一二三四路及排水系統進行優化改
善藉由鋪面及排水環境改善強化漁港基礎設施提供漁民更好的作業環境
漁港作業區將改善排水系統提供漁民更好的作業環境
在漁人碼頭發展觀光休閒建設過程中仍應考量與保留漁民作業的需求因
此改造工程在漁港碼頭邊空間保留並整修漁民作業區域利用綠帶區隔漁民作
業與遊客車輛動線未來遊客將集中在漁港內停車場停車碼頭邊則成為漁民機
具車輛作業區方便漁民作業也提升遊客安全
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟
邱奕志 彰化縣政府農業處 處長
許天耀 彰化縣政府農業處 技士
豬隻排泄物經厭氧發酵產生沼氣 進行發電
彰化縣政府致力發展綠色農牧循環經濟108 年輔導縣內漢寶畜牧場設置一
座大型沼渣畜糞堆肥場為彰化縣第一座好氧處理堆肥示範場並利用豬糞尿產
生的沼氣發電打造為綠色農牧循環經濟先驅城市
位於彰化縣芳苑鄉漢寶村的漢寶畜牧場於 1974 年成立現有飼養豬隻頭數
約 4 萬頭（包含 2800 頭母豬）每月約產出 1 萬 8000 公噸豬糞尿水其中約
660 公噸豬糞用來製作有機肥其餘則進入該場廢水處理系統中第一期廢水處
理系統於 1988 年建立採用畜試所推廣之三段式處理方式（固液分離rarr厭氧發
酵rarr好氣發酵）厭氧發酵採用繞流式厭氣槽處理容量約每日 500 公噸當時
所產生沼氣經純化後用於仔豬保溫用2010 年透過工研院輔導設置 65kW 沼氣
發電裝置使用水洗純化塔沼氣發電機由柴油引擎改裝所產生電力自用
圖一 沼氣發電流程
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
擴大沼氣發電 累計售電收入逾千萬
2014 年完成二期廢水處理系統同樣使用三段式處理惟厭氧發酵採用上
流式厭氣槽槽體內裝置生物膜（濾布）增加厭氣菌分布接觸面積提高處理
效益處理容量約每日 400 公噸同年並建置沼氣發電系統沼氣發電機採用漢
翔代理美國 Capstone 製造水洗純化塔每日 4000 立方米發電容量 195kW
（65kW3 台）總造價約 2890 萬元所產生電力售予台電當時簽約躉售電
價為 32511 元度目前沼氣發電累計發電度數約達 430 萬度累計電費收入
1398 萬元預估減碳效益達 7813 tCO2年
圖二 沼氣發電設備
沼渣沼液製成有機肥 落實循環農業
經過廢水系統所產生的沼渣沼液經縣府核准作農地肥分使用施灌於種植
6 號狼尾草之 06 公頃農地及種植 3 號狼尾草之 3 公頃農地上成為肥水資源
落實為循環農業的一環
漢寶畜牧場為生產優良有機肥每年花費約 3 億元飼料成本購買玉米豆
粉及魚粉等天然來源飼料自行調配蛋白質及脂肪比例供豬隻食用無再額外
添加其他化合物抗生物質及瘦肉精以維持豬隻腸道健康經過豬隻約 70
消化率後約有 30形成糞尿排泄其糞便中有機質高且較無重金屬殘留偏高之
情形經過一連串好氣發酵過程該場附設堆肥場額外再添加米糠稻稈及微生
物菌（酪多精生技公司）使發酵溫度達到 70-80degC有效殺滅寄生蟲卵及害菌
達到完全腐熟發酵過程中也不會產生氨氣等臭味
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
畜牧場所生產農寶 2 號有機肥產品獲得農糧署優質有機肥料品牌認證計算
豬糞及其他農業事業廢棄物堆肥再利用減碳效益每年減碳達10962 tCO2年
這是把糞便變黃金的良好典範彰化縣府期許其他畜牧場禽畜糞袋處理堆肥場
及廚餘堆肥場學習跟進讓畜牧產業與環境永續發展
圖三 有機堆肥場
豬舍安裝太陽能板發電 兼具屋頂隔熱
除了沼氣發電外畜牧場並設置太陽能光電系統民國 99 年 10 月即於種豬
舍安裝使用 1944K 地面型美國 worldwide energy 光電板模組至今維持平均每
天 371K 的發電效率累計發電天數 3126 天累計發電度數達 21 萬 8029 度
以當時躉售電價每度 65056 元計算至今累計電費收入達 141 萬 8 千元左右
圖四 豬舍安裝太陽能板發電
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
100-106 年間陸續於肉豬場一二五六期種豬場三四期及堆肥舍七
期光電工程中安裝屋頂型光電板模組（以友達及茂迪光電板為主）其中肉豬
場六期光電工程為畜牧場自行委託伸普公司設計施工完成採用日本 Frontier 光
電板模組所發電（自用）供污水處理設施及畜舍空調使用（調控溫溼度降低
疾病發生提高生物安全）綜合該場所有光電設施總計裝置容量達 162639K
（合計造價約 1 億 914 萬元）累計發電度數達 1125 萬 2411 度累計收入約
7328 萬 8 千元為畜牧場帶來額外收入同時又能達到畜舍屋頂隔熱效果近
年來光電板模組價格成本持續下降維修成本低使太陽能發電穩定發展帶來
收益
畜牧業環保示範 綠色循環經濟永續經營
未來彰化縣將以此漢寶畜牧場作為循環農業運作示範基礎輔導各產銷班於
縣內畜牧場集中的區域尋找適合地點建置區域代處理堆肥場推廣縣內畜牧場
的禽畜糞轉換成可再利用有機肥料有效解決畜牧業者環保及糞便去化問題漢
寶畜牧場的好氧處理堆肥示範場沼氣發電沼液沼渣施灌農地為彰化縣發展
綠色農牧循環經濟邁出成功的第一步期望未來能持續永續經營並開創新的產
業契機
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹
潘健偉 橋豐科技股份有限公司 業務經理 賴意君 橋豐科技股份有限公司 總經理
南方澳斷橋意外 引起各界高度重視
宜蘭縣蘇澳鎮南方澳跨港大橋於民國 108 年 10 月 1 日上午 9 點 30 分發生嚴
重坍塌意外造成嚴重傷亡此橋梁興建於民國 87 年橋長 140 公尺橋寬 15 公
尺用來解決大型漁船無法通行的困難不只是景觀橋更是將南方澳環狀路線
串起的重要地標且為亞洲第一座雙叉式單拱橋
事件發生後有專家學者認為坍塌主因可能為鋼纜長期鏽蝕導致斷裂而引
起再經先前檢測報告顯示均未見鋼纜鏽蝕相關檢測項目因此更能合理懷疑
鋼纜可能係因鏽蝕斷裂的說法交通部也要求港務公司所轄其他 16 座橋須在 3
個月內進行全面檢查包括基隆 1 座台中 5 座花蓮 4 座高雄 6 座另外
交通部早在民國 97 年就針對公路總局及高公局 7 千座橋梁訂定檢測及補強規
範且規定每兩年橋檢一次特殊橋梁如斜張橋脊背橋等或地方縣市航港
局以外單位管轄橋梁可自定規範但最遲 4 年須作檢測
他山之石 法國研發先進鋼纜檢測法
雖然橋梁檢測持續在進行但相信經過這次慘痛教訓未來對於檢測標準及
項目將會修正預估鋼纜將成為重要關注項目因此本文介紹兩種非破壞性檢測
方法「Uscan 超音波鋼纜檢測」及「Escan 預力鋼纜空隙檢測」希望藉此方法
預先得知橋梁鋼纜受損情形即早採取維護及相關保護措施以保障用路人生命
財產安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
一 Uscan 超音波鋼纜檢測
預力鋼纜形成要件主要分為兩部分一為自由端鋼纜受拉處二為錨定端鋼
纜鎖定處簡單來說其施工方式為鋼纜施加預力後固定於錨定端使其足以
乘載一定的壓力錨定端一般稱之為錨頭為最敏感之區域常有高應力集中
積水的發生有較高的機率導致金屬疲勞或腐蝕而斷裂為改善傳統檢測工法的
缺點法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同研究發展出一種先進超音波鋼纜缺陷探測器以解決傳統檢測的弱點增加
檢測預力鋼纜的精確度及完整性
1原理
採用非破壞性超音波檢測方式將超音波從鋼纜末端（錨定端）發送經過
缺陷處會產生反射波藉此反射波來辨別受測鋼纜是否受損（圖一）
圖一 超音波之反射波判斷鋼線是否缺陷
2科學理論背景及試驗
理論背景依據 Laguerre L（2009）使用超音聲導波的非破壞性方法評斷七
股鋼絞線（NDTCE09「土木工程中非破壞性測試」法國南特 630~732009）
在最新發展中對於波在七股鋼絞線中的傳播有更多的瞭解（「超音波在非均勻
介質中的傳播」pp123-135）其發展過程經過廣泛的實驗室及現場試驗
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
3現場量測工作需求
(1) 僅需 2 位工程技術人員
(2) 設備僅需小型電池供電
(3) 感應器須可伸入鋼腱末端
(4) 現場不作資料分析減少施工時間浪費
4工作內容
(1) 將錨蓋拆卸下
(2) 去除封蠟和漿材
(3) 磨平鋼腱末端並垂直於軸線方向（圖二）
圖二 鋼腱尾端磨平且垂直
(4) 感應器裝設於鋼腱尾端可移動懸臂支架使感應器能準確定位（圖三）
圖三 感應器裝設於鋼腱尾端
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(5) 測量為求慎重所有測量結果要求重複 2 次（圖四）
圖四 技術人員現場量測
(6) 鋼線檢測結果判讀（圖五）
以顏色區分鋼腱檢查情況
綠色無重大反射信號
紅色鋼腱斷裂的概率高
圖五 檢測判別圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(7) 鋼線斷裂照片說明（圖六）
圖六 實際驗證
5超音波鋼纜檢測器使用分析評估
相較於一般檢測方法超音波鋼纜檢測器提供良好效能且快速得到檢測成
果只要於末端磨平區域作業無論任何形式鋼腱皆可施作即可得到檢測當下
鋼腱受損狀態提供管理單位緊急維修程度判讀避免面臨毀損狀況而不知進
而減少意外事件發生降低社會成本支出及經濟損失
二 Escan 預力鋼纜空隙檢測
混凝土預力鋼纜為負責該結構物承載能力最主要的構件且鋼纜具有連接到
結構錨端和隔點的特性如鋼纜某部分發生損壞它們的功效將整體的消失從
而大幅削弱結構強度然外置預力鋼纜通常由包裹在塑料管中的鋼絞線組成並
灌注水泥砂漿增加了檢查和更新的困難維護不當將導致鋼腱加速腐蝕甚至斷
裂因此法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同開發了預力鋼纜空隙檢測器為一種非破壞檢測技術用於現場調查測試外
置預力鋼纜之自由端灌漿品質
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
1原理
利用感應器內部兩電極之間的電性能來檢測辦別混凝土中空隙所在位置
（圖七圖八）
圖七 無檢測缺陷之數值
圖八 檢測缺陷之數值
2檢測程序
感應器沿著鋼纜移動進行檢測（圖九）當檢測到空隙時旋轉感應器以估
算空隙量然空隙通常位於受測結構體頂部因此典型的順序是先將探頭放在管
道頂部再沿鋼纜移動直到檢測到缺陷並局部旋轉探頭以檢查整個截面
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
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《每月專題橋梁安全檢測》
隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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參考文獻
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國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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《每月專題橋梁安全檢測》
六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
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963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
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Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
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Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
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Korea
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Civil Engineering Daejeon Korea
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the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
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Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
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10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
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- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
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- 9《資訊科技》13
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- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
一善用清淤土沙融合防風林 打造兼具海景的風箏賽場
以前遊客走在漁港堤防邊看不到海與沙灘因堤防阻隔了堤內外視野市府
利用漁港內清淤所累積的淤土沙打造連通至堤頂之和緩起伏的大草地融合防
風林及海洋意象的植栽設計打造成看得見海景的風箏活動場地讓人與海洋更
親近
本區原地面為部分荒地與柏油路面首先拆除硬鋪面改植草皮整合漁港
內零散活動區塊打造總面積達 8 公頃之大片綠地完整活動場地可以舉辦國際
風箏賽事也可做為親子遊憩放風箏場所讓人們走出戶外享受休閒生活並
設置銜接海港道路觀海步道等服務設施除了增加綠化面積外亦提升基地保
水量
風箏賽場大片綠地融合防風林可欣賞到壯闊海景
二網紅打卡熱點魚鱗天梯
為縫補堤內外空間拉進人與海之間的距離工程於堤防外以原生石塊拋石
取代原本的消波塊形成自然的水際空間並於沿海堤頂新設步道在節點處設
置觀景木質平台海堤轉角處以魚鱗形的階梯型消波塊作為節點可供遊客休息
觀景享受海風與河口海岸線夕陽美景在退潮時遊客還可走在沙灘上已成
為近年來新竹市著名觀光景點吸引不少網紅前往拍照打卡
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
魚鱗天梯特殊景觀吸引網紅拍照
三漁港入口防風林成觀蝶秘徑 親子沙灘饒富趣味
新竹漁港的防風林是從日治時期就保留下來的天然資源在素有九降風之稱
的新竹現地濱海可存活下來的植物難能可貴因此市府以減量的方式拆除防
風林多餘的設施保留必要的林蔭自行車道與步道於空曠地及步道邊種植食草
及蜜源植物吸引紫斑蝶及昆蟲棲息營造自然的觀蝶秘徑
靠近舊港水域區的遊客服務中心則進行戶外空間改造設置小朋友最喜愛的
戲水池及沙坑將原本散落於漁港內的烏龜螃蟹以及大章魚大型石雕集中陪
同小朋友一同戲水增添旅遊服務中心周邊環境的趣味性現在是親子必去的熱
門景點
遊客服務中心戶外空間設置親子沙灘
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
四舊港水域將規劃市集 加強商業機能
南寮舊漁港曾經是新竹地區的漁業重地民國 80 年新漁港完成後舊漁港
逐漸轉型觀光休閒用途在民國 96 年間陸續建設類似地中海風格建築後來在
不同時期建設許多設施導致空間與景觀雜亂旁邊的公園在長期缺乏整理下
形成漁港與南寮社區間陰暗的角落
工程首先拆除過多硬鋪面與違建設施打開原本公園陰暗空間並與周邊環
港木棧道作連接此外港邊倉庫與水塔邊空地重新整理未來計畫將市集集中
設置於此同時利用整理後的倉庫空間設置活動廣場補足本區缺乏的商業服
務強化整體的遊憩機能
南寮舊漁港地中海風格建築
五保留植栽 漁人碼頭建造公園式停車場
在新竹漁港轉型之路中良好的車流動線與交通機能不可或缺台 68 快速
道路進入新竹漁港延伸段以及漁港停車場在 107 年 11 月完成遊客進入新竹漁
港更為便捷
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
市府整合漁港全區停車空間現況將停車場規劃在交通動線端點鄰近漁港
各區域景點除了提高港區停車量並提供身障及婦女專用停車位以容納新設
遊憩區域之人潮此外漁人碼頭停車場並不像以往只有大面積的柏油鋪面而
是以景觀考量的設計方式規劃休憩座椅行人通行步道並保留許多原有植栽
打造公園式停車場
漁人碼頭停車場採公園式規劃
六南寮新生浮覆地變身運動公園
位於頭前溪下游左岸邊的南寮新生浮覆地面積約 68 萬平方公尺原為頭
前溪水域後經填地而成過去長期閒置不僅雜草叢生且光線陰暗蚊蟲孳生
成治安死角考量該區土地使用分區編定為體育場用地故打造為運動公園
改造過程中考量南寮風大靠海的特性特別規劃草丘坡地及生態草溝設
計減少風害及沙塵的影響並設置新竹市首座標準足球運動場地網球場槌
球場籃球場等運動空間提供南寮地區居民休閒運動的場所除了促進居民的
健康生活並提升周邊居民生活品質南寮運動公園也獲得 2019 國家卓越建設
獎「最佳環境文化類」優質獎
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
南寮新生浮覆地打造為運動公園
七重建漁產直銷中心 提升服務品質
新竹漁港腹地廣大直銷中心以及其周邊是新竹漁港內商業活動最熱絡的區
域許多遊客來到漁港吃海鮮購買海產伴手禮都習慣到漁產直銷中心消費此
處是增加漁民收益促進漁業轉型觀光休閒漁業的重要據點
未來將整合漁產銷售空間規劃重建直銷中心
市府自啟動新竹漁人碼頭計畫後漁港環境改善了打造出魚鱗天梯風箏
賽場與親子沙灘等熱門景點漁港遊客數逐漸增加但提供餐飲消費服務的直銷
中心內部環境老舊公共廁所等服務設施不足難提供民眾優良的消費體驗未
來直銷中心將進行重建內部整合漁產銷售空間外部融合周邊景觀重新成為
新竹漁港的核心亮點
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
八漁港作業區改善排水系統 加強基礎建設
新竹漁港自民國 80 年啟用後日復一日漲退潮及海水沖刷造成港邊碼頭
填料淘空引發鄰近道路不均勻沉陷28 年來並無大規模整修加上缺乏完善
的排水系統每次若下大雨港區常出現淹水情況碼頭區道路出現嚴重下沉與
破損影響漁民進出日前已針對新港一二三四路及排水系統進行優化改
善藉由鋪面及排水環境改善強化漁港基礎設施提供漁民更好的作業環境
漁港作業區將改善排水系統提供漁民更好的作業環境
在漁人碼頭發展觀光休閒建設過程中仍應考量與保留漁民作業的需求因
此改造工程在漁港碼頭邊空間保留並整修漁民作業區域利用綠帶區隔漁民作
業與遊客車輛動線未來遊客將集中在漁港內停車場停車碼頭邊則成為漁民機
具車輛作業區方便漁民作業也提升遊客安全
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟
邱奕志 彰化縣政府農業處 處長
許天耀 彰化縣政府農業處 技士
豬隻排泄物經厭氧發酵產生沼氣 進行發電
彰化縣政府致力發展綠色農牧循環經濟108 年輔導縣內漢寶畜牧場設置一
座大型沼渣畜糞堆肥場為彰化縣第一座好氧處理堆肥示範場並利用豬糞尿產
生的沼氣發電打造為綠色農牧循環經濟先驅城市
位於彰化縣芳苑鄉漢寶村的漢寶畜牧場於 1974 年成立現有飼養豬隻頭數
約 4 萬頭（包含 2800 頭母豬）每月約產出 1 萬 8000 公噸豬糞尿水其中約
660 公噸豬糞用來製作有機肥其餘則進入該場廢水處理系統中第一期廢水處
理系統於 1988 年建立採用畜試所推廣之三段式處理方式（固液分離rarr厭氧發
酵rarr好氣發酵）厭氧發酵採用繞流式厭氣槽處理容量約每日 500 公噸當時
所產生沼氣經純化後用於仔豬保溫用2010 年透過工研院輔導設置 65kW 沼氣
發電裝置使用水洗純化塔沼氣發電機由柴油引擎改裝所產生電力自用
圖一 沼氣發電流程
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
擴大沼氣發電 累計售電收入逾千萬
2014 年完成二期廢水處理系統同樣使用三段式處理惟厭氧發酵採用上
流式厭氣槽槽體內裝置生物膜（濾布）增加厭氣菌分布接觸面積提高處理
效益處理容量約每日 400 公噸同年並建置沼氣發電系統沼氣發電機採用漢
翔代理美國 Capstone 製造水洗純化塔每日 4000 立方米發電容量 195kW
（65kW3 台）總造價約 2890 萬元所產生電力售予台電當時簽約躉售電
價為 32511 元度目前沼氣發電累計發電度數約達 430 萬度累計電費收入
1398 萬元預估減碳效益達 7813 tCO2年
圖二 沼氣發電設備
沼渣沼液製成有機肥 落實循環農業
經過廢水系統所產生的沼渣沼液經縣府核准作農地肥分使用施灌於種植
6 號狼尾草之 06 公頃農地及種植 3 號狼尾草之 3 公頃農地上成為肥水資源
落實為循環農業的一環
漢寶畜牧場為生產優良有機肥每年花費約 3 億元飼料成本購買玉米豆
粉及魚粉等天然來源飼料自行調配蛋白質及脂肪比例供豬隻食用無再額外
添加其他化合物抗生物質及瘦肉精以維持豬隻腸道健康經過豬隻約 70
消化率後約有 30形成糞尿排泄其糞便中有機質高且較無重金屬殘留偏高之
情形經過一連串好氣發酵過程該場附設堆肥場額外再添加米糠稻稈及微生
物菌（酪多精生技公司）使發酵溫度達到 70-80degC有效殺滅寄生蟲卵及害菌
達到完全腐熟發酵過程中也不會產生氨氣等臭味
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
畜牧場所生產農寶 2 號有機肥產品獲得農糧署優質有機肥料品牌認證計算
豬糞及其他農業事業廢棄物堆肥再利用減碳效益每年減碳達10962 tCO2年
這是把糞便變黃金的良好典範彰化縣府期許其他畜牧場禽畜糞袋處理堆肥場
及廚餘堆肥場學習跟進讓畜牧產業與環境永續發展
圖三 有機堆肥場
豬舍安裝太陽能板發電 兼具屋頂隔熱
除了沼氣發電外畜牧場並設置太陽能光電系統民國 99 年 10 月即於種豬
舍安裝使用 1944K 地面型美國 worldwide energy 光電板模組至今維持平均每
天 371K 的發電效率累計發電天數 3126 天累計發電度數達 21 萬 8029 度
以當時躉售電價每度 65056 元計算至今累計電費收入達 141 萬 8 千元左右
圖四 豬舍安裝太陽能板發電
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
100-106 年間陸續於肉豬場一二五六期種豬場三四期及堆肥舍七
期光電工程中安裝屋頂型光電板模組（以友達及茂迪光電板為主）其中肉豬
場六期光電工程為畜牧場自行委託伸普公司設計施工完成採用日本 Frontier 光
電板模組所發電（自用）供污水處理設施及畜舍空調使用（調控溫溼度降低
疾病發生提高生物安全）綜合該場所有光電設施總計裝置容量達 162639K
（合計造價約 1 億 914 萬元）累計發電度數達 1125 萬 2411 度累計收入約
7328 萬 8 千元為畜牧場帶來額外收入同時又能達到畜舍屋頂隔熱效果近
年來光電板模組價格成本持續下降維修成本低使太陽能發電穩定發展帶來
收益
畜牧業環保示範 綠色循環經濟永續經營
未來彰化縣將以此漢寶畜牧場作為循環農業運作示範基礎輔導各產銷班於
縣內畜牧場集中的區域尋找適合地點建置區域代處理堆肥場推廣縣內畜牧場
的禽畜糞轉換成可再利用有機肥料有效解決畜牧業者環保及糞便去化問題漢
寶畜牧場的好氧處理堆肥示範場沼氣發電沼液沼渣施灌農地為彰化縣發展
綠色農牧循環經濟邁出成功的第一步期望未來能持續永續經營並開創新的產
業契機
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹
潘健偉 橋豐科技股份有限公司 業務經理 賴意君 橋豐科技股份有限公司 總經理
南方澳斷橋意外 引起各界高度重視
宜蘭縣蘇澳鎮南方澳跨港大橋於民國 108 年 10 月 1 日上午 9 點 30 分發生嚴
重坍塌意外造成嚴重傷亡此橋梁興建於民國 87 年橋長 140 公尺橋寬 15 公
尺用來解決大型漁船無法通行的困難不只是景觀橋更是將南方澳環狀路線
串起的重要地標且為亞洲第一座雙叉式單拱橋
事件發生後有專家學者認為坍塌主因可能為鋼纜長期鏽蝕導致斷裂而引
起再經先前檢測報告顯示均未見鋼纜鏽蝕相關檢測項目因此更能合理懷疑
鋼纜可能係因鏽蝕斷裂的說法交通部也要求港務公司所轄其他 16 座橋須在 3
個月內進行全面檢查包括基隆 1 座台中 5 座花蓮 4 座高雄 6 座另外
交通部早在民國 97 年就針對公路總局及高公局 7 千座橋梁訂定檢測及補強規
範且規定每兩年橋檢一次特殊橋梁如斜張橋脊背橋等或地方縣市航港
局以外單位管轄橋梁可自定規範但最遲 4 年須作檢測
他山之石 法國研發先進鋼纜檢測法
雖然橋梁檢測持續在進行但相信經過這次慘痛教訓未來對於檢測標準及
項目將會修正預估鋼纜將成為重要關注項目因此本文介紹兩種非破壞性檢測
方法「Uscan 超音波鋼纜檢測」及「Escan 預力鋼纜空隙檢測」希望藉此方法
預先得知橋梁鋼纜受損情形即早採取維護及相關保護措施以保障用路人生命
財產安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
一 Uscan 超音波鋼纜檢測
預力鋼纜形成要件主要分為兩部分一為自由端鋼纜受拉處二為錨定端鋼
纜鎖定處簡單來說其施工方式為鋼纜施加預力後固定於錨定端使其足以
乘載一定的壓力錨定端一般稱之為錨頭為最敏感之區域常有高應力集中
積水的發生有較高的機率導致金屬疲勞或腐蝕而斷裂為改善傳統檢測工法的
缺點法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同研究發展出一種先進超音波鋼纜缺陷探測器以解決傳統檢測的弱點增加
檢測預力鋼纜的精確度及完整性
1原理
採用非破壞性超音波檢測方式將超音波從鋼纜末端（錨定端）發送經過
缺陷處會產生反射波藉此反射波來辨別受測鋼纜是否受損（圖一）
圖一 超音波之反射波判斷鋼線是否缺陷
2科學理論背景及試驗
理論背景依據 Laguerre L（2009）使用超音聲導波的非破壞性方法評斷七
股鋼絞線（NDTCE09「土木工程中非破壞性測試」法國南特 630~732009）
在最新發展中對於波在七股鋼絞線中的傳播有更多的瞭解（「超音波在非均勻
介質中的傳播」pp123-135）其發展過程經過廣泛的實驗室及現場試驗
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
3現場量測工作需求
(1) 僅需 2 位工程技術人員
(2) 設備僅需小型電池供電
(3) 感應器須可伸入鋼腱末端
(4) 現場不作資料分析減少施工時間浪費
4工作內容
(1) 將錨蓋拆卸下
(2) 去除封蠟和漿材
(3) 磨平鋼腱末端並垂直於軸線方向（圖二）
圖二 鋼腱尾端磨平且垂直
(4) 感應器裝設於鋼腱尾端可移動懸臂支架使感應器能準確定位（圖三）
圖三 感應器裝設於鋼腱尾端
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(5) 測量為求慎重所有測量結果要求重複 2 次（圖四）
圖四 技術人員現場量測
(6) 鋼線檢測結果判讀（圖五）
以顏色區分鋼腱檢查情況
綠色無重大反射信號
紅色鋼腱斷裂的概率高
圖五 檢測判別圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(7) 鋼線斷裂照片說明（圖六）
圖六 實際驗證
5超音波鋼纜檢測器使用分析評估
相較於一般檢測方法超音波鋼纜檢測器提供良好效能且快速得到檢測成
果只要於末端磨平區域作業無論任何形式鋼腱皆可施作即可得到檢測當下
鋼腱受損狀態提供管理單位緊急維修程度判讀避免面臨毀損狀況而不知進
而減少意外事件發生降低社會成本支出及經濟損失
二 Escan 預力鋼纜空隙檢測
混凝土預力鋼纜為負責該結構物承載能力最主要的構件且鋼纜具有連接到
結構錨端和隔點的特性如鋼纜某部分發生損壞它們的功效將整體的消失從
而大幅削弱結構強度然外置預力鋼纜通常由包裹在塑料管中的鋼絞線組成並
灌注水泥砂漿增加了檢查和更新的困難維護不當將導致鋼腱加速腐蝕甚至斷
裂因此法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同開發了預力鋼纜空隙檢測器為一種非破壞檢測技術用於現場調查測試外
置預力鋼纜之自由端灌漿品質
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
1原理
利用感應器內部兩電極之間的電性能來檢測辦別混凝土中空隙所在位置
（圖七圖八）
圖七 無檢測缺陷之數值
圖八 檢測缺陷之數值
2檢測程序
感應器沿著鋼纜移動進行檢測（圖九）當檢測到空隙時旋轉感應器以估
算空隙量然空隙通常位於受測結構體頂部因此典型的順序是先將探頭放在管
道頂部再沿鋼纜移動直到檢測到缺陷並局部旋轉探頭以檢查整個截面
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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參考文獻
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《每月專題橋梁安全檢測》
國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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《每月專題橋梁安全檢測》
基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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《每月專題橋梁安全檢測》
目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
47
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
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Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
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Engineering Daejeon Korea
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Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
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Korea
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Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
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- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《封面故事》
魚鱗天梯特殊景觀吸引網紅拍照
三漁港入口防風林成觀蝶秘徑 親子沙灘饒富趣味
新竹漁港的防風林是從日治時期就保留下來的天然資源在素有九降風之稱
的新竹現地濱海可存活下來的植物難能可貴因此市府以減量的方式拆除防
風林多餘的設施保留必要的林蔭自行車道與步道於空曠地及步道邊種植食草
及蜜源植物吸引紫斑蝶及昆蟲棲息營造自然的觀蝶秘徑
靠近舊港水域區的遊客服務中心則進行戶外空間改造設置小朋友最喜愛的
戲水池及沙坑將原本散落於漁港內的烏龜螃蟹以及大章魚大型石雕集中陪
同小朋友一同戲水增添旅遊服務中心周邊環境的趣味性現在是親子必去的熱
門景點
遊客服務中心戶外空間設置親子沙灘
7
營建知訊 442 期201911
《封面故事》
四舊港水域將規劃市集 加強商業機能
南寮舊漁港曾經是新竹地區的漁業重地民國 80 年新漁港完成後舊漁港
逐漸轉型觀光休閒用途在民國 96 年間陸續建設類似地中海風格建築後來在
不同時期建設許多設施導致空間與景觀雜亂旁邊的公園在長期缺乏整理下
形成漁港與南寮社區間陰暗的角落
工程首先拆除過多硬鋪面與違建設施打開原本公園陰暗空間並與周邊環
港木棧道作連接此外港邊倉庫與水塔邊空地重新整理未來計畫將市集集中
設置於此同時利用整理後的倉庫空間設置活動廣場補足本區缺乏的商業服
務強化整體的遊憩機能
南寮舊漁港地中海風格建築
五保留植栽 漁人碼頭建造公園式停車場
在新竹漁港轉型之路中良好的車流動線與交通機能不可或缺台 68 快速
道路進入新竹漁港延伸段以及漁港停車場在 107 年 11 月完成遊客進入新竹漁
港更為便捷
8
營建知訊 442 期201911
《封面故事》
市府整合漁港全區停車空間現況將停車場規劃在交通動線端點鄰近漁港
各區域景點除了提高港區停車量並提供身障及婦女專用停車位以容納新設
遊憩區域之人潮此外漁人碼頭停車場並不像以往只有大面積的柏油鋪面而
是以景觀考量的設計方式規劃休憩座椅行人通行步道並保留許多原有植栽
打造公園式停車場
漁人碼頭停車場採公園式規劃
六南寮新生浮覆地變身運動公園
位於頭前溪下游左岸邊的南寮新生浮覆地面積約 68 萬平方公尺原為頭
前溪水域後經填地而成過去長期閒置不僅雜草叢生且光線陰暗蚊蟲孳生
成治安死角考量該區土地使用分區編定為體育場用地故打造為運動公園
改造過程中考量南寮風大靠海的特性特別規劃草丘坡地及生態草溝設
計減少風害及沙塵的影響並設置新竹市首座標準足球運動場地網球場槌
球場籃球場等運動空間提供南寮地區居民休閒運動的場所除了促進居民的
健康生活並提升周邊居民生活品質南寮運動公園也獲得 2019 國家卓越建設
獎「最佳環境文化類」優質獎
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
南寮新生浮覆地打造為運動公園
七重建漁產直銷中心 提升服務品質
新竹漁港腹地廣大直銷中心以及其周邊是新竹漁港內商業活動最熱絡的區
域許多遊客來到漁港吃海鮮購買海產伴手禮都習慣到漁產直銷中心消費此
處是增加漁民收益促進漁業轉型觀光休閒漁業的重要據點
未來將整合漁產銷售空間規劃重建直銷中心
市府自啟動新竹漁人碼頭計畫後漁港環境改善了打造出魚鱗天梯風箏
賽場與親子沙灘等熱門景點漁港遊客數逐漸增加但提供餐飲消費服務的直銷
中心內部環境老舊公共廁所等服務設施不足難提供民眾優良的消費體驗未
來直銷中心將進行重建內部整合漁產銷售空間外部融合周邊景觀重新成為
新竹漁港的核心亮點
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
八漁港作業區改善排水系統 加強基礎建設
新竹漁港自民國 80 年啟用後日復一日漲退潮及海水沖刷造成港邊碼頭
填料淘空引發鄰近道路不均勻沉陷28 年來並無大規模整修加上缺乏完善
的排水系統每次若下大雨港區常出現淹水情況碼頭區道路出現嚴重下沉與
破損影響漁民進出日前已針對新港一二三四路及排水系統進行優化改
善藉由鋪面及排水環境改善強化漁港基礎設施提供漁民更好的作業環境
漁港作業區將改善排水系統提供漁民更好的作業環境
在漁人碼頭發展觀光休閒建設過程中仍應考量與保留漁民作業的需求因
此改造工程在漁港碼頭邊空間保留並整修漁民作業區域利用綠帶區隔漁民作
業與遊客車輛動線未來遊客將集中在漁港內停車場停車碼頭邊則成為漁民機
具車輛作業區方便漁民作業也提升遊客安全
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟
邱奕志 彰化縣政府農業處 處長
許天耀 彰化縣政府農業處 技士
豬隻排泄物經厭氧發酵產生沼氣 進行發電
彰化縣政府致力發展綠色農牧循環經濟108 年輔導縣內漢寶畜牧場設置一
座大型沼渣畜糞堆肥場為彰化縣第一座好氧處理堆肥示範場並利用豬糞尿產
生的沼氣發電打造為綠色農牧循環經濟先驅城市
位於彰化縣芳苑鄉漢寶村的漢寶畜牧場於 1974 年成立現有飼養豬隻頭數
約 4 萬頭（包含 2800 頭母豬）每月約產出 1 萬 8000 公噸豬糞尿水其中約
660 公噸豬糞用來製作有機肥其餘則進入該場廢水處理系統中第一期廢水處
理系統於 1988 年建立採用畜試所推廣之三段式處理方式（固液分離rarr厭氧發
酵rarr好氣發酵）厭氧發酵採用繞流式厭氣槽處理容量約每日 500 公噸當時
所產生沼氣經純化後用於仔豬保溫用2010 年透過工研院輔導設置 65kW 沼氣
發電裝置使用水洗純化塔沼氣發電機由柴油引擎改裝所產生電力自用
圖一 沼氣發電流程
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
擴大沼氣發電 累計售電收入逾千萬
2014 年完成二期廢水處理系統同樣使用三段式處理惟厭氧發酵採用上
流式厭氣槽槽體內裝置生物膜（濾布）增加厭氣菌分布接觸面積提高處理
效益處理容量約每日 400 公噸同年並建置沼氣發電系統沼氣發電機採用漢
翔代理美國 Capstone 製造水洗純化塔每日 4000 立方米發電容量 195kW
（65kW3 台）總造價約 2890 萬元所產生電力售予台電當時簽約躉售電
價為 32511 元度目前沼氣發電累計發電度數約達 430 萬度累計電費收入
1398 萬元預估減碳效益達 7813 tCO2年
圖二 沼氣發電設備
沼渣沼液製成有機肥 落實循環農業
經過廢水系統所產生的沼渣沼液經縣府核准作農地肥分使用施灌於種植
6 號狼尾草之 06 公頃農地及種植 3 號狼尾草之 3 公頃農地上成為肥水資源
落實為循環農業的一環
漢寶畜牧場為生產優良有機肥每年花費約 3 億元飼料成本購買玉米豆
粉及魚粉等天然來源飼料自行調配蛋白質及脂肪比例供豬隻食用無再額外
添加其他化合物抗生物質及瘦肉精以維持豬隻腸道健康經過豬隻約 70
消化率後約有 30形成糞尿排泄其糞便中有機質高且較無重金屬殘留偏高之
情形經過一連串好氣發酵過程該場附設堆肥場額外再添加米糠稻稈及微生
物菌（酪多精生技公司）使發酵溫度達到 70-80degC有效殺滅寄生蟲卵及害菌
達到完全腐熟發酵過程中也不會產生氨氣等臭味
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
畜牧場所生產農寶 2 號有機肥產品獲得農糧署優質有機肥料品牌認證計算
豬糞及其他農業事業廢棄物堆肥再利用減碳效益每年減碳達10962 tCO2年
這是把糞便變黃金的良好典範彰化縣府期許其他畜牧場禽畜糞袋處理堆肥場
及廚餘堆肥場學習跟進讓畜牧產業與環境永續發展
圖三 有機堆肥場
豬舍安裝太陽能板發電 兼具屋頂隔熱
除了沼氣發電外畜牧場並設置太陽能光電系統民國 99 年 10 月即於種豬
舍安裝使用 1944K 地面型美國 worldwide energy 光電板模組至今維持平均每
天 371K 的發電效率累計發電天數 3126 天累計發電度數達 21 萬 8029 度
以當時躉售電價每度 65056 元計算至今累計電費收入達 141 萬 8 千元左右
圖四 豬舍安裝太陽能板發電
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
100-106 年間陸續於肉豬場一二五六期種豬場三四期及堆肥舍七
期光電工程中安裝屋頂型光電板模組（以友達及茂迪光電板為主）其中肉豬
場六期光電工程為畜牧場自行委託伸普公司設計施工完成採用日本 Frontier 光
電板模組所發電（自用）供污水處理設施及畜舍空調使用（調控溫溼度降低
疾病發生提高生物安全）綜合該場所有光電設施總計裝置容量達 162639K
（合計造價約 1 億 914 萬元）累計發電度數達 1125 萬 2411 度累計收入約
7328 萬 8 千元為畜牧場帶來額外收入同時又能達到畜舍屋頂隔熱效果近
年來光電板模組價格成本持續下降維修成本低使太陽能發電穩定發展帶來
收益
畜牧業環保示範 綠色循環經濟永續經營
未來彰化縣將以此漢寶畜牧場作為循環農業運作示範基礎輔導各產銷班於
縣內畜牧場集中的區域尋找適合地點建置區域代處理堆肥場推廣縣內畜牧場
的禽畜糞轉換成可再利用有機肥料有效解決畜牧業者環保及糞便去化問題漢
寶畜牧場的好氧處理堆肥示範場沼氣發電沼液沼渣施灌農地為彰化縣發展
綠色農牧循環經濟邁出成功的第一步期望未來能持續永續經營並開創新的產
業契機
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹
潘健偉 橋豐科技股份有限公司 業務經理 賴意君 橋豐科技股份有限公司 總經理
南方澳斷橋意外 引起各界高度重視
宜蘭縣蘇澳鎮南方澳跨港大橋於民國 108 年 10 月 1 日上午 9 點 30 分發生嚴
重坍塌意外造成嚴重傷亡此橋梁興建於民國 87 年橋長 140 公尺橋寬 15 公
尺用來解決大型漁船無法通行的困難不只是景觀橋更是將南方澳環狀路線
串起的重要地標且為亞洲第一座雙叉式單拱橋
事件發生後有專家學者認為坍塌主因可能為鋼纜長期鏽蝕導致斷裂而引
起再經先前檢測報告顯示均未見鋼纜鏽蝕相關檢測項目因此更能合理懷疑
鋼纜可能係因鏽蝕斷裂的說法交通部也要求港務公司所轄其他 16 座橋須在 3
個月內進行全面檢查包括基隆 1 座台中 5 座花蓮 4 座高雄 6 座另外
交通部早在民國 97 年就針對公路總局及高公局 7 千座橋梁訂定檢測及補強規
範且規定每兩年橋檢一次特殊橋梁如斜張橋脊背橋等或地方縣市航港
局以外單位管轄橋梁可自定規範但最遲 4 年須作檢測
他山之石 法國研發先進鋼纜檢測法
雖然橋梁檢測持續在進行但相信經過這次慘痛教訓未來對於檢測標準及
項目將會修正預估鋼纜將成為重要關注項目因此本文介紹兩種非破壞性檢測
方法「Uscan 超音波鋼纜檢測」及「Escan 預力鋼纜空隙檢測」希望藉此方法
預先得知橋梁鋼纜受損情形即早採取維護及相關保護措施以保障用路人生命
財產安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
一 Uscan 超音波鋼纜檢測
預力鋼纜形成要件主要分為兩部分一為自由端鋼纜受拉處二為錨定端鋼
纜鎖定處簡單來說其施工方式為鋼纜施加預力後固定於錨定端使其足以
乘載一定的壓力錨定端一般稱之為錨頭為最敏感之區域常有高應力集中
積水的發生有較高的機率導致金屬疲勞或腐蝕而斷裂為改善傳統檢測工法的
缺點法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同研究發展出一種先進超音波鋼纜缺陷探測器以解決傳統檢測的弱點增加
檢測預力鋼纜的精確度及完整性
1原理
採用非破壞性超音波檢測方式將超音波從鋼纜末端（錨定端）發送經過
缺陷處會產生反射波藉此反射波來辨別受測鋼纜是否受損（圖一）
圖一 超音波之反射波判斷鋼線是否缺陷
2科學理論背景及試驗
理論背景依據 Laguerre L（2009）使用超音聲導波的非破壞性方法評斷七
股鋼絞線（NDTCE09「土木工程中非破壞性測試」法國南特 630~732009）
在最新發展中對於波在七股鋼絞線中的傳播有更多的瞭解（「超音波在非均勻
介質中的傳播」pp123-135）其發展過程經過廣泛的實驗室及現場試驗
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
3現場量測工作需求
(1) 僅需 2 位工程技術人員
(2) 設備僅需小型電池供電
(3) 感應器須可伸入鋼腱末端
(4) 現場不作資料分析減少施工時間浪費
4工作內容
(1) 將錨蓋拆卸下
(2) 去除封蠟和漿材
(3) 磨平鋼腱末端並垂直於軸線方向（圖二）
圖二 鋼腱尾端磨平且垂直
(4) 感應器裝設於鋼腱尾端可移動懸臂支架使感應器能準確定位（圖三）
圖三 感應器裝設於鋼腱尾端
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(5) 測量為求慎重所有測量結果要求重複 2 次（圖四）
圖四 技術人員現場量測
(6) 鋼線檢測結果判讀（圖五）
以顏色區分鋼腱檢查情況
綠色無重大反射信號
紅色鋼腱斷裂的概率高
圖五 檢測判別圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(7) 鋼線斷裂照片說明（圖六）
圖六 實際驗證
5超音波鋼纜檢測器使用分析評估
相較於一般檢測方法超音波鋼纜檢測器提供良好效能且快速得到檢測成
果只要於末端磨平區域作業無論任何形式鋼腱皆可施作即可得到檢測當下
鋼腱受損狀態提供管理單位緊急維修程度判讀避免面臨毀損狀況而不知進
而減少意外事件發生降低社會成本支出及經濟損失
二 Escan 預力鋼纜空隙檢測
混凝土預力鋼纜為負責該結構物承載能力最主要的構件且鋼纜具有連接到
結構錨端和隔點的特性如鋼纜某部分發生損壞它們的功效將整體的消失從
而大幅削弱結構強度然外置預力鋼纜通常由包裹在塑料管中的鋼絞線組成並
灌注水泥砂漿增加了檢查和更新的困難維護不當將導致鋼腱加速腐蝕甚至斷
裂因此法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同開發了預力鋼纜空隙檢測器為一種非破壞檢測技術用於現場調查測試外
置預力鋼纜之自由端灌漿品質
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
1原理
利用感應器內部兩電極之間的電性能來檢測辦別混凝土中空隙所在位置
（圖七圖八）
圖七 無檢測缺陷之數值
圖八 檢測缺陷之數值
2檢測程序
感應器沿著鋼纜移動進行檢測（圖九）當檢測到空隙時旋轉感應器以估
算空隙量然空隙通常位於受測結構體頂部因此典型的順序是先將探頭放在管
道頂部再沿鋼纜移動直到檢測到缺陷並局部旋轉探頭以檢查整個截面
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
25
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《每月專題橋梁安全檢測》
隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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參考文獻
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《每月專題橋梁安全檢測》
國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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營建知訊 442 期201911
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
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- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《封面故事》
四舊港水域將規劃市集 加強商業機能
南寮舊漁港曾經是新竹地區的漁業重地民國 80 年新漁港完成後舊漁港
逐漸轉型觀光休閒用途在民國 96 年間陸續建設類似地中海風格建築後來在
不同時期建設許多設施導致空間與景觀雜亂旁邊的公園在長期缺乏整理下
形成漁港與南寮社區間陰暗的角落
工程首先拆除過多硬鋪面與違建設施打開原本公園陰暗空間並與周邊環
港木棧道作連接此外港邊倉庫與水塔邊空地重新整理未來計畫將市集集中
設置於此同時利用整理後的倉庫空間設置活動廣場補足本區缺乏的商業服
務強化整體的遊憩機能
南寮舊漁港地中海風格建築
五保留植栽 漁人碼頭建造公園式停車場
在新竹漁港轉型之路中良好的車流動線與交通機能不可或缺台 68 快速
道路進入新竹漁港延伸段以及漁港停車場在 107 年 11 月完成遊客進入新竹漁
港更為便捷
8
營建知訊 442 期201911
《封面故事》
市府整合漁港全區停車空間現況將停車場規劃在交通動線端點鄰近漁港
各區域景點除了提高港區停車量並提供身障及婦女專用停車位以容納新設
遊憩區域之人潮此外漁人碼頭停車場並不像以往只有大面積的柏油鋪面而
是以景觀考量的設計方式規劃休憩座椅行人通行步道並保留許多原有植栽
打造公園式停車場
漁人碼頭停車場採公園式規劃
六南寮新生浮覆地變身運動公園
位於頭前溪下游左岸邊的南寮新生浮覆地面積約 68 萬平方公尺原為頭
前溪水域後經填地而成過去長期閒置不僅雜草叢生且光線陰暗蚊蟲孳生
成治安死角考量該區土地使用分區編定為體育場用地故打造為運動公園
改造過程中考量南寮風大靠海的特性特別規劃草丘坡地及生態草溝設
計減少風害及沙塵的影響並設置新竹市首座標準足球運動場地網球場槌
球場籃球場等運動空間提供南寮地區居民休閒運動的場所除了促進居民的
健康生活並提升周邊居民生活品質南寮運動公園也獲得 2019 國家卓越建設
獎「最佳環境文化類」優質獎
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
南寮新生浮覆地打造為運動公園
七重建漁產直銷中心 提升服務品質
新竹漁港腹地廣大直銷中心以及其周邊是新竹漁港內商業活動最熱絡的區
域許多遊客來到漁港吃海鮮購買海產伴手禮都習慣到漁產直銷中心消費此
處是增加漁民收益促進漁業轉型觀光休閒漁業的重要據點
未來將整合漁產銷售空間規劃重建直銷中心
市府自啟動新竹漁人碼頭計畫後漁港環境改善了打造出魚鱗天梯風箏
賽場與親子沙灘等熱門景點漁港遊客數逐漸增加但提供餐飲消費服務的直銷
中心內部環境老舊公共廁所等服務設施不足難提供民眾優良的消費體驗未
來直銷中心將進行重建內部整合漁產銷售空間外部融合周邊景觀重新成為
新竹漁港的核心亮點
10
營建知訊 442 期201911
《封面故事》
八漁港作業區改善排水系統 加強基礎建設
新竹漁港自民國 80 年啟用後日復一日漲退潮及海水沖刷造成港邊碼頭
填料淘空引發鄰近道路不均勻沉陷28 年來並無大規模整修加上缺乏完善
的排水系統每次若下大雨港區常出現淹水情況碼頭區道路出現嚴重下沉與
破損影響漁民進出日前已針對新港一二三四路及排水系統進行優化改
善藉由鋪面及排水環境改善強化漁港基礎設施提供漁民更好的作業環境
漁港作業區將改善排水系統提供漁民更好的作業環境
在漁人碼頭發展觀光休閒建設過程中仍應考量與保留漁民作業的需求因
此改造工程在漁港碼頭邊空間保留並整修漁民作業區域利用綠帶區隔漁民作
業與遊客車輛動線未來遊客將集中在漁港內停車場停車碼頭邊則成為漁民機
具車輛作業區方便漁民作業也提升遊客安全
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟
邱奕志 彰化縣政府農業處 處長
許天耀 彰化縣政府農業處 技士
豬隻排泄物經厭氧發酵產生沼氣 進行發電
彰化縣政府致力發展綠色農牧循環經濟108 年輔導縣內漢寶畜牧場設置一
座大型沼渣畜糞堆肥場為彰化縣第一座好氧處理堆肥示範場並利用豬糞尿產
生的沼氣發電打造為綠色農牧循環經濟先驅城市
位於彰化縣芳苑鄉漢寶村的漢寶畜牧場於 1974 年成立現有飼養豬隻頭數
約 4 萬頭（包含 2800 頭母豬）每月約產出 1 萬 8000 公噸豬糞尿水其中約
660 公噸豬糞用來製作有機肥其餘則進入該場廢水處理系統中第一期廢水處
理系統於 1988 年建立採用畜試所推廣之三段式處理方式（固液分離rarr厭氧發
酵rarr好氣發酵）厭氧發酵採用繞流式厭氣槽處理容量約每日 500 公噸當時
所產生沼氣經純化後用於仔豬保溫用2010 年透過工研院輔導設置 65kW 沼氣
發電裝置使用水洗純化塔沼氣發電機由柴油引擎改裝所產生電力自用
圖一 沼氣發電流程
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
擴大沼氣發電 累計售電收入逾千萬
2014 年完成二期廢水處理系統同樣使用三段式處理惟厭氧發酵採用上
流式厭氣槽槽體內裝置生物膜（濾布）增加厭氣菌分布接觸面積提高處理
效益處理容量約每日 400 公噸同年並建置沼氣發電系統沼氣發電機採用漢
翔代理美國 Capstone 製造水洗純化塔每日 4000 立方米發電容量 195kW
（65kW3 台）總造價約 2890 萬元所產生電力售予台電當時簽約躉售電
價為 32511 元度目前沼氣發電累計發電度數約達 430 萬度累計電費收入
1398 萬元預估減碳效益達 7813 tCO2年
圖二 沼氣發電設備
沼渣沼液製成有機肥 落實循環農業
經過廢水系統所產生的沼渣沼液經縣府核准作農地肥分使用施灌於種植
6 號狼尾草之 06 公頃農地及種植 3 號狼尾草之 3 公頃農地上成為肥水資源
落實為循環農業的一環
漢寶畜牧場為生產優良有機肥每年花費約 3 億元飼料成本購買玉米豆
粉及魚粉等天然來源飼料自行調配蛋白質及脂肪比例供豬隻食用無再額外
添加其他化合物抗生物質及瘦肉精以維持豬隻腸道健康經過豬隻約 70
消化率後約有 30形成糞尿排泄其糞便中有機質高且較無重金屬殘留偏高之
情形經過一連串好氣發酵過程該場附設堆肥場額外再添加米糠稻稈及微生
物菌（酪多精生技公司）使發酵溫度達到 70-80degC有效殺滅寄生蟲卵及害菌
達到完全腐熟發酵過程中也不會產生氨氣等臭味
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
畜牧場所生產農寶 2 號有機肥產品獲得農糧署優質有機肥料品牌認證計算
豬糞及其他農業事業廢棄物堆肥再利用減碳效益每年減碳達10962 tCO2年
這是把糞便變黃金的良好典範彰化縣府期許其他畜牧場禽畜糞袋處理堆肥場
及廚餘堆肥場學習跟進讓畜牧產業與環境永續發展
圖三 有機堆肥場
豬舍安裝太陽能板發電 兼具屋頂隔熱
除了沼氣發電外畜牧場並設置太陽能光電系統民國 99 年 10 月即於種豬
舍安裝使用 1944K 地面型美國 worldwide energy 光電板模組至今維持平均每
天 371K 的發電效率累計發電天數 3126 天累計發電度數達 21 萬 8029 度
以當時躉售電價每度 65056 元計算至今累計電費收入達 141 萬 8 千元左右
圖四 豬舍安裝太陽能板發電
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
100-106 年間陸續於肉豬場一二五六期種豬場三四期及堆肥舍七
期光電工程中安裝屋頂型光電板模組（以友達及茂迪光電板為主）其中肉豬
場六期光電工程為畜牧場自行委託伸普公司設計施工完成採用日本 Frontier 光
電板模組所發電（自用）供污水處理設施及畜舍空調使用（調控溫溼度降低
疾病發生提高生物安全）綜合該場所有光電設施總計裝置容量達 162639K
（合計造價約 1 億 914 萬元）累計發電度數達 1125 萬 2411 度累計收入約
7328 萬 8 千元為畜牧場帶來額外收入同時又能達到畜舍屋頂隔熱效果近
年來光電板模組價格成本持續下降維修成本低使太陽能發電穩定發展帶來
收益
畜牧業環保示範 綠色循環經濟永續經營
未來彰化縣將以此漢寶畜牧場作為循環農業運作示範基礎輔導各產銷班於
縣內畜牧場集中的區域尋找適合地點建置區域代處理堆肥場推廣縣內畜牧場
的禽畜糞轉換成可再利用有機肥料有效解決畜牧業者環保及糞便去化問題漢
寶畜牧場的好氧處理堆肥示範場沼氣發電沼液沼渣施灌農地為彰化縣發展
綠色農牧循環經濟邁出成功的第一步期望未來能持續永續經營並開創新的產
業契機
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹
潘健偉 橋豐科技股份有限公司 業務經理 賴意君 橋豐科技股份有限公司 總經理
南方澳斷橋意外 引起各界高度重視
宜蘭縣蘇澳鎮南方澳跨港大橋於民國 108 年 10 月 1 日上午 9 點 30 分發生嚴
重坍塌意外造成嚴重傷亡此橋梁興建於民國 87 年橋長 140 公尺橋寬 15 公
尺用來解決大型漁船無法通行的困難不只是景觀橋更是將南方澳環狀路線
串起的重要地標且為亞洲第一座雙叉式單拱橋
事件發生後有專家學者認為坍塌主因可能為鋼纜長期鏽蝕導致斷裂而引
起再經先前檢測報告顯示均未見鋼纜鏽蝕相關檢測項目因此更能合理懷疑
鋼纜可能係因鏽蝕斷裂的說法交通部也要求港務公司所轄其他 16 座橋須在 3
個月內進行全面檢查包括基隆 1 座台中 5 座花蓮 4 座高雄 6 座另外
交通部早在民國 97 年就針對公路總局及高公局 7 千座橋梁訂定檢測及補強規
範且規定每兩年橋檢一次特殊橋梁如斜張橋脊背橋等或地方縣市航港
局以外單位管轄橋梁可自定規範但最遲 4 年須作檢測
他山之石 法國研發先進鋼纜檢測法
雖然橋梁檢測持續在進行但相信經過這次慘痛教訓未來對於檢測標準及
項目將會修正預估鋼纜將成為重要關注項目因此本文介紹兩種非破壞性檢測
方法「Uscan 超音波鋼纜檢測」及「Escan 預力鋼纜空隙檢測」希望藉此方法
預先得知橋梁鋼纜受損情形即早採取維護及相關保護措施以保障用路人生命
財產安全
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《每月專題橋梁安全檢測》
一 Uscan 超音波鋼纜檢測
預力鋼纜形成要件主要分為兩部分一為自由端鋼纜受拉處二為錨定端鋼
纜鎖定處簡單來說其施工方式為鋼纜施加預力後固定於錨定端使其足以
乘載一定的壓力錨定端一般稱之為錨頭為最敏感之區域常有高應力集中
積水的發生有較高的機率導致金屬疲勞或腐蝕而斷裂為改善傳統檢測工法的
缺點法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同研究發展出一種先進超音波鋼纜缺陷探測器以解決傳統檢測的弱點增加
檢測預力鋼纜的精確度及完整性
1原理
採用非破壞性超音波檢測方式將超音波從鋼纜末端（錨定端）發送經過
缺陷處會產生反射波藉此反射波來辨別受測鋼纜是否受損（圖一）
圖一 超音波之反射波判斷鋼線是否缺陷
2科學理論背景及試驗
理論背景依據 Laguerre L（2009）使用超音聲導波的非破壞性方法評斷七
股鋼絞線（NDTCE09「土木工程中非破壞性測試」法國南特 630~732009）
在最新發展中對於波在七股鋼絞線中的傳播有更多的瞭解（「超音波在非均勻
介質中的傳播」pp123-135）其發展過程經過廣泛的實驗室及現場試驗
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
3現場量測工作需求
(1) 僅需 2 位工程技術人員
(2) 設備僅需小型電池供電
(3) 感應器須可伸入鋼腱末端
(4) 現場不作資料分析減少施工時間浪費
4工作內容
(1) 將錨蓋拆卸下
(2) 去除封蠟和漿材
(3) 磨平鋼腱末端並垂直於軸線方向（圖二）
圖二 鋼腱尾端磨平且垂直
(4) 感應器裝設於鋼腱尾端可移動懸臂支架使感應器能準確定位（圖三）
圖三 感應器裝設於鋼腱尾端
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(5) 測量為求慎重所有測量結果要求重複 2 次（圖四）
圖四 技術人員現場量測
(6) 鋼線檢測結果判讀（圖五）
以顏色區分鋼腱檢查情況
綠色無重大反射信號
紅色鋼腱斷裂的概率高
圖五 檢測判別圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(7) 鋼線斷裂照片說明（圖六）
圖六 實際驗證
5超音波鋼纜檢測器使用分析評估
相較於一般檢測方法超音波鋼纜檢測器提供良好效能且快速得到檢測成
果只要於末端磨平區域作業無論任何形式鋼腱皆可施作即可得到檢測當下
鋼腱受損狀態提供管理單位緊急維修程度判讀避免面臨毀損狀況而不知進
而減少意外事件發生降低社會成本支出及經濟損失
二 Escan 預力鋼纜空隙檢測
混凝土預力鋼纜為負責該結構物承載能力最主要的構件且鋼纜具有連接到
結構錨端和隔點的特性如鋼纜某部分發生損壞它們的功效將整體的消失從
而大幅削弱結構強度然外置預力鋼纜通常由包裹在塑料管中的鋼絞線組成並
灌注水泥砂漿增加了檢查和更新的困難維護不當將導致鋼腱加速腐蝕甚至斷
裂因此法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同開發了預力鋼纜空隙檢測器為一種非破壞檢測技術用於現場調查測試外
置預力鋼纜之自由端灌漿品質
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
1原理
利用感應器內部兩電極之間的電性能來檢測辦別混凝土中空隙所在位置
（圖七圖八）
圖七 無檢測缺陷之數值
圖八 檢測缺陷之數值
2檢測程序
感應器沿著鋼纜移動進行檢測（圖九）當檢測到空隙時旋轉感應器以估
算空隙量然空隙通常位於受測結構體頂部因此典型的順序是先將探頭放在管
道頂部再沿鋼纜移動直到檢測到缺陷並局部旋轉探頭以檢查整個截面
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
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《每月專題橋梁安全檢測》
(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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《每月專題橋梁安全檢測》
若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
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《每月專題橋梁安全檢測》
隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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《每月專題橋梁安全檢測》
表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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《每月專題橋梁安全檢測》
然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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《每月專題橋梁安全檢測》
統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《封面故事》
市府整合漁港全區停車空間現況將停車場規劃在交通動線端點鄰近漁港
各區域景點除了提高港區停車量並提供身障及婦女專用停車位以容納新設
遊憩區域之人潮此外漁人碼頭停車場並不像以往只有大面積的柏油鋪面而
是以景觀考量的設計方式規劃休憩座椅行人通行步道並保留許多原有植栽
打造公園式停車場
漁人碼頭停車場採公園式規劃
六南寮新生浮覆地變身運動公園
位於頭前溪下游左岸邊的南寮新生浮覆地面積約 68 萬平方公尺原為頭
前溪水域後經填地而成過去長期閒置不僅雜草叢生且光線陰暗蚊蟲孳生
成治安死角考量該區土地使用分區編定為體育場用地故打造為運動公園
改造過程中考量南寮風大靠海的特性特別規劃草丘坡地及生態草溝設
計減少風害及沙塵的影響並設置新竹市首座標準足球運動場地網球場槌
球場籃球場等運動空間提供南寮地區居民休閒運動的場所除了促進居民的
健康生活並提升周邊居民生活品質南寮運動公園也獲得 2019 國家卓越建設
獎「最佳環境文化類」優質獎
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
南寮新生浮覆地打造為運動公園
七重建漁產直銷中心 提升服務品質
新竹漁港腹地廣大直銷中心以及其周邊是新竹漁港內商業活動最熱絡的區
域許多遊客來到漁港吃海鮮購買海產伴手禮都習慣到漁產直銷中心消費此
處是增加漁民收益促進漁業轉型觀光休閒漁業的重要據點
未來將整合漁產銷售空間規劃重建直銷中心
市府自啟動新竹漁人碼頭計畫後漁港環境改善了打造出魚鱗天梯風箏
賽場與親子沙灘等熱門景點漁港遊客數逐漸增加但提供餐飲消費服務的直銷
中心內部環境老舊公共廁所等服務設施不足難提供民眾優良的消費體驗未
來直銷中心將進行重建內部整合漁產銷售空間外部融合周邊景觀重新成為
新竹漁港的核心亮點
10
營建知訊 442 期201911
《封面故事》
八漁港作業區改善排水系統 加強基礎建設
新竹漁港自民國 80 年啟用後日復一日漲退潮及海水沖刷造成港邊碼頭
填料淘空引發鄰近道路不均勻沉陷28 年來並無大規模整修加上缺乏完善
的排水系統每次若下大雨港區常出現淹水情況碼頭區道路出現嚴重下沉與
破損影響漁民進出日前已針對新港一二三四路及排水系統進行優化改
善藉由鋪面及排水環境改善強化漁港基礎設施提供漁民更好的作業環境
漁港作業區將改善排水系統提供漁民更好的作業環境
在漁人碼頭發展觀光休閒建設過程中仍應考量與保留漁民作業的需求因
此改造工程在漁港碼頭邊空間保留並整修漁民作業區域利用綠帶區隔漁民作
業與遊客車輛動線未來遊客將集中在漁港內停車場停車碼頭邊則成為漁民機
具車輛作業區方便漁民作業也提升遊客安全
11
營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟
邱奕志 彰化縣政府農業處 處長
許天耀 彰化縣政府農業處 技士
豬隻排泄物經厭氧發酵產生沼氣 進行發電
彰化縣政府致力發展綠色農牧循環經濟108 年輔導縣內漢寶畜牧場設置一
座大型沼渣畜糞堆肥場為彰化縣第一座好氧處理堆肥示範場並利用豬糞尿產
生的沼氣發電打造為綠色農牧循環經濟先驅城市
位於彰化縣芳苑鄉漢寶村的漢寶畜牧場於 1974 年成立現有飼養豬隻頭數
約 4 萬頭（包含 2800 頭母豬）每月約產出 1 萬 8000 公噸豬糞尿水其中約
660 公噸豬糞用來製作有機肥其餘則進入該場廢水處理系統中第一期廢水處
理系統於 1988 年建立採用畜試所推廣之三段式處理方式（固液分離rarr厭氧發
酵rarr好氣發酵）厭氧發酵採用繞流式厭氣槽處理容量約每日 500 公噸當時
所產生沼氣經純化後用於仔豬保溫用2010 年透過工研院輔導設置 65kW 沼氣
發電裝置使用水洗純化塔沼氣發電機由柴油引擎改裝所產生電力自用
圖一 沼氣發電流程
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
擴大沼氣發電 累計售電收入逾千萬
2014 年完成二期廢水處理系統同樣使用三段式處理惟厭氧發酵採用上
流式厭氣槽槽體內裝置生物膜（濾布）增加厭氣菌分布接觸面積提高處理
效益處理容量約每日 400 公噸同年並建置沼氣發電系統沼氣發電機採用漢
翔代理美國 Capstone 製造水洗純化塔每日 4000 立方米發電容量 195kW
（65kW3 台）總造價約 2890 萬元所產生電力售予台電當時簽約躉售電
價為 32511 元度目前沼氣發電累計發電度數約達 430 萬度累計電費收入
1398 萬元預估減碳效益達 7813 tCO2年
圖二 沼氣發電設備
沼渣沼液製成有機肥 落實循環農業
經過廢水系統所產生的沼渣沼液經縣府核准作農地肥分使用施灌於種植
6 號狼尾草之 06 公頃農地及種植 3 號狼尾草之 3 公頃農地上成為肥水資源
落實為循環農業的一環
漢寶畜牧場為生產優良有機肥每年花費約 3 億元飼料成本購買玉米豆
粉及魚粉等天然來源飼料自行調配蛋白質及脂肪比例供豬隻食用無再額外
添加其他化合物抗生物質及瘦肉精以維持豬隻腸道健康經過豬隻約 70
消化率後約有 30形成糞尿排泄其糞便中有機質高且較無重金屬殘留偏高之
情形經過一連串好氣發酵過程該場附設堆肥場額外再添加米糠稻稈及微生
物菌（酪多精生技公司）使發酵溫度達到 70-80degC有效殺滅寄生蟲卵及害菌
達到完全腐熟發酵過程中也不會產生氨氣等臭味
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
畜牧場所生產農寶 2 號有機肥產品獲得農糧署優質有機肥料品牌認證計算
豬糞及其他農業事業廢棄物堆肥再利用減碳效益每年減碳達10962 tCO2年
這是把糞便變黃金的良好典範彰化縣府期許其他畜牧場禽畜糞袋處理堆肥場
及廚餘堆肥場學習跟進讓畜牧產業與環境永續發展
圖三 有機堆肥場
豬舍安裝太陽能板發電 兼具屋頂隔熱
除了沼氣發電外畜牧場並設置太陽能光電系統民國 99 年 10 月即於種豬
舍安裝使用 1944K 地面型美國 worldwide energy 光電板模組至今維持平均每
天 371K 的發電效率累計發電天數 3126 天累計發電度數達 21 萬 8029 度
以當時躉售電價每度 65056 元計算至今累計電費收入達 141 萬 8 千元左右
圖四 豬舍安裝太陽能板發電
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
100-106 年間陸續於肉豬場一二五六期種豬場三四期及堆肥舍七
期光電工程中安裝屋頂型光電板模組（以友達及茂迪光電板為主）其中肉豬
場六期光電工程為畜牧場自行委託伸普公司設計施工完成採用日本 Frontier 光
電板模組所發電（自用）供污水處理設施及畜舍空調使用（調控溫溼度降低
疾病發生提高生物安全）綜合該場所有光電設施總計裝置容量達 162639K
（合計造價約 1 億 914 萬元）累計發電度數達 1125 萬 2411 度累計收入約
7328 萬 8 千元為畜牧場帶來額外收入同時又能達到畜舍屋頂隔熱效果近
年來光電板模組價格成本持續下降維修成本低使太陽能發電穩定發展帶來
收益
畜牧業環保示範 綠色循環經濟永續經營
未來彰化縣將以此漢寶畜牧場作為循環農業運作示範基礎輔導各產銷班於
縣內畜牧場集中的區域尋找適合地點建置區域代處理堆肥場推廣縣內畜牧場
的禽畜糞轉換成可再利用有機肥料有效解決畜牧業者環保及糞便去化問題漢
寶畜牧場的好氧處理堆肥示範場沼氣發電沼液沼渣施灌農地為彰化縣發展
綠色農牧循環經濟邁出成功的第一步期望未來能持續永續經營並開創新的產
業契機
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹
潘健偉 橋豐科技股份有限公司 業務經理 賴意君 橋豐科技股份有限公司 總經理
南方澳斷橋意外 引起各界高度重視
宜蘭縣蘇澳鎮南方澳跨港大橋於民國 108 年 10 月 1 日上午 9 點 30 分發生嚴
重坍塌意外造成嚴重傷亡此橋梁興建於民國 87 年橋長 140 公尺橋寬 15 公
尺用來解決大型漁船無法通行的困難不只是景觀橋更是將南方澳環狀路線
串起的重要地標且為亞洲第一座雙叉式單拱橋
事件發生後有專家學者認為坍塌主因可能為鋼纜長期鏽蝕導致斷裂而引
起再經先前檢測報告顯示均未見鋼纜鏽蝕相關檢測項目因此更能合理懷疑
鋼纜可能係因鏽蝕斷裂的說法交通部也要求港務公司所轄其他 16 座橋須在 3
個月內進行全面檢查包括基隆 1 座台中 5 座花蓮 4 座高雄 6 座另外
交通部早在民國 97 年就針對公路總局及高公局 7 千座橋梁訂定檢測及補強規
範且規定每兩年橋檢一次特殊橋梁如斜張橋脊背橋等或地方縣市航港
局以外單位管轄橋梁可自定規範但最遲 4 年須作檢測
他山之石 法國研發先進鋼纜檢測法
雖然橋梁檢測持續在進行但相信經過這次慘痛教訓未來對於檢測標準及
項目將會修正預估鋼纜將成為重要關注項目因此本文介紹兩種非破壞性檢測
方法「Uscan 超音波鋼纜檢測」及「Escan 預力鋼纜空隙檢測」希望藉此方法
預先得知橋梁鋼纜受損情形即早採取維護及相關保護措施以保障用路人生命
財產安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
一 Uscan 超音波鋼纜檢測
預力鋼纜形成要件主要分為兩部分一為自由端鋼纜受拉處二為錨定端鋼
纜鎖定處簡單來說其施工方式為鋼纜施加預力後固定於錨定端使其足以
乘載一定的壓力錨定端一般稱之為錨頭為最敏感之區域常有高應力集中
積水的發生有較高的機率導致金屬疲勞或腐蝕而斷裂為改善傳統檢測工法的
缺點法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同研究發展出一種先進超音波鋼纜缺陷探測器以解決傳統檢測的弱點增加
檢測預力鋼纜的精確度及完整性
1原理
採用非破壞性超音波檢測方式將超音波從鋼纜末端（錨定端）發送經過
缺陷處會產生反射波藉此反射波來辨別受測鋼纜是否受損（圖一）
圖一 超音波之反射波判斷鋼線是否缺陷
2科學理論背景及試驗
理論背景依據 Laguerre L（2009）使用超音聲導波的非破壞性方法評斷七
股鋼絞線（NDTCE09「土木工程中非破壞性測試」法國南特 630~732009）
在最新發展中對於波在七股鋼絞線中的傳播有更多的瞭解（「超音波在非均勻
介質中的傳播」pp123-135）其發展過程經過廣泛的實驗室及現場試驗
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
3現場量測工作需求
(1) 僅需 2 位工程技術人員
(2) 設備僅需小型電池供電
(3) 感應器須可伸入鋼腱末端
(4) 現場不作資料分析減少施工時間浪費
4工作內容
(1) 將錨蓋拆卸下
(2) 去除封蠟和漿材
(3) 磨平鋼腱末端並垂直於軸線方向（圖二）
圖二 鋼腱尾端磨平且垂直
(4) 感應器裝設於鋼腱尾端可移動懸臂支架使感應器能準確定位（圖三）
圖三 感應器裝設於鋼腱尾端
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(5) 測量為求慎重所有測量結果要求重複 2 次（圖四）
圖四 技術人員現場量測
(6) 鋼線檢測結果判讀（圖五）
以顏色區分鋼腱檢查情況
綠色無重大反射信號
紅色鋼腱斷裂的概率高
圖五 檢測判別圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(7) 鋼線斷裂照片說明（圖六）
圖六 實際驗證
5超音波鋼纜檢測器使用分析評估
相較於一般檢測方法超音波鋼纜檢測器提供良好效能且快速得到檢測成
果只要於末端磨平區域作業無論任何形式鋼腱皆可施作即可得到檢測當下
鋼腱受損狀態提供管理單位緊急維修程度判讀避免面臨毀損狀況而不知進
而減少意外事件發生降低社會成本支出及經濟損失
二 Escan 預力鋼纜空隙檢測
混凝土預力鋼纜為負責該結構物承載能力最主要的構件且鋼纜具有連接到
結構錨端和隔點的特性如鋼纜某部分發生損壞它們的功效將整體的消失從
而大幅削弱結構強度然外置預力鋼纜通常由包裹在塑料管中的鋼絞線組成並
灌注水泥砂漿增加了檢查和更新的困難維護不當將導致鋼腱加速腐蝕甚至斷
裂因此法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同開發了預力鋼纜空隙檢測器為一種非破壞檢測技術用於現場調查測試外
置預力鋼纜之自由端灌漿品質
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
1原理
利用感應器內部兩電極之間的電性能來檢測辦別混凝土中空隙所在位置
（圖七圖八）
圖七 無檢測缺陷之數值
圖八 檢測缺陷之數值
2檢測程序
感應器沿著鋼纜移動進行檢測（圖九）當檢測到空隙時旋轉感應器以估
算空隙量然空隙通常位於受測結構體頂部因此典型的順序是先將探頭放在管
道頂部再沿鋼纜移動直到檢測到缺陷並局部旋轉探頭以檢查整個截面
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圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
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《每月專題橋梁安全檢測》
(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
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隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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營建知訊 442 期201911
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表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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營建知訊 442 期201911
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然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《封面故事》
南寮新生浮覆地打造為運動公園
七重建漁產直銷中心 提升服務品質
新竹漁港腹地廣大直銷中心以及其周邊是新竹漁港內商業活動最熱絡的區
域許多遊客來到漁港吃海鮮購買海產伴手禮都習慣到漁產直銷中心消費此
處是增加漁民收益促進漁業轉型觀光休閒漁業的重要據點
未來將整合漁產銷售空間規劃重建直銷中心
市府自啟動新竹漁人碼頭計畫後漁港環境改善了打造出魚鱗天梯風箏
賽場與親子沙灘等熱門景點漁港遊客數逐漸增加但提供餐飲消費服務的直銷
中心內部環境老舊公共廁所等服務設施不足難提供民眾優良的消費體驗未
來直銷中心將進行重建內部整合漁產銷售空間外部融合周邊景觀重新成為
新竹漁港的核心亮點
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營建知訊 442 期201911
《封面故事》
八漁港作業區改善排水系統 加強基礎建設
新竹漁港自民國 80 年啟用後日復一日漲退潮及海水沖刷造成港邊碼頭
填料淘空引發鄰近道路不均勻沉陷28 年來並無大規模整修加上缺乏完善
的排水系統每次若下大雨港區常出現淹水情況碼頭區道路出現嚴重下沉與
破損影響漁民進出日前已針對新港一二三四路及排水系統進行優化改
善藉由鋪面及排水環境改善強化漁港基礎設施提供漁民更好的作業環境
漁港作業區將改善排水系統提供漁民更好的作業環境
在漁人碼頭發展觀光休閒建設過程中仍應考量與保留漁民作業的需求因
此改造工程在漁港碼頭邊空間保留並整修漁民作業區域利用綠帶區隔漁民作
業與遊客車輛動線未來遊客將集中在漁港內停車場停車碼頭邊則成為漁民機
具車輛作業區方便漁民作業也提升遊客安全
11
營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟
邱奕志 彰化縣政府農業處 處長
許天耀 彰化縣政府農業處 技士
豬隻排泄物經厭氧發酵產生沼氣 進行發電
彰化縣政府致力發展綠色農牧循環經濟108 年輔導縣內漢寶畜牧場設置一
座大型沼渣畜糞堆肥場為彰化縣第一座好氧處理堆肥示範場並利用豬糞尿產
生的沼氣發電打造為綠色農牧循環經濟先驅城市
位於彰化縣芳苑鄉漢寶村的漢寶畜牧場於 1974 年成立現有飼養豬隻頭數
約 4 萬頭（包含 2800 頭母豬）每月約產出 1 萬 8000 公噸豬糞尿水其中約
660 公噸豬糞用來製作有機肥其餘則進入該場廢水處理系統中第一期廢水處
理系統於 1988 年建立採用畜試所推廣之三段式處理方式（固液分離rarr厭氧發
酵rarr好氣發酵）厭氧發酵採用繞流式厭氣槽處理容量約每日 500 公噸當時
所產生沼氣經純化後用於仔豬保溫用2010 年透過工研院輔導設置 65kW 沼氣
發電裝置使用水洗純化塔沼氣發電機由柴油引擎改裝所產生電力自用
圖一 沼氣發電流程
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
擴大沼氣發電 累計售電收入逾千萬
2014 年完成二期廢水處理系統同樣使用三段式處理惟厭氧發酵採用上
流式厭氣槽槽體內裝置生物膜（濾布）增加厭氣菌分布接觸面積提高處理
效益處理容量約每日 400 公噸同年並建置沼氣發電系統沼氣發電機採用漢
翔代理美國 Capstone 製造水洗純化塔每日 4000 立方米發電容量 195kW
（65kW3 台）總造價約 2890 萬元所產生電力售予台電當時簽約躉售電
價為 32511 元度目前沼氣發電累計發電度數約達 430 萬度累計電費收入
1398 萬元預估減碳效益達 7813 tCO2年
圖二 沼氣發電設備
沼渣沼液製成有機肥 落實循環農業
經過廢水系統所產生的沼渣沼液經縣府核准作農地肥分使用施灌於種植
6 號狼尾草之 06 公頃農地及種植 3 號狼尾草之 3 公頃農地上成為肥水資源
落實為循環農業的一環
漢寶畜牧場為生產優良有機肥每年花費約 3 億元飼料成本購買玉米豆
粉及魚粉等天然來源飼料自行調配蛋白質及脂肪比例供豬隻食用無再額外
添加其他化合物抗生物質及瘦肉精以維持豬隻腸道健康經過豬隻約 70
消化率後約有 30形成糞尿排泄其糞便中有機質高且較無重金屬殘留偏高之
情形經過一連串好氣發酵過程該場附設堆肥場額外再添加米糠稻稈及微生
物菌（酪多精生技公司）使發酵溫度達到 70-80degC有效殺滅寄生蟲卵及害菌
達到完全腐熟發酵過程中也不會產生氨氣等臭味
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
畜牧場所生產農寶 2 號有機肥產品獲得農糧署優質有機肥料品牌認證計算
豬糞及其他農業事業廢棄物堆肥再利用減碳效益每年減碳達10962 tCO2年
這是把糞便變黃金的良好典範彰化縣府期許其他畜牧場禽畜糞袋處理堆肥場
及廚餘堆肥場學習跟進讓畜牧產業與環境永續發展
圖三 有機堆肥場
豬舍安裝太陽能板發電 兼具屋頂隔熱
除了沼氣發電外畜牧場並設置太陽能光電系統民國 99 年 10 月即於種豬
舍安裝使用 1944K 地面型美國 worldwide energy 光電板模組至今維持平均每
天 371K 的發電效率累計發電天數 3126 天累計發電度數達 21 萬 8029 度
以當時躉售電價每度 65056 元計算至今累計電費收入達 141 萬 8 千元左右
圖四 豬舍安裝太陽能板發電
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
100-106 年間陸續於肉豬場一二五六期種豬場三四期及堆肥舍七
期光電工程中安裝屋頂型光電板模組（以友達及茂迪光電板為主）其中肉豬
場六期光電工程為畜牧場自行委託伸普公司設計施工完成採用日本 Frontier 光
電板模組所發電（自用）供污水處理設施及畜舍空調使用（調控溫溼度降低
疾病發生提高生物安全）綜合該場所有光電設施總計裝置容量達 162639K
（合計造價約 1 億 914 萬元）累計發電度數達 1125 萬 2411 度累計收入約
7328 萬 8 千元為畜牧場帶來額外收入同時又能達到畜舍屋頂隔熱效果近
年來光電板模組價格成本持續下降維修成本低使太陽能發電穩定發展帶來
收益
畜牧業環保示範 綠色循環經濟永續經營
未來彰化縣將以此漢寶畜牧場作為循環農業運作示範基礎輔導各產銷班於
縣內畜牧場集中的區域尋找適合地點建置區域代處理堆肥場推廣縣內畜牧場
的禽畜糞轉換成可再利用有機肥料有效解決畜牧業者環保及糞便去化問題漢
寶畜牧場的好氧處理堆肥示範場沼氣發電沼液沼渣施灌農地為彰化縣發展
綠色農牧循環經濟邁出成功的第一步期望未來能持續永續經營並開創新的產
業契機
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹
潘健偉 橋豐科技股份有限公司 業務經理 賴意君 橋豐科技股份有限公司 總經理
南方澳斷橋意外 引起各界高度重視
宜蘭縣蘇澳鎮南方澳跨港大橋於民國 108 年 10 月 1 日上午 9 點 30 分發生嚴
重坍塌意外造成嚴重傷亡此橋梁興建於民國 87 年橋長 140 公尺橋寬 15 公
尺用來解決大型漁船無法通行的困難不只是景觀橋更是將南方澳環狀路線
串起的重要地標且為亞洲第一座雙叉式單拱橋
事件發生後有專家學者認為坍塌主因可能為鋼纜長期鏽蝕導致斷裂而引
起再經先前檢測報告顯示均未見鋼纜鏽蝕相關檢測項目因此更能合理懷疑
鋼纜可能係因鏽蝕斷裂的說法交通部也要求港務公司所轄其他 16 座橋須在 3
個月內進行全面檢查包括基隆 1 座台中 5 座花蓮 4 座高雄 6 座另外
交通部早在民國 97 年就針對公路總局及高公局 7 千座橋梁訂定檢測及補強規
範且規定每兩年橋檢一次特殊橋梁如斜張橋脊背橋等或地方縣市航港
局以外單位管轄橋梁可自定規範但最遲 4 年須作檢測
他山之石 法國研發先進鋼纜檢測法
雖然橋梁檢測持續在進行但相信經過這次慘痛教訓未來對於檢測標準及
項目將會修正預估鋼纜將成為重要關注項目因此本文介紹兩種非破壞性檢測
方法「Uscan 超音波鋼纜檢測」及「Escan 預力鋼纜空隙檢測」希望藉此方法
預先得知橋梁鋼纜受損情形即早採取維護及相關保護措施以保障用路人生命
財產安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
一 Uscan 超音波鋼纜檢測
預力鋼纜形成要件主要分為兩部分一為自由端鋼纜受拉處二為錨定端鋼
纜鎖定處簡單來說其施工方式為鋼纜施加預力後固定於錨定端使其足以
乘載一定的壓力錨定端一般稱之為錨頭為最敏感之區域常有高應力集中
積水的發生有較高的機率導致金屬疲勞或腐蝕而斷裂為改善傳統檢測工法的
缺點法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同研究發展出一種先進超音波鋼纜缺陷探測器以解決傳統檢測的弱點增加
檢測預力鋼纜的精確度及完整性
1原理
採用非破壞性超音波檢測方式將超音波從鋼纜末端（錨定端）發送經過
缺陷處會產生反射波藉此反射波來辨別受測鋼纜是否受損（圖一）
圖一 超音波之反射波判斷鋼線是否缺陷
2科學理論背景及試驗
理論背景依據 Laguerre L（2009）使用超音聲導波的非破壞性方法評斷七
股鋼絞線（NDTCE09「土木工程中非破壞性測試」法國南特 630~732009）
在最新發展中對於波在七股鋼絞線中的傳播有更多的瞭解（「超音波在非均勻
介質中的傳播」pp123-135）其發展過程經過廣泛的實驗室及現場試驗
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
3現場量測工作需求
(1) 僅需 2 位工程技術人員
(2) 設備僅需小型電池供電
(3) 感應器須可伸入鋼腱末端
(4) 現場不作資料分析減少施工時間浪費
4工作內容
(1) 將錨蓋拆卸下
(2) 去除封蠟和漿材
(3) 磨平鋼腱末端並垂直於軸線方向（圖二）
圖二 鋼腱尾端磨平且垂直
(4) 感應器裝設於鋼腱尾端可移動懸臂支架使感應器能準確定位（圖三）
圖三 感應器裝設於鋼腱尾端
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(5) 測量為求慎重所有測量結果要求重複 2 次（圖四）
圖四 技術人員現場量測
(6) 鋼線檢測結果判讀（圖五）
以顏色區分鋼腱檢查情況
綠色無重大反射信號
紅色鋼腱斷裂的概率高
圖五 檢測判別圖
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(7) 鋼線斷裂照片說明（圖六）
圖六 實際驗證
5超音波鋼纜檢測器使用分析評估
相較於一般檢測方法超音波鋼纜檢測器提供良好效能且快速得到檢測成
果只要於末端磨平區域作業無論任何形式鋼腱皆可施作即可得到檢測當下
鋼腱受損狀態提供管理單位緊急維修程度判讀避免面臨毀損狀況而不知進
而減少意外事件發生降低社會成本支出及經濟損失
二 Escan 預力鋼纜空隙檢測
混凝土預力鋼纜為負責該結構物承載能力最主要的構件且鋼纜具有連接到
結構錨端和隔點的特性如鋼纜某部分發生損壞它們的功效將整體的消失從
而大幅削弱結構強度然外置預力鋼纜通常由包裹在塑料管中的鋼絞線組成並
灌注水泥砂漿增加了檢查和更新的困難維護不當將導致鋼腱加速腐蝕甚至斷
裂因此法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同開發了預力鋼纜空隙檢測器為一種非破壞檢測技術用於現場調查測試外
置預力鋼纜之自由端灌漿品質
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1原理
利用感應器內部兩電極之間的電性能來檢測辦別混凝土中空隙所在位置
（圖七圖八）
圖七 無檢測缺陷之數值
圖八 檢測缺陷之數值
2檢測程序
感應器沿著鋼纜移動進行檢測（圖九）當檢測到空隙時旋轉感應器以估
算空隙量然空隙通常位於受測結構體頂部因此典型的順序是先將探頭放在管
道頂部再沿鋼纜移動直到檢測到缺陷並局部旋轉探頭以檢查整個截面
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圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
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(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
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隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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營建知訊 442 期201911
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116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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營建知訊 442 期201911
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然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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《每月專題橋梁安全檢測》
參考文獻
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《每月專題橋梁安全檢測》
國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《封面故事》
八漁港作業區改善排水系統 加強基礎建設
新竹漁港自民國 80 年啟用後日復一日漲退潮及海水沖刷造成港邊碼頭
填料淘空引發鄰近道路不均勻沉陷28 年來並無大規模整修加上缺乏完善
的排水系統每次若下大雨港區常出現淹水情況碼頭區道路出現嚴重下沉與
破損影響漁民進出日前已針對新港一二三四路及排水系統進行優化改
善藉由鋪面及排水環境改善強化漁港基礎設施提供漁民更好的作業環境
漁港作業區將改善排水系統提供漁民更好的作業環境
在漁人碼頭發展觀光休閒建設過程中仍應考量與保留漁民作業的需求因
此改造工程在漁港碼頭邊空間保留並整修漁民作業區域利用綠帶區隔漁民作
業與遊客車輛動線未來遊客將集中在漁港內停車場停車碼頭邊則成為漁民機
具車輛作業區方便漁民作業也提升遊客安全
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟
邱奕志 彰化縣政府農業處 處長
許天耀 彰化縣政府農業處 技士
豬隻排泄物經厭氧發酵產生沼氣 進行發電
彰化縣政府致力發展綠色農牧循環經濟108 年輔導縣內漢寶畜牧場設置一
座大型沼渣畜糞堆肥場為彰化縣第一座好氧處理堆肥示範場並利用豬糞尿產
生的沼氣發電打造為綠色農牧循環經濟先驅城市
位於彰化縣芳苑鄉漢寶村的漢寶畜牧場於 1974 年成立現有飼養豬隻頭數
約 4 萬頭（包含 2800 頭母豬）每月約產出 1 萬 8000 公噸豬糞尿水其中約
660 公噸豬糞用來製作有機肥其餘則進入該場廢水處理系統中第一期廢水處
理系統於 1988 年建立採用畜試所推廣之三段式處理方式（固液分離rarr厭氧發
酵rarr好氣發酵）厭氧發酵採用繞流式厭氣槽處理容量約每日 500 公噸當時
所產生沼氣經純化後用於仔豬保溫用2010 年透過工研院輔導設置 65kW 沼氣
發電裝置使用水洗純化塔沼氣發電機由柴油引擎改裝所產生電力自用
圖一 沼氣發電流程
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
擴大沼氣發電 累計售電收入逾千萬
2014 年完成二期廢水處理系統同樣使用三段式處理惟厭氧發酵採用上
流式厭氣槽槽體內裝置生物膜（濾布）增加厭氣菌分布接觸面積提高處理
效益處理容量約每日 400 公噸同年並建置沼氣發電系統沼氣發電機採用漢
翔代理美國 Capstone 製造水洗純化塔每日 4000 立方米發電容量 195kW
（65kW3 台）總造價約 2890 萬元所產生電力售予台電當時簽約躉售電
價為 32511 元度目前沼氣發電累計發電度數約達 430 萬度累計電費收入
1398 萬元預估減碳效益達 7813 tCO2年
圖二 沼氣發電設備
沼渣沼液製成有機肥 落實循環農業
經過廢水系統所產生的沼渣沼液經縣府核准作農地肥分使用施灌於種植
6 號狼尾草之 06 公頃農地及種植 3 號狼尾草之 3 公頃農地上成為肥水資源
落實為循環農業的一環
漢寶畜牧場為生產優良有機肥每年花費約 3 億元飼料成本購買玉米豆
粉及魚粉等天然來源飼料自行調配蛋白質及脂肪比例供豬隻食用無再額外
添加其他化合物抗生物質及瘦肉精以維持豬隻腸道健康經過豬隻約 70
消化率後約有 30形成糞尿排泄其糞便中有機質高且較無重金屬殘留偏高之
情形經過一連串好氣發酵過程該場附設堆肥場額外再添加米糠稻稈及微生
物菌（酪多精生技公司）使發酵溫度達到 70-80degC有效殺滅寄生蟲卵及害菌
達到完全腐熟發酵過程中也不會產生氨氣等臭味
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
畜牧場所生產農寶 2 號有機肥產品獲得農糧署優質有機肥料品牌認證計算
豬糞及其他農業事業廢棄物堆肥再利用減碳效益每年減碳達10962 tCO2年
這是把糞便變黃金的良好典範彰化縣府期許其他畜牧場禽畜糞袋處理堆肥場
及廚餘堆肥場學習跟進讓畜牧產業與環境永續發展
圖三 有機堆肥場
豬舍安裝太陽能板發電 兼具屋頂隔熱
除了沼氣發電外畜牧場並設置太陽能光電系統民國 99 年 10 月即於種豬
舍安裝使用 1944K 地面型美國 worldwide energy 光電板模組至今維持平均每
天 371K 的發電效率累計發電天數 3126 天累計發電度數達 21 萬 8029 度
以當時躉售電價每度 65056 元計算至今累計電費收入達 141 萬 8 千元左右
圖四 豬舍安裝太陽能板發電
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
100-106 年間陸續於肉豬場一二五六期種豬場三四期及堆肥舍七
期光電工程中安裝屋頂型光電板模組（以友達及茂迪光電板為主）其中肉豬
場六期光電工程為畜牧場自行委託伸普公司設計施工完成採用日本 Frontier 光
電板模組所發電（自用）供污水處理設施及畜舍空調使用（調控溫溼度降低
疾病發生提高生物安全）綜合該場所有光電設施總計裝置容量達 162639K
（合計造價約 1 億 914 萬元）累計發電度數達 1125 萬 2411 度累計收入約
7328 萬 8 千元為畜牧場帶來額外收入同時又能達到畜舍屋頂隔熱效果近
年來光電板模組價格成本持續下降維修成本低使太陽能發電穩定發展帶來
收益
畜牧業環保示範 綠色循環經濟永續經營
未來彰化縣將以此漢寶畜牧場作為循環農業運作示範基礎輔導各產銷班於
縣內畜牧場集中的區域尋找適合地點建置區域代處理堆肥場推廣縣內畜牧場
的禽畜糞轉換成可再利用有機肥料有效解決畜牧業者環保及糞便去化問題漢
寶畜牧場的好氧處理堆肥示範場沼氣發電沼液沼渣施灌農地為彰化縣發展
綠色農牧循環經濟邁出成功的第一步期望未來能持續永續經營並開創新的產
業契機
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹
潘健偉 橋豐科技股份有限公司 業務經理 賴意君 橋豐科技股份有限公司 總經理
南方澳斷橋意外 引起各界高度重視
宜蘭縣蘇澳鎮南方澳跨港大橋於民國 108 年 10 月 1 日上午 9 點 30 分發生嚴
重坍塌意外造成嚴重傷亡此橋梁興建於民國 87 年橋長 140 公尺橋寬 15 公
尺用來解決大型漁船無法通行的困難不只是景觀橋更是將南方澳環狀路線
串起的重要地標且為亞洲第一座雙叉式單拱橋
事件發生後有專家學者認為坍塌主因可能為鋼纜長期鏽蝕導致斷裂而引
起再經先前檢測報告顯示均未見鋼纜鏽蝕相關檢測項目因此更能合理懷疑
鋼纜可能係因鏽蝕斷裂的說法交通部也要求港務公司所轄其他 16 座橋須在 3
個月內進行全面檢查包括基隆 1 座台中 5 座花蓮 4 座高雄 6 座另外
交通部早在民國 97 年就針對公路總局及高公局 7 千座橋梁訂定檢測及補強規
範且規定每兩年橋檢一次特殊橋梁如斜張橋脊背橋等或地方縣市航港
局以外單位管轄橋梁可自定規範但最遲 4 年須作檢測
他山之石 法國研發先進鋼纜檢測法
雖然橋梁檢測持續在進行但相信經過這次慘痛教訓未來對於檢測標準及
項目將會修正預估鋼纜將成為重要關注項目因此本文介紹兩種非破壞性檢測
方法「Uscan 超音波鋼纜檢測」及「Escan 預力鋼纜空隙檢測」希望藉此方法
預先得知橋梁鋼纜受損情形即早採取維護及相關保護措施以保障用路人生命
財產安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
一 Uscan 超音波鋼纜檢測
預力鋼纜形成要件主要分為兩部分一為自由端鋼纜受拉處二為錨定端鋼
纜鎖定處簡單來說其施工方式為鋼纜施加預力後固定於錨定端使其足以
乘載一定的壓力錨定端一般稱之為錨頭為最敏感之區域常有高應力集中
積水的發生有較高的機率導致金屬疲勞或腐蝕而斷裂為改善傳統檢測工法的
缺點法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同研究發展出一種先進超音波鋼纜缺陷探測器以解決傳統檢測的弱點增加
檢測預力鋼纜的精確度及完整性
1原理
採用非破壞性超音波檢測方式將超音波從鋼纜末端（錨定端）發送經過
缺陷處會產生反射波藉此反射波來辨別受測鋼纜是否受損（圖一）
圖一 超音波之反射波判斷鋼線是否缺陷
2科學理論背景及試驗
理論背景依據 Laguerre L（2009）使用超音聲導波的非破壞性方法評斷七
股鋼絞線（NDTCE09「土木工程中非破壞性測試」法國南特 630~732009）
在最新發展中對於波在七股鋼絞線中的傳播有更多的瞭解（「超音波在非均勻
介質中的傳播」pp123-135）其發展過程經過廣泛的實驗室及現場試驗
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
3現場量測工作需求
(1) 僅需 2 位工程技術人員
(2) 設備僅需小型電池供電
(3) 感應器須可伸入鋼腱末端
(4) 現場不作資料分析減少施工時間浪費
4工作內容
(1) 將錨蓋拆卸下
(2) 去除封蠟和漿材
(3) 磨平鋼腱末端並垂直於軸線方向（圖二）
圖二 鋼腱尾端磨平且垂直
(4) 感應器裝設於鋼腱尾端可移動懸臂支架使感應器能準確定位（圖三）
圖三 感應器裝設於鋼腱尾端
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(5) 測量為求慎重所有測量結果要求重複 2 次（圖四）
圖四 技術人員現場量測
(6) 鋼線檢測結果判讀（圖五）
以顏色區分鋼腱檢查情況
綠色無重大反射信號
紅色鋼腱斷裂的概率高
圖五 檢測判別圖
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(7) 鋼線斷裂照片說明（圖六）
圖六 實際驗證
5超音波鋼纜檢測器使用分析評估
相較於一般檢測方法超音波鋼纜檢測器提供良好效能且快速得到檢測成
果只要於末端磨平區域作業無論任何形式鋼腱皆可施作即可得到檢測當下
鋼腱受損狀態提供管理單位緊急維修程度判讀避免面臨毀損狀況而不知進
而減少意外事件發生降低社會成本支出及經濟損失
二 Escan 預力鋼纜空隙檢測
混凝土預力鋼纜為負責該結構物承載能力最主要的構件且鋼纜具有連接到
結構錨端和隔點的特性如鋼纜某部分發生損壞它們的功效將整體的消失從
而大幅削弱結構強度然外置預力鋼纜通常由包裹在塑料管中的鋼絞線組成並
灌注水泥砂漿增加了檢查和更新的困難維護不當將導致鋼腱加速腐蝕甚至斷
裂因此法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同開發了預力鋼纜空隙檢測器為一種非破壞檢測技術用於現場調查測試外
置預力鋼纜之自由端灌漿品質
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1原理
利用感應器內部兩電極之間的電性能來檢測辦別混凝土中空隙所在位置
（圖七圖八）
圖七 無檢測缺陷之數值
圖八 檢測缺陷之數值
2檢測程序
感應器沿著鋼纜移動進行檢測（圖九）當檢測到空隙時旋轉感應器以估
算空隙量然空隙通常位於受測結構體頂部因此典型的順序是先將探頭放在管
道頂部再沿鋼纜移動直到檢測到缺陷並局部旋轉探頭以檢查整個截面
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圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
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《每月專題橋梁安全檢測》
(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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營建知訊 442 期201911
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若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
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隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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營建知訊 442 期201911
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116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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《每月專題橋梁安全檢測》
參考文獻
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《每月專題橋梁安全檢測》
國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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《每月專題橋梁安全檢測》
基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟
邱奕志 彰化縣政府農業處 處長
許天耀 彰化縣政府農業處 技士
豬隻排泄物經厭氧發酵產生沼氣 進行發電
彰化縣政府致力發展綠色農牧循環經濟108 年輔導縣內漢寶畜牧場設置一
座大型沼渣畜糞堆肥場為彰化縣第一座好氧處理堆肥示範場並利用豬糞尿產
生的沼氣發電打造為綠色農牧循環經濟先驅城市
位於彰化縣芳苑鄉漢寶村的漢寶畜牧場於 1974 年成立現有飼養豬隻頭數
約 4 萬頭（包含 2800 頭母豬）每月約產出 1 萬 8000 公噸豬糞尿水其中約
660 公噸豬糞用來製作有機肥其餘則進入該場廢水處理系統中第一期廢水處
理系統於 1988 年建立採用畜試所推廣之三段式處理方式（固液分離rarr厭氧發
酵rarr好氣發酵）厭氧發酵採用繞流式厭氣槽處理容量約每日 500 公噸當時
所產生沼氣經純化後用於仔豬保溫用2010 年透過工研院輔導設置 65kW 沼氣
發電裝置使用水洗純化塔沼氣發電機由柴油引擎改裝所產生電力自用
圖一 沼氣發電流程
12
營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
擴大沼氣發電 累計售電收入逾千萬
2014 年完成二期廢水處理系統同樣使用三段式處理惟厭氧發酵採用上
流式厭氣槽槽體內裝置生物膜（濾布）增加厭氣菌分布接觸面積提高處理
效益處理容量約每日 400 公噸同年並建置沼氣發電系統沼氣發電機採用漢
翔代理美國 Capstone 製造水洗純化塔每日 4000 立方米發電容量 195kW
（65kW3 台）總造價約 2890 萬元所產生電力售予台電當時簽約躉售電
價為 32511 元度目前沼氣發電累計發電度數約達 430 萬度累計電費收入
1398 萬元預估減碳效益達 7813 tCO2年
圖二 沼氣發電設備
沼渣沼液製成有機肥 落實循環農業
經過廢水系統所產生的沼渣沼液經縣府核准作農地肥分使用施灌於種植
6 號狼尾草之 06 公頃農地及種植 3 號狼尾草之 3 公頃農地上成為肥水資源
落實為循環農業的一環
漢寶畜牧場為生產優良有機肥每年花費約 3 億元飼料成本購買玉米豆
粉及魚粉等天然來源飼料自行調配蛋白質及脂肪比例供豬隻食用無再額外
添加其他化合物抗生物質及瘦肉精以維持豬隻腸道健康經過豬隻約 70
消化率後約有 30形成糞尿排泄其糞便中有機質高且較無重金屬殘留偏高之
情形經過一連串好氣發酵過程該場附設堆肥場額外再添加米糠稻稈及微生
物菌（酪多精生技公司）使發酵溫度達到 70-80degC有效殺滅寄生蟲卵及害菌
達到完全腐熟發酵過程中也不會產生氨氣等臭味
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
畜牧場所生產農寶 2 號有機肥產品獲得農糧署優質有機肥料品牌認證計算
豬糞及其他農業事業廢棄物堆肥再利用減碳效益每年減碳達10962 tCO2年
這是把糞便變黃金的良好典範彰化縣府期許其他畜牧場禽畜糞袋處理堆肥場
及廚餘堆肥場學習跟進讓畜牧產業與環境永續發展
圖三 有機堆肥場
豬舍安裝太陽能板發電 兼具屋頂隔熱
除了沼氣發電外畜牧場並設置太陽能光電系統民國 99 年 10 月即於種豬
舍安裝使用 1944K 地面型美國 worldwide energy 光電板模組至今維持平均每
天 371K 的發電效率累計發電天數 3126 天累計發電度數達 21 萬 8029 度
以當時躉售電價每度 65056 元計算至今累計電費收入達 141 萬 8 千元左右
圖四 豬舍安裝太陽能板發電
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
100-106 年間陸續於肉豬場一二五六期種豬場三四期及堆肥舍七
期光電工程中安裝屋頂型光電板模組（以友達及茂迪光電板為主）其中肉豬
場六期光電工程為畜牧場自行委託伸普公司設計施工完成採用日本 Frontier 光
電板模組所發電（自用）供污水處理設施及畜舍空調使用（調控溫溼度降低
疾病發生提高生物安全）綜合該場所有光電設施總計裝置容量達 162639K
（合計造價約 1 億 914 萬元）累計發電度數達 1125 萬 2411 度累計收入約
7328 萬 8 千元為畜牧場帶來額外收入同時又能達到畜舍屋頂隔熱效果近
年來光電板模組價格成本持續下降維修成本低使太陽能發電穩定發展帶來
收益
畜牧業環保示範 綠色循環經濟永續經營
未來彰化縣將以此漢寶畜牧場作為循環農業運作示範基礎輔導各產銷班於
縣內畜牧場集中的區域尋找適合地點建置區域代處理堆肥場推廣縣內畜牧場
的禽畜糞轉換成可再利用有機肥料有效解決畜牧業者環保及糞便去化問題漢
寶畜牧場的好氧處理堆肥示範場沼氣發電沼液沼渣施灌農地為彰化縣發展
綠色農牧循環經濟邁出成功的第一步期望未來能持續永續經營並開創新的產
業契機
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹
潘健偉 橋豐科技股份有限公司 業務經理 賴意君 橋豐科技股份有限公司 總經理
南方澳斷橋意外 引起各界高度重視
宜蘭縣蘇澳鎮南方澳跨港大橋於民國 108 年 10 月 1 日上午 9 點 30 分發生嚴
重坍塌意外造成嚴重傷亡此橋梁興建於民國 87 年橋長 140 公尺橋寬 15 公
尺用來解決大型漁船無法通行的困難不只是景觀橋更是將南方澳環狀路線
串起的重要地標且為亞洲第一座雙叉式單拱橋
事件發生後有專家學者認為坍塌主因可能為鋼纜長期鏽蝕導致斷裂而引
起再經先前檢測報告顯示均未見鋼纜鏽蝕相關檢測項目因此更能合理懷疑
鋼纜可能係因鏽蝕斷裂的說法交通部也要求港務公司所轄其他 16 座橋須在 3
個月內進行全面檢查包括基隆 1 座台中 5 座花蓮 4 座高雄 6 座另外
交通部早在民國 97 年就針對公路總局及高公局 7 千座橋梁訂定檢測及補強規
範且規定每兩年橋檢一次特殊橋梁如斜張橋脊背橋等或地方縣市航港
局以外單位管轄橋梁可自定規範但最遲 4 年須作檢測
他山之石 法國研發先進鋼纜檢測法
雖然橋梁檢測持續在進行但相信經過這次慘痛教訓未來對於檢測標準及
項目將會修正預估鋼纜將成為重要關注項目因此本文介紹兩種非破壞性檢測
方法「Uscan 超音波鋼纜檢測」及「Escan 預力鋼纜空隙檢測」希望藉此方法
預先得知橋梁鋼纜受損情形即早採取維護及相關保護措施以保障用路人生命
財產安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
一 Uscan 超音波鋼纜檢測
預力鋼纜形成要件主要分為兩部分一為自由端鋼纜受拉處二為錨定端鋼
纜鎖定處簡單來說其施工方式為鋼纜施加預力後固定於錨定端使其足以
乘載一定的壓力錨定端一般稱之為錨頭為最敏感之區域常有高應力集中
積水的發生有較高的機率導致金屬疲勞或腐蝕而斷裂為改善傳統檢測工法的
缺點法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同研究發展出一種先進超音波鋼纜缺陷探測器以解決傳統檢測的弱點增加
檢測預力鋼纜的精確度及完整性
1原理
採用非破壞性超音波檢測方式將超音波從鋼纜末端（錨定端）發送經過
缺陷處會產生反射波藉此反射波來辨別受測鋼纜是否受損（圖一）
圖一 超音波之反射波判斷鋼線是否缺陷
2科學理論背景及試驗
理論背景依據 Laguerre L（2009）使用超音聲導波的非破壞性方法評斷七
股鋼絞線（NDTCE09「土木工程中非破壞性測試」法國南特 630~732009）
在最新發展中對於波在七股鋼絞線中的傳播有更多的瞭解（「超音波在非均勻
介質中的傳播」pp123-135）其發展過程經過廣泛的實驗室及現場試驗
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
3現場量測工作需求
(1) 僅需 2 位工程技術人員
(2) 設備僅需小型電池供電
(3) 感應器須可伸入鋼腱末端
(4) 現場不作資料分析減少施工時間浪費
4工作內容
(1) 將錨蓋拆卸下
(2) 去除封蠟和漿材
(3) 磨平鋼腱末端並垂直於軸線方向（圖二）
圖二 鋼腱尾端磨平且垂直
(4) 感應器裝設於鋼腱尾端可移動懸臂支架使感應器能準確定位（圖三）
圖三 感應器裝設於鋼腱尾端
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(5) 測量為求慎重所有測量結果要求重複 2 次（圖四）
圖四 技術人員現場量測
(6) 鋼線檢測結果判讀（圖五）
以顏色區分鋼腱檢查情況
綠色無重大反射信號
紅色鋼腱斷裂的概率高
圖五 檢測判別圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(7) 鋼線斷裂照片說明（圖六）
圖六 實際驗證
5超音波鋼纜檢測器使用分析評估
相較於一般檢測方法超音波鋼纜檢測器提供良好效能且快速得到檢測成
果只要於末端磨平區域作業無論任何形式鋼腱皆可施作即可得到檢測當下
鋼腱受損狀態提供管理單位緊急維修程度判讀避免面臨毀損狀況而不知進
而減少意外事件發生降低社會成本支出及經濟損失
二 Escan 預力鋼纜空隙檢測
混凝土預力鋼纜為負責該結構物承載能力最主要的構件且鋼纜具有連接到
結構錨端和隔點的特性如鋼纜某部分發生損壞它們的功效將整體的消失從
而大幅削弱結構強度然外置預力鋼纜通常由包裹在塑料管中的鋼絞線組成並
灌注水泥砂漿增加了檢查和更新的困難維護不當將導致鋼腱加速腐蝕甚至斷
裂因此法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同開發了預力鋼纜空隙檢測器為一種非破壞檢測技術用於現場調查測試外
置預力鋼纜之自由端灌漿品質
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
1原理
利用感應器內部兩電極之間的電性能來檢測辦別混凝土中空隙所在位置
（圖七圖八）
圖七 無檢測缺陷之數值
圖八 檢測缺陷之數值
2檢測程序
感應器沿著鋼纜移動進行檢測（圖九）當檢測到空隙時旋轉感應器以估
算空隙量然空隙通常位於受測結構體頂部因此典型的順序是先將探頭放在管
道頂部再沿鋼纜移動直到檢測到缺陷並局部旋轉探頭以檢查整個截面
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圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
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《每月專題橋梁安全檢測》
(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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營建知訊 442 期201911
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若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
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隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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營建知訊 442 期201911
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表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
擴大沼氣發電 累計售電收入逾千萬
2014 年完成二期廢水處理系統同樣使用三段式處理惟厭氧發酵採用上
流式厭氣槽槽體內裝置生物膜（濾布）增加厭氣菌分布接觸面積提高處理
效益處理容量約每日 400 公噸同年並建置沼氣發電系統沼氣發電機採用漢
翔代理美國 Capstone 製造水洗純化塔每日 4000 立方米發電容量 195kW
（65kW3 台）總造價約 2890 萬元所產生電力售予台電當時簽約躉售電
價為 32511 元度目前沼氣發電累計發電度數約達 430 萬度累計電費收入
1398 萬元預估減碳效益達 7813 tCO2年
圖二 沼氣發電設備
沼渣沼液製成有機肥 落實循環農業
經過廢水系統所產生的沼渣沼液經縣府核准作農地肥分使用施灌於種植
6 號狼尾草之 06 公頃農地及種植 3 號狼尾草之 3 公頃農地上成為肥水資源
落實為循環農業的一環
漢寶畜牧場為生產優良有機肥每年花費約 3 億元飼料成本購買玉米豆
粉及魚粉等天然來源飼料自行調配蛋白質及脂肪比例供豬隻食用無再額外
添加其他化合物抗生物質及瘦肉精以維持豬隻腸道健康經過豬隻約 70
消化率後約有 30形成糞尿排泄其糞便中有機質高且較無重金屬殘留偏高之
情形經過一連串好氣發酵過程該場附設堆肥場額外再添加米糠稻稈及微生
物菌（酪多精生技公司）使發酵溫度達到 70-80degC有效殺滅寄生蟲卵及害菌
達到完全腐熟發酵過程中也不會產生氨氣等臭味
13
營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
畜牧場所生產農寶 2 號有機肥產品獲得農糧署優質有機肥料品牌認證計算
豬糞及其他農業事業廢棄物堆肥再利用減碳效益每年減碳達10962 tCO2年
這是把糞便變黃金的良好典範彰化縣府期許其他畜牧場禽畜糞袋處理堆肥場
及廚餘堆肥場學習跟進讓畜牧產業與環境永續發展
圖三 有機堆肥場
豬舍安裝太陽能板發電 兼具屋頂隔熱
除了沼氣發電外畜牧場並設置太陽能光電系統民國 99 年 10 月即於種豬
舍安裝使用 1944K 地面型美國 worldwide energy 光電板模組至今維持平均每
天 371K 的發電效率累計發電天數 3126 天累計發電度數達 21 萬 8029 度
以當時躉售電價每度 65056 元計算至今累計電費收入達 141 萬 8 千元左右
圖四 豬舍安裝太陽能板發電
14
營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
100-106 年間陸續於肉豬場一二五六期種豬場三四期及堆肥舍七
期光電工程中安裝屋頂型光電板模組（以友達及茂迪光電板為主）其中肉豬
場六期光電工程為畜牧場自行委託伸普公司設計施工完成採用日本 Frontier 光
電板模組所發電（自用）供污水處理設施及畜舍空調使用（調控溫溼度降低
疾病發生提高生物安全）綜合該場所有光電設施總計裝置容量達 162639K
（合計造價約 1 億 914 萬元）累計發電度數達 1125 萬 2411 度累計收入約
7328 萬 8 千元為畜牧場帶來額外收入同時又能達到畜舍屋頂隔熱效果近
年來光電板模組價格成本持續下降維修成本低使太陽能發電穩定發展帶來
收益
畜牧業環保示範 綠色循環經濟永續經營
未來彰化縣將以此漢寶畜牧場作為循環農業運作示範基礎輔導各產銷班於
縣內畜牧場集中的區域尋找適合地點建置區域代處理堆肥場推廣縣內畜牧場
的禽畜糞轉換成可再利用有機肥料有效解決畜牧業者環保及糞便去化問題漢
寶畜牧場的好氧處理堆肥示範場沼氣發電沼液沼渣施灌農地為彰化縣發展
綠色農牧循環經濟邁出成功的第一步期望未來能持續永續經營並開創新的產
業契機
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹
潘健偉 橋豐科技股份有限公司 業務經理 賴意君 橋豐科技股份有限公司 總經理
南方澳斷橋意外 引起各界高度重視
宜蘭縣蘇澳鎮南方澳跨港大橋於民國 108 年 10 月 1 日上午 9 點 30 分發生嚴
重坍塌意外造成嚴重傷亡此橋梁興建於民國 87 年橋長 140 公尺橋寬 15 公
尺用來解決大型漁船無法通行的困難不只是景觀橋更是將南方澳環狀路線
串起的重要地標且為亞洲第一座雙叉式單拱橋
事件發生後有專家學者認為坍塌主因可能為鋼纜長期鏽蝕導致斷裂而引
起再經先前檢測報告顯示均未見鋼纜鏽蝕相關檢測項目因此更能合理懷疑
鋼纜可能係因鏽蝕斷裂的說法交通部也要求港務公司所轄其他 16 座橋須在 3
個月內進行全面檢查包括基隆 1 座台中 5 座花蓮 4 座高雄 6 座另外
交通部早在民國 97 年就針對公路總局及高公局 7 千座橋梁訂定檢測及補強規
範且規定每兩年橋檢一次特殊橋梁如斜張橋脊背橋等或地方縣市航港
局以外單位管轄橋梁可自定規範但最遲 4 年須作檢測
他山之石 法國研發先進鋼纜檢測法
雖然橋梁檢測持續在進行但相信經過這次慘痛教訓未來對於檢測標準及
項目將會修正預估鋼纜將成為重要關注項目因此本文介紹兩種非破壞性檢測
方法「Uscan 超音波鋼纜檢測」及「Escan 預力鋼纜空隙檢測」希望藉此方法
預先得知橋梁鋼纜受損情形即早採取維護及相關保護措施以保障用路人生命
財產安全
16
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
一 Uscan 超音波鋼纜檢測
預力鋼纜形成要件主要分為兩部分一為自由端鋼纜受拉處二為錨定端鋼
纜鎖定處簡單來說其施工方式為鋼纜施加預力後固定於錨定端使其足以
乘載一定的壓力錨定端一般稱之為錨頭為最敏感之區域常有高應力集中
積水的發生有較高的機率導致金屬疲勞或腐蝕而斷裂為改善傳統檢測工法的
缺點法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同研究發展出一種先進超音波鋼纜缺陷探測器以解決傳統檢測的弱點增加
檢測預力鋼纜的精確度及完整性
1原理
採用非破壞性超音波檢測方式將超音波從鋼纜末端（錨定端）發送經過
缺陷處會產生反射波藉此反射波來辨別受測鋼纜是否受損（圖一）
圖一 超音波之反射波判斷鋼線是否缺陷
2科學理論背景及試驗
理論背景依據 Laguerre L（2009）使用超音聲導波的非破壞性方法評斷七
股鋼絞線（NDTCE09「土木工程中非破壞性測試」法國南特 630~732009）
在最新發展中對於波在七股鋼絞線中的傳播有更多的瞭解（「超音波在非均勻
介質中的傳播」pp123-135）其發展過程經過廣泛的實驗室及現場試驗
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
3現場量測工作需求
(1) 僅需 2 位工程技術人員
(2) 設備僅需小型電池供電
(3) 感應器須可伸入鋼腱末端
(4) 現場不作資料分析減少施工時間浪費
4工作內容
(1) 將錨蓋拆卸下
(2) 去除封蠟和漿材
(3) 磨平鋼腱末端並垂直於軸線方向（圖二）
圖二 鋼腱尾端磨平且垂直
(4) 感應器裝設於鋼腱尾端可移動懸臂支架使感應器能準確定位（圖三）
圖三 感應器裝設於鋼腱尾端
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(5) 測量為求慎重所有測量結果要求重複 2 次（圖四）
圖四 技術人員現場量測
(6) 鋼線檢測結果判讀（圖五）
以顏色區分鋼腱檢查情況
綠色無重大反射信號
紅色鋼腱斷裂的概率高
圖五 檢測判別圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(7) 鋼線斷裂照片說明（圖六）
圖六 實際驗證
5超音波鋼纜檢測器使用分析評估
相較於一般檢測方法超音波鋼纜檢測器提供良好效能且快速得到檢測成
果只要於末端磨平區域作業無論任何形式鋼腱皆可施作即可得到檢測當下
鋼腱受損狀態提供管理單位緊急維修程度判讀避免面臨毀損狀況而不知進
而減少意外事件發生降低社會成本支出及經濟損失
二 Escan 預力鋼纜空隙檢測
混凝土預力鋼纜為負責該結構物承載能力最主要的構件且鋼纜具有連接到
結構錨端和隔點的特性如鋼纜某部分發生損壞它們的功效將整體的消失從
而大幅削弱結構強度然外置預力鋼纜通常由包裹在塑料管中的鋼絞線組成並
灌注水泥砂漿增加了檢查和更新的困難維護不當將導致鋼腱加速腐蝕甚至斷
裂因此法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同開發了預力鋼纜空隙檢測器為一種非破壞檢測技術用於現場調查測試外
置預力鋼纜之自由端灌漿品質
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
1原理
利用感應器內部兩電極之間的電性能來檢測辦別混凝土中空隙所在位置
（圖七圖八）
圖七 無檢測缺陷之數值
圖八 檢測缺陷之數值
2檢測程序
感應器沿著鋼纜移動進行檢測（圖九）當檢測到空隙時旋轉感應器以估
算空隙量然空隙通常位於受測結構體頂部因此典型的順序是先將探頭放在管
道頂部再沿鋼纜移動直到檢測到缺陷並局部旋轉探頭以檢查整個截面
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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《每月專題橋梁安全檢測》
若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
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隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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《每月專題橋梁安全檢測》
Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
畜牧場所生產農寶 2 號有機肥產品獲得農糧署優質有機肥料品牌認證計算
豬糞及其他農業事業廢棄物堆肥再利用減碳效益每年減碳達10962 tCO2年
這是把糞便變黃金的良好典範彰化縣府期許其他畜牧場禽畜糞袋處理堆肥場
及廚餘堆肥場學習跟進讓畜牧產業與環境永續發展
圖三 有機堆肥場
豬舍安裝太陽能板發電 兼具屋頂隔熱
除了沼氣發電外畜牧場並設置太陽能光電系統民國 99 年 10 月即於種豬
舍安裝使用 1944K 地面型美國 worldwide energy 光電板模組至今維持平均每
天 371K 的發電效率累計發電天數 3126 天累計發電度數達 21 萬 8029 度
以當時躉售電價每度 65056 元計算至今累計電費收入達 141 萬 8 千元左右
圖四 豬舍安裝太陽能板發電
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營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
100-106 年間陸續於肉豬場一二五六期種豬場三四期及堆肥舍七
期光電工程中安裝屋頂型光電板模組（以友達及茂迪光電板為主）其中肉豬
場六期光電工程為畜牧場自行委託伸普公司設計施工完成採用日本 Frontier 光
電板模組所發電（自用）供污水處理設施及畜舍空調使用（調控溫溼度降低
疾病發生提高生物安全）綜合該場所有光電設施總計裝置容量達 162639K
（合計造價約 1 億 914 萬元）累計發電度數達 1125 萬 2411 度累計收入約
7328 萬 8 千元為畜牧場帶來額外收入同時又能達到畜舍屋頂隔熱效果近
年來光電板模組價格成本持續下降維修成本低使太陽能發電穩定發展帶來
收益
畜牧業環保示範 綠色循環經濟永續經營
未來彰化縣將以此漢寶畜牧場作為循環農業運作示範基礎輔導各產銷班於
縣內畜牧場集中的區域尋找適合地點建置區域代處理堆肥場推廣縣內畜牧場
的禽畜糞轉換成可再利用有機肥料有效解決畜牧業者環保及糞便去化問題漢
寶畜牧場的好氧處理堆肥示範場沼氣發電沼液沼渣施灌農地為彰化縣發展
綠色農牧循環經濟邁出成功的第一步期望未來能持續永續經營並開創新的產
業契機
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹
潘健偉 橋豐科技股份有限公司 業務經理 賴意君 橋豐科技股份有限公司 總經理
南方澳斷橋意外 引起各界高度重視
宜蘭縣蘇澳鎮南方澳跨港大橋於民國 108 年 10 月 1 日上午 9 點 30 分發生嚴
重坍塌意外造成嚴重傷亡此橋梁興建於民國 87 年橋長 140 公尺橋寬 15 公
尺用來解決大型漁船無法通行的困難不只是景觀橋更是將南方澳環狀路線
串起的重要地標且為亞洲第一座雙叉式單拱橋
事件發生後有專家學者認為坍塌主因可能為鋼纜長期鏽蝕導致斷裂而引
起再經先前檢測報告顯示均未見鋼纜鏽蝕相關檢測項目因此更能合理懷疑
鋼纜可能係因鏽蝕斷裂的說法交通部也要求港務公司所轄其他 16 座橋須在 3
個月內進行全面檢查包括基隆 1 座台中 5 座花蓮 4 座高雄 6 座另外
交通部早在民國 97 年就針對公路總局及高公局 7 千座橋梁訂定檢測及補強規
範且規定每兩年橋檢一次特殊橋梁如斜張橋脊背橋等或地方縣市航港
局以外單位管轄橋梁可自定規範但最遲 4 年須作檢測
他山之石 法國研發先進鋼纜檢測法
雖然橋梁檢測持續在進行但相信經過這次慘痛教訓未來對於檢測標準及
項目將會修正預估鋼纜將成為重要關注項目因此本文介紹兩種非破壞性檢測
方法「Uscan 超音波鋼纜檢測」及「Escan 預力鋼纜空隙檢測」希望藉此方法
預先得知橋梁鋼纜受損情形即早採取維護及相關保護措施以保障用路人生命
財產安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
一 Uscan 超音波鋼纜檢測
預力鋼纜形成要件主要分為兩部分一為自由端鋼纜受拉處二為錨定端鋼
纜鎖定處簡單來說其施工方式為鋼纜施加預力後固定於錨定端使其足以
乘載一定的壓力錨定端一般稱之為錨頭為最敏感之區域常有高應力集中
積水的發生有較高的機率導致金屬疲勞或腐蝕而斷裂為改善傳統檢測工法的
缺點法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同研究發展出一種先進超音波鋼纜缺陷探測器以解決傳統檢測的弱點增加
檢測預力鋼纜的精確度及完整性
1原理
採用非破壞性超音波檢測方式將超音波從鋼纜末端（錨定端）發送經過
缺陷處會產生反射波藉此反射波來辨別受測鋼纜是否受損（圖一）
圖一 超音波之反射波判斷鋼線是否缺陷
2科學理論背景及試驗
理論背景依據 Laguerre L（2009）使用超音聲導波的非破壞性方法評斷七
股鋼絞線（NDTCE09「土木工程中非破壞性測試」法國南特 630~732009）
在最新發展中對於波在七股鋼絞線中的傳播有更多的瞭解（「超音波在非均勻
介質中的傳播」pp123-135）其發展過程經過廣泛的實驗室及現場試驗
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
3現場量測工作需求
(1) 僅需 2 位工程技術人員
(2) 設備僅需小型電池供電
(3) 感應器須可伸入鋼腱末端
(4) 現場不作資料分析減少施工時間浪費
4工作內容
(1) 將錨蓋拆卸下
(2) 去除封蠟和漿材
(3) 磨平鋼腱末端並垂直於軸線方向（圖二）
圖二 鋼腱尾端磨平且垂直
(4) 感應器裝設於鋼腱尾端可移動懸臂支架使感應器能準確定位（圖三）
圖三 感應器裝設於鋼腱尾端
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(5) 測量為求慎重所有測量結果要求重複 2 次（圖四）
圖四 技術人員現場量測
(6) 鋼線檢測結果判讀（圖五）
以顏色區分鋼腱檢查情況
綠色無重大反射信號
紅色鋼腱斷裂的概率高
圖五 檢測判別圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(7) 鋼線斷裂照片說明（圖六）
圖六 實際驗證
5超音波鋼纜檢測器使用分析評估
相較於一般檢測方法超音波鋼纜檢測器提供良好效能且快速得到檢測成
果只要於末端磨平區域作業無論任何形式鋼腱皆可施作即可得到檢測當下
鋼腱受損狀態提供管理單位緊急維修程度判讀避免面臨毀損狀況而不知進
而減少意外事件發生降低社會成本支出及經濟損失
二 Escan 預力鋼纜空隙檢測
混凝土預力鋼纜為負責該結構物承載能力最主要的構件且鋼纜具有連接到
結構錨端和隔點的特性如鋼纜某部分發生損壞它們的功效將整體的消失從
而大幅削弱結構強度然外置預力鋼纜通常由包裹在塑料管中的鋼絞線組成並
灌注水泥砂漿增加了檢查和更新的困難維護不當將導致鋼腱加速腐蝕甚至斷
裂因此法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同開發了預力鋼纜空隙檢測器為一種非破壞檢測技術用於現場調查測試外
置預力鋼纜之自由端灌漿品質
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
1原理
利用感應器內部兩電極之間的電性能來檢測辦別混凝土中空隙所在位置
（圖七圖八）
圖七 無檢測缺陷之數值
圖八 檢測缺陷之數值
2檢測程序
感應器沿著鋼纜移動進行檢測（圖九）當檢測到空隙時旋轉感應器以估
算空隙量然空隙通常位於受測結構體頂部因此典型的順序是先將探頭放在管
道頂部再沿鋼纜移動直到檢測到缺陷並局部旋轉探頭以檢查整個截面
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
25
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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參考文獻
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國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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《每月專題橋梁安全檢測》
根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
57
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《綠能發展》
100-106 年間陸續於肉豬場一二五六期種豬場三四期及堆肥舍七
期光電工程中安裝屋頂型光電板模組（以友達及茂迪光電板為主）其中肉豬
場六期光電工程為畜牧場自行委託伸普公司設計施工完成採用日本 Frontier 光
電板模組所發電（自用）供污水處理設施及畜舍空調使用（調控溫溼度降低
疾病發生提高生物安全）綜合該場所有光電設施總計裝置容量達 162639K
（合計造價約 1 億 914 萬元）累計發電度數達 1125 萬 2411 度累計收入約
7328 萬 8 千元為畜牧場帶來額外收入同時又能達到畜舍屋頂隔熱效果近
年來光電板模組價格成本持續下降維修成本低使太陽能發電穩定發展帶來
收益
畜牧業環保示範 綠色循環經濟永續經營
未來彰化縣將以此漢寶畜牧場作為循環農業運作示範基礎輔導各產銷班於
縣內畜牧場集中的區域尋找適合地點建置區域代處理堆肥場推廣縣內畜牧場
的禽畜糞轉換成可再利用有機肥料有效解決畜牧業者環保及糞便去化問題漢
寶畜牧場的好氧處理堆肥示範場沼氣發電沼液沼渣施灌農地為彰化縣發展
綠色農牧循環經濟邁出成功的第一步期望未來能持續永續經營並開創新的產
業契機
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹
潘健偉 橋豐科技股份有限公司 業務經理 賴意君 橋豐科技股份有限公司 總經理
南方澳斷橋意外 引起各界高度重視
宜蘭縣蘇澳鎮南方澳跨港大橋於民國 108 年 10 月 1 日上午 9 點 30 分發生嚴
重坍塌意外造成嚴重傷亡此橋梁興建於民國 87 年橋長 140 公尺橋寬 15 公
尺用來解決大型漁船無法通行的困難不只是景觀橋更是將南方澳環狀路線
串起的重要地標且為亞洲第一座雙叉式單拱橋
事件發生後有專家學者認為坍塌主因可能為鋼纜長期鏽蝕導致斷裂而引
起再經先前檢測報告顯示均未見鋼纜鏽蝕相關檢測項目因此更能合理懷疑
鋼纜可能係因鏽蝕斷裂的說法交通部也要求港務公司所轄其他 16 座橋須在 3
個月內進行全面檢查包括基隆 1 座台中 5 座花蓮 4 座高雄 6 座另外
交通部早在民國 97 年就針對公路總局及高公局 7 千座橋梁訂定檢測及補強規
範且規定每兩年橋檢一次特殊橋梁如斜張橋脊背橋等或地方縣市航港
局以外單位管轄橋梁可自定規範但最遲 4 年須作檢測
他山之石 法國研發先進鋼纜檢測法
雖然橋梁檢測持續在進行但相信經過這次慘痛教訓未來對於檢測標準及
項目將會修正預估鋼纜將成為重要關注項目因此本文介紹兩種非破壞性檢測
方法「Uscan 超音波鋼纜檢測」及「Escan 預力鋼纜空隙檢測」希望藉此方法
預先得知橋梁鋼纜受損情形即早採取維護及相關保護措施以保障用路人生命
財產安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
一 Uscan 超音波鋼纜檢測
預力鋼纜形成要件主要分為兩部分一為自由端鋼纜受拉處二為錨定端鋼
纜鎖定處簡單來說其施工方式為鋼纜施加預力後固定於錨定端使其足以
乘載一定的壓力錨定端一般稱之為錨頭為最敏感之區域常有高應力集中
積水的發生有較高的機率導致金屬疲勞或腐蝕而斷裂為改善傳統檢測工法的
缺點法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同研究發展出一種先進超音波鋼纜缺陷探測器以解決傳統檢測的弱點增加
檢測預力鋼纜的精確度及完整性
1原理
採用非破壞性超音波檢測方式將超音波從鋼纜末端（錨定端）發送經過
缺陷處會產生反射波藉此反射波來辨別受測鋼纜是否受損（圖一）
圖一 超音波之反射波判斷鋼線是否缺陷
2科學理論背景及試驗
理論背景依據 Laguerre L（2009）使用超音聲導波的非破壞性方法評斷七
股鋼絞線（NDTCE09「土木工程中非破壞性測試」法國南特 630~732009）
在最新發展中對於波在七股鋼絞線中的傳播有更多的瞭解（「超音波在非均勻
介質中的傳播」pp123-135）其發展過程經過廣泛的實驗室及現場試驗
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
3現場量測工作需求
(1) 僅需 2 位工程技術人員
(2) 設備僅需小型電池供電
(3) 感應器須可伸入鋼腱末端
(4) 現場不作資料分析減少施工時間浪費
4工作內容
(1) 將錨蓋拆卸下
(2) 去除封蠟和漿材
(3) 磨平鋼腱末端並垂直於軸線方向（圖二）
圖二 鋼腱尾端磨平且垂直
(4) 感應器裝設於鋼腱尾端可移動懸臂支架使感應器能準確定位（圖三）
圖三 感應器裝設於鋼腱尾端
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(5) 測量為求慎重所有測量結果要求重複 2 次（圖四）
圖四 技術人員現場量測
(6) 鋼線檢測結果判讀（圖五）
以顏色區分鋼腱檢查情況
綠色無重大反射信號
紅色鋼腱斷裂的概率高
圖五 檢測判別圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(7) 鋼線斷裂照片說明（圖六）
圖六 實際驗證
5超音波鋼纜檢測器使用分析評估
相較於一般檢測方法超音波鋼纜檢測器提供良好效能且快速得到檢測成
果只要於末端磨平區域作業無論任何形式鋼腱皆可施作即可得到檢測當下
鋼腱受損狀態提供管理單位緊急維修程度判讀避免面臨毀損狀況而不知進
而減少意外事件發生降低社會成本支出及經濟損失
二 Escan 預力鋼纜空隙檢測
混凝土預力鋼纜為負責該結構物承載能力最主要的構件且鋼纜具有連接到
結構錨端和隔點的特性如鋼纜某部分發生損壞它們的功效將整體的消失從
而大幅削弱結構強度然外置預力鋼纜通常由包裹在塑料管中的鋼絞線組成並
灌注水泥砂漿增加了檢查和更新的困難維護不當將導致鋼腱加速腐蝕甚至斷
裂因此法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同開發了預力鋼纜空隙檢測器為一種非破壞檢測技術用於現場調查測試外
置預力鋼纜之自由端灌漿品質
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
1原理
利用感應器內部兩電極之間的電性能來檢測辦別混凝土中空隙所在位置
（圖七圖八）
圖七 無檢測缺陷之數值
圖八 檢測缺陷之數值
2檢測程序
感應器沿著鋼纜移動進行檢測（圖九）當檢測到空隙時旋轉感應器以估
算空隙量然空隙通常位於受測結構體頂部因此典型的順序是先將探頭放在管
道頂部再沿鋼纜移動直到檢測到缺陷並局部旋轉探頭以檢查整個截面
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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參考文獻
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國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
46
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
47
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
48
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
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Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
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Engineering Daejeon Korea
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Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
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32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
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Korea
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Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
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the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹
潘健偉 橋豐科技股份有限公司 業務經理 賴意君 橋豐科技股份有限公司 總經理
南方澳斷橋意外 引起各界高度重視
宜蘭縣蘇澳鎮南方澳跨港大橋於民國 108 年 10 月 1 日上午 9 點 30 分發生嚴
重坍塌意外造成嚴重傷亡此橋梁興建於民國 87 年橋長 140 公尺橋寬 15 公
尺用來解決大型漁船無法通行的困難不只是景觀橋更是將南方澳環狀路線
串起的重要地標且為亞洲第一座雙叉式單拱橋
事件發生後有專家學者認為坍塌主因可能為鋼纜長期鏽蝕導致斷裂而引
起再經先前檢測報告顯示均未見鋼纜鏽蝕相關檢測項目因此更能合理懷疑
鋼纜可能係因鏽蝕斷裂的說法交通部也要求港務公司所轄其他 16 座橋須在 3
個月內進行全面檢查包括基隆 1 座台中 5 座花蓮 4 座高雄 6 座另外
交通部早在民國 97 年就針對公路總局及高公局 7 千座橋梁訂定檢測及補強規
範且規定每兩年橋檢一次特殊橋梁如斜張橋脊背橋等或地方縣市航港
局以外單位管轄橋梁可自定規範但最遲 4 年須作檢測
他山之石 法國研發先進鋼纜檢測法
雖然橋梁檢測持續在進行但相信經過這次慘痛教訓未來對於檢測標準及
項目將會修正預估鋼纜將成為重要關注項目因此本文介紹兩種非破壞性檢測
方法「Uscan 超音波鋼纜檢測」及「Escan 預力鋼纜空隙檢測」希望藉此方法
預先得知橋梁鋼纜受損情形即早採取維護及相關保護措施以保障用路人生命
財產安全
16
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
一 Uscan 超音波鋼纜檢測
預力鋼纜形成要件主要分為兩部分一為自由端鋼纜受拉處二為錨定端鋼
纜鎖定處簡單來說其施工方式為鋼纜施加預力後固定於錨定端使其足以
乘載一定的壓力錨定端一般稱之為錨頭為最敏感之區域常有高應力集中
積水的發生有較高的機率導致金屬疲勞或腐蝕而斷裂為改善傳統檢測工法的
缺點法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同研究發展出一種先進超音波鋼纜缺陷探測器以解決傳統檢測的弱點增加
檢測預力鋼纜的精確度及完整性
1原理
採用非破壞性超音波檢測方式將超音波從鋼纜末端（錨定端）發送經過
缺陷處會產生反射波藉此反射波來辨別受測鋼纜是否受損（圖一）
圖一 超音波之反射波判斷鋼線是否缺陷
2科學理論背景及試驗
理論背景依據 Laguerre L（2009）使用超音聲導波的非破壞性方法評斷七
股鋼絞線（NDTCE09「土木工程中非破壞性測試」法國南特 630~732009）
在最新發展中對於波在七股鋼絞線中的傳播有更多的瞭解（「超音波在非均勻
介質中的傳播」pp123-135）其發展過程經過廣泛的實驗室及現場試驗
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
3現場量測工作需求
(1) 僅需 2 位工程技術人員
(2) 設備僅需小型電池供電
(3) 感應器須可伸入鋼腱末端
(4) 現場不作資料分析減少施工時間浪費
4工作內容
(1) 將錨蓋拆卸下
(2) 去除封蠟和漿材
(3) 磨平鋼腱末端並垂直於軸線方向（圖二）
圖二 鋼腱尾端磨平且垂直
(4) 感應器裝設於鋼腱尾端可移動懸臂支架使感應器能準確定位（圖三）
圖三 感應器裝設於鋼腱尾端
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(5) 測量為求慎重所有測量結果要求重複 2 次（圖四）
圖四 技術人員現場量測
(6) 鋼線檢測結果判讀（圖五）
以顏色區分鋼腱檢查情況
綠色無重大反射信號
紅色鋼腱斷裂的概率高
圖五 檢測判別圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(7) 鋼線斷裂照片說明（圖六）
圖六 實際驗證
5超音波鋼纜檢測器使用分析評估
相較於一般檢測方法超音波鋼纜檢測器提供良好效能且快速得到檢測成
果只要於末端磨平區域作業無論任何形式鋼腱皆可施作即可得到檢測當下
鋼腱受損狀態提供管理單位緊急維修程度判讀避免面臨毀損狀況而不知進
而減少意外事件發生降低社會成本支出及經濟損失
二 Escan 預力鋼纜空隙檢測
混凝土預力鋼纜為負責該結構物承載能力最主要的構件且鋼纜具有連接到
結構錨端和隔點的特性如鋼纜某部分發生損壞它們的功效將整體的消失從
而大幅削弱結構強度然外置預力鋼纜通常由包裹在塑料管中的鋼絞線組成並
灌注水泥砂漿增加了檢查和更新的困難維護不當將導致鋼腱加速腐蝕甚至斷
裂因此法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同開發了預力鋼纜空隙檢測器為一種非破壞檢測技術用於現場調查測試外
置預力鋼纜之自由端灌漿品質
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
1原理
利用感應器內部兩電極之間的電性能來檢測辦別混凝土中空隙所在位置
（圖七圖八）
圖七 無檢測缺陷之數值
圖八 檢測缺陷之數值
2檢測程序
感應器沿著鋼纜移動進行檢測（圖九）當檢測到空隙時旋轉感應器以估
算空隙量然空隙通常位於受測結構體頂部因此典型的順序是先將探頭放在管
道頂部再沿鋼纜移動直到檢測到缺陷並局部旋轉探頭以檢查整個截面
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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《每月專題橋梁安全檢測》
表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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參考文獻
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國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
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32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
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Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
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Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
一 Uscan 超音波鋼纜檢測
預力鋼纜形成要件主要分為兩部分一為自由端鋼纜受拉處二為錨定端鋼
纜鎖定處簡單來說其施工方式為鋼纜施加預力後固定於錨定端使其足以
乘載一定的壓力錨定端一般稱之為錨頭為最敏感之區域常有高應力集中
積水的發生有較高的機率導致金屬疲勞或腐蝕而斷裂為改善傳統檢測工法的
缺點法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同研究發展出一種先進超音波鋼纜缺陷探測器以解決傳統檢測的弱點增加
檢測預力鋼纜的精確度及完整性
1原理
採用非破壞性超音波檢測方式將超音波從鋼纜末端（錨定端）發送經過
缺陷處會產生反射波藉此反射波來辨別受測鋼纜是否受損（圖一）
圖一 超音波之反射波判斷鋼線是否缺陷
2科學理論背景及試驗
理論背景依據 Laguerre L（2009）使用超音聲導波的非破壞性方法評斷七
股鋼絞線（NDTCE09「土木工程中非破壞性測試」法國南特 630~732009）
在最新發展中對於波在七股鋼絞線中的傳播有更多的瞭解（「超音波在非均勻
介質中的傳播」pp123-135）其發展過程經過廣泛的實驗室及現場試驗
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
3現場量測工作需求
(1) 僅需 2 位工程技術人員
(2) 設備僅需小型電池供電
(3) 感應器須可伸入鋼腱末端
(4) 現場不作資料分析減少施工時間浪費
4工作內容
(1) 將錨蓋拆卸下
(2) 去除封蠟和漿材
(3) 磨平鋼腱末端並垂直於軸線方向（圖二）
圖二 鋼腱尾端磨平且垂直
(4) 感應器裝設於鋼腱尾端可移動懸臂支架使感應器能準確定位（圖三）
圖三 感應器裝設於鋼腱尾端
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(5) 測量為求慎重所有測量結果要求重複 2 次（圖四）
圖四 技術人員現場量測
(6) 鋼線檢測結果判讀（圖五）
以顏色區分鋼腱檢查情況
綠色無重大反射信號
紅色鋼腱斷裂的概率高
圖五 檢測判別圖
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(7) 鋼線斷裂照片說明（圖六）
圖六 實際驗證
5超音波鋼纜檢測器使用分析評估
相較於一般檢測方法超音波鋼纜檢測器提供良好效能且快速得到檢測成
果只要於末端磨平區域作業無論任何形式鋼腱皆可施作即可得到檢測當下
鋼腱受損狀態提供管理單位緊急維修程度判讀避免面臨毀損狀況而不知進
而減少意外事件發生降低社會成本支出及經濟損失
二 Escan 預力鋼纜空隙檢測
混凝土預力鋼纜為負責該結構物承載能力最主要的構件且鋼纜具有連接到
結構錨端和隔點的特性如鋼纜某部分發生損壞它們的功效將整體的消失從
而大幅削弱結構強度然外置預力鋼纜通常由包裹在塑料管中的鋼絞線組成並
灌注水泥砂漿增加了檢查和更新的困難維護不當將導致鋼腱加速腐蝕甚至斷
裂因此法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同開發了預力鋼纜空隙檢測器為一種非破壞檢測技術用於現場調查測試外
置預力鋼纜之自由端灌漿品質
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1原理
利用感應器內部兩電極之間的電性能來檢測辦別混凝土中空隙所在位置
（圖七圖八）
圖七 無檢測缺陷之數值
圖八 檢測缺陷之數值
2檢測程序
感應器沿著鋼纜移動進行檢測（圖九）當檢測到空隙時旋轉感應器以估
算空隙量然空隙通常位於受測結構體頂部因此典型的順序是先將探頭放在管
道頂部再沿鋼纜移動直到檢測到缺陷並局部旋轉探頭以檢查整個截面
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圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
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(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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營建知訊 442 期201911
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若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
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隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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營建知訊 442 期201911
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116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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營建知訊 442 期201911
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然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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營建知訊 442 期201911
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Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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參考文獻
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國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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《每月專題橋梁安全檢測》
基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
3現場量測工作需求
(1) 僅需 2 位工程技術人員
(2) 設備僅需小型電池供電
(3) 感應器須可伸入鋼腱末端
(4) 現場不作資料分析減少施工時間浪費
4工作內容
(1) 將錨蓋拆卸下
(2) 去除封蠟和漿材
(3) 磨平鋼腱末端並垂直於軸線方向（圖二）
圖二 鋼腱尾端磨平且垂直
(4) 感應器裝設於鋼腱尾端可移動懸臂支架使感應器能準確定位（圖三）
圖三 感應器裝設於鋼腱尾端
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(5) 測量為求慎重所有測量結果要求重複 2 次（圖四）
圖四 技術人員現場量測
(6) 鋼線檢測結果判讀（圖五）
以顏色區分鋼腱檢查情況
綠色無重大反射信號
紅色鋼腱斷裂的概率高
圖五 檢測判別圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(7) 鋼線斷裂照片說明（圖六）
圖六 實際驗證
5超音波鋼纜檢測器使用分析評估
相較於一般檢測方法超音波鋼纜檢測器提供良好效能且快速得到檢測成
果只要於末端磨平區域作業無論任何形式鋼腱皆可施作即可得到檢測當下
鋼腱受損狀態提供管理單位緊急維修程度判讀避免面臨毀損狀況而不知進
而減少意外事件發生降低社會成本支出及經濟損失
二 Escan 預力鋼纜空隙檢測
混凝土預力鋼纜為負責該結構物承載能力最主要的構件且鋼纜具有連接到
結構錨端和隔點的特性如鋼纜某部分發生損壞它們的功效將整體的消失從
而大幅削弱結構強度然外置預力鋼纜通常由包裹在塑料管中的鋼絞線組成並
灌注水泥砂漿增加了檢查和更新的困難維護不當將導致鋼腱加速腐蝕甚至斷
裂因此法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同開發了預力鋼纜空隙檢測器為一種非破壞檢測技術用於現場調查測試外
置預力鋼纜之自由端灌漿品質
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
1原理
利用感應器內部兩電極之間的電性能來檢測辦別混凝土中空隙所在位置
（圖七圖八）
圖七 無檢測缺陷之數值
圖八 檢測缺陷之數值
2檢測程序
感應器沿著鋼纜移動進行檢測（圖九）當檢測到空隙時旋轉感應器以估
算空隙量然空隙通常位於受測結構體頂部因此典型的順序是先將探頭放在管
道頂部再沿鋼纜移動直到檢測到缺陷並局部旋轉探頭以檢查整個截面
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
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《每月專題橋梁安全檢測》
隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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參考文獻
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國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
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- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
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《每月專題橋梁安全檢測》
(5) 測量為求慎重所有測量結果要求重複 2 次（圖四）
圖四 技術人員現場量測
(6) 鋼線檢測結果判讀（圖五）
以顏色區分鋼腱檢查情況
綠色無重大反射信號
紅色鋼腱斷裂的概率高
圖五 檢測判別圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
(7) 鋼線斷裂照片說明（圖六）
圖六 實際驗證
5超音波鋼纜檢測器使用分析評估
相較於一般檢測方法超音波鋼纜檢測器提供良好效能且快速得到檢測成
果只要於末端磨平區域作業無論任何形式鋼腱皆可施作即可得到檢測當下
鋼腱受損狀態提供管理單位緊急維修程度判讀避免面臨毀損狀況而不知進
而減少意外事件發生降低社會成本支出及經濟損失
二 Escan 預力鋼纜空隙檢測
混凝土預力鋼纜為負責該結構物承載能力最主要的構件且鋼纜具有連接到
結構錨端和隔點的特性如鋼纜某部分發生損壞它們的功效將整體的消失從
而大幅削弱結構強度然外置預力鋼纜通常由包裹在塑料管中的鋼絞線組成並
灌注水泥砂漿增加了檢查和更新的困難維護不當將導致鋼腱加速腐蝕甚至斷
裂因此法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同開發了預力鋼纜空隙檢測器為一種非破壞檢測技術用於現場調查測試外
置預力鋼纜之自由端灌漿品質
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《每月專題橋梁安全檢測》
1原理
利用感應器內部兩電極之間的電性能來檢測辦別混凝土中空隙所在位置
（圖七圖八）
圖七 無檢測缺陷之數值
圖八 檢測缺陷之數值
2檢測程序
感應器沿著鋼纜移動進行檢測（圖九）當檢測到空隙時旋轉感應器以估
算空隙量然空隙通常位於受測結構體頂部因此典型的順序是先將探頭放在管
道頂部再沿鋼纜移動直到檢測到缺陷並局部旋轉探頭以檢查整個截面
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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《每月專題橋梁安全檢測》
若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
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《每月專題橋梁安全檢測》
隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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《每月專題橋梁安全檢測》
表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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《每月專題橋梁安全檢測》
然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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《每月專題橋梁安全檢測》
間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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《每月專題橋梁安全檢測》
統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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參考文獻
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國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
50
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
51
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(7) 鋼線斷裂照片說明（圖六）
圖六 實際驗證
5超音波鋼纜檢測器使用分析評估
相較於一般檢測方法超音波鋼纜檢測器提供良好效能且快速得到檢測成
果只要於末端磨平區域作業無論任何形式鋼腱皆可施作即可得到檢測當下
鋼腱受損狀態提供管理單位緊急維修程度判讀避免面臨毀損狀況而不知進
而減少意外事件發生降低社會成本支出及經濟損失
二 Escan 預力鋼纜空隙檢測
混凝土預力鋼纜為負責該結構物承載能力最主要的構件且鋼纜具有連接到
結構錨端和隔點的特性如鋼纜某部分發生損壞它們的功效將整體的消失從
而大幅削弱結構強度然外置預力鋼纜通常由包裹在塑料管中的鋼絞線組成並
灌注水泥砂漿增加了檢查和更新的困難維護不當將導致鋼腱加速腐蝕甚至斷
裂因此法國交通技術研究中心（IFSTTAR）與法國預力檢測大廠（SIXENSE）
共同開發了預力鋼纜空隙檢測器為一種非破壞檢測技術用於現場調查測試外
置預力鋼纜之自由端灌漿品質
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
1原理
利用感應器內部兩電極之間的電性能來檢測辦別混凝土中空隙所在位置
（圖七圖八）
圖七 無檢測缺陷之數值
圖八 檢測缺陷之數值
2檢測程序
感應器沿著鋼纜移動進行檢測（圖九）當檢測到空隙時旋轉感應器以估
算空隙量然空隙通常位於受測結構體頂部因此典型的順序是先將探頭放在管
道頂部再沿鋼纜移動直到檢測到缺陷並局部旋轉探頭以檢查整個截面
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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《每月專題橋梁安全檢測》
若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
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《每月專題橋梁安全檢測》
隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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《每月專題橋梁安全檢測》
表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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《每月專題橋梁安全檢測》
然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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《每月專題橋梁安全檢測》
統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
56
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
58
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
1原理
利用感應器內部兩電極之間的電性能來檢測辦別混凝土中空隙所在位置
（圖七圖八）
圖七 無檢測缺陷之數值
圖八 檢測缺陷之數值
2檢測程序
感應器沿著鋼纜移動進行檢測（圖九）當檢測到空隙時旋轉感應器以估
算空隙量然空隙通常位於受測結構體頂部因此典型的順序是先將探頭放在管
道頂部再沿鋼纜移動直到檢測到缺陷並局部旋轉探頭以檢查整個截面
21
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
22
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
25
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
28
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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參考文獻
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國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
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估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
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Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
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營建知訊 442 期201911
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Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖九 檢測照片
3檢測成果
(1) 準確定位空隙區域
(2) 空隙截面估算（圖十）
圖十 空隙截面估算
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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《每月專題橋梁安全檢測》
若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
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《每月專題橋梁安全檢測》
隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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《每月專題橋梁安全檢測》
然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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《每月專題橋梁安全檢測》
Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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《每月專題橋梁安全檢測》
參考文獻
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
(3) 實際缺陷發現（圖十一）
圖十一 實際缺陷發現
4預力鋼纜空隙檢測器使用分析評估
具獨特性為市場上唯一可用於檢測空隙的非破壞檢測方法由於係利用感
應器內部兩電極之間的電性能來監測因此訊號非常敏感且可靠且適用於任何
外置預力鋼纜能快速判斷出預力混凝土是否有缺陷有助於鋼纜鏽蝕前及早發
現並進行經濟有效之局部修復
新型非破壞性檢測系統 可改善傳統檢測弱點
傳統鋼纜檢測方法如敲擊聽音僅能檢測大空隙無法針對小空隙而 X
Ray 無法掃描鋼纜所有長度且速度慢價格昂貴為使橋梁預力鋼纜能夠得到
完善的維護「Uscan 超音波鋼纜檢測」提供錨定端鋼腱段面積的測定特別針
對高應力集中且積水發生率較高之區域「Escan 預力鋼纜空隙檢測」則提供自
由段混凝土空隙的測定特別針對易積水之區域因傳統檢測方法功能明顯不
足因此需要更安全且經濟有效的非破壞性檢測系統以提升橋梁檢測品質確
保用路人行車安全
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
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《每月專題橋梁安全檢測》
隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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營建知訊 442 期201911
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Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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營建知訊 442 期201911
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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《每月專題橋梁安全檢測》
統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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參考文獻
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《每月專題橋梁安全檢測》
國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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《每月專題橋梁安全檢測》
基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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《每月專題橋梁安全檢測》
目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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《每月專題橋梁安全檢測》
根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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《每月專題橋梁安全檢測》
六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
機器學習於橋梁健康管理之應用
呂良正 臺灣營建研究院院長國立臺灣大學土木工程學系教授
李佳逢 國立臺灣大學 土木工程學系碩士
馮紹庭 國立臺灣大學 土木工程學系碩士生
橋梁維護至關重要 有效運用資源提升安全
橋梁是國家重要之基礎建設不僅連接兩地交通使人民的生活得以更加便
利也常作為地標若有一座壯觀的橋梁坐落常成為地方的觀光景點當地居
民平日也能前往休憩增進地方認同感在世界各國的觀光勝地中以橋梁聞名
的不勝枚舉而一座橋梁於其生命週期中從規劃設計施工到運營維護
都需要投入相當大的資源又因橋梁的生命週期非常長完工後的維護顯得更加
重要良好的維護可使橋齡增加服務年限拉長人民也可更安心地使用但若
是維護過程中稍有疏漏導致橋梁受損甚至倒塌將會造成重大的災害與損失
近期發生的宜蘭南方澳大橋斷橋事件便彰顯了橋梁檢測的重要性然而台
灣老舊橋梁不在少數經費有限且橋梁檢測的工作內容繁瑣複雜如何將資源
做更有效的安排減少檢測次數的同時又不失整體安全性成為一大課題
人工智慧與機器學習
隨著科技日新月異以及電腦性能大幅提升人工智慧（Artificial Intelligence
AI）成為當今最火紅且快速成長的科技更是國家產業發展重心AI 泛指由人
製造的機器所表現出的智慧具有學習及解決問題的能力甚至如同人一樣思考
感知與回饋機器學習則為人工智慧的一個分支是一種從資料中自動分析獲得
規律並利用規律對未知資料進行預測的演算法機器學習是統計學資訊工程
人工智慧認知科學等領域的結合被稱為預測分析或統計學習如今已廣泛運
用於語音辨識資料探勘等領域
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
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《每月專題橋梁安全檢測》
隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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《每月專題橋梁安全檢測》
統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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《每月專題橋梁安全檢測》
參考文獻
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
若能適當將人工智慧的技術運用至各個領域及產業必可獲得巨大進步而
若運用此種技術在橋梁管理上可判斷橋梁何時需要修復避免橋梁毀壞造成危
害有助社會正向發展本文盼透過人工智慧機器學習方法來判斷橋梁檢測之時
機有效運用有限的檢測資源
機器學習演算法
機器學習常見的模型有支撐向量機（Support Vector Machine SVM）決策樹
（Decision Tree）與類神經網路（Neural Network）等及其改良與變形後之模型
本文使用決策樹與其變形之隨機森林（Random Forest）做為機器學習模型
決策樹是一建立起循序分類最終決定一項結果之模型（示意圖如圖一）
採用 CART 演算法以吉尼係數（Gini Index）為指標如（1）式所示表示資
料群 D 中之純粹程度i 表示種類Di 則為 i 種類的資料數若資料群中同種類
之資料越多則吉尼係數越低演算法計算各種分支後的吉尼不純度如（2）式
計算分類後下一層的純度即使用 A 分支條件下下層節點之各同種類型所占
之比例決定此次分支的最佳分支方式遞迴式計算至無法分支以得到整棵決策
樹
(1)
(2)
圖一 簡易決策樹範例示意圖
2
1
( ) 1 ( )k
i
i
DGini D
D
1
( | ) ( )k
ii
i
DGini D A Gini D
D
要不要帶雨傘出門
濕度 gt 60
雲量 gt 75
YES NO
NOYES
帶雨傘
帶雨傘 不帶雨傘
25
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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《每月專題橋梁安全檢測》
表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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《每月專題橋梁安全檢測》
然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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參考文獻
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國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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《每月專題橋梁安全檢測》
六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
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Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
隨機森林為決策樹之改良與變形模型其包含多棵決策樹（見圖二）故稱
之為森林每一棵樹皆為訓練出來的決策樹模型對於一筆資料的預測所有的
決策樹皆有其預測結果再從中選出出現次數最多的預測類別當各模型具多樣
性差異性的時候此種概念能有效降低特定資料產生的變異更加注重多數資
料共有的特質有效減少預測的誤差隨機森林亦使用吉尼係數作為計算分支的
依據並建置多棵決策樹組成隨機森林最後由簡單多數決定分類結果由於隨
機森林是結合多個弱學習器來建構一個強穩的模型比較不會有偏差或發生過度
擬合（Overfitting）問題也因此得以用吉尼係數來做為判斷特定特徵分割時重
要程度的依據如（3）式用以做為資料探勘的工具N 為資料數量
(3)
圖二 隨機森林示意圖
機器學習過度擬合問題
預測準確率會與模型複雜度有關模型複雜度越高越能貼近資料點但若
過於貼近有可能學習到個別資料的模式而非所求的目標關係因此模型複
雜度過高時也會有誤差出現也就是所謂的過度擬合
圖三利用一個簡單的例子說明過度擬合當我們嘗試利用一些資料點（xy）
描繪函數時若為了通過每一個已知點而提高模型複雜度（即 x 的次方數）函
數將因此變得非常彎曲此函數圖形雖然很貼合這些局部資料卻沒有成功掌握
整體資料的趨勢關係這樣過度擬合的模型在遇到其他資料時預測準確度就會
大幅下降這不是我們所樂見的因此準確度與模型複雜度的取捨是訓練機
器學習模型中一項重大的課題
( )
sample sample right sample left
sample right left
total sample sample
N N NGini Gini Gini
N N N
投票產生結果 投票產生結果
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圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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參考文獻
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國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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《每月專題橋梁安全檢測》
根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
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《資訊科技》
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Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
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the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖三 過度擬合示意圖
機器學習流程
機器學習流程如下（參考圖四）
Step 1 取 70至 80數據作為學習用訓練集剩餘 30至 20作為驗證集
Step 2 使用機器學習演算法訓練模型得出訓練集準確度最高之模型
Step 3 使用驗證資料集驗證藉驗證集準確率判斷模型是否適宜並防止模型
學習到單一資料之模式產生過度擬合
Step 4 調整學習方法和模型至驗證誤差最小
Step 5 找到適宜的模型後以此學習方法及全部資料重新訓練模型得出最終
模型
圖四 機器學習流程圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
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《每月專題橋梁安全檢測》
116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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《每月專題橋梁安全檢測》
表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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《每月專題橋梁安全檢測》
然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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《每月專題橋梁安全檢測》
Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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《每月專題橋梁安全檢測》
間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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《每月專題橋梁安全檢測》
統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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《每月專題橋梁安全檢測》
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《每月專題橋梁安全檢測》
國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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《每月專題橋梁安全檢測》
基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
58
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
橋梁資料庫 NBI
本文使用美國聯邦公路總局（Federal Highway Administration FHWA）下之
全美橋梁資料庫（National Bridge Inventory NBI）NBI 橋梁資料庫中記錄全美
52 州總計約 60 萬餘筆的橋梁資訊而這些資訊包含了每座橋梁的基本資料及現
況評估資料共 116 項參數基本資料又分為數個項目包含了身份結構形式和
材料幾何資料及載重設計等類別
圖五 橋梁狀態評分值對應表
28
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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《每月專題橋梁安全檢測》
Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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《每月專題橋梁安全檢測》
間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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《每月專題橋梁安全檢測》
統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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參考文獻
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國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
50
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
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《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
116 項參數中項目 58 至項目 62 為健康狀態評分分別為橋面版（Deck）
上部結構（Superstructure）下部結構（Substructure）渠道（Channel）及涵洞
（Culvert）此五欄位皆會填入 0至9的數字或是N以表示無此部分之狀態評分
其中 9 為最佳依照數字下降表示其健康狀態越差至 0 為完全喪失功能（見
圖五說明）
FHWA 規定每座橋兩年內至少需做一次例行檢測審視橋梁狀態評分與基本
資訊是否須修改目的是對橋梁的結構狀況作出評估確保其安全無虞檢測結
果為項目 58 到 62 之數字用以安排往後是否做其他更加深入之檢查或者是修復
及預防管理的動作
而當橋梁三個主要部份（DeckSuperstructureSubstructure）當中的一個
其狀況程度數字低於（含）4 時FHWA 則稱該橋梁屬結構缺失（Structurally
Deficient）之橋梁需多留意且儘速修復
機器學習模型之建立
擷取資料中之重要參數
NBI 資料庫中每筆資料皆包含 116 個欄位其中數個欄位包含多種資訊亦
有保留之欄位總共資訊數為 134 個記錄方式分為數值與非數值本文取記錄
方式為數值的 72 項參數透過隨機森林分支條件之吉尼係數計算選擇出重要特
徵重要程度依序取至前 70最終得到 16 個重要特徵如下表一所示
這些重要特徵可分為四大類別第一為維護工作相關包含工作類別（Type
of Work）維護工程長度（Improvement Length）與所需花費（Improvement Cost）
此類別與本文目標相近更隱含了過去之調查資訊因而占最大重要性第二為
橋梁設計相關參數包含設計載重與橋梁之尺寸資料等說明了一座橋健康與否
設計參數也扮演著十分重要的角色第三為地理位置相關地理位置包含了許多
資訊在其中如氣候條件當地產業與生活模式州政府的管理規定與日交通量
等最後則是橋齡使用期限自然與橋體老化狀態評分相關亦是主要影響要
素
29
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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參考文獻
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國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
46
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
47
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
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Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
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Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
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《每月專題橋梁安全檢測》
表一 擷取出之重要特徵參數
項次 特徵參數 重要程度
Item75 Type of Work 138
Item27 Age 78
Item66 Inventory rating 67
Item64 Operating rating 56
Item01 State code 51
Item17 Longitude 40
Item48 Maximum span length 39
Item47 Horizontal clearance 34
Item76 Improvement length 29
Item51 Roadway width 28
Item94 Improvement cost 27
Item70 Bridge Posting 25
Item29 Average daily traffic 25
Item16 Latitude 23
Item49 Structure length 22
Item52 Deck width 21
Σ 703
調整模型中缺陷橋與正常橋的比例
NBI 資料庫一年共 60 萬餘筆的資料根據 2017 年的資料總數為 615002
筆扣除涵洞隧道後橋梁有 475391 筆而其中占最大部分之橋梁總類為鋼梁橋
（Steel Stringer）共 145423 筆資料本文以鋼梁橋為主要探討目標並選定其
中占比例最多之場鑄橋面版為橋面版類型根據 2017 年的資料此類型橋梁共
有 115779 座占總橋梁數的 244本文僅考慮橋梁上部結構之狀態評分將
上部結構狀態評分小於等於 4 的橋梁定義為缺陷橋大於 4 的定義為正常橋
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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《每月專題橋梁安全檢測》
Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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《每月專題橋梁安全檢測》
間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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《每月專題橋梁安全檢測》
統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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《每月專題橋梁安全檢測》
基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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《每月專題橋梁安全檢測》
目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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《每月專題橋梁安全檢測》
本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
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《資訊科技》
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the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
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KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
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- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
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《每月專題橋梁安全檢測》
然而由於橋梁資料集中狀態評分在 4 以下之數量與在 4 之上之比例懸殊
4（含 4）以下之數量僅占 3~4若直接由全部母體隨機取樣 70的資料訓練模
型極可能抽出來的訓練集全部近乎非缺陷橋進而導致模型無法正確判斷出缺
陷橋因此第一步驟需先調整適宜之訓練集
調整方式如下取一年資料使用前述之重要參數與模型預設超參數取
出所有缺陷橋後再調整正常橋之相對比例混合成新資料集其中之 70訓練
30用以驗證判斷橋梁是否為缺陷橋調整過程中為去除不同年份可能產生之
影響取用 200820132016 三年之平均結果且為求出各年不貼近特定資料
每次試驗均隨機抽取測試集資料樣本並以重複十次之結果平均作為該年之準確
度此步驟目的為避免模型過度擬合於特定資料圖六為上述方法之視覺化流程
圖最後決定出適當訓練集之正常橋梁與缺陷橋梁之混合比例為 12
圖六 學習過程調整之方式
模型驗證結果列於表二訓練出的模型在預測驗證集中有不錯的表現表示
模型成功掌握整體資料的趨勢並無過度擬合之現象而透過資料比例的調整
缺陷橋和正常橋都可得到超過八成的準確度解決了原先因資料比例失衡而導致
缺陷橋準確度不佳的問題然而對一個橋梁管理者而言有將近兩成的失誤率
是無法接受的因此在後續的橋梁管理模型中必須將標準提高此部份於下一章
節將做更詳細的說明
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《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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《每月專題橋梁安全檢測》
Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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《每月專題橋梁安全檢測》
統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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《每月專題橋梁安全檢測》
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《每月專題橋梁安全檢測》
國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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《每月專題橋梁安全檢測》
根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
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the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
表二 驗證集準確率
20082013 及 2016
三年橋梁驗證資料集平均 平均預測準確度
缺陷橋 8144
正常橋 8461
所有橋 8318
應用機器學習模型於橋梁健康管理
以機器學習模型判斷是否需要檢測
FHWA 規定例行檢測距離下一次例行檢測至多兩年即每一或兩年必須進行
一次檢測在全美共 60 萬餘筆資料的情形下檢測需要龐大的人力資源和時間
且檢測人員須受過相當程度之訓練並嚴格審定其資格施行檢測亦需要人事成本
及檢測設備等經費支出若能在允許情況下減少檢測次數則可減少橋梁維護管
理所需之經費
應用機器學習模型於橋梁健康管理時預測目標改為該年需要或不需施行檢
測本文使用 1992 年至 2017 年之資料進行模擬為提高缺陷橋預測準確率模
型中將不需檢測之分界由 4 提高至 6此外亦設定跳過檢測的次數上限避免
橋梁長時間未經檢測的情形發生
模擬流程如下
Step 1 準備連續兩次之檢測資料第一次稱為輸入年第二次稱為目標年
設定初始值包括不施行檢測之最低限度狀態評分值輸入年與目
標年之間隔與跳過檢測之次數上限本文定義不施行檢測之底限值
為 6
Step 2 將每座橋目標年之狀態評分值與不施行檢測之底限值比較高於此
數值（大於 6）為不需檢測低於或等於此數值（小於等於 6）則需
檢測
Step 3 以輸入年之 17 項特徵參數（輸入）訓練模型訓練目標（輸出）為
目標年需要或不需要檢測兩類
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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《每月專題橋梁安全檢測》
間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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《每月專題橋梁安全檢測》
統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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《每月專題橋梁安全檢測》
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《每月專題橋梁安全檢測》
國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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《每月專題橋梁安全檢測》
基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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《每月專題橋梁安全檢測》
目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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《每月專題橋梁安全檢測》
本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
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10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
Step 4 將目標年轉為下一階段預測之輸入年利用步驟三之模型預測目標
（輸出）年需要或不需要檢測
Step 5 依照模型預測結果需要檢測者以實際資料庫更新資料及狀態評
分不需檢測者則維持輸入年資料與狀態評分值並記錄此筆資料
此次跳過檢測若跳過檢測次數高於所定次數則規定本次仍需施
行檢測
Step 6 重複步驟 2 至步驟 5每次利用最新兩次資料重新訓練模型
實例說明以間隔 2 年跳過上限 1 次為例
此小節將利用前述之流程實際說明模擬流程與失誤率資源節省率之計算
從 1992 年開始設定 1992 年為輸入年1994 年為目標年利用這兩年之檢測
資料訓練模型模型輸出為目標年需不需要施行檢測接下來將目標年（1994）
轉為下一輪預測之輸入年將輸入年的 17 個參數輸入模型中以預測目標年
（1996）需不需要檢測
若對某一座橋模型預測（輸出）為需施行檢測以 1996 年實際資料庫更
新資料及狀態評分若模型預測（輸出）不需施行檢測則輸入年（1994）的資
料與狀態評分直接繼承給目標年（1996）並記錄此筆資料此次跳過檢測若跳
過檢測次數高於跳過上限（本說明例為 1 次）則本次仍需施行檢測重複以上
步驟每次使用最新兩年資料重新訓練模型並進行預測直到 2016 年圖七為
上述步驟示意圖
圖七 資料庫循序更新與預測示意圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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《每月專題橋梁安全檢測》
間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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《每月專題橋梁安全檢測》
統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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《每月專題橋梁安全檢測》
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《每月專題橋梁安全檢測》
國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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《每月專題橋梁安全檢測》
基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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《每月專題橋梁安全檢測》
目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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《每月專題橋梁安全檢測》
本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
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Civil Engineering Daejeon Korea
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
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learning techniques for determination of crack signals in structural damage
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Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
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the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
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KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
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《每月專題橋梁安全檢測》
各檢測年預測結束後比對預測結果與實際資料庫資料將模擬過程中判斷
不用施行檢測實際狀態評分卻小於 4 者認定為失誤失誤數除以總橋數則為失
誤率此外也統計不需檢測的橋梁個數再除以總橋數得到資源節省率統計
結果見表三圖八則為失誤率與資源節省率之歷時變化圖
表三 各檢測年之預測統計結果
年份 失誤數 失誤率() 不需檢測
橋梁個數 資源節省率() 總橋數
1996 375 033 56999 5013 113692
1998 0 000 34 003 114016
2000 133 012 44895 3901 115077
2002 29 003 6439 559 115275
2004 101 009 43393 3714 116828
2006 51 004 17364 1487 116769
2008 111 009 41432 3536 117172
2010 78 007 19695 1688 116677
2012 108 009 36717 3156 116355
2014 33 003 19289 1667 115745
2016 50 004 34580 2982 115948
平均 972 008 29167 2519 1157776
(a)失誤率歷時圖 (b)資源節省率歷時圖
圖八 間隔二年跳過上限一次之歷時結果
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《每月專題橋梁安全檢測》
間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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《每月專題橋梁安全檢測》
統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
36
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《每月專題橋梁安全檢測》
參考文獻
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《每月專題橋梁安全檢測》
國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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《每月專題橋梁安全檢測》
基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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《每月專題橋梁安全檢測》
目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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《每月專題橋梁安全檢測》
本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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《每月專題橋梁安全檢測》
根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
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Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
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《資訊科技》
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Engineering Daejeon Korea
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Daejeon Korea
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32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
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Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
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the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
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- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
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《每月專題橋梁安全檢測》
間隔年
間隔年
歷時圖中失誤率和資源節省率隨著年份呈上下波動的狀態此波動週期應與
跳過次數有關此例中因跳過次數設為一年在第 135hellip等奇數個檢測年
（199620002004hellip）時多數正常橋可跳過檢測但到了第 246hellip等偶數
個檢測年（199820022006hellip）時這類正常橋便因已達到跳過次數上限而需
重新檢測
另外資源節省率和失誤率呈現反向的關係資源節省率較低的年份表示
幾乎所有的橋都施行檢測自然失誤率下降反之亦然結果顯示在間隔年為
2 年跳過次數上限為 1 次的情況下使用此模型可以節省平均約 25的橋梁檢
測成本且缺陷橋誤判之比例平均僅有萬分之八
失誤率及資源節省率
運用與上一小節相同的方式本文分別取間隔年為 1 至 3 年跳過上限為 1
到 3 次共九種組合進行模擬結果統整於表四其中紅字部分即為上一小節之
計算結果從表中資料可以得知當間隔年增加時平均失誤率上升但資源節
省率變化不大說明間隔年不同並不會影響檢測年時資源節省的比例當跳過次
數增加時失誤率與資源節省率均上升跳過次數從 1 增加至 2 時資源節省率
平均提升約 82跳過次數從 2 增加至 3 時資源節省率平均提升 46
表四 不同模型之失誤率資源節省率比較表
平均失誤率()
1 2 3
1 006 008 010
2 008 011 013
3 010 013 017
平均資源節省率()
1 2 3 平均
1 2584 2519 2437 2513
2 3486 3332 3185 3334
3 3915 3783 3694 3797
跳過次數上限
跳過次數上限
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《每月專題橋梁安全檢測》
統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
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《每月專題橋梁安全檢測》
參考文獻
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《每月專題橋梁安全檢測》
國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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《每月專題橋梁安全檢測》
基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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《每月專題橋梁安全檢測》
目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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《每月專題橋梁安全檢測》
本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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《每月專題橋梁安全檢測》
根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
46
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
47
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
48
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
59
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
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Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
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10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
統整成表格後決策者可依照可承受風險與預算資源規劃檢測頻率與維護
先後順序此外模型參數可彈性調整若決策者認為這樣的失誤率仍無法接受
亦可將不需檢測之狀態評分界限再往上提高例如提高為 7
找出影響橋梁評分參數 建立橋梁管理輔助程式
本文利用機器學習中之隨機森林演算法與 NBI 橋梁資料庫建立一橋梁管理
輔助程式協助決策者更有效率地規劃橋梁檢測工作在訓練模型的過程中透
過調整正常橋與缺陷橋比例至 12並搭配驗證集進行模型檢核改善原先資料
比例失衡導致模型預測結果不佳的問題也避免模型產生過度擬合的現象另一
方面本文也找出 16 項影響橋梁評分之重要參數並利用這些參數搭配橋梁之
過往評分進行模型訓練由表四可以知道利用本方法可以節省約 30之檢測資
源且平均失誤率僅約 01而此不同間隔年與跳過次數上限組合下之失誤率
及資源節省率統整表可以提供橋梁管理者決策參考
南方澳大橋事件讓人們體會到橋梁災害的嚴重性與橋梁維護管理的重要
性如何在有限資源下更有效率且可靠的管理橋梁是現今社會與土木工程師所
面對的難題筆者盼透過本文提供橋梁管理者參考也希望引起更多人對於機器
學習於橋梁健康管理應用之興趣將過去所累積的資料及經驗與最前端的電腦科
技進行結合提供橋梁維護管理更有利的工具
36
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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《每月專題橋梁安全檢測》
基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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《每月專題橋梁安全檢測》
目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
40
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《每月專題橋梁安全檢測》
本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
41
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
42
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《每月專題橋梁安全檢測》
中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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《每月專題橋梁安全檢測》
根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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《每月專題橋梁安全檢測》
六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
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（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
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Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
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Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
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《每月專題橋梁安全檢測》
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Facilities 31(5) 040170528
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Optimization for Reinforced Concrete Girder Bridges Journal of Bridge
Engineering 18(2) 172-178
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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《每月專題橋梁安全檢測》
基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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《每月專題橋梁安全檢測》
本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
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Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
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《每月專題橋梁安全檢測》
國道 3 號中 30 跨越橋火害現場
國道 3 號中 30 跨越橋火害評估
吳松旺 交通部高速公路局中區養護工程分局大甲工務段 副工程司
詹菡心 拓緯工程顧問有限公司大甲監造工務所 橋梁工程師
林敬唐 佺葉工程顧問有限公司台中辦事處 專案副理
中30跨越橋位於國道3號166k+472處為銜接地方道路之國道跨越橋 於107
年6月4日上午10時許一輛中油的油罐車行經國道3號北上166公里處輪胎突然
起火燃燒高速公路局中區養護工程分局立即辦理現場特別檢測檢視橋梁現況
是否影響行車安全經現場檢測評估此初步判定中30跨越橋現況尚無安全疑慮
於下午14時50分陸續開放通行惟部份構件受火害有劣化情形擬辦理後續相關
試驗及檢測藉以評估橋梁安全性及使用性
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《每月專題橋梁安全檢測》
基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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《每月專題橋梁安全檢測》
目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
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《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
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- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
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《每月專題橋梁安全檢測》
基本資料蒐集
一橋梁基本資料
中30跨越橋位於國道3號約於民國91年竣工里程樁號為166k+472橋梁
總長度118m橋孔數為3孔橋梁全寬為131m淨寬12m為一雙向雙車道（混
合車道寬度40m）之預力箱型梁橋本次火害主要受損位置位於S2~S3之間
二橋址交通量調查
通車的重車數量越多對於橋梁所造成的震動次數增加越容易使結構產生
裂縫降低其耐久性中30跨越橋為中30鄉道橫跨國道3號主線之橋梁銜接外
埔區及大甲區之地方道路經調查顯示行經中30跨越橋單向每小時平均車輛數
約50~100輛尖峰時刻約在上午9點及下午5點每小時交通量小於100車次交
通需求量低橋梁受活載重影響亦相對較小（圖一）
圖一 交通量調查現況
三混凝土受火害變色影響
混凝土受火害溫度與表面顏色的變化關係根據「技師報 963 期建築物因
地震引起火災之毀損評定探討」透過混凝土圓柱試體火燒實驗試驗溫度從常
溫及 100degC~1100degC每 100degC 模擬火燒試體一顆其對應顏色變化如圖二
圖二 試體火燒溫度對應顏色變化
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《每月專題橋梁安全檢測》
目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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《每月專題橋梁安全檢測》
本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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《每月專題橋梁安全檢測》
根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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《每月專題橋梁安全檢測》
六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
目視檢測成果
經本現場調查中油油罐車火源位置距橋梁水平距離約20m垂直距離約
15m中30跨越橋於本次火害後檢測結果如下
一S2S3 大梁之底版及腹版發生混凝土剝落情況S2 剝落面積約 60m2S3
剝落面積約 20m2剝落深度約 05~15cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸
露情況（圖三）
二P2 橋墩墩體上緣有混凝土剝落情況剝落面積約 20m2剝落深度約
05~10cm深度未及保護層厚度無鋼筋裸露情況
三P2 盤式支承表面燻黑混凝土支承墊頂層無收縮混凝土角隅局部剝落
四洩水管高溫變形
圖三 中30跨越橋火場現況
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
56
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
本次橋梁火害後之目視檢測於上部構件主梁之底版腹版及P2墩體混凝土
剝落面積約100m2剝落深度約1~2cm未殃及混凝土之核心範圍且剝落處未
發現有鋼筋裸露之情況損壞範圍詳圖四由於火焰高度觸及橋梁時間不長且
由現場剝落之混凝土塊僅表層有些許粉紅色研判火場最高溫應低於500度
初步目視檢測結果本次火害未殃及結構之混凝土核心範圍且經遠距觀測
大梁無明顯沉陷情況材料受火害變異性仍需仰賴相關試驗結果初步判定尚無
安全疑慮
圖四 損壞位置分布圖
檢測試驗成果評估
一混凝土鑽心中性化
為防火害之化學物質對混凝土 PH 值降低進而影響鋼筋鏽蝕程度針對中
30 跨越橋進行鑽心中性化試驗於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰
觸及處各取 1 處另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體藉以了解混凝土
火害程度及中性化狀況（圖五）
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
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估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
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Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
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Civil Engineering Daejeon Korea
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the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
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Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
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10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
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- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
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- 9《資訊科技》13
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- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖五 鑽心取樣位置示意圖
由混凝土鑽心結果目視檢視試體火害變色層深度約 0~16cm其中 S2-1
試體表層受火害混凝土碎裂約 15cm變色深度 0cm 為該試體主體部份（圖六）
依碎裂部份及現場剝落混凝土塊判斷變色深度約 10cm深度最大 16cm 為試體
P2-2位於橋墩北側距離火源最近各試體變色層深度詳表一
表一 火害變色層深度
取樣位置 火害變色層深度(cm) 保護層(cm)
S1-1 00 40
S2-1 10 40
S2-2 03 40
S3-1 03 40
S3-2 00 40
P2-1 06 50
P2-2 16 50
圖六 S2-1鑽心試體火害變色深度圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
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《每月專題橋梁安全檢測》
中性化試驗結果橋墩混凝土中性化深度最大為 07cm小於橋墩之設計保
護層 5cm箱型梁之中性化深度最大為 1cm小於箱型梁之設計保護層 4cm試
驗成果整理如表二所示中性化皆小於設計保護層厚度未有因火害導致中性化
深度過大疑慮且無中性化造成之構件耐久性損壞情形
抗壓強度試驗結果其中強度偏低之試體 S2-1研判應為試體鑽取過程局
部破碎導致抗壓試驗時強度較其他試體低由於試體非標準抗壓尺寸且無當時混
凝土配比資料故結果僅供參考
表二 鑽心試驗成果
取樣位置 鑽心試體長度(cm) 中性化深度(cm) 抗壓強度(kgfcm2)
S1-1 662 06 759
S2-1 567 01 228
S2-2 533 10 574
S3-1 599 03 466
S3-2 530 01 546
P2-1 622 01 574
P2-2 619 07 607
二燒失量試驗
取樣位置於 S2 及 S3 大梁腹版底版及 P2 橋墩兩側火焰觸及處各取 1 處
另於 S1 未受火害位置取 1 處共 7 處試體透過燒失量試驗推估火害溫度（圖七）
圖七 燒失量試驗
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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《每月專題橋梁安全檢測》
根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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《每月專題橋梁安全檢測》
六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
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《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果依燒失量試驗結果正規化推估火害最高溫度為 47628degC位
置在 S2 底版餘 S2 腹版及 S3P2 之結果皆低於 300degC成果如表三
表三 燒失量成果
取樣位置 取樣類別 燒失量() 正規化燒失量(IL) 推估火害溫度(degC) 備註
S1-1 無火害母材 1602 10000 RT
S2-1 火害取樣 1548 9663 -
S2-2 火害取樣 839 5237 47628
S3-1 火害取樣 127 7928 20724
S3-2 火害取樣 1146 7154 28464
P2-1 火害取樣 1594 9950 - 北側
P2-2 火害取樣 1478 9226 7740 東側
火燒車平行位置位於橋梁 S2 下方距離火源最近透過燒失量成果顯示
推估火害最高溫度為 S2 底版與目視檢測結果 S2 底版有大面積剝落一致且透
過鑽心試體可見火害深度約在 17cm 內主要在混凝土表面處未深及保護層內
鋼筋處由於燒延時不長至瞬間溫度提升快研判大面積剝落應是火害高溫當
下受消防水柱急劇降溫混凝土熱脹冷縮所導致
三反彈衝錘檢測
反彈衝錘試驗可反映出火害後混凝土材料損傷狀況分布目的在於了解混凝
土結構物受到火害後強度是否下降（圖八）
檢測位置於目視火害範圍均勻分佈反彈錘 76 處未火害範圍 6 處共取
82 處分別為 S3 施作 31 處S2 施作 35 處P2 施作 10 處S1 施作 6 處
圖八 反彈衝錘檢測
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《每月專題橋梁安全檢測》
根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
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《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
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- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
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《每月專題橋梁安全檢測》
根據儀器商所提供之強度關係曲線圖（強度值僅供推估參考）可推估抗壓強
度參考值將反彈錘檢測結果與抗壓試驗求取其混凝土現況強度值計有 5 處位
置整理如表四其中 S2-1 鑽心試體較為碎裂不完整導致此試體後續之抗壓
強度值較低試驗後強度值為 228 kgfcm2故不將此試體之變異計入回歸曲線
中回歸出現強度關係曲線如圖九所示4 點回歸之強度關係曲線其相關係數為
02905但可看出其斜率較平行於儀器商所給予之衝錘強度曲線校正後之強度
值較高於原始儀器商給予之曲線反彈數最低值 325校正後之強度值約為 388
kgfcm2高於設計強度建議後續強度推估值應可用儀器商所給予之曲線對
於現地檢測之衝錘點位可做較保守之強度值推估
表四 現地檢測反彈數值與鑽心試體抗壓強度關係
反彈錘點位 反彈數平均值 鑽心編號 抗壓強度 kgfcm2
S2-B-39 413 S2-2 574
S1-N-47 433 S1-1 759
S3-B-53 452 S3-2 546
S3-N-54 387 S3-1 466
S2-N-70 339 S2-1 228
圖九 衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
針對這 82 個測點之強度參考值做比較抗壓強度分布於 2798kgfcm2~6624
kgfcm2 之間主梁強度分布圖如圖十~十二
y = 12278x16455
Rsup2 = 02905
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 10 20 30 40 50 60
鑽心試體抗壓強度
kgf
cm2
現地反彈數平均值
衝錘儀器曲線與鑽心強度回歸曲線比較圖
衝錘儀器曲線
鑽心強度與現地衝錘值點位
乘冪(鑽心強度與現地衝錘值點位)
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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《每月專題橋梁安全檢測》
圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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《每月專題橋梁安全檢測》
六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
51
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《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖十 主梁北側腹版反彈衝錘強度展繪圖
圖十一 主梁底版反彈衝錘強度展繪圖
圖十二 主梁南側腹版反彈衝錘強度展繪圖
下部結構 P2 橋墩所測推估值約 4753 kgfcm2~6401 kgfcm
2均大於設計強
度（圖十三）相對最低值 4625 kgfcm2 位於北側迎火面混凝土表層受火害有
局部損傷強度略低惟推估強度仍大於設計強度
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
N
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000
50
100
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A2
B 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
150
距A2橋台距離
S2S3
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
A21500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
0
50
100
S
S2S3
距A2橋台距離
300
350
400
450
500
550
(kgfcm2)
衝錘強度推估值
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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《每月專題橋梁安全檢測》
六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
50
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
圖十三 下部結構P2橋墩反彈檢測混凝土強度推估結果分佈圖
四敲擊回音
敲擊回音檢測主要針對中 30 跨越橋之火害區域橋梁上部結構 S2 與 S3 位置
進行檢測主要抽樣檢測位置為上部結構 10 個斷面位置（圖十四）每個斷面位
置針對上部結構箱型梁之北側底部南側三區域檢測共 30 個檢測點
圖十四 上部結構敲擊回音測點位置示意圖
47
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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《每月專題橋梁安全檢測》
六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
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963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
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《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
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Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
試驗成果測點訊號反應大致上為良好IE-N-2IE-N-4 與 IE-S-10 之訊號
反應與比對相關位置推估此兩測點所出現之尖峰振幅訊號反應應為上部結構
內部之預力套管所導致此外測點編號 IE-N-3IE-N-5IE-N-7 有檢測出局部之
小瑕疵訊號其對應深度為 74 公分56 公分62 公分經由鑽心試驗之火害
層厚度狀況與燒失量溫度之推估此三點小瑕疵可能為原本上部結構澆置時之局
部未搗實良好區域所出現之小孔隙訊號應與此次之火害相關性較小
圖十五 IE-S-10波形頻譜圖 圖十六 IE-N-3波形頻譜圖
五鋼筋腐蝕
檢測位置於 A2 橋台及箱梁各取 2 處共 4 點點位檢測檢測結果有 3 個點
位屬於完全輕微腐蝕（低於 10腐蝕機率）位於中度腐蝕（10~90腐蝕機率）
的點位有 1 點位以腐蝕面積來看觀察測點編號 SC-NO3其中度腐蝕以上面積
占總面積 15鋼筋腐蝕情形大致良好（圖十七）
圖十七 鋼筋腐蝕電位結果圖
測點編號SC-NO1
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 1600
20
40
60
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
測點編號SC-NO2
測點編號SC-NO3
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
測點編號SC-NO4
輕微腐蝕(低於10腐蝕機率)
中度腐蝕(10~90腐蝕機率)
嚴重腐蝕(高於90腐蝕機率)
-550
-500
-450
-400
-350
-300
-250
-200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
25
50
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
六紅外線
紅外線熱影像技術是經由表面溫度的差異檢測橋梁上部結構在火害後是否
存在淺層之混凝土火害脫層瑕疵檢測規劃方面共選取四天進行現地紅外線熱影
像拍攝作業（表五）經數值分析與影像處理後受火害位置無明顯異常熱點區
域
表五 現地橋梁紅外線影像訊號
拍攝地點 中 30 跨越橋
拍攝時間20180904記錄方法單張拍攝拍攝位置底版
光學影像 紅外線影像
七水準高程測量
為防因火害導致預力損失造成大梁下陷對本橋施作水準高程測量基準點
位於 A2 引道距離 A2 伸縮縫約 55 米處並在兩側護欄上以間隔約 10 米的距
49
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
50
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
51
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
52
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
53
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
54
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
55
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
56
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
58
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
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the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
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10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
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- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
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- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
離單側設置 10 個測點共設置 20 個測點於兩側混凝土護欄上藉由每月定期測
量比對歷次測量成果以瞭解大梁高程變化（圖十八）
圖十八 中30跨越橋水準測量示意圖
以 108 年 1 月 24 日作為測定初始值其後各期之監測成果將與「初始值」
進行比對檢視高程之變化情況彙整 108 年 1 月至 108 年 7 月資料各監測點
之高程差值無顯著變化高程差值皆小於 1cm（圖十九）顯示橋梁未因火害影
響造成沉陷尚無行車安全疑慮
圖十九 中30跨越橋水準高程差監測圖
檢測結果大致良好
經現場搭配橋檢車及高空車接近檢測火害造成之表層混凝土剝落剝落深
度與火害變色層皆小於2cm無發現明顯裂縫且經目視檢測及水準高程測量結
果亦無大梁明顯沉陷情形由檢試驗結果中性化深度未超過保護層厚度鋼筋
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10
-002
-001
000
001
002
10801 10802 10803 10804 10805 10806 10807
高程值(m)
監測月份
中30跨越橋高程差監測圖
T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20
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營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
51
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
53
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
58
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
59
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
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《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
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- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《每月專題橋梁安全檢測》
腐蝕情況亦良好車輛超載亦容易造成橋梁發生材料疲勞等現象使老劣化加劇
由交通量調查結果每小時交通量小於100車次
檢測結果大致良好由於火害影響深度不大後續針對表面鬆動混凝土洗滌
處理並以碳纖維貼片包覆補強（圖二十）避免鬆動混凝土落下影響用路人安
全
圖二十 碳纖維貼片作業
本案例現況檢試驗並依據現勘等檢視結果橋梁未受火害造成安全疑慮謹
以此例作為相關從業人員參考
參考文獻
1 台灣省土木技師公會「建築物因地震引起火災之毀損評定探討」技師報第
963 期2015 年 5 月 23 日
2 交通部公路總局第一區養護工程處「台 4 線 105k 國門陸橋火害後綜合評
估成果報告」2018 年
3 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」中 30 跨越橋火害評估報告書2018 年 12 月
4 交通部高速公路局中區養護工程分局「苗栗段及大甲段轄區橋涵檢測工作
（107 年）」期末報告書2019 年 1 月
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
58
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
工程合約文件疏漏衍生之計價爭議（上）
藍秉強 臺灣營建研究院 工程法務與鑑識中心主任
合約價目單與實際執行合約 常發生爭議
工程合約的總價由各計價項目加總構成大型專案工程的計價項目可能數以
百計合約價目單（Bill of Quantity 一般稱為 BOQ）包含所有可計價的項目
通常由建築師或顧問公司製作為招標文件交由業主辦理發包工作BOQ 一方
面表達設計單位對專案工程如何執行之理解及詳細分析成果另一方面作為招標
文件也成為投標廠商評估承攬報價之依據得標後常見實際執行合約的內容
與 BOQ 有出入（各種可能原因之一是招標文件本身就有人為作業疏漏）出現爭
議時業主常主張廠商於投標階段就已充分瞭解該專案工程之特性而提出報價
如果招標文件有疑問廠商未適時提出釋疑則廠商亦有過失而不得求償廠商
則表達等標期只有一兩個月不可能詳細研究各計價項目且合約計價項目內容
異動或遺漏可能是因實際工作環境及條件與規劃設計者預設條件不同所致應調
整合約增加給付才公平合理因而衍生之爭議可謂眾多
價目單（BOQ）之構成及應用
BOQ 通常包括總表（列舉各主要建物或土建及機電工程項目）詳細表（將
主要工程項目細分為可計價之項目例如土方多少立方公尺混凝土多少立方公
尺）而單價分析表則表達計價項目之單價如何組成及分析（包括人工機具
材料）單價分析表非計價項目但可表達規劃設計者對專案工程之理解及預估
例如計價項目為置換不良土層單位為乙式（LS）單價分析表列舉預估置換土
層深度為 5～10 公尺單價分析表會列舉施作該工項之工率及人工單價雖然不
是計價項目但如合約執行有變更合約新增項目必要時新增項目之工率及人工
單價可能引用原合約單價分析表既有之工率及人工單價
52
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
53
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
56
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
57
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
58
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
其他契約文件與計價之關連
與計價項目有密切關連的是設計圖規範特定條款及施工說明書等文件
一般認為廠商應照圖施工BOQ 沒列舉之工作項目但圖面上有或依工程慣例
應具備者（例如固定門窗之鐵件）廠商亦不得拒絕施作實務上廠商常主張漏
項之項目就是圖面上必須施作但欠缺計價項目規範（通常 BOQ 會在計價項
目的備註欄註明應符合之規範章節編號）詳細列舉工作成果應符合之標準應注
意之細節甚至規定應採用列舉之廠牌型號此種指定廠牌的情形常增加廠
商於執行合約時之困難及成本甚至衍生是否應變更或採用同級品之爭議
特定條款通常會對專案工程做特殊之約定例如現場土質為何重機械進場
是否應先鋪設防止機具沉陷之板面是否指定棄土場等特定條款也可能對計價
條件及時機有特殊約定例如業主表明財務有周轉問題全部工作完成後才能計
價業主會支付利息補償等部分公共工程則表明預算尚須民意機關審議通過
如審議未及時完成則計價可能延後等如果發生計價爭議必須將相關契約文
件一起解讀應用才會有適當的認定
契約特殊規定可能影響計價執行
BOQ 通常有計價項目之數量及單價實際施作之數量如果超出合約數量甚
多是否可計價（在總價合約通常支付總價但不論實際施作數量多寡均不影
響結算總價）如實作數量可計價因數量增減將影響廠商施作成本是否應依
市價來調整單價等爭議實際施作之數量增加原因可能是實作實算的結果或變更
追加的結果部分合約會規定實作實算的結果廠商需吸收 10～30的數量
其餘數量方可計價此種規定雖然緩和了總價合約的總價不變精神但廠商可能
主張數量增加原因是變更追加的結果業主應全部計價給付不能扣減 10～
30
另外一種索賠的方式是主張漏項廠商主張數量增加之工程項目並非原合約
項目而是漏項應辦理變更全額給付部分合約規定如實際執行數量與合約
數量差異達一定百分比（）時業主將追究建築師顧問公司設計責任如果
這些項目因實際執行數量發生爭議恐怕建築師顧問公司會傾向將數量增減原
因解釋為變更追加減的結果
53
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
54
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
55
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
56
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
57
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
58
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
59
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
問題案例檢視
以下就合約文件疏漏衍生合約爭議提出一些案例最後再檢討提出結論
案例一機組計價單位錯誤
基本事實廢水處理廠中的「壓力過濾機」「活性炭吸附設備」已安裝及估驗完
成其中前者有 2 套後者有 4 套業主僅同意計價各一套而衍生爭
議
廠商主張依工程價目單「壓力過濾機」為一套（SET）「活性炭吸附設備」
為一套（SET）均屬單價計價項目依 GP826 應以實作數量計價
SP1547015480 規範亦規定計價單位為 SET可見該計價單位並無錯
誤廠商主張應依實作數量計價
業主主張
（1） 工程圖說已明確註明應完成之工作承商投標時已確知應據以估算報
價所稱投標時僅以一套「預估」報價應無可採承商若故意低報標價
以便搶標則對其他競標者不公
（2） 合約計價單位 SET 為打字錯誤應更正為乙式（LS）已函告承商更
正在案顧問公司說明「壓力過濾機」2 套為一單位「活性炭吸附設
備」4 套為一單位SET 應更正為 LS
（3） 依詢價結果（檢附估價單）可見合約價已對全部機組充分編列
評語本案如顧問公司按照圖面機具組數註明一組機具單價再以實作數量計
價則無爭議又計價單位如採用 SET而規範對不同機具詳細說明 SET
應包含之機組數量亦可免除爭議
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
55
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
56
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
57
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
58
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
59
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
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- 8《合約工程師》13
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- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
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- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
案例二污水處理廠試運轉之污泥量及單價估計未符合實況
基本事實污水處理廠之工程詳細價目表有「試運轉及訓練試運轉操作污
泥餅運棄費（含廢棄物）」之計價項目編列污泥量數量為 517 噸
單價為每噸處理費 2320 元實際執行合約總計污泥處理總量 12866
噸（5 個月）每噸處理費 6250 元
廠商主張
（1） 實際操作 5 個月總產生污泥量為 128666 噸與合約預計之數量差異甚
巨故業主應就廠商實際操作 5 個月所產生之總污泥量中超出原合約
預計之數量部分給付工程款方屬公平
（2） 因預估數量錯誤非可歸責於承商故依公平合理原則此錯誤自不應由
承商承擔而應由業主負辦理變更設計調整增加給付工程款之義務此
參本工程契約第 9 條後段規定「工程結算總價按照契約總價結算者
若hellip實作數量較契約所定數量增減達百分之十以上者其逾百分之十之
部分乙方得申請以變更設計辦理」以及行政院公共工程委員會頒布
之「政府採購契約要項」第 32 條（附件 16）規定「契約價金係以總
價決標且以契約價給付而其履約有下列情形之一者得調整之hellip
（二）工程之個別項目實作數量較契約所定數量增減達百分之五以上
者其逾百分之五之部分變更設計增減契約價金」即可自明
業主主張
（1） 施工規範補充條款第 42 條第（9）項規定「污水功能試運轉操作期間
所需之各項物料除台電公司正式供電後電費由業主負擔外hellip其餘包
括hellip廢棄物（含廢棄污泥）清運及處置費其他各項消耗性物料各項
人力工資及其他雜費等均由承包商負責供應及負擔並已包含於契約
詳細表所列各項設備單價及契約總價內不另列項計價」
（2） 廠商於污泥餅處理之控管不當導致其污泥餅處理成本增加
（3） 契約詳細價目表係約定以「月」為計算單位（單價 200000 元月數
量為 6 個月）並非以「噸」為計算單位）
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
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營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
58
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
（4） 廠商既經評估投標參與已預見試運轉期間可能產生之費用並同意負
擔自不得嗣後再額外請求故廠商本項請求與契約規定不符應
無理由
評語鑑定單位認為原設計試運轉期程編列 6 個月並將前 3 個月視為污泥馴養
期（亦即前 3 個月認定無污泥產出）與原告實際操作於第一個月即有污
泥產出 316 噸之事實顯有數量差異原合約處理單價亦顯然偏低本案廠
商處理成本大增是事實雖然法律上請求依據尚待認定但顧問公司製作
發包文件時仍應翔實考慮當地既有污水處理實況及價格以避免爭議並
符合公平
案例三招標設計圖品質不佳決標後重新清圖增加數量之原因
究竟是實作數量增加或變更追加所致發生爭議
基本事實某建築工程為總價合約工程辦理招標簽約之原契約圖說與履約過
程所頒布之修改圖說經比對後部分工程項目及數量有增減而契
約第十五條約定數量增減如屬變更設計可全數追加如屬實作數量增
加則廠商需吸收 10數量超過部分才可計價給付雙方就數量增
加原因發生爭議
廠商主張
（1） 本工程開工以來陸續發現工程契約設計圖說有諸多不完整及不正確
之情形多次請求設計建築師釋疑嗣設計建築師雖曾多次進行釋疑
及變更圖說惟仍有諸多不完整及不正確之情形設計建築師辦理 3
次清圖修正變更之圖說高達近一千張
（2） 經業主廠商設計建築師及監造建築師四方共同多次會算確認金額
報請本工程之起造人核定在案應增加給付工程款予廠商惟業主拒
絕給付而衍生爭議
（3） 在調解程序中兩造曾同意送請鑑定而鑑定單位經審查原發包圖說
後已表示「由於設計圖之圖面缺漏及不完整等因素故無法就本工程
原契約圖說估算精確的結構體數量」足證本工程契約圖說有諸多缺漏
及不完整之情事
56
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
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《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
58
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
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營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《合約工程師》
業主主張
（1） 依據契約補充施工說明書規定「標單內所列之項目及數量在投標前承
包商應自行實地勘察按照圖說規定核對及詳細估算如發現有遺漏
錯誤時承包人應於投標前或開標前請求說明」系爭工程於招標期
間所有投標廠商及原告從未有對圖說疏漏無法估算提出異議故原
告既依發包文件進行數量之估算進而投標及得標簽約應是對於本工
程發包契約圖說及數量達成合意一致於得標後再以圖說有疏漏為
由提出本件請求除須負舉證之責外另也應受系爭合約是總價承攬
契約及兩造原合意之拘束
（2） 本案爭點在於原契約圖說不明處經設計建築師澄清後是否有原合
約範圍外之數量應辦理追加之情形而其數量有多少及依契約第十
五條第（三）項規定「契約內工程數量因計算錯誤致其實作數量與
契約數量有顯著之差異者經雙方核算以下列處理方式辦理變更設
計總價結算方式之契約凡實作數量如較契約數量增減達百分之十
以上者其逾百分之十部分得以變更設計增減之」系爭糾紛設計
建築師已依原契約圖說重新核算（原契約圖重算數量）屬數量計算錯誤
10以上需辦理變更設計者已追加XX元另對於圖說釋疑後屬原合
約範圍外之變更設計數量者已追加 XX 元以上數額廠商均已受
領
評語總價合約本應以總價結算給付與實作數量多寡無關因此合約如規定實
作數量增加不予補償並無不公平性公共工程會考慮總價契約之實作數量
如果差異過大對廠商可能有不公平之處（或許也考慮國內很多廠商在投
標時並未精算數量）於早期採購契約要項即以 30為補償門檻其後陸
續將門檻下降至 10近期契約範本更已降低到 5因此承攬廠商承受
總價契約數量增加的風險已大為降低本案也設定 10之補償門檻並無
不公平可言問題在於招標文件品質不佳導致數量增減原因究竟是實作
數量增加或變更追加不明因此本質上屬於人為因素之招標文件疏漏
（下期待續）
57
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
58
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
59
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
從 KKHTCNN 研討會看資訊技術在土木工程之應用
許舜翔 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
潘瑀涵 國立臺灣大學 土木工程學系專任研究助理
謝尚賢 國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
亞洲 7 所頂尖大學合辦學術交流
由來已久的 KKHTCNN 研討會於今年 10 月 24-25 日再度由 KAIST（韓國
科學技術院）在韓國大田舉辦秉持著始終如一的初衷鼓勵來自亞洲區大學的
研究生們參與學術發表和投稿而臺大土木系謝尚賢主任亦領軍前往共襄盛舉
會議名稱的每一個字母分別取自於下列各大學的英文名稱首字母
Kyoto University（京都大學）
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韓國科學技術院）
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大學）
Tongji University（同濟大學）
Chulalongkorn University（朱拉隆功大學）
National Taiwan University（國立臺灣大學）
National University of Singapore（新加坡國立大學）
臺大土木系謝尚賢主任（左）帶隊前往韓國參加 KKHTCNN 學術研討會
58
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
59
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
這場由此 7 所頂尖大學所共同籌辦的學術交流活動最初是從韓國和日本兩
所學校（KU）的雙邊論壇開始萌芽後續加入了國立臺灣大學新加坡國立大
學泰國朱拉隆功大學等各國頂尖大學而在第 26 屆時香港科技大學和上海
同濟大學亦加入為成員時至今日已持續合作了 32 屆其所納入的主題包括
1 Structural Engineering
2 Geotechnical Engineering
3 Construction Engineering
4 Civil Engineering
5 Transportation Engineering
6 Materials
7 Water Resource Engineering
其中又以結構和大地領域相關論文占絕大部分今年約有 250 篇論文發表
來自於臺灣大學的投稿共有 62 篇和去年的 57 篇相比有所成長可見臺大土木
系鼓勵學生參與國際研討會的努力
建築資訊塑模(Building information modeling BIM)應用的
持續耕耘
此次研討會共有 11 篇論文和 BIM 研究相關除討論 BIM 應用於專案管理
帶來的效益以及資料交付的框架流程外還有 BIM 的延伸技術或應用如結
合 AR 技術用以監測工地進度 [1]利用 BIM 模型進行能源模擬[2]或工地安全監
測系統[3]等雖然有關 BIM 的研究所占篇數相對來說較少但仍可見 BIM 已成
為各項技術發展的起點由此基礎再向外延伸而臺灣在過去十幾年來的致力推
動下BIM 發展至今已有相當的成果不同工程階段皆可見 BIM 工具的使用
筆者認為BIM 的應用終將形成一整合型平台隨著 Autodesk 提出自家模
型的網頁檢視平台－Forge因其對自家 Revit 的模型rvt 檔案有更好的相容性和
擴充性逐漸吸引愈來愈多的使用者再加上其他大大小小的平台推出在在顯
示了當 BIM 被期待承載更多的資訊量加上使用者的需求增加將導致既有
的建模軟體無法負荷此時如何銜接其他延伸發展的技術成果將會是 BIM
能否繼續深耕於營造產業的關鍵所在
59
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
深度學習(Deep learning)技術在營建領域的應用
隨著 AI大數據的廣泛應用相關技術日新月異旋即成為推動自動化的
一項利器由於產業發展大多受限於機器只能接受僵化的條件式指令研究人員
更期待能以 AI 技術靈活地辨識出問題所在進而找到解決或預防的方法來提
升人類的生活品質或處理過往困難的議題本文將著重在整理 KKHTCNN 研討
會中各大學校提出有關深度學習機器學習的研究並提出目前發展的進程以
及未來可能的方向
論文研究議題以影像分析應用最為熱門
影像分析因應深度學習的發展而開展了各種潛能臺大土木系陳柏華教授即
在智慧城市的議程中提出可應用於交通和營建產業中的影像感測技術[4]並
藉此點出在電腦視覺技術不斷推陳出新的前提下土木領域如何掌握自身定位
並思考技術導入將是未來重要的方向
以下將根據研討會中論文的題目和研究目的作初步的分類和介紹
結構安全
各項研究中受到非常熱烈討論的議題之一為裂縫偵測與檢測結構安全
KAIST 的 Han 等人[5]提出使用 CNN 分析在環境雜訊下的聲音訊號從中辨別
出混凝土破壞所發出的聲訊實驗證實縱使在設定的環境干擾下仍能成功辨
別而除了利用訊號外另外一種作法則是利用視覺的方法來進行裂縫偵測
目前有不少研究使用視覺的方式[6-8]採用不同的 CNN 演算法結構來提取圖像
特徵藉以辨識裂縫所在的位置雖然目前仍在發展階段但此研究方向將有助
於往後建築運營期間的自動檢測維修
其他（地震災害預警電腦視覺分析）
來自京都大學的 Otake 等人[9]蒐集地表移動的時間序資料提出常用於處理
該屬性資料的 LSTM 模型預測地震發生的可能性然而受限於資料大小效
能和驗證方面還有待發展臺灣與日本同屬地震頻繁的國家對我們來說這也
是十分具有發展潛力的議題此外KAIST 的 Byun 和 Kim[10]以分析街景圖來
60
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
觀察城市變遷並分析其對鄰近區域的影響同濟大學的 Yang 和 Zhang[3]則是
結合深度學習模型來進行人員偵測以及其他定義物件（如安全帽開口等）預
計未來將對這些偵測得到的物件進行邏輯判斷判定是否有危險發生藉此作為
安全控管的手段這類研究也將進一步推動工地管理的自動化最後臺灣大學
團隊也提出了跨鏡頭追蹤方法以追蹤建築內使用者位置[11]可有效地整合既有
監視鏡頭影像最大化其監測效益
未來發展方向
從上述列舉的幾項研究可以發現儘管透過機器學習我們得以更有效地預
測未來事件或是辨識特定物件但若要利用現今熱門的演算法成果的好壞往
往有很大一部分取決於資料的品質而非演算法或機器的效能建築生命週期從
一開始的設計階段施工階段再到最後的營運維護階段過程中有大量的資料
產生和交換但礙於應用方向與發展機會尚未明朗目前較少看到機器學習相關
的研究若能找到可應用的議題相信營建產業將會是適合機器學習發揮的領域
參訪心得
由於 KKHTCNN 是由幾個亞洲國家共同舉辦的研討會文化上的差異和歐
美相比較小不管是區域合作或是經驗借鑑都較為容易也因此吸引許多亞洲知
名大學參加對於結合亞洲研究能量具有極大貢獻臺大土木系多年來也始終
是 KKHTCNN 的忠實支持者十分鼓勵研究生參與除了增進學生與亞洲地區
其他國家研究者的交流長期下來也有助於提升臺灣在國際上的競爭力
參考文獻
1 Sittinut Srinoi amp Tanit Tongthong 2019 Augmented Reality for Progress
Tracking in Infrastructure Construction the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
2 FY Liao James C Chu amp YH Yu 2019 Optimization of Occupant Thermal
Comfort and Energy Consumption in MVAC Systems Using a BIM-Supported
61
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
- 1442期封面
- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
-
營建知訊 442 期201911
《資訊科技》
Computational Approach the 32th KKHTCNN Symposium on Civil
Engineering Daejeon Korea
3 Bin Yang amp Binghan Zhang 2019 A Safety Management System Based on
Faster-R-CNN and BIM the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
4 Albert Y Chen 2019 Image sensing for Transportation and Construction the
32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
5 Gyeol Han Yong-Min Kim amp Tae-Hyuk Kwon 2019 Application of deep
learning techniques for determination of crack signals in structural damage
monitoring the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon
Korea
6 JW Yu JY Chou amp CM Chang 2019 Crack Detection Based on Deep
Learning and Computer Vision Algorithms the 32th KKHTCNN Symposium on
Civil Engineering Daejeon Korea
7 IC Hwang PH Chiu YL Chen CW Huang and SW Chang 2019
Application of Convolutional Neural Networks for Structural Damage Detection
the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
8 Junyeon Chung amp Hoon Sohn 2019 Loosened Bolt Detection and
Quantification Using RGB-depth Sensor and Mask R-CNN the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
9 Ryota Otake Jun Kurima Hiroyuki Goto amp Sumio Sawada 2019 Deep learning
model to predict time series of real-time ground motions the 32th KKHTCNN
Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
10 Giyoung Byun amp Youngchul Kim 2019 Urban Street Changes using a Deep
Learning Method the 32th KKHTCNN Symposium on Civil Engineering
Daejeon Korea
11 SH Hsu TH Lin TY Dai amp SH Hsieh 2019 A Re-identification System for
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Building Occupants the 32th
KKHTCNN Symposium on Civil Engineering Daejeon Korea
62
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- 2版權聲明與注意事項
- 3徵稿格式
- 4目錄13
-
- 5《封面故事》13
-
- 改造南寮漁港 新竹漁人碼頭成功翻轉
-
- 6《綠能發展》13
-
- 彰化畜牧場沼氣發電 發展綠色農牧循環經濟13
-
- 7《每月專題橋梁安全檢測13》
-
- 橋梁鋼纜非破壞檢測新技術介紹13
- 機器學習於橋梁健康管理之應用13
- 國道3號中30跨越橋火害評估13
-
- 8《合約工程師》13
-
- 工程合約文件疏漏衍生之計價爭議(上)13
-
- 9《資訊科技》13
-
- 從KKHTCNN研討會看資訊技術在土木工程之應用13
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