非破壊検査手法（ae法）を活用した橋梁健全性診断技術のご紹介 ·...

© 2019 Toshiba Corporation

(一社)全国地域活性化支援機構

令和元年度新技術・新商品発表会

2019.6.21

渡部一雄1),2)

1)株式会社東芝、2)技術研究組合NMEMS技術研究機構

非破壊検査手法（ＡＥ法）を活用した橋梁健全性診断技術のご紹介

共同研究：京都大学大学院・塩谷特定教授

1© 2019 Toshiba Corporation

背景と目的

AEによる橋梁床版内部損傷評価

橋梁モニタリングシステム

高速道路橋梁実証結果

Contents

01

02

03

04

まとめ05


01背景と目的


点検効率化のための新技術導入への期待

背景

老朽化した社会インフラの急増

0 20 40 60 80

H45/3

H35/3

H25/3

%出典:国土交通省社会資本の老朽化の現状と将来

注:建設年度不明橋梁の約30万橋については、割合の算出にあたり除く

労働力人口の低下もあり、目視検査や打音検査のみでは限界が予測される

建設後50年以上経過する道路橋の割合(約40万橋注)


AEによる橋梁床版劣化診断の有効性を確認

床版損傷評価の新技術

橋梁床版内部損傷評価にAE*法を適用

対象橋梁外観

コア採取抽出した箇所のコア採取を実施

0 500 1000 1500 2000 2500 3000

橋軸方向位置[mm]

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

橋軸垂直方向位置

[mm

]

C10

C11

C13

C15

C17 C14

C16

C18

C12

パネルB

C10 C11C13C17 C12C18C14C16C15

平成28年度土木学会全国大会, “高速道路床版の交通荷重AE分析とコア採取による整合性検証”, CS7-022

→詳細は後述

*AE: Acoustic Emission


劣化初期を検知し、予防保全を図る

アコースティックエミッション(AE)法

き裂進展/き裂発生等に伴う弾性波の放出(AE)を検知する非破壊検査手法

荷重

微小クラック

弾性波(AE)

AEセンサ

AE波形の例

Time [ms]

Am

plit

ud

e [V

]


AE源位置標定

各センサへの到達時刻差を利用して震源位置を推定する

イメージセンサセンサ

センサセンサ

標定位置

分布解析のほか、ノイズフィルタリングにも利用可能


02AEによる橋梁床版内部損傷評価


目的と手法

目的：AEによる橋梁床版劣化診断の有効性を確認する。

手法：内部の事後破壊検査が可能な実橋梁(取替予定橋梁)を対象にAE計測・分析を行う。分析と実際の整合性を切出し床版のコア採取により確認する。

対象橋梁外観

＜橋梁概要諸元＞橋長：69.10m支間長：34.05m

＜補修履歴＞1975年：供用開始（供用後４０年）1993年：床版上面増厚（上り線)


AE源位置標定結果

• 各センサへのAE波到達時間の差から、AE源の位置を標定

0 500 1000 1500 2000 2500 3000


0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800


[mm

]

0 500 1000 1500 2000 2500 3000


0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800


[mm

]

AE源位置標定結果(左)パネルＡ, (右)パネルＢ。 AE源が直径10cmの円内に集中した領域を○で表示。

AE源がまばらな領域が存在する

供用年数(40年)を考えると初期状態並みの健全度は考えづらい→ 内部損傷(ひび割れ)が相当進行していると予測

LUCY<=200mm


AE源特性分析

0 500 1000 1500 2000 2500 3000


0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800


[mm

]

0 500 1000 1500 2000 2500 3000


200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800


[mm

]

• AE波形(第一到達波)の特徴量からAE源の特性を評価

– ピーク周波数, RA（立ち上がりの緩慢さ：立ち上がり時間／ピーク振幅

AE源特性分析結果引張型(き裂進展)、せん断型(既存ひび割れこすれ)で分類。

AE源がまばらな領域でせん断型AEが卓越前ページの分析(内部損傷大)を裏付け

ピーク周波数/RA が大きい：引張型のAE

⇒ き裂が進展している

ピーク周波数/RA が小さい：せん断型のAE

⇒ 既存のき裂のこすれ


速度構造解析との対比

0 500 1000 1500 2000 2500 3000


0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800


[mm

]

• AE源疎密/特性とAEによる速度構造解析結果を分析

– AE源疎・密と伝搬速度高・低の領域を比較

2000

2100

2200

2300

2400

2500

2600

2700

2800

2900

3000

3100

3200

3300

3400

3500

3600

3700

3800

3900

4000

4100

4200

4300 速度高

低

AE源疎&AE速度低内部劣化が進行し、AE発生が少ない

AE源疎&AE速度低内部劣化が既に進行し、AE発生が少ない

AE源密&AE速度高内部劣化がこれから進行、AE発生が多い

AE源密&AE速度高内部劣化がこれから進行、AE発生が多い

AE源密度、伝搬速度で内部劣化を判断可能


コア採取位置の決定

• AE分析から推定した内部損傷の状態に応じたコア採取箇所を抽出

– 予測される内部の損傷の大小に応じてコア採取箇所を決定

0 500 1000 1500 2000 2500 3000


200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800


[mm

]

0 500 1000 1500 2000 2500 3000


0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800


[mm

]内部で損傷がかなり進行し、空隙の存在が予測される

内部でこれからひび割れが進展しつつあると予測される

コア採取位置(左)パネルA、(右)パネルB

コア採取抽出した箇所のコア採取を実施（結果次頁）


整合性検証

パネルAC7C8 C3C4 C1C2C5 C6C9

C10 C11C13C17 C12C18C14C16C15

ひび割れは床版下面から150mm以上の深さで主に観測。→ 打音や電磁波レーダーとは異なる特長

コアサンプル外観

0 500 1000 1500 2000 2500 3000


200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800


[mm

]

C1

C2

C3C4

C7

C8

C5C6

C9

0 500 1000 1500 2000 2500 3000


0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800


[mm

]

C10

C11

C13

C15

C17 C14

C16

C18

C12

事前の分析と整合した内部損傷（ひび割れ）を観測

パネルB


計測期間中のAE特性

相対湿度

AEヒット

計測期間中に、強い雨によるAE頻度の増大が観測された

通常はノイズとして除去

強い雨


雨滴に起因した弾性波

雨滴が床版上面を一様に打撃

AE sensor

DiffractedAttenuated/ Disturbed

Crack

降雨時には、床版上面に雨滴による一様な弾性波源が分布

→ 検出信号を位置標定分析することで、床版内部における損傷分布を可視化


雨滴に起因した弾性波の分析結果

パネル A パネル B

いずれの床版でも波源が疎な領域を確認.⇒ 波源が疎な領域は、進行した内部損傷が推測される.

強い雨の期間700秒のデータを累積


交通荷重に伴うＡＥの分析結果との比較


位置標定結果(上)140時間(交通荷重)(下) 700秒(降雨時)

・雨滴による弾性波源の位置標定で、大きな損傷(水平ひび割れ)領域の抽出が可能・雨滴による方式の方が計測期間が桁違いに短い。“日”オーダー → “分”オーダー

Normalizeddensity

Normalizeddensity


コア採取による妥当性検証

C1

C2

C3

C4C5

C6

C7

C8

C9

C10

C11

C12

C13

C14

C15

C16

C17 C18


切り出し後の床版の破壊調査

コア採取により分析の妥当性を直接確認した



C1

C2

C3

C4

C5

C6

C7

C8

C9

パネル A コアの外観および弾性波源密度

no visible crack

0.010

large crack

0.038

large crack

0.035large crack

0.058

no visible crack

0.045 no visible crack

0.043

large crack

0.010

large crack

0.005

large crack

0.010

波源密度が疎な領域と内部水平ひび割れの領域がほぼ合致

単位：hits・π/cm^2



C10

C11

C12C13C14C15

C16

C17

C18

パネル B

no visible crack

0.043

large crack

0.003

crack

0.170

no visible crack

0.368

large crack

0.008large crack

0.010

no visible crack

0.228

no visible crack

0.163

no visible crack

0.455

波源密度が疎な領域と内部水平ひび割れの領域がほぼ合致

単位：hits・π/cm^2

コアの外観および弾性波源密度


Part 2 まとめ

• RC床版の維持管理の効率化に資する技術開発の一環として、供用下の高速道路橋梁のRC床版を対象に、AEによる橋梁床版劣化診断を実施した。

• 交通荷重に伴うAE• 交通荷重を用いたAE計測を実施し、計測データの分析結果に基づき、床版の内

部損傷を推定した。

• 推定された内部損傷をコア採取により確認し、AE分析結果が妥当であることを確認した。

• 雨滴を利用したひび割れ検出• 雨滴に伴うAE計測を実施し、計測データの分析結果に基づき、床版内部の水平ひ

び割れの分布を可視化した。

• 分析は約700秒程度のデータを基に実施した。

• 本手法はRC床版の高効率な分析に利用可能であることを確認した。


03橋梁モニタリングシステム


自立電源駆動可能な無線AEモニタリングシステムを構築

目的と手法

◩ 損傷の検知性

◩ 設置の容易性

◩ メンテナンスフリー

強力なツールとしてAEを活用

無線化で設置性向上

自立電源でバッテリ交換不要に

長期モニタリングシステムに求められる要件:

アコースティックエミッション技術

イベントドリブン

エッジコンピュータエナジー

ハーベスト

2424© 2019 Toshiba Corporation 劣化初期から遠隔サーバーにて状態監視

適用イメージ

センサAEセンサユニット

:センサ位置

床版の劣化状況を遠隔監視

集約装置（中継）

サーバ

920MHzWireless

3G


システム構成

サーバー

Large Scale Storage

対象物

無線AEセンサユニット

コンセントレータ

ポストフィルタ劣化分析

サーバー

管理者

エッジデバイス

検出/波形整形/特徴抽出ノイズ除去/損傷評価/ストレージ

AE センサプリフィルタAE波形

特徴量抽出W

irele

ss

メンテナンス

928MHz 3G


無線AEセンサユニット

手のひらサイズの小型無線センサユニットを開発

• 4ch AEセンサ入力

• FPGAによるエッジ処理

• サブGHzの無線機器

• 低消費電力(待機時:<0.5mW)

• 自立電源(太陽光パネル)

• 100㎜×70mmの手のひらサイズ

1.Time of Arrival2.Peak Amplitude3.Rise Time4.Duration5.Count6. Energy

7.RMS

dT

d

dttvT

RMS0

2 )(1

dT

AE dttvE0

2 )(

AE parameters

1Hit (~数10ms)

Duration

Rise Time

Energy

Amplitude

WirelessTransmission

代表的なAE波形の特徴量


システムデザインと実装

1. イベントドリブンアーキテクチャ2. 内蔵型環境発電機能

Signal DividerSignal Divider

Signal Divider

LPF

Fc=260kHzLPF

Fc=260kHzLPF

Fc=260kHzBPF

FPGA

AE-Signal

Processing

Block

SIO1

Embedded

RAM

INT

I2C Temp. Sensor

Real Time

Clock

Wakeup

Sensor

(MEMS

Accel.)

WUP

Controller

Wireless

ModuleUART

PV Cell

Charge

Controller/

DCDC

Power

SensorSensor

SensorAE Sensor

LIC Bank LIC Bank LIC Bank LIC Bank LIC Bank LIC Bank

ADCAmp

SA Sensor

Phantom Power

Divider

SA SensorSA Sensor

AE Sensor

PreAmp

Memory

GPIO

SIO2

IO

Power Storage Module w/ Energy Harvester

Signal Processing Module

２つのキーファンクション:


イベントドリブン・アーキテクチャ

必要な時にだけ起動する

イベントドリブンを採用→消費電力を低減

自立発電にて電力をまかなう端末

・自立発電は有限のリソース・帯域の高い信号の常時計測は電力消費が大きい

課題

荷重

AEは負荷がかかるときに生じる

解決


イベントドリブン・アーキテクチャ

Bridge Deck plateAE sensors(Downstream) Wireless AE

Unit

Wakeup Sensor(Upstream)

0. Basic Installation for Bridge Monitoring: Traffic Load

Unpowered

Powered

Partially Powered

Wakeup Sensor(MEMS Accel.)

Trigger Generator

OSC

Analog Stage

FPGAAE Sensor/Preamp

AE sensors(Downstream)

Wireless AE Unit

Wakeup Sensor(Upstream)

𝑃𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑−𝑏𝑦 < ~0.5[𝑚𝑊]<Low Power Stand-by Mode>

~1m


ウェイクアップ応答

交通荷重に伴う加速度

ウェイクアップトリガ

消費電流

Stand-by Mode Active Mode

ResponseTime ~10ms

Turn-OnTime ~8ms

Turn-On Time


システムデザインと実装

1. イベントドリブンアーキテクチャ

2.内蔵型環境発電機能

Signal DividerSignal Divider

Signal Divider

LPF

Fc=260kHzLPF

Fc=260kHzLPF

Fc=260kHzBPF

FPGA

AE-Signal

Processing

Block

SIO1

Embedded

RAM

INT

I2C Temp. Sensor

Real Time

Clock

Wakeup

Sensor

(MEMS

Accel.)

WUP

Controller

Wireless

ModuleUART

PV Cell

Charge

Controller/

DCDC

Power

SensorSensor

SensorAE Sensor

LIC Bank LIC Bank LIC Bank LIC Bank LIC Bank LIC Bank

ADCAmp

SA Sensor

Phantom Power

Divider

SA SensorSA Sensor

AE Sensor

PreAmp

Memory

GPIO

SIO2

IO

Power Storage Module w/ Energy Harvester


発電回路構成

Charge/Discharge Controller

LIC LIC LIC

LIC: Lithium Ion Capacitor

DCDCDCDC

SystemLoad

・・・

・・・

Solar Cells

Vibration basedGenerator

低負荷

高負荷余剰電力

Built-in LIC Bank

LIC(リチウムイオンキャパシタ)の特徴:

- 急速かつ高頻度の充放電が可能- 高い安全性- 低い自己放電

PVパネル 90x60mm 0.6W-0.5V


04高速道路橋梁実証結果


高速道路橋のRC床版下面にAEセンサ設置

実証実験

CH1

CH2

CH0

CH3

80cm

80cm


リアルタイムにAEデータを遠隔モニタリング

センサユニットの配置


1か月間のウェイクアップ・AE計測結果

1か月間交通荷重によるAEが問題なく計測可能

イベントドリブン計測結果2


AE計測に基づく劣化診断の流れ

AE源位置標定分析

速度構造解析

震源が少ない(疎)

伝搬速度が遅い伝搬速度

が速い

震源が多い(密)

実際のデータ分析結果

AE源位置標定分析

速度構造解析

組合わせ

統合評価結果

1 2

23

314

4 4

4

44

4 4

3

3

3

3

1

1

1

1

2

3 3

1

1 3

AEデータを分析することで劣化をランク分け診断可能


05まとめ


まとめ

劣化初期を検知可能なアコースティック・エミッション(AE)法を橋梁のコンクリート床版に適用し、有効性を確認した

エナジーハベスティングとエッジコンピューティング技術を統合し、自立電源動作可能な無線AEセンサシステムを開発した

高速道路環境下で長期実証を行っている。イベントドリブンが適切に動作し、完全自立電源によってAE計測が可能であることを確認した

本研究は，国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の委託研究業務の結果得られた成果を含みます。


ご清聴ありがとうございました

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