橋梁管理システム
構造健全性評価のための目視検査中の橋のドローン映像。

橋梁管理システム（BMS ）は、橋梁に関する情報を管理するための一連の方法論と手順です。このシステムは、プロジェクトの設計、建設、監視、保守、運用終了という構造物のライフサイクル全体にわたって、データを文書化し、処理することができます。 [1] [2]

1987年に文献で初めて使用された略語BMSは、構造工学において、単一の構造物に関連するすべての作業の文書化をサポートする単一または複数のデジタルツールとソフトウェアを指すために一般的に使用されています。[3]このようなソフトウェアアーキテクチャは、主にデータインベントリ、コストと建設管理、構造解析と評価、保守計画の4つのコンポーネントに基づくワークフローを通じて、橋梁のサービス提供状態を追跡することに関心のある道路資産管理者のニーズを満たす必要があります。[1] BMSの実装は通常、リレーショナルデータベース、地理情報システム（GIS）、および橋梁情報モデリング（BrIM）とも呼ばれる建物情報モデリングプラットフォーム（BIM ）[4]上に構築され、対象検査中に収集されたデータの管理に使用される写真測量およびレーザースキャン処理ソフトウェアが組み込まれています。さまざまな国のいくつかの国家ガイドラインにも記載されているように、全体の手順の出力は通常、収集および処理された情報に応じて異なるリスクレベルに分類された橋梁への介入の優先順位付けで構成されます。[5] [4]

歴史

1980 年代後半から、橋梁の構造的健全性評価と監視は、土木インフラ管理の分野で重要なトピックでした。 [6] 1990 年代には、米国連邦道路局(FHWA) が、高架橋のインベントリと監視のための 2 つのコンピュータ化されたプラットフォームである BMS である PONTIS と BRIDGEIT を推進し、後援しました。 [2] [6]その後数年間、米国外でも、組織的でデジタル化された道路資産管理の必要性が高まり、責任ある国家機関は、建物のインベントリと検査データベース、体系的な方法での保守、修理、改修介入の計画、財源の割り当ての最適化、橋梁利用者の安全性の向上など、目的を達成できるますます複雑なソリューションを採用するようになりました。[1]さらに、2020年代には、いくつかの重大な橋梁崩壊事故の発生と、大規模構造物の管理作業による環境への影響に対する感受性の高まりにより、フランスやイタリアなどの一部の国の当局は、橋梁管理を最適化するための多層BMSの開発と導入に関する詳細なガイダンスを含む国家ガイドラインを策定しました。[7] [8] [5]

システムコンポーネント

構造工学分野の研究者は、機能的なBMSの実装に必要な4つの主要コンポーネントを特定しています。[1]

  • データインベントリ。
  • コストと建設管理。
  • 構造分析と評価。
  • メンテナンス計画。

データインベントリ

橋梁のライフサイクルの各段階に関するデータと情報は、柔軟なアプローチで収集・アーカイブ化され、効率的に更新・アクセスできるようにする必要があります。一般的なBMSでは、テキスト、画像、3次元モデルなど、さまざまな形式でデータを文書化できるデータベースソリューションを採用することで、この目標が達成されます。 [1]実際、インベントリには通常、元のプロジェクト設計の技術図面、定期的な現場検査の報告書、設置されたセンサーによって記録された一連の数値観測測定値だけでなく、構造物のサイトに関する地理参照データや、橋梁の実際の状態を記録した3Dスケールモデルも含まれます。 [9]

構造物の歴史的文書の収集とプロジェクト設計は、道路資産管理者が管理するアナログおよびデジタルアーカイブによって表されますが、幾何学的データの入力には、現場での専用調査による地形図技術の適用が含まれます。特に、構造物のデジタルツインの3D再構築のための橋梁検査は、通常、全地球航法衛星システム測定、地上およびドローンベースの写真測量、レーザースキャンを使用した調査キャンペーンで構成されます。このフェーズでのデータ管理には、地理情報システム、 BIM、およびコンピューター支援設計ソフトウェアの使用が含まれ、2Dと3Dの両方の地理参照データが操作されます。結果として得られる製品には、建物情報モデリングプロセスの基礎となる点群とメッシュが含まれます。橋梁調査は、構造物のライフサイクルのさまざまな段階で繰り返すことができ、その頻度は、保守作業の意思決定と優先順位付け、および国のガイドラインによって異なります。[1]

目視による地磁気検査に加えて、構造物の正確な幾何学的再構成だけでなく、材料の状態に関するデータも収集できる非破壊評価技術も一般的に採用されています。例えば、デッキの鉄筋の劣化を検知するための地中レーダーや、橋梁部材の剥離や劣化を特定するための赤外線サーモグラフィーの活用は、学術研究において十分に裏付けられており、従来の目視検査手法を補完する手法と考えられています。[10]

橋梁の目視点検に採用された技術設備。

コストと建設管理

構造物の仮想デジタルツインまたはBIMモデルの正確な実装は、BMSの初期段階の研究以来、予算管理と最適化の出発点と考えられてきました。たとえば、建設段階で必要な資材と専門オペレーターの総コストを計算し、事前に費用を定量化し、結果的により良い経済戦略を採用する機会を提供します。[11]さらに、橋梁の特定の部分を参照する情報の多時点的な管理により、資材配送計画、プロジェクトの進捗状況の監視と文書化、建設スケジュールの改善、労働者と専門家の調整のための効率的なタイムテーブルを定義する可能性が生まれます。[12]最近のBMSアプリケーションでは、ライフサイクルアセスメント、橋梁のライフサイクルのさまざまな段階に沿ったカーボンフットプリントとエネルギー消費の計算などの専用のアプローチを採用したコスト最適化の手順の定義において、持続可能性も重要な役割を果たしています。[8]

構造分析と評価

橋梁における FEM 解析の例。
FEM 環境での橋梁の構造解析の例。

目視検査では、多くの場合、BMSインベントリに大量のデータが格納され、欠陥や損傷を検出するための画像ベースのプロセスの入力として使用されます。従来の方法は単に人間の評価に依存していましたが、人工知能と機械学習を活用したコンピュータビジョン技術は、検査中に撮影された画像からの有用な情報の抽出を半自動化します。[13]たとえば、最近のセマンティックセグメンテーションのアプリケーションでは、腐食やその他の劣化現象の影響を受けた要素を識別できるため、[14]専門家は損傷の重大度を評価できます。[1]有限要素法モデリングによる疲労挙動の数値シミュレーションにより、構造状態に関する追加の洞察が得られます。このケースは、詳細な検査や負荷テストのデータが利用できる場合に特に価値があり、応力挙動や力学の計算シミュレーションにも豊富な情報インベントリを提供します。[15] [1]

より大規模な地域においては、分析対象となる単一の構造物が位置する道路網全体の状況評価にも、同様の等級分けアプローチが適用される。このような定量分析は、通常、 InSAR技術を用いた路面変形の評価や、GIS環境における平均日交通量の計算・予測に活用される。[16] [17]

分析、シミュレーション、重大度レベルの分類から得られるすべての結果は、BMSフレームワークの保守計画コンポーネントの中核部分である介入の優先順位付けを実行するための入力として役立ちます。[4] [1]

メンテナンス計画

橋梁床版特別検査
橋梁床版を対象とした特別点検。

運用スケジュールの策定とより詳細な検査は、 BMSの意思決定プロセスにおける重要な機能です。BMSユーザーは、日常点検と構造解析フェーズにおける情報処理で得られた定量的・定性的なデータに基づき、専用の保守計画を通じて優先的な介入策を特定する必要があります。この目標は、関係者がデータ、結果、観察結果を閲覧し、それらを橋梁の各構造要素の健全性状態を報告する詳細なファクトシートにリンクできるプラットフォームとツールを導入することで達成されます。[4]

個々の要素または構造全体への介入の優先順位は、欠陥や崩壊のリスクを考慮した多基準アプローチによって決定される。特に、このプロセスでは通常、ハザード、脆弱性、および価値の露出を定量化する指標の計算が含まれ、それらから警告クラスが導出される。[7]警告クラスは、リスクのある構造物に対するより詳細で頻繁な監視アプローチのための資金とオペレーターの割り当てを優先順位付けするためのパラメーターとして機能する。結果として、構造的健全性およびサービス性が大きく影響を受ける橋梁は、より高い警告クラスに分類され、対象を絞った介入が必要となる。この操作は、熟練したオペレーターによる特別な検査や特定のテスト（例：荷重テスト）が必要かどうか、および対象を絞った監視のために構造物に継続的な監視用の新しいセンサーまたは追加のセンサー（例：伸び計、加速度計）を設置する必要があるかどうかを決定するために不可欠である。 [7]

国のガイドライン

多くの国では、自国の領土内にある橋梁の健全性を評価し、数値化するために、専用の橋梁管理システムの実装に関する一連の一般的な指示とガイドラインを策定しています。

フランス

2019年、フランスのリスク・環境・モビリティ・都市計画研究センター（CEREMA）は、フランス交通・開発・ネットワーク科学技術研究所と共同で、水中に基礎がある橋梁の洗掘による破損リスクの評価と管理のための多層的な手法を提案する国家ガイドラインを発行しました。フランスのガイドラインの現行版では、橋梁の洗掘と水理リスクのみに言及しています。提案された手法は4つのレベルで構成されています。[5]

  1. 概要分析:大規模な定性的なリスク分析と、構造を低、中、高の 3 つのリスク クラスに分類します。
  2. 簡易分析：これまで中程度および高レベルのリスクに分類されていた橋梁に対する半定量分析。
  3. 詳細分析：数値モデリング手法を用いた高リスク構造の詳細な研究
  4. リスク管理: 重要な橋梁の状態を改善したり、その脆弱性を軽減したりするためのアクションを特定します。

イタリア

ジェノバの崩落したモランディ橋の眺め
2018年8月にジェノバ（イタリア）で崩落したモランディ橋。

イタリアでは、特に過去10年間に橋梁崩落の証拠が見られて以来、これらの道路インフラの安全性と健全性の確保が緊急の課題となっている。 [18]橋梁の状態に関する信頼性の高い最新の情報の必要性に応えて、2020年にイタリア公共事業上級評議会はリスク分類と管理に関するガイドラインを策定した。[19]これらのガイドラインは、橋梁の特性を文書化し、目視検査と損傷特定を通じて橋梁の健全性を評価し、前の手順から得られた危険、露出、脆弱性に基づいてリスク分類を決定するための多段階アプローチを確立している。[5]その後、割り当てられたクラスに応じて、構造物の安全性を評価するために必要な調査レベルの数が決定される。その後、道路資産管理者は、橋梁のさまざまな部分で評価された欠陥や環境現場条件（水理学、地質学、地震学）を文書化し、介入をタイムリーに追跡できる管理システムを確立し、維持することが求められる。ガイドラインは6つのレベルを特定している。[7]

1. 既存のアーカイブにアクセスして、橋梁建設に関する利用可能なデータを収集する。
2. 構造形状および橋梁要素の状態に関する目視検査レポート。
3. 構造のリスクを 5 つの注意レベル（低、中低、中、中高、高）のいずれかに分類します。
4. 中程度または中程度から高い注意レベルの橋梁の簡易安全性評価。
5. 高注意等級の橋梁の正確な安全性評価
6. ネットワークレベルでのレジリエンス分析。（ガイドラインの現在のバージョンでのみ草案化されている）。[5]

例

以下は、一般的に使用されている橋梁管理ソフトウェアの例です。

  • inspectXは、AssetIntelが交通インフラの効率的な検査、在庫管理、保守のために設計したウェブおよびタブレットベースの橋梁管理ソフトウェアであり、オフライン機能、SNBI標準への準拠、統合GISツールを備えています。[20]
  • Pontis （現在はAASHTOWare Bridge Managementとして知られている）は、米国連邦道路局が高速道路ネットワークの管理のために後援しているBMSソフトウェアである。 [20]
  • DANBRO+、デンマークで一般的に使用されているコンピュータベースのBMS。[21]
  • SwissInspect、主に橋梁などの土木インフラの管理に特化したスイスのデジタルツインプラットフォーム[22]
  • INBEEは、イタリアの橋梁監視ガイドラインを実装したデジタルプラットフォームとモバイルアプリケーションです。[23]

参照

参考文献

  1. ^ abcdefghi Dayan, Vandad; Chileshe, Nicholas; Hassanli, Reza (2022). 「橋梁管理システムにおける情報モデリング開発のスコープレビュー」 . Journal of Construction Engineering and Management . 148 (9). doi :10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0002340. ISSN  0733-9364. S2CID  250152261.
  2. ^ ab ホーク, ヒュー; スモール, エドガー P. (1998). 「BRIDGIT橋梁管理システム」 .国際構造工学誌. 8 (4): 309– 314. doi :10.2749/101686698780488712. ISSN  1016-8664.
  3. ^ Hudson, SW; Carmichael III, RF; Moser, LO; Hudson, WR; Wilkes, WJ (1987). 「橋梁管理システム」NCHRP報告書(300). ISSN  0077-5614.
  4. ^ abcd Mohammadi, Masoud; Rashidi, Maria; Mousavi, Vahid; Yu, Yang; Samali, Bijan (2022). 「橋梁インフラのデジタル化におけるTLS方式の適用：BrIM開発への道」.リモートセンシング. 14 (5): 1148. Bibcode :2022RemS...14.1148M. doi : 10.3390/rs14051148 . ISSN  2072-4292.
  5. ^ abcde Giordano, PF; Turksezer, ZI; Limongelli, MP (2022-06-27)、「橋梁のリスクベースの洗掘評価：イタリアとフランスのガイドライン」、橋梁の安全性、保守、管理、ライフサイクル、レジリエンス、持続可能性（第1版）、ロンドン：CRCプレス、pp.  1393– 1399、doi：10.1201/9781003322641-169、ISBN 978-1-003-32264-1、2023年7月5日取得
  6. ^ ab Thompson, Paul D.; Small, Edgar P.; Johnson, Michael; Marshall, Allen R. (1998). 「ポンティス橋梁管理システム」 . Structural Engineering International . 8 (4): 303– 308. doi :10.2749/101686698780488758. ISSN  1016-8664.
  7. ^ abcd Natali, Agnese; Cosentino, Antonella; Morelli, Francesco; Salvatore, Walter (2023). 「既存橋梁の管理における多層アプローチ：イタリアのガイドラインと新運用指示書の批判的分析および適用」. Infrastructures . 8 (4): 70. doi : 10.3390/infrastructures8040070 . hdl : 11568/1188767 . ISSN  2412-3811.
  8. ^ ab Kaewunruen, Sakdirat; Sresakoolchai, Jessada; Zhou, Zhihao (2020). 「6D BIMを用いた橋梁インフラの持続可能性に基づくライフサイクルマネジメント」. Sustainability . 12 (6): 2436. Bibcode :2020Sust...12.2436K. doi : 10.3390/su12062436 . ISSN  2071-1050.
  9. ^ Shim, Chang-Su; Dang, Ngoc-Son; Lon, Sokanya; Jeon, Chi-Ho (2019). 「3Dデジタルツインモデルを用いたプレストレストコンクリート橋の橋梁維持管理システムの開発」 .構造・インフラ工学. 15 (10): 1319– 1332. Bibcode :2019SIEng..15.1319S. doi :10.1080/15732479.2019.1620789. ISSN  1573-2479. S2CID  191152354.
  10. ^ Abdallah, Abdelrahman M.; Atadero, Rebecca A.; Ozbek, Mehmet E. (2022). 「橋梁点検計画の最新動向：現状と将来的なニーズ」 . Journal of Bridge Engineering . 27 (2). doi :10.1061/(ASCE)BE.1943-5592.0001812. ISSN  1084-0702. S2CID  244515687.
  11. ^ Orcesi, André D.; Frangopol, Dan M. (2010). 「予算制約下における橋梁管理の最適化：構造健全性モニタリングの役割」 .交通研究記録：交通研究委員会ジャーナル. 2202 (1): 148– 158. doi :10.3141/2202-18. ISSN  0361-1981. S2CID  109515237.
  12. ^ Zou, Yang; Kiviniemi, Arto; Jones, Stephen W.; Walsh, James (2019-02-01). 「リスク内訳構造を3D/4D BIMに統合することによる橋梁のリスク情報管理」. KSCE Journal of Civil Engineering . 23 (2): 467– 480. Bibcode :2019KSJCE..23..467Z. doi : 10.1007/s12205-018-1924-3 . ISSN  1976-3808. S2CID  255540775.
  13. ^ Chen , Jieh-Haur; Su, Mu-Chun; Cao, Ruijun; Hsu, Shu-Chien; Lu, Jin-Chun (2017-01-01). 「橋梁ひび割れ検査のための自己組織化マップ最適化に基づく画像認識・処理モデル」. Automation in Construction . 73 : 58–66 . doi :10.1016/j.autcon.2016.08.033. hdl : 10397/101282 . ISSN  0926-5805.
  14. ^ Ahuja, Sanjay Kumar; Shukla, Manoj Kumar (2018). 「コンピュータビジョンに基づく腐食検知アプローチの概観」. Satapathy, Suresh Chandra; Joshi, Amit (編).インテリジェントシステムのための情報通信技術 (ICTIS 2017) - 第2巻. Smart Innovation, Systems and Technologies. 第84巻. シュプリンガー・インターナショナル・パブリッシング. pp.  55– 63. doi :10.1007/978-3-319-63645-0_6. ISBN 978-3-319-63645-0。
  15. ^ Zhu, Zhiwen; Xiang, Ze; Li, Jianpeng; Huang, Yan; Ruan, Shipeng (2020-04-15). 「現場モニタリングとFEM解析に基づく2種類のカットアウト形状を持つ直交異方性橋梁デッキの疲労挙動」 . Engineering Structures . 209 109926. Bibcode :2020EngSt.20909926Z. doi :10.1016/j.engstruct.2019.109926. ISSN  0141-0296. S2CID  214390583.
  16. ^ Macchiarulo, Valentina; Milillo, Pietro; Blenkinsopp, Chris; Giardina, Giorgia (2022). 「インフラネットワークの変形モニタリング：完全自動化されたGIS統合とInSAR時系列解析」.構造ヘルスモニタリング. 21 (4): 1849– 1878. doi : 10.1177/14759217211045912 . ISSN  1475-9217. S2CID  245807673.
  17. ^ Jiang, B.; Liu, C. (2009). 「GISにおける交通流予測のためのストリートベースのトポロジカル表現と分析」. International Journal of Geographical Information Science . 23 (9): 1119– 1137. arXiv : 0709.1981 . Bibcode :2009IJGIS..23.1119J. doi :10.1080/13658810701690448. ISSN  1365-8816. S2CID  32772999.
  18. ^ カルヴィ、ジャン・ミケーレ;モラッティ、マッテオ。オライリー、ジェラルド J.スカタルレッジャ、ニコラ。モンテイロ、リカルド。マロモ、ダニエレ。カルヴィ、パオロ・マルティーノ。ピニョ、ルイ (2019-04-03)。「ワンス・アポン・ア・タイム・イン・イタリア：モランディ橋の物語」。構造工学インターナショナル。29 (2): 198–217。土井:10.1080/10168664.2018.1558033。ISSN  1016-8664。S2CID  116753139。
  19. ^ Consiglio Superiore dei Lavori Pubblici (2020). 「分類とリスク管理、評価、監視、評価に関する情報を収集します。」交通インフラ省。2023 年 7 月 5 日に取得。
  20. ^ ab "AASHTOWare Bridge" . 2023年7月6日閲覧。
  21. ^ パウロ・J・ダ・ソウザ・クルス;ダン・M・フランゴポル;ルイス・C・カンホト・ネベス編。 (2015-03-11)。橋梁のメンテナンス、安全管理、ライフサイクルパフォーマンスの進歩。橋の維持、安全、管理に関する第 3 回国際会議、2006 年 7 月 16 ～ 19 日、ポルトガル、ポルト - IABMAS '06。ロンドン：CRCプレス。土井：10.1201/b18175。ISBN 978-0-429-15809-4。
  22. ^ 「SwissInspect - インフラのデジタルツインを作成」www.swissinspect.io . 2023年7月6日閲覧。
  23. ^ "INBEE". Inbee (イタリア語) . 2023年7月6日閲覧。

さらに読む

  • ハドソン, SW; カーマイケル III, RF; モーザー, LO; ハドソン, WR; ウィルクス, WJ (1987年12月). 「橋梁管理システム」. NCHRP報告書(300) . 2023年7月7日閲覧– 米国運輸研究委員会より.
  • 「Linee Guida per la classificazione e gestione del rischio, la valutazione della sicurezza ed il Monitoraggio dei ponti esistenti」 [既存の橋のリスク分類と管理、安全性評価とモニタリングに関するガイドライン] (イタリア語) 。2023-07-06に取得。
  • 「Analyse de risque des ponts en site affouillable: un guide du Cerema」[清掃可能な場所における橋のリスク分析: セレマ ガイド]。セレマ、気候、地域。 Aménegement et resilience (フランス語)。 2019-03-28 。2023-07-06に取得。
「https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Bridge_management_system&oldid=1317129700」より取得