地震時崩壊性地すべり発生地点の微動特性と火山灰土壌の物理・力学特性との相関

地震滑坡发生地微震特征与火山灰土物理力学性质的相关性

• 批准号: 21K04615
• 负责人: 飛田 哲男
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Kansai University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K04615/
• 关键词: 地すべり; 地震; 火山灰土壌; SPH法; 常時微動

本研究の目的は，地震による火山砕屑物の崩壊メカニズムを明らかにし，それに基づいた土砂災害ハザードマップ作成法を提示することである．まず，火山灰質粘性土の動的応答特性に着目し，物理的・力学的性質を室内試験で明らかにする．さらに，地震時の火山砕屑物の崩壊について，常時微動による振動特性から推定される地形・地質構造を考慮した数値解析を行うための適切なパラメータ設定手法を構築する．22年度は，21年度に引き続き，地震による緩傾斜地の地すべりに対してSPH法の適用性を検討した．まず，単純な斜面モデル（長さ88m，高さ44m，奥行き40m）に対し，現地調査から得られた地盤の強度定数を入力した弱層を設定し，これを斜面と並行になるよう導入したところ，弱層を境に直線的なすべりが発生した．次に，葉ノ木平の地すべりについても詳細地形を表現して検討を行い，弱層を加えると斜面全体の変位量が大きくなることを確認した．しかし，すべり速度はわずか4.8cm/sと過小評価となった．実現象では，すべり土塊がブロック状に崩壊し，流下するにつれてブロックが壊れることで速度の大きな地すべりが発生している．この点については今後の課題である．また，本研究では，加速度H/Vスペクトルを色情報（カラースペクトル）に変換し，深層学習により微動観測点の地盤構造を推定するシステムの構築を開始している．22年度は，87地点のK-Net観測点で観測された50gal以下の地震動記録13150個についてカラースペクトルを作成し，学習モデルを構築した．その結果，観測点を高い精度で正しく分類できた．また，土質柱状図が得られている10地点で得られたN/Vスペクトルを深層学習モデルに与え，類似するH/Vスペクトルを持つK-NET観測点を抽出し，両地点の柱状図を比較した．その結果，N値の深さ方向分布に比較的良い相関が得られた．

The purpose of this study is to provide a method for the formation of volcanic debris in the event of earthquakes. The physical and mechanical properties of pozzolanic clay are investigated in laboratory. In addition, the seismic collapse of volcanic debris, the vibration characteristics of constant micromotion, the calculation of topographic and geological structure, the analysis of numerical values, and the construction of appropriate setting methods are discussed in 22 and 21 years. In the field, the strength of the slope (88m in length, 44m in height, 40m in height) is determined by setting the strength of the weak layer, and the slope is parallel to the ground. Second, the level of the leaves and the ground. The detailed terrain is displayed in the discussion. The weak layer is added to the slope. The overall position is large. The speed is 4.8cm/s. The phenomenon is that the soil mass is in the shape of a rock, and the flow of soil is in the shape of a rock. This is the point of the future. In this study, acceleration H/V selection information was changed, and the construction of ground vibration records of 87 K-Net measurement points was started. In 2002, 13150 ground vibration records of less than 50gal were recorded, and the construction of ground vibration records was started. The result is that the measurement point is highly accurate and the classification is correct. The column of soil is extracted from 10 locations, and the column of soil is compared with the column of N/V. The results show that N values are better correlated with the distribution of depth.

项目成果

深層学習による地動観測点の特定

利用深度学习识别地震动观测点

• 发表时间: 2023
• 期刊: 土木学会論文集A1（構造・地震工学）（掲載決定）
• 作者: 長尾年恭;鴨川 仁;上嶋 誠;佐柳敬造;嵐裕介，福山泰治郎;飛田哲男，山本航
• 通讯作者: 飛田哲男，山本航

Numerical Study on Delayed Failure of Gentle Sloping Ground

缓坡地基延迟破坏数值研究

• DOI: 10.1007/978-3-031-11898-2_118
• 发表时间: 2022
• 期刊: PBD-IV 2022: Proceedings of the 4th International Conference on Performance Based Design in Earthquake Geotechnical Engineering (Beijing 2022)
• 作者: Tetsuo Tobita;Hitomi Onishi;Susumu Iai & Masyhur Irsyam
• 通讯作者: Susumu Iai & Masyhur Irsyam

機械学習を用いたカラースペクトルによるH/Vスペクトル比の同定

使用机器学习通过色谱识别 H/V 光谱比

• 发表时间: 2022
• 作者: Kurita;K.;Saito T.;Oguchi;C. T.;Kawabe;Y.;佐藤丈晴;Toyoda Yusuke;飛田哲男，山本航
• 通讯作者: 飛田哲男，山本航

地盤震動スペクトルと機械学習による地盤構造推定

使用地面运动谱和机器学习估计地面结构

• 发表时间: 2022
• 作者: Okamoto T;Tanaka K;Matsumoto K and Someya;T.;中島祥太，木村至伸;山本航，飛田哲男
• 通讯作者: 山本航，飛田哲男

地震による緩傾斜地の地すべりに対するSPH法の適用性

SPH方法在地震引起的缓坡滑坡中的适用性

• 发表时间: 2022
• 作者: Oguchi;C. T.;Nakamura;K.;Wakatsuki;T.;上野友彰，飛田哲男，小野祐輔
• 通讯作者: 上野友彰，飛田哲男，小野祐輔