Real-time Artificial Intelligence (AI) Prediction of Seepage Failure and Evacuation Assistance by Structural Health Monitoring of River Levees

通过河堤结构健康监测实时人工智能（AI）预测渗漏故障并协助疏散

• 批准号: 22K04313
• 负责人: 竹下 祐二
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Okayama University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K04313/
• 关键词: 河川堤防; 浸透流; 現地計測; 降雨浸透; 土中水分量; 深層学習; スパースモデリング; 原位置透水試験; 浸透破壊; 構造ヘルスモニタリング; 河川防災

河川堤防の構造ヘルスモニタリングを実施することにより，従来の維持管理技術と防災技術を対症療法型から予防保全型への転換する技術提案の実用化に結び付け，堤防災害の減災への貢献を目的とする。令和４年度に実施した研究実績としては， 2箇所の一級河川堤防において，河川水位や基盤透水層内の水位変動，そして，のり面表層領域での降雨浸透による土中水分量の動態および傾斜変動に対する長期間の堤防ヘルスモニタリングを実施したことにある。これらの計測事実を用いることで，洪水時に発生する堤内基盤水位の変動を準リアルタイムで予測する回帰モデルとして，深層学習による非線形回帰モデルとスパースモデリングによる線形回帰モデルを構築した。それぞれのモデルには，過去の洪水時や日常的な水位変動時に対象堤防において計測された堤内基盤水位と河川水位変動の関係を学習させた．学習水位としては，現時刻から180分前までの7時刻（180分前，150分前，120分前，90分前，60分前，30分前，現時刻）における河川水位と基盤水位の計14の水位計測値を用いた。得られた成果を以下に示す。１）非線形回帰モデルは予測対象洪水事例によって感度解析により決定されるモデル構造が異なるため，水位予測精度が変化することが懸念される．一方，線形回帰モデルは構造が単純でその構築が容易であるため，洪水時の堤防基盤水位予測モデルとしての実用性を有していると考えられる。２）回帰モデルでは，学習した水位変動範囲外の外挿条件での予測精度が担保されないため，目的変数に用いる水位データの扱いに工夫が必要である．そのため，河川堤防における基盤水位の変動要因として，計測すべき物理量を適切に選定した計測システムの構築と計測の継続による事例の蓄積が重要であると思われる。

The river embankment is designed to maintain the management technology, prevention and treatment technology, and to pay for the application of the technical proposal for prevention and protection, and the purpose of the levee disaster prevention is to be paid for the purpose of maintaining the management technology and prevention technology. In 2004, the first-level river embankment of the second-level river embankment, the level of the river water level in the permeable basin of the river water level fluctuated, the water level of the flood surface was saturated with rainfall in the loess soil, and the water content in the loess soil was soaked by rainfall, and the water content in the loess soil was affected for a long period of time during the long-term operation of the embankment. During the flood, the operation of the base water level in the levee is scheduled to be completed during the flood, and the base water level in the levee is scheduled to be returned to the embankment in the event of a flood. In-depth study, we need to learn that there is a non-linear response in the air, and that a non-linear response is required. During the flood, the daily water level change is like the base water level in the levee, the river water level in the levee, the river water level in the levee. Learn how to change the water level at 180 minutes before 7 minutes (180 minutes, 150 minutes, 120 minutes, 90 minutes, 60 minutes, 30 minutes). At present, the basic water level of the river is calculated and the water level is measured for 14 years. The following is a "sign" of the results. 1) the non-shaped return response is similar to that of a flood case, and the sensitivity analysis determines that the water level is accurate, and that the water level is accurate. On the one hand, it is easy to change the temperature of the embankment during the flood, and the water level of the embankment foundation during the flood. 2) in response to the general situation, the external conditions of the water level movement guarantee the accuracy of the water level movement, and it is necessary to measure the water level of the river embankment due to the failure of the water level. In order to calculate the physical quantity, we choose to calculate the physical quantity of the physical quantity and select the examples of important physical quantity.

项目成果

簡易型変水位透水試験による現場飽和透水係数の原位置測定方法に関する考察

简单变级渗透率试验饱和导水率原位测量方法的思考

• 发表时间: 2022
• 作者: Kodai Matsuda;Zentaro Furukawa and Kiyonobu Kasama;Rina Takeda;竹田梨夏;竹田梨夏;竹田梨夏;竹田梨夏;古川全太郎;Kodai Matsuda;永瀬 唯，中田 修平, 富永 貴亮;竹下祐二・山本純也;竹下祐二・川田勇希;竹下祐二・岡本優大・松尾菜歩
• 通讯作者: 竹下祐二・岡本優大・松尾菜歩

深層学習を用いた洪水時における河川堤防内水位の変動予測

使用深度学习预测洪水期间河堤内水位的变化

• 发表时间: 2022
• 期刊: 地盤工学会誌
• 作者: Kodai Matsuda;Zentaro Furukawa and Kiyonobu Kasama;Rina Takeda;竹田梨夏;竹田梨夏;竹田梨夏;竹田梨夏;古川全太郎;Kodai Matsuda;永瀬 唯，中田 修平, 富永 貴亮;竹下祐二・山本純也
• 通讯作者: 竹下祐二・山本純也

スパースモデリングを用いた洪水時における河川堤防基盤水位の変動を表す回帰モデル作成に関する考察

利用稀疏模型建立表达洪水期间河堤基水位变化的回归模型的思考

• 发表时间: 2022
• 作者: Kodai Matsuda;Zentaro Furukawa and Kiyonobu Kasama;Rina Takeda;竹田梨夏;竹田梨夏;竹田梨夏;竹田梨夏;古川全太郎;Kodai Matsuda;永瀬 唯，中田 修平, 富永 貴亮;竹下祐二・山本純也;竹下祐二・川田勇希
• 通讯作者: 竹下祐二・川田勇希