淺沼組は、少数の加速度センサーの測定値から建物全階の揺れを高精度に予測する「全階応答予測手法」を開発し、地震モニタリングシステムに実装した。安全性の判断に必要な予測精度を維持しながら導入/運用コストが抑えられる。
淺沼組は2026年8月27日、少数の加速度センサーの測定値から建物全階の揺れを高精度に予測する「全階応答予測手法」を開発したと発表した。展開中の地震モニタリングシステムに実装することで、安全性の判断に必要な予測精度を維持しながら導入/運用コストを抑えられる。
全階応答予測手法は、少数の加速度センサーによる測定値により、設計図面に基づく建物の振動特性から、センサーを設置していない中間階の揺れを解析的に予測する技術。
S造やRC造などの構造種別や建物規模による制限はなく、多様な建物に適用できる。新築や淺沼組の施工物件だけでなく、既存建物のリニューアルや他社設計物件にも導入可能。より高精度な診断に向け、専門家による実測振動調査を組み合わせたプランも提供する。
淺沼組が展開する地震モニタリングシステムは、建物に設置した加速度センサーで地震時の揺れを即時に分析し、建物の安全性などの診断結果を通知する。震度2以上の地震を検知すると速報通知を自動送信。診断結果はクラウドで管理し、PCやスマートフォンから確認できる。
従来、地震モニタリングシステムの診断精度を高めるため全階に加速度センサーを設置すると、導入/運用費用が増えることが普及上の課題だった。全階応答予測手法を用いることで、5階建て建物の全階にセンサーを設置する場合と比べ、導入コストを約35%、運用コストを約60%削減できるという。
予測精度は、実建物で取得した地震データの分析と、建物模型を使った振動台実験で検証。中間階の揺れを正確に予測できると確認した。
大地震後に建物の継続利用や避難の必要性を判断する応急危険度判定は、技術者の目視によるため判定に時間を要し、結果にばらつきが生じることが課題だった。淺沼組は、センサーで建物の状況を即時に分析/診断する地震モニタリングシステムの普及を進め、大地震発生時の迅速な安全確認につなげる。被災地の早期復旧と都市機能の維持への貢献も目指す。
木造化/木質化:優良木造建築「先導枠」、鹿島の9階建てオフィスと日鉄興和の12階建てホテルを採択 国交省
データセンター:大規模データセンターをモジュール型に 申請/設計から施工まで約2年を目指す
レジリエンス:“地震大国”日本の技術を世界へ! 日建設計が米ミシガン州立大とレジリエンス交流
“土木×AI”で起きる建設現場のパラダイムシフト(39):土木×AIの「勝ち筋」とは? インフラや災害対応で進む“フィジカルAI”
スマートメンテナンス:八潮の道路陥没踏まえ、国交省「上下水道DX 技術カタログ」にドローンなど新技術45件追加
“土木×AI”で起きる建設現場のパラダイムシフト(36):AI×デジタルツインで進化するインフラ点検 枕木劣化を列車カメラで判定など【土木×AI第36回】Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
人気記事トップ10