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

基本信息

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

项目摘要

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．

本研究的目的是阐明地震引起的火山碎屑崩塌机制，并提出一种基于此创建滑坡灾害图的方法。首先，我们将重点研究火山灰粘土的动力响应特性，并通过室内试验明确其物理力学特性。此外，我们将开发一种适当的参数设置方法，用于地震期间火山碎屑崩塌的数值分析，同时考虑到根据持续震动引起的振动特征估计的地形和地质结构。继2012年度之后，我们在2012年度对SPH法对于地震引起的缓坡土地滑坡的适用性进行了调查。首先，对于简单的边坡模型（长88 m，高44 m，深40 m），根据现场测量获得的地面强度常数设置软弱层，并与边坡平行引入。以弱层为边界发生线性滑移。接下来，我们通过再现详细地形来调查韩木平滑坡，并确认添加软弱层会增加整个斜坡的位移。然而，滑移速度仅为 4.8cm/s，这是一个低估的结果。在实际现象中，滑动的土块塌陷成块，随着块体向下流动而破碎，就会发生高速滑坡。这一点是以后的话题。此外，在本研究中，我们开始构建一个系统，将加速度 H/V 光谱转换为颜色信息（色谱），并使用深度学习估计微震观测点的地面结构。 2012年度，我们在87个K-Net观测点观测到的13,150个50加仑以下的地震运动记录创建了色谱，并建立了学习模型。结果，我们能够以高精度对观察点进行正确分类。此外，将获得土壤测井的10个点处获得的N/V谱输入深度学习模型，提取具有相似H/V谱的K-NET观测点，并提取这两个点的测井I。比较了一下。结果，N值的深度分布获得了较好的相关性。