著者
Xianfeng Li(東京大学大学院),Mayuko Nishio(筑波大学), Kentaro Sugawara/Shoji Iwanaga(地層科学研究所),Pang-jo Chun(東京大学大学院)
Sustainability 2023, 15(14), 10793
KW:斜面の安定性、安全率、機械学習、サロゲートモデル
概要
多くの国では、斜面崩壊が深刻な自然問題となり、地滑りダムなどの災害を引き起こす可能性があります。本研究では、斜面の安定性評価における課題に対処するため、880の斜面データ(不安定266斜面、安定614斜面)を使用して、代理モデルとしてシミュレーションモデルを活用し、斜面の安定性を分析するための機械学習の実装を検討しました。回帰モデルを用いて傾斜の安定度を示すFOS(安全率)値を推定し、さらにその値から安定、わずかに安定、不安定の3つの状態に分類しそれぞれの精度を評価しました。結果より、FOS値と選択した勾配パラメーターの間に強い関係があることが示されました。従来の方法と斜面安定性解析用に開発された代理モデルとの解析時間の差は、機械学習の潜在的な利点があることがわかりました。