ラフ集合分析を用いた管渠不具合に与える影響因子の抽出

摘要

In order to perform preventive maintenance of sewer system networks efficiently, it is important to select those pipes at greatest risk of failure by conducting preliminary surveys. Sewerage ledger systems using GIS data have been introduced in recent years, making it easier than before to superimpose sewage pipes and other information. In this study, we identified common factors that contribute to sewer pipe damage by Rough Set Theory using the data of concrete pipes in Sendai City. The results show that construction before 1964 and construction as part of development activity are contributory factors, and that these factors are similar to past reports such as reports on the results of statistical approaches and the factors pointed out by experts using the KJ method or AHP. Although the Rough Set Method can be used to identify contributory factors, some issues remain such as selection of elements and discretization.%下水道管渠網の予防保全的な維持管理を効率的に行うには，机上スクリーニングが重要となる.他方GISデータを用いた下水道台帳システムの導入が進んでおり，管渠に関する情報の重ね合わせは以前より容易となってきている.そこで情報の重ね合わせからスクリーニング時に有効な管渠不具合に与える影響因子を抽出するため，仙台市のコンクリート管を対象に，TVカメラ調査結果を決定属性，下水道台帳や各種地盤条件等を条件属性としてラフ集合分析を行った.適切なデータの事前処理とχ~2による独立性検定の活用により，比較的精度よく極小条件が抽出された.今回の分析では，既往の研究で統計的に影響が示唆された因子のほか，AHP法やKJ法によってエキスパートが不具合の多い地区と判断した因子についても極小条件として抽出された.また，直接的な原因とは異なる代替因子を用いても，スクリーニングに寄与できる可能性が示唆された.