群馬大学の新技術：老朽化構造物の自動劣化診断システム

群馬大学が開発した老朽化構造物診断システム

独立行政法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の支援を受け、群馬大学の岩崎篤准教授が老朽化構造物の自動劣化診断システムを開発しました。この技術は、特に都市インフラや生産施設など、高度な安全性が求められる構造物に対して、事前の詳細情報が不要である点が特徴です。

自動診断の仕組みと利点

開発されたシステムは、構造物の状態をリアルタイムで監視し、損傷や異常を発見することができます。従来の診断方法では、作業者のスキルや経験に依存しがちですが、このシステムは定量的な診断を実現。センサを設置した部分の情報をもとに、どのような異常があるかを「違和感」を感じるシステムとして捉えます。

具体的には、データは有線や無線LANを通じて収集され、異常が発生した場合には自動的に警報が発令されます。このため、現場での診断作業がシンプルかつ迅速に行えるようになっています。

競合技術に対する強み

競合する技術と比較すると、当システムは以下のような独自の強みを持っています：
1. センサ数の削減：少数のセンサで構造の劣化を診断できるため、一度の設置で非効率を解消。
2. ノイズへの強さ：ノイズが多い環境でも運用可能で、事前情報がなくても損傷評価が行える。
3. 低データ転送量：異常時に限ってデータを送信するため、ネットワーク負荷が軽減。
4. 継続的な診断：運転中の車両についても、停止せずに評価が可能です。

これにより、従来の監視手法と比べて、コストの削減や効率性が大幅に向上しています。

実用化と今後の展望

すでに、「ジェイシグマ」として道路トンネル用ジェットファンの異常モニタリングに応用されているこの技術は、今後の適用範囲が広がることが期待されます。具体的には、航空機や燃料電池車の構造ダメージ診断、工場設備の劣化評価など、多岐にわたる分野での利用が見込まれています。

また、企業との共同研究を推進しながら、他分野への応用についても意見交換を行う意向を示しています。技術の最適化だけでなく、高精度な測定結果を得るための取り組みが進められる予定です。

今後は、解析的および実験的な検討を重ね、診断可能な損傷の程度に関するガイドラインを設定することが求められるでしょう。