今日は1日遅れの仕事納めでした。
現場帰りの高速道路では事故渋滞の連発。
前を見ていないのか、渋滞後尾でキキー、バンと音がし、また 事故の発生。年末年始、警察の方も大変でしょう。
今年は現場が多く、7月以降はほぼ毎日現場漬け、夜内業の日々でした。踏査・コア観察・試験・観測といった自然を知る過程を多く経験できたと思います。対象も、地下水、地すべり、廃棄物、軟弱、トンネル、造成、その他いろいろ経験させてもらった1年でした。
残念ながら、有効応力解析や地震応答解析などの、実務的ノウハウ習得といった短期目標は全くダメな年でした(教科書的な話までで終わりました)。ま、この支店に着任した際、中期的な目標「多くの現場で経験をつむ」を設定したので、そういう意味では着々と目標達成に寄与した年でしたが。
一通り、興味のあることは試しましたので、来年はあまり興味が沸かない(しかし周りからは受けろと言われている)建設部門の技術士試験でも受けてみましょうか? まず、漢字の勉強からですが。
2012年12月30日日曜日
2012年12月28日金曜日
MyScript Calculator
引き続き App Store を見ていますと面白い電卓がありました。
MyScript Calculator
手入力>文字認識>計算といった流れ。しかも修正可。分数やLogも対応。画期的ですね。次は日本語メモ版でしょうか?既にありそうですけど。
音声認識精度は格段に上がっていますね。ただ、人前でも恥ずかしくない音声入力方法はないものでしょうか?
MyScript Calculator
手入力>文字認識>計算といった流れ。しかも修正可。分数やLogも対応。画期的ですね。次は日本語メモ版でしょうか?既にありそうですけど。
音声認識精度は格段に上がっていますね。ただ、人前でも恥ずかしくない音声入力方法はないものでしょうか?
GeoClino for iPhone
GeoClino for iPhone
開発: Geological Survey of Japan,AIST
開発: Geological Survey of Japan,AIST
以前、iPhone では汚れが気になって測れない!と書きました。防塵・防水・耐衝撃ケース、高いんですよね。
http://phreeqc.blogspot.jp/2011/02/blog-post_2956.html
でも、機能はアナログより豊富。XMLでメール転送可能ですので、EXCELで読み込み、StereoWinや Dips にはマクロで流し込めます。あとはCADへ走行傾斜のマーキングが流せると申し分ないです。http://phreeqc.blogspot.jp/2011/02/blog-post_2956.html
久しぶりに App Store を確認してみますと、下記の通り変化なし。ただ、iPhone5でも動きました。
■対応機種
・iPhone3GS,4
・iPad WiFi+3Gモデル
■対応OS
・iOS4.0以上
2012年12月27日木曜日
つらら
山の雪もずいぶん減りました。
珍しく晴天で温かい日差しが降り注いでいましたが、それでも気温はマイナス。孔内傾斜計のアルミケーシングのフタが凍りついて外せませんでした。ライターで温めると簡単に外れましたが、それをとりに行くため一度山を降りる羽目に(情けない)。
今日の一枚。綺麗でした(といいつつ、この下を通過せざるをえない状況)。
2012年12月26日水曜日
HP で主成分分析
主成分分析を調べていると、簡単に計算・作画可能なサイトがありました。
http://d.hatena.ne.jp/hoxo_m/20120106/p1
これは便利。
ただし、第2主成分の主成分得点がRや手計算(EXCELは手計算と言わない?)の結果と少し異なっていました。こういったサイトで傾向を見て、選別したものを R で計算しなおすのが良さそうですね。
計算サイトもそうですが、以下の部分も感心。R、深そうです。
http://d.hatena.ne.jp/hoxo_m/20120106/p1
これは便利。
ただし、第2主成分の主成分得点がRや手計算(EXCELは手計算と言わない?)の結果と少し異なっていました。こういったサイトで傾向を見て、選別したものを R で計算しなおすのが良さそうですね。
計算サイトもそうですが、以下の部分も感心。R、深そうです。
data(iris) data <- iris[1:4] prcomp.obj <- prcomp(data, scale=TRUE) # 主成分分析 pc1 <- prcomp.obj$x[,1] # 第一主成分得点 pc2 <- prcomp.obj$x[,2] # 第二主成分得点 label <- as.factor(iris[,5]) # 分類ラベル percent <- summary(prcomp.obj)$importance[3,2] * 100 # 累積寄与率 plot(pc1, pc2, col = label, main = paste(percent, "%"))
クラスター分析
主成分得点まで計算できたら、今度はクラスター分析。
いくつか手法があるようですが、所詮はデータ間の距離の取り扱い方・考え方の違いだけのよう。文献と同じK平均法だとコマンド1発でOKでした。簡単。
ただ、グラフ表示の仕方が分からないので、結果をEXCELで確認。
うーん。良い感じ。
これは数学というよりは、人間の感覚をPCで表現したと言う感じですね。クラスターの数や分析結果のプロットが感覚に合うまで試行錯誤が必要なのでしょう。
感覚に客観的根拠を与えるため、定量的評価のために統計的手法を用いること自体に興味はないのですが、実務では必要とされる場合が多いようです。実装しておいて損はないでしょう。
ま、文献の内容は理解できましたし、自分でもできるようになりました。
何が「画期的」だったかというと、今までヘキサで表現し、形の似ている似ていないを議論していたところが定量的になったところでしょうか?うーん。
いくつか手法があるようですが、所詮はデータ間の距離の取り扱い方・考え方の違いだけのよう。文献と同じK平均法だとコマンド1発でOKでした。簡単。
ただ、グラフ表示の仕方が分からないので、結果をEXCELで確認。
うーん。良い感じ。
これは数学というよりは、人間の感覚をPCで表現したと言う感じですね。クラスターの数や分析結果のプロットが感覚に合うまで試行錯誤が必要なのでしょう。
感覚に客観的根拠を与えるため、定量的評価のために統計的手法を用いること自体に興味はないのですが、実務では必要とされる場合が多いようです。実装しておいて損はないでしょう。
ま、文献の内容は理解できましたし、自分でもできるようになりました。
何が「画期的」だったかというと、今までヘキサで表現し、形の似ている似ていないを議論していたところが定量的になったところでしょうか?うーん。
2012年12月24日月曜日
R で主成分分析
R をインストールし、主成分分析を試してみました。
最初はEXCELでもできるかな?と思い、分散共分散行列まで作りました。が、固有値・固有ベクトルを簡単に出す方法が分かりませんでした。HPを探してみるとソルバーやマクロなど、繰り返し計算で解決している例がりありましたが、それなら最初からRを使った方がミスがなく正確だと思い、トライしました。(一応、EXCELでも答えはRと同じでしたが。)
基本CUIですが、コマンドの修正(打ち直し)やコピペができたり、クリップボード経由でEXCELからデータを読み込めたりします。DOSに比べると雲泥の差(EXCELシートを直接読めるパッケージもあるそうです)。さすが有名なオープンソース。
使ったコマンドは以下の通り。備忘録です。
クリップボードからの読み込み
> sui <- read.delim("clipboard")
> sui
pH 温度 電気伝導度mS.m
1 7.70 11.4 88.5
2 8.19 10.7 21.8
3 7.65 9.4 21.3
・ ・ ・ ・
・ ・ ・ ・
標準化
> sui.scale <- scale(sui)
> sui.scale
pH 温度 電気伝導度mS.m
[1,] -0.6883099 -0.182747450 3.17019503
[2,] 1.2956421 -0.856027531 -1.40223461
[3,] -0.8907540 -2.106404823 -1.43651069
・ ・ ・ ・
・ ・ ・ ・
attr(,"scaled:center")
pH 温度 電気伝導度mS.m
7.870 11.590 42.255
attr(,"scaled:scale")
pH 温度 電気伝導度mS.m
0.2469818 1.0396862 14.5874306
主成分分析
> sui.sc.pc=princomp(sui.sc)
> summary(sui.sc.pc)
Importance of components:
Comp.1 Comp.2 Comp.3
Standard deviation 1.3646128 0.7299083 0.6745857 #固有値の平方根
Proportion of Variance 0.6533923 0.1869355 0.1596722
Cumulative Proportion 0.6533923 0.8403278 1.0000000
> sui.sc.pc$loadings #固有ベクトル(空白≒0)
Loadings:
Comp.1 Comp.2 Comp.3
pH 0.568 0.731 0.379
温度 -0.571 0.681 -0.458
電気伝導度mS.m -0.593 0.804
> sui.sc.pc$scores #主成分得点
Comp.1 Comp.2 Comp.3
[1,] -2.166246269 -0.48843793 2.371942062
[2,] 2.055847666 0.30255612 -0.244302505
[3,] 1.549110746 -2.14863233 -0.526860394
・ ・ ・ ・
・ ・ ・ ・
生データを主成分分析にかけると、それぞれの測定項目の桁が同等に評価されるのか、圧倒的に電気伝導度のばらつきで規制されます。得られた固有ベクトルを使って主成分得点をEXCELで検算しても、結果は合いません。上記ト関連し、固有ベクトルの桁数が影響しているのでしょうか?詳細は分かりませんが。 標準化後に主成分分析を行うと、検算もあいました。OKです。データ項目の数値、桁の価値を見ることも大事なんでしょうね。あるいは適切な前処理が必要ということかな?
続きは後日。
最初はEXCELでもできるかな?と思い、分散共分散行列まで作りました。が、固有値・固有ベクトルを簡単に出す方法が分かりませんでした。HPを探してみるとソルバーやマクロなど、繰り返し計算で解決している例がりありましたが、それなら最初からRを使った方がミスがなく正確だと思い、トライしました。(一応、EXCELでも答えはRと同じでしたが。)
基本CUIですが、コマンドの修正(打ち直し)やコピペができたり、クリップボード経由でEXCELからデータを読み込めたりします。DOSに比べると雲泥の差(EXCELシートを直接読めるパッケージもあるそうです)。さすが有名なオープンソース。
使ったコマンドは以下の通り。備忘録です。
クリップボードからの読み込み
> sui <- read.delim("clipboard")
> sui
pH 温度 電気伝導度mS.m
1 7.70 11.4 88.5
2 8.19 10.7 21.8
3 7.65 9.4 21.3
・ ・ ・ ・
・ ・ ・ ・
標準化
> sui.scale <- scale(sui)
> sui.scale
pH 温度 電気伝導度mS.m
[1,] -0.6883099 -0.182747450 3.17019503
[2,] 1.2956421 -0.856027531 -1.40223461
[3,] -0.8907540 -2.106404823 -1.43651069
・ ・ ・ ・
・ ・ ・ ・
attr(,"scaled:center")
pH 温度 電気伝導度mS.m
7.870 11.590 42.255
attr(,"scaled:scale")
pH 温度 電気伝導度mS.m
0.2469818 1.0396862 14.5874306
主成分分析
> sui.sc.pc=princomp(sui.sc)
> summary(sui.sc.pc)
Importance of components:
Comp.1 Comp.2 Comp.3
Standard deviation 1.3646128 0.7299083 0.6745857 #固有値の平方根
Proportion of Variance 0.6533923 0.1869355 0.1596722
Cumulative Proportion 0.6533923 0.8403278 1.0000000
> sui.sc.pc$loadings #固有ベクトル(空白≒0)
Loadings:
Comp.1 Comp.2 Comp.3
pH 0.568 0.731 0.379
温度 -0.571 0.681 -0.458
電気伝導度mS.m -0.593 0.804
> sui.sc.pc$scores #主成分得点
Comp.1 Comp.2 Comp.3
[1,] -2.166246269 -0.48843793 2.371942062
[2,] 2.055847666 0.30255612 -0.244302505
[3,] 1.549110746 -2.14863233 -0.526860394
・ ・ ・ ・
・ ・ ・ ・
生データを主成分分析にかけると、それぞれの測定項目の桁が同等に評価されるのか、圧倒的に電気伝導度のばらつきで規制されます。得られた固有ベクトルを使って主成分得点をEXCELで検算しても、結果は合いません。上記ト関連し、固有ベクトルの桁数が影響しているのでしょうか?詳細は分かりませんが。 標準化後に主成分分析を行うと、検算もあいました。OKです。データ項目の数値、桁の価値を見ることも大事なんでしょうね。あるいは適切な前処理が必要ということかな?
続きは後日。
2012年12月23日日曜日
主成分分析と固有値問題
先の参考書では主成分分析と固有値の関係がピンとこなかったのですが、他の本で展開を追えば「なるほど」でした。統計って、物理的意味として曖昧なイメージがあったのですが、数学的には明快ですね。
主成分分析の流れです。
1.主成分得点の定義
主成分得点:z、重み(主成分):a、データ:x とすると、
z1=a1x1+a2x2 (2次元を1次元に縮約) Zn*k=Xn*pAp*k (p次元をk次元に縮約)
2.主成分得点Zの分散を最大にする(第1)主成分Aを求める。
2-1.Zの分散を数式で表現(といっても2次元なら中学数学)。
2-2.Σai2=1の制約条件を付ける。( ai に制約がないと、zi がいくらでも大きくなる。2次元でa1=cosθ1,a2=cosθ2とすると座標回転とベクトル化の中間的なイメージ)
2-3.2-1.の式を2-2の制約のもと、Lagrange の未定乗数法で解く。
2-4.解けた式が、(Xの分散共分散行列)A=λAとなる。つまり、固有値λ(Zの分散に対応)と主成分Aが固有ベクトル(主成分の軸に対応)として求められる。
2-5.n次の正方行列の場合、固有値はn個求められる。 固有ベクトルは、固有値が最大のものから第1主成分、第2主成分・・・と定義。
主成分分析の流れです。
1.主成分得点の定義
主成分得点:z、重み(主成分):a、データ:x とすると、
z1=a1x1+a2x2 (2次元を1次元に縮約) Zn*k=Xn*pAp*k (p次元をk次元に縮約)
2.主成分得点Zの分散を最大にする(第1)主成分Aを求める。
2-1.Zの分散を数式で表現(といっても2次元なら中学数学)。
2-2.Σai2=1の制約条件を付ける。( ai に制約がないと、zi がいくらでも大きくなる。2次元でa1=cosθ1,a2=cosθ2とすると座標回転とベクトル化の中間的なイメージ)
2-3.2-1.の式を2-2の制約のもと、Lagrange の未定乗数法で解く。
2-4.解けた式が、(Xの分散共分散行列)A=λAとなる。つまり、固有値λ(Zの分散に対応)と主成分Aが固有ベクトル(主成分の軸に対応)として求められる。
2012年12月17日月曜日
地下水の流動系と主成分分析
ようやく仕事も先が見えてきたので、今日は休みました。
で、コタツに入りながら地盤工学会誌を見ておりますと、今年の学会報告が載っていました。思い返せば、ここ2年ほど、どこの学会発表にも参加していません。ま、参加しても刺激を受ける発表が少ないということと、地質・土木分野で化学的な発表をしても反応がないということ、近年サボっていること(これが一番の理由)などが原因でしょうか。
で、何気なく数値解析の総括を見ていますと、お世話になった技術者の名前が。しかも、その方が「画期的」と評されている発表がありました。日本でトップクラスの方をして「画期的」と言わしめるその発表、気になり読んでみました。
高木英知ほか「統計学的手法に基づいた濃尾平野の扇状地における地下水流動系の評価」
統計学的手法を用いて地下水データの整理、評価を行い、定性的に河川水の影響の強い範囲を示した発表でした。が、あまり興味のない統計学。読んでもぱっと頭に入りません。何で統計で固有値が出てくるのか分かりませんでしたし、主成分分析も手を動かしたことがないので理解していません。「標準化」など知らない単語もあり、 一読では内容すら理解できず、何が「画期的」なのか全く分かりませんでした。
で、仕方なく本屋に行き、引用文献にあった「Rによるデータサイエンス」を購入。取り急ぎ、主成分分析の章を読みました。
食わず嫌いだったのか意外と簡潔な内容で、発表要旨と見比べながら読み終わる頃には、その内容が理解できました。なるほど、「3.河川水の流入経路」と「4.地下水の流動系」は別の話だったんですね(そんなことも分からなかったとは、情けないですが)。
内容がある程度理解できると、クラスター分析を少し工夫すれば、実務でも使えそうかなあという程度の印象(地下水コンター+ユークリッド距離の方はすぐ使えそうですが)。
うーん、もう少し深く理解してから「画期的」を判断すべきでしょうね。忘れないうちに手を動かす必要がありそうです。避けていたRの出番でしょうか。
また後日。
で、コタツに入りながら地盤工学会誌を見ておりますと、今年の学会報告が載っていました。思い返せば、ここ2年ほど、どこの学会発表にも参加していません。ま、参加しても刺激を受ける発表が少ないということと、地質・土木分野で化学的な発表をしても反応がないということ、近年サボっていること(これが一番の理由)などが原因でしょうか。
で、何気なく数値解析の総括を見ていますと、お世話になった技術者の名前が。しかも、その方が「画期的」と評されている発表がありました。日本でトップクラスの方をして「画期的」と言わしめるその発表、気になり読んでみました。
高木英知ほか「統計学的手法に基づいた濃尾平野の扇状地における地下水流動系の評価」
統計学的手法を用いて地下水データの整理、評価を行い、定性的に河川水の影響の強い範囲を示した発表でした。が、あまり興味のない統計学。読んでもぱっと頭に入りません。何で統計で固有値が出てくるのか分かりませんでしたし、主成分分析も手を動かしたことがないので理解していません。「標準化」など知らない単語もあり、 一読では内容すら理解できず、何が「画期的」なのか全く分かりませんでした。
で、仕方なく本屋に行き、引用文献にあった「Rによるデータサイエンス」を購入。取り急ぎ、主成分分析の章を読みました。
食わず嫌いだったのか意外と簡潔な内容で、発表要旨と見比べながら読み終わる頃には、その内容が理解できました。なるほど、「3.河川水の流入経路」と「4.地下水の流動系」は別の話だったんですね(そんなことも分からなかったとは、情けないですが)。
内容がある程度理解できると、クラスター分析を少し工夫すれば、実務でも使えそうかなあという程度の印象(地下水コンター+ユークリッド距離の方はすぐ使えそうですが)。
うーん、もう少し深く理解してから「画期的」を判断すべきでしょうね。忘れないうちに手を動かす必要がありそうです。避けていたRの出番でしょうか。
また後日。
2012年12月12日水曜日
MHT と 2DD
OYO さんの MHT 、会社で15~20年ほど前に購入したそうです。
その頃の試験機ですから、ロガーも古く、FD にデータを記憶する仕様になっています。
先週、現場で測定をしていたのですが、なぜかFDエラーが出ます。
フォーマットを試してみると、選択できる容量がなんと 720KB と 1.2M 。 2DD でした。
結局、2HDは読めないので紙にデータを書き出しました。
帰って調べてみると、 ラベルの右下の穴をふさぎ、FDD をだます手が多く引っかかりました。「あ、そういえば昔、セロテープを張って読み込ませていた!」と思い出しましたが時すでに遅し。ま、懐かしい手法です。
今週、セロテープ手法を試すと、ちゃんと読めました。
うーん。
*******************************
12月23日追記
1.2Mは2DDでなく2HD。そういえば、98は2HD使っていますね。
ドライブが2DD対応(マニュでは標準として2DDのFDが付属)、2HD非対応かと思いましたが、そうではないようです。単純に、ドライブがダメになりつつあるようです。
*******************************
12月27日追記
ドライブ背面の電源ケーブルを指し直すと、正常になりました。情けない。
その頃の試験機ですから、ロガーも古く、FD にデータを記憶する仕様になっています。
先週、現場で測定をしていたのですが、なぜかFDエラーが出ます。
フォーマットを試してみると、選択できる容量がなんと 720KB と 1.2M 。 2DD でした。
結局、2HDは読めないので紙にデータを書き出しました。
帰って調べてみると、 ラベルの右下の穴をふさぎ、FDD をだます手が多く引っかかりました。「あ、そういえば昔、セロテープを張って読み込ませていた!」と思い出しましたが時すでに遅し。ま、懐かしい手法です。
今週、セロテープ手法を試すと、ちゃんと読めました。
うーん。
*******************************
12月23日追記
1.2Mは2DDでなく2HD。そういえば、98は2HD使っていますね。
ドライブが2DD対応(マニュでは標準として2DDのFDが付属)、2HD非対応かと思いましたが、そうではないようです。単純に、ドライブがダメになりつつあるようです。
*******************************
12月27日追記
ドライブ背面の電源ケーブルを指し直すと、正常になりました。情けない。
2012年12月10日月曜日
大雪の中で孔内試験
先週から、孔内試験をしています。
・速度検層(P波)
・BTV
・湧水圧、岩盤の透水試験(MHT)
・孔内水平載荷試験(エラスト)
社内で試験のできる人間は忙しく、手伝ってもらえません(何かおかしいのですが、できない人は「できない」といって現場に来ません)。そのため、私ともう一人、あとボーリング屋さんに手伝ってもらって試験を回しています。
久しぶりに触る機械もあるので、失敗することも。ボーリング屋さんには「だんだん要領よくなったな」「○○会社なら、物探屋さんが何人も来て、手伝うことないけど」言われました。うーん。すみません。
久しぶりに使う機械もあり、動かない機械もありました。メンテナンスしてくれないんですよね。エラストのハンドポンプは使用不能でしたので車中で部品交換。BTVはアナログ磁石が見えず、持ち帰って解体、絞りを調整。ロッドカップリングがなくなっていたので注文。その他諸々。
機械はバブル期に買い揃えたようで、「老朽化」が一度に来ています。
試験中はじっとしていますので、寒くて足先、指先が冷えます。ケーブルをビニールテープで巻いたり外したりは素手。雪の中で冷え切ってますから、皆、指がうまく動きません。
しかも、今日は大雪。1日で太ももまで積りました。やむ気配なし。除雪車にお願いして車が入れるようにしてもらいました。
明日はやんでくれたら良いですが。
事故のないよう注意して行いましょう。
************************************:
12月11日追記
別の除雪車が夜中に雪を押しこんで、高い壁を作っていました。ショック。
・速度検層(P波)
・BTV
・湧水圧、岩盤の透水試験(MHT)
・孔内水平載荷試験(エラスト)
社内で試験のできる人間は忙しく、手伝ってもらえません(何かおかしいのですが、できない人は「できない」といって現場に来ません)。そのため、私ともう一人、あとボーリング屋さんに手伝ってもらって試験を回しています。
久しぶりに触る機械もあるので、失敗することも。ボーリング屋さんには「だんだん要領よくなったな」「○○会社なら、物探屋さんが何人も来て、手伝うことないけど」言われました。うーん。すみません。
久しぶりに使う機械もあり、動かない機械もありました。メンテナンスしてくれないんですよね。エラストのハンドポンプは使用不能でしたので車中で部品交換。BTVはアナログ磁石が見えず、持ち帰って解体、絞りを調整。ロッドカップリングがなくなっていたので注文。その他諸々。
機械はバブル期に買い揃えたようで、「老朽化」が一度に来ています。
試験中はじっとしていますので、寒くて足先、指先が冷えます。ケーブルをビニールテープで巻いたり外したりは素手。雪の中で冷え切ってますから、皆、指がうまく動きません。
しかも、今日は大雪。1日で太ももまで積りました。やむ気配なし。除雪車にお願いして車が入れるようにしてもらいました。
明日はやんでくれたら良いですが。
事故のないよう注意して行いましょう。
************************************:
12月11日追記
別の除雪車が夜中に雪を押しこんで、高い壁を作っていました。ショック。
2012年12月5日水曜日
P波検層 その3
結局、ゾンデを借りてP波検層を行いました。
試験自体は問題なく終了です。叩いて波をとるだけですので、MHT や BTV に比べると簡単でした。
今回はプロに教えてもらった通り、Mcseis-SX の弾性波モードで波をとっていたのですが、これを事前に試す中で重要な見落としに気付きました。マニュアルによれば、PS 検層モードでは26ピン、27ピンをch.Zとして認識するようです。盲点でした。
倉庫に眠っていた古いセンサーは1、2ピンがZ軸となっています。これは PS モードで ch.X として認識されます。画面上、X軸は敏感に反応していました。つまり、Zセンサーは生きていたのです。私の大きな勘違いでした。
現段階で確認できていないのはY軸のみです。が、導通を測った時に他のセンサーと同程度の抵抗値でしたので、生きているでしょう。
コネクターさえ自作すれば、Mcseis-SX はもちろん、HandyViewer SG でもP波検層ができそうです。
うーん。センサーって丈夫なんですね。
試験自体は問題なく終了です。叩いて波をとるだけですので、MHT や BTV に比べると簡単でした。
今回はプロに教えてもらった通り、Mcseis-SX の弾性波モードで波をとっていたのですが、これを事前に試す中で重要な見落としに気付きました。マニュアルによれば、PS 検層モードでは26ピン、27ピンをch.Zとして認識するようです。盲点でした。
倉庫に眠っていた古いセンサーは1、2ピンがZ軸となっています。これは PS モードで ch.X として認識されます。画面上、X軸は敏感に反応していました。つまり、Zセンサーは生きていたのです。私の大きな勘違いでした。
現段階で確認できていないのはY軸のみです。が、導通を測った時に他のセンサーと同程度の抵抗値でしたので、生きているでしょう。
コネクターさえ自作すれば、Mcseis-SX はもちろん、HandyViewer SG でもP波検層ができそうです。
うーん。センサーって丈夫なんですね。
2012年12月3日月曜日
浸透量の測定
浸透流計算において、より正確な降雨浸透量を推定する必要があり、蒸発散の計測を行う現場があります。
それを提案した技術者から、他に役に立つ手法ないか?と聞かれました。
それなら、同時に土壌水分を測っておけば?と答えておきました。テンシオや、TDRなどでデータを得ておけば、逆解析によって透水係数を求められると考えたのです。モデル作っておけば、降雨量から浸透量を求めることが可能です。その量を三次元モデルの境界条件に使用すれば、良いのです。
ただ、機器の設置が難しい。
孔をあけて埋め戻すと、それだけで間隙比が変わってしまいます。間隙比が変わってしまうと、何のモデリングをするために測っているのか分かりません。
ある大学の現場では、トレンチの壁面に刺して計測されていました。しかし、計算は1次元。壁面からの蒸発は無視。さすがに先生の名前がないと、使えません(率先して使いたいとも思いませんが)。
最近の文献を見ていますと、以下に設置例が載っていました。
地下水地盤環境に関するシンポジウム2011発表論文集
原位置中水分計測による浅地層における降雨浸透量の評価方法
地表面からφ 50mmのライナー採土器を用いて掘削したボーリング孔底に市販の ADR 水分計と、テンシオメーターを設置した。なお、迂回浸透を防止するため機器と原地盤の隙間は低膨張性の石膏で埋め戻した。なぜ石膏?と思いましたが、その答えは以下によるようです。
http://gw.civil.okayama-u.ac.jp/jgs-okayama/others/seminer_report_2002/paper.pdf
http://gw.civil.okayama-u.ac.jp/jgs-okayama/slope/slope2001/No6/OHP010803.pdf
最初は?でしたが、三次元配置であれば迂回浸透回避に着目しておけば良いということなのでしょう。
2012年12月2日日曜日
笹子トンネル崩落
一報を聞いたときに、これは大変な事になったと感じました。
コンクリートが50m崩落と言っていたので、「覆工コンクリート?50m?これは地山ごといったに違いない、ロックボルトごと崩落してしまった、数十年かけて!」と。
Wikiで調べると35年もの。地山の経年劣化で落ちる現象がはじまったとすると、相当大がかり、かつ全国のトンネルといった大規模な対策が必要になると感じました。
が、夜のニュースを見て、そこまでではないと。天井板の崩落でした。画像でも顕著に確認できます。これなら現実的な対策はあるでしょう。自然が原因ではなく、人災でしょうから。
http://www.asahi.com/national/update/1202/TKY201212020226.html
ただ、先の可能性も0とはいえません。今回は違っても、他のトンネルで今後起こり始めるかもしれません。維持点検の仕事が増えているとはいえ、覆工コンクリートの観察が主体でしょう。孔をあけて地山を見るにもポイントでしか対応できません。何か手を考えておかないといけないでしょう。
まだ救出作業が続いているようです。
1人でも多くの方が助かりますように。
コンクリートが50m崩落と言っていたので、「覆工コンクリート?50m?これは地山ごといったに違いない、ロックボルトごと崩落してしまった、数十年かけて!」と。
Wikiで調べると35年もの。地山の経年劣化で落ちる現象がはじまったとすると、相当大がかり、かつ全国のトンネルといった大規模な対策が必要になると感じました。
が、夜のニュースを見て、そこまでではないと。天井板の崩落でした。画像でも顕著に確認できます。これなら現実的な対策はあるでしょう。自然が原因ではなく、人災でしょうから。
http://www.asahi.com/national/update/1202/TKY201212020226.html
ただ、先の可能性も0とはいえません。今回は違っても、他のトンネルで今後起こり始めるかもしれません。維持点検の仕事が増えているとはいえ、覆工コンクリートの観察が主体でしょう。孔をあけて地山を見るにもポイントでしか対応できません。何か手を考えておかないといけないでしょう。
まだ救出作業が続いているようです。
1人でも多くの方が助かりますように。
2012年12月1日土曜日
敦賀原発の断層調査
NHKニュースに出ていました。
http://www3.nhk.or.jp/news/html/20121201/t10013887011000.html
数日前、お世話になっていた先輩に電話してみると、ちょうどこの調査に携わっていらしたようでした。今日の視察前だったようで、ずいぶん慌ただしい様子がうかがえました。
日本で注目されるサイトの一つであり、大変な仕事ですが、地質屋としてやりがいはあると思います。
余談ですが、社内でも以下のような対決がちょくちょくあります。
「利益は出なくても、大きな仕事、困難な仕事を優先して実施したい技術者」 VS 「利益を出すことが前提で、利益の出やすい小さい仕事を数多くこなせる技術者」どちらが良いのか?
技術者として?会社として?と考えた場合に答えは出るでしょうね。
個人的にはサラリーマン技術者ならどちらもできないとダメ。 「大きな仕事をする技術力を持ちつつ、小さい仕事でも数多くこなせる技術者」が良いと思います。まあ、技術的には何でもできないとダメということです。ま、サービス業なんで技術以外の要素も大なのですが。
明日も視察が続くようです。
どのような結果になるか(まあ、ある程度想像できますが)、見ておきましょう。
***************************************************
12月10日
「活断層としての可能性が高い、少なくとも1部は活断層だ」という評価が下りました。
さあ、警告はされました。どうするのでしょう?
***************************************************
12月11日
事業者側の反論。「科学的な見地から疑問がある」とのこと。
ま、ここまでは当然の反応です。この後は例の力関係でしょう。
http://www3.nhk.or.jp/news/html/20121201/t10013887011000.html
数日前、お世話になっていた先輩に電話してみると、ちょうどこの調査に携わっていらしたようでした。今日の視察前だったようで、ずいぶん慌ただしい様子がうかがえました。
日本で注目されるサイトの一つであり、大変な仕事ですが、地質屋としてやりがいはあると思います。
余談ですが、社内でも以下のような対決がちょくちょくあります。
「利益は出なくても、大きな仕事、困難な仕事を優先して実施したい技術者」 VS 「利益を出すことが前提で、利益の出やすい小さい仕事を数多くこなせる技術者」どちらが良いのか?
技術者として?会社として?と考えた場合に答えは出るでしょうね。
個人的にはサラリーマン技術者ならどちらもできないとダメ。 「大きな仕事をする技術力を持ちつつ、小さい仕事でも数多くこなせる技術者」が良いと思います。まあ、技術的には何でもできないとダメということです。ま、サービス業なんで技術以外の要素も大なのですが。
明日も視察が続くようです。
どのような結果になるか(まあ、ある程度想像できますが)、見ておきましょう。
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12月10日
「活断層としての可能性が高い、少なくとも1部は活断層だ」という評価が下りました。
さあ、警告はされました。どうするのでしょう?
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12月11日
事業者側の反論。「科学的な見地から疑問がある」とのこと。
ま、ここまでは当然の反応です。この後は例の力関係でしょう。
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