液状化評価・対策

[CS10-65] Estimation of liquefaction occurrence considering duration of earthquakemotion based on machine learning

〇Hiroto Nakayama¹, Yoshihisa Maruyama¹, Wen Liu¹ (1.Chiba University)

Keywords:Estimation of liquefaction occurrence, duration of earthquake motion, Machine learning, Great East Japan Earthquake

東北地方太平洋沖地震では広範囲において液状化が発生し，様々な構造物に甚大な被害が生じた．そのため，今後発生すると予測されている地震に対して液状化対策を行うため，広域性と即時性を備えた液状化の発生予測は重要であると考えられる．本研究では地震動の継続時間を考慮して機械学習を行い，液状化発生の予測の高精度化を目指した．

地震記録から3種類の地震動継続時間を算出し，震度，表層地盤，液状化記録とともに250mメッシュごとにまとめ機械学習を行い，液状化の発生予測を行った．

既往研究と比較すると, 継続時間を導入することで液状化発生予測の精度は大幅に向上した.また, 機械学習ごとに有効な継続時間は異なった.