多変量統計解析手法を用いた結晶質岩盤の割れ目解析

Fracture analysis in crystalline rock with method of multivariate analysis

尾方 伸久 ; 大澤 英昭  ; 仙波 毅 ; 柳沢 孝一

Ogata, Nobuhisa; Osawa, Hideaki; Semba, Tsuyoshi; Yanagizawa, Koichi

岩盤中の地下水の流れを評価するためには、まず岩盤中の水理地質構造をモデル化する必要がある。そのモデルを構築する際には、地形や水理地質構造をいかに簡略化するか、境界条件や透水係数などの水理定数をいかに現実にそくした妥当な値に設定するのかが重要な課題となる。結晶質岩盤中の透水係数は、岩盤中のさまざまな割れ目の要因(性状、密度、ネットワーク等)に支配されていると考えられている。その透水係数と各割れ目特性との関係を明らかにするため、多変量解析の手法(重回帰分析、クラスター分析)を用いて解析をおこなった。用いたデータは、岐阜県東濃地域の花崗岩中に掘削された2孔の試錐孔で得られたAN-1,32点・AN-3,24点での透水係数測定値とそれに対応する物性値である。その結果、以下の事が明らかとなった。(1)本地域の花崗岩の透水性を支配しているのは、岩盤中に発達する割れ目系であり、その割れ目の数、割れ目の開口程度、充填鉱物の有無などの違いにより透水係数値が決定づけられている。(2)クラスター分析によって各透水係数に対応する分類構造が得られた。各クラスターにはそれぞれ異なった透水係数が分布し、その特性は割れ目の開口、充填幅、交差本数、孔井の割れ目卓越方向などに支配されている。(3)クラスター分析の結果、同一透水係数を示す異なった試験区間でも、割れ目性状が微妙に異なっている場合がある。したがって、透水係数値のみで分類するのではなくほかの特性も考慮した分類が必要である。今回実施したような統計解析手法を用いて解析をおこなうには、使用したデータ数では不十分であり、現在の解析精度には若干問題が残る。今後データの集積を図るとともに再解析をおこなう予定である。

In order to groundwater flow in rock formation, it is essential to make a topographic and hydrogeological models and to set up the initial and boundary conditions. Hydraulic properties are considered to be dominated by various factors of fracture (i.e. width, density, network) in the crystalline rock. Investigated was relationship between the hydraulic conductivity. which is one of important factors for evaluation of groundwater flow, and the fracture properties, using the method of multivariate analysis such as multiple regression analysis and cluster analysis. A total of 56 data on hydraulic conductivity and physical parameter were used that had been obtained from 2 boreholes drilled in the granitic rock of Tono area, Gifu, in the central Japan. The results are as follows: (1)The results of these two multivariate analysis are almost consistent. The hydraulic conductivity in the granitic rock is dominated by fracture system, such as number and width of the fracture, fissure-filling minerals. (2)The classificatory structure which obtained from the cluster analysis corresponds to that from hydraulic conductivity. Different hydraulic conductivities were distributed in each cluster that is dominated by width of open fracture, filling minerals, number of intersect and predominant direction of fractures. (3)The cluster analysis also implies that fracture properties of test sections with the similar hydraulic conductivities occasionally differ among them. Hence, the classifications is must be made based on the data of fracture properties as well as hydraulic conductivities. Future studies using sufficient number of data is necessary.