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世界中のエンジニア、建築家、建設業者、オーナーオペレーターは、プロジェクトデリバリを迅速化し、経済と環境の基盤となるインフラストラクチャの資産パフォーマンスを向上させるためにBentleyのソフトウェアソリューションを使用しています。Bentleyは、皆様とともにインフラストラクチャの発展に貢献します。
マルチ解像度対応のシームレスな3Dモデルを使用した東京オリンピックの都市警備計画
プロジェクト2020年に東京で開催される夏季オリンピックに向けた準備の一環として、アジア航測は東京のオリンピック会場の3Dモデルを作成し、オリンピック関連組織向けのセキュリティ解析ツールを開発しました。2億円の予算が投じられたこのプロジェクトでは、写真測量を用いて画像を収集し、3Dデータをシームレスに操作して、VIP席の警護からマラソンに使われる公道の安全確保に至るまで、あらゆる要素を網羅した警備計画を策定することが求められました。既存の状況を撮影して詳細な3Dモデルを自動的に生成するには、高度な写真測量法リアリティモデリングソフトウェアが必要でした。ソリューションアジア航測はContextCaptureを使用して、大量の高解像度航空写真から地理情報付きの精細な3Dモデルを写真測量によって自動的に再構築しました。すべての画像を完全に較正して3D構成とテクスチャマッピングを実施できるようになったことで、オリンピック開催の目的だけでなく、都市の防犯、防災、施設管理といった目的にも利用できる正確な都市モデルが完成しました。成果ContextCaptureを使用して写真測量による都市モデルの構築を自動化することで、アジア航測はプロジェクトコストを削減して納期を大幅に短縮できました。航空画像や全方位画像を扱えるBentleyソフトウェアの拡張機能によって、写真測量の作業効率を最適化し、正確で精細なモデリングを容易に行えるようになりました。生成されたモデルをベースに、アジア航測はセキュリティを必要とする地域を視程解析結果から抽出し、アリーナ内のVIP席や競技コースなど、特定の場所に関する効果的なセキュリティ計画を策定し、オリンピック期間中の安全性向上に成功しました。ソフトウェア アジア航測はContextCaptureに備わる写真測量再構成機能を利用して、それぞれの写真の相対位置と方位を自動的に識別し、地理的な地上基準点を活用してすべての画像を完全に較正しました。アジア航測は同ソフトウェアを使用して都市モデルの構成を自動化しただけでなく、地上から撮影された画像をシームレスに統合して、広範囲に及ぶ状況認識と詳細な現地解析を可能にし、効果的なセキュリティ計画を作成できました。
プラント3Dモデルに基づく廃止措置エンジニアリングプラットフォームの開発
日立GEニュークリア・エナジーは、運転開始から40年を超えた原子炉を廃炉するにあたり、安全で合理的かつコスト効率の高い方法を決定するため、MicroStationとi-modelsを使用しました。
東京国際空港再拡張プロジェクト
プロジェクト東京国際空港D滑走路の完成により、高まる需要に対応した発着枠の増加が可能になります。限られた敷地に新しい滑走路を建設する唯一の方法は、1,100メートルの鋼製ジャケット式桟橋を含む全長3,120メートルの島の上に建設することでした。新日鉄住金エンジニアリングはわずか18か月間で詳細な設計を完成させ、空港施設での利用は初となるジャケット構造の建設を5年の建設期間にわたり監理しました。ソリューションジャケット構造は幅520メートル、面積は520,000平方メートルに及び、198個の独立したユニットで構成されています。ジャケットユニットの複合疲労解析にはSACSが用いられ、合計40,000箇所近いチェックポイントの検査がわずか6か月間で完了しました。応力集中係数の計算を自動化したことで設計期間が短縮され、積算機能を利用することで、設計完了後すぐに資材数量を見積ることができました。成果D滑走路の新設により、年間の発着枠が111,000増加し、空港の旅客対応能力が向上しました。設計上の想定最大荷重は400トンで、エアバスA380の最大離陸重量に相当し、構造体の耐用期間中、桟橋上で1,150万回の離着陸が可能となっています。活荷重対死荷重比は一般的な高速道路橋梁のそれを大幅に上回っており、構造設計で考慮された非常に高い疲労強度により、100年以上の使用に耐えると想定されています。ソフトウェア新日鉄住金エンジニアリングが疲労箇所の評価にSACSを使用していなかったら、人的資源を増強する代わりに新しいアプリケーションを開発する必要に迫られていたと考えられます。自社製アプリケーションの開発には推定で500万円のコストと2か月の開発期間が必要となるため、コストと時間の面から非現実的な選択肢でした。SACSを採用したことで、同社はプロジェクトの時間と費用を大幅に節約できました。
点群データに基づく工事進捗の自動識別に関する研究
プロジェクト建設プロジェクトの進捗状況の詳細を記録する従来の方法は主観的であり、人為的ミスの影響を受けやすい。 研究チームは、工事の進捗をモニタリングするための客観的な方法を開発することにより、この問題を克服するために取り組んできました。この目標を達成するために写真測量の技術的能力を利用しています。ソリューション研究チームは、BentleyのContextCaptureを使用して一連のデジタル写真の3D写真測量再構成から点群データを生成しました。 研究チームは、点群データとMicroStationで生成された3D CADモデルを比較することにより、建設中に取り付けられた建設部材を特定して比較することによって、作業の進捗状況を測定できます。成果研究チームは、Bentleyの技術を使用して、工事現場から得られた客観的データに基づいて広範囲の進捗記録を自動的に取得し、正確に作業進捗状況を判断するために使用します。 その結果、意思決定者は、これまでの作業進捗状況（例えば、プレキャストコンクリート部品の組立作業進捗状況）を正確に評価し、労働生産性と工事の遅れの可能性を継続的に評価することができます。ソフトウェアContextCaptureと一緒にMicroStation 3Dモデルを使用して作業進捗状況データを自動的に取得し、MicroStation VBAを使用して解析システムを作成します。ContextCaptureは、タワークレーンに設置されたカメラによって取得された工事現場画像から点群データを取得します。 新しい点群（タイムラインに沿って取得した点群データに基づく）を3次元CADモデルと比較し、マウントされた要素の実際の作業進捗状況を把握します。