構造ヘルスモニタリングと持続可能性指標の統合：レジリエンスとグリーン建設目標を橋渡しする系統的レビュー

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:This review offers a comprehensive framework for linking SHM data with sustainability metrics, guiding future research on data-driven infrastructure management.

🏢実務担当者:Engineering firms can use the proposed framework to integrate SHM with sustainability reporting and optimize asset life-cycle costs.

🏛政策担当者:Regulators can consider standardizing metrics for infrastructure sustainability incorporating SHM data to support resilience and decarbonization policies.

レジリエントで環境的に責任あるインフラへの需要の高まりは、従来の構造安全性評価から、統合的で性能駆動型の持続可能性マネジメントへの移行を促進してきた。構造ヘルスモニタリング（SHM）は、伝統的に損傷検出や状態評価に用いられてきたが、資産のライフサイクル全体にわたって継続的でデータ駆動型の洞察を提供することにより、持続可能なインフラの主要な実現要因としてますます認識されている。本系統的レビューは、PRISMAに基づく方法論を用いて2000年から2025年の間に発表された査読付き文献を統合し、SHMがどのように持続可能性指標と統合され、レジリエンス目標とグリーン建設目標を橋渡しできるかを検討する。本レビューは、SHM技術、センサーシステム、データ分析の進化を追跡し、橋梁、建物、文化遺産構造物における性能評価、予測保全、事後レジリエンス評価におけるそれらの役割の高まりを強調する。さらに、エネルギー性能、体積炭素、材料効率、耐久性、適応性、ライフサイクル影響を含む、インフラシステムに関連する持続可能性指標を検討し、長期的な意思決定と資産管理におけるそれらの重要性を強調する。テーマ別統合を通じて、本レビューは、BIM、デジタルツイン、IoT対応モニタリング、機械学習ベースの予測モデルなどのデジタルツールを介してSHMデータを持続可能性の成果に結び付ける新興アプローチを特定する。断片的な研究、標準化された指標の欠如、データ相互運用性の問題、学際的導入への障壁など、持続的な課題が特定される。これらのギャップに対処するため、適応的管理、ライフサイクル最適化、レジリエンスに基づく持続可能性戦略を支援するフィードバックループを通じてSHM出力を持続可能性指標にマッピングする概念的枠組みが提案される。全体として、本レビューは、SHMを持続可能でレジリエントなインフラシステムの中核的構成要素として推進するための基盤を確立する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The increasing demand for resilient and environmentally responsible infrastructure has driven a shift from conventional structural safety assessment toward integrated, performance-driven sustainability management. Structural Health Monitoring (SHM), traditionally used for damage detection and condition assessment, is increasingly recognized as a key enabler of sustainable infrastructure by providing continuous, data-driven insights across the asset life cycle. This systematic review synthesizes peer-reviewed literature published between 2000 and 2025 using a PRISMA-based methodology to examine how SHM can be integrated with sustainability indicators to bridge resilience objectives and green construction goals. The review traces the evolution of SHM technologies, sensor systems, and data analytics, highlighting their growing role in performance assessment, predictive maintenance, and post-event resilience evaluation for bridges, buildings, and heritage structures. It further examines sustainability indicators relevant to infrastructure systems, including energy performance, embodied carbon, material efficiency, durability, adaptability, and life-cycle impacts, emphasizing their importance in long-term decision-making and asset management. Through thematic synthesis, the review identifies emerging approaches that link SHM data with sustainability outcomes via digital tools such as BIM, digital twins, IoT-enabled monitoring, and machine learning–based predictive models. Persistent challenges are identified, including fragmented research, lack of standardized metrics, data interoperability issues, and barriers to cross-disciplinary adoption. To address these gaps, a conceptual framework is proposed that maps SHM outputs to sustainability indicators through feedback loops supporting adaptive management, life-cycle optimization, and resilience-informed sustainability strategies. Overall, the review establishes a foundation for advancing SHM as a core component of sustainable and resilient infrastructure systems.

• semanticscholar https://doi.org/10.64615/fjes...2026.109first seen 2026-06-29 07:31:42 · last seen 2026-09-22 05:13:20