| Project/Area Number |
20H02380
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 24020:Marine engineering-related
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| Research Institution | Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology |
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Principal Investigator |
Inoue Tomoya 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 技術開発部, 主任研究員 (10359127)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 博善 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (00252601)
和田 良太 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (20724420)
中川 友進 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 研究プラットフォーム運用開発部門, 特任研究員 (50513454)
勝井 辰博 神戸大学, 海洋底探査センター, 教授 (80343416)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
Fiscal Year 2020: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
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| Keywords | 海洋掘削 / ドリルパイプダイナミクス / 掘削データ / 機械学習 |
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| Outline of Research at the Start |
海洋掘削においては，海底下数千mに位置する掘削刃であるドリルビットの挙動が把握できず，どのように掘削しているかを知る術がない．そこには，掘削地層摩擦などドリルビット挙動の決定要素である境界条件が未知であり，また解析の検証方法の欠如という本質的な問題がある．
そこで，計測可能な船上掘削機器の作動データを融合した解析により，未知の境界条件を設定してドリルビット挙動の表現を試み，実機検証または実施相当検証を行う．更に，過去の掘削航海データと解析結果を用いて機械学習で創出した識別器を橋渡し的記述として操業への展開を図る．最後に，船上に異常検知や掘削状態識別を行うシステムを構築して実証試験を行う．
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| Outline of Final Research Achievements |
We performed theoretical analysis using a mathematical model as well as numerical analysis of drill bit motion and demonstrated its characteristics. We also proposed a method to understand the drilling status via detecting anomalies, understanding geological formations, and predicting sediment properties and core recovery rates using drill bit motion analysis and machine learning. We performed predictions based on data obtained from Chikyu's past cruises. The effectiveness of proposed method was confirmed.
Furthermore, with the aim of real-time understanding of the drill bit motion and drilling conditions during drilling operations, we have developed drilling data acquisition and transfer system, and a data integrated analysis method uses drilling data as input to provide the drill bit motion and drilling conditions in real-time. We conducted a practical test of the real-time drill bit analysis during the actual drilling operations and confirmed the method and system.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
ドリルビット挙動解析，機械学習を用いた掘削状態予測手法，掘削データ取得装置，リアルタイム解析システムの開発を行った．これらにより，掘削操業に大きな影響を与えるものでありながら実操業において計測不可能なドリルビット挙動を示すことができ，また，掘削地層予測など掘削状態を提示することができ，掘削操業への貢献が期待できる．また，本研究課題で開発した掘削データ取得装置により，掘削航海中のデータの取得が可能となり，このデータを公開することができれば，海洋掘削に関する研究の進展に貢献できる．
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