• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

破壊過程と流体輸送-データ同化・可視化によるアプローチ

Research Project

Project/Area Number 22K03542
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 13040:Biophysics, chemical physics and soft matter physics-related
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

伊藤 伸一  東京大学, 地震研究所, 助教 (10756331)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 中原 明生  日本大学, 理工学部, 教授 (60297778)
Project Period (FY) 2022-04-01 – 2026-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords破壊 / 乾燥亀裂 / 輸送 / フェーズフィールドモデル / データ同化 / ニューラルネットワーク / 可視化
Outline of Research at the Start

水と粉の混合物が乾燥してできる破壊パターンは干上がった水田や水たまりなどで日常的に観測される。そのような破壊は亀裂と流体・熱輸送場が相互作用することで進展していくため、物質内部で発生する流体・熱輸送場の動力学を理解することは亀裂の予測へ向けて重要な課題である。本研究では、乾燥亀裂のシミュレーションモデルと実験計測データを融合する大規模データ同化技術による内部流体・熱輸送場の可視化を通して破壊過程の理解を深める。

Outline of Annual Research Achievements

水と粉の混合物が乾燥してできる破壊パターンは干上がった水田や水たまりなどで日常的に観測される。そのような破壊は亀裂と流体・熱輸送場が相互作用することで進展していくため、実験・理論の両面から物質内部で発生する流体・熱輸送場の動力学を理解することは亀裂の予測へ向けて重要な課題である。本研究は破壊パターンの実験データと数値シミュレーションを統合するデータ同化の枠組みで統合することで、破壊過程と輸送の相互関係を解析する手法を開発することを研究の目的としている。本年度は実験設備設計の精緻化を行ない、3次元乾燥亀裂実験を本格的に開始した。系統的に実験設定を変えて柱状亀裂が発生する実験状況を定量化した。また数値シミュレーションの面では、phase-field法による破壊過程のモデリングを発展させ、媒質内の表面エネルギー場をパラメトライズされた連続的なランダム場として取り込めるように改良した。このモデル化により表面エネルギー場を定量的にコントロールできるようになったことで、変分法データ同化と親和性の高いモデルになった。さらに副次的な数値計算の結果として、亀裂の進行過程において表面エネルギー場のランダムネスが大きいほど進行の揺らぎが大きくなる一方で、進行速さはランダムネスの大きさには大きく依存しないことが明らかになるなど、いくつかの新しい結果が得られた。データ同化解析手法面では、ニューラルネットワークベースのデータ同化手法の検討を行なった。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

実験面に関しては本格的に実験がスタートし系統的な実験が行なえるようになったことで想定していた3次元亀裂の再現できた。理論・シミュレーション面においては当時想定していなかった新規な結果が得られた一方で、データ同化の面では実装がやや遅れているが、研究計画全体としてはおおむね順調に進展していると言える。

Strategy for Future Research Activity

引き続き実験データの拡充・シミュレーションの高度化・データ同化手法開発を行なっていく。特にデータ同化手法開発に関しては以前として計算量的な課題が残されており、手法開発および最新の発展も逐次取り入れつつ改良を行なっていく。

Report

(2 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • Research Products

    (13 results)

All 2023 2022

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results,  Open Access: 2 results) Presentation (11 results) (of which Int'l Joint Research: 4 results)

  • [Journal Article] Adjoint-based data assimilation for reconstruction of thermal convection in a highly viscous fluid from surface velocity and temperature snapshots2023

    • Author(s)
      Nakao, A., T. Kuwatani, S. Ito, and H. Nagao
    • Journal Title

      Geophysical Journal International

      Volume: 236 Issue: 1 Pages: 379-394

    • DOI

      10.1093/gji/ggad417

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Adjoint-based uncertainty quantification for inhomogeneous friction on a slow-slipping fault2022

    • Author(s)
      Ito Shin-ichi、Kano Masayuki、Nagao Hiromichi
    • Journal Title

      Geophysical Journal International

      Volume: 232 Issue: 1 Pages: 671-683

    • DOI

      10.1093/gji/ggac354

    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] Analysis of desiccation crack pattern formations based on physics-informed neural networks2023

    • Author(s)
      Shin-ichi Ito
    • Organizer
      ICIAM 2023
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Analysis of desiccation crack pattern formations based on physics-informed neural networks2023

    • Author(s)
      Shin-ichi Ito
    • Organizer
      STATPHYS28
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Shrinkage-induced Crack Pattern Formation Based on Variational Energy Physics-informed Neural Network2023

    • Author(s)
      Shin-ichi Ito
    • Organizer
      AOGS 2023
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] ニューラルネットワークに基づく破壊パターン形成のシミュレーション2023

    • Author(s)
      伊藤伸一
    • Organizer
      日本物理学会第78回年次大会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] 乾燥収縮破壊パターンにおける表面張力揺らぎの効果2023

    • Author(s)
      伊藤伸一
    • Organizer
      日本物理学会2024年春季大会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] Symplectic-adjoint-based Uncertainty Quantification Method for Large-scale Data Assimilation Problems2022

    • Author(s)
      S. Ito, T. Matsuda, and Y. Miyatake
    • Organizer
      AOGS 2022
    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 収縮亀裂パターンの動的統計則に現れる相転移的性質2022

    • Author(s)
      伊藤伸一, 中原明生, 湯川諭
    • Organizer
      JpGU 2022
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] シンプレクティックアジョイント法に基づくスロースリップ断層面上の摩擦空間不均一性の不確実性評価2022

    • Author(s)
      伊藤伸一, 加納将行, 長尾大道
    • Organizer
      JpGU 2022
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] Symplectic-adjoint-based uncertainty quantification method for large-scale data assimilation problems2022

    • Author(s)
      伊藤伸一, 松田孟留, 宮武勇登
    • Organizer
      JpGU 2022
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] Second-order adjoint 法の数理と応用2022

    • Author(s)
      伊藤伸一
    • Organizer
      統計数理研究所 諸科学集会 諸科学における統計思考 2022
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] シンプレクティックアジョイント法に基づくスロースリップ断層面の摩擦不均一性の不確実性評価2022

    • Author(s)
      伊藤伸一, 加納将行, 長尾大道
    • Organizer
      日本地震学会2022年度秋季大会
    • Related Report
      2022 Research-status Report

URL: 

Published: 2022-04-19   Modified: 2024-12-25  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi