| Project/Area Number |
22K05890
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
| Section | 一般 |
| Review Section |
Basic Section 41030:Rural environmental engineering and planning-related
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| Research Institution | Tokyo Denki University |
Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
筒井 裕文 東京電機大学, 理工学部, 助教 (70620649)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
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| Keywords | 小規模農村ため池 / 水温躍層 / 気泡噴流 / 水質管理システム / 人工知能 / ランダムフォレストモデル / ニューラルネットワークモデル / 水質維持 / ニューラルネットワーク |
| Outline of Research at the Start |
本研究は,小規模農村ため池を対象にし,「気泡噴流方式による合理的な水質管理」を目指すものである.キーワードは水温躍層であり,研究のねらいは従来の「形成された水温躍層の破壊による水質改善」ではなく,「水温躍層の形成阻止」である. 気泡噴流の空気流量を季節・天候に応じて時々刻々と調節し,最小エネルギー(最小空気流量)で水温躍層の形成阻止を図る.しかし,これに対する手動による対応は難しく,AI(人工知能)援用が相応しいため,ニューラルネットワークによる持続的水質管理を提案する.
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| Outline of Final Research Achievements |
A water quality management system by an air bubble plume was newly proposed, focusing “thermocline”, for small scale irrigation ponds. The air bubble plume was continuously released from the pond bottom with minimum air flow rates predicted by two machine learning models, to suppress formation of the thermocline, every one hour. Validities of both the models was verified by a field experiment and their success rates were over 80 (%).
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
気泡噴流の導入目的は,従来の「形成された水温躍層の破壊による水質改善」ではなく,「恒常的な水温躍層の形成防止による水質の維持・向上」である.すなわち,Passive型からActive型への発想の転換である.また,気泡噴流装置は,装備した機械学習モデルの予測により,最小エネルギー(最小空気流量)で継続的に運転することが可能である.よって,年間を通じた高コストパフォーマンスなAI(人工知能)援用水質管理システムとなっており,SDGsの理念にも合致している.
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