| Project/Area Number |
22K18352
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 41:Agricultural economics and rural sociology, agricultural engineering, and related fields
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
藤澤 和謙 京都大学, 農学研究科, 教授 (30510218)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西村 伸一 岡山大学, 環境生命科学学域, 教授 (30198501)
山本 清仁 岩手大学, 農学部, 准教授 (60362430)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥25,610,000 (Direct Cost: ¥19,700,000、Indirect Cost: ¥5,910,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Fiscal Year 2024: ¥8,320,000 (Direct Cost: ¥6,400,000、Indirect Cost: ¥1,920,000)
Fiscal Year 2023: ¥10,270,000 (Direct Cost: ¥7,900,000、Indirect Cost: ¥2,370,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
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| Keywords | 物理探査 / 逆解析 / ベイズ推定 / ハミルトニアンモンテカルロ |
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| Outline of Research at the Start |
本研究課題では，各種の物理探査において，決定論的及び確率論的な二つのアプローチを融合する逆解析（ハイブリッドインバージョン）を実装し，確率的な推定結果を得ることで，推定結果の不確かさを評価できる物理探査を実現することを目指す．これを実現するための手法はハミルトニアンモンテカルロ法であり，非常に効率的なサンプリング性能を活かし，現実的なレベルで物理探査の確率評価を可能にする．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の主な目的は，弾性波探査や電気探査に代表される物理探査において，従来の決定論的なインバージョンだけでなく，確率的なインバージョンを行うことのできるハイブリッドインバージョンを実装することにある。これにより，決定論に基づく一つの推定結果だけでなく，確率的な推定結果を新規に得ることで，推定結果の不確かさを評価できる物理探査を実現できる。物理探査は面的（または立体的）な情報を提供できるものの，その推定結果には不確かさが付きまとい，十分な精度を有するとは言えない。この欠点を補うものが負亜確かさの定量的な評価であり，確率的なインバージョンを行うことで可能となる。当該年度は，設備備品として新規に表面波探査装置を購入し，ため池堤体において表面波探査，電気探査を実施することができた。また，そこで得た探査データを用いたインバージョンを実施しており，従来の決定論的なインバージョン（逆解析）に加えて，アンサンブルカルマンフィルタを利用した逆解析法，ハミルトニアンモンテカルロ法を適用した逆解析法を開発した。現在では，このような手法をさらに発展させ，例えばコーン貫入試験やボーリングデータ等の直接的な測定データを逆解析に反映させることにも先進的に挑戦している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当該年度は主に電気探査について確率的なインバージョンを行うことを予定していたが，電気探査だけでなく表面波探査を実施し，それらのインバージョンを進めることができた。計画よりも順調に進んでいるが，インバージョンの細かい点については完成度を高める必要があるため，研究進度としては予定通りと考える。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，確率的なインバージョンの細部を改善することが必要であり，改善に伴い実際のデータにインバージョンを適用する。また，探査データについては収集を重ねる。確率的なインバージョンの重要性は増しており，汎用性のあるアウトプットを提供することも模索する。
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