Computational fluid dynamics analysis using sophisticated plant models towards the development of digital twins in greenhouse horticulture
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23K05477
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 41040:Agricultural environmental engineering and agricultural information engineering-related
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| Research Institution | National Agriculture and Food Research Organization |
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Principal Investigator |
畔柳 武司 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 西日本農業研究センター, 上級研究員 (60414778)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡安 崇史 九州大学, 農学研究院, 教授 (70346831)
安武 大輔 九州大学, 農学研究院, 准教授 (90516113)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | シミュレーション / 施設園芸 / フェノタイピング / 養水分移動 / 仮想現実 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、温室の数値流体力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）解析に精緻な植物モデルを取り入れた温室のデジタルツインの実現を目指す。具体的には、①CFD解析空間に精緻な植物体形状を再現する手法、②植物体内の水・物質移動のCFD解析用モデルを開発し、①の精緻な植物体形状と②の養水分移動等を反映したCFD解析の実現することを目的とする。これらにより、従来のセンサ群では捉えきれない精緻な地上部環境・植物体データをサイバー空間上に再現する温室のデジタルツインの実現を加速し、最適な生育環境の網羅探索等への展開を通じて、我が国の施設園芸を新たな段階へ持ち上げる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、温室のデジタルツインを実現するにあたって現在欠けている技術である、CFD解析空間に精緻な植物体形状を再現する手法と植物体内の養水分移動・転流速度のCFD解析用モデルを開発し、植物体内と周辺環境の気流・エネルギー・物質移動の相互作用を一体的に考慮するCFD解析の活用方法を実現することを目的とする。R5年度は葉数を限定したニラを解析対象として、以下の課題①②③について研究を進めた。
課題①「CFD解析空間に精緻な植物体形状を再現する手法」では、3Dスキャナとターンテーブルを用いて取得したニラの3次元点群データから、植物体の骨格情報を関数近似して抽出し、少ない特徴点数で3次元メッシュモデルを作成する方法を開発した。
課題②「植物体内の養水分移動・転流速度のCFD解析用モデル」では、植物体の養水分移動と光合成速度を測定する開放型チャンバーを作成し、チャンバー内の気温・湿度、CO2濃度、日射量、植物体のRGB画像、植物群落の蒸散速度および光合成速度を測定した。
課題③「精緻な植物体形状と植物体内の水・物質移動を反映したCFD解析」では、課題①の3次元メッシュモデルを取り入れたCFD解析空間を作成し、離散空間1メッシュ単位の葉温、蒸散速度、伝熱速度を数値的に推定し、水分含量、物質濃度等を格納可能なカスタマイズ用のコードを開発し、ニラ個体の葉数を段階的に増加させながら、CFD解析と当該モデルの双方の収束解が得られる条件を決定した。
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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
課題①②③の連携により、精緻な植物体形状を再現するメッシュモデルを作成し、植物体内と周辺環境の気流・エネルギー・物質移動の相互作用を一体的に考慮するCFD解析の試行を進め、収束解が得られる段階まで達した。以上より、本研究課題はおおむね順調に進展していると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
現時点では、植物体形状を再現するメッシュモデルを作成するためには、ターンテーブルに乗せられる条件を満たす必要がある。そこで、R6年度は3次元点群データの取得方法をスキャナを用いる方法からNeRF(Neural Radiance Fields)へと変更する。得られた点群データについて、課題①で作成したメッシュモデル作成方法の適用性を確認した後に、課題②の開放型チャンバー内で生育中の植物体へ適用し、課題③においてチャンバー内の環境を含めたCFD解析の実行と予測精度の検証を行う。
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Report
(1 results)
Research Products
(1 results)
