多孔質媒体の間隙構造モデリングと人工知能が連携する地下ダムの非破壊機能診断

• Project/Area Number: 23K27020
• Project/Area Number (Other): 23H02327 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 41030:Rural environmental engineering and planning-related
• Research Institution: Kobe University
• Principal Investigator: 井上 一哉 神戸大学, 農学研究科, 教授 (00362765)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 鈴木 麻里子 神戸大学, 農学研究科, 助教 (50756658) ; 倉澤 智樹 愛媛大学, 農学研究科, 助教 (90961201)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2025: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2024: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000); Fiscal Year 2023: ¥8,580,000 (Direct Cost: ¥6,600,000、Indirect Cost: ¥1,980,000)
• Keywords: 地下ダム / 非破壊試験 / 原位置・模型実験 / 数値解析 / 人工知能

Outline of Research at the Start

地下ダムは，地下水脈を堰き止めて貯水する水利施設であり，農業用水の安定確保に貢献している一方で，1) 劣化する地下ダム堤体（止水壁）の機能診断と損傷部の早期発見，2) 農業活動の活性化，地下水の循環利用による，ダム湖の硝酸態窒素による汚染予防が重要な学術課題である．本研究は，1) トレーサ試験などの非破壊手法による健全性診断手法の開発，2) 石灰岩帯水層の透水係数モデリングと物質移動現象の定量化，3) 水文水質データ群の機械／深層学習による水質の健全性を診断する人工知能の開発であり，「地下ダムの非破壊機能診断」の構築を目指す融合研究である．