データ駆動科学による都市内のスカラ拡散予測

Research Project

Project/Area Number	25K08034
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 23020:Architectural environment and building equipment-related
Research Institution	Kindai University
Principal Investigator	道岡武信近畿大学, 理工学部, 教授 (20371370)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2025: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords	乱流 / 深層学習 / スカラ拡散 / 都市環境
Outline of Research at the Start	都市域における風や汚染物質の拡散を対象とした大規模数値シミュレーションにより得られるビッグデータをもとに、固有直交分解や最新の機械学習手法を含むデータ駆動科学のアプローチを用いて、濃度場を支配する流れ場の空間構造を適切に抽出する手法を検討する。さらに、抽出された特徴的な乱流構造（支配的モード）などの情報を活用し、街区スケールにおける風環境や汚染物質の拡散挙動を、従来の数値シミュレーションよりも簡易かつ高速に再現可能なサロゲートモデル（代理モデル）の構築を試みる。