2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of probabilistic concentration analysis method for environmental pollutants by Bayesian statistics
Project/Area Number |
17H04945
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
菊本 英紀 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (80708082)
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Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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Keywords | 建築環境・設備 / 確率論 / 流体工学 / シミュレーション工学 |
Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、汚染物質濃度の離散的かつ低い空間解像度の計測データを出発点として、連続的かつ高い解像度の空間濃度分布を数値的に解析し、同時にその解析データの信頼性を診断する一連のシステム構築を目指した。当該年度においては、特に以下の課題に取り組んだ。①汚染物質の発生位置とその強度を確率的に推定するモデルにおいて、発生源の幾何形状を点だけでなく、線状などの発生源も取り扱えるように拡張した。また、実街区を模擬した空間を対象とした数値実験によりその有効性を検証した。②非定常乱流解析モデルLarge-eddy simulationを用いて、濃度計測値の発生条件への応答関数を高精度に評価する手法を検討した。また、解析効率を向上させるため、大量の気流解析データをウェーブレット変換に基づき効率的に保存するデータ圧縮手法に関する検討も行った。③気流分布を得るのに必要とされる気象データがもたらす予測不確かさをベイズ推論により評価する手法を構築した。また、市街地気流を対象としたケーススタディにより同手法の有効性を検証した。④風洞実験と実在建物での実測により建物内部における汚染物質拡散に関する濃度計測値データベースを構築するとともに、数値流体解析も実施し、同手法の予測精度を検証した。⑤高品質な計測データを得るため、情報エントロピーの概念に基づくセンサー配置の最適化に関する理論・アルゴリズムの開発を行った。また、数値実験により同手法の有効性の検証を行った。
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Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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