2022 Fiscal Year Annual Research Report
異常輸送理論と群知能を融合した「地下ダム管理モデル」の構築と実装
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19H03074
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
井上 一哉 神戸大学, 農学研究科, 教授 (00362765)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 麻里子 神戸大学, 農学研究科, 助教 (50756658)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 地下ダム / 群知能 / 異常輸送現象 / 機械学習 / 管理技術 / 模型実験 / 原位置実験 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，地下ダム湖において肥料成分が移動，濃縮，流出する力学現象に関する科学的洞察と人工知能の一分野である群知能・機械学習により，新たな「地下ダム管理モデル」の構築と実装を目的としている．本年度は，4つのテーマに対して取り組んだ．
1点目として，異常輸送現象の洞察を深化すべく，琉球石灰岩の複雑なポーラスネットワークに起因する溶質の不規則な輸送挙動に関してカラム実験と模型実験の実績をさらに積み上げた．透水係数分布が不均質かつランダムとなる場を模型実験にて再現し，マクロ分散現象の成長曲線と不均質度の関係を捉えた．2点目は，石灰岩のボーリングコアを新しく入手することにより，機械学習による画像判別を軸とした高精度で迅速な間隙率推定システムを開発した．実サイトへの実装を視野に入れて，ディープラーニングによる画像診断手法を構築し，機械学習による診断手法との対比を行った．3点目として，原位置トレーサ実験の観測データについて群知能を応用した逆解析を適用し，溶質輸送パラメータの効率的・高精度の同定を可能にした．鹿児島県喜界島の地下ダムサイトにてトレーサ実験を繰り返し，溶質輸送現象を特に鉛直方向に着目して定量評価する手法を構築した．合わせて，異常輸送実験を再現できるランダムウォーク粒子追跡法を開発するとともに，揚水量を考慮しつつ，農地からの窒素成分の輸送を数値解析できるモデルを構築した．合わせて，硝酸のリスクマップとしての提示方法を見出した．4点目は，模型実験として，塩水浸入現象を軸とした地下ダム管理モデルの構築を目指すべく，模型実験を実施した．堤体の損傷を想定した塩水浸入実験，貯留型地下ダムを想定した溶質輸送実験を実行することにより，損傷の位置に応じた物質輸送の差異を画像解析にて定量化することができた．これにより，合理的・効率的なダム管理やダム設計に資する成果につながると考えられる．
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| Research Progress Status |
令和4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4年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(5 results)
