2021 Fiscal Year Research-status Report
AIによる不明水調査手法、ならびに路面下空洞特定手法の開発
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19K04670
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| Research Institution | Nihon University |
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Principal Investigator |
佐藤 克己 日本大学, 生産工学部, 教授 (50788544)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高橋 岩仁 日本大学, 生産工学部, 教授 (20453871)
保坂 成司 日本大学, 生産工学部, 教授 (70328699)
森田 弘昭 日本大学, 生産工学部, 教授 (90355933)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 雨天時浸入水 / 水温法 / ニューラルネットワーク / AI / 機械学習 / 雨天時浸入水量割合 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
AI機械学習の１つであるニューラルネットワークを使い、計測した水温から降雨による低下水温を推定し、計測期間中の計測水温の総和に対する降雨による低下水温の総和の比を求め、この比と成分分解で得られた非超過確率を比較することにより、非超過確率が降雨による水温低下を表すことを示した。また、同一地点で水温と流量を計測し、これをニューラルネットワークで雨天時浸入水量割合を推定し、非超過確率との相関性があることを確かめ、非超過確率が雨天時浸入水量割合を表すことを示した。
研究では、機械学習を使って計測した流量を教師データとしてそこから推定流量を、さらに推定晴天時流量を導いた。そして、この解析にはニューラルネットワーク手法が最もよく再現でき、有効であることを確認した。また、水温法解析に適した説明変数の選定や水温データの適正な計測間隔と調査面積について考察した。あわせて流量や水温のいずれの計測によっても、計測点間の雨天時浸入水量の多寡を評価ができることを示した。
上記の成果については、2021年10月号の下水道協会誌（Vol.58、No.708）にて、「流量・水温法データのAI機械学習による雨天時浸入水量解析の研究」で佐藤克己、中根進、高橋岩仁、保坂成司、森田弘昭の共著で発表した。
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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
本研究関連の成果について、下水道協会誌他，研究論文2編を発表。
現在、研究論文1編が審査中である。新型コロナの影響は心配されたが，本研究に関してのまとめなどには影響は少なく，概ね順調に進展していると考える。
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| Strategy for Future Research Activity |
２０２２年度が科研費研究の最終年であるため、研究結果をまとめるとともに、課題や展望については今後の研究テーマとして取り組む。
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| Causes of Carryover |
２０２１年度は新型コロナウィルス感染症の影響から当初予定していた物品や旅費などに使用することがこんなんであり，研究の進み具合から残金を残し延長をすることとした。２０２２年度が研究最終年にあたるため、２０２１年度に進めることができなかった研究成果の取りまとめに使用する予定である。
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Research Products
(1 results)
