2022 Fiscal Year Annual Research 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 / ノンパラメトリック手法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
管路を流下する下水温は，雨天時浸入水の影響によって変動する。既報では，計測水温を長期変動水温，周期変動水温ならびに不規則変動水温に成分分解した。雨天時浸入水によって変動する不規則変動水温をさらに晴天時と雨天時の水温に分類し，それぞれパラメトリックな極値分布，正規分布の形で回帰した。そして晴天時と雨天時の不規則変動水温分布の違いから雨天時浸入水の影響を評価した。
しかしながら，この手法では集水面積が小さい計測点における解析が難しかった。
本研究では，晴天時と雨天時の不規則変動水温をノンパラメトリックなカーネル密度分布で表し，カーネル密度の累積確率曲線を使って降雨時における降雨の影響の無い水温を推定（推定晴天時水温）することで水温変動量を明らかにした。この手法により，狭小な集水面積の解析も可能となり，さらに雨水温度を計測することにより，雨水温度と計測水温から推定晴天時水温を算出して雨天時浸入水量割合を推定できるようにした。
上記の成果については、2022年12月号の下水道協会誌（第59巻、No.722）にて、「下水温の成分分解法を用いたノンパラメトリック手法による雨天時浸入水量割合の推定」で佐藤克己、中根進、堀田孝行、高橋岩仁、保坂成司、森田弘昭の共著で発表した。
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