2020 Fiscal Year Research-status Report
Study on development of rearing tank for improving survival rate of larval stage
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19K06182
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
木村 暢夫 北海道大学, 水産科学研究院, 教授 (50186326)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高橋 勇樹 北海道大学, 水産科学研究院, 助教 (00761701)
安間 洋樹 北海道大学, 水産科学研究院, 准教授 (50517331)
前川 和義 北海道大学, 水産科学研究院, 助教 (80250504)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 仔稚魚飼育水槽 / エアレーション / CFD解析 / PIV実験 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
①円形水槽を対象としたエアレーションによる流場シミュレーションとPIV実験
前年度までに構築した、エアレーションによって生じる流場を推定するための解析手法に基づいて、実験的に単純化した水槽（以下、円形水槽）と実際に飼育に用いられている水槽（以下、八角形水槽）を対象に、CFD解析を行った。
円形水槽は直径0.487m，水位0.4mとし、エアストーンを水槽中心の底面に配置した。同結果は、PIV実験及び3次元流速計でから同条件の実験結果と比較し、解析精度に問題ないことを確認した。八角形水槽は、底面積19m2、高さ3.5mのものであり、仔稚魚期のクロマグロの飼育に用いられるものである（Tanaka et al., 2009）。この八角形水槽を対象に、水槽底面に設置するエアストーンの数を2個と6個に設定し、それぞれCFD解析を行った。その結果、エアストーンを増加することにより水槽全体の流速が大きくなることが確認できた。
②流場最適化のためのパラメータの検討
最適化手法構築の一環として、八角形水槽の上昇流域，下降流域，淀み域の体積をそれぞれ算出した。算出した結果は、Tanaka et al.（2009）が報告した、八角形水槽の飼育試験結果と比較し、仔魚の沈降死と、上昇流域，下降流域，淀み域の体積の関係について考察した。
エアストーンを2個から6個に増やすことで、上昇流域は約38％増加し、下降流域は約6％、淀み域は約74％それぞれ減少した。ただし、下降流の速度も増加した。また、Tanaka et al.（2009）は、仔魚の沈降密度はエアストーン2個の場合と比較して、6個の場合で有意に小さいとことを報告している。以上から、上昇流域が増加すると、それと釣り合う下降流が発生することを考慮すると、淀み域を減ずることが沈降死防除に最も効果的であることが示唆された。
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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
本年度は、養殖水槽環境の最適化に向けて、実際に飼育に用いられている八角形推移槽についてシミュレーションを行い、その流場について詳細な検討を行った。
その結果、沈降死と流場の関係について、過去の研究との比較を行うことで、沈降に寄与している流場パラメータを抽出した。
最終年度は抽出されたパラメータ（淀み域）を最小化するような最適化を実施することで、当初目標の「最適化アルゴリズムを用いることで飼育環境最適化システムを構築する。」を達成できる見通しが立った。
以上から、当初予定していた、実験計画を問題なく実施できており、本年度の進捗状況は「（２）おおむね順調に進展している」と判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は、前年度までに構築したシミュレーション手法を用いることで、実際に飼育に用いられている養殖水槽を対象に、流場のシミュレーションを行った。その結果から、最適化のために必要なパラメータを抽出することで、流場環境の最適化に着手した。
次年度は、本年度の検討結果をもとに、CFD解析を基としたニューラルネットワークを用いた応答曲面法による手法によって、養殖水槽内の飼育環境の最適化を試みる。応答曲面の構築には、養殖水槽の規模、エアレーション通気量、個数等を設計変数とし、目的変数としては、淀み域の面積とする。このことにより、淀み域面積を最小化する養殖水槽モデルを提案する。最適化した水槽については、粒子の挙動シミュレーションを行うことで、最適化前の結果と比較し、最適化の効果を検証する。
さらに、上記の手法に基づいて開発した養殖水槽を対象に実試験を行うことを計画する。
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| Causes of Carryover |
コロナウイルスの影響により、参加予定であった学会中止やオンラインとなり、これに係る旅費、参加費が未使用となったため。
これらの使用計画として、当初の予定通り、学会発表などの成果発表のための費用として使用することを計画する。昨今の情勢により、諸学会が開催あるいはオンライン開催により旅費が計上されない場合は、論文投稿費など、成果発表のための経費として用いる予定である。
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