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2021 Fiscal Year Annual Research Report

Development of urban wind estimation method based on sparse sensor network

Research Project

Project/Area Number 20H02308
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

菊本 英紀  東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (80708082)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 大岡 龍三  東京大学, 生産技術研究所, 教授 (90251470)
崔 元準  東京大学, 生産技術研究所, 助教 (30817458) [Withdrawn]
Project Period (FY) 2020-04-01 – 2023-03-31
Keywords建築環境・設備 / 都市防災 / 流体工学 / シミュレーション工学
Outline of Annual Research Achievements

安全・快適かつスマートな都市空間の創出に資するため、本研究は市街地(マイクロ)および都市(メソ)スケールにおける風況(風速・風向)を対象に、スパース(疎)に配置されたセンサーの計測データを入力値とする空間解像度およびリアルタイム性の高い分布推定手法の開発を行う。
市街地や都市の瞬時気流分布は、主にその乱流的特性によって複雑な様相を見せる。しかし、それら気流は一定の条件においては、流れの空間・時間的な相関性・周期性から有限の代表的なパターンを示す。そのため、センサーから得た有限な観測情報からこれらのパターンの強度を特定できれば、市街地・都市気流のリアルタイムな分布推定を実現できる可能性がある。このような特性を利用した分布推定手法として、固有直交分解(Proper Orthogonal Decomposition, POD)と線形確率推定(Linear Stochastic Estimation, LSE)を組み合わせた方法(以降、POD-LSE)がある。そこで本研究では、まず市街地スケールのモデル空間を対象に、POD-LSEによる瞬時気流場の推定手法を開発した。また、そのセンサー入力値として複数時点の情報を用いることで推定精度を向上する手法などを開発した。また、同様の手法を用いた都市スケールにおける風況推定手法の開発へ向けた気候データの解析や必要データの抽出などを行った。さらに、センサーの計測精度やそれから得られる情報を最大化するため、風速センサーのデータ駆動型校正に基づく精度向上手法や、情報エントロピーに基づくセンサー配置の最適化手法などを開発した。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

推定手法の基本的なアルゴリズムの開発やプログラムの構築および有効性検証を概ね予定通り進めている。また、推定精度のさらなる向上に向けた手法の考案やその有効性検証についても検討を進めている。

Strategy for Future Research Activity

これまでは、特に市街地スケールにおける風況推定に関する検討を行い開発手法の有効性を明らかにしてきた。同対象に関してさらに推定精度を向上する手法開発を今後も継続していくが、それと同時にここまでに得られた知見を応用し、都市スケールにおける風況推定手法の開発とその有効性検証を進めていく。

  • Research Products

    (5 results)

All 2022 2021

All Journal Article (1 results) (of which Open Access: 1 results) Presentation (4 results)

  • [Journal Article] 確率的発生源同定におけるセンサー配置の最適化: 随伴濃度エントロピーに基づく手法の提案と市街地モデルへの適用2022

    • Author(s)
      賈 鴻源、菊本 英紀
    • Journal Title

      生産研究

      Volume: 74 Pages: 65~71

    • DOI

      10.11188/seisankenkyu.74.65

    • Open Access
  • [Presentation] 確率的発生源同定における随伴濃度分布のエントロピーに基づくセンサー配置の最適化2022

    • Author(s)
      賈鴻源, 菊本英紀
    • Organizer
      第37回生研TSFDシンポジウム
  • [Presentation] センサーネットワークを用いた市街地気流の分布推定に関する研究 (その3) 複数時点を考慮したLSE-PODの立方体建物群モデル内気流への応用2021

    • Author(s)
      胡超億, 菊本英紀, 賈鴻源
    • Organizer
      日本建築学会大会
  • [Presentation] 確率的発生源同定におけるセンサー配置最適化手法に関する研究 (その1)随伴濃度分布のエントロピーに基づく最適化アルゴリズム2021

    • Author(s)
      賈鴻源, 菊本英紀
    • Organizer
      日本建築学会大会
  • [Presentation] 機械学習による建物周辺気流計測の高精度化に関する研究 (第1報)ANNを用いた風杯型風速計による瞬間風速計測の校正2021

    • Author(s)
      李栄茂, 菊本英紀
    • Organizer
      空気調和・衛生工学会大会

URL: 

Published: 2023-12-25  

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