計測融合解析によるドリルビット挙動把握と機械学習による掘削状態識別への展開

• Project/Area Number: 20H02380
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 24020:Marine engineering-related
• Research Institution: Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology
• Principal Investigator: 井上 朝哉 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 研究プラットフォーム運用開発部門, 主任研究員 (10359127)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 鈴木 博善 大阪大学, 工学研究科, 准教授 (00252601) ; 和田 良太 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (20724420) ; 勝井 辰博 神戸大学, 海洋底探査センター, 教授 (80343416) ; 中川 友進 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 研究プラットフォーム運用開発部門, 特任研究員 (50513454)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000); Fiscal Year 2022: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000); Fiscal Year 2021: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000); Fiscal Year 2020: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
• Keywords: 海洋掘削 / 機械学習 / 掘削データ / ドリルパイプダイナミクス

Outline of Research at the Start

海洋掘削においては，海底下数千mに位置する掘削刃であるドリルビットの挙動が把握できず，どのように掘削しているかを知る術がない．そこには，掘削地層摩擦などドリルビット挙動の決定要素である境界条件が未知であり，また解析の検証方法の欠如という本質的な問題がある．
そこで，計測可能な船上掘削機器の作動データを融合した解析により，未知の境界条件を設定してドリルビット挙動の表現を試み，実機検証または実施相当検証を行う．更に，過去の掘削航海データと解析結果を用いて機械学習で創出した識別器を橋渡し的記述として操業への展開を図る．最後に，船上に異常検知や掘削状態識別を行うシステムを構築して実証試験を行う．