| Project/Area Number |
21H01191
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 17040:Solid earth sciences-related
|
|---|
| Research Institution | Hokkaido University (2023)
Kyoto University (2021-2022) |
|---|
Principal Investigator |
Naoi Makoto 北海道大学, 理学研究院, 准教授 (10734618)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岩田 貴樹 県立広島大学, 公私立大学の部局等(庄原キャンパス), 准教授 (30418991)
飯尾 能久 京都大学, 防災研究所, 名誉教授 (50159547)
平野 史朗 立命館大学, 理工学部, 助教 (60726199)
中谷 正生 東京大学, 地震研究所, 教授 (90345174)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2021: ¥8,970,000 (Direct Cost: ¥6,900,000、Indirect Cost: ¥2,070,000)
|
|---|
| Keywords | 深層学習 / 震源カタログ構築 / 前震活動 / 深層学習， / 深層ハッシング / 類似波形探索 / 機械学習 / 地震活動 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
大地震の予測には前震が活用できると期待されるが，前震は大地震の破壊のはじまりを表す本質的な前兆ではなく，前震が本震をある確率で誘発しているだけとも指摘されている．前震が本震の本質的前兆かは，前震による本震の統計的予測能力を左右するので，この検証は重要である．本研究では，非常に小さな地震を検出できる独自の稠密観測データから，長期間・多点のデータに適用可能な手法を用いて徹底的に微小な地震を検出し，超高分解能で地震活動を調べられるカタログを作成する．前震活動と地震発生場の特徴を明らかにすると共に，地震活動モデルの高度化を行うことで，前震が大地震の本質的前兆かを検討する．
|
| Outline of Final Research Achievements |
We have achieved the development and improvement of analysis methods to investigate preseismic activity before a major earthquake. In particular, for the earthquake cataloging procedure, we improved the conventional processing pipeline by using deep learning and developed an efficient similar component search technique based on deep learning, which is utilized in image recognition problems, to seismic waveforms. In the actual data analysis, remarkable results were achieved mainly in the analysis of acoustic emission data obtained in laboratory hydraulic fracturing experiments, revealing detailed patterns of acoustic emissions in the preparation process of the macroscopic fracture.
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
大地震に先行して生じる特定の地震活動パタンが確認できるかは，微小な地震の検出能力で結果が変わっていることが先行研究のメタ分析で示されており，効率よく地震カタログを作成する技術は非常に重要である．本課題で達成した深層学習を用いた従来型処理プロセスの改善や，効率的類似波形探索の実現は，従来手法が抱えていた処理速度や精度などの課題を解決しうるものであり，大きな学術的・社会的意義を持つとともに，今後の研究を促進させると期待できる．
|
