| 研究課題/領域番号 |
19K04670
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分22060:土木環境システム関連
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| 研究機関 | 日本大学 |
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研究代表者 |
佐藤 克己 日本大学, 生産工学部, 教授 (50788544)
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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2021年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2020年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2019年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 雨天時浸入水対策 / 水温法 / 成分分解 / ニューラルネットワーク / 雨水浸入強度 / 機械学習 / 不明水対策 / カーネル密度分布 / 雨天時浸入水 / AI / 雨天時浸入水量割合 / ノンパラメトリック手法 / 雨天時浸入水量 / 不明水調査手法 / 検出力 / 路面下空洞 / サーモグラフィー |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、下水道整備が既成しつつある現在、下水道経営を圧迫する原因の一つである下水道管内へ流入する雨天時流入水を含む不明水対策に対して、流入区域の推定、特定ができる新たな調査手法を確立することである。
同時に、下水道管の老朽化や地震などに伴う破損、抜けが原因で、そこから周辺の土砂が流入して発生する路面下空洞の早期発見手法についても、空洞内の温度が下水道を流下する下水熱によって暖められ、周辺の地盤との温度差が生じ、その温度差を赤外線サーモグラフィで可視化できる技術についても同様にその調査手法を開発することである。
これらをAI技術を導入することで、だれでも簡単にそして安価に利用できる手法にする。
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| 研究成果の概要 |
研究成果は、①時系列水温データの成分分析による下水量解析、②流量・水温法データのAI機械学習による雨天時浸入水量解析の研究、③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、にまとめた。①では、水温法によって得られた水温データを成分分解して、不規則変動水温から雨天時浸水量を推定した。②では、流量・水温データからAI機械学習であるニューラルネットワークによって雨天時浸入水量の解析を試みた。③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て水温変動量を明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
下水道事業が概成する一方で、不明水の浸入による下水処理場やポンプ場の運転経費増加は下水道経営を圧迫させるほか、簡易処理による水環境悪化も懸念されることから，解決すべき重要課題として，早期の対策が求められている。同時に、下水道経営は、公営企業会計を導入し、持続可能な経営が必須であり、今後の維持管理は、経済的で優先順位を付けたわかりやすく可視化できる管理が急務である。こうしたなか、不明水対策、とりわけ雨天時浸入水対策は、下水道施設の大部分の管路を維持管理するうえで重要な対策事項である。本研究は、人に頼ったアナログ的な既存の調査方法ではなく、センサーとAI技術を使って浸入水の特定をするものである。
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