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大規模データ同化に基づく乾燥亀裂の素過程の理解と解明

研究課題

研究課題/領域番号 19K14671
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分13040:生物物理、化学物理およびソフトマターの物理関連
研究機関東京大学

研究代表者

伊藤 伸一  東京大学, 地震研究所, 助教 (10756331)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2023-03-31
研究課題ステータス 完了 (2022年度)
配分額 *注記
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
キーワード破壊 / 乾燥亀裂 / 不均一性 / フェーズフィールドモデル / データ同化 / 深層学習 / PINN / PIV
研究開始時の研究の概要

水と粉の混合物(ペースト)が乾燥してできる破壊パターンは干上がった水田や水たまりなどで日常的に観測される。乾燥が進む中で、水の蒸発と粉体粒子の再配置に伴って、ペーストの硬さや脆さなどは時間変化するうえに、空間的に不均一になる。この不均一性は亀裂の発展の仕方に強く影響を与えるが、既存の実験技術のみで不均一性を計測することは困難であった。そこで本研究では、乾燥亀裂パターンのシミュレーションモデルと実験計測データを融合する大規模データ同化技術を用いて、空間不均一性を可視化する新規解析技術を創出することで、不均一性と破壊素過程の関係を明らかにする。

研究成果の概要

水と粉の混合物(ペースト)が乾燥してできる破壊パターンは干上がった水田や水たまりなどで日常的に観測される。乾燥が進む中で、水の蒸発と粉体粒子の再配置に伴って、ペーストの硬さや脆さなどは時間変化するうえに、空間的に不均一になる。本研究課題では、そのような空間不均一性を可視化を通じて不均一性と破壊過程関係を理解するため、乾燥亀裂パターンのシミュレーションモデルと実験計測データを融合する大規模データ同化技術を開発を行なった。

研究成果の学術的意義や社会的意義

破壊現象は我々にとって身近な現象であり、その予測・制御技術の開発は学術的にも社会的にも大きな意義を持つ。破壊の進展に伴って形成される亀裂パターンは破壊される物質の硬さや脆さなどの空間的に不均一な物性値に大きく依存する。そのようなパターン形成と物性値空間不均一性を定量化することは破壊進展の予測や制御への基礎的な知見となる。本研究は亀裂パターンのシミュレーションと実験計測データを融合する大規模データ同化の枠組みを開発することにより破壊現象の背後にある空間不均一性を評価する技術を創出する基盤研究となる。

報告書

(5件)
  • 2022 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2021 実施状況報告書
  • 2020 実施状況報告書
  • 2019 実施状況報告書
  • 研究成果

    (27件)

すべて 2022 2021 2020 2019

すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (24件) (うち国際学会 11件、 招待講演 3件)

  • [雑誌論文] Adjoint-based uncertainty quantification for inhomogeneous friction on a slow-slipping fault2022

    • 著者名/発表者名
      Ito Shin-ichi、Kano Masayuki、Nagao Hiromichi
    • 雑誌名

      Geophysical Journal International

      巻: 232 号: 1 ページ: 671-683

    • DOI

      10.1093/gji/ggac354

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Adjoint-based exact Hessian computation2021

    • 著者名/発表者名
      S. Ito, T. Matsuda, and Y. Miyatake
    • 雑誌名

      BIT Numerical Mathematics

      巻: - 号: 2 ページ: 503-522

    • DOI

      10.1007/s10543-020-00833-0

    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Phase prediction method for pattern formation in time-dependent Ginzburg-Landau dynamics for kinetic Ising model without a priori assumptions of domain patterns2021

    • 著者名/発表者名
      Anzaki, R., S. Ito, H. Nagao, M. Mizumaki, M. Okada, and I. Akai
    • 雑誌名

      Physical Review B

      巻: 103 号: 9 ページ: 1-8

    • DOI

      10.1103/physrevb.103.094408

    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] 収縮亀裂パターンの動的統計則に現れる相転移的性質2022

    • 著者名/発表者名
      伊藤伸一, 中原明生, 湯川諭
    • 学会等名
      Japan Geoscience Union
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] Symplectic-adjoint-based Uncertainty Quantification Method for Large-scale Data Assimilation Problems2022

    • 著者名/発表者名
      S. Ito, T. Matsuda, and Y. Miyatake
    • 学会等名
      Asia oceania geosciences society
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] シンプレクティックアジョイント法に基づくスロースリップ断層面の摩擦不均一性の不確実性評価2022

    • 著者名/発表者名
      伊藤伸一, 加納将行, 長尾大道
    • 学会等名
      日本地震学会2022年度秋季大会
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] Symplectic-adjoint-based uncertainty quantification method for large-scale data assimilation problems2022

    • 著者名/発表者名
      伊藤伸一, 松田孟留, 宮武勇登
    • 学会等名
      Japan Geoscience Union
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] シンプレクティックアジョイント法に基づくスロースリップ断層面上の摩擦空間不均一性の不確実性評価2022

    • 著者名/発表者名
      伊藤伸一, 加納将行, 長尾大道
    • 学会等名
      Japan Geoscience Union
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] Adjoint-based Uncertainty Quantification of Frictional Inhomogeneity on Slow-Slipping Fault2021

    • 著者名/発表者名
      S. Ito, M. Kano, and H. Nagao
    • 学会等名
      AOGS 2021
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 乾燥亀裂パターンの動的統計則に現れる相転移的性質2021

    • 著者名/発表者名
      伊藤伸一, 中原明生, 湯川諭
    • 学会等名
      日本物理学会 2021年秋季大会
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
  • [学会発表] シンプレクティックアジョイント法に基づく高精度不確実性評価法2021

    • 著者名/発表者名
      伊藤伸一, 松田孟留, 宮武勇登
    • 学会等名
      統計関連学会連合大会 2021
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
  • [学会発表] Adjoint-based uncertainty quantification of frictional inhomogeneity on slow-slipping fault2021

    • 著者名/発表者名
      伊藤伸一, 加納将行, 長尾大道
    • 学会等名
      JpGU 2021
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
  • [学会発表] 変分法データ同化に基づく断層すべり面の摩擦特性空間分布の不確実性評価2020

    • 著者名/発表者名
      伊藤伸一, 加納将行, 長尾大道
    • 学会等名
      統計関連学会連合大会
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Adjoint-based exact Hessian-vector multiplication using symplectic Runge--Kutta methods2020

    • 著者名/発表者名
      伊藤伸一, 松田孟留, 宮武勇登
    • 学会等名
      固体地球データ同化に関する研究会
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [学会発表] Uncertainty quantification based on 4DVar data assimilation for massive simulation models2019

    • 著者名/発表者名
      S. Ito, M. Kano, and H. Nagao
    • 学会等名
      JpGU
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Bayesian inference of grain growth prediction via multi-phase-field models2019

    • 著者名/発表者名
      S. Ito, H. Nagao, T. Kurokawa, T. Kasuya, and J. Inoue
    • 学会等名
      JpGU
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Uncertainty quantification for massive simulation models based on a second-order adjoint method2019

    • 著者名/発表者名
      S. Ito
    • 学会等名
      A3 Soft Matter Workshop 2019
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Uncertainty quantification based on 4DVar data assimilation for massive simulation models2019

    • 著者名/発表者名
      S. Ito and H. Nagao
    • 学会等名
      FSP2019: Frontiers of Statistical Physics
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Bayesian Inference of Grain Growth Prediction via Multi-Phase-Field Models2019

    • 著者名/発表者名
      S. Ito, H. Nagao, T. Kurokawa, T. Kasuya, and J. Inoue
    • 学会等名
      AOGS
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Uncertainty quantification based on 4DVar data assimilation for massive simulation models2019

    • 著者名/発表者名
      S. Ito, M. Kano, and H. Nagao
    • 学会等名
      StatSei11
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Detection of dynamic transition in drying crack patterns based on Bayesian model selection2019

    • 著者名/発表者名
      S. Ito
    • 学会等名
      Seminar of joint research: Royal Society/JSPS collaboration project
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Bayesian inference of grain growth prediction via multi-phase-field models2019

    • 著者名/発表者名
      S. Ito, H. Nagao, T. Kurokawa, T. Kasuya, and J. Inoue
    • 学会等名
      NIMS WEEK 2019 Academic Symposium Poster Session
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Uncertainty quantification for inhomogeneous frictional features in a slow-slipping fault based on a large-scale four-dimensional variational data assimilation2019

    • 著者名/発表者名
      S. Ito, M. Kano, and H. Nagao
    • 学会等名
      American Geophysical Union(AGU) 2019 Fall Meeting
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 乾燥亀裂パターンの動的スケーリング則と統計的モデリング2019

    • 著者名/発表者名
      伊藤伸一
    • 学会等名
      日大理工・船橋セミナー
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 乾燥破壊パターンにおける破片サイズ分布のモデル選択2019

    • 著者名/発表者名
      伊藤伸一, 中原明生, 湯川諭
    • 学会等名
      統計関連学会連合大会
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [学会発表] 大規模4次元変分法データ同化に基づくスロースリップ断層面における摩擦特性不均一性の不確実性評価2019

    • 著者名/発表者名
      伊藤伸一, 加納将行, 長尾大道
    • 学会等名
      日本地震学会秋季大会
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [学会発表] Grain growth prediction based on data assimilation implementing 4DVar on multi-phase-field models2019

    • 著者名/発表者名
      S. Ito
    • 学会等名
      StatPhys Seminar
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 招待講演

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公開日: 2019-04-18   更新日: 2024-01-30  

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