| 研究課題/領域番号 |
20H02308
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分23020:建築環境および建築設備関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
菊本 英紀 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (80708082)
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| 研究分担者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,680千円 (直接経費: 13,600千円、間接経費: 4,080千円)
2022年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2021年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2020年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
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| キーワード | 建築環境・設備 / 都市防災 / 風工学 / 流体工学 / シミュレーション工学 / スパースセンシング / 機械学習 / データ駆動型手法 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、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）に関して、スパース（疎）に配置されたセンサーによる計測データを入力値とした空間解像度およびリアルタイム性の高い推定システムの開発を行う。そのため、風況に関する計測および数値予測技術、ならびにそれらを束ねる観測理論・統計分析技術を統合的に開発・活用していく。そして、IoTなどによるセンサー情報の充実による可能性とともに計測システムとしてのその限界を見据えた技術開発を行い、安全・快適かつスマートな都市空間の創出に資する都市風況データ基盤を構築する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、市街地および都市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った。本研究の成果は、機械学習を活用したモデルとセンサーデータを組み合わせることにより、風速や風向の変化を高い精度で捉えることを可能とし、安全で快適な都市環境の構築に貢献することが期待される。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、安全で快適なスマートな都市空間を創造することを目指し、市街地や都市における風況をリアルタイムで把握する新しい技術を開発した。限られた数のセンサーから得られる情報を利用して都市の風速と風向の分布を高精度に推定する手法や、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、センサー配置の最適化手法などを開発した。これら技術は、風による影響を受けやすい市街地での災害リスク管理や建物運用の効率向上に寄与する。
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