| 研究課題/領域番号 |
22K03753
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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17040:固体地球科学関連
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| 研究機関 | 東京理科大学 (2023)
東京工業大学 (2022) |
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研究代表者 |
麻生 尚文 東京理科大学, 先進工学部物理工学科, 講師 (70801223)
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| 研究分担者 |
篠崎 隆宏 東京工業大学, 工学院, 准教授 (80447903)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 地震活動 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
地震現象の多様性と複雑性を包括的に理解することは重要な課題である。しかしながら、応力・摩擦・流体などの物理的要素には不確定性が大きく、正確な演繹的モデリングは難しい。そこで、地震活動の統計解析に基づく経験則の精緻化から背景物理の理解へとつなげる帰納的アプローチが必要とされる。本課題では、地震間のミクロな相互作用を定量化することにより、多様な地震発生システムの物理的解明を目指す。
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| 研究実績の概要 |
地震現象の多様性と複雑性を包括的に理解することは重要な課題である。しかしながら、応力・摩擦・流体などの物理的要素には不確定性が大きく、正確な演繹的モデリングは難しい。そこで、地震活動の統計解析に基づく経験則の精緻化から背景物理の理解へとつなげる帰納的アプローチが必要とされる。本課題では、地震間のミクロな相互作用を定量化することにより、多様な地震発生システムの物理的解明を目指している。本年度は、地震活動を評価する上で基本となる、規模別頻度分布を表すグーテンベルク・リヒター則のb値を機械学習を用いて推定する手法の開発に取り組んだ。特に、b値が時間変化するものとして捉え、ETASシミュレーションに基づき人工的に生成した地震活動に対して、時間変化するb値を推定することに取り組んだ。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
複数の手法を試行錯誤する中で、地震活動を特徴づけるb値の推定を行うことができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、余震活動の時間関数について、ニューラルネットワークによる汎用的な関数系の推定を試みる。
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