| 研究課題/領域番号 |
23K04102
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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23010:建築構造および材料関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
大野 晋 東北大学, 災害科学国際研究所, 准教授 (40361141)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 深層学習 / 即時地震動予測 / 連続地震観測網 / 建物強震観測 / 建物応答予測 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
リアルタイムで得られる東北地方の海域・地盤・建物の地震波形データに基づき，現在発展が著しい機械学習を用いて，地震発生後主要動到達前の地震動スペクトル予測・建物応答予測手法を開発する。建物応答予測のため震度ではなくスペクトルを予測対象とすることが特徴であり，陸域に加えて海域観測網を使用することにより早期地震警報の更なる即時化と高精度化を目指す。
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| 研究実績の概要 |
本研究では，リアルタイムで得られる東北地方の海域・地盤・建物の地震波形データに基づき，現在発展が著しい機械学習を用いて，地震発生後主要動到達前の地震動スペクトル予測・建物応答予測手法を開発することを目的としている。建物応答予測のため震度ではなくスペクトルを予測対象とすることが特徴であり，陸域に加えて海域観測網を使用することにより早期地震警報の更なる即時化と高精度化を目指す。
2023年度は初年度として，強震記録のデータベース整備を行うとともに，地震動スペクトル即時予測手法の検討および建物の観測記録の分析を実施した。このうちデータベース整備については，先行研究で2019年6月までのK-NET, KiK-net記録については整備を終えているので，それ以降2023年5月までのM5以上の記録を収集し，以前の記録と合わせて予備解析(長周期ノイズ除去，走時解析，P,S区間のスペクトル計算など)を行った。
地震動スペクトル即時予測については，上記のデータベースの一部を用いて，前線観測点-目標観測点間の非定常伝達特性の震源域依存性について検討した。その結果，前線P波→目標地点S波の伝達関数は，前線S波→目標地点S波の伝達関数よりもばらつきが大きいこと，それには震源からの入射方位，入射角，距離の相違とさらには目標地点での増幅率の振幅依存性が影響している可能性を示した。さらに，先行研究で開発したCNN-LSTMモデルを適用した結果，検討したケースにおいては震源域を限定することにより評価精度が向上する傾向を確認した。
建物の観測記録の分析については，実施者らが建物連続観測を行なっている建物（低層RC9棟，低層S1棟，免震2棟，うち1980年以前竣工6棟，1981年以降竣工4棟）を対象に観測記録の分析を行い，剛性と減衰の振幅依存性について検討した。
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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
おおむね順調に推移しているが，一部計画を変更している。地震動スペクトル即時予測について，当初は初年度に前線観測点-目標観測点間の伝達特性の震源域依存性の検討のみを予定しており，深層学習モデルの検討は次年度からの予定だったが，見通しを早く立てるためにケースを絞った深層学習の検討を前倒しで実施した。その分，初年度に計画していたS-netの記録収集と分析を次年度に行うこととした。
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| 今後の研究の推進方策 |
地盤観測と建物観測については新しい記録のデータベース化を進め，今年度に繰り延べた海域観測についてはデータベース化と予備解析を行う。地震動スペクトルの即時予測については，より広範なケース（震源域依存性と前線-目標観測点の組み合わせ）について深層学習モデルの適用性を検討する。建物予測については，振幅依存性に着目した深層学習モデルの適用性の検討を行う。
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