物理モデルを組み込んだ機械学習と岩石物性計測による熱水系モデリングの革新

• 研究課題/領域番号: 23K26601
• 補助金の研究課題番号: 23H01908 (2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2023)
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分31020:地球資源工学およびエネルギー学関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 石塚 師也 京都大学, 工学研究科, 講師 (90756470)
• 研究分担者: 林 為人 (リンウェイレン) 京都大学, 工学研究科, 教授 (80371714)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,200千円 (直接経費: 14,000千円、間接経費: 4,200千円); 2027年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円); 2026年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円); 2025年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円); 2024年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円); 2023年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
• キーワード: 熱水システム / 機械学習 / 岩石物性 / 深層学習 / モデリング

研究開始時の研究の概要

地熱資源の有効活用において、地熱系のモデリングとモニタリング技術の発展は重要である。本研究では、機械学習に物理モデルを組み込んだ手法を開発する。このような機械学習を基にした手法は研究実施者らが提案した手法を含め、いくつか提案されているが、従来よりも頑強でなおかつ現実的に起こり得る複雑な現象を予測可能にすることを目指す。また、岩石物性の取得手法を高度化することで、様々な条件下でデータ取得の量や精度の向上を目指す。