| 研究課題/領域番号 |
18K13871
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| 研究機関 | 琉球大学 |
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研究代表者 |
崎原 康平 琉球大学, 工学部, 准教授 (20647242)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 塩害 / 飛来塩分 / 環境作用 / 機械学習 / 人工知能 / 耐久性 / 維持管理 / 数値解析 |
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| 研究実績の概要 |
申請者は，長期間観測した沖縄本島における海岸付近の飛来塩分量と風況の関係から，海岸からの距離および標高を考慮した簡便な飛来塩分輸送推定手法を提案しているが，この提案手法では，飛来塩分の発生・輸送・到着過程における様々な環境作用（風況，波浪，防波堤・雨掛かり有無等）が推定精度に大きく影響することを報告している．
しかし，環境作用については，地域によって異なり時間的な変動もあることから，定量的な把握が難しいのが現状である．一方，近年ではAIやICTの最先端情報技術の活用が注目を集めており，その中でもニューラルネットワークやランダムフォレスト等の機械学習は，過去に実測した飛来塩分やWeb上で簡単に取得できる気象・波浪の各データを学習させることで，地域毎の環境作用を考慮した飛来塩分の定量評価が出来る可能性を有している．
そこで本研究では，海岸付近で発生する飛来塩分を，長期の現地観測および最寄りの気象観測所で得られた風況（風速，風向）や波浪などの各種情報から，機械学習により飛来塩分を予測することができる飛来塩分予測法を開発する．これにより，複雑かつ不確実性を有する環境作用を数値化でき，その数値化されたパラメータを用いて飛来塩分の定量評価および予測を行うことが可能となる．
さらに，予測された飛来塩分と数値シミュレーションを連携させ，飛来塩分輸送状況を簡単に把握できる塩害環境評価システムを構築することを最終目標とする．
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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
2018年度では，長期間観測された飛来塩分データとWeb上で簡単に取得できる気象および波浪情報から，機械学習を用いて飛来塩分予測を行っている．その中で，飛来塩分の予測においては地域毎の気象や波浪以外に沿岸域に設置された消波施設の有無や海岸形状も大きな影響を与えることを指摘している．
そこで2019年度では，新潟県で現地観測された飛来塩分データや公開されている気象や波浪データ，さらに空中写真から測定した消波施設の距離や砂浜幅等の各種情報から，機械学習を用いて飛来塩分の予測を行い，その妥当性を検討した．その結果，消波施設や砂幅幅が飛来塩分予測に与える影響を定量的に示すことができた．一方で，既往文献のデータから機械学習を用いて屋外暴露および屋内促進試験に供したコンクリート中の塩分浸透挙動の予測も行っており，その予測値は実測値を概ね再現できることを確認している．
以上のことから，本研究は概ね順調に進展していると判断される．
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| 今後の研究の推進方策 |
2019年度では，新潟県で現地観測された飛来塩分データや公開されている気象や波浪データ，さらに空中写真から測定した消波施設の距離や砂浜幅等の各種情報から，機械学習を用いて飛来塩分の予測を行い，その妥当性を検討した．その結果，消波施設や砂幅幅が飛来塩分予測に与える影響を定量的に示すことができた．
その一方で，最寄りの気象観測所や波浪観測所の無い地点における気象・波浪情報の取得，飛来塩分の予測精度の向上に関する課題もあることが確認されたため，2020年度の研究では，数値シミュレーションによる気象・波浪情報の代替や，機械学習で用いるハイパーパラメータのチューニングによる予測精度の向上を図る予定である．
また，予測した飛来塩分を表面塩化物イオン量に変換し，コンクリート内部への塩分浸透予測も機械学習で行うことを検討する予定である．
さらに，予測された飛来塩分と数値シミュレーションを連携させ，飛来塩分輸送状況からコンクリート中への塩分浸透挙動を簡単に把握できる一連の塩害環境システムを構築することを目指す．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
理由：物品購入および旅費の使用額において，当初予定していた額から直接経費335,163円の残金が残った．この残金は無理せず次年度の物品購入または旅費へ有効利用する．
使用計画：2020年度は，前年度残った直接経費335,163円も含めて適正な使用を行う．
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