| 研究課題/領域番号 |
19K22149
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
森谷 祐一 東北大学, 工学研究科, 教授 (60261591)
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| 研究分担者 |
椋平 祐輔 東北大学, 流体科学研究所, 助教 (60723799)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| キーワード | スロースリップイベント / AE / 微小地震 |
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| 研究実績の概要 |
スロー地震と呼ばれる従来の地震より遅い滑り現象が，従来の地震に比べて明らかに周波数が低く，かつP波S波も不明瞭な波形（低周波地震）として観測されることがあると自然地震の分野で報告されている．能動的地熱開発・非在来型資源開発・二酸化炭素地下貯留等の地下流体エネルギー開発分野では，地下に流体を圧入し透水性改善を図るが，その際にも低周波地震が観測されると言われ，いくつか報告されているが，未だ物理現象は謎に包まれている．本研究では，貯留層内から発生する低周波地震を時間周波数解析により解析し，その物理現象の解明を試みる研究である。本年度は，オランダのグローニンゲンガスフィールドで発生する微小地震を対象にスロースリップイベントを検索する解析を行った．信号処理による自動検出を行うにしても，波形の特徴が明らかになっていないため，波形の目視観察による検出を継続した．しかし，地表からのノイズ（自動車等）が地下からの微小地震と同じ程度の振幅で重畳していることから目視による検出は難しいことがわかった．そこで，自動検出方法の一つとして，波形をエンベロープに変換し，検出することを行った．エンベロープは，2乗波形にローパスフィルターを適用することで得られるが，フィルターのカットオフ周波数の設定により，波形の特徴抽出の性能が異なるので試行錯誤した．エンベロープを利用した検出法により，スロースリップイベントはまだ見つかっていないが，高周波の微小地震は本方法により検出できた．スロースリップイベントは，低周波成分が卓越した波形であり，また，P波やS波が明確でない可能性があり，フィルターカットオフ周波数などのパラメータ設定をチューニングする必要があると考えている．今後や機械学習を利用した方法などの検討も行う予定である．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
解析を進めているがコロナの影響で研究施設へのアクセスが制限される場合があり，実データを保存している機器から直接解析し，連続的な解析が困難な状況が起きている．解析では，スロースリップイベントの特徴が明らかではないため，目視による検出を主として継続している．対象は数カ月に及ぶ連続波形データであるため，エンベロープに着目した検出法等への移行を進めている．その際の波形パラメータなども模索している．
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| 今後の研究の推進方策 |
目視で徹底的に，連続波形を確認し，いくつかの低周波地震と疑わしき部分を特定することはできている．また，データに重畳する雑音の特性も掴めてきた．一方，本分野の低周波地震は未だそれほど解析事例がないため，波形の目視観察や自然地震学分野の低周波地震の解析手法を応用している段階であるが，申請者ら独自の信号処理方法を適用することを考えている．申請者らの信号処理方法の特徴は，他成分信号処理にあり，1成分波形を解析する方法よりもより波形の特徴を捉えたものになると考えている．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナによる学内入構を控える等により，連続的な解析を行うことが困難と判断し，購入予定であった計算機等の導入を見合わせた．一方で，遠隔操作でのデータへのアクセスや解析法について検討を行った．今年度は，遠隔アクセス方法に目途が付いたため，昨年度見送った計算機の導入を行い，外部アクセス等により解析等を行う予定である．
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