| 研究課題/領域番号 |
20H01997
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
辻 健 九州大学, 工学研究院, 教授 (60455491)
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| 研究分担者 |
池田 達紀 九州大学, 工学研究院, 助教 (00736845)
二宮 啓 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 地質調査総合センター, 研究員 (40849923)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 地震探査 / 人工物の振動 / 地下のイメージング / 地下のモニタリング / 機械学習 / 稠密地震計データ / 火星の地震計データ |
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| 研究実績の概要 |
電車線路や幹線道路、建物などの人工構造物の振動を有効に利用して、環境フレンドリーな超高密度の仮想人工震源ネットワークを構築し、高い解像度で地下のイメージングとモニタリングを行う手法の開発を試みた。
(1)人工振動源を利用したイメージングとモニタリング：MeSO-netやHi-net地震計、我々が設置した地震計のデータを解析した。特に、福岡市の市街地や、空港周辺、公園、地熱地域で観測を実施した。市街地で取得された地震計データとMeSO-netデータを利用することで、高い空間解像度で浅部地下構造をイメージングすることができた。またHi-net地震計を利用することで、近畿地方全域の三次元地質構造を推定した。さらに光ファイバー地震計（DAS）を用いた測定も実施した。
(2) 小型震源装置の開発：昨年度までの検討で、適当な人工振動を利用できない場所があることが明らかとなった。そのような場所でも、イメージングやモニタリングを実施するために、小型震源装置の開発を実施した。この装置は、小型のモータで同じ信号を繰り返し発振し、それを重合することで遠くまで信号を伝達する仕組みである。直径４cmのモータを利用した小型震源装置でも、信号が１km程度伝達することが明らかになり、この震源装置が地下のイメージングやモニタリングを実施する上で現実的であることが示された。特に信号が時間方向に安定しているため、高い時間解像度でのモニタリングが期待できる。
(3) 機械学習の利用：機械学習を用いて、地熱地域に展開した地震計のデータから、様々なタイプの地震を自動的に抽出する試みを行った。
(4) その他：火星や月面で取得された地震計データの解析を実施した。月面では、アポロが取得した地震計データに記録されている振動を利用した場合の可能探査深度等の評価を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
フィールドで取得された地震計データや、MeSO-net、Hi-netのデータを利用することで、高い空間解像度で地下のイメージングすることができた。また手法の開発も順調であり、結果が得られている。さらに申請書作成時には予定していなかった小型震源装置を開発し、フィールド試験の結果から、広域のイメージングとモニタリングが可能になることが示された。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでの検討では、イメージングとモニタリングに有効な人工振動源の特定、解析手法の開発を実施した。今後は、首都圏に分布する地震計（MeSO-net）と、我々独自に設置した地震計、光ファイバー型地震計（DAS）で取得された振動記録を解析する。特に異なった周波数特性を持つ人工振動を組み合わせて、地下のイメージングとモニタリングを行う。また適当な人工振動源が見つからない場所では、開発中の小型震源装置も利用する。
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