研究課題
本研究課題では、ベイズ理論を基にして、地球物理データや検層データから地下の空隙率等の物性分布を推定する手法の開発を行い、実地熱フィールドでの有効性を評価した。ベイズ理論を用いることにより、推定値の不確実性を評価できるようになり、データや用いる先験情報によって、どの程度まで信頼性をもって推定できているかを評価できるようになった。実フィールドでの評価では、既存の地質分布と整合的な空隙率や塩濃度を推定し、従来知られているよりも深部に位置する地熱系の存在を示唆した。また、推定値の不確実性は、用いるデータの精度や位置にも影響されるため、観測データの確度や空間密度を上げることが重要であることを示した。また、ベイズ理論と深層学習を融合することによって、物理モデルを考慮しつつも制約が少ない手法を開発した。この手法は、数値モデルへの適用を行い、手法の有効性を示した。また、本研究では、観測データの確度の評価や空間密度の向上の重要性から、本研究課題でデータ取得の高度化を行った。成果の1つは、岩石の非弾性変形を利用して推定する原位置応力の信頼区間の評価を可能とするフレームワークの開発である。2つ目は、岩石コアのX線CT画像を用いた岩石物性の評価手法の開発である。3つ目は、掘削時に得られるカッティングスを用いた熱伝導率計測手法の開発である。カッティングスを用いて熱伝導率を得られるようになることで、岩石コアが得られていない深度区間においても熱伝導率が得ることをが可能となることを示した。これらの手法によって、より空間的に高密度に観測値を得られることが期待される。
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Geothermics
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