| 研究課題/領域番号 |
20K15219
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 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
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
石塚 師也 京都大学, 工学研究科, 講師 (90756470)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | ベイズ統計学 / 岩石物性 / 熱水システム / 空隙率 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
地球資源開発において空隙率等の地下の物性とその分布の推定は、可採埋蔵量の評価や掘削位置の選定等に大きな影響を与える。そのため、本研究では機械学習を基に地下の空隙率等の物性分布を推定する手法を開発した。開発した手法は、地熱地域で取得されたデータへ適用し、有効性を評価した。さらに、物性分布を推定するために必要な観測データがより効率的に取得できるようにデータ取得手法の高度化を行った。
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| 自由記述の分野 |
地球資源工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
地球資源開発において、空隙率等の地下の物性値の推定は不可欠である。本研究で開発した手法は、機械学習と物理モデルを組み合わせることによって、厳密な物理モデルが不明瞭な条件下でも一定程度の物理的な妥当性を考慮して、物性値を推定できるフレームワークを構築した。さらに、推定値のばらつきの評価を行い、どの範囲の推定値まで信頼がおけるか評価を可能とした。また、応力や弾性波速度、熱伝導率といった観測値をより効率的に取得する手法を開発し、従来よりも多くの地域や条件でデータ取得が可能となることが期待される。
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