| 研究課題/領域番号 |
22K05890
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| 研究機関 | 東京電機大学 |
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研究代表者 |
中井 正則 東京電機大学, 理工学部, 教授 (10217648)
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| 研究分担者 |
筒井 裕文 東京電機大学, 理工学部, 助教 (70620649) [辞退]
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 小規模農村ため池 / 気泡噴流 / 水温躍層 / 水質維持 / 人工知能 / ランダムフォレストモデル / ニューラルネットワークモデル |
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| 研究実績の概要 |
2024年度は，2023年度に構築した2つの機械学習モデル(ニューラルネットワークモデル，ランダムフォレストモデル)を気泡噴流装置に装備して，現地小規模池でテストランを実施した．
本機械学習モデルは，いずれも現在時刻における気象条件・水温条件および気泡噴流流量をもとに，継続的な水温躍層抑制に必要である「60分後の気泡噴流流量」を高い精度で予測するものである．なお，気象測定項目は，日射量，風速，風向，気温，相対湿度，気圧，降雨量であり，また，気泡噴流流量は，0，15，30，60L/minの4段階に設定可能である．
現地調査では，9月に，この機械学習モデルの妥当性・信頼性に関する計11回のテストランを実施した．あらかじめ，「池内に水温躍層を形成させない気泡噴流流量」を同機械学習モデルに予測させて，気泡噴流装置を同流量で運転し，実際に水温分布を測定することによって，水温躍層の有無を確認した．その結果，全11ケース中の9ケースにおいて，水温躍層の形成が阻止されており，予測の成功率は約82%(= 9/11×100)であった．
また，この機械学習モデルに関するテストランと並行して，週1回のペースで水質項目の調査を行った．測定した水質項目は，COD(化学的酸素要求量)，T-N(全窒素)，T-P(全リン)，SS(浮遊物質濃度)，の4つである．
本年度は，昨年度に引き続き，2025年3月に学会発表を行った．また，現在，3年間の研究成果を総合して学術雑誌に投稿する準備を進めている．
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