研究課題/領域番号 |
22K18352
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研究機関 | 京都大学 |
研究代表者 |
藤澤 和謙 京都大学, 農学研究科, 教授 (30510218)
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研究分担者 |
西村 伸一 岡山大学, 環境生命科学学域, 教授 (30198501)
山本 清仁 岩手大学, 農学部, 准教授 (60362430)
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研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 2026-03-31
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キーワード | 物理探査 / 逆解析 / ベイズ推定 |
研究実績の概要 |
本研究課題の全体的な目的は,各種の物理探査(地中や構造物の内部を波動伝播や電気の流れを観察することで材料としての固さや電気抵抗などを推定する探査)において,決定論的及び確率論的な二つのアプローチを融合する逆解析(ハイブリッドインバージョンと呼ぶ)を開発し,従来の決定論に基づく一つの推定結果だけでなく,確率的な推定結果を新規に得ることで,推定結果の不確かさを評価できる物理探査を実現することにある。現在の物理探査手法には,弾性波/表面波探査,電気/電磁探査,重力探査,地中レーダー探査が挙げられるが,これらの特徴として,波動方程式またはポアソン方程式によって探査に利用する現象(波動伝番や電気の流れ)が記述される点にある。 本研究では,波動方程式またはポアソン方程式を対象としたハイブリッドインバージョンを開発することで,幅広い探査手法に適用可能であり,既往の推定結果に確率的な情報を追加できるインバージョンを可能にすることを目指している。今年度は,波動方程式とポアソン方程式を対象としたフィルタリングと逆解析手法(これらの手法はベイズ推定に基づく)を開発・発展させるとともに,実際の現地調査をため池堤体によって実施することができた。 フィルタリングにおいて中心的な手法として位置付けるものはアンサンブルカルマンフィルタである。また,ハミルトニアンモンテカルロ法を利用した逆解析手法をポアソン方程式に適用することを可能にした。また,現地調査では測量も行い逆解析等の数値計算を行うための基礎情報も取得可能であることを確かめることができた。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
今年度は,計画通り確率的なインバージョンを行うための手法と解析コードの整備,並びに現地調査を実施した。なお,今年度は現地調査にとっては準備期間であったが,既に一つのため池堤体において現地調査を実施することができた。
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今後の研究の推進方策 |
次年度は,現地調査を実施する箇所を増やし,電気探査及び弾性波探査の実データを取得する。これらの取得データに対して,今年度に作成と改良を行ったベイズ推定に基づく逆解析を適用する。ベイズ推定に基づく逆解析により,確率的なインバージョンが可能となるが,事前分布及び観測誤差の詳細(例えば,分散などのパラメータ)については現地調査からは直接的には得ることができないため,これらの設定や推定が必要となる。この点を克服しつつ,実際の物理探査において確率的なインバージョンの推進を可能にする手続きを考案する。
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次年度使用額が生じた理由 |
ワークステーションの購入を予定していたが,現地調査を行う次年度において,実際の取得データに応じた適切なものを購入することとした。また,次年度の使途には,ワークステーションの購入のほか,現地調査を行うための人件費を予定する。
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